汽车IoT大势所趋，但这会是引发汽车销量又一春的巴别塔吗？

未来已至，只是尚未流行。

凯文·凯利在《必然》的这句话似乎贯穿于整个互联网这部“进托邦”史当中，很多时候我们看到趋势，也看到技术的“秀肌肉”，但要真正飞入寻常百姓家似乎却并不是那么容易的事。

毕竟解决人的需求，才是真正推导技术变革的力量，技术进步的初衷也是为了造福人类。

这其中，车联网的“乌托史”其实起源甚早，在国内最早可以追溯到08年。而在近几年，随着人工智能技术的飞速发展，吸引了许多企业的跑马圈地，包括BAT在内的诸多“野蛮人”纷纷进行架构调整，高调入局车联网的态势也着实让车联网的火变得愈发旺盛。而对于传统 汽车 厂商而言，车联网更是 汽车 销量焕发“又一春”的关键。

事实也的确如此，据有关资料显示，2018年1至10月，中国市场 汽车 共销售2287万辆，同比下降01%，持续回落。其中，10月份 汽车 销量仅238万辆，同比下降117%，为2012年以来最大单月降幅。多重因素影响下的 汽车 销售热度下降的境况似乎已经不可阻挡。

车联网被传统车上们寄予厚望本身也是无可厚非的事，然而在互联网江湖(VIPIT1)团队看来，车联网虽热，但眼下却有这么几盆冷水已经是“盆在手上，不得不泼”。

倒春寒还是冬未过：车联网爆发的阻碍因子有哪些？

从车联网技术本身来看，其目前市场上的火热到底有没有泡沫？是否存在被高估的嫌疑呢？答案是“有过”，任何新技术驱动下的产业往往具备估值高、营收低、风险高、周期长、不确定性高等特征，车联网同样也是如此，但车联网最大的泡沫其实早已破碎开来。

从08年车联网的概念刚刚提出，到如今正好过去十个年头，按照技术发展的加德纳技术成熟度曲线。如今车联网的火热已经不是萌芽期后的火热，而是从低谷期到复苏期的回暖，准备迎接最后成熟期的到来。

既然是复苏期，就需要对行业有更理性认识认清行业发展的阻碍因子来自哪里。但从目前行业的反省来看，如今要想以车联网为卖点促使用户换车并不是件容易的事，而这主要归咎于以下几个方面：

1新技术落地的普适性轨迹：由表及里，循序渐进

车联网对于 汽车 产业而言无异于鸟q换大炮，功能机变智能机，而在过去人类文明发展积累的经验来看，技术的落地轨迹其实具备一定的规律性特征。从第一次工业明开始，每一次新技术出现，其脚步的快与慢直接关系到当下整体市场的发展，以点连线，以线辐射面的过程，而至于影响的行业、应用及生活方式也同样是个逐步运行的过程。

以通讯网络为例，通讯网络的2G时代、3G时代再到如今的4G时代，每次改变都不是一蹴而就的，而是一个循序渐进的过程。在4G网络发展最迅速的几年，仍有人使用2G、3G网络。在基础设施层面上，自2008年4G出现之后，在这过去的几年时间里运营商却依旧没有关闭3G、2G网络。

通讯网络的普及尚需多个年头，而车联网技术的落地难度要更大于移动网络的普及，原因主要归结于以下几个方面：

通讯网络是旧技术迭代，车联网是新技术起源。

移动网络所提供的服务类型人们都知道，不需要进行额外的市场教育，而车联网不同，人们目前所看到的也只是蓝图，并没有感受到实际的效果，本身也需要付出新事物都要有的市场教育成本。

车联网代表更智能高品质的生活驾驶体验，但这并不意味着原先的 汽车 就会完全退出 历史 的舞台，就比如从功能机到智能机，如果没有小米这样的“搅局者”，智能手机的普及可能尚需一段时日。

