导 读
一条不可篡改、真实、完整的车辆全生命周期数据链条是汽车金融产业梦寐以求的。
汽车数据产权归属问题由来已久，产权的模糊导致这个领域中仍存在大量灰色交易。其困境在于，汽车金融、保险、零售等领域对数据有巨大需求，然而数据拥有方则对数据产权有所顾虑，保守的数据源宁愿放弃数据收益也要规避法律风险。汽车数据所有权难以确权,车主单向贡献了几乎所有数据，却无法确权、无法获取收益。
汽车数据的应用价值和其产业乱象让身处汽车产业中的区块链信徒跃跃欲试，让我们看看尝试将区块链应用在汽车数据产业的实际案例，自上而下 OR 自下而上两种模式，并分析哪种方案胜出的机会更高，Enjoy it。
文章来源：星河互联-互联网汽车事业部，ID:galaxyauto，欢迎相关从业者、技术大牛交流。
几周前，我们发表了《古典互联网投资人看汽车交通出行+区块链》一文，文中剖析了区块链技术的本质以及如何评估一个领域是否需要区块链升级。简单回顾一下：
区块链本质是一串通过密码学方法、按照时间线顺序相关联产生的数据块链条，是一种去中心化数据库技术，不可篡改是区块链技术的本质。
比特币则是通过区块链技术实现最重要应用之一，其激励机制设计成为范式，让各个节点无中心权威体系中低成本达成不可篡改的共识。
我们也给出了评估区块链升级可行性的框架，简而言之，以下六个维度综合高分的领域更适合做区块链+：
商业闭环线上化程度高
项目数据结构化程度高
项目具有较强的金融属性
生态中有邪恶中心以及多级中介存在
生态中C端用户群体量大，当前分布离散程度大
交易/交换频度较高但对实时性要求不高
上篇文末已经给出了结论，汽车数据产业的区块链+蕴含着颠覆性创新机会。然而具体该怎么做、谁在做我们并未细说，今天我们来补后半部分的功课。
汽车数据的前世今生
你真的了解汽车数据的价值吗？ 你的汽车在全生命周期中会产生至少超过30种数据，这些数据的源头和产生路径均可追溯。把这些数据按照静态、低频动态、高频动态的产生效率归类后，可以发现，从汽车制造环节开始，到销售、维修保养，再到日常使用，每一种数据的产生，都对当时所处的场景具有重要应用价值。
案列：
你的车辆VIN码数据就像是车辆的出生证、身份证，可以对车辆信息进行基础识别、查询；你的车辆维修、保养的数据，是车辆残值评估、车辆再流通定价的重要因子；而你日常驾驶习惯的优劣、驾驶轨迹等数据，则对未来人车互动、智能驾驶具有重要参考意义。
▲ 一辆汽车的全生命周期数据图
可以说，汽车数据的应用价值推动了汽车数据市场的流通交易。但是，想要获取这些数据，往往并不能很轻易、或从某个中心化平台完成。每一种数据的分散程度都不尽相同。
例如，大部分静态数据，包括车辆VIN码、车型参配公告数据、新车车辆发票数据、车主车牌数据等，虽然有官方数据源，但在商业领域较为分散；而动态数据如车联网数据、贷款数据、位置轨迹数据等更加分散在多中心化平台、个人手中。
以中国市场为例，汽车静态数据包括基础的VIN数据、车型数据、车主车牌数据等，其数据规模和分散度如下表所示：
