特斯拉成最大“矿主”?汽车数据合作开采或将打破壁垒( 二 )


作为各车企聚合数据、有偿共享的重要工具 , VDBP最大的优势是“低成本” 。 降低数据成本是汽车数据链产生价值的重要前提 。 王耀以蔚来新一代的ET7举例 , 该车型每秒钟采集8G的数据 , 也就是一秒钟记录2部4K电影 , 以中国2.6亿辆车的保有量 , 这是一个庞大的数据体量 。 如果将此等规模的数据进行传输交易 , 成本将是个大问题 。
“数据是资产 , 但是也是负担 , 甚至是负债 。 ”王耀在接受包括经济观察网采访人员在内的媒体采访时表示 , 存储数据需要成本 , 传输数据亦需成本 , 而VDBP能对成本进行一定的控制 。
中汽协将VDBP定义为数据的“网购平台” , 数据交易并不需要上传原始数据 。 “我们在上面架一个体量非常轻的区块链平台 , 大家可以在区块链平台上做数据的标签交易 , 不是把原始数据传上来 。 ”王耀强调 , 区块链并不解决大数据的问题 , 而是解决可信的问题 。
目前 , 各车企都在积累自动驾驶的相关数据 , 由于采集到有效数据的概率会随着数据量的累计而逐渐降低(这源于自动驾驶数据采集过程中 , 更多的有效数据为难以处理的特殊场景下的边角案例 , 而非正常行驶数据) , 有效数据的积累会呈现“长尾效应” 。
“长尾效应”指的是 , 在一个事物的数量上 , 将所有非流行的市场累加起来就会形成一个比流行市场还大的市场 。 王耀指出 , 这意味着 , 在自动驾驶数据达到一定量的情况下 , “领头羊”企业的数据优势不如其他表现稍弱的企业数据之和 。 在自动驾驶数据对“特殊场景下边角案例”的特殊需求下 , 这样的“长尾效应”或将更加显著 。
由此 , 在数据资产时代 , “企业间的数据交互”被认为是保障中国汽车业核心竞争力的配置之一 , 将促使中国企业对数据的开从“孤军奋战”走向“合作共赢” 。
只有交互平台还不足以支撑一整个数据生态 。 王耀认为汽车产业的数据生态是一个三层架构 , 包括最基础的是数据标准、产业数据交互平台、产业的数据生态层(应用层) 。 目前 , 其产业数据交互平台(指VDBP)已经推出 , 而在最底层的数据标准方面 , 中汽协成立的汽车大数据委员会在去年下半年编制的《智能网联汽车数据格式与定义》团体标准 , 将于7月底前向全行业公开征求意见 。
“该标准的制定也响应了网信办《汽车数据安全管理若干规定》中匿名化和脱敏处理的要求 , 并以此指导企业的数据处理工作 , 保证相关数据字段不会触碰国家安全、公共安全、个人隐私安全 。 ”王耀表示 。 除此之外 , 今年6月的《数据安全法》也为汽车产业划了红线 。
值得一提的是 , 针对汽车数据安全 , 主管部门推出多项约束政策 , 在安全性考虑之外 , 这也引发了业内关于这些规定会否影响自动驾驶技术发展速度的争论 。 根据网信办在今年5月12日发布的《汽车数据安全管理若干规定(征求意见稿)》 , 车企对用户个人信息和行驶重要数据“默认不采集” , 或者至少需要每次都获得用户同意 , 这些条款让部分业内人士的担忧:如果数据只能留在车内 , 而车企不启动新的合法的数据获取通道 , 那国内的自动驾驶技术发展 , 可能真的要延缓几年 。
对此 , 王耀的看法是:“无论是汽车主管部门 , 还是网信办的领导 , 在推这些数据安全相关的法律法规 , 没有说是阻碍汽车产业发展的 。 ”其表示 , 对数据做一些在“脱敏”情况下的采集和应用是被允许的 。 而“脱敏”的标准 , 也将由7月前公布的《智能网联汽车数据格式与定义》团体标准征求意见稿给出界定 。