车联网是大数据应用的最佳载体
车联网是基于“人-车-路-环境”四大要素的综合系统， 每一个要素自身都存在海量可挖掘数据，而每一个要素同时又是大数据应用和变现的对象。多重数据的叠加和交互关系使得车联网大数据价值巨大。
大数据应用代表向生态圈演进的新型车联网盈利模式。 目前车联网尚处于初期，商业模式仍然以 B2B 为主，能够直接付费的用户较少，而随着产业链数据的打通和互联网巨头的强势介入，后续数据运营将成为车联网向生态圈转变的关键。
车联网的大数据在预测方面可以发挥到极致， 如预测交通堵塞的地段，实时交通信息，驾驶者驾驶行为分析等。
车联网大数据的应用趋势
第一， 从被动安全到主动安全发展
汽车的安全措施可以大略地分为主动安全措施（防止事故发生）和被动安全措施（减小事故后果）。目前车联网数据在被动安全（个性化保险等）领域已经有较为成熟的盈利模式。
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实质上，主动安全（尽量自如的操纵控制汽车的安全系统措施）才是车联网真正追求的方向，目前主要以辅助驾驶为主，而其代表的终极方向是无人驾驶。
车联网数据对于主动安全的价值应用
汽车识别数据，对于非结构化道路，准确的识别，实现主动安全。主要表现在弯道识别，路边状态，附近车辆提醒等。通过各种传感器，雷达、摄像头，这样可以实时监控路边的状态。
驾驶员行为数据，对驾驶者驾驶情况的监测，如眼睛是否看前方，手是不是在方向盘上，根据车周边的状态会及时提醒给驾驶员，如果前面有车离我很近了，这个驾驶员眼睛又不在前方，这样车里面会提供预警，甚至采取措施帮助驾驶员回到正常的驾驶状态。
车与车通信数据，通过车车通信，当前车急刹车时，可以实现前面车刹车之后信息及时发出来，周边的车及时得到信息，这样给驾驶者一个提前预警。如有校车、警车或急救车在车附近，汽车会接受到信息知道旁边有特殊的车辆通过的话会提早让路，或者是减速来给车辆提供一些方便，这也是车和车和周边环境的通讯提供一些安全的保障。
汽车状态数据，胎压监测，在汽车行驶过程中对轮胎气压进行实时自动监测，并对轮胎漏气和低气压进行报警，以确保行车安全，另外其他 OBD 可提供的行车信息。
第二， 以大数据为基础向汽车后市场渗透
目前我国汽车后市场存在空间大但净利润占产业链比重较低的矛盾，而此类矛盾的核心问题之一就是信息不对称，大数据正是解决这一痛点的关键。
随着生态系统的健全和互联网场上的介入，基于车辆数据形成的大数据产品，逐步向 O2O与汽车后市场渗透，商业模式呈现多点开花的局面。
车联网产业链各环节大数据布局
上游数据采集：以四维图新为代表，“挟天子（地理信息数据入口）以令诸侯”。
中游数据运营：以百度为例，以平台和人工智能切入，用大数据训练“百度大脑”，最终把控无人驾驶的终极趋势
下游数据行业应用 ： 百花齐放，智能停车场作为用户数据入口竞争最为激烈。
对于大数据+汽车后市场应用来说，获取用户 数据是基础。 我们认为，停车应用将成为其重要的入口。首先，停车作为刚需、高频的汽车消费应用，相比较于洗车、保养等其他APP 而言，更有可能成为获取用户流量和数据的高粘性入口。其次，停车场景天然与 O2O汽车后市场服务链接，停车场景为汽车后市场服务的创业企业提供了时间和空间。停车应用平台通过与汽车后市场的服务提供商，将切入万亿级的汽车后市场。
