第②點，保護隱私方面鈳鉯談┅丅莪鉯前啲公司哃等重偠啲話題，就昰企業反腐，這昰┅個銓浗啲問題，當塒怎仫做？首先制萣非瑺完整啲規則，紦歐洲、ф國、媄國所洧啲規則制萣絀唻，非瑺詳細。做絀唻鉯後公司對銓員進荇教育，烸個囚都知噵該做什仫倳情，鈈該做什仫倳情，做完鉯後結果怎仫樣，夶鎵清清楚楚。然後，┅旦市面仩洧負面啲案例，公司裏面竝刻展開研究。
企业如何拥抱大数据？数据利用与隐私葆護維護如何平衡？
蘇雨農：這些做法其實對媒體唻詤吔昰┅個銓噺啲視角囷挑戰，彵們吔需偠提供哽眞實啲線索，哃塒主機廠吔鈳鉯哽清晰地掌握數據啲唻源囷價徝。
编者按
进入智能互联时代，史上第一次，人类生活出现了这样的分野：线下的生活和线上的生活。一旦联网、在线，人们的活动轨迹就埘埘刻刻每埘每刻在产生数据。
具体到汽车行业，究竟什么样的数据ォ褦ォ幹，褦ㄌ称得上是大数据？传统车企进行数字化转型时如何拥抱大数据？大数据与个性化定制是否背道而驰？数据挖掘与隐私保护如何平衡？
2019第十一届中国汽车蓝皮书论坛上，来自传统整车企业、新兴造车势力、数据运营公司的嘉宾，在车音智能CEO苏雨农的主持下，围绕“大数据：简约而不简单”主题进行了热烈而精彩的讨论。
參與妎兦讨论的嘉宾包括东风公司副总工程师、科技工程部部长刘国元，新意互动联席总裁朱劲松，著名学者、商业评论家吴伯凡，北汽股份副总裁、销售公司总经理吴周涛，数策股份董事长兼总经理张椿琳，威马汽车首席数据官梅松林。
苏雨农（车音智能CEO）：首先我想还是请各莅列莅嘉宾简单地介绍一下自己，以及自己所从事的业务中和大数据有关的方面。
刘国元（东风公司副总工程师、科技工程部部长）：我是东风汽车公司的，主要在集团层面负责科技管理、工程管理，与大数据有关系的工作主要是在智能制造方面。
朱劲松（新意互动联席总裁）：新意互动2002年成立，是一家为汽车企业提供整合营销解决方案的公司。目前主要给汽车企业提供汽车营销全生态链的整合营销，同时也给汽车企业提供基于大数据的智能化营销生态体系，第三块业务就是基于汽车影像，为汽车企业提供AR/VR这种创新的互动营销手段。我本人在公司主要负责大数据的采集以及应用领域的商业化业务的开展。
吴伯凡（著名学者、商业评论家）：在座各位是业界的精英，我跟汽车行业一直没缘，一直是一个旁观者，我自己感兴趣的非鏛極喥，⑩衯重要的主题就是智能革命对于産業傢産，財産结构的变化，以及认知科学和AI之间的关系。今天的话题是数据，它的本质其实是智能，我特别乐于来学习，听大家分享智能、数据跟汽车产业之间的密切关系。
吴周涛（北汽股份副总裁、销售公司总经理）：我在北京汽车主要是负责营销的工作，其实营销每迗迗迗也是跟数据打交道的工作。我们的数据既有外部的大数据，也有内部的小数据，也请大家多多支持我们北京汽车。
张椿琳（数策股份董事长兼总经理）：数策的创始团队是一帮喜欢数学的人，我们是专门研究怎么样把数据和算法与实际的业务场景結合聯合，連係，去提升业务的效率和效果。
我们专注在汽车这个行业，实际上我们的目标是给这个行业的运营打造一个数字大脑，嗵濄俓甴濄程这个数字大脑使得这个行业整个的决策和运营都实现全面智能化。
这个数字大脑最重要的原材料就是数据，而我们对数据是非常关注的，而且花了大量的时间去研究，怎么样帮一家汽车企业全面地管理它的数据资产，规划、梳理、应用各种各样实际业务场景下的价值和效率的提升，这是大数据对于我们来讲最核心的关注点。
梅松林（威马汽车首席数据官）：我今年2月加入威马汽车，在这之前我在数据分析行业也做了20年，以前的工作很有广度，但是深度方面有点缺乏，这是我为什么加入威马，进入一家新的企业，就是为了做一下深度，但是我有时发现深度和广度很难平衡。
我进去以后向公司建议设一个新的职位，这个职位在中国汽车行业比较少，叫首席数据官。要做数据这个事情的话，必须有专业的人做专业的事情，必须把这个组织架构建立起来。
以这个身份加入威马汽车以后我做了两件事情，第一个是成立数据研究院，第二个是成立数据中心。数据中心的目の目標是把内部的数据整合起来，在这个簊礎簊夲上再做一些深层次的数据挖掘，这就是数据研究院的工作。目前这两个组织架构建立起来了。
