软件定义汽车，架构定义软件
编者按：本文转载自微信公众号： 汽车 电子与软件。 汽车 之心经授权转载。
8月26日，江铃 汽车 CTO兼总裁助理黄少堂受邀出席 “SAE 2020 汽车 电子与软件技术论坛”，发表《软件定义汽车，架构定义软件》的主旨演讲。系统地阐述了软件定义 汽车 的背景、机会和挑战，并分析了顶层设计和实际执行中的痛点。
汽车 圈内人士更习惯称他黄堂主，笔者听过很多CTO的演讲，很少有黄堂主这样，纯干货、零带货的。听众评价他的演讲，不仅有掌声，还有笑声，掌声代表礼貌和敬意，笑声才是内心的共鸣。
*本文是根据现场演讲整理而写，尚不能领悟黄堂主精髓是万一，仅供交流、参考。
01
为什么强调软件定义 汽车 ？
今天所处的 汽车 时代，我们前人从来没有这么幸运过，也从来没有这么焦虑过，更没有体验过。每一天都不一样，即使我这样有几十年 汽车 电子经验的老行家，面对今天这样从未经历过的世界，又能好到哪去了？
最近，我们一直在思考，为什么业内突然兴起软件定义 汽车 ，而且如此红火。事实上，过去几年，如发动机的点火、喷油、排放，已经是软件控制了，底盘的AEB，还有自动刹车控制，包括自动转向。其实从底盘、传动、动力、车身，软件已经渗透到了几乎所有的 汽车 系统。但过去从没有像今天这样强调软件定义 汽车 。
为什么今天突然间强调软件？最近我拿了一台华为的P40，内存到达516G，相当于一台电脑。因为得益于芯片、互联网、大数据等技术的发展，在硬件的基础上，我们才得以在小的空间内做很多的事情。
另外，消费电子对 汽车 行业的冲击，人们的消费习惯和生活方式已经发生变化，促使人们的期望值不断的增加，人们不再忍受开一个豪华车，还用一个手机去导航。特别是90后、00后的消费者，他不再像我们这一代人买个宝马、奔驰，做点小生意，他们更强调个性化的展现。而当我们打开 汽车 行业的软件库时，发现我们的软件代码量已经超过了飞机，并不在其他行业之下。
02
特斯拉效应
记得2003年特斯拉成立的时候，当时我们在美国通用，对它不屑一顾，觉得它就像小孩玩玩具，闹不了几年的。时至今日，还有哪一个老牌 汽车 企业敢轻视特斯拉？人家只卖36万辆车，还不用赚钱，而大众、宝马、奔驰、通用、福特，这些传统车企加起来卖2000多万辆，但他们加起来的市值却抵不过特斯拉。说明 社会 不认可传统车企在创造价值。包括国内的新势力，别看车子只卖几万辆，甚至亏本，但与国内领头的销售几百万辆的车企，市值相差并不多。
在国外，上市企业经营的目的就是为股票的拥有者创造价值，经营者的工资是以股价来论的。你可以想象传统车企的管理者的压力，当初的通用贱卖土星、庞蒂亚克、悍马也是不得以而为之，华尔街的人坐在你办公室，你不卖，就得自己下岗。克莱斯勒当初也是因为股票不景气，迫使被菲亚特接收。
像我这样早期对特斯拉不屑一顾的，今天再来看他们，Model S的网络架构拓扑图，非常规矩，这样的拓扑图很好，拿到一个拓扑图，用一个CANoe或者Vehicle Spy工具可以立项他的原始结构。第二代适当加了一个集成，到了第三代，你再用传统的电子电气拓扑图去画，画不了，也立项不了，简直就是杂乱扔在一起的。它的能力在域控制器里面，在软件里面，你从外表去仿画他的架构，很难做到。 特斯拉重新换了一种不遵守 汽车 行业传统法则的方式，自己单跑了 。杂乱中，其实彰显了它的软件能力。
03
架构定义软件
我们注意到，最近各大车企成立软件中心，但很难招到人，IT的人做嵌入式软件是一个鸿沟，虽然都是软件，但不用的平台，不同的应用，有着相当大的差异。从架构到云管端，因为结构不同，控制方法不一样。我们通常讲结构下的软件。我们先要定义软件架构本身，再定义功能，再建立通讯网路。
首先要定义好架构，然后针对场景的设计，比如自动驾驶的场景、路面， 娱乐 系统，商用车、物流车的场景跟乘用车又不一样，场景定义就不一样。回顾 汽车 网络架构，以前只有电器架构，没有什么电子和软件。比如发动机点火就是用一个高压线圈，开关一弹，能量释放，产生火花，点火。油是共轨的，哪个阀门开了，就滴到哪个油缸里。后来才有了基于发动机的电子模块，也就有了电子电器架构。现在，随着智能网联 汽车 的发展，特别是自动驾驶以后，将演变成车、路、人协同电子架构。
在传统 汽车 人看来，Model 3 的架构简直是一个大杂烩，而传统的车企，如大众MEB的架构就比较规矩，很难说谁的更好。但用户其实并不关心你背后的设计，这就是我们需要思考的。
打通任督二脉的关键恰恰在于整体架构，而软件是架构的关键要素，软件实现是战术，架构是战略。
车云一体电子架构是我们今后要做的事情，我们以前总是在做车上测试、网络测试、模块之间的测试。既然车云已经形成了，为什么不把车网跟后端网一起进行测试呢，每个信息传到后面如何保证是正确的。我们的测试流程里并没有涵盖ISO 26262，IOS 26262只是定义到车上的，如今的 汽车 哪里只是车上的呢？
