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雷鋒網按：本文內容來自博創聯動創始人、總經理陶偉在硬創公開課的分享，由雷鋒網旗下欄目新智駕（微信號：AI-Drive）編輯整理。
陶偉，博創聯動創始人、總經理。北京航空航天大學機械電子工程專業碩士，長江商學院金融 MBA。從本科起陶偉就加入了北航機器人研究所的技術開發隊伍，從事智能控制技術的開發。長期在工程車輛和大型裝備行業從事智能控制和信息服務研究，15 年行業經驗，先后擔任多個國家 863 項目負責人。
本期雷鋒網公開課包括以下內容：
1、車輛為什么要聯網，車聯網有多大的市場；
2、車聯網需要什么樣的硬件和軟件系統；
3、汽車電子的車聯網硬件和普通的物聯網硬件有何不同；
4、車聯網大數據平臺的系統設計難度；
5、未來車聯網的數據價值和增值價值。
*公開課全程視頻
以下內容整理自陶偉在雷鋒網硬創公開課的分享，文中略有刪減，完整內容可觀看上方視頻。關注雷鋒網旗下公眾號「新智駕」，回復「PPT」可獲取嘉賓完整 PPT。
車輛為什么要聯網，車聯網有多大的市場？
我們認為，未來的智能互聯網應連接一切設備，尤其是移動設備。從總量講，最大就是汽車。所以在這個行業里大家公認的是，未來每輛汽車都將是智能聯網的。
從現在的情況看，聯網的智能汽車占汽車每年銷售額不到 10%。通用、寶馬等車企的車聯網普及率可能高一點，但目前已經完全配裝上車聯網設備的自主品牌，還相對比較少。這與現在車聯網缺乏剛性需求有直接關系。
不過，隨著技術快速進步（如自動駕駛技術），車聯網行業面遇到了一個很好的市場機會。由于技術革新，整個車聯網硬件、軟件平臺、云服務方面成本急劇降低。
此外，隨著新能源汽車的發展，尤其是特斯拉的出現，給業界樹立了一個很好地標桿：所有的新能源汽車，就應該是智能化、聯網化的車輛。
我們總體的預計是，到 2020 年，國內市場的市場規模高達 2000 億人民幣。
根據埃森哲官方統計數據，目前每年聯網汽車份額是快速增長的。
尤其是到了 2025 年，基本上每輛車都會變成標準的車聯網汽車。其中最主要的方式，是通過車載系統連接的。
從中國市場看，應該說也是處在一個快速增長階段。
到 2020 年，這個市場預測達到 300 多億美金；
到 2025 年，則會達到 2000 億美金。
所以，在全球車聯網市場規模上，中國車聯網應該占全球市場規模的 26% 左右。有人可能會好奇，車聯網似乎到現在還沒有一個明確的市場價值，那么它未來的價值到底在哪里？
事實上，車聯網是一個很大的市場范疇。它在車廠、客戶、金融、保險以及大數據上，都會帶來巨大的價值，而這些價值的外延則會更大。
首先，對于車廠來講，車聯網是一個很好的了解車輛全生命周期的有效統計工具。它通過每輛車上安裝的車聯網硬件，以及后臺運行的一套數據平臺，獲取到用戶數據和車輛數據，可以實時地傳送到車廠的監控中心。
對車廠而言，營銷部門可以看到自己銷售出去的車輛使用情況；質量部門可以知道自己每輛車的故障運行情況；設計部門可以通過用戶的使用情況，從而在設計方向上進行改進。
總體而言，這一系統是非常好的一套幫助車廠收集數據，并且進行相關決策的工具。
對于客戶來講，可能就更加重要了。
客戶以前只能通過儀表盤、車身系統看到一些簡單的信息，那么通過現在的車聯網系統，客戶不但能看到每一輛車的運行狀態，還能夠看到整體車輛長時間的狀況、使用報告、駕駛行為的改進等等。
另外，當車輛真正地出現一些故障時，客戶可以實時通過車聯網系統快速獲得遠程維護、遠程診斷，從而快速有效地維護車輛。
