（上图为IBM全球企业咨询服务部汽车行业副总裁Alexander Scheidt）
在传统商业中，手机和汽车是没有交集的硬件，但在智能互联商业生态中则有了充分融合的可能性。IBM进一步认为，以认知计算为代表的新技术将改变人与汽车的关系，未来汽车不仅是交通工具，更是移动的数据中心与认知中心。未来，智能汽车将取得与智能手机一样重要的技术生态位置。
新技术导致了新消费的出现。人与未来汽车不再是单向关系，而像今天的人、智能手机与社交网络一样为网状关系。未来，不仅人认识车，车也“认识”人，车主的身份可以漫游到任意一辆车上，“订阅模式”和“共享模式”等将极大改变未来的汽车商业生态。这是“IBM汽车行业2025展望”的最新结果。
2015年上半年和2016年上半年，IBM商业价值研究院分两次进行了“汽车2025”展望调研，与全球汽车行业高管和主流消费者探讨了2025年汽车行业发展趋势。其中，2015年调研了全球175个汽车行业高管，2016年调研了全球16个最大汽车市场的16469名消费者。两次调研的结果都显示，在互联汽车时代，人、汽车、行业、社会这四者之间的边界正在消失。
新技术：认知计算、数据分析和车联网
Alexander
Scheidt是IBM全球企业咨询服务部汽车行业副总裁，他对未来汽车有自己的理解：“未来，人们将更多地生活在汽车里，汽车将成为客厅或办公室的延伸场景。”这背后是未来汽车将具备的六大技术，六大技术的背后则是认知计算、数据分析和车联网技术平台。
根据“IBM汽车2025”展望，全球汽车行业高管和主流消费者们最感兴趣的未来六大汽车技术：自修复、自学习、自配置、自集成、自主驾驶和自主社交。自修复指对汽车自身的分析、预测和自动维护，自学习指自动学习车内人的数据，自配置指把个人移动偏好自动配置到汽车上、自集成指与车联网其它智能设备的自动信息集成、自主社交与自主驾驶指无需人为干预的汽车社交与驾驶。其中，中国消费者对自主驾驶、自主社交和自修复最感兴趣。
当然，不同的汽车厂商对于这六大技术有不同的理解，但一个总体的趋势是高度自主化的未来汽车。正如《人类简史》所描述的人类历史大趋势：事物总是惊人地走向全球化统一形态。汽车也概莫能外，未来汽车将如同今天的智能手机一样全球同质化，差别就在于增值的智能服务，这将是一个由认知计算、数据分析和车联网驱动的自主化汽车技术生态。
“未来，汽车与人首先是互相认识、互相了解。”Alexander说，“比如，你在上班的途中想买杯咖啡，汽车会推荐哪家咖啡店不用排队、是否有打折的牛角面包、路况如何等，然后根据选择把你带到咖啡店去。”
（上图为IBM大中华区全球企业咨询服务部汽车行业总经理王涛）
IBM大中华区全球企业咨询服务部汽车行业总经理王涛介绍说，IBM拥有30多项移动物体精确定位及分析的技术专利，通过数据传输、存储、计算分析，提供实时交通状况、环境分析及基于位置的天气预报等，并在数据分析、精确地理定位基础上为汽车服务商提供跨界经营的新商机。目前，IBM正在与全球领先的整车制造商紧密合作，应用该项技术实现包括自动驾驶在内的多方面未来汽车的移动领域应用。
IBM还与宝马、奔驰、福特、本田、标致雪铁龙等整车厂商在互联汽车、数据分析和物联网等方面展开深入合作。
而为这一切赋予无限发展与想象空间的则是IBM认知计算。在2015年9月的法兰克福车展上，IBM推出了面向汽车行业的物联网解决方案，就是基于Watson
IoT认知物联网技术。认知物联网结合了IBM的人工智能算法和机器自学习技术，加上已有的大数据和实时数据分析能力，为未来汽车打造了全球统一的自主化智能技术平台。
新消费：数字服务与共享经济
与技术生态同时发生变化的，还有消费者的消费方式。特别是在Uber等新型出行方式和共享经济理念的影响下，消费者对于汽车的消费态度、消费方式和消费行为正在发生巨大变化。
在增值数字服务方面，根据“IBM汽车2025”展望，信息、娱乐、商务、健康、管家、教育和地理位置服务是消费者最感兴趣的六大数字汽车服务。在新兴汽车市场的所有年龄段中，信息和健康服务（心脏状况监测或血压监测等）受到的关注程度最高。而在成熟汽车市场中，受关注程度最高的是信息、娱乐（音乐、视频和社交等）及商务服务（零售支付等）。
有趣的是，在所有受访消费者中，地理位置服务和教育服务受到的关注程度最低。对于教育服务来说，这有可能是因为还没有出现针对碎片化开车场景的教育软件产品。对于地理位置服务来说，调研结果则说明了消费者其实并不喜欢随机的碎片化营销，而在这方面认知计算则可以把碎片化的地理位置服务整合起来。
在购买汽车意愿方面，35岁以上主力汽车消费人群中，有24%将在未来十年减少私家车拥有量、采用拼车出行的人数将增加2.3倍，在中国这两个数字分别为17%和1.1倍。换句话说，就是有更多的消费者愿意转向共享使用汽车的方式。
39%的受访者认为汽车共享是一个非常重要的选项。随之，出现了三种车辆所有权：私有车主、订阅模式和共享车主。私有车主即指单一车主，订阅模式即指租车和拼车模式，而共享车主则指多人共享单一车辆所有权的方式。共享车主是一种新兴的车辆所有权方式，包括了分担保险、保养、成本等责任与义务。
