很高兴再一次来到T行神州，我个人喜欢T圈比较小的论坛，像去年年底浩浩荡荡那么多人基本上相当于年会了，小论坛有一个好处，就是可以讲一些干货，或者跟大家分享一些比较有价值的信息。

今天给大家带来的是跟云相关的，我想讲一下智能网联汽车和IoT云平台技术。云平台是云平台，IoT是IoT。到今天为止为什么把两个概念放在一块？我马上就展现给大家看一下。可能有的图片比较小我就跟大家说一下，我直接从现在的一个结果开始讲起，因为在座的每一位都是行业里面的，或者是整车厂或者是供应商侧的。

从结果来讲，非常有意思的，比如观致是国内比较早，2012年就选择微软云平台的，而且是全部使用它公有云平台的市场，所以我们对云平台其实很熟的。包括现在很多整车厂都开始往云平台上面去放了，现在的结果极上面云平台是什么？所以我把AWS抛除在外，我们就看国内的云平台现在是怎么样的，一年之前还不是这样子的，上周的时候我还专门去查了一下，他们确实真的是有了比较大的变化。

阿里云平台里边关于汽车领域的概述、概论、解决方案已经有了，而且我粗看一下还是挺完整的，我可以给大家做一下基本介绍。里面的整体概念是汽车行业的整体转型，这些都是原话，汽车行业快速输出中进程中，可以为传统制造为主的行业带来变化的数字化和客户体验为中心的行业，消费者不断升级的数字化生活方式以及对于新颖创新服务的需修提升，直接推动了汽车行业的数字化转型与升级。

请大家记住，在2018年的4月份，或者说在Q1或者是Q2的时候，阿里Cloud这个对于汽车行业应用的理解，关健词“数字化转型”，我不知道到今年Q2、Q3、Q4，是否他们还会出来新的关健词，但这是他们的一个具备的DNA。

在他们的BU上面列了三个关键的点，一个是上汽的，大家知道是斑马的项目，第二个是吉利的曹操专车，以及比亚迪，我们知道以斑马为主体的整个阿里这条产品线还在跟其他一些国内外的车厂在谈，这个方案放在整个BU的哪里？在行业解决方案下的物联网里面有一个汽车领域，这是后面两个部分我给大家说一下，略有不同。

  行业解决方案里面除了物联网以外，还有传统的IT，它把汽车扔到了物联网里面去，这个又出来了一个阿里Cloud对汽车行业理解的第二个关健词，一个是数字化转型，一个是物联网解决方案的。我摘了他们目前给出来解决方案的产品架构以及技术方案，包括他们整个BU的产品官网上面也可以去看。

这个产品架构我个人看到是目前BAT三个里面产品架构比较顺的，或者说我们同行业者看的比较熟悉的一个架构。比如在最底层的时候放上了UBI、广告推荐、汽车电商，这是阿里大数据的一部分，往上跑的就是汽车实时数据、历史数据、驾驶行为、浏览行为和用户偏好，用过斑马操作系统或者跟他们有交流的都知道，APN1就是为这一层提供的解决方案，也是阿里Cloud真正想要的，再往上一层的话比较专业了，因为是把CAN数据、ECU功能、GPS、地图、第三方接口往上放，再往上就是生态圈了。

这个整体架构其实跟我们车联网行业同仁目前理解的还是有一定的不同，但我个人认为2018年这个架构在阿里Cloud里面出来，已经是一个非常大的突破了，相比1年以前已经是比较专业的了。

另外一侧技术解决方案，这个是它最专业了，因为它既然要把解决方案给推到行业应用里面去，给出的技术解决方案其实是又专业、又亲切的。从右上方开始看，车机有了、APP有了、业务分析模块有了，往下所有的数据接上去就是Cloud的关键组件，然后是ECS业务分析集群里面去扔，扔完了以后部分的关键核心数据进了RDS的数据模块，这个也是商业化的组件。

这个数据模块完了整个互联网的数据采集、分发、存储完成，然后往周边拓展，拓展的时候出现了一些阿里Cloud专有的组件，比如说Table Store，这一套的解决方案是阿里把自己cloud上面的云产品，根据它在上汽、吉利、BYD项目当中的应用，最终做了一个解决方案的组合，进行了推荐，这个方案可能不是最好的，但是我目前看起来的话专业程度还是相当高的。