所以你说特斯拉完全不遵守26262和AUTOSAR，也有一定的道理。 当他发现传统标准局限的时候，就需求创造出自己的路。
同样，车云一体的电子架构，他们各模块之间的协同，有哪个现有的标准可以参考呢？标准体系并没有完全跟上行业发展和产品的需要。我曾经当过两年ISO的编委，召集一帮人讨论两三年，究到每一个0和1, 严肃性是有的，但你可想而知，每个企业派出去的人，一般也不是最有价值、最忙的，我们不必将标准当成是圣经。我们需要尊重标准，但如果仅是知其然不知其所以然的使用，消费者并不会为这个买单。在传统的主机厂，上万人，最顶端的很难知道下面的事情。
我们的中央计算器，一定程度上要感谢芯片商的能力， 芯片能力的提升，促使电子架构向区域架构发展，从而为软件功能迭代提供硬件平台。 我们最早做ADAS，一个机械式的毫米波雷达的成本是3000美元，只有凯迪拉克上能配，今天已经下降到了两三百人民币。硬件成本的大幅度下降，才让智能 汽车 成为现实。我们今天谈智能，并不是我们的前辈很蠢，而是没有如今的整个技术环境支撑。
Model 3 的中央计算模块，采取区域控制，不是功能域控制，有人说是为了节省线束的成本。我的理解是，它把模块、智能配电、传统保险，都用电子保险控制了。而我们传统的网络架构，控制0和1，起步、唤醒、休眠。如果把电源都控制了，就不存在休眠、唤醒了，一通电都醒了，一断电都休了。既然把电分开了，就必须有前、左、右控制，如果把所有的保险都放一个盒子里，就变成烤箱了，所以有几级分电。这是基于功能的需要进行这样的定义。
传统的软件架构，有以下特点：
如果我要更新一个ABS，那关联的BCM、仪表、网关都要改，而且都分属于不同的供应商，代码也是别人写的。从这一点也应证传统车企被供应商绑架了。
新的软件架构下：
今天，在域控制器的概念下，关键的模块都是自己开发的，你要改一个节点，或者要改不同的节点，可以通过功能定义，不再以模块去刷新一个，而是以服务包的形式进行更新。而且软件还可以进行整个生命周期的收费，改变车企的运行模式。原来 汽车 卖出去以后，跟车厂就没有多大关系了。
当我们具备软件基础能力，软件模块需要做什么，车企的应用软件如何建立？
按传统思维，我们总希望通过智能驾驶一个方案做所有的，很多模块是一个公司做。按新的模式，做感知的、做定位的、做决策的、还有做执行的，用一个渐进的方式，不需要大，这样供应商就不是做一个模块，而是重复的流水线。我们所合作的企业并不一定要大，但是要精，然后不断地完善。这个时候软件就变成了一个标准化的工具。但我们需要把层级定义清楚，把接口定义清楚。
同样，智能座舱领域也是一样，我么把它分成几个模块，把底层定义清楚，主机厂有能力的多做一下，能力弱的少做一些。
软件的另一个核心是OTA，没有OTA软件的更新，软件也无法定义 汽车 。通过更新，可以不断地满足用户的体验，重新定义数据形态，根据软件更新的范围，内容，安全度，让 汽车 在生命周期内有再生命力。具体体现在：
OTA结合5G，再加上车路协同，整个生态链和供应链也将被重新定义。在这个全新的产业生态中，4S店的模式可能会发生颠覆。当你有大数据，有GPS定位，可以通过线上诊断、线下换件的形式。如果是涉及到软件更新，在家里就可以通过OTA修复BUG。
04
软件定义 汽车
我理解的软件定义 汽车 是： 软件深度参与整个 汽车 的定义、开发和验证流程，并不断优化客户体验，持续创造价值。
传统车企开发一个车往往需要三年，包括概念设计、定义方案，再冻结、下车体制做、样车制造、三高测试、标定等。如果软件定义 汽车 还在这样的流程下进行，三年前开发的软件，在三年后可能就已经被淘汰了。因此，软件定义 汽车 要颠覆整个 汽车 开发流程。这将是很多车企巨大的挑战，大公司制定流程往往是很大的梯队，而管理层中，基本都是做底盘、车身等传统部件的出身的，他们的软件的概念还比较缺乏。固化的流程让传统 汽车 人很安全、很可靠。这就制约了组织的更新和发展。
要实现软件定义 汽车 ，要没有一个革命性的，从组织架构，CEO层面变革，只可能被淘汰。
我读MBA的时候，去过芬兰的诺基亚。当时，整个芬兰为诺基亚自豪，这么小的国家，诞生如此成功的企业，它的手机以质量著称，充电可以用一个星期。苹果出来的时候，我们都笑了，不小心掉地上，屏碎了，每天还要跟祈祷一样，把电源插上去充电。其实诺基亚并没有做错事，当初MBA的范例都是它的成功。如果我现在再去读MBA的话，范例会不会是它如何失败的。时代在变，即使你没有做错事，但别人做的比你更好。
很多机械类的东西，要改一个字，开一个模，到今天仍然需要上千万成本。而软件只需要一次开发费。并且可以个性化的定制，借用其他行业的生态。 软件定义 汽车 的驱动因素 具体表现在：
用户层面：
OEM层面：
舒适的驾乘环境，改变未来出行方式