汽车商业生态必须要关注和重视这些消费行为的变化。特别是随着中国城市污染的加重，电动车势必要在城市中兴起，那么周末和节假日租一辆非电动车到较远的地方旅行就将成为常态。“整个汽车产业链都将重新调整，围绕消费者的生活方式，在多种数字服务和使用模式之间实现无缝切换。”王涛表示。
新商业生态：消费者和自主汽车参与的众包创新
在基于认知计算、数据分析和车联网的全球统一化汽车智能技术平台上，消费者和自主汽车将有机会参与到汽车和服务的研发及创新过程。
首先是消费者必然将成为未来汽车和汽车服务研发过程的一部分。类似于小米用户参与小米手机和服务的研发过程一样，数字和社交技术吸引消费者直接参与到新汽车移动解决方案的创新过程。33%的“IBM汽车2025”受访消费者表示，已经在其他行业中参与了新产品的意见征集环节。
除了传统的消费者调研手段外，许多消费者还希望通过在线提交想法、参与设计游戏和比赛，更深入地参与汽车服务的研发。令人惊讶的是，高达37%的受访消费者表示，他们很有可能允许将其驾驶和移动数据作为设计输入源。
其次是自主汽车也将参与到未来汽车和汽车服务研发过程。这一点并不在“IBM汽车2025”的调研结果里，但基于认知计算的未来“自主”汽车，不但具有独立的认知能力，更重要的是能在所有互联的认知汽车间形成集体式自主思维。
认知计算是基于人工智能算法，而人工智能算法能与数据同步进化。简单来说，一个人开一年车的数据与365辆车开一天的数据相当，那么一年的“进化过程”就被压缩到了一天。此外，自主汽车不仅能感知车内数据，还能感知车辆周边数据。
当有上亿辆基于认知计算的自主汽车跑在全球各个角落的时候，彼此连接起来的机器认知网络和形成的自主机器思维，无疑将极大地反过来作用于汽车和汽车服务的研发过程，甚至是整个汽车商业生态的再发明和再创造。
今天的商业和社会正处一个剧烈变革的时代，不仅见证了Watson认知计算和认知商业的大规模普及，也见证了格力等“神话”公司的营收暴跌，以及有21年历史的Yahoo寻求被出售。“IBM汽车2025展望”及时揭示了一个未来汽车商业生态，而这或将成为社会经济下一波重大发展机遇的指导。
附IBM汽车行业参考案例:
本田汽车。2016年3月，IBM宣布本田研发部门将采用IBMWatson物联网
(IoT)
技术监控并分析来自一级方程式（F1）赛车中160多个传感器的数据，包括温度、压力和动力水平等数据直接分享到云中进行实时分析。车手和工作人员可以通过实时数据分析，优化车辆性能并提高燃油效率，做出实时比赛决策。
福特汽车。2016年1月，福特宣布与IBM合作，共同研发“智能移动试点平台”。该平台可以帮助用户寻找停车位，并分析实时路况给用户提供最优的出行选择。基于海量数据分析，“智能移动试点平台”帮助用户获得更好的出行体验。
戴姆勒公司。2014年10月，戴姆勒旗下子公司moovel
GmbH选择使用来自IBM
SoftLayer的云基础设施作为其拼车手机应用程序car2go的运行平台，向全球客户提供更好的服务，帮助他们找到最便宜或距离最短的出行路线。此外，IBM的管理服务及DevOps服务帮助moovel
GmbH加快软件开发和更新速度。
PSA标致雪铁龙。2014年5月，PSA标致雪铁龙宣布与IBM合作，采用IBM大数据与分析和IBM
MobileFirst解决方案，为互联汽车提供定制服务。双方将来自车辆、手机、交通信号灯、灯光和其他渠道的海量数据整合在一起，并进行实时分析。
宝马集团。2014年3月，宝马集团宣布选择采用IBM大数据和分析技术来优化产品以及维修和保养活动，预测分析技术可帮助宝马在新车发布前进行缺陷检测和修复。分析内容包括产品和开发数据，以及在全球范围内收集和评估的保修、诊断及维修信息，IBM
SPSS预测分析软件可帮助汇集和分析来自多种数据源的数据和最新修理厂报告的详细信息。
德国大陆集团。IBM与德国大陆集团持续合作，近期合作包括采用IBM
MessageSight、IBM InfoSphere Streams和IBM IoT for Automotive
solution，为大陆集团电子地平线（eHorizon）解决方案管理复杂的数据流及数据分析，该电子地平线解决方案使用电子地图和众包数据来预测路况。
IBM还在多个领域与美国HughesTelematics,
Inc. (HTI)、德国Daimler Fleetboard GmbH、德国Robert Bosch
GmbH等互联汽车服务提供商展开合作，推广IBM认知计算、数据分析和物联网技术平台。
（文/宁川）
【更多精彩内容 尽在《云科技时代》微信 微信号：CloudTechTime】
本文出自 “云科技时代” 博客，请务必保留此出处http://cloudtechtime.blog.51cto.com/10784015/1769958
原文地址：http://cloudtechtime.blog.51cto.com/10784015/1769958