大家可以看到，它主要推荐的几个Cloud相关组件，他把IoT的组建能用的全部用了这个也是为什么关健词里面有一个是把整个汽车应用放到物联网应用里面去的，IoT全部由，MQ、DateV ECS、RDS都有，也就是说负载均衡、队列和数据库。

这是阿里现在的情况，我个人觉得跟着整车厂的情况变化了以后，这个架构还是会有调整的，这个取决于整车厂对他的输出有多少。

我们再看一个百度，我从它的BU产品当中找了一下，有三个：云+端+内容。在整个Cloud BU里面是怎么分的呢？扔到了零售行业解决方案，物联网、交通、运输。上一页是整体行业解决方案：物联网、汽车。百度是零售行业解决方案：物联网、交通。看了一下整个零售行业的解决方案还好，有一条是和阿里一样的，都扔到了物联网里面去，所以这两家企业，Cloud BU的产品把车联网往物联网里面去扔的。

有很明显不同的地方是什么呢？整体解决方案要赋能交通运输相关行业，“百度天工车联网云”是基于百度天工物联网平台、百度人工智能及大数据服务平台、百度地图服务及基础服务打造的“云+端+内容”的智能车联网云服务平台。阿里的是数字化转型，百度推的东西是百度天工车联网云，这个有点让我惊讶了，因为这个名字比较特殊，其实我自己也没有完全搞明白，这个技术业绩方案到底是怎么样的。

我再加到整个天工车联网云的基本服务，位置与轨迹、监控与报孔、智能交互、车辆与设备管理、驾驶管理、智能诊断与维护、内容与信息集成类，这一张与阿里的图像逼，右侧是百度生态圈，搜索、地图、大数据、用户画像，功能产品是这么放的，一个是车辆类的服务，一个是大数据人工智能类的服务，一个是买椟天工云平台的基础服务，它的整个产品架构是这样的，或者说它的整个产品设计模块逻辑是这样的。

右侧的话又说了一下，其实它对整个车联网云的解决方案支持，是给了一个3个层级的套餐最底层级的套餐就是百度云的天工物联网平台，往上的是天工起来服务，再往上的话是做了个框架，以便于快速的落一些定制化的服务。

这个产品架构目前是百度Cloud给到的车联网解决方案，在座各位如果用它的解决方案的话，你到它的BU里面，除了有一些专门的团队会做定制化的内容以外，整体解决方案是这么推出来的，这是跟阿里有一些不一样的地方。

我们再看一下腾讯。腾讯的这个也挺有意思的，针对出行行业制定的LBS位置服务，车联网等多种典型场景方案及服务，助力出行行业客户快速发展。其实我们知道腾讯这家公司在整个LBS里面做的非常深，因为它是非常早的就引入到整个移动，包括移动出行、手机上面去了。所以它的DNA其实是一直在延续着或者传承着，传承到它现在支持车联网的解决方案，他给的成功案例是摩拜、滴滴，阿里给的是吉利、上汽、BYD，百度给的是阿布罗的那一套。

 腾讯给的成功案例一个是滴滴，一个是摩拜，它的产品BU归类就更少一些，行业解决方案是出航，没有了。他不认为是物联网的解决方案，但它认为是出行类的解决方案，以致于他给出的产品架构特别熟悉。LBS位置服务方案、定位的、路线服务规划的、基于地址和地址解析的以及地图展示的。

阿里还尝试着做一些数字化转型，百度尝试着去做一些天工引平台物联网方案，腾讯就非常直接了，我LBS出来了，我就继续LBS这条路去走。它给出的产品技术架构图也是这样的，这个技术架构图其实也是有一定的物联网成分，但也是一个非常标准的大数据接入、分析、存储、分发的架构。

我快速过一下国内BAT三个云到目前为止的解决方案。我们可以看到有一些规律，规律是这样的。我们从上往下看，车连接和云端，从这三个层次去看的话，目前来说整个行业对于车端浪的理解，汽车其实是一个弱计算终端，我们并不认为汽车自己有多少强的计算能力。为什么呢？因为我们有强大的云，所以我们当前的理解它是一个弱计算终端。

第二，如果把它归为IoT类，那应该具备IoT的终端属性，它是一个快速连接的对象，可能只是一个轻量级的做一个连接，顺利快速把LBS相关的数据往上一扔，断开连接就可以了，本身是跟什么智能充电桩之类的没有什么太大的区别。