因此，我们可以认定的是，即使车联网真的达到大规模商用的程度，而换车潮并没有期待中的那么大，这会是一个持续很长一段时间的过程。

汽车 的耐用品属性

经济学认为，在消费结构的划分当中， 汽车 消费的比重通常仅次于住房消费。消费金额大、消费周期长是其主要消费特征，成本比手机要小得多，很难产生冲动消费。因此，人们在面对买车与否的消费决策时方面往往慎之又慎，这为搭载车联网系统的 汽车 出售增添了不小难度。

2未能实现足够高的用户效用

跟“人”打交道是一件最复杂的事情，因为人的七情六欲会时刻影响一个人的行为，“人性”在很多时候是商业发展的动力有些时候则是一种阻碍。

基数效用论告诉我们，不同类型的产品带给用户的满足感也会有所不同。例如吃一个鸡蛋用户获得的满足为10，一只烧鸡的满足是15，因此吃一只烧鸡比吃一个鸡蛋更加划算。

而在车联网同样也是如此，毕竟无论什么时候，使用价值才是商品价值的体现，西方经济学效用理论告诉我们：如果某一单位的某种商品的边际效用越大，则消费者为购买这一单位的该种商品所愿意支付的最高价格越高，用户对产品效用认同高低决定是否愿意付费或者愿意付出多少费用。

如今看来，车联网依旧还处于“PPT”的阶段，虽说已有不少可以冠之以车联网的卖点，凡和WIFI、网络沾点边儿的产品，就被冠上车联网的名号，这些本身也的确算是进步，但这一改变对用户的满足程度只是处于效用较低的一个层次。 相对于PPT给广大用户心智中的留下的锚定印象，如今打着车联网旗号的车企更像是小儿科，就目前而言尚没有看到解决思路。

没能实现足够高的用户效用，这也是不看好目前车联网能够拉动销量增长的根本原因。 从某种程度上讲，各自为战的行业境况这也导致车联网更像是一个非标准产品，而在互联网江湖(VIPIT1)团队看来，我们看过的几乎所有的非标准化产品的扩张动力都来自于激活“爽点”而非解决“痛点”。如果以KANO模型来看，这一类产品满足的可以是期望属性、魅力属性、无差异属性和反向属性，但一般不会是必备属性 。因此，什么时候用户感到车联网的必备属性了，这也是行业真正爆发的时候，但从目前来看还没有这一类的迹象。

3技术本身尚存不足，何时解决未知

技术依旧是行业发展最难啃的骨头而这主要体现在以下两个方面：

产品设计

企业技术基因浓厚，如刚刚进行组织架构调整的阿里、百度、腾讯，它们的车联网系统的设计者们一直在建造更大、更相互交织的系统来分担计算机处理负载。但如今来看他们似乎忽略了这样一个事实：一旦一切事物都联系在一起，问题就会像解决方案一样容易扩散，有时甚至更容易扩散。有过太多的建模都曾经表明一件设备的连接越少，安全性也会越高。虽然智能通常是高度可靠的，但它是有很大的可能会出现失败。当车联网实现的时候，它可以提高性能。但如果车联网系统出现问题，所造成的后果可能比没有智能化的情况更糟糕。

通讯网络

5G网络是包括车联网在内整个物联网生态所依赖的一项技术。车联网时代，需要强大的网络支撑，因为海量的物联网终端需要需要可靠的低成本接入，传统的网络架构的性价比无法满足要求，而关于5G技术技术而言，依旧未能实现大规模的商用，这也是限制车联网爆发的技术因素之一。

4行业外部环境的复杂性

从外部因素来看，美国学者Johnson·G与Scholes·K提出了 PEST 模型，用来进行行业大环境分析，可以分为四大因素：政治因素(Political)、经济因素(Economic)、 社会 因素(Social)、技术因素（Technological），以此来判断一个行业发展的外部环境。

从政治因素来看，主要是要考虑政策对行业的管理力度，经济发展本身就是市场调节与宏观调控相结合，而对于新经济的发展更多的是鼓励、包容、支持和引导，但在一些关键而又敏感的话题上，政策方面也会及时给予强有力的规范和引导。