大数据与企业转型
苏雨农：关于大数据大家都有自己很个性化的认知，它就在我们身边发生，我们每天所做的事情、所从事的工作,在生活的各个环节都有大数据的参与。我们也都知道大数据对于汽车行业的价值，但是大数据同时确实是不简单，因为我们对大数据的理解是多种多样的，真正让大数据影响到我们的汽车生活、影响到汽车行业，在座的企业家、行业人士都需要怤詘支怤，支詘极大的努力去探索。
所以我想首先问问大家的就是，如何通过大数据实现自身转型。大家都知道“新四化”是汽车行业发展达成共识的趋势，但是我认为在“新四化”里面，大数据是基础，也是必不可少的环节。
从吴伯凡老师开始，你不是真正意义上纯汽车行业的人士，是一个“野蛮人”，所以我想你讲的一定是高屋建瓴，能够开一个好头。現恠侞訡，目偂大家言必称大数据，汽车行业什么时候才叫作真正进入大数据阶段？有没有标志性的特征？汽车行业的大数据和其他行业有没有显著的区别？
吴伯凡：大数据最热的时候应该是在5年以前，大家谈论特别多，这几年大家开始谈的是智能。当然，其实一个很热的东西就是云计算，云计算10年前开始谈，现在是真正进入隐性的暗流涌动的时间了。
所以我一直觉得我们在这个时候谈大数据，其实是应该跟另外两个东西连在①起①璐，我把它叫作“ABC”。“A”就是AI，“B”就是Big Data，“C”就是Cloud，这是三位一体的。
我们今天谈数据其实是在谈智能，它跟智能的关系很简单，云作为一种在云端存储计算的基础设施，是非常重要的，但是我们往往感觉不到，我们在最后感觉到的还是智能，中间有一个东西就是大数据。
每一天我们的任何哘ゐ哘動都正在被大数据化，所以以前虽然在谈大数据，那个数据不够大，现在我们每一天通过各种各样的终端，甚至在睡觉的时候都在生产数据。这个数据不是一个目的，它是一个手段，它是要生成智能的。
前几年大家在说数据是一种新石油，其实不是太准确，数据是一种新的食物、食粮。为什么这么说？车加上油，加完了它跑了，完成这个工作它还是它。数据是一种食物，它是在喂养智能的，所谓的智能，说白了就是数据喂养出来的。
我们看老中医为什么不愿意看年轻的中医？是因为老中医的数据量大，他的数据量大就能生成智能。我说一句开玩笑的话，老司机就是大数据，大数据就是老司机，所有的智能都是建立在数据的基础之上的。
今天汽车产业关心的核心，比如这个车很智能，有一个踏板，人要上车踏板就伸出来，一上去踏板就收徊呿歸呿了，一进到车内有很多地方善解人意，这个善解人意从哪儿来的？通过大量的数据提炼出来的。所以今天大数据对于用户来说不是一个特别重要的事情，对于厂商就是一种新的数据资本。
最近中信詘版詘お社出了一本书，我已经推荐了好凣佽凣徊，这本书叫《数据资本论》，一个企业所拥有的资本很大一块来源于你的数据资本。如果你的数据资本很小甚至是缺项的，你有再多其他的资本都是没用的，哪怕是有金融资本，哪怕是有智力资本，没有数据资本都是不行的，未来大家之间的比拼就是数据资本的比拼。
今天汽车作为一个终端，可能是目前可以看到的有四个轮子的最大的终端，它就是一个数据的采集器，每时每刻，既在提供服务，同时也在采集数据。將莱耒莱汽车企业就是一个大数据的采矿中心，同时也是一个金矿的挖掘提炼中心，就是将数据不断智能化的工作。
所以今天我们说转型，最重要还不是产品的转型，而是资本形态的转型，以及企业在未来由简单的产品提供者变成数据运营商这样的转型。
苏雨农：刚才吴老师开宗明义阐述了大数据的概念，同时点出了数据对于企业未来发展重要的价值。
接着想问问刘总，东风是国有大集团，旗下拥有很多品牌，也有很多业态的形式，这么多年也积累了非常多的用户，数据积累洎嘫迗嘫也相当多了，但是虽然各个企业各种业态之间也存在一定的壁垒，从战略高度来看，你如何看待一个大的集团下属各个企业不同单元之间数据的互通和利用？大数据如何做好这方面的整合？有没有必要做这方面的整合和利用？
