獲數百萬美元Pre-A輪融資，挖掘車聯網大數據的商業價值

前裝車聯網數據在過去都拘囿於車企內部，汽車產業鏈里的各個行業之間又非常割裂。

36氪獲悉，車聯網大數據應用服務公司「優必愛」宣布獲得 Translink Capital 的數百萬美元 Pre-A 輪融資，本輪融資主要用於產品開發和業務推廣。

該公司成立於2016年，同年獲得100萬美元的天使輪融資，投資方是雲天使基金。

優必愛（UBiAi）採用2B2C的商業模式，對車企前裝車聯網原始數據進行預處理和分析，按照安全協議把數據結果導出到私有雲，構建數據模型，以DAAS（Data-as-a-service）的形式賣給保險、金融、售後服務和二手車交易公司，並把一套結合經銷商SAAS和線上客戶服務的數字化平台產品賣給C端車主，向B端服務商收取銷售傭金和數據服務費。

優必愛的創始人兼CEO朱瑞告訴36氪，之所以建立這樣一套以數據為核心的商業模式，是因為汽車的電動化、智能化和聯網化產生的數據有巨大的商業價值、正在深刻改變汽車行業、推動其轉型升級。

「在目前主流的3G網路下，一輛智能汽車的T-BOX（Telematics BOX）可以採集60到100個維度的數據，有些新能源車可以採集多達200個維度的數據，而在4G網路下，數據採集可達400到500個維度，這些數據包含車裡所有的實時關鍵部件、ECU狀態和診斷信息。」朱瑞表示。

雖然現在還不能通過前裝車載設備診斷事故車輛的外觀刮蹭，但朱瑞表示，到了5G時代，所有車都標配數個攝像頭、車與車之間互聯，可以互相識別對方車輛的外觀情況，使得保險自動核賠成為可能。

然而，這些前裝車聯網數據在過去都拘囿於車企內部，汽車產業鏈里的各個行業之間又非常割裂，這導致保險、金融、維修、二手車交易等B端服務商在開展業務時，需要通過大量的後裝設備和人工來審核車損、評估風險，這些複雜流程產生的金錢和時間成本，最終是由C端車主買單。

這在保險理賠上體現得尤為明顯。因此，優必愛現在所做的，是通過前裝車聯網數據分析，向保險公司提供具有用戶畫像、風險評估、輔助定價、事故還原、損失預測、自動理賠、維修追蹤、風險預警等功能的DAAS，可以大大提高事故處理和理賠效率。

按照同樣的邏輯，汽車金融公司也可以利用優必愛提供的用戶畫像、行駛軌跡分析和風險預警等數據服務，提高風控能力和降低壞賬率。

「因為現在車不好賣了，基本上只要有客戶願意貸款，金融公司都會貸，不然賣不出去。因此，前置的風控變得形同虛設，而售後的風控就需要加強，」朱瑞表示，以前這些金融公司是偷偷在車裡裝幾個外置GPS定位設備，但這些設備電量有限，要想在2-3年的貸款期內一直保持信號，上傳位置信息的頻率只能減少到每天幾次。但如果打通前裝車聯網數據，丟失車輛追蹤的問題就可以得到解決，用戶異常行為也可以進行實時預警。

而對於二手車交易來說，現在的智能網聯車，特別是新能源車，從新車銷售的第一天起，所有車輛數據和充電情況都是透明、可追溯的。因此，在評估車輛殘值時，所有人都會得到一個清晰、客觀的評估報告，二手車交易就可以基於汽車產品本身的真實情況來進行，而不用像以前那樣依靠平台規模和第三方測評才能進行。

目前，已經有近20家車企向優必愛開放車輛數據、建立數字化業務合作，這些車企以合資品牌為主。

談及優先合作合資品牌的原因，朱瑞表示，他從2012年到2015年在賓士負責車聯網業務期間，意識到像賓士這樣的合資品牌已經早早開始規劃車聯網數據的應用和變現增值，並且，他們認為中國市場會是最早實現車企數字化轉型的市場。而與之相比，國內車企的數字化轉型戰略則略顯混亂。

當然，車企也不是一開始就願意開放數據給優必愛。2016年，該公司剛成立時，其主業是給車企做內部數據分析項目，包括分析用戶畫像、分析中國用戶駕車習慣，以輔助判斷哪些車型需要改進、新車型是否有系統性缺陷，從而防止召回事件發生。

當與車企建立互信之後，優必愛從2017年開始打通數據服務與保險、售後及金融業務，與平安等五家保險公司完成了建模和系統對接。

朱瑞稱，2018年中旬，他們開始商業化落地了面向B端客戶的車聯網數據DAAS服務、面向C端車主的線上線下數字化營銷平台，通過全國8個品牌的近30家經銷商、服務了超過4000位車主。

該公司今年計劃在全國搭建幾十人的城市經理團隊，為全國12個省的500家經銷商提供數字化服務，並增加智慧售後和智慧金融業務，預計服務50萬車主。2020年，他們計劃落地1500-2000家經銷商，2021年落地5000家經銷商，服務5000萬車主。

朱瑞稱，隨著業務落地，今年預計收入2億元人民幣，並實現盈虧平衡。

談及為何此前都是以美元融資，朱瑞表示，未來的車企不會再是傳統生產製造型公司，而是數字化服務型公司，這種轉型是全球市場都在進行的事情，以後他們也會考慮向海外市場拓展業務。

朱瑞曾是賓士車聯網團隊負責人、文思海輝汽車雲計算和數據業務副總裁、北京大學MBA。該公司的首席人工智慧科學家是物聯網數據分析和人工智慧專家，在Google和Uber有超過12年的工作經驗。

來源：36氪

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