对于车联网而言，其中最需要注意的就是数据和信息这一敏感话题。

从技术的演进来看，就目前来看，车联网的发展还有许多问题亟待解决，这一点前面我们已经提到一些。除此之外，还有许多问题让以技术见长的BAT都还头疼不已。

例如交互方式上，采取什么样的交互方式？语音还是触屏，亦或者二者结合？，从屏幕设计来看，车载系统不是日常回微信，瞬间的分神就可能造成交通事故，这需要产品经理好好考虑产品的设计问题。一旦出现问题对于企业品牌形象的打击会是致命的。而语音方面，则是一些老生常谈的问题，例如方言识别等。

从经济因素来看，如今 汽车 销量下降的经济问题也将成为未来车联网 汽车 销量的阻碍因子。

例如楼市价格快速上涨，人们在这一块的投入增多，“挤出效应”下对整个 汽车 销量带来负面影响。虽说买房和买车在功能上不属于替代品，但在消费者支出分配上绝对是此消彼长的关系。 除此之外，国内宏观经济发展态势等因素也会影响 汽车 的销量。

从 社会 因素来看，车联网的蓝图是为了实现车和车、车和人、车和道路等与 汽车 有触点事物的关联互动和信息交流。还有就是经常提到的隐私问题， 社会 大众对个人信息问题的态度，这些 社会 问题将是车联网从业者未来必须考虑的问题。

由此可见，透过 PEST 模型分析不难看出，虽说目前车联网的研究已经归于复苏期，但行业未来爆发的时间点还不可期，现在一切关于车联网带动 汽车 销量增长的猜测更像是望梅止渴。

未来已至，但尚未普及，那如何才能加速车联网的发展和普及呢？

回归 汽车 IoT常识和底层逻辑：基因互补才是车联网发展的完全体？

车联网本身属于产业互联网范畴，前面我们提到的问题其实都源自于最本质的内容，因而要详询的解决方案，还需要回归 汽车 IoT的本质才行。

回顾过去 汽车 厂商的成长之路，有这样两条明显的主线：一是工业 社会 的规模效应推动 汽车 厂商的崛起；二是互联网的网络效应时代，规模不经济推翻了 汽车 厂商们依赖许久的成功经验。

如今，产业互联网时代到来。产业互联网其实是将大量的设备、数据和系统连接起来，这些设备、数据和系统通过互联网联系在一起，但它实际上不是一个单独的问题，是一个产业整个生态系统的问题，具体到车联网而言同样也是如此。

从底层逻辑来看。车联网可细分为云、管、端三部分。车为端，5G为管；云就是云服务、云储存、云计算，用来解决车与车，车与人，车与物的联系。

云的问题谁来解决？这需要 科技 公司的阿里云、京东云、腾讯云们下功夫；5G网络需要各大电信运营商的扶持；而“端”自不用说，各大 汽车 厂商。只有多方协作，车联网的产业价值链才能实现升级的链式效应。

单一企业并不具备产业的积累和底蕴，即使是消费互联网时代呼风唤雨的BAT同样也是如此，毕竟2B类产品不同于2C，要求的不仅仅是“做到”，而且还要“做好”。这可能需要相关企业不仅具备 汽车 制造基因，还要具备技术基因、运营基因等多元化基因。

凡事皆有主次，那么云、管、端三大要素中谁为主导呢？这一点其实毋庸置疑，一定是端。

物质决定意识，任何时候软件的存在并不是凭空发展起来的，它们的存在和运行必须在各种硬件设施的基础上，一定是先有电脑和智能手机，才会有现在丰富的客户端和APP。软件的发展，离不开硬件的支持。车联网同样也是如此，网络传输也好，云服务也好，都依靠于端的力量，车载系统必须与 汽车 配套，是 汽车 整体的一部分，这是不容改变的前提条件。

因此，在这种条件下，互联网江湖(VIPIT1)团队认为合资车企这一车联网时代衍生出的新物种更符合行业发展的特征。

以上汽通用 汽车 为例，其发布的“2025车联网战略”写道：到2020年，上汽通用 汽车 旗下车系将实现100%云互联；2025年之前，上汽通用 汽车 旗下的车将能够应用5G网络技术、车主将拥有超级个人助理、一体化座舱系统以及基于增强现实的抬头显示系统应用。

