導讀： 我國車聯網仍處于起步階段，一方面是因為它本身的特殊性，另一方面因為它涉及各個行業以及大量資源的投入，沒有一個單獨的大公司甚至一個行業可以獨立完成。
車聯網需要五角色協同
現階段車聯網體系五個重要角色，分別是網絡提供商、內容提供商、設備提供商、汽車制造商與車載信息服務提供商（TSP）。其中汽車制造商提供工業設計后的汽車，設備提供商指前裝市場的智能電子終端的提供商，未來互聯網硬件公司可擔任此角色。網絡提供商指類似于通信運營商的可提供完整車聯網連通解決方案的角色。TSP是車聯網的骨架，它結構上連接其他四角色，是將四者能夠提供服務結合的核心角色；內容提供商是車聯網的靈魂，它向用戶直接提供各類服務，是用戶感知最重要的一項。
現在市場上并不存在極為優秀的TSP，未來TSP的業態將有可能有一定的變形，比如TSP平臺化直接面向內容提供商與設備提供商。
車聯網四個層次與相關技術
車聯網作為物聯網在交通領域的應用，邏輯上可分為四個層次，分別是感知控制層、網絡通信層、平臺層、應用服務層。
感知控制層包括互聯汽車各個部件傳感裝置、自動控制器件與路側感知終端等。特斯拉今年的新車型可以實現遠程點火、剎車甚至自動駕駛，這是從發動機到剎車全方位的傳感自動化的結果。感知控制層發展的瓶頸在于汽車制造工藝更新換代的風險，以及現有生產線的替換所帶來的高成本等。
網絡通信層涵蓋傳感裝置上傳到車載智能終端、智能終端聯網方面。然而，各個汽車廠商的感知控制層向上的OBD接口并不統一，這使得車聯網產業分崩離析，不自信的小廠商與野心未遂的大廠商各自為戰，車聯網無法實現移動互聯網式的跨越性發展。實際上，車載智能終端聯網對于通信運營商提出了非常大的資源投入與技術要求，一方面高速行駛的終端對網絡環境要求較為苛刻，另一方面車路互聯（V2R）也對路側、車端信息交互提出了要求。
平臺層包含互聯網端所有處理收集信息并進行存儲、處理的平臺。這一層次包含云存儲技術、云計算技術、大數據技術、中間件技術等。實際上，這一部分要求平臺方具有相當雄厚的技術實力，是在長尾理論中占據全市場利益前1/2甚至4/5的那些，而上方的應用服務層是競爭激烈的市場長尾部分企業。
應用服務層所涉及的服務主要是車聯網五角色中的TSP與內容提供商的角色，也是最直接影響用戶感知的因素。就目前的發展情況來看，車聯網的發展是封閉的，以汽車制造商為主力，互聯網痕跡太輕，可以說甚至連一個像樣的瀏覽器都不存在；另外所謂的“第四塊屏”以顯示和第一代觸摸技術為主（即點按為主，不存在滑動、長按、pinch等操作），用戶體驗較差。
車聯網可分四步建設
基于上述五角色分配與四層次劃分，車聯網建設構想也可分為四步建設。
感知控制層以汽車的改造為主，分為兩大部分。一部分是汽車各類傳感器的加裝，發動機等關鍵部件自動控制更新換代；另一部分是車載智能終端的接口開放與改造。
前一部分關于各類傳感器與自動化控制改造需要由汽車制造廠商的供應鏈、生產線來進行大規模改造，而相應的智能設備也需要汽車廠商與前裝市場協調與整合。值得一提的是，在車聯網發展過程中，智能終端必將開放標準接口，一方面是因為這是互聯網精神的必然結果，另一方面也是因為摩爾定律下智能終端更新換代遠比汽車要快。
網絡通信層建設有兩個方案，一個是將車聯網平臺建設到運營商大網之內，另一個是將車聯網平臺獨立于運營商網絡，二者各有利弊。
將車聯網建設在移動大網之內可以充分利用運營商現有網絡硬件傳輸資源，也可以利用到運營商前期各類相關服務，譬如LBS服務、實時交通信息等，這些網絡同時也具有電信運營商級別的安全性。
將業務平臺建立于業務平臺之外將提升汽車制造商對于業務平臺的把控力度，但也有不可忽視的弊端：一是技術難度較高，二是汽車制造商在這種方案下將有較少的話語權。以現階段的情況，運營商并未進行車聯網的基本網絡建設，這種方案適合車聯網發展的中后期。
應用服務層即內容提供商、后期App開發者的接口層，這其中包含大量社會傳統、新興互聯網公司的創新與服務。平臺包括基礎功能接口、云存儲、大數據分析等。
大數據提升車聯網邊際效應
大數據是這個時代的最火熱元素之一，任何東西只要關聯到大數據就變得高端大氣上檔次了�！督洕鷮W人》雜志的數據編輯、《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》的作者之一KennethCukier提出大數據實際上是更好的數據，人們在大數據中尋求到更加準確的用戶需求與用戶行為模式。日本的一些學者也通過分析總結機器學習駕駛者的駕駛習慣，提前探測到行車危險，這一方式現在已經形成實驗室成果。
由車聯網四個層次可以知道，大數據采集于感知控制層，通過網絡通信層傳輸到平臺層進行存儲、分析等。這其中包括車況信息、用戶行為、環境分析結果等。這些數據可以進一步優化汽車的工業設計，分析用戶行為以營造更好的人車互聯（V2M），全環境大數據處理等。值得一提的是，用戶行為模式的分析將深化用戶體驗，技術上說可以為應用服務層提供更多可用接口，商務上說行為模式意味著重大的商機。美國某咨詢機構研究發現司機加油后80%將會去附近的超市購物，實際上也意味著汽車加油后超市相關廣告的接受率也會大大提升。
對用戶行為大數據的采集、分析，即車聯網的數據化，將帶來不可估量的邊際效應。手機從剛能上網發展到現在移動互聯網App叢生，甚至創業公司都以App為唯一輸出產品，App市場大致分為“效率”、“游戲”、“攝影”、“影音”等；車聯網關于用戶行為的大數據不僅可以為其上運行的App提供基礎，還可為保險公司或其他組織行車的具體風險提供分析依據，車聯網大數據的積累還利于整個行業未來的發展。
