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1、 https:/www.yunqi.tech/2 目录 序言：从马力到算力的百年变局.3 第一章 拐点：汽车已从硬件定义转向数据与 AI 定义.5 1.1 汽车的发展趋势.5 1.2 汽车智能网联数据平台的应用场景.7 1.3 从数据革命来看智能网联汽车的数据发展特征.9 1.4 AI 时代车企数据能力的演进方向.11 1.5 AI 时代的五大新增数据应用场景.12 第二章 价值断层：为何数据金矿难以开采？.17 2.1 传统架构的三个核心痛点对数据价值的影响.17 2.3 车企智能网联数据平台技术发展趋势思考.23 第三章 定义新标准：智能网联数据智能成熟度模型，从 Level 1 到 Le

2、vel 5 的进阶路径.29 3.1 五级成熟度模型.29 3.2 开始行动：车企数据智能成熟度评估表.31 第四章 技术底座的重构：面向 AI 时代的 Lakehouse 架构.33 4.1 构建面向未来和业务的技术驱动力.33 4.2 汽车智能网联数据平台的能力要求与建设目标.33 4.3 智能车联一体化大数据平台解决方案.35 4.4 关注总体建设成本，实现业务与成本的对齐式发展.39 第五章 云器科技的实践：车联网大数据平台替换升级.41 5.1 云器科技如何助力.41 5.2 启动您的数据底座重构之旅.46 结语.48 https:/www.yunqi.tech/3 重构数据底座：决

3、胜智能网联汽车的“AI 与软件定义”时代 面向全生命周期价值变现的云器 Lakehouse 解决方案白皮书 编者按：为什么第一本解决白皮书来自汽车行业？从数据平台的第三次革命说起 云器科技众多种子客户都来自汽车行业，这其实并非巧合。我们认为来自如下几个因素：1.IOT 设备数据是驱动数据平台第三次革命的主要推动力（具体论述见白皮书）。2.汽车领域因为足够大的能量密度，成为所有领域中 IOT 数据量和丰富度最强的行业。之后可能是具身机器人，但普及需要更多时间。3.特别是车载 IOT 数据量极大（10X-100X），丰富度极高（大量多模态数据），实效性要求高，但价值密度极低。这四个特点，完美命中“

4、数据不可能三角”，使得汽车行业成为新一代数据平台的早期用户 本文，从汽车行业的需求出发，试回答新一代多模态数据 AI 场景下的数据平台架构，并给出生产实践。序言：从马力到算力的百年变局 一百年前，亨利福特用流水线重新定义了汽车制造，让每个美国家庭都能拥有一辆汽车成为现实。彼时，衡量一家车企实力的核心指标是发动机马力、产能规模与供应链效率。一百年后，汽车工业正在经历一场同等量级的范式革命，新技术正在以极高的速度改变着汽车的形态，提高消费者驾驶和出行体验，优化汽车行业研发生产制造及售后服务的效率和模式，智能 AI 和网联大数据在当前的汽车行业变革中起着决定性的引领作用。https:/www.yun

5、qi.tech/4 根据麦肯锡全球研究院的预测，到 2030 年，汽车数据变现市场规模将达到 2500 亿至 4000 亿美元。这个数字意味着什么？它相当于当前全球汽车零部件市场规模的四分之一，也意味着数据资产的价值正在逼近甚至超越传统硬件的利润贡献。与此同时，一辆智能网联汽车正在变成一个智能 AI 交互的终端，变成日常生活中重要的一个“数据场”。产生着大量的数据，也通过数据与 AI 的赋能更好的出行体验：每辆车每天产生的数据量高达 1 至 2TB，包括高精度传感器数据、驾驶行为轨迹、座舱交互记录、车辆健康状态等数十个维度。当一家拥有百万级保有量的车企将这些数据汇聚起来，其体量将轻松突破 EB

6、 级别，足以与互联网巨头的数据资产比肩。现状令人遗憾的是，绝大多数车企的 IT 基础设施仍然停留在燃油车时代批处理的数仓、割裂的部门系统、离线的分析报表，全生命周期数据存储成本极高，数据与智能创新没有方向，AI 团队再构建一套新的隔离的数据平台做半/非结构化数据加工。这就好比一家企业拥有世界上储量最丰富的金矿，却只配备了一把铁锹和几辆手推车。在 2030 年，决定一家车企市值的或许不再是发动机的马力，而是其驾驭数据的算力。云器科技通过近几年与很多先进车企的共同创新与实践，推出智能网联汽车数据平台白皮书。这份白皮书将深入剖析智能网联汽车时代数据基础设施的关键挑战，梳理汽车行业数据的最佳实践，面向