當然，現在自動駕駛功能也備受關注。自動駕駛的終極目標是無人駕駛。在無人駕駛里，一定會涉及到車輛的遠程調度管理，遠程信息服務以及遠程控制功能。
所以，我們認為車聯網是自動駕駛必不可少的重要的一部分。
除了車廠外，還有與汽車產業相關的其他機構在車聯網使用過程中也會受益。
比如，汽車金融機構或者是汽車抵押貸款機構，需要一個有效的風險控制手段。在車聯網系統里，我們有相應模塊，這些機構能夠通過車聯網系統，直接看到車輛使用和運行情況，以及它所處位置。
如果客戶沒有及時還清貸款，可以通過遠程控制手段，去限定客戶的駕駛行為，實現快速有效的回收資金的功能。
還有保險機構，比如 UBI 保險，根據客戶駕駛行為，了解客戶駕駛行為，知道哪一類客戶比較容易出險、賠付率比較高。
保險公司可以通過這套系統實現對保費有效控制（提高保費或降低保費）。對保險機構來講，未來 UBI 保險是一個很新的模式。我們也希望通過這種模式，真正改變車險行業普遍處在一個虧損或微利的現狀。
除了獲取個性化的客戶信息外，更重要的是車聯網能夠獲取整個行業的大型數據，包括統計分析的有效結果，幫助政府機構了解對輛整體運行情況。
比如新能源騙補，我們可以通過建立全國性車聯網數據運行平臺，對新能源車輛運行的數據進行有效監控，從而防止某些企業通過騙補方式去獲取國家的非正當收益。
綜合來看，車聯網對于整個行業體系里涉及到的每一個環節、每一方，都是有巨大收益。
所以我們現在主要做的，就是希望將每輛汽車都變為智能聯網汽車，將人工智能、大數據服務，導入到整個服務體系中，去升級車輛在銷售、運行等各種服務。
首先，在車聯網里，應用是非常細分的。
舉例來說，你的客戶到底是車廠還是終端客戶？還是經由車廠，針對終端客戶的服務痛點，去進行有效地解決？客戶是大 C 還是小 C？大 C 這方面，你的客戶是誰？比如說客戶買車之后，是做客運運營車輛，幫助客戶去提供整個運營管理服務？還是它的客戶就是終端的每個人？
第二，車聯網產品是一個鏈條非常長的行業。在這里，角色非常多：質量部門、銷售部門、服務部門、設計部門，有各種各樣的角色。
在這個鏈條里，每一方的關注點都不同。這就需要我們有一個強有力的產品設計師，對重點要解決的某一類人群的某一個痛點，要有很好的設計和實現能力。
第三，可能很多人覺得車聯網的實現很簡單，無非就是在車上安裝一個定位終端，采集車身數據。但是，真正“簡單實現”和“完美實現”，對于客戶價值體現是完全不同的。
我個人認為，“簡單實現”就像之前的后裝 OBD 產品，可能解決了客戶某一兩個點，但不會讓客戶真正地、心甘情愿地為此買單。而“完美實現”，我們認為未來車聯網應該在數據價值挖掘、解決客戶痛點方面，包括如何去融合軟、硬件，我們需要做出更多努力才能真正地做出一個讓客戶接受的產品。
所以，車聯網在應用的層面講，它是細分的。從這個角度看，車聯網本身是一套緊密配合的硬件加軟件的服務。
這個觀點可能會有很多人不太認同。但我們認為，如果你只做軟件，很可能成為某個車廠的軟件項目提供方，可能一次性幫助客戶設計某個軟件，花了很大力氣開發出一套系統，最后客戶買下這套系統。
但長遠看，客戶可能希望自己去運營和管理這套系統，那么你的軟件價值很難得到長久的價值體現。另一方面，如果你僅做硬件，那這與做汽車車燈、汽車電子鎖的企業，實際上沒有任何區別。
作為車廠來講，它可以選擇多家供應商，選擇不同的提供方去實現硬件服務。從長遠看，后者一定會落入到純粹低價格競爭的行列里去，其所能提供的價值也會大打折扣。
我們認為，真正一套好的車聯網系統，應該是軟件設計、系統目標與硬件緊密配合，通過軟硬件來實現對價值發掘的提煉，為客戶提供一整套系統化服務。
