上周日的清华科技园的清华 x-lab，大众汽车举办了一场数据创新大赛（Hackathon）：10 支参赛队伍经过 29 个小时马拉松式的高强度数据开发和创意竞赛，从多个维度给大家呈现了大数据在汽车方面的重要应用。
本次比赛是由「大众汽车数据创新实验室」举办。同时由大众联合四维图新等合作伙伴，给参赛选手提供二手车、车联网、物流以及地图等相关数据。参赛选手则需要通过对这些数据进行分类、筛取、分析，给出一些创意性的方案，最后由评委嘉宾进行评比。
参赛队伍的成果主要有以下几方面：
1. 汽车经销商（4S 店）数据
通过对大众提供的用户、车联网等数据的分析，为汽车销售提供精准定位。具体涉及到产品的销售区域以及营销的定位。同时也有参赛队伍基于数据分析，切入二手车以及汽车维修保养，来设计软件服务这些经销商。
2. 车联网保险的数据挖掘
基于人、车的一些基本数据，根据实际过往的行车历史记录，准确地把用户分为不同档次。这样可以根据用户的驾驶习惯确定保费，同时还可以通过实际行驶公里数来进行保费核算。两种途径其实都属于目前车险领域很火的一个概念—— UBI（Usage Based Insurance）。
3. 数据挖掘进行的产品创新
基于数据的深度挖掘，优化车的服务功能和人机交互。在具体应用中，可以考虑行车中红绿灯等待的碎片化时间的利用；智能化个性化推送各种信息，如新闻、歌曲；甚至是团队脑洞大开提出的挡风玻璃弹幕等等。实现这些功能的同时还要根据数据分析考虑产品优化中的安全问题。
基于大数据分析，参赛队伍还实现了反向指导汽车的研发生产，诱导一些新业务的产生，增长价值链。比如，有团队就提出考虑大众车型的增值旅游服务，实现大众车主社群价值的最大化开发。
基于用户路径（trace）数据，选手还实现了提升用户的使用体验。Maxsenz 队展示的 CarLife App 项目，通过挖掘用户行车路径数据，使消费者得到了的天气、日程安排和服务推荐等语音信息，成功把第三方服务和用户关联起来。凭借这个极具前瞻和实用性的创意，Maxsenz 队最终获得大赛的最佳商业前景大奖。有嘉宾认为，以往的推送服务主要以「 get attention 」为主，而未来的方向则是要抓准用户的 intention（意图）」。
数据创新大赛本身只是一次参赛团队的数据挖掘和创意展示，但是对于大众来说远远不止这些表面的意义。通过这场比赛，大众希望能够充分发挥「大数据」的作用，发现一些规律。可以作用于汽车产品的开发、后期营销以及价值链拓展上。毕竟基于庞大的车辆和车主，大众拥有丰富的数据来源。
我们也在比赛的中看到，数据的来源和准确度还存在一些问题。所以那些想要利用大数据的汽车厂商们，要从软硬件以及整个流程来完善数据采集。即使拥有庞大市场占有率的大众，单纯依靠自己的数据也是远远不够的。未来的大数据还是要融合与产品相关的领域，这也需要和第三方公司进行合作。
不管怎么说，大数据对于一家车企的重要性不言而喻。但是如何去得到好的数据、如何进行更有效的分析、如何把数据结果和产品服务联系起来，这些都是要啃的「硬骨头」。
所以这不仅仅是一场数据创新比赛，也是车企对于大数据进行深度挖掘一个探索。
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