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第二个方面，有些人已经感受到了，但是没有像我这样的很明确的识别出来的，还有一方，能够在汽车的智能化受益的，跟车的链条相关性不大的，数据公司，有更多的数据采集的时候，真正能把这些数据变现的公司，才能从智能化里受益。所以我一直觉得，谁在驱动网联化？在驱动路测？所以这个是我想的，这两方有更大的潜力和动力，从智能化里攫取更大的价值。

周晓莺：挖掘数据的问题，包括保险，廖总讲的数据存储不想换品牌，这里会不会影响性能和存储？

张丹：其实是会的，首先在成本方面。所有厂商关注的第一要务是成本，成本上由于在汽车端的数据需求的增长，存储下来的数据越来越大，我们会发现这几年存储的容量一直在提升。这个提升会对我们的汽车尤其是供应商带来巨大的成本压力。第二点，实际上，刚才在我的介绍里有提，汽车的应用，现在呈现出的多样化趋势非常明显，不同的汽车应用，可能对存储的需求角度不一样，很难用一片存储去盖所有，这就要求在应用场景里具体分析，要怎么去使用你的存储，满足使用寿命、速度、产品生命周期等等，这都是要去考虑的。以前就觉得，操作系统存里面，跑APP，跑地图就可以，现在读写要区分，数据级别要区分，器件或者是最终设备布置的位置要去关注，还有是否跟其他的设备中间存在串扰，最重要的东西里面存的是数据，安全性在什么样的级别，可以对外？还是不可以对外？是否要脱敏，是否可以合法上传？合法下发？只有合格的主机才能来读取数据，数据不值钱的时候大家不关注，值钱的时候存储就变得非常重要。

周晓莺：中美贸易摩擦，还有是整个的经济形势中国应该是告别了高速增长进入了新常态，车市发生了28年来的第一次负增长，在这个过程中，因为都是产业相关的上下游的相关方，车市的下滑，或者是不景气，会对智能化的发展进程是不是会有一些负面的影响？

张丹：说一点不成熟的想法，我的想法反而是不一样的。从总量上来看车市有所萎缩，这个时候，技术方面更加激进，因为大家都在想差异化，市场的饼在收缩，能不能保持原来的总量？那么就是要增加份额，怎么样增加份额呢？进行差异化。那么在车身上进行差异化的能力，其实已经不那么多，空间不那么多，最能差异化的是用户体验，全是安全性、或者是软件相关的，技术上可能是一个更激进的。

廖健良：事实上我觉得有影响，因为量变小或者要求变高，内部先把自己PK掉，进行精益求精好的东西才放进去。所以，对车市的这种不好，对于做产品来讲是好的，毕竟是精益求精，以前是天马行空，想想这不错，就放进去了，这是一种比较正向的发展。渴望竞争，，像很多的BAT的公司里面一样，先把自己革命掉，对于我们来说比较辛苦，搞不好就一不小心就不见了。

孙礼学：对于我们来说影响是比较大的，我们定位为主要是做硬件这块，还有一些底层SDK服务，上层的应用依赖于合作伙伴，阿里他们定位可能是平台，后面更深度的是做一些阿里OS，附加值更高。对于我们直接的影响是车辆下滑直接导致T—BOX下滑，销量下滑利润下滑是肯定的。另外看未必是坏事。调整可能是为了更好的前行，车厂做项目的节奏是有点不对，有点太快。刚有嘉宾提2年，现在是8个月是常态，至少是在这段时间，我们应该慢下脚步来调整一下，看看什么产品才是最适合用户，什么软件附加值的可以进来，随着半导体技术的发展，一些技术的成熟，再去考虑平台化的项目，而不是说很仓促的放一个项目，过几天停掉，反而对整个行业的发展是不利的。

周晓莺：挺有意思，刚刚张丹有提到差异化，其实我想问另外的问题，比如说以5到10年为期，反向来看，智能化给汽车是不是真的能带来差异化这个问题？一层一层的区分开，越来越趋同，数据存储、基础建设、芯片越来越趋同。现在每个人都有智能手机，手机里面用的TOP前3的都是一样的，微信、支付宝、淘宝，或者是美团之类的，大概率上是一样而其他小众不相同的，定位是真正的差异化。所以我想问各位嘉宾，以5年10年时间为期，到了一定程度以后，会有差异吗？或者是哪些地方会有差异化吗？

孙礼学：今天的主题是数据驱动车联网发展，目前车联网发展不够的地方，在数据的利用这一块，因为现在各大车厂以前对这一块，特别是传统车厂不是特别重视，我个人认为，可能是数据掌握在第三方平台手里，有个别的车厂把数据掌握在自己的自建平台上，国家也在出一些国家型的平台去收集，后面数据怎么打通是后面5年10年车厂、国家层面去考虑的事情，我相信5年10年数据怎么去用？会对车厂的布局产生很大的影响，国内的造车势力很多，但是能够在5年10年之后还能够存活下来，或者是活的很活的很好的车厂，一些数据使用、和用户的黏合度看是否能带来一个增长。硬件、软件都还是一个技术，像现在BAT做的PAAS，都是为中小型公司搭建一个技术平台，为那些没有能力去做一些硬件或者说软件平台的公司提供了一个平台，这样的话，他来收钱。所以我是认为，硬件、软件这些东西，对于大部分的公司来说，都是有办法去解决的。但是差异化、数据应用，跟整个行业其他的，比如说保险，还有车厂要的数据，比如说供应商这些，ECU的维修数据，或者是每一个月出货数量的管控，才是考虑怎么用起来的问题。