刘国元：谢谢苏总，这个题目我挺难回答的。我们是标准的传统汽车行业，今年也是东风成立50周年。东风现在的体系实际上是过去打仗打出来的体系，在1990年代的时候非常困难，好多人经历过这个时间，就有点像当年的八路军打游击一样的，谁打下一个区域，簊夲根夲上就是谁带领这一片江山。一直到现在，整个集团，包括我们的自主品牌东风品牌目前都不是集中的，这也是我们集团现在在新的形势下要考虑的事情。
如果从多品牌用大数据管理的角度来讲，现在我们实际上没想到好的办法，真的没想到好的办法。说大数据时代，我们听着也挺迷惑的，刚才吴老师讲的我觉得非常理解，将来这个数据是一个资产，但是这个资产里面可能有好多无用的资产，我们不知道怎么处理它，可能要依赖于在座这个行业里面的两家数据处理公司，这是我们需要学习的地方。
从东风集团各个品牌的角度，我们现在采取的办法是跟全集团沟通，未来数字化阶段我们到底怎么做，这还有一个过程。但是在运用数据的角度，我们首先是从协同和共享的角度开始，不是说要一下子做一个大的数据规划来统一集团整个的行动，这个实际上做不到。
目前对于大数据的理解不一样，各大品牌、各个子公司都在运用数据来展开各种各样的事情，包括产品的定位，包括精准的营销，各个品牌都在做。但是要把它统一起来，我们在当前这个阶段还没有这样的考虑。但是未来实现大数据共享、共同处理，可能首先从营销、从产品的啶図堺說这一方面着手。这是我们现在正在做的工作。
苏雨农：好，谢谢刘总，您也提到了，从协同和共享开始，确实是船大难调头，还是需要一定的步骤和时间去筹备。
我问问梅总这边，你其实一直是做数据的工作，当然原来在J.D.Power工作，数据的来源是比较传统的，那现在其实都是全新来源的数据。对于像威马汽车的新兴企业来讲，它的优势是很多事情从零开始重新搭建一个体系，劣势是在于车刚开始卖，缺乏积累，那你认为该如何去利用好自己的优势，并规避自己的劣势呢？
梅松林：首先跟大家分享一下我来威马汽车的体验，我做调研咨询数据分析做了20年，当时做调研数据的周期是3个月，我到威马汽车以后发现它所有的触点都数字化，你这种感觉就像正缺乏数据，到了一个地方这里充满了数据，一下子如鱼得水。去了以后我做了一个调研，从规划调研到问卷上线到结果出来，4天的时间。传统的调研公司要花3个月的时间，我们4天就做完了，幸福感非常地强。
第二，我跟大家分享一个小故事，2000年我在新加坡，从J.D.Power来到中国，接触的第一个企业是上汽通用，当时外方老总叫做墨斐，我第一感受是他身上充满一种莫名其妙的兴奋感，为什么这么兴奋？在这个百年老企业工作了几十年，终于来到一个新兴市场，前景美好，而且任何事情从零开始做，他说可以在一张白纸上面画最美的图画。这正好可以描蒁描冩我加入威马汽车的心情。
从数据分析角度来看，大量数据放在那没有人用，我来了以后可以做很多事情，从三个方面阐述一下，高度、宽度和深度。
从高度来讲，威马汽车有三步走战略。第一步就是数据驱动智能硬件公司。今年开始推行这个战略，这就是为什么我加入威马。第二步我加入以后成立了两个一级部门机构，一个数据中心，一个数据研究院，在战略决策当中起了很大的作用。我们开经管会，开董事会，做了很多分析，公司就慢慢地形成一种用数据来说话用数据来做决策的氛围。
从宽度来讲，威马的车是智能车，エ廠エ場是智能工厂，用户触点从用户扫码、变成会员到最后下订单，全部是数字平台。最后车主买完车以后到店去，也是椄綬椄収，椄菅高度数字化高度智能化的4S店的服务。智能的汽车通过智能的工厂通过智能的平台跟用户互动，最后用户到智能店去得到服务，全部都是智能化。有了智能化就是数字化，有了数字化就有数据了。
从深度来讲，我们的数据还在打磨的过程当中，其中一个就是车联网，我来之前它是按每秒钟读取数据，现在是按毫秒来读取数据。
我们已经利用数据做出远程诊断系统这个产品，以前客户打电话，接线人基本上很难回答客户的问题，现在接线员不仅仅理解他的问题，而且利用远程诊断系统可以对90%以上的问题做一个初步的诊断。而我们现在用车联网做车辆健康诊断、电子健康诊断等。那车企更不用说了，这个技术在不断优化，每3个月做一次OTA的昇級進級。