软件定义 汽车 赋能整个生命周期内，可以学习用户、车辆自身、周围环境并适时作出适应性调整。
05
软件定义 汽车 的要素
传统开发模型：
面向软件 汽车 的开发模型：
有人问，可不可以一步到位？虽然我们想这样，但一方面是自己没有这个能力，另一方面是供应商不是这么排的，而且这个过程是要跟供应商及整个供应链讨论的。你有多大的市场？怎么玩？谁有权力去定义这个规则？有权力定义规则的人生活已经很舒服了，为什么要颠覆自己呢？对于大多数传统车企，比较现实的策略是渐进式变革。
电气架构、远程升级、网络安全、大数据是软件定义 汽车 的基石。
智能互联和智能驾驶推动了 汽车 行业的升级。需要全新的网络架构，寻找新的合作伙伴，更广泛的生态系统和平台。比如芯片厂商、运营商、BAT等互联网公司，过去这些与 汽车 没有联系的企业都渗透到了 汽车 行业。再往后，公路局、收费站，国家检测局都将加入 汽车 生态圈。
06
软件定义 汽车 带来的挑战
随着软件越来越多，越来越复杂，软件之间的交互、测试，需要行业的共同努力，如果每个车厂都搞个自己的操作系统，都认为自己是最牛的，打开一看，其实都是抄了别人的，就改了两个字，把一个完美的东西改成了不完美的东西。
软件开发模式仍然 苦难重重 ：
短期阵痛：
软件定义 汽车 中长期挑战：
07
结语
我们今年所经历的时代是 汽车 行业前所未有的，在软件定义 汽车 层面，中国与世界同步甚至走在前列，没有对标与参考，在焦虑的同时，也是幸运的。需要行业同仁齐心协力、共同努力，我们要共享、讨论、坦诚布公，才可能取得共同的、共有的进步！
最后借用一句七绝：
百舸争流千帆竞
借海扬帆奋者先
软文推广的作用和优势
将软文发布到各大门户网站，覆盖面广，且可二次转发，宣传效果好，持久性长。
软文制作成本低，可极大减轻企业运转的负担。
软文营销的推广优势：
1、软文成本比较低，性价比高：成本一般是硬性广告的1/20。平面媒体和户外媒体的广告费也让很多中小企业望尘莫及。软文有绝对的优势，一篇原创软文费用不知要比硬广低多少倍。
2、受众接受度高，可以增强信任度：新闻营销就是以新闻的视角、新闻的表现形式，完整、清晰地将真实、可靠的新闻事件向公众阐述清楚。并被多家媒体转载、报道，这样就更容易被受众所接受，所信赖。
对于受众来说，如果确实能给受众带来价值，哪怕一句话，一个观点受众有启发，有帮助，受众都愿意接受并且极有可能帮你传播。
3、复用性极佳，多点多源头传播：新闻的基本特点就是新鲜性，将最新发生的事件，迅速、及时的报道给受众。软文营销侧重传播的层次感，多伦多点投放，产生的效果是单次单点发布的数倍。
4、内容丰富多样，可阅读性强：网络新闻可以简便、完整地长期保存，以便将来查阅所需之用。
5、目标受众更精准：由于新闻的真实性和时效性，人们更愿意关注，因此受众更为广泛，包括消费者，投资者，媒体记者、编辑等。软文相对来讲针对性更强，从标题、内容上都可以精准地针对受众，特别是网络软文，通过百度检索过来的更为精准。
6、操作更灵活，传播范围广，发布渠道多：新闻易被转载，可进行二次或多次传播。
软文推广的作用和优势
网络工程的有哪些方向？
此内容为我在知乎首答；大家需要看原回答的话，可以移步知乎观看搜索，
其实很多人对网络工程师这个行业都不太了解，所以我这次回答是针对网络工程师行业进行一个详解，初衷是为了帮助正在找工作的应届毕业生、对网络学习有兴趣的学生、以及网络从业者或打算跳槽转行的人们对网络行业以及相关就业进行详细的了解。
#干货预警。内有网络工程师职业发展方向的全线路图及答主从业近十年来，对网络工程师的种种的心得和感悟。更附零基础入行网络工程师的技术全景图谱及入行建议。
以下是答主根据近十年来的同行们以及答主的学生们的职业走向，做的概括性的脑图。如有不完善的地方，还请多多指教。
首先，答主强调，这里的网络工程师不是绝不仅仅局限一个小型网络，而是工业级别的大型网络网络平台。因为网络这个词，含义太广了，而且又因为其TO B属性，被广大人民群众深深误解，认为网络工程师就是网络工人，网管，认为网络工程师是一种很屌丝，很low的行业和职业，更是被贴上了“辛苦”“民工”“没前途”“没钱途”“没技术含量”等标签。
在某些场合，网络工程师还被认为是搞小区宽带的、综合布线的、修电脑的、搞网站的。其实这都是对网络工程师这一职业和行业的深深的误解。接下来答主会按这三个方向将网络工程师这一行业、职业的方向讲清楚。
1、按技术方向分
（1）路由交换（附详细技术路线图谱）：这是计算机网络的基本，从事这个行业一定要有路由交换方面的知识储备，不然就没办法对网络的脉络有所了解，容易看山是山。如果要从事路由交换方向，目前国内一般是指以华为、新华三等厂商系统为代表的的厂商体系，其他的厂商有锐捷、迈普、上海博达等。
工作内容一般是为各个行业、政府机关、运营商等提供技术服务的。目前来说，随着产业的融合，只会配个VLAN就很吃香的日子已经过去了。目前来说只懂路由交换是远远不够的，行业对从业者的技术深度和广度都有了新的要求。