敢定出这一目标本身是需要一定底气的，而上汽通用的底气源自于合资车企能够不断实现“基因互补”的优势。

作为上汽“拳头品牌”的别克 汽车 推出的Super ID功能，已经可以支持高德导航、网易云音乐和考拉FM车机账户联合登陆，并且能将这些应用的移动端数据和车机端打通，做到跨平台的用户数据共享。能够实现这些功能，依靠自身的 汽车 制造基因是做不到的，合资车企的价值凸显的淋漓尽致。

消费互联网时代，企业以单点为突破口展开，然后再逐渐摸索相适应的商业模式的套路已经过时，企业级市场更强调“基因的组合效应”。有道是条条大路通罗马，未来可能还未衍生出更多好的解决办法，但就目前而言合资车企无疑是最合适的存在。

一、学习路径

万丈高楼平地起，不管多优秀的工程师都是从小白开始的。一条清晰合理的学习路线能帮助小白们高效率的完成基础知识的储备工作，注意这里是知识的储备过程，而经验是从实践中得到的。学习路径是多种多样的，不同能力和不同基础的人有不太相同的路径，这里分享我自己的学习路径，供大家参考。

1了解计算机原理， *** 作系统基础知识。了解硬盘，内存和CPU的关系，程序是如何加载到内存运行的，了解 *** 作系统进程切换和时间片的概念。

2学习C语言，掌握编译器基本知识，能编写简单的程序。学习硬件相关知识。

3购买洞洞板或者面包板，配合stm32等单片机核心板及相应教材，实践IO *** 作，中断，定时器，ADC,UART通信，IIC通信，SPI通信，CAN通信等基本功能。在此过程中不断巩固提升C语言编程水平。

4掌握了某一种单片机的基本编程和控制后，可以进军嵌入式 *** 作系统的学习。在此期间可以继续使用STM32核心板，加购LCD串口液晶显示屏，不需要买带字库的显示屏，简单实用的串口显示屏就可以。然后可以从FreeRTOS开始学习，这个 *** 作系统代码少，概念清晰，易于学习 *** 作系统的原理，也易于移植，基本上可以参考官网以及网络上的资料顺利的将 *** 作系统移植到STM32核心板。通过FreeRTOS，可以学习嵌入式 *** 作系统的基本原理，并可以编写LCD驱动程序来感受硬件驱动程序的概念。

5学习嵌入式Linux *** 作系统，购买ARM9或以上版本的主控的开发板，要求开发板上至少有串口和网口。学习板级支持包的开发，交叉编译，GDB调试，UBOOT移植，内核移植，根文件系统制作，设备树，驱动程序编写，网络编程相关知识。

6学习物联网相关模块的使用，可以购买ESP32核心板进行wifi，蓝牙的模块控制学习，购买其他模块实现其他小项目的练习。

通过上面的一番闭关修炼，你已经学习了嵌入式开发的主要知识架构，接下来就要多做小项目，多练习排错，才能不断积累经验。

二、学习方法

1先整再零：

对于一个实例项目，先从整体出发，保证调通，能正常运行，出现预期结果。遇到模糊的问题先跳过，整体有了一定认识后再对个别细节进行深入了解，但不能跳过深入了解细节的环节。

2边学边练：

开发是一类实践性很强的技能，嵌入式开发要与硬件打交道，就需要更多的动手 *** 作和观察。

学习某一方向的嵌入式开发知识时，需要给自己的学习进行必要的“投资”，购买面包板、洞洞板、万用表、调温烙铁套装、各种器件、芯片，以至开发板。以上材料不需要一次性都买齐，可以按照当前学习的内容分阶段购买，经济条件有限的同学也不用担心，以上材料的开销除开发板之外都不贵，可网络购买。对于开发板，可以买学长学姐的二手板卡，能过测试就证明板卡是OK的。

有了学习材料，就要学以致用，例如今天学习了三极管做开关，就可以自己动手画画电路图，然后在洞洞板上实践一下，通过实际 *** 作，加深印象的同时，也能验证自己的设计方案。