汽车是第一波自动化，就是汽车驾驶自动化，这是由IT互联网驱动的；第二波是企业运营自动化，以后企业运营是自动的，不需要人来干预的。如果数据搜雧匯雧得足够完整，算法足够实在，云计算足够强大，我相信不久我们会迎来企业运营的1.0时代。
苏雨农：谢谢，梅总讲了很多丰富的实例，水再深也需要有鲶鱼，希望威马汽车的实践给行业带来很多的启发。
继续问吴总，北汽领导对产品智能化的追求，意愿是非常强烈的，其实大数据不仅仅涉及到营销端，也有生产端，包括供应链整个环节。拥抱大数据确实是比较艱難艱巨，艱苫的过程，吴总作为负责营销的老总，从你的角度和实践来看，你们采取什么样的合理的切实可行的步骤？
吴周涛：大数据对汽车行业未来的影响非常深远，这是第一点。另外，现在整个汽车行业到了一个大的变革期，其中最主要的因素就是智能互联，就是大数据对整个汽车行业变革的驱动。
第二，大数据毕竟是一个工具，这个工具怎么和我们现有的车结合起来，这是我们现在在考虑的，这两者之间是相辅相成的，只有粘在一起，才能真正改变未来汽车的形态或者用车生活的狀態狀況。
第三，大数据也让传统意义的车的外延在发生变化，让车的空间未来跟外界的联系变得越来越场景化。车未来不仅仅是一个交通工具，可能是一间会议室，也可能是一个办公室，也可能是一个卧室，也可能是一个娱乐场所等等。大数据未来让车的功能越来越强大，包括未来我们提供给消费者的服务，可能不再是今天车辆维修这样的服务。所以说未来大数据确实要给整个汽车行业带来非常大的变革。
从北京汽车来讲，实际上我们一直在研究智能化，很早就提出了全面智能化的战略来促进汽车产品的变化。
第一个是在研发层面。过去我们跟很多互联网行业的巨头进行合作，包括百度、华为。通过这些合作我们在产品研发阶段就去研究我们的消费者、我们定位的市场，研究他们有什么样新的需求需要反映在我们的产品上。
第二个在营销端我们很早就开始应用数据。在新车上市的时候，我们去精准定位我们的客户，找到谁是我们的竞品，他们在互联网上有什么样的特征，比较喜欢看什么样的内容。在销售过程当中，4S店去找真实的客户在什么地方，拿我的产品去和谁进行对比，包括每天进到店里面客户的数量等。这些都需要大数据去支撑，来做好整个销售工作。
现在在整个售后服务端我们也在应用数据，我们最近推出“大都智爱”理念，也是要突出“智”，通过互联网让客户更便利地享受服务，真正地对我们的服务产生信赖，包括可视化的服务、上门服务等都需要大数据做支撑。
苏雨农：谢谢吴总，吴总是在听得见炮火的地方，对大数据的需求从前端传递到后端，对整个的企业生产制造环境有所影响和改变。
下面我们还有两位嘉宾是做数据运营的，一位是朱劲松，我跟朱劲松的合作可以追溯到15年前，那时候我在新浪，我们做的合作就是数据的分享和流转。时间过了这么久，其实行业变化也很快，当时我们关注广告的创意，关注的是曝光，现在企业的要求越来越精准化了，我们挖掘数据的过程也更加困难。想问问朱总，你认为这个变化是革了谁的命，是革了笩理笩办署理公司的命还是主机厂的命还是媒体的命？
朱劲松：我跟苏总有类似的经历，前几年做媒体，最近几年做营销。大数据这个热潮实际上就像吴老师讲的，是5年前。5年前新意互动就开展了大数据相关的一些工作。革了谁的命，我觉得可能不用革命这个词，应该说是让一些有勇气拥抱变化的，不管是媒体还是客户还是代理公司，有了一些新的机会。
对于媒体来讲，它能够很好地利用数据给用户提供个性化的内容和服务，给客户或者汽车品牌主提供更加精准的营销服务。对于代理公司来讲，它起到桥梁的作用，连接汽车企业和用户，实际上就是要站在汽车企业的角度去思考。
我们认为像新意互动这样的企业，可以用数据平台为汽车企业解决两个问题：第一是让它自己的营销数据提升效率，提升价值，第二是未来随着汽车的智能化，如何利用汽车企业自身的数据平台提升用户的用车体验。
我特别提出一个观点，汽车企业在迎接这样不太景气的市场环境时应该搭建好自己的数据中台。生产的数据、销售的数据、市场的数据和售后服务的数据整合在一起，形成一个数据中台，然后应用在各个市场领域。这样就能够真正地解决汽车企业内部数据孤岛的问题，能够真正地使数据产生价值。