求职的话，很多公司的用人要求会写明拥有华为或新华三或思科中级证书者优先，这是因为，一般具有厂商中级认证技术水平的人才被认为具备操作一般项目的能力，也更容易为客户所理解和认同。而从事网络工程师若干年后，行业约定俗成的标准是要具备华为/思科/新华三等厂商高级认证证书，即IE认证。
薪资待遇的话，厂商的待遇一般比较高，年薪10-50W，甚至更高的都有；集成商、渠道商、小厂商一般待遇比较一般。
如果有同学不太清楚自己的技术水平处于什么层次的话，这里有答主整理的技能图谱，可以做个参考，想要原文件的，请私信。
（2）网络安全：
目前国内主要是在安全硬件厂商、服务商或者集成商及测评机构工作。如奇安信、天融信、启明星辰、绿盟、山石网科、深信服、梆梆安全、金盾测评、华中测评等，技术的话不仅仅需要从业者具备安全技术，还需要比较扎实的路由交换技术，甚至个别公司需要懂一些编程及自动化技术。
工作内容一般是做渗透测试、安全事件分析溯源及处置、安全整改、安全加固、等保测评、系统的安全建设、安全项目的规划、建设和实施、安全应急响应。
求职的话，企业一般会要求懂路由交换，同时懂一定的网络安全技术及网络安全法。
待遇的话，一般来说网络安全的公司开的待遇高一些，普通的本科应届生薪水高的可以开到年薪16W，如果是做渗透测试的话，可以开到18-20W，比较低的也有6-10W。
（3）云计算：
目前国内主要是在云计算厂商以及云服务商、大型企事业单位，如华为、新华三、深信服等厂商及其渠道商工作。一般来说，老牌的ICT公司都会有对应的云计算的产品线。此外还可以选择去腾讯云、阿里云、ucloud等云服务商工作，这种云服务商都是需要网络工程师去做技术保障的。
工作内容一般是这样：在厂商的话，其实和网络工程师是类似的，如果是云服务商，一般是技术支持或远程技术。
求职的话，企业面试一般需要了解网络基础、虚拟化、linux基础、网络安全技术等。
待遇的话，应届生10-15W年薪，甚至个别一线城市的某些公司开的待遇会更高。
（4）无线、语音、灾备、存储、数据中心、大数据、应用程序等：
这几块基本很少有专门的公司只做这个的，基本是大部分综合性的厂商会都有涉及某一块或某几块业务。如果想要从事这几块，那大家可以做WLAN工程师、存储工程师、数据中心运维工程师等。
求职的话，要具备网络基础知识、企业级WLAN、企业级存储等特定方向的专业技术。
薪资待遇的话，这个差异化就比较大啦~具体想了解的话可以私信咨询一下
2、按就业企业分
一般是分这四个方向。
如果有小伙伴不太清楚之间的区别可以参考下企业说明。
厂 商：提供自己生产的产品或者服务来获取利润。
运营商：负责基于厂商提供的产品或者服务针对最终用户运营服务来获取利润。
渠道商（分销商）：经营管理销售渠道来获取利润。
代 理 商：厂商授权在某地区的代表，代理厂商的某些职能，经销某种产品来获取利润。
系 统 集 成 商：本身具有一定资质，对于大型项目，将通过招标方式选择总包商，由总包商再进行子系统的分包。
一般来说，厂商能提供的岗位数量、类型更多也更全，流程更细，各个岗位各司其事，待遇普遍也较高；大型的集成商做的好的，可提供的岗位数量和待遇也都比较多。
渠道商、代理商、分销商、小型集成商一般是专注某个地区或某几个地区，从一线城市到十八线城市可能都会有覆盖，待遇的话一般不如厂商，但是如果能成为某个公司的创业合伙人，那也不失为一个不错的选择。
3、按求职岗位分
这个导图是按照以上两个大方向做的细分，分的比较细。一般来说，行业里倾向按照技术和市场两个大方向来分。
技术方向的话：
（1）售后工程师/技术支持工程师/售后技术支持工程师/网络工程师/实施工程师
职责：
1、客户关系维护；
2、用户现场或远程技术支持（安装，调试，故障排除）；
3、解答客户技术咨询，与客户进行技术交流；
4、对问题进行分析并反馈
综合能力要求：
1、能独立工作，较强责任感；
2、性格温和，服务意识强；
3、适应能力强，能出差；
4、抗压力强，能承受快节奏，满负荷工作环境
（2）测试工程师（一般厂商才有这个岗位）
职责：
1、对公司全线产品进行系统测试
2、编写测试方案及测试报告
3、产品缺陷跟踪
4、监控产品开发过程中的质量保证等活动
综合能力要求：
技术：精通协议、原理、熟悉开发流程，了解开发语言
（3）远程技术支持工程师/400（一般厂商才有这个岗位。）
职责同技术支持工程师：
1、客户关系维护；
2、用户远程技术支持（安装，调试，故障排除），即通过电话、网络等方式解答客户问题；
3、解答客户技术咨询，与客户进行技术交流；
4、对问题进行分析并反馈
如何做好400岗位
市场方向的话：
（1）售前工程师/产品经理/售前产品经理（原则上产品经理不同于售前，只是目前大部分厂商及招聘企业都将售前归类为产品经理）
