来源：朱伟华频道
在接下来的10年、20年，汽车行业一切问题的终极解决方案，都将围绕信息和数据，万物皆比特，这个结论从今天开始将变得更显而易见。事实上，所谓机器学习，也是同样的道理，不断尝试各种可能性，把前人的经验都复盘一遍，找出规律，指导行动。
在汽车相关领域应用大数据、机器学习、人工智能这个问题上，由易到难，我认为有五个层次。
第一个层次：裸数据本地应用
当前近乎90%以上的汽车数据应用都是裸数据本地应用，随着国家网络信息安全法实施，这种低层次的数据应用几乎100%是违法的，不仅使用违法，即使不经授权的存储也是违法的。比如车企热衷到处搜罗车主的上牌数据，拿着车主的个人隐私数据做统计分析，搞市场营销。再比如汽车网站都热衷存储车主的手机号码、驾驶证信息、车辆信息，然后拿着这些信息卖给车企作为销售线索。
这种简单粗暴的方式不用动脑子，简单直接，但如果政府真的严格执行个人隐私保护，某些车企、汽车互联网公司和保险公司都会被用户起诉书淹没而无暇干其他事情。遗（xing）憾（yun）的是，目前的消费者隐私保护基本是裸奔状态。我认为这种状态的改变只有在汽车进入半自动和自动驾驶时代才会改变——因为自动驾驶车辆如果不重视车辆和车主信息安全，会要消费者的命。目前裸数据贩卖是最典型的大数据应用，我们耳熟能详的大数据公司几乎都是卖裸数据的公司，不是这些科技公司不努力，而是中国汽车行业客户需求就是这么Low！
第二个层次：数据接口应用
由于绝大多数主流数据应用仍然处于很Low的裸数据应用层面，因此再往复杂层次的应用我就都简单说——说复杂了也没人懂。无论车企还是保险公司，真正尝试过创新的总监们都知道，两个企业之间要系统对接才能碰撞出火花，但最难的事情就是系统对接。目前腾讯微信为代表的大型互联网公司采用的办法是所有外部合作者采用互联网生态的统一接口。
但要建立统一接口对外标准化提供和接收服务，需要统一接口的平台具备很强大的架构和系统安全防护能力，而这种能力又恰恰是传统车企和保险公司稀缺的。因此，尝试过这个事情的公司最怕系统对接。如果没有系统对接，所谓数据接口就没有意义了。目前有些数据公司已经在利用标准的数据接口对外提供动态数据服务，这些动态数据接口能够让传统车企、保险公司的Saas系统具备更多新功能，能够显著提高效率。
第三个层次：数据模型化应用
能够接入企业内部不同系统的数据，能够接口化接入外部动态数据，这个时候，现有的作业系统本质上解决的是本地化数据呈现问题，呈现这些数据和报表，目的还是让员工进行业务决策。但实际上，有了内外部充分的数据，完全可以借助机器学习，用大数据技术建立自己独特的企业业务数据模型。
由机器和人工智能来辅助员工进行业务决策，这样可以大幅降低对员工专业度的要求，只需要雇佣低层次员工就能解决以往需要专家才能判断的业务问题，这会显著降低人员成本，即使竞争对手挖角，也能够保障业务安全性。事实上，这才是真正的知识沉淀，不是沉淀在某个员工脑子里，而是沉淀在公司的云端计算机系统里。这个事情并不前卫，越来越多金融公司正在使用这种办法降低对专业员工的依赖。汽车行业的薪水越来越高，早晚得用这种技术。显然，用得早的企业将在竞争中取得越来越强的先发优势。
第四个层次：数据Saas化应用
建立了模型植入自己的管理信息系统只是使用大数据、机器学习、人工智能的第一个层次，把大数据模型放在传统ERP系统里，本质上就是削足适履。要真正改变业务，最好是根据数据模型重新梳理业务管理系统——建立全新的数据驱动的Saas应用。这个事情最适合从零开始的业务，比如车企的独立后市场业务，二手车业务，融资租赁业务，保险业务等，都可以重新建立业务Saas系统，用大数据技术进行市场营销和辅助业务决策。过去30年靠资源靠资质领先对手的传统办法已经越来越不好用了，今后各车企都将在相对公平的市场环境下参与竞争，只有确保商业智力上超越对手，才有可能在商业成果上超越对手。
第五个层次：商业模式应用
有了全新的数据Saas系统，如果运营资源匹配得当，完全可以建立全新商业模式，从系统到商业模式缺少的是资源和运营。一旦完成这一步，汽车大数据应用就完成了整体进化。新的商业模式将产生自己的裸数据，这些数据将成为全新业务链条的资源输入，开启全新的业务循环！