硬件需要通過軟件來提供數據分析和服務。雖然硬件是入口，但僅僅有入口是沒有價值的，只有通過軟件將數據分析、加工完之后，再反向地控制輸出，才能真正地實現一套高性能、高附加值的軟硬件服務。
在這個設計過程中，它的技術鏈條非常長，系統復雜度也比較高。
比如說，因為不同廠家、不同型號，傳輸參數不同，我們連接的設備也是多樣的。一個廠家可能有數十個型號，傳輸的參數可能有上百個、千個。所以這種設備的多樣性，對系統的復雜度本身來講是很難的。雖然它的協議標準基本是固定協議，但對車聯網來講，最大的問題就是各個廠家的傳輸協議和要求傳輸的參數有巨大的差別。
第二，傳輸的實時性要求。對于分發、后臺的存儲、計算和反饋的性能，對于軟件的要求非常高。當然，這也包括管理、運維的復雜性。
在我們的體系里，它不僅是一個整體。比如說，所有車聯網一定是通過移動網絡來傳輸的，這當中一定是有 SIM 卡——它的卡號、車載硬件設備的編號、車輛編號、用戶綁定管理甚至如果用戶要疊加保險，還需要增加保險單號的管理。所以，整個管理里涉及到的環節，這當中的體系組成還是非常復雜的。
此外，包括用戶的續費，如何去進行卡的充值服務、日常管理運維，如果沒有很好的設計，隨著規模的擴大，會拖垮整個運維體系。
車聯網硬件是汽車電子產品，這一點與普通物聯網不同。在電磁兼容這方面，電源系統看要求高度復雜和設計冗余。
比如說，我們的新能源車，從最低 12V 到高 96V，希望寬運行電壓設計。車載電子設備就需要在這么寬的范圍里，常規性穩定運行。
內燃機車，發動機在啟動的時候，電壓會瞬間跌落會達到 9V 以下，那么一個 24V、12V 的系統還能保持在 9V 以下正常工作，本身就是一個巨大的考驗。包括正向 200V 的脈沖沖擊，以及負向 100 多伏的沖擊。
這對于整個系統的設計，它的電源穩定性設計要求都是非常高的。如果大家對這部分有興趣，可以詳細去查閱 ISO7637-2 對于電磁兼容這方面的檢測標準。
其次，可靠性要求。比如說防塵防水。我們很多設備可能要經受外圍的洗車、噴濺的要求，起碼是要達到 IP65 以上或更高的要求 IP67。
在電路板上，普通設備不需要的三防漆，在汽車行業里是必須要具備的，當然也包括環境要求，比如說振動、沖擊以及設備對于溫度的承受度。
所以，對于汽車電子產品，車聯網的硬件首先要符合汽車行業要求。在汽車行業，品質要求的故障率要按 PPM 百萬分之一來考核。整個生產質量體系要按照 ISO13766、ISO10949 的行業規范來進行處理。
第二，移動環境下聯網所面臨的網絡復雜性。
比如說，我們的設備要求運行后，差不多每隔 10 秒鐘就會做一次數據傳輸，為什么要這樣？
因為車輛在移動環境中，經常性面臨基站切換。在切換狀態下，需要保證通訊性能的穩定，首先需要有心跳機制，就是和服務器做一些定期的信號握手。服務器檢測到這臺設備在線，會有一個響應。
從設備自身來講，它也需要一個機制能夠保證和檢測服務器送回的信號握手。如果一旦檢測不到，在被認為服務器斷開了以后，它需要有一套自動關閉重連的機制。
此外，不同車型會面臨偏遠地區網絡信號的問題。在車聯網領域，包括道路運輸車輛、工程車輛、農用機械專用的大型機械設備等等，經常有一些設備可能本身是跑在一些信號不太好、有單一信號的地區。
在這種情況下，T-box 可以采用移動 GPRS 2G 網絡來確保整體覆蓋率。當然，有人可能也會說為什么不用聯通和電信？
從 3G、4G 的網絡角度看，聯通或電信的網絡傳輸、信號的強度可能要更好一點。我們說在道路車輛上，這是比較好的選擇，尤其是涉及到乘用車部分。但對于 T-box 監控型的設備，我們認為網絡覆蓋率還是第一位的。