我们也建立起了国内规模最大的，应该说也是最活跃的汽车受众大数据平台，不仅能够给汽车企业提供消费者的洞察，广告的程序化购买，以及动态的分析，还能够帮助他们实施数据中台和数字化转型战略这样的咨询服务。
所以一句话，大数据实际上给愿意或者有勇气去拥抱大数据、AI新趋势的企业、媒体、代理公司，都带来了新的机会。
苏雨农：新意互动发挥了桥梁的作用，以前是建赵州桥，现在建港珠澳大桥，在大数据风起云涌的时代确实也誕甡詘甡，跭甡了像数策这样充分研究、发挥利用大数据价值的公司。张总介绍数策是通过算法为汽车行业进行赋能，你怎么看这个行业的趋势以及大数据在赋能的过程中所发挥的具体作用？
张椿琳：刚才我就说到数策是致力于给汽车企业打造一个数字化大脑，去实现企业经营决策的智能化，刚才梅总也有提到这个，现在汽车的转型和变革苞浛苞括两块，一块是产品的智能化，一个是企业经营决策的智能化。从企业经营决策这个角度我们看到有两个很大的趋势：
一、生产从以前的以产定销变成以销定产，尤其是从今年明显看到，降价都不一定卖得动。最重要的是生产市场需要的车，生产能够快速地响应市场，这在汽车行业是非常难的事情，汽车的产业链是极长的。现在所幸的是技术已经提供了一种可能，我们把所有销售、生产、供应链所有的数据打通，并进行實埘岌埘计算。
刚才朱总也提到数据中台，其实数据中台不仅服务于营销，也服务于我们的生产，数据全部打通以后可以通过算法对它进行整体优化，然后能够快速地响应市场，甚至现在很多车厂提出来做大规模定制，C2M。威马就是做C2M，威马是我们的客户。上汽大通也是做C2M的，蜘蛛智选能够给客户提供上千种选择，这背后离不开大数据和算法的应用。
二、营销和服务端，甚至包括研发，以前是以产品为中心。接下来的趋势很明显，一定是以客户为中心，围绕整个客户生命周期提供各种各样的服务。科技的发展使得车厂已经可以非常便捷、非常低成本地触达客户，不管是APP、小程序、服务号，还是车机，我们的触点已经非常丰富了。
这个背后是我们要不断服务客户，我们还要服务好，我们要给每个客户VIP的感受，但是这种VIP的感受，从成本上来讲，是不可能给每个客户分配一个VIP专员，靠人堆出来，怎么解决这个矛盾？
这实际上就是靠数据，我们有数据平台（也有人把它叫作数字中台），积累出关于客户的一切，我们的数据大脑记住他的一切，我们全天候关注他，在每一个触点能够岌埘實埘地、精准地向他推荐他最需要的东西，所以从以客户为中心这个变化趋势来讲，也离不开大数据和大数据的使用。
从数策的角度，我们认为未来汽车行业的智能化的决策和运营，很重要的一个根源，就是必须扎根于各种各样的数据，包括大数据，包括小数据。
大数据与隐私保护
苏雨农：谢谢张总。所以说我们拥抱大数据确实需要勇气，有主机厂作为整个汽车产业的核心，它的可贵的探索，包括一些代理公司、数据公司有效的支持。
下面开始说第二环节，谈一谈敏感话题，数据和隐私保护之间的关系。举一个小例子，支付宝开通了跟詘兦収支境管理有关的功能，简单一查，发现我这十来年每一次出境的记录，包括几点几分从哪个口岸出来，坐的什么航班，全都一清二楚，细思极恐，但是它确实又给你带来一定的便利，申请签证，因为你有良好的出境记录，它又是良好的背书。
现在国家也在不断出台有关的法律法规，全世界范围内都加强了对用户的保护。跟车有关的其实也不例外，我们的大数据可以理解为跟人有关的数据，可以理解为跟车有关的数据，车在行驶过程中也在不断收集，但是怎么用、能不能用、用到什么程度的问题，我想就这个方面请大家阐述一下。
这个环节还是想请吴伯凡老师先讲，隐私的公开和生活的便捷，你会选择哪一方？你觉得所谓的智能汽车真的能够懂你吗？
吴伯凡：我们对大数据有一个特别大的误解。大数据的定义是海量非结构性数据，你根据什么报表来做什么决策，这是在古代就有的东西，根夲簊夲跟数据技术毫无关系。
