在我們與客戶進行的無數次對話中，有一點始終非常明確：車輛數據所帶來的日益增長的商機，將在未來幾年成為汽車製造商的遊戲規則改變者。收集和分析數據所帶來的益處不僅僅是一項，而是涵蓋診斷、規劃、駕駛員服務、安全、下游營收等諸多領域的廣泛效益。
然而，隨著產業朝向軟體定義車輛（SDV）轉型，也面臨著諸多挑戰。在管理車輛數據蒐集時，處理海量的車輛數據是汽車製造商所面臨的一大關鍵挑戰。此外，必須確保駕駛人資料、車輛位置及行車數據的資安與隱私受到保護。根據與客戶的交流，我認為在車輛數據相關的這些機遇與挑戰中，有幾個關鍵面向亟待解決。
推動持續創新至關重要
SDV 的優勢之一，在於能夠因應隨時間演變的車輛需求而做出調整。在與車廠（OEM）及一級供應商討論此議題時，其中部分人士認為，只要支援「空中更新」（OTA）軟體功能，便足以實現這種演進。然而，實際情況遠比這複雜得多。
首先，除非車輛是建構在靈活的基礎之上，能夠隨著時間推移重新配置車輛功能，否則其適應未來需求的 ability 將會受到限制。 其次，車輛軟體更新既困難又耗時，需先規劃並執行軟體開發、進行複雜的驗證，之後才能進行 OTA 更新。因此，儘管透過 OTA 更新車輛軟體是 SDV 的重要環節，但這並無法提供汽車製造商因應突發需求所需的動態反應能力。
以緊急煞車系統（即將成為先進駕駛輔助系統的強制性組件）運作異常為例。今年在 CES 2024 大會上，我們與領先的雲端服務供應商 AWS 合作，示範了如何透過自適應資料蒐集結合豐富的即時雲端資料分析，在數小時或數天內找出問題並提升安全性。 一旦診斷出問題，最終的解決方案或許是透過 OTA 更新來實現，但若僅為了診斷問題就需等待數週甚至數月才能收到 OTA 更新，這將造成無法接受的時間延誤，進而可能導致法律責任、聲譽受損或人員受傷。
如欲進一步了解，並觀看此 AWS 雲端處理資料蒐集的示範，請參閱以下資源：
提升營運效率意味著打破原始設備製造商（OEM）之間的部門壁壘
隨著數據的重要性日益提升，高效處理數據並確保其在原廠製造商（OEM）及其下游供應商之間得以重複利用，已成為至關重要之事。 在當今路上許多確實運用車輛數據的車輛中，常見的情況是，來自不同子系統（例如先進駕駛輔助系統、車身、動力總成和電池）的數據，往往僅限於傳送給原廠內各自負責的部門。乍看之下，這似乎是一種合理的分工，能讓各部門獲得分析其子系統並加以改善所需的數據。但事實果真如此嗎？
事實上，對車輛駕駛狀況具備更廣泛的脈絡認知至關重要，且各系統之間的相互依存性正日益增強。數據孤島最終會導致兩個重大問題，兩者同樣危害深遠。首先，建立多個較小的數據集或獨立子系統，會阻礙進行整體性分析，而此類分析本可用於做出更優的決策。若能跳脫孤島式的子系統框架，全面理解駕駛行為與車輛性能，便能實現更佳的優化效果與更出色的成果。 其次，針對每個子系統分別收集不同的資料流會造成巨大的效率損失。在某些車輛中，存在多條通往雲端的平行資料管道，這增加了資料處理的成本與複雜度。
與其從車輛中建立多個彼此隔離、僅具單一用途的「數據池」，我們的目標應是打造一個智慧型的「數據湖」，讓原廠（OEM）內各部門都能將其視為唯一的權威資料來源進行存取。部分領先的原廠，例如現代汽車（Hyundai）和寶馬（BMW），已積極擁抱這項趨勢，但許多其他原廠在轉向這種更豐富的解決方案方面仍顯遲緩。
請收聽《The Garage 》播客的以下集數，進一步了解這項趨勢：
優化雲端上的上傳、儲存及處理作業至關重要
大多數原始設備製造商（OEM）正迅速體認到雲端運算在解決各類應用場景上的重要性。然而，如何高效地實現這一點，目前尚未獲得普遍共識。起初人們可能會將雲端視為一種無限的運算資源與無邊界的儲存空間，但實際的成本考量很快就會浮現。以 LTE 上傳為例，大量數據會迅速累積成高額的無線通訊費用，這可能成為難以承受的負擔。 當然，上傳作業可以完全改由 Wi-Fi 處理，但由於車輛僅能間歇性地連線至 Wi-Fi，這將極大程度地限制車輛數據的價值。事實上，部分數據必須透過蜂窩網路上傳才能發揮作用，因此大多數車輛都配備了一條或多條連通車廠的 LTE 連線。
在雲端環境中，成本考量依然存在。如前所述，建立「資料湖」而非「資料池」的優勢確實極具說服力。然而，上傳那些永遠不會被使用的資料將產生雲端儲存成本，且費用可能相當高昂。 最後，還有分析數據所需的雲端運算能力問題。如果我們從一堆無用數據開始，要從「草堆裡找針」，將需要耗費龐大的運算資源。更佳的做法是策略性地識別有價值的數據類型，並鎖定值得進行數據擷取的特定情境。
舉例來說，在偵測到 DTC（診斷故障代碼）時，立即擷取高解析度的診斷資料，以便為後續分析提供更多資訊，這比在系統運作正常時持續收集資料要實用得多。 同樣地，若出現潛在召回的跡象，可能需要比平常收集更多數據，但一旦了解情況或問題解決後，便應停止數據擷取。能夠動態優化數據擷取、雲端上傳、儲存與處理的使用方式，對於實現數據投資的合理回報率至關重要。
保護隱私及敏感的個人資料
在這些機遇與挑戰並存之際，確保在收集及儲存車輛數據時維護資料隱私至關重要。隱私法規正迅速擴展：在歐洲，《一般資料保護規範》（GDPR），以及在美國，諸如《加州消費者隱私法》等各州法規，均規定必須保護資料收集過程中的敏感個人資訊，包括 GPS 數據、車輛歷史紀錄、駕駛習慣及其他數據點。 與此同時，現代車輛的駕駛者希望能夠在充分了解情況的前提下，自主決定是否分享車輛運作相關的資料，例如向保險公司提供資料，以換取安全駕駛者享有的優惠費率。多數駕駛者若保險公司提供折扣，便願意分享部分駕駛行為資料，但駕駛者必須掌握控制權。
汽車製造商正在考慮的技術，例如將車輛識別號碼、車輛位置及類似車輛資料等敏感資料點進行匿名化處理，有望產生能提升車輛品質、促進汽車創新、改善車輛性能並提升行車安全的車輛歷史報告——同時仍能保護此類資料的隱私。
更深入地探討這些主題
車輛數據蘊藏著巨大的潛力，但其中的挑戰不容忽視，且為找出合適的解決方案，必須考量許多層面。在Sonatus ，我們正直接致力於解決這些問題。Sonatus Collector讓汽車製造商能透過輕量級的資料蒐集政策，即時彙整精確的車輛數據，藉此因應這些挑戰，進而提升營運效率，並進一步推動車輛的持續創新。同時，所有這些數據的蒐集工作皆可透過
在接下來的幾個月裡，我們將從不同角度更深入地探討所有這些議題，以釐清潛在的解決方案，並重點介紹業界領袖是如何成功應對這些挑戰的。希望您能與我們一同更深入地探討這些議題。