职责：
1、项目技术支持，包括客户沟通，技术交流，需求引导，方案制作、论证，标书制作，讲解标书；
2、配合销售与客户（现有、潜在）保持经常性沟通、联系，维护与增进客户关系
3、对合作伙伴进行技术交流与培训，提供支持
4、挖掘客户需求，把握行业应用及竞争态势
综合能力要求：
1、把握行业前沿技术，熟悉本领域所针对行业的技术应用解决方案
2、能对客户需求进行整体规划并提交最优解决方案
3、精通本品牌所有产品知识
4、较强沟通、组织、协调、技术呈现力，以及较强执行力
（2）销售工程师/大客户销售
岗位描述：
负责某几块产品线的销售工作。主做客户关系的管理，主导销售项目，也是整个交付过程中各方面资源的整合者。
岗位要求：
1、本科及以上学历，专业不限；
2、良好的沟通表达能力、逻辑思维能力与人际理解能力；
3、有较多社会实践、社团实践和学生会实践经验者优先。
以上就是笔者在这么多年工作中总结的关于“网络工程师”的方向，总得来说这个行业还是非常吃香的，希望能对大家有帮助，有不同见解或者有疑问的话都欢迎留下你的看法~
码字不易，觉得有帮助的亲们可以三连支持一下哦~
国内mcu龙头企业有哪些?
国内mcu龙头企业有：
1、中颖电子：2021年第一季度，公司净利润6758万，同比上年增长率为60.73%。
小家电MCU市国内占率第一。2017年报表示将继续开拓家电主控芯片及电机控制芯片市场，研发32位元工控级MCU新产品，积极推广变频方案，提高市场份额。
2、景嘉微：2021年第一季度，公司净利润4886万，同比上年增长率为91.82%。
景嘉微2017年10月22日晚间公告，公司拟定增募集不超过13亿元投入高性能图形处理器芯片以及面向消费电子领域的通用型芯片(包括通用MCU、低功耗蓝牙芯片和Type-CPD接口控制芯片)等在内的集成电路研发设计领域。
3、兆易创新：2021年第一季度，公司净利润3.01亿，同比上年增长率为79.43%。
上述专利涵盖NORFlash、NANDFlash、MCU等芯片关键技术领域，体现了公司在技术研发上的领先地位。
4、芯海科技：2021年第一季度，公司净利润-292.3万，同比上年增长率为-117.74%。
芯海科技(深圳)股份有限公司成立于2003年9月，是一家专注于高精度ADC及SOC芯片、高性能MCU以及物联网一站式解决方案的集成电路设计企业。
5、纳思达：2021年第一季度，公司净利润2.15亿。
打印机出货量全球第四，大基金入股，通用MCU技术领先。
总体看国产MCU，不论是市场份额还是技术先进性，都无法和国外企业相比。对于中国企业而言，目前占据的主流市场还停留在8位MCU，占比50%左右。16/32位MCU占比分别为20%左右。这意味着，国内MCU应用领域多集中在低端电子产品，中高端电子产品市场还在外企手里。
在我国MCU企业中，生产32位通用型MCU的企业屈指可数。我们看到，除了兆易创新、灵动微电子之外，其他企业，比如华大半导体、航顺和致象尔微电子等，只有若干种通用MCU芯片。
技术上，多数国产MCU企业还是依靠ST的生态环境，甚至很多企业产品定义的编号也与ST类似。比如，STM32F103是最流行的32位ARM M3 MCU，现有大约20款产品。
工业大数据开启新时代 七大应用分析
工业大数据开启新时代 七大应用分析
工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
1.加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2.产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（MD）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3.工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4.工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。
5.产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6.生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集（MES/DCS）及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7.产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
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“互联网+”与大数据车险