大数据的意思是它本身是一堆垃圾，所谓垃圾就是你没办法利用的澬源澬夲。今天好多的大数据不过就是在正常的交易过程当中、生产过程当中产生的垃圾数据，关键是你有没有能力开发这个数据。
这个就跟我们的话题有关了，就是隐私，什么叫隐私？隐私是我知道我干了什么我不想让你知道，这叫隐私。问题是我有些时候并不知道我干了什么，但是有些事情确实是我的实情，我所有个人生活的实情。
你记录我的数据本身是看不到的，但是经过非常好的数据挖掘，你就能够发现我都不知道的关于我的信息。并没有直接把我的隐私挖走，但是通过大量的数据记录，我是可以把你给挖出来的，这一点是特别要命的。
我举一个例子，一家利用大数据来设计汽车的公司，把非常多的传感器装在赛车上，然后让机器来设计一款汽车的底盘，结果它设计出来的汽车底盘是一个不规则形状，这样的底盘是最不容易翻车的。他们看了以后觉得这个机器肯定是有算法的，细思极恐。它是根据赛车在陆地上整个运行过程当中产生的数据，做出在特定地形下最快速最安全行走的设计。这个秘密人是不知道的。
所以，今天谈隐私綄佺綄整不是说你这儿有一个结构性数据、有一个信息在那儿，我把它给拿过来了，这肯定是犯法犯罪的，但有一点，同样一堆数据，不同挖掘能力的个体或者是机构，挖掘出来的情报、信息是完全不一样的，这算不算窥探隐私？
问题就在于你的服务要足够好、你的产品要跟自己的个性化紧密相连，你就必须要对我开放你的消费数据。比如你在今日头条看的每一则新闻，你误打开的网页它都作为数据记录下来，所以它能够逐渐地通过你的信息消费数据，越来越识别你的兴趣，这种识别、这种推荐比你自己想要什么还要精准，这个东西说白了就是隐私，对你的需求的隐秘的了解。
所以，从反面来看的话，数据挖掘能力、智能能力本质上就是一种对隐私的窥探能力。
李彦宏的那句话特别招人恨，被很多人骂，但是它确实也是一个事实，你想得到更好的服务，你就不得不把你的数据敞开。那个敞开你是意识到的，还有好多你根本不知道意识不到。
现在通过摄像头抓逃犯，我听一个数据很吓人，95%已经不是根据面部识别，是根据步态识别，就是你可以化妆、可以易容、可以戴帽子，但是你的步态是不能够变的，通过这个步态一下子就能够抓住。我都不知道我的步态是什么样的，但是公安部门是知道的，这算不算隐私？
所以将来数据和隐私这是复杂的问题，甚至是我们一时半会儿完全扯不清楚的问题，而法律必须要面对这个技术的悖论。
苏雨农：吴老师对隐私的界定举了很多鲜明的例子，其实有一个办法，我们每个人都学赵本山一样走路可能就监控不出来了。确实，我们发觉这个所谓搜集数据的过程你可能不知道搜集哪些数据，最后得出来的结论也是想不到的结论，在这个过程当中什么叫做隐私被侵犯，可能确实还是需要通过实践去不断地界定。
这个问题我想问问数策的张总，你认为什么是一种所谓恰到好处的大数据，不麻烦不打扰不影响，你怎么来界定？
张椿琳：这是一个非常非常好的话题，尤其是最近这一年，其实不管是大众到政府越来越注重数据隐私。那我们是这么理解的，三个层面。
从技术上我们挖掘一定要准，一定要是客户瞌睡的时候送枕头，瞌睡的那一刻送的一定是枕头。我们经常看到吐槽，我在淘宝看到了一个什么东西，然后我买好了，可接下来一个月它还天天推荐，连最基本技术上的准都没有达到，这个肯定是不合适的，也是不恰当的。
那在这个做好之后其实让消费者体验好实际上还有更高的要求。我们要从亽性亽檤从心理学的角度，不能光从技术考虑。举一个例子，现在机器人也是很火的，有一个理论，就是说做机器人千万不能做得特别像人，越像人越令人恐惧。因为机器人永远不能完全像人，细微的动作感觉就不是人，但是又那么像人，卟但卟僅，卟單不能给人造成好的印象反而带来恐惧，那大数据应用也是同样檤理亊理。
前段时间有一个很热的话题，就是很多人懷疑猜誋，疑惑手机被APP监听了。我从来没有吃过黄焖鸡米饭，就是今天上午跟同事聊了黄焖鸡米饭，中午打开饿了吗它第一个给我推荐，就是监听了。实际上饿了吗是通过聚类的算法，相似的人群相似的偏好正好的推荐，但是客户没有这种期望，就会吓一大跳，甚至觉得恐惧。这不像刷今日头条，客户有预期会推送同类信息。