所以我只要给它加几块IoT级别的芯片该可以了，这个概念的话，其实跟我们目前主机厂的理解以及最终的发展方向还是有非常大不同的，因为随着智能化、网联化的深入，至少整车厂想把一个汽车做成强计算终端去做的，为什么？因为我们除了要往云端扔GPS以外，我们大量的计算在车内要做L2、L3甚至L5的解决方案，我们更多的功能是往车上面去扔的，现在的物联网解决方案认为整车太轻量级不用计算了，什么事情交给云端就可以了，其实未来并不是这样的，而且它不是一个纯IoT的芯片，联个网就行了，不是的。它是一个去中心化的IoT芯片中心组合，从物理上来说可能不会只有一个芯片，可能是多个的，这是一个车角度的发展。

连接角度其实这一块应该是更透彻一点，从2G到5G，在整个连接的阶段，无论整车厂的需求汽车的变化怎么样，也无论云端的变化怎么样，它的无线

接入整体解决方案的行程，是不会跟这两个行业有太大变化的。

云端就会有一个比较大的变化，因为先前的阶段我们做车联网的时候，更多的把车联网云端所要干的事情给理解为Web Service，纯粹是基于服务的互联网应用服务，我们更多的把它理解为一个网络级别的服务。

但是随着我们云端类似于BAT逐渐把云服务端往IoT、物联网角度上面去放的时候，我们可以看到，它给拉到了IoT应用架构下面，更多的讲求于IoT的一些规范和技术方案，比如说IoT HUB，比如说队列，包括IoT连接的安全性。

所以我们刚刚给大家介绍的BAT解决方案当中，他们不再是简单的讲我给你一个天气、音乐的服务，更多是讲技术方案的架构，以及通过这些技术方案卖给你整个云端的服务组件，我们可以看到，未来的汽车是一个强的计算终端、去中心化，又会导致一些变化，那就是强计算终端、去中心化对象、IoT芯片集成，实际上斑马已经开始在做了，比如说阿里已经扔上去了，阿里需要的生态圈组件已经往上面去扔了，这是一些动作。把本来以为Cloud强计算的部分给托管到云上面去了，会把一些硬的终端组件进行下沉。

在几年之前我们可以看到，你打开BAT的Cloud，他们可能连一些连接的功能都每年，现在这两周我们可以已经扔到IoT里面去了，再往后打开，你可以看到他真实把一些组件、软硬件模块往技术方法上去扔，只有强保定了之后，才能作为应用解决方案的彻底性。

我们还是回到未来，这里把BAT的三个产品架构贴到一块去了，现在我们把整个车联网功能Cloud云端这一块作为简单IoT应用的话，有若干个痛点，也是未来要解决的。现在已经造成了一些问题，第一个问题是大量的接入无效的终端，这个问题很大的，早上移动的领导也在说，其实我们整个的物联网终端是IoT导致了大量的无效接入终端。

第二，我们把常在线的需求变成了长在线，大量的占用了无线接入资源。这些终端接也好、充电桩也好，我们要求是经常在线提供给我们有效的价值和信息，其实最终变成了长时间占用着带宽，它的GPS其实是不动的，大量占用了资源这个也是IoT目前没办法做大量好的梳理。

第三个，数据清洗很困难。我们做过云平台车联网解决方案的人都知道，其实整个平台基本都被污染掉了。刚开始我们试图做一个比较好的车联网生命周期管理，其实随着数据清洗的困难程度，主数据到后面几年被污染挺严重的，有一大部分其实都不可用，而且还关不掉，这个车到底是什么状态我还真的不清楚，我们做了个完整的生命周期管理最后还用不上。

还有一个困难大数据策略与功能服务是脱节的。因为数据清洗不干净，我整个大数据想干的那些事儿到后面干起来比较困难。

最后，由于数据清洗，运营策略制订是比较困难的。这也是主要的问题所在。

总结一下，最终我们是希望能够充分运动IoT自身能力，去做一些预先的解决方案，而不是我在车上插了十来张卡，你定几秒钟把某一个信息往上面一发就不管了，不希望做成这个样子，这个车联网太粗暴了，看看什么万物互联，其实万物互联的数据都没有用，你自身要有一定的能力去做这件事情，我们必须要进行拆分数据，然后再去做，同时这些增强的数据业务是为无人驾驶相关的感知层和决策层去做贡献的。