▲ 汽车静态数据规模和分散度
以为中国市场为例，汽车动态数据包括保险信息、轨迹数据、金融数据等，其数据规模和分散度如下表所示：
▲ 汽车动态数据规模和分散度
以上图表可以看出，汽车数据结构化程度高，但也离散地分布在不同主体手中。
汽车数据的产业乱象
我们观察到，汽车数据因其重要的应用价值、难以充分获取、产权模糊等原因，逐渐形成了四大产业乱象：
1、缺乏利益驱动的数据孤岛
通过上述梳理，我们可以清晰看到汽车数据多中心（或离散）现状。其中静态数据相对集中在商业主体中，动态数据则极度分散。
并非没有机构尝试解决这个问题。通过聚合不同数据源API接口，架设前置机等方式，部分数据孤岛可以有效链接。
在一个完美世界中，一部分数据源信任A机构, 另一部分数据源信任B机构，而A机构和B机构又都信任C机构， 则所有数据孤岛就联系在了一起。 当然，这样的完美世界并不存在，技术层面， 这样的树形结构并不稳定，单个节点的污染或存亡会影响整个树结构； 人性而言，不同数据源之间的竞争关系会加剧不信任感，进而担忧接入自己数据的A机构与竞争对手相互勾串，为了数据变现的芝麻丢了竞争优势的西瓜可谓得不偿失。 私心让数据孤岛得以存在。
2、 汽车数据真实性和完整性难以保证
汽车金融发展如火如荼，但行业的整体效率仍旧不高，这与汽车数据的滞后发展息息相关。
汽车金融的核心是风控，大数据驱动的贷前、贷中、贷后风控管理是唯一高效的解决方案，也是互联网武装的汽车金融战胜传统汽车金融的唯一机会。一条不可篡改，真实、完整的车辆全生命周期数据链条是汽车金融产业梦寐以求的。
然而，割裂导致数据链条无法形成，利益熏心导致恶意篡改，而既当裁判员又当运动员的数据源则常常睁一只眼闭一只眼，几乎每个单点都无法相互信任。
3、汽车数据所有权难以确权
汽车数据产权归属问题由来已久，产权的模糊导致这个领域中仍存在大量灰色交易。其困境在于，汽车金融、保险、零售等领域对数据有巨大需求，然而数据拥有方则对数据产权有所顾虑，保守的数据源宁愿放弃数据收益也要规避法律风险，而游走在法律边缘的企业则不得不硬着头皮做灰色交易， 因为不承担这个法律风险则有业务停滞的危险。
这其中最尴尬的则是车主，尽管贡献了一辆车几乎所有的动态数据，但却无法确权这些数字资产，无法授权自然也就无法变现。我们甚至看到一个车主花费数十元查询自己的维修保养数据，情何以堪？
▲ 车主单向贡献了几乎所有数据，却无法确权、无法获取收益
4、汽车数据交易黑箱
即使在以上描绘的生态现状中，我们仍然看到大量处于灰色地带的汽车数据交易活动。
一方面说明市场极不规范，另一方面也说明需求巨大。这些灰色数据通常以静态数据excel表格或者API接口的方式供给， 数据购买方也会把数据沉淀下来转身变成数据出售方， 这也就意味着真正的数据拥有方可能只能收到一次钱甚至无法收到钱。
结合上篇说到区块链技术尝试解决的问题，以及以上汽车数据领域的四大乱象，我们不难看出他们彼此间高度契合。
谁在尝试用区块链解决产业乱象？
自上而下OR自下而上?
