四维图新:智联赋能,共建生态,四维智联的思考与探索
四维图新 战略合作与拓展总监雷新彬
雷新彬: 我的演讲题目是“智联赋能,共建生态”。大家知道,北京四维图新科技股份有限公司是一家电子地图的生产商,从最近几年开始,我们提出做“智能汽车大脑”的未来发展战略,车联网是这个战略的重要组成部分。
四维图新的车联网从2009年开始,最初是小的研发部门,随着业务部门不断壮大,同时又投资并购了很多公司,现在有了900人的规模。服务对象是宝马、奥迪这样的国际品牌车厂,还有长城汽车等国内自主品牌车厂,当然还有很多Tier1,包括今天在场很多供应商也是我们的合作伙伴。
车联网服务发展历程
图表来源:四维图新
车联网从2008年、2009年开始是发展的第一阶段,这个阶段很重要的特点是远程服务加安防,以呼叫中心为特征的单点服务。2010年之后,移动互联网发展起来,包括Android车机装载后,有很多的互联网服务到了车上,还有很多其他的产品形态,比如说2014年前后OBD的产品形态或者2015年前后类似HUD的产品形态。虽然内容和服务都很多,但是我们把这个阶段叫做“盲人摸象”,大家都是在以自己不同的视角看这个问题。
在那段时间还有一个词“互联网造车”,那时候造车企业很多。汽车工业这么多年,大家在想办法颠覆,用互联网的方式做改造。到2016年、2017年之后,很多人发现要尊重传统,整车厂通过百年的发展到今天,很多东西虽然看起来觉得反应很慢,或者周期很长,实际上有很多内在的逻辑。虽然服务和内容比原来更加丰富,回归到一个点,整车厂或者车端作为智能车联网服务的核心载体,这是我们必须要认清的现实问题。
从2017年、2018年到将来,我们觉得下一个阶段是生态融合的阶段,有很多的服务通过智能汽车作为载体。这个过程中,整车厂是作为中间必不可少的存在。但是有很多的服务并不是传统整车厂做的,比如音乐服务、语音服务、停车服务,这些都不是传统整车厂一家能做到的,需要很多第三方合作伙伴一起来共同搭建服务生态。
图表来源:四维图新
在这样的生态下,我们认为车联网体系应该是这样的架构,用一个简单的词就是“端管云”,工信部去年、前年提出一系列的标准草案都提到这个词。最早的端在车上是一块比较小的电阻屏,触控操作很不方便。到现在有很多供应商在做的智能座舱,多块屏通过一块板子来驱动,从硬件到交互都有了很多的变化。
管的变化应该不是很大,仍然是运营商在做。在云端会产生分化,首先是跟车强相关的部分,比如对车辆的控制、对车辆的诊断,这跟整车厂和传统的车联网供应商关系比较密切。还有很多互联网资源的融合,这些需要很好的平台做聚合,再给车辆进行控制。另外还有过去没有想到的,IOT、物联网的设备进行融合,这都是云端完成的。
我们四维图新提供三种能力:一是云端的能力,二是WeSmart OS系统,三是集成大数据和人工智能的WeData智慧运营。WeSmartOS系统并不能简单理解为操作系统,更多的是在车上将应用或者服务通过更智能的交互方式更好的提供给用户。
第一,Wecloud云平台
平台的架构从开始到现在发生很大变化。首先我们必须承认整车厂的中心地位,有可能OEM或者Tier1提供SaaS私有部署,因为有很多个性化、私有化的需求。
通用性方面,车上做音频服务或者违章查询等,这样的服务可能做PaaS的部署。借助云平台,首先有一个能力是我们的服务聚合能力,因为四维图新聚焦在中间平台聚合上,所以在我们的版图里面,需要联合更多做垂直服务的合作伙伴,把生态做好。
第二,WeSmart OS系统
四维WeSmart OS系统包括:
