据前瞻产业研究院发布的《车联网行业市场前瞻与投资占率规划分析报告》数据显示，2020年中国汽车保有量约为2.5~3亿辆，按照15%的渗透率，具备联网能力的车辆将达到4000万辆左右 。以每辆1000元的硬件产品价格来估算 ， 单是硬件市场就有400亿元规模 。而随着产品功能的丰富 ， 单辆车的硬件产值也会翻倍提高 ， 加之互联网服务，车联网市场的空间可以在5~10年内达到千亿甚至万亿规模 。
二、车联网海量监控数据怎么存？
（一）车联网系统数据存储
汽车企业在生产系统中采用云战略实现上云上平台，一方面可以解决过去难以解决的各个系统互联互通问题，另外一方面，可以通过推进产业互联网平台 ， 为各地域的工厂（不一定是同一家公司）之间共享信息提供基础条件 。
上图左右放的是智能互联系统的云端架构图，从左边这个逻辑架构图可以看到，从下面产品通过网络接入云端，首先连接底层的是产品的数据库，云端在资源池化之后，让用户以更贴近业务的方式去定义业务相关的一些应用和产品 。
所以说，从第一层把数据对接上来，就要进入云端的数据库集中的存储，有了集中的数据存储层之后，才需要往上去建立应用层应用平台，或者是智能化的规则引擎 ， 数据来驱动平台 。根据不同的业务互动场景，去建设相关的应用 。
右端是数据架构图 ， 表示数据首先从车企端采集以后，不单纯是车上的各个指标数据，还有它的位置信息以及其他更丰富的数据，比如智能后视镜，采集的视频数据、语音的数据和云端服务交互的数据 。这些数据是多样化的，无结构的，半结构的或者结构化的数据都会有 。所以需要有一个Delegate池化的大数据云端存储平台 ， 能够支撑多模、异构的数据的存储、查询和解析 。
这些数据不光是车产生的，还有可能第三方系统的 ， 比如车跟支付宝平台对接 ， 微信对接，第三方国家银联的平台，或者是内容提供商的平台对接 ， 服务提供商的平台对接 ， 这些数据源也都可以作为我们数据库全景数据的补充 。
有了全景数据，未来才能支撑更多更丰富的场景 。
大致的部署结构如下所示：
首先车企端在一般情况下使用OBD、OBU把数据导出来 。TBox是车集中的计算平台，就像我们的电脑似的 ， 它把数据从OBD、OBU平台拿到之后上传，通过SIM卡跟云端发生交互 。云端拿到数据之后，通过数据解析，一致化之后，再融入第三方数据源，实现不同场景下数据的应用 ， 比如 ， 车载应用：IVI新功能规划、新的交互模式、智能座舱体验；TSP服务：加油充电、道路求援、交通信息、停车服务；正常导向：国家标准（国VI、EV）、第三方数据输入、安全体现等，都可以基于云端的数据，去搭建需求应用系统 。
（二）车联网典型数据场景–新能源汽车监控
BEV新能源汽车监控场景主要是为了满足GB/T32960国标和地标的需求 ， 以便车厂能够获得平台符合性及车辆符合性认证 。整个车厂建设过程中，出于日常运营需求，往往在国标基础上建设额外服务，例如：通知、告警、监控、追迹、调度服务、系统报表、数据转发等功能 。
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