第三，系統快速啟動和快速定位。這需要系統在移動的環境下，能夠實現整個車輛系統的快速啟動。
比如說，在鑰匙打開了之后，用戶一定希望聯網功能在幾秒鐘之內就能連上網絡。定位的問題就是在幾秒之內把導航的功能打開。所以快速啟動和快速定位對于車載的 T-box 還是有較高的要求。
第三，汽車作為特殊載體環境的不同。
首先，車聯網終端是 24 小時通電的，長期運行沒有復位機會。所以這套系統對于整體系統可靠性設計，就有非常高的要求。
我們實際在開發的過程中，既要有軟件看門狗，還要有復位芯片和硬件看門狗。甚至有些情況下，我們希望系統作為一個雙 CPU 來運行。
其次，系統的快速啟動和快速定位問題。實際過程中，我們更多是通過內置電池確保系統低功耗運行。時鐘日歷芯片則配置像專用電池，保證時鐘日歷在掉電的情況下，仍然在穩定地運行，以確保在系統一旦上電的時候，GPS 定位或者北斗定位能采用快速的熱啟動的方式，來實現整個系統的定位。
在系統低功耗設計方面，也有較高要求。比如，我們的系統在休眠狀態下，應該要采用必要手段，避免車載的電瓶過放。
有的客戶要求車輛即使在沒有啟動的情況下，也可以通過手機端或者服務器端遠程喚醒車載設備，進行位置的定位和查詢。
這種情況就意味著系統一直處在休眠態、低功耗的運行狀態。這種狀態下，如果我們沒有開發一個有效硬件電路設計，很可能會造成車載電瓶過放。下一次啟動，會出現打不著火的狀態，那這種情況下就需要整個系統做一個很好的定位優化。
車聯網后臺軟件數據系統，其實是一套負載量非常巨大的系統。
舉個例子，我們有一個小型系統，車并不是特別多，但是基本上每天的數據量已經達到了 900 萬條。每條數據的容量大概有 600 個字節，其中包括 200 多個設備的運行參數。
這意味著系統每天要處理的這個量級大概是 20 億個數據參數。所有這些數據要通過解析、存儲、運算、分發等一系列過程，才能實現整個參數的完整處理。
可能有人會說，20 億條數據并不是特別大的負載，但關鍵是我們還需要做后臺的運算處理以及云計算來進行設備數據分析。
比如，一臺農用機械設備，每秒會上傳一個位置信息點。后臺需要對于大概幾分鐘、甚至十幾分鐘之內的數據進行累加和運算，這里要去除重復的位置軌跡點，最后通過去除重復的區域重疊，實現整個作業面積的計算，最后這一作業面積運算完的數據將會下發到信息終端上，顯示給客戶。
整個過程中，這些數據的拆包、分析、運算、打包、再下發等一整套環節，對于后臺的負載量非常大。
傳統數據庫依據目前的這種數據狀態，其實已經沒有辦法去滿足整個系統的負載，必須采用一套大數據架構。但大數據架構往往帶來的是高額的運行成本和人員投入。我們建議大家在做這套大數據架構的時候，可以請互聯網行業專業人才。
第二，車型的多樣性。
從動力角度講，有汽油車、電動車，從種類講，有小客車、物流車、專用車、環衛車等等。每一類車輛的客戶，其關注點是不同的，有的是效率，有的是安全，有的是服務。
比如說，工程機械車輛，它關注的是在單位小時內做了多少活，實際上更關注的是效率。如大客車、小客車，它關注的是運行過程中系統安全。一旦出現設備故障，系統是不是能夠馬上收到相關報警信息，能不能馬上反饋相關指令，提醒司機注意。
所以，車型的多樣性導致客戶的關注點不同，我們會抽出某一個行業的共性要求，做一個行業化的信息平臺，針對每一個車廠，每個行業的客戶去做定制化改造。
這個平臺架構設計的難度，比如說，它的底層，其實是非常復雜的，投入也是巨大的。