语音的深度定制,车上最好的交互,第一是语音,另外还有手势的交互,手势交互其实做起来很复杂。2014年、2015年我们开始了车载语音交互的研究,并且有前装和后装产品提供,能提供多轮交互的自然语言理解能力。
帐号打通的能力,从2016年上汽荣威RX5产品上市,通过一个帐号把车主的车上,车下场景连接。因为车载场景是用户生活场景的一部分,有很多服务是车下服务向车上的延伸。
智能OTA升级,在线界面呈现。OTA升级是智能网联汽车必不可少的部分。OTA有很多的内涵,包括像整个车载、交互系统的OTA,当然更广义的是包括全车ECU的OTA,我们寻求给客户提供不一样的方案。
大数据支撑,环境场景智能感知,所有前面这些服务一定要有一个支撑就是大数据支撑,在整个运行过程中,通过收集用户的行为数据,包括车辆运行过程中产生的数据和处理,形成对所有智能化服务的强有力支撑。
我们有两大关键词叫融合和融入。
(1)不同的设备间的融合,比如我们跟京东家居的合作,就是和家居的融合,在车上了解家里电器和设备的状态,在家里不同设备远程对车的状态监控和控制。还有手机和车的融合,现在我们觉得手机和车机并不是竞争的关系,而是互相融合,不同场景下使用不同设备。
(2)内容和服务间的融合,来自不同提供方的服务,他们都要进行融合。不同的用户提供不同的交互方式。智能服务是根据不同的人,包括不同的场景下推送不同的服务。
举个例子,在家里准备出门的时候,就通过手机或者家居设备告知他路况,上班的路线会怎么样,天气怎么样,会做提醒。上车的时候可通过智能钥匙这样的设备,自动感知不同的人,对车辆进行个性化的设置,因为通过手机可以区分不同的用户。即将到目的地的时候,提供停车场自动泊车的服务。离开车之后,经常有客户提出一些痛点,比如有小孩子或者有东西忘在车里,结合车上的设备做检测,给用户做智能的提醒。我们认为在未来的不同场景下,虽然场景是不一样,但是所有的服务应该是连贯的。
第三,提供智慧运营能力
基于这种大数据的运营主要分三大块,
1、360全维度数据采集,是用户画像。
这是我们主要的产品,现在有客户在用我们的产品。对于用户,根据类型、特点做了很多标签,包括他的行为和车的属性,通过画像为以后的个性化服务提供基础的支撑。这个模型来源于数据,数据分两部分,一是整车厂的数据,车辆数据;另外一大块,跟位置有关的信息,通过一些资源,车主在车下的行为特征在我们的模型里面进行很好的融合。
2、大数据运营的第二块,是主动式智能化服务体验。
我们讲智能化或者根据不同场景主动给用户提供一些服务,举一个简单的例子,比如诊断,传统最早做诊断是给你发报告或者邮件,然后做车辆运营状况的检测。
主动的诊断基于车辆的大数据,智能的采集,就是调整对车辆数据采集的频率,然后对车辆运行状况进行主动检测。检测出来之后,如果有疑问会主动语音或者以其他的方式做提醒。
3、增值运营,车联网数据价值最大化。
光讲大数据很抽象,它又和很多业务有深度的融合。像刚才讲的诊断和维保,包括金融服务和保险服务也是有合作伙伴正在往前推进的。包括做汽车租赁服务的公司,也会用到大数据服务,比如对用户的信用评级,包括最后在用户使用车辆过程中的及时监控或者风险预警,包括不同位置广告的精准投放,这都是大数据运营能产生的价值。
车厂以传统的方式做车联网系统,大家的盈利模式都比较简单,或者根本就不是利润中心,而是花钱的地方,成本中心。每年收服务费,盈利模式比较单一,我们知道传统的车联网系统付费率10%-20%就是非常好的水平。通过这些数据的运营,包括为保险公司、金融公司创造新的价值空间,能够产生一些新的收益。
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