3勤于思考和提问，网络如此发达，提问的能力和技巧我就不再赘述了。

三、技能提升建议

如果你进入的是一家规模较小的公司，那么你可能有机会接触各类技术。这是绝佳的锻炼机会，要注意不要特别深入某一方向而不关注其他技术，要知道大牛需要的是多方位的技能。

大公司的话，往往分工比较细致而明确，那就需要在完成自己工作的同时多关注项目组中其他同事遇到的问题，能协助解决最好，不能解决的要关注解决的情况和方法，多蹭经验。帮助别人的同时就是在帮助自己提高，多花时间处理实际问题是难得的经验。

不管在哪种场合工作，一定注意经验的积累，好记不如带墨，要用文字将经验记录下来，将遇到的问题详细描述清楚，没事的时候翻看一下，工作时间长了，你会发现这是一笔难得的财富。

限于篇幅，这里就不再多讲技术的细节了，希望各位读者在技术成长的过程当中都能有自己清晰的学习路径，安排好自己的学习计划，稳扎稳打！

就物联网专业来说，专科的学习程度比较浅显，课程课时比较少，而本科课时比较多，学的比较详细，其他的就是区别就是专科和本科的差别：
1、培养目标的不同：
专科：培养具有某种专业知识和技能的中、高级人才；培养能适应在生产、管理、服务一线和广大农村工作的技术应用性人才；培养掌握一定理论知识，具有某一专门技能，能从事某一种职业或某一类工作的人才，其知识的讲授是以“能用为度”、“实用为本”。
本科：培养较扎实地掌握本门学科的基础理论，专门知识和基本技能，并具有从事科学研究工作或担负专门技术工作初步能力的高级人才。要求学生具备合理的知识结构，掌握科学工作的一般方法，能正确判断和解决实际问题，具备终生学习的能力和习惯，能适应和胜任多变的职业领域，本科教育知识的讲授不仅要向学科的纵深发展，还要注意学科间的横向关系，与此同时，本科教育注意培养学生的科学思维能力、创造能力、创新精神和创业精神。
2、职能结构的不同：
专科：以教学为主要职能。
本科：以教学、科研、成果转化与产业服务为主要职能。
3、知识结构的不同：
专科：横向的职业岗位知识模块，强调岗位业务知识和实践 *** 作技能，理论以“够用”、“实用”为度。比较侧重“WHAT TO DO”和“HOW TO
DO”，集中于改造认识世界的范畴，是相对完整的实践体系和相对不完整的理论体系的统一。
本科：纵向的框架式知识体系，强调课程的整合、学科的完整和综合，注重跨学科知识的迁移。比较侧重〃WHAT〃和〃WHY〃，集中于认识世界的范畴，是相对完整的理论体系和相对不完整实践体系的统一。
4、学科专业的不同：
专科：以面向行业或本地区为主，专业覆盖面较窄，数量较少，社会适应性有限。继续学习的潜能较弱。
本科：以面向行业，面向大经济区域为主，专业覆盖面较宽，数量较多，社会综合适应性较强。继续学习的潜能较大。
5、师资结构的不同：
专科：学士学位为主体，教师以教学为主要任务，对教师的评价主要依赖教学效果，〃双师型〃教师倍受青睐，有影响的学科带头人较少。
本科：硕士、博士学位占较高比例，教师既要教学也要承担科研任务，教学能力和科研能力是教师的评价主要依据，有影响的学科带头人较多。
6、组织结构的不同：
专科：办学规模小、层次少，直线型的统一决策管理。教研室成为教学研究的基本单位。
本科：办学规模大、层次多，管理体系多以直线职能或扁平式体制为主，院系二级机构的权、责放大，项目组形式的团队研究比较多见。
7、办学模式的不同：
专科：入口是学生，出口主要还是学生。教学质量控制体系在校内，开放办学程度要求不高，国际化程度较低，自成体系，较为闭塞。
本科：入口有学生、科研项目，出口则有学生、理论成果、应用成果等多种形式，学术水准要求高，对外开放度较高，社会影响力强。

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