我們的網關、服務器端的解析服務，后端大數據存儲、備份服務以及整個車輛運算、反向算法下發的指令，其實都是有很大難度的。在這一點上，我們希望投入更大精力將底層數據真正做好。
而上層平臺，往往很難有一個特別標準化平臺。可能每個行業有不同的平臺，每個廠家又有不同的平臺性的數據要求。我們常用的方法是在軟件的功能上進行一定分層，將整個系統分為大數據層，接口層和應用層。
從整個解決方案來看，最好是采用大數據層，購買好的架構予以改造。因為現在市面上，可能多數還是通用型大數據平臺，包括私有云的平臺。真正適合車聯網的應用可能并不多，所以我們需要購買一些好的架構在專用的一些行業數據層上進行改造。
接口層和應用層自行開發為主。一開始我們在做開發的時候，可能我們自身也不了解我們的目標需求，我們經常會面臨推翻重做，包括整個系統設計的產品需求，重新設計的問題。所以在這一點講，我們認為搭建自身隊伍是比較好的一種方式。
前臺這方面，比如說，車廠可能更關注大數據統計信息，客戶只關注具體車輛信息。
我們現在的解決方案是，車廠是重點使用 PC、WEB 端的方式，終端客戶如果沒有特殊的運營服務、調度管理的要求，可以更多地推薦使用移動端的方式。
實際上，真正的車聯網價值應該不僅僅是采集一些車輛信息，進行一些簡單的通緝分析和設置。
未來的車聯網的特性，未來的價值，其外延是非常大的。所以很多環節，很多峰值應用可以通過車聯網作為一個媒介，去實現它的價值。比如說：
基于大數據的營銷和維護服務分析、調度；
車輛下線和試車自動檢測；
新能源車輛電池管理動態匹配；
客戶駕駛行為分析提升和定期維保報告；
二手車認證服務及專用信息推送；
作業需求信息對接；
農用、工程車輛自動駕駛。
我們目前主要是做了以下應用：
一是新能源汽車的應用，包括給電動物流車，乘用車進行數據分析、金融風險的管控以及政府數據的統計分析、分時租賃等等。
二是農機的大數據平臺。我們這套系統給大概 600 萬臺存量的農機市場提供一個運行的管理工具，更多的是幫助購買農機的農機戶，監管自己的農機手在外面作業的時提供遠程管控。
還有一個蠻有意思，我們給電動自行車做車聯網系統。通過低成本聯網模塊，實現每臺電動自行車的在線聯網。客戶可以通過手機管理車輛，也可以通過車聯網加上保險的模式，把每個客戶、每臺車和廠家和我們都能夠有效連接起來。
我們認為，未來車聯網可以無限地連接用戶、車輛、廠商、以及服務商。
從整個行業看，我們認為未來的大數據服務，應該是一個需要針對于市場具體細分聚焦并進行垂直應用的行業。如果泛泛而談，很可能會落不了地。我們之前也有一些做物聯網云服務的企業，他們感覺軟件平臺做得很好，但是一到某個具體行業上，就滿足不了客戶需求，又要做很大改動。
大數據想要融入人工智能，其實并不是很容易就可以落地的。拿 UBI 保險來講，即使在國外已經經過 20 年的運行、落地，到目前為止，我們看到的國內真正通過 UBI 方式，能夠有效地把車聯網保險結合起來給客戶真正地節約保費，幫助保險公司有效地提升收益的模式并不多。
我們離這大數據應用還有很遠的距離。目前情況來看，即使做一個比較簡單的大數據建模，只要我們能夠解決基礎性問題，其實就已經有足夠的市場了。所以在這個領域里，我們希望落實到具體的某一個市場，建立好自己的良性商業模式。
最后，在車聯網領域，如果軟硬件一起做，是需要巨大投入的。如果真的希望把大數據做好，除了需要具備真正的高超專業技能的人外，最好這個人同時也懂業務。但從整個目前國內環境來看，這部分人確實屬于稀缺資源，這可能需要每一個企業花大力氣去尋找。
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