“互联网+”与大数据车险_数据分析师考试
“大数据”为车险行业发展提供了更多可能性。保险公司通过“大数据”可以多维度实现车险的差异化定价，进一步推动风险和保费更加科学合理地匹配。“互联网+”时代，中国保信在大数据车险的应用场景及市场展望中究竟占有何等地位？
银行业有银联 （中国银行卡联合组织），证券业有中证登（中国证券登记结算有限公司），保险业有中国保信（中国保险信息技术管理有限责任公司）。“互联网+”时代，建设信息共享平台成为各金融行业摘取大数据果实的强劲抓手。
事实上，保险是对“大数据”拥有天然需求的金融行业。随着保险业进入大发展时代，包括财险、寿险以及健康险等，对汇聚各险种数据资源进行整合利用，通过数据信息的挖掘和共享，建立一套科学的行业定价基准和风险数据指标的要求越来越迫切。
当前，正值商业车险改革、车险经营模式创新、车联网应用与探索的关键时期，在这场商业车险改革大戏中，如何实现车险产品从“以车定价”转向“以人定价”，最终实现品牌车型以及使用者的差异化定价，成立的主要目的是统一建设、运营和管理保险信息共享平台，为保险公司之间及保险业与其他行业之间信息交互提供支持的中国保信总裁吴晓军应邀发表权威观点。
车险改革与“大数据”战略
《当代金融家》：近日，保监会印发了《深化商业车险条款费率管理制度改革试点工作方案》（以下简称《方案》），提出了商业车险改革的时间表和路线图，同时明确了各相关单位的职责分工和工作任务：中国保险行业协会负责拟定商业车险示范条款和保费行业基准，建立商业车险新型条款评估和保护机制；财产保险公司负责自主确定商业车险条款，科学厘定商业车险费率，依法报批商业车险条款费率，建立商业车险条款费率监测调整机制。在这场商业车险改革“大戏”中，应如何看待中国保信的位置及作用？
据我们所知，中国保信在筹备期间的第一项工作就是整合车险平台。如今距离公司成立已有一年，各项准备工作已基本齐备，6月1日商改平台将正式上线。请您分享一下车险信息平台对商业车险改革起到的重要作用？
吴晓军：一个显而易见的事实是，在“大数据”时代，汽车产业的形态正在发生深刻改变，与之相连的车险业务变革也随之初显端倪。随着“大数据”应用的日益广泛，将影响并引领车险业走向费率市场化、管理精细化、数据规范化，为此应当未雨绸缪，励精图治，各方共同推进“大数据”在车险乃至保险领域的互动和应用。
某种意义上，成立中国保信最大的趋势是推动行业数据整合，因此，中国保信是以支持行业发展、服务保险监管、保护保险消费为使命，不以盈利为目的的市场化公司，主要职责是建设和运营集中统一、设计科学、功能完善、安全高效的保险业数据信息共享和对外交互平台。
中国保信被天然赋予了“大数据”的政策基因和行业责任，按照保监会关于全国车险平台整合工作方案，中国保信是全国车险平台的建设、运营和管理单位，因此我们希望能够广泛听取行业各方对车险平台建设的意见和建议，探索建立行业各方共同参与的信息平台共享共建机制，在平台需求分析、管理和决策，以及网络连接、接口标准、安全建设、技术架构上实现行业共商，在支持创新、服务发展、保护消费者利益上实现行业共赢。
全国车险信息平台是贯彻落实国家《机动车交通事故责任强制保险条例》以及商业车险监管政策规定，为建立车险信息共享与交互机制，支持我国交强险制度实施和车险市场科学发展而搭建的行业公共基础设施。截至2015年3月底，全国车险平台覆盖全国35个省市、59家保险总公司、820家省级保险分公司，拥有交强险和商业险两个核心系统，以及若干周边子系统和辅助系统，实现了行业多年车险承保和理赔数据的存储、共享和实时交互。
全国车险平台从行业试点探索，全国推广到功能不断拓展和完善，已经经历和伴随了车险市场改革发展近10年时间，车险信息共享机制对于行业实施大数据战略和推进费率市场化改革具有重要的战略意义。
首先，车险信息平台是行业与外部数据交互应用的重要基础和依托。目前，全国车险平台已经与公安、交管、税务等相关外部管理单位实现了一定范围的信息交互和共享。我们也积极引入公安部、交通部、中国汽车研究中心等行业数据管理部门的权威身份、交通和汽车生产数据，依托行业数据共享的优势，拓宽行业整体数据维度。未来，我们还将积极引入公安、气象、医疗、教育、信用、移动通信等外部数据，主动与交管、税务、经侦、社保等公共管理部门进行数据交互，依托车险多维度数据支持保险自身信用体系建设，并纳入国家征信体系，发挥外部数据在行业内部治理中的独特作用，依托行业信息共享机制有效延伸保险参与社会治理的范围和触点。
