本文用一個定性的分析框架，從產品視角來理解車聯網產品，大致分成以下幾步：

1、列舉正在發生的可能影響車聯網的事件

2、建立圍繞“車”的基本模型，推導出“車聯網產品”的場景

3、結合 1 和 2 的結論，得到“車聯網產品”的基本架構

4、通過“車聯網產品”的基本架構，分析BAT的實際產品布局

5、預測市場，給出一般性建議（可能滯后且無用）

理解車聯網需要產品視角

近十年來，中國的汽車保有量增長迅速，無論是市場環境、技術環境還是政策環境，都不斷在發生變化。巨大的不確定性總是帶來巨大的機遇和風險，車聯網產品隨著各類不同背景的廠商進入，變得熱鬧非凡。良莠不齊的玩家，夾雜著炒作和欺騙的各類新概念，讓公眾對車聯網的理解變得非常模糊，即使是擅長抽象和完善概念的產品經理人群，面對快速發展的車聯網市場，也很難就“車聯網產品”的內涵和外延達成一致。不過對一個新事物來說，對基本定義的明確過程，也是創新產生和發展的過程。

附圖：百度指數中的需求圖譜

研究方法

本文嘗試用一個定性的分析框架，從產品視角來理解車聯網產品，大致分成以下幾步：

1、列舉正在發生的可能影響車聯網的事件

2、建立圍繞“車”的基本模型，推導出“車聯網產品”的場景

3、結合 1 和 2 的結論，得到“車聯網產品”的基本架構

4、通過“車聯網產品”的基本架構，分析BAT的實際產品布局

5、預測市場，給出一般性建議（可能滯后且無用）

推動變化的事件列舉不完全

建立一個四象限圖，橫軸是對產品影響的不確定性，縱軸是影響的高低，將事件分類為“技術”、“市場”、“環境”、“渠道”、“產品”幾類，并放置在象限圖中。右上角“影響”高且“不確定性”高的事件，需要重點關注，產品創新通常來自這個區域的事件刺激。

附圖：影響“車聯網產品”的事件，受限于精力和能力，列舉和分類都會有疏漏

附圖：近10年來，中國私人汽車擁有量的變化，數據來自國家統計局

車聯網產品的一般場景

在經濟學家薛兆豐的眼中，“產權”是通過“使用權”、“收益權”和“轉讓權”三個權利來實現的，借用這個概念，我們可以將“車”這個產品的內在，分為兩個部分：“工具屬性”和“資產屬性”。

從工具屬性上看，“車”是“人/貨”的搬運工

對于“人”而言，可以有兩種角度來看待“車”，但本質上都是“出行場景”，遵守“連接/分發”的商業模型。“出行場景”中的車聯網產品是市場熱點，BAT等科技巨頭的主力產品，也大都是這個領域的。

1、“車”是“人”的一類空間，是獨立于“工作”、“生活”、“娛樂”之外的空間，隨著汽車保有量上升，人群在這個空間上花費的時間同樣在急速增加，會產生大量的消費機會。

2、“車”是空間與空間相聯系的管道，出行增加了“空間”和“空間”之間的連接，使得人們可以進入更豐富的消費場景中。而且這種空間之間聯系的增強并不是消費機會的線形增加，而是可能創造新的消費機會。

附圖：“人”相關的車聯網產品場景，圖中的“產權”是指狹義的車輛登記產權

對于“貨”而言，是“產業場景”，之所以不稱為“運輸場景”，是因為這類場景中，還有豐富的采集或分發行為。常見的產品應用領域有物流、倉儲、農業、環衛、工程、礦業等方面，除物流和環衛領域外，其他應用領域還有一個顯著特點，就是車通常在封閉空間中運動，人的活動很少，非常適宜 Level 4 的無人駕駛技術應用。

“產業場景”在互聯網環境中被討論較少，但市場規模總量巨大，車聯網產品與面向個人消費者的產品形態差異明顯。

從資產屬性上看，“車”是實體資產和數據資產的總和

實體資產是指車這個實體的價值。無論是乘用車和商用車，在通常情況下，實體資產的價值都是一條不斷下降的曲線，我們已經可以通過二手車交易的大數據，通過算法基本確定這條殘值曲線（新能源車的殘值曲線與汽油車有明顯不同，受到電池殘值的影響）。

數據資產是指車在各類場景中被“使用”，使車成為數據產生和處理的基本節點（一種邊緣計算），這些數據的價值可以被挖掘（也可以在云端）出來，數據資產曲線與實體資產曲線相反，不斷增值，還可以被物聯網放大。

我們可以做這樣一個論斷：

車聯網產品之戰，勝負關鍵是爭奪不斷增值的數據資產

這場玩家眾多的戰役，有三個重要的子戰場：

1、對實體（車/人）的爭奪，數據入口

2、對數據傳輸和數據處理權的爭奪，數據管道

3、對消費場景的爭奪，數據應用

在數據入口戰場里，關鍵策略是生產車輛，從源頭控制。玩家有傳統主機廠、互聯網造車新勢力、地產/能源/家電巨頭（恒大、寶能、格力等）。

在數據管道戰場里，關鍵策略是控制數據采集和處理。玩家有車聯網云計算服務提供商、車載OS或車機設備提供商、電信運營商，如華為、BAT的車聯網部門、部分創業團隊。

在數據應用戰場里，關鍵策略是控制消費場景的供給。玩家有滴滴、BAT的內容部門或O2O部門、部分創業團隊。

車聯網產品的基本架構

車聯網產品的基礎場景，決定了產品視角的車聯網產品定義：車聯網產品，提供有關“車”的數據產生、處理、傳輸、應用的解決方案。結合01.推動變化的事件中重要且不確定性高的各類事件，得到一個基本的架構。