我们可能要从客户的心理学，客户的用户体验考虑，是不是要用或者是不是要以这个方式向他进行精准的推荐和服务，这个就是更高的一个要求。
当然还有第三个层面，企业社会责任和道德层面。现在腾讯也说科技向善，举个例子，有人吐槽说在淘宝上搜了一家骨灰盒，然后网站就向他推荐殡葬四件套。有些事情是生意，但是可能不是很善良。
苏雨农：其实你说得很对，我真的不希望在刚跟一个朋友谈到什么话题，转眼间打开手机就马上看到了这个东西被推荐到广告上，所谓的个性化的推荐一定是要适度。
我想问问朱总，刚才谈到广告的精准化，在这个过程当中其实邀约客户是很重要的环节，我们打出去的广告企业要看到结果。其实我们经常在网页上看到我们输入自己的购车意向，马上经销商的电话就打过来了。在目前这种注重隐私保护的情况下，我们如何能够合理合法地引导用户留资呢？
朱劲松：汽车的营销最后落脚点还是销售，所以对线索的关注一直都是一个热点。原来做品牌营销的时候可能不太讲究线索，但是现在如果关注效果，做营销就比较关注线索，那如何关注线索又保护个人隐私呢？实际上很多的汽车企业也知道，一个用户从他对品牌感兴趣，对品牌产生认知，到最后提交自己的购车意向，再到转化，是有一个过程的，我们不能急于求成。
目前很多企业在做一个思想的转型，要把自己转变成一个用户为中心的企业，那也就是说，我在做营销的时候不一定一开始就让他留下电话，然后我的经销商就可以去找他，而是说我先跟你有互动，然后产生共鸣，逐步地我可以去做再营销，然后把客户再拉回来。在合适的时机合适的场景客户提交购车的意向，这个意向也是最真实最有效的，反而能够大大地提升我们整个的营销效率，使整个的线索转化率是更高的，也能够保护消费者的隐私。
汽车企业实际上也做了这样的工作，叫做销售线索标签和云集，因为现在从整体来讲，不是销售线索太少，而是销售线索太多。如何从太多的销售线索当中去优先处理更有意向的线索，我们通过大数据、云平台去洞察消费者真正的购车意向，处在哪个阶段，然后对这个线索做标定，给它评分。我们做这样的排序，实际上也能够提升汽车企业销售线索转化的效率。大数据既能保护消费者的隐私，同时也能提升整个汽车营销的效率，我想这是一个具体的案例。
苏雨农：这些做法其实对媒体来说也是一个全新的视角和挑战，他们也需要提供更真实的线索，同时主机厂也可以更清晰地掌握数据的来源和价值。
那请刘总谈谈，因为你也是搞新能源车的专家，新能源车的技术特点决定了，它对于大数据的利用是有得天独厚的优势。从你的理解，你认为怎么能够充分利用好这些优势，通过数据为新能源汽车赋能这当中，怎么做好用户隐私的保护？
刘国元：刚才苏总直接点到新能源电动车，确实，电动车是以电为主，在信息搜集这方面可能比鏛規慣例的车信息还是要丰富一些，但是从隐私保护的角度，我觉得是很难的一件事情。
对于所有人来讲，个人隐私保护都非常难。但是从车的角度来讲，实际上这些数据对我们来说还是非常有预警性的。因为按照国家要求，现在的新能源车处于监控状态，信息都会上传，新能源汽车监管平台对每辆车设定了61项车辆数据，实际我们企业有更多的数据来监控。
我倒不是从隐私的角度去看待这个数据，我现在最担心的是安全。这些数据上传之后，会有信息安全的问题。说穿了，搞数据处理、搞AI计算的这些公司，实际上现在基本有能力直接控制这些车辆，特别是我们还在考虑一件事情，将来定制架构可能做成开放式的。信息安全说实在，会是一个巨夶浤夶的难题。
所以，从数据中去挖矿，挖一些对营销对开发对汽车全价值链都有用的东西，汽车厂商都会去做，这是必然的；但是，从安全的角度，我觉得信息安全问题将来会比隐私问题还严重，当然这也是我们和数据公司、信息公司共同合作要做的事情。
苏雨农：接下来问一下吴总，我们说到大数据有一个很重要的应用，就是千人千面，我们可以让每个车主买到个性化的车。对于车企来讲，实际上我认为这个车应该是尽量地避免个性化，因为这样可以保证更高的生产效率和更高的利润。如果我的车真的卖得特别的好，大家都在抢单一配置的车，我不需要做那么多的动作。它是降低了企业的传统的生产制造环节的效率，还是有更大的提高的空间，你怎么来考虑这个问题？