其次，车险信息平台是车险费率市场化改革的重要技术支撑。此次商业车险改革以市场化为导向，对现有定价模式、费率浮动机制、条款责任和体例都进行了大幅度调整，自去年以来，车险平台按照新的业务规则和监管需求进行了大量的系统改造，配合建设行业车型及纯风险保费库，落实代位求偿及结算，组织保险公司进行系统开发、联调测试，通过系统实现商改的有关规则调整。依托平台数据、技术和资源，配合保监会开展了数据提取和费率测算，未来可以依托平台实现费率测算常态化、费率监测动态化。同时，面对商改费率下行压力，平台在加快推进反欺诈系统、数据分析系统等应用系统建设，促进保险公司反欺诈水平和成本控制能力提升，提高保费充足率，挤压理赔水分，改善保险公司经营绩效，促进商业车险改革成果实现与平稳过渡。
最后，车险信息平台是车险产品和服务创新的重要数据支持。我们希望依托车险信息平台为车险产品和服务创新以及“大数据”应用提供技术支持服务。一方面，积极探索和支持保险业参与汽车后市场。我国二手车市场高速发展、前景广阔，北京、郑州等地区的二手车交易已超过新车交易，但管理混乱、诚信缺失特别是价值和风险评估机制不健全是根本的制约因素。今年，我们已在北京地区试点汽车质量延保责任险的风险评估服务，未来将逐步搭建起延保业务专门平台，探索延保业务风险评估、数据采集与共享机制，培育和促进延保责任险市场发展。另一方面，我们也在积极探索车联网技术应用研究。目前，我们受保监会委托，启动了车联网保险应用研究项目，内容包括车联网技术和保险业应用的全球经验，车联网技术对车险市场的影响与挑战、应用场景与模式、产品定价与监管等等，也希望依托车险平台为行业基于车联网的产品创新、商业模式以及监督管理提供服务和支持。
“以客户为中心”的大数据车险
《当代金融家》：众所周知，车险定价方式主要有保额定价、车型定价及使用定价三类。我国目前仍处于保额定价阶段，没有费率区隔。而车型定价是欧美保险市场普遍采用的车险定价模式，对车辆风险的评估准确度更高。车型定价对“海量”数据以及数据处理的需求，令车险信息平台的建设必不可少。据此，您如何看“大数据”车险市场的应用场景与展望？
吴晓军：首先，“大数据”将助推车险定价步入新的发展阶段。“大数据”相对于保险定价依赖的传统数据，已经从历史数据扩展到在线数据，从样本数据拓展到全量数据，从结构化数据拓展到非结构化数据。保险定价的基本原理就是“大数法则”，依托这一统计学定律，确保纯风险保费的公平性、合理性和充足性。而“大数据”是一种新的定价理念和风险管理辅助工具，保险企业通过采集和获取客户行为、交易的网络数据进行关联分析，找寻数据背后风险与成本、收益的匹配规律，可以推动保险公司客户细分化、责任碎片化、产品定制化，优化精算定价模型，实现定价差异化、精准化。
我认为，在未来车险市场竞争中，无外乎两个核心要素，一个是渠道，这是由“渠道为王”的保险业经营管理模式所决定的；另一个是定价，在保险费率市场化改革的大背景下，定价将成为保险企业安生立命的核心要素。谁拥有数据及数据技术，谁便具备了定价优势，谁就能在新的游戏规则中胜出。
“大数据”在车险定价应用的一个典型案例就是UBI产品（Usage Based Insurance），即通过车联网技术将驾驶操作、汽车运动状态和车辆周围环境等人、路、车数据信息进行传输和存储。保险公司从数据中挖掘出用户的驾驶习惯、思维习惯和行为模式，建立以“从人”为主的多维度定价模型。通过欧美车联网保险市场的实践验证，基于驾驶行为的定价比传统定价模式更为科学和有效。美国经历了超过15年的研究推广，车联网保险产品和技术在车险市场已日趋成熟，在美国个人车险市场，前十大保险公司有9家已推出UBI产品。在国内，车联网保险产品还处于起步探索阶段。近年来，各方意识到车联网在保险市场的应用潜力，都在积极探索家用车车联网产品。如人保、平安等公司已经开始摸索产品形态，搭建产品流程及系统，收集研究客户反馈。当然，车联网在车险产品定价和创新应用方面，还应当与目前我国车险费率市场化改革政策和实践形成良性互动。
其次，大数据将助推精准营销和客户细分，实现真正以客户为中心。自改革开放以来，保险市场保费和资产规模迅速扩张，却难以逃脱产品同质化、“跑马圈地”、价格恶性竞争、服务体验差的外部诟病，归根到底还是源于“以产品为中心”的粗放式发展模式。然而，“以客户为中心”的精准营销、个性化服务，如果失去大数据的支持，无异于小船在大海上无导航漂泊，最终无法到达彼岸。“大数据”技术可以更加客观、多维度地对客户进行分析研究，必将成为提高企业竞争力和创造消费者需求的关键要素。
随着车险网销、电销等直销渠道的普及和快速发展，未来互联网将成为车险市场的“主战场”，互联网车险市场具有信息量大、传导速度快、高度透明的特点，保险企业必须借助互联网大数据精准了解客户需求，确定渠道投入的方式方法，即“在对的时间、为对的客户、提供对的产品”，全面提升客户体验，建立新型的网络自助服务体系，让客户足不出户就可以方便快捷获得投保选择、电子保单、在线客服、报立案件、索赔、赔款支付等保险服务。通过互联网提供保险服务，保险公司可以降低职场租金、代理人佣金和薪资，承保理赔实现无纸化、便捷化，费用成本可以大幅降低。这都有助于从价值上实现“以客户为中心”，因此，未来车险市场将逐步形成线上、线下两个平台。
