京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
车联网顾名思义就是汽车接入了互联网,传统的车联网定义是指装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术,实现在信息网络平台上对所有车辆的属 性信息和静、动态信息进行提取和有效利用,并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务的系统。而现在随着车联网技术与产业的 发展,上述定义已经不能涵盖车联网的全部内容。根据车联网产业技术创新战略联盟的定义,车联网是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础,按照约定的通信 协议和数据交互标准,在汽车连接万物人和其他物体之间,进行无线通讯和信息交换的大系统网络,是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控 制的一体化网络,是物联网技术在交通系统领域的典型应用。
车联网进程
在笔者看来车联网近年来能够快速发展并且从概念到落地主要有以下几个原因:
①云服务和大数据的发展 。车联网需要汽车和万事万物能够相连,并且数据互通互传,基于产生的数据做出了相关的产品模型加以应用,这背后需要大数据和云服务的支持,近年来随着国外 的亚马逊和谷歌等科技巨头以及中国的世纪华联、阿里云等进入该领域,使得中国的大数据行业整体发展迅速,成为了很多行业发展的基础支撑。
②互联网巨头的入局 。 从表面上来看,BAT这样的企业和车联网似乎没有太大的关联,但这三家企业在全国各地跑马圈地建设数据中心的时候(百度,腾讯,阿里每一家在数据中心园区 的投入都超过了100亿,如果大家有兴趣,改天我单独写一篇文章分析下BAT的数据中心大布局),我们应该看出这几家企业未来的一些野心,而数千亿市场的 车联网也是这些巨头不愿意放过的,高德、四维图新、凯立德三家公司估值能达到数亿乃至十数亿美元,除了自身努力外,很大原因就是巨头的看好提升了这类型企 业的估值。我相信,在中国物联网(车联网也是物联网的一部分)的任何一个细分领域,如果被三大巨头看上的话,一定会助力其快速成长。
③车商的觉醒 。我记得在几年前,智能汽车特斯拉刚出现的时候,还仅仅是一个概念被嘲笑,但我们今天看来这家公司市值达到了250亿美元以上,觉醒了所有的汽车生产和制 造厂商,从2013年以来我们发现几乎所有的知名汽车品牌都会把“智能汽车”或者“车联网”这样的概念挂在嘴边,并且纷纷开发出了多款智能汽车,车联网的 概念在汽车大厂的帮助下逐步落实到汽车上来。
图商与行业
好了让我们再把话题回到三大地图导航公司身上来,高德和四维图新因为各种的优势和资质分别被巨头看重,市场已经证明了其价值,那么被其他巨头竞购的凯立德的价值在哪呢?
我认为凯立德应该有这三个方面的优势被市场或者被巨头所看重,最终即使不被度娘收购,自己也可以玩车联网这大市场(可能性不大,除了百度,360或者微软这样的巨头也想拥有一家在该领域有建树的企业)。
①老牌企业,行业领先多年。凯立德公司的介绍显示该公司已连续八年在国内车载导航后装市场占有率第一,术业有专攻,既然已经做了多年车载导航, 而车载导航是车联网体系中极为重要的一个环节,那么凯立德就顺理成章的由“车载导航”转型市场前景更大(当然难度和风险也更大)的“车联网”。
②多屏战略,互联互通。车联网的很大价值在于多个终端数据的互相交互和链接,凯立德除了车载导航,还有便携式导航、手机导航等产品积累了海量用 户,凯立德车联网将以地图服务为核心,以车载智能终端为基础,把这些终端的数据都连接起来,数据、软件、硬件、服务等元素共同组成了我上文提到的那张“车 联网”,虽然目前看来这张网还不全面,因为车联网的建设光靠凯立德这样的公司远远不够,还需要第三方服务和应用共同参与进来,凯立德此时起的就是平台的作 用,把所有的一切连接起来,并且能够从交互的数据中分析出来有价值的信息,而这些信息又能反过来对第三方服务做指导。总之,车联网是一张越用越大, 越用越结实的网络。
③独立自主的发展条件。 我曾经和一个朋友讨论过互联网企业成功的因素有哪些,除了资本、人才、战略等常规因素外,我们认为还有一个重要的因素就是“独立”。在中国很多的企业被巨 头收购后,企业创始人经常被扫地出局或者明升暗降退居二线,这样的后果就是企业创始团队对企业失去了把控权,从而一落千丈或者被边缘化,最典型的案例就是 酷6网,企业被盛大收购后,李善友出走,陈天桥暴力裁员导致酷6网现在实力大大受损。同样,回到凯立德身上来,趁着企业还没有被巨头收购,可以更灵活快捷 的在市场化的环境中推出相关的产品和服务,而假如现在凯立德就被百度收购了,可能要进行一个战略的步骤,等百度的高管开会通过后黄花菜都凉了。所以,如果 我是凯立德的老板,我一定会抓住现在的大好机会,多做一些突破性的的哪怕暂时不赚钱的工作,为将来的升值打好有利的基础。
总结:车联网的浪潮滚滚而来,价值逐步被市场和公众所认可,未来围绕车联网可以做的市场远不止现在看起来的那么简单。车载导航只是其中一个环节,借助这个入口级的环节,可以进一步做战略纵深,为智慧交通发挥更大的价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16