全球四家最大的汽车制造商联合技术供应商和初创企业，组建了专注于在汽车行业应用区块链技术的联盟，这是有史以来该行业规模最大的联盟。
据周二报道称，移动开放区块链计划（MOBI）已经公布了包括宝马（BMW）、福特（Ford）、通用汽车（General Motors）和雷诺（Renault）在内的创始成员。此外，汽车零部件制造商博世（Bosch）和ZF，以及主要公司埃森哲、IBM和区块链公司Consensys，超级账本（Hyperledger）也名列其中。
因此，尽管该领域在最近（去年，IBM和ZF测试了一个加密汽车钱包）有一些概念证明，但该联盟可能通过它的广泛代表性和支持“私有和公共区块链系统的团体参与”来区分自己。MOBI的目标是创建通用标准和API，以实现汽车支付和数据共享，而不是推动一种特定类型的分布式分类账。这一切都是为了推动一个新的数字移动生态系统，从拼车到自动驾驶汽车，以及两者之间的一切事务。
MOBI的董事长兼首席执行官Chris Ballinger表示，他之前在丰田研究所（Toyota Research Institute）工作，在与初创公司进行了几次区块链的概念验证之后，他意识到需要一个联盟。他说，推动这些进步所需的是一个去中心化的商业网络。
“你必须要有关于汽车的共同标准和通用的方式，以进行沟通、识别自己和支付报酬，”Ballinger告诉CoinDesk，并补充道：
“但如果每家汽车公司都在努力开发自己的汽车钱包或自己支付通行费的方式，或者提供拼车服务，那就行不通了,这是空想的计划。”
当他在丰田（Toyota）任职期间创立了一个羽翼未丰的联盟时，Ballinger的公司是唯一一个有这个想法的汽车制造商。尽管如此，这一概念似乎已经获得了一些动力，MOBI和其他30个合作伙伴占据了全球汽车生产70%的份额。
Context Labs的首席执行官Dan Harple正在与Ballinger密切合作，他说，新联盟的第一步将是建立一个“最低可行的生态系统”，以获得网络效应。
他们将开展成员会议，在诸如车辆身份和数据跟踪、拼车、移动商业生态系统，以及自动驾驶和人类驾驶的数据市场等方面形成项目团队。
互联网的原罪
总的来说，MOBI联盟可能是汽车行业产生的第一个协调一致的反馈，即围绕汽车产生的数据是一种有价值的资源，区块链可以帮助汽车行业自身控制和管理这些数据。
退一步说，数据缺乏良好的所有权，这意味着它最终会成为大型科技公司的数据仓，成为准垄断企业，然后扩张得越来越大——麻省理工学院（MIT）的Michael J. Casey （CoinDesk专栏作家）称其为“互联网的原罪”。
不过，虽然汽车是苹果（Apple）、谷歌（Google）和亚马逊（Amazon）争夺的下一个数据战场，但MOBI认为区块链提供了一个强大的去中心化工具。此外，这些数据一旦被共享，就可以给社会带来好处，比如改善道路安全，减少拥堵。
“每个人都想要那些数据。苹果有他们的汽车游戏，亚马逊把Alexa装载在车里，Microsoft Azure有他们的汽车系统，而谷歌全部都有，”Ballinger告诉CoinDesk，并补充道：
“汽车是下一个大数据战场。这是一个万亿美元的大奖。”
因此，Ballinger预计未来会有很多数据机会。其中一项是汽车内部产生的数据：普通通勤者每天在车里花上几个小时，而且在这段时间里他们越来越多地使用互联网——例如，向虚拟助理询问方向。
“这里的机会在于，如果你能创造所有权，那么这些数据最终会由创造者来掌控——无论是个人所有者、车队运营商或者是运作交通灯的市政府，等等。”Ballinger说。
传感器数据爆炸
MOBI希望利用分布式账本技术开发的另一种数据更容易获得。
汽车本身的数据通过许多在它内部和周围的传感器产生。如今，联网汽车每小时能产生约25g的数据，而且预计未来的汽车（手动或自动驾驶）将会增加数个数量级的数据，比如光探测和测距（激光定位器）。
“有了这些丰富的传感器，汽车将产生大量的数据，甚至5G网络都无法处理，”Ballinger说。“想象一下这样一个细节，你可以用机器人把一个包裹送到某人的公寓或房子的门口。”
他补充道，将针对汽车与其他车辆谈判所有权，碳定价和污染问题，以及它们使用的能源等等。
所有这些数据点，如果管理和使用正确的话，也会确保大众在马路上更加安全。
虽然谷歌和特斯拉（Tesla）在无人驾驶汽车数据方面做了大量收集工作，但Ballinger认为，在开发汽车的道路上还有一万亿英里，确保它们很安全，以及可以处理所有在真实的驾驶情况下发生的问题，如在城市拥堵的交通中驾驶或在高速公路上冒着暴雨驾驶。
然而，基于区块链的系统在这里也会有所帮助。
在丰田工作的时候，Ballinger参与了一个概念验证，该概念涉及启动BigChainDB，它使用区块链来创建数据所有权，这样就可以在汽车制造商之间共享，然后可以用它来训练机器学习算法。根据Ballinger的说法，共享这些数据是我们加快推动安全、自动化驾驶汽车上路的唯一途径。
“没有哪家公司能拥有这么多的数据，而且很快就不将再有，”Ballinger说，并补充道：
“数据可能就在那里，但没有人分享它，所以我们得到安全汽车的日子可能比其他任何时候都要远。”
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