不知从何时开始，「大数据」这一词已悄然成为我们的常用词汇，它似乎无处不在，存在于各行各业之中，发挥的作用越来越重要，但它的不成熟之处也开始慢慢凸显，其中，包括在汽车领域的应用。

一直以来，汽车产业都有产业链长、波及面广、带动效应强的特点。近些年随着汽车开始由「传统车」向「智能车」转变，汽车产业的边界更是进一步扩大，甚至远远地超出原来传统的边界，人工智能、大数据、云计算等，都成为了汽车产业里的核心力量，未来汽车将不再单纯是一个交通工具，它成为了手机之外的搭载各类应用软件的第二大移动终端。

但即使目前汽车大数据时代已经发展到能够让人直接感受到的状态，却并没有多少人真正意识到，大数据究竟在汽车行业有哪些创新应用？这些应用对普通消费者又产生了哪些重大影响？

大数据时代的汽车应用

汽车大数据的来源主要包括人、车、环境。虽然目前车与环境的数据正变得越来越多，但最重要、最具变现能力的数据来源依旧还是以人为主。其中的人不一定就是车主或驾驶者，也包括乘客。从种类上看，大数据不仅包括传统的统计数据，还包括实时、连续发生的交易数据、行为数据、传感数据等。比如汽车消费者的身份数据、汽车消费者的各类交易数据、汽车消费者的行为数据等。

同时，这一系列数据又可以被不同的数据采集者建立起某种合作关系而实施数据共享，并进行二次开发形成极具商业价值的数据。比如，哪种品牌的汽车，在哪个城市，哪个年龄段中最受欢迎，他们的工作、生活与出行半径有何特点，最喜欢去哪些地方消费，消费频率、消费金额以及最喜欢的支付方式是哪些，购买习惯如何、对价格是否敏感等等。

对汽车厂商或数据掌控方而言，数据就是无形的资产，只需进行深度挖掘与分析，便能创造出源源不断的利润，也可达到抢占市场先机的目的。在汽车领域，汽车大数据已被应用到了汽车生产制造、销售、售后服务领域的方方面面，而车联网、共享出行、无人驾驶等这一系列全新出行概念，也已逐渐从厂商，传导至终端消费市场。

广大消费者也确实在大数据时代得到了诸多便利与完美的消费体验。比如，车联网的推广与普及迅速提升了智能车载语音交互与车载导航系统的体验；共享出行不仅让无法承担私家车费用的人有机会用车，还减轻了交通拥堵，解决了诸多私家车主停车难等问题，所有这些，无一例外都会大大节省人们的时间成本，给出行和生活带来极大便利。

然而随着新技术的不断涌现，数据的海量增长，消费者的日常生活、购买等行为轨迹越来越多地被记录和映射到了网络、手机传感器上，消费者正成为一个个「数据人」、「透明人」，个人的数据安全和隐私遭受到了前所未有的威胁，非法获取、买卖个人信息，商家利用数据跟踪和挖掘技术，对消费者实行差异性交易价格以及其他交易条件的情况也开始愈演愈烈。

「大数据杀熟」现象有多普遍？

2021年春节期间，上海复旦大学孙金云教授带领团队做了一项网约车出行调研。团队20余人在北京、上海、深圳、成都和重庆，花费5万多元收集了常规场景下的800多分样本，得出一份打车报告。

报告显示：苹果机主更容易被专车、优享这类更贵车型接单。如果不是苹果手机，则手机越贵，越容易被更贵车型接单。在优惠层面，苹果手机获得的优惠也要比非苹果手机更少。另外调研当中还发现实际支付车费比预估费要高，而这样的情况占比高达80%。2020年相较2017年，乘客打车等候的时间明显变长，打车费用上涨14%。调研团队认为，「熟人」打车比「新人」贵；打车人越多，打车费越贵；此外，人多排队时，加价即可插队。

这份报告发出之后，瞬间在网上引起热议，大部分人都对「大数据杀熟」现象感同身受、愤慨不已，却又无可奈何。

因为就技术层面而言，企业设计出这样的软件，难度并不大，却具有较强的隐蔽性。于普通消费者而言并不一定能即时发现，就算发现了，如若投诉平台，或许得到客服的一番应付，乃至于被几张补偿券所敷衍；如果考虑起诉，或许最终可以认定平台涉嫌「大数据欺诈」，可由此付出的时间成本和委托律师的花费确实大多数人无法承受的，且也只能根据个案得到公平。

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