附圖：側重C端車聯網的基本架構表述

數據在車聯網產品架構里的流動

1、數據采集，實際上就是數據源，數據產生在很多位置

車內：主要是車機，通過車內的各種感應器和前裝記錄設備，記錄車的使用數據

車外：通過外設，如無人機、空氣凈化器、行車記錄儀等，記錄車的環境數據

車與車：通過云端或者車車通信，記錄車的使用數據和環境數據

車與人：通過人機互動，或者是手機等移動設備與車機互聯，記錄人與車互動關系

車與云：記錄車與環境互動關系，包括與城市、路網、產業場地的互動

2、數據處理，可以在車/手機/云多端處理

從外部政策環境看，二手車出海和鼓勵電動車消費，都會帶來車輛更新，更多感應器和處理器會被安裝到新車上，促進了車作為終端的數據產生和計算能力，這是硬件層面的提升。在軟件層面，新車都安裝了智能的操作系統，利用硬件的能力大大提升。軟件方面的成型產品非常多，如阿里的斑馬智行、百度的小度車載OS、騰訊的車聯網生態解決方案等，后面會更詳細給出架構圖。

附圖：華為公有云車聯網解決方案

數量巨大的存量乘用車和商用車市場，也可以通過后裝一些設備來升級數據采集和處理的能力。常見的車載一體機方案，需要對車做小量改裝，產品質量良莠不齊，市場表現一般。近幾年興起的智能后視鏡和智能行車記錄儀，車主可自助安裝，功能強大且價格低，市場表現良好，甚至還有智能車載支架這樣的幾十塊錢的產品出現，極有可能為數據采集和處理提供新的機會。

3、場景識別，數據處理的目的是為了識別場景，在具體的場景中讓車做出對應的“動作”

C端方向上，騰訊的車聯網場景定義如下，

出行場景：通勤、出游、擁堵、……

娛樂場景：聽歌、小說、游戲、……

車生活場景：停車、加油、違章、……

社交場景：車載微信服務、約會接人、……

B端方向上，物流、倉儲、農業、環衛、工程、礦業等場景都可細分出來不同的應用場景

4、消費，場景識別是數據應用，消費則是數據變現

C端方向上，騰訊的車聯網場景定義對應著兩類消費，一類是內容消費（關鍵是內容生態），一類是實體消費（關鍵是消費場景豐富性）。這兩類消費的核心控制點，都是支付能力及整合人車數據的超級ID。

B端方向上，消費是指結合產業特點，提高產能/運力的能力，對商用車市場研究很少，不展開。

BAT的車聯網產品架構

超級ID取勝的騰訊

雖然騰訊車聯網在媒體采訪中，不強調微信作為超級ID存在的強勢地位，可能為了避免主機廠的反感。但實際上，車載微信可以安裝在任何以安卓為原型的車機設備上，利用騰訊本身已經有的內容生態（閱文集團、QQ音樂、騰訊視頻等）、線下服務生態（美團和京東等），支付能力，覆蓋掉主機廠的前裝優勢，成為車聯網的入口。同時，微信作為一個ID，可以將用車人的數據，無縫遷移到任意安裝有車載微信的車輛上，這個優勢在未來車輛使用權越來越重要，產權越來越不重要的趨勢中會被放大。

附圖：騰訊生態車聯網解決方案

無人駕駛技術領先的百度

百度的車聯網產品布局也非常完整，以Apollo開放平臺為核心的自動駕駛解決方案切入，更容易與主機廠達成合作。弱點是內容生態、線下消費生態、支付能力都較騰訊和阿里單薄。優勢是在產業車聯網這個方向上，比騰訊和阿里走得更遠，產業方向對內容、線下消費和支付能力要求較低，對自動駕駛、路徑規劃、產業能力整合上要求較高，百度已經有一些實現。

附圖：百度車聯網平臺和生態

平衡的阿里

阿里入局很早，與上汽合作的斑馬智聯進入市場好幾年。在超級ID方面，有淘寶支撐；在內容生態上，有優酷土豆、蝦米、大麥等；在線下消費能力上，有口碑和飛豬；在支付能力上，更是有強勢的支付寶。產品架構上，與騰訊的布局基本一致。

如果對目前的車機系統感興趣，可以參考易車有一個《車載互聯系統專項評測》系列。

需要回答的問題及可能無用的市場建議

地理空間的大小，影響消費形態

汽車市場下沉，廣大三四線城市和農村地區，單次出行時間較大城市短，環境熟悉，一般不需要導航，也不需要長時間在“車”空間里的內容消費，線下娛樂消費場景不依賴線上流量。在這樣的場景中，在供給側的內容形態和線下消費生態，都需要哪些變化？

長時間的出行場景也有不同

路線固定的通勤和路線不固定的出游，都是時間較長的出行，潛在的是打發時間和節省時間的不同需求，可能產生需求的“人”都不同，是重視“駕車人”還是重視“乘車人”？

增量市場和存量市場

增量市場受到經濟大環境的影響，商用車聯網和存量車輛改造，可能是數據富礦。

車聯網+區塊鏈+金融，也可能是組合式的好應用。

躲不開的“手機也可以”問題

手機作為最流行的智能終端，性能強，更新快，如何跟車機形成合力？是否會出現車機只是屏幕和傳感器，手機才是數據關鍵節點的形態？

信息量極少的洞察

由于更換車機系統的難度和成本高，造車可以鎖定系統，所以BAT們紛紛投資造車新勢力，也紛紛與傳統主機廠合作。5G帶來的很可能是車機系統切換的成本大大降低，也提升了造車者們的話語權，優先需要確定的，是數據的產權。