营运车车联网 数据银行构想

2016-11-11 13:29:00 作者:亿欧 刘硕/黄阿琼 分类 : 比特网

  一、背景

  进入后发展时代,互联网经济纷纷将目光投向受经济增速放缓影响,有降本增效需求的实体经济。道路运输行业做为传统经济,从业门槛低,长期处于低效率、高成本、低收益的状态,一时间以车货、车客匹配为商业模式的互联网平台大量涌现并试图颠覆这一行业。这些平台确实在提高运输效率上取得一定的社会及市场效益,但受限于市场之大以及商业利益,企业间数据资源未能互通,使得信息成本下降有限,甚至局部出现不降反增的状况。鉴于此,本文从促进数据互通角度提出建立营运车车联网数据银行的构想。鉴于笔者水平有限,此文只为抛砖引玉,希望能引起行业内更大范围的探讨,为车联网大数据应用找到前进方向。

  二、车联网数据的几个概念

  (一)车联网概念

  车联网是指通过各种数据采集和反馈、执行等设备,利用移动通讯或无线网络等数据通道,实现人、车、环境之间的数据互通,并提供相关服务的行业。

  车联网的实质是实现人、车、环境之间的数据互通。车联网的人、车应广义的理解为具备一定功能、经济关系或进行一定的集合后形成的具有一定经济属性的主体,如司机、车辆、车主、车队、租赁公司、物流公司等等。车联网环境指支持人、车不断产生车联网数据的外界条件,包括:自然环境、运营环境、保险环境、金融环境、安全环境等等。

  (二)车联网数据单元概念

  车联网人、车、环境中的每一主体所拥有的数据集合构成一个车联网数据单元。在此概念之上,得出最小数据单元概念:特定的驾驶人员在驾驶特定车辆期间产生人、车数据的集合构成一个车联网最小数据单元。这里的数据包括驾驶人员静态数据、驾驶动态数据、车辆静态数据、行驶动态数据。

  最小数据单元是从车联网数据中分离出来的充当其它一切车联网数据的统一价值表现材料的数据,是构成车联网的最小单位和环境数据载体,为车联网数据信贷过程评估数据价值提供标准,同时也是数据进行拆分和组合的基本保证。

  车联网数据最小单元的价值如何确定?我们可以采取成本倒推的方式来估算:

  1、营运车辆日运行时间按照双班计为16小时,全年365天5760小时。

  2、数据采集硬件。具备CAN线数据、北斗定位数据、驾驶员身份数据采集能力的行车记录仪成本2000元。

  3、数据采集企业服务费成本360元/年。按照2年成本支出等于数据价值计算,最小数据单元价值为0.236元/小时。

  如按车辆日运行时间12小时,全年300天,最小数据单元价值0.236元/小时计算,4年数据价值为3312元,成本为3440元。即按上述运行负荷,4年数据价值与数据采集硬件和服务费成本基本持平。因此,以最小数据单元0.236元/小时的标准是相对合适的价格体现。

  三、车联网数据银行

  目前车联网数据互通主要由车货、车客匹配平台出于自身业务需求而产生的,这种互通一定程度上提高了社会客货运输效率,但由于互通的出发点是满足自身的利益需求,数据有极强的排他性,且数据采集手段不一,种类不一,质量不一,造成数据重复采集、数据商业开发价值低等诸多缺陷。因此,建立数据采集手段、种类、质量标准,并由第三方运营的市场需求出现。

  (一)定义

  车联网数据银行是依法成立的经营车联网数据信贷业务的非营利机构,是车联网数据总量及互通需求发展到一定阶段的产物。

  车联网数据银行可以实现更大范围的高质量数据互通必要条件是进行数据信贷业务和成为非营利机构。

  首先,车联网数据信贷指体现一定车联网数据关系的不同所有者之间的数据借贷行为。车联网数据信贷的市场基础是什么?孤立的人、车、环境数据及对他方拥有资源的需求。

  其次,一般认为最早的银行是意大利1580年在威尼斯成立的银行,在经过几百年的进化,银行已经成为具备相当完善的资本运行机制和公信力的金融机构。而车联网数据银行则将是互联网行业发展到一定阶段,不得已向实体经济回归或紧密结合的产物。做为数据信贷机构,数据运行机制和公信力都需要一个漫长的建立和完善过程。加之车联网数据银行初期数据主要来源往往是数据主要需求方,数据运行机制更容易受到大数据来源的影响,公信力难于建立。因此,相当长的时间内,车联网数据银行必须保证非营利的属性,直至数据运行机制和公信力确立。

  (二)运营模式

  1、经营目标:构建以特定的驾驶人员在驾驶特定车辆期间产生人、车数据的集合构成一个车联网最小数据单元的,连结一切环境要素及其行为的标准化信用框架。实现通过最小数据单元,追溯车联网环境要素的一切信用行为。

  2、商业模式:车联网数据以资产形式存入数据银行,由数据银行进行数据配置、投资,获取收益,并按照数据量及开放程度向数据提供者支付数据收益。

  3、盈利模式:通过对车联网数据进行收集、整理、拆分、组合、发送等服务,实现数据输出收益与数据收集成本间的差额收益。

  4、数据来源方:驾驶数据类主体、人力资源类主体、保险金融类主体、客货运营类主体、涉车交易类主体。

  5、数据需求方:人力资源类主体、保险金融类主体、客货运营类主体、涉车交易类主体。

  由数据的来源和需求看,除了驾驶类数据来源会出现“B2C”,其他全部为“B2B”业务。

  (三)运营保障机制

  保证营运车车联网数据银行的可持续经营有赖于公平、有效的数据运行机制和公信力确立。

  1、数据输入的开放机制。凡符合要求并享有单一数据所有权的车联网数据,数据银行必须无条件接收,并按照授权开放程度向数据提供斱支付相应数据收益。

  2、无差别数据,所有者最高所有权及单一来源原则。出现多个主体同时提供无差别数据时,只接收数据生产者或其授权的唯一数据提供者的数据,保证数据生产者的最高所有权和数据的单一性。

  3、自由授权机制。数据提供者对存入数据银行的数据有所有权,可以自由选择对部分或全部数据向公众或特定数据需求方开放,并获取相应的数据收益。

  4、数据输出的无差别机制。数据银行不受数据来源属性的约束和影响,在数据授权开放范围内,按照一定规则无差别的向数据需求方提供所需数据。

  5、数据保密机制。

  (四)数据环境的结构统一

  车联网数据银行做为车联网数据的枢纽,需要车联网数据提供方给予结构保证。车联网数据银行是按照数据单元为单位进行数据接收的,但目前车联网数据提供方在其各自发展过程中选择了效率更高,更适应自身业务特点的角色体系,其中以树或点结构为主,导致数据结构出现两种状况:

  1、数据被不恰当捏合,无法按照最小数据单元对数据进行分离,更无法将其他数据分离,数据价值下降或分析成本增加;

  2、数据被不恰当拆分,且拆分时没有被有效标注关联关系,造成数据碎片化,数据价值极低。

  因此,车联网各数据提供方都应建立人、车平行的角色体系及开放的角色关系搭建机制,保证以人、车为最小数据单位的数据结构。

  以上是建立营运车车联网数据银行的构想,粗陋浅薄之处还请行业内的朋友们不吝赐教、斧正。

  (本文作者刘硕、黄阿琼,刘硕系航天科技控股集团股份有限公司车联网事业部)

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