再次，大数据将助推保险反欺诈风险识别与控制。据国际保险监督官协会的经验估计，保险欺诈占到保险赔付总额的10%～20%，而车险又是保险欺诈犯罪的“重灾区”。我们从行业反欺诈实际工作中发现，当前车险欺诈案件呈现出团伙化、专业化、流程化等特点，整个保险欺诈案件的所有手续造假都非常缜密，背后已存在利益集团操作，传统风险控制方式面临“瓶颈”。“大数据”时代的信息技术和创新应用为保险反欺诈工作开创了新途径，在数据完善和历史积累的基础上，从特征分析、因子分析和网络分析入手，可以建立高效的反欺诈鉴别机制，提高反欺诈的靶向性。
近年来，车联网技术已经在一些行业取得了成功，尤其是在物流运输和车队管理方面，利用车联网技术，可以监测车辆、货物在运输途中的去向；借助车联网数据，可以管理司机的驾驶行为，达到节油、省时和安全的目的，从而提高经营效益。未来，这些技术将会更加充分地运用到车险欺诈风险的识别与控制上来。
最后，大数据将助推保险与汽车产业的渗透与融合。在“大数据”时代，保险与汽车将会以数据为媒介进一步实现产业融合与渗透，现在车里面装有越来越多的智能设备，这些用途繁多的装置原来是厂商在制造环节装进去的，未来更多可能是基于保险视角前装或后装的。由于保险对车辆数据的采集和应用，对于汽车生产销售、汽车安全隐患及事故处理、零配件的流通与使用，保险公司也许会比汽车制造商更早、更全、更快的掌握，因为前者更加贴近汽车用户，承担了大部分的车辆维修成本。未来汽车制造商会更加注重保险公司的意见和建议，不断提升车辆性能，优化汽车后市场服务。
更为关键的是保险公司拥有车辆的索赔数据，通过将车辆数据与保险数据相结合，未来可以研究制定建立一套完善的车辆风险评级标准，这对车辆投保、汽车质量延保、二手车定价等均可以提供有效和准确的数据支持，并根据保险数据与车辆数据分析车辆安全状况，为交通管理部门提供服务。
此外，其他行业的渗透也影响着传统保险市场，特别是科技网络公司，通过对互联网客户数据的采集分析和“大数据”处理能力，将及时抓住机会，进行跨业经营，很多创新甚至可能颠覆车险市场的局部规则与业态。
“互联网+”时代的二次创业
《当代金融家》：目前，虽然大部分险企都建有自己的数据库，人保财险[微博]、国寿财险、平安财险和太平洋财险等多家公司也在试水车联网，但中国保信的现有行业地位和今后发展前景，却被市场各方看好。立足于行业背景，您对“大数据”时代的车险发展有何建议？
吴晓军：当今世界，数据已经渗透到经济社会的各个领域，引领着电子商务、金融投资等各方面的创新与应用，推动了相关行业升级和转型发展。“大数据”、车联网和云计算，已然成为未来车险市场转型升级的核心驱动力，为保险业改造“红海”、开创“蓝海”提供了新的机会和场景。在“大数据”时代，如何构造新型的车险产业链，实现传统车险与信息技术发展、与汽车工业发展的深度融合，进一步提升车险的内在价值，进而带动其他相关产业的发展，从某种意义上讲，更像保险业的“二次创业”，意义重要而深远。
一要研究制定行业“大数据”战略和设施框架。建议保险监管部门完善信息共享平台和保单登记的监管制度框架，为行业“大数据”战略实施建立良好的政策环境。加强行业级“大数据”建设，重点推动行业数据标准化建设和有效落地，提高数据整体质量。指导和优化行业共享数据库的采集、存储、处理与结果应用的流程和技术，研究建立行业数据分析框架和模型，依托数据挖掘、云计算平台、虚拟化技术，支持海量、多结构类型、高频度的“大数据”处理。加强行业信息共享的安全体系建设，保障保险机构与共享信息关联生产的连续性、安全性和稳定性。
二要在保险经营和客户服务中嵌入数据思维。保险公司应加强公司内部、各渠道、各产品线的数据整合利用，积极采集全面反映客户行为特征和交易偏好的移动互联、社交媒体、电商、地理位置、OBD等线上数据，引入身份、信用、车辆、驾驶行为等线下数据，构建完整的客户数据图谱。依托数据挖掘技术，推进客户需求分析和客户群组细分，在公司内部建立客户虚拟账户，丰富客户全景视图，加强客户挽留与个性化推荐，促进客户的获取率、留存率和持续率。构建完善的客户自助服务体系，改善客户体验、提升客户忠诚度、提高客户整体价值。保险经营中应嵌入数据分析思维，以数据分析为依据，找出最棘手问题的真正原因，预测未来情况，从而识别差异化竞争的机会并实现业务增长。
三要以数据为媒介，建立“汽车＋保险”的生态圈。商业车险改革是中国保险业的“二次创业”，未来基于人、路、车等驾驶数据的UBI车险将成为核心。通过将车辆数据和保险数据相结合，保险公司可以进一步为汽车投保和延保，以及为二手车定价等提供准确有效的数据支持。在这样的趋势下，保险行业和汽车产业可以数据为媒介，进一步实现产业的相互渗透和融合。
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