汽车数据的应用价值和其产业乱象让身处汽车产业中的区块链信徒跃跃欲试，让我们看看尝试将区块链应用在汽车数据产业的实际案例，并分析哪种方案胜出的机会更高。
Carvertical
官网：carvertical.com
这是一种自上而下收集-集中交易/交换-收益的典型模式。Carvertical向不同的数据平台、商业机构收集车辆历史数据，如国家（车辆）注册中心、警察局数据库、保险公司、租赁公司及一些通过付费API提供数据的机构等。
▲ Carvertical.Wallet产品界面
通过区块链技术对收集而来的数据进行上链，并获得车主的检索查询许可授权。同时，向下游各交易节点输出数据，并提供相关应用技术支持；车主也可通过钱包获取收益。
Engine
官网：egcchain.com
Engine同样采取了自上而下的数据收集、流通模式，通过向各个商业机构（从二手车经销商切入）采购、收集数据，建立一个数据中心平台（类似超级节点），并对数据进行清洗与校验，同时为个人节点与商业机构节点提供数据应用服务。包括信息查询、二手车交易、汽车评估与估值、汽车安全及跟踪、汽车金融服务。
▲ Engine官网业务规划
目前来看，超级中心模式更倾向于推动数据孤岛之间的数据流通，类似“超级市场”，从应用端来看对于数据的采购效率和交易标准有所推进，但并未通过区块链技术真正解决数据孤岛之间的信任问题，以及车主确权后对数据的参与流通及收益分配问题。
Carblock
官网：carblock.io
与前两个案例不同，Carblock采取了自下而上，由车主端主动上传的数据流通模式。通过部署车载智能硬件，对车辆数据进行采集，并为车主进行数据源头的确权。不同的是，在所有权确认后，车主似乎并不直接作为交易节点参与数据的流通与收益分配。而是由中心化平台对采集而来的数据进行管理、流通和定价，获取收益后将一部分收益返还车主。在这个层面上，可以理解为个人节点与机构节点并不具有相同的公平交易机会。
▲ Carblock硬件设备
据悉，由Carblock获取的车辆数据可输出给保险、维修、二手车、P2P租车等商业机构。
车信链
官网：autochain.cc
与carblock类似，通过车载OBD等硬件设备对车辆数据进行采集，对车主作为数据源进行确权，并通过云平台获取其他商业机构的数据进行汇集，如违章、贷款等，为车主反向输出更多车况相关信息服务。
▲ Carblock硬件设备
同时发布了token作为二手车交易的价值媒介，可用作链上各项服务费的支付代币。
比特车
官网：mybitauto.com
官微：mybitauto
典型的自下而上，由车主端主动上传数据再流通的模式。车主可在比特车平台与现实车辆进行数据绑定，对自己提供的数据确权，进而通过区块链技术生成与现实车辆一一映射的虚拟车，将真实数据与虚拟车相结合形成私有的汽车数字资产。该份资产由车主进行管理、流通，并获取收益。
▲ 比特车官网首页
▲比特车产品界面
从产品界面可以看出，一方面，车主可以作为自己的车辆数据确权人、管理者对数据进行管理、流通，另一方面，虚拟车所带来的数字资产属性（原力、油矿），会进一步提升车主所持资产的价值。
本质上，比特车模式率先打破了组织关系，解决了数据孤岛间的公平、信任问题，最小的数据持有单元——个人，与数据持有商业机构拥有对等的交易地位，均成为数据流通链上的节点。并且，由于数据是自下而上流通，先经过车主确权，所以每一次流通均记录在账，不可篡改。节点之间可以安全、自动履行商业合约。
分析孰优孰劣之前我们可以把以上实际案例分为两大类：
自上而下–服务大数据源节点，激励互不信任的大数据源共享
代表案例：Carvertical、Engine
自上而下是一种较为传统的打法，不难发现这类方案的发起者大多是已经存在于汽车数据产业中的大数据源节点，他们是既得利益者但希望通过区块链技术和激励机制，用改良的方式推动汽车数据向真实、完整、不可篡改的方向进步。
自下而上–服务个体车主，以车主为核心整合数据
代表案例：比特车、CarBlock
自下而上则是一种颠覆性的打法，这类方案的发起方对所谓数据联盟形态已经没有信心，大数据源节点间在法币驱动下尚无法共享，更不要妄想通过代币来激励他们把数据拿出来。
不破不立，既然这些聚合数据源中心/中介无法在一起，何不激活每个数据产生的原点，每个车主？将车主这一最小的数据生产单元与数据量庞大的商业机构看做区块链上等同的节点，让所有车主都成为中心，自然也就没有中心了。
这两种打法共同点是通过激励机制打破汽车数据的孤岛效应，他们目标一致，都希望让汽车生命周期数据真实、完整、不可篡改。然而，他们在数据确权（所有权）后，其管理权、交易权、收益权的分配则截然不同，一个倾向数据源（B端）， 一个倾向车主（C端）。
我们认为，自下而上的方式更契合区块链本质精神，在既得利益集团缺乏自我创新的动力时或许有机会真正推变汽车数据产业的现状。