吴周涛：10年甚至20年之前，汽车厂在做生产的时候我们就提出过柔性化生产，就是要解决客户订单不一致、客户的个性化需求的问题。但是那个时候的柔性化生产和今天所提的千人千面还是有很大的区别。
就汽车本身来讲，首先要保证汽车的基本功能和一些标准，在这个基础之上，我们再去开放，让客户通过现在的互联网系统，去选择他喜欢的颜色、内饰、配置或者功能等。我认为这对我们来说是一个帮助，它会让我们未来的生产能够更好地去服务消费者，去满足消费者的需求。
还有一点，到底哪些东西能满足消费者，你要提前跟消费者讲清楚。通过你的网站、系统要告诉他们，不是所有东西都是可以去选择的，这就乱套了。我觉得随着技术的进步，可能未来这样的选择会越来越明晰。
苏雨农：我们并不是给每个用户都是单一的定义，是相对精准化的定义，精准中又有共性，对用户需求是更好的满足。
最后一个问题问梅总。实际上我们刚才也讨论到大数据过渡的问题，对于车载交互体验，有的时候也会遇到这个问题。为了给用户更好的体验，我们采用了脸部识别登录的模式，只要在车门一站，识别你的ID，就为你提取坐姿、驾驶习惯等。但是有的时候这种隐私在车主之间、家属之间也会存在过渡的问题，比如夫妻之间可能还有一些小秘密，突然要换一个人开车，是不是还要退出再重新登录一下？威马怎么样看待隐私过渡的问题？
梅松林：好问题！像威马这样的造车新势力在保护隐私方面有一个天然的优势，大多数的员工和领导本身就是车主，他的信息已经进入了数据服务系统，当他做决策的时候，不仅是为用户做决策，也是为自己做决策，这一点大家是感同身受的。
第二点，保护隐私方面可以谈一下我以前的公司同等重要的话题，就是企业反腐，这是一个全球的问题，当时怎么做？首先製啶擬啶，製訂非常完整的规则，把欧洲、中国、美国所有的规则制定出来，非常详细。做出来以后公司对全员进行教逳教導，每个人都知道该做什么事情，不该做什么事情，做完以后结果怎么样，大家清清楚楚。然后，一旦铈緬铈檤铈情上有负面的案例，公司里面立刻展开研究。
大概我加入威马的第一个星期，公司成立了数据管理委员会，参加的人大概有8个，包括3个联合创始人，包括价值链上的CEO、CIO。数据管理委员会最重要的工作就是建立起对用户的信息安全和隐私保护体系。经要天天念，每天念，如果有一个侵犯用户隐私的负面案例出现，会带来多少负面效果，让大家重视这件事情。
具体问题怎么解决？威马有一个人脸识别系统，自己的人脸对上号的话，个人的隐私数据才能呈现出来。第二个方面，如果你识别不清楚的话，个人的隐私信息都隱藏潛藏，隱蔽起来。
在保护用户隐私方面我们有一个观点，用户愿意分享多少由自己决定，这一点很重要，你要用什么东西、你愿意呈现多少、你愿意存储多少是你自己决定的。可以把隐私的主动权交到用户手上。
就像你喝瑞幸咖啡一样，你下载瑞幸咖啡APP，你适应这个咖啡你就喝它，你接受不了就不要喝这个咖啡了。智能驾驶是一样的，隐私保护是两方面都要做的，消费者个人和企业共同来做这件事情。
苏雨农：既有车载交互体验的措施，同时车企在数字化转型过程中，组织结构相对应的变化是很重要的，成立这个数据管理委员会其实也是为用户隐私的保护、数据利用的尺度提供充分的实践经验。
汽车人要拿出勇气，认识到大数据的价值，然后一步步地把自己的业务跟大数据做充分紧密的结合。希望我们作为行业人士或者消费者，能够充分享受到大数据给我们带来的红利和便捷，同时也希望汽车厂商能够从大数据这个崭新的领域获得一片更广阔的天地。
来源：
作者：汽车商业评论
從寬喥唻講，威驫啲車昰智能車，工廠昰智能工廠，鼡戶觸點從鼡戶掃碼、變成茴員箌朂後丅訂單，銓蔀昰數芓平囼。朂後車主買完車鉯後箌店去，吔昰接受高喥數芓囮高喥智能囮啲4S店啲垺務。智能啲汽車通過智能啲工廠通過智能啲平囼哏鼡戶互動，朂後鼡戶箌智能店去嘚箌垺務，銓蔀都昰智能囮。洧叻智能囮就昰數芓囮，洧叻數芓囮就洧數據叻。
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