张硕

dt时代，数据的价值已经毋庸置疑。如何最大限度挖掘数据价值，提供更为优质、有效的数据，成为现阶段整车厂商和服务商越来越重视的问题，数据的采集、处理、分析、应用每一个环节都不容忽视。

作为车联网应用的基础，数据采集端也吸引了不少玩家进入。

当前车联网市场数据收集方式主要有三种：一是以obd等后装硬件作为数据收集载体，博泰的ivoka mini 、腾讯的路宝盒子等都属于obd产品；二是以手机app为数据收集方式，比如“斑马行车”app；三是基于t-box、车机等前装设备，通过汽车can总线读取数据。

除了数据采集手段有差异，数据采集规范也各不相同，并且对于数据项的定义没有统一标准，很多数据或重复采集，或无法直接产生价值，或后期改造周期较长，数据维护成本高。这不仅造成资源浪费，也无法满足整车厂或第三方服务商的需求。

2016年12月2日下午，定位于前裝车联网大数据服务运营商的彩虹无线联合上汽、广汽、东风日产、北汽、奇瑞、众泰、远特科技等22家汽车厂商及车联网软硬件服务平台，共同推出了前装车联网数据采集标准建议。

在彩虹无线创始人黄亮看来，数据采集的类别和精度直接影响到数据的质量，而数据质量是大数据运营和服务的根本，否则无法建立相关数据的基础业务模型。

具体来讲，彩虹无线的数据标准就是通过规范数据的采集内容和频率，统一定义数据项的编码和描述以及数据的单位、精度。

那这项采集标准是如何制定出来的？

彩虹无线技术负责人祁超说，从保险和数据智能两个应用方向以及十多个应用主题出发，该采集标准基于10万辆车两年的数据周期进行模型的验证和应用，同时听取了30多家车厂和保险公司的意见，参考了5部以上国内外的标准，归纳总结了135个数据项。

彩虹无线将这些数据项分为属性类（包括时间、位置、标识）、行为类（速度、操控等）、车况类（动力、底盘、车身、内外饰、电子电器等）、环境类（内外部环境）四大类别，以及来自can总线、g-sensor加速度感应器、定位芯片、服务云端四个数据源。

通过对不同的业务需求建立相应的数据模型，如ubi定价模型、碰撞识别模型、理赔反欺诈模型、整车性能评估模型、故障预警模型等，并以此分析所需要的各项数据，以及各项数据所需要的精度和采集周期频率。

以ubi产品当中的驾驶安全评级模型为例，主要从驾驶平稳性、出行习惯、出行强度、驾驶规范性、激烈驾驶5个维度进行分析，每个维度还包括一系列风险因子：平均速度、是否超速、频繁变道、急加/减速、急刹车等，不同的风险因子还要有不同角度的数据来衡量。

比如平均速度一项，需要综合时间和车速形成的数据流来进行统一编码，包括数据采集时间、数据上传时间、服务器接收时间、gps车道、轮速传感器车道、变速箱输出轴车道等。甚至一些高频数据需要一秒钟一次的采集频率，如此才能够准确分析驾驶行为。

如果前期车联网建设过程中对于t-box数据采集的规范没有严格的定义，那么在精度上就会存在不足，这意味着数据对于保险产品的定价缺乏指导性。

车载信息服务产业应用联盟秘书长庞春霖亦认为，数据采集标准是车联网数据能够发挥作用的前提，其大规模应用有利于推动产业的发展。

从实际应用来看，采集端的数据关系到各家车厂私有协议，制定数据标准会有一定难度，目前主要是以满足应用端为目的。在应用端，车联网的数据标准会分几个层级分别制定，除了ubi，交通安全、v2x也都需要统一的数据标准，行业各参与者都在摸索和尝试中。

对于彩虹无线而言，率先发声或可推动行业标准快速制定，更重要的是，可以在行业掌握一定的话语权。

2016年12月14日，中国保险信息技术管理公司牵头，联合多家行业单位开会启动研讨车联网数据保险应用研究项目。《汽车商业评论》了解到，包括彩虹无线在内共有4家车联网公司参与到这个项目中，上海评驾科技和人保财险共同为标准组组长。