前几天，和一位研究交互设计的专家聊天，他向我谈起未来产品设计的两个变化：随身性与自然性。所谓“自然性”，是因为数字世界与物理世界的逐渐融通，人与周围物体的交互又回到了比较自然的状态，比如语音输入、人脸识别、眼控技术，体感控制等等。

这时我的脑子里忽然想起一年前和一位研究互联网金融的学者的聊天，当时他煞有介事地说：“我们正站在这样的拐点上，互联网的人化，科技的人化。”“越科技，越人文”，从产品到服务，到互联网到物联网，人类似乎开始回归自我，在科技的赋能之下，用最原始的感官去体验世界、控制世界。

物联网是这一变革的重要背景。6月11日，在北京举办的IBM物联网峰会上，据IBM中国研究院原院长沈晓卫介绍，物联网已发展到3.0版本。1.0时代，核心是构建物联网系统，如何感知物理世界，并将信息存储到数据中心。2.0时代，核心是构建通用的物联网平台，采用多样化的物联网处理技术，在平台搭建不同的解决方案。眼下的3.0时代有两个特征，1.物联网与云计算技术的深入融合；2.物理世界的模拟技术，将更多被应用到物联网之中。Insight！Insight！最关键的是如何利用基于物联网数据的大数据分析能力，产生可执行的洞察力。

物联网的数据源至少有三个：智能设备、企业业务系统数据、互联网数据。互联网数据包括社区媒体数据，和物联网更相关的天气数据、交通数据、地图信息等等。这些来自互联网的外部数据结合智能设备的数据，再整合企业内部的ERP、CRM，企业工业自动化的各种业务流程与企业信息，形成真正意义上的物联网大数据。

等等！我们要谈论的不是车联网吗？没错，车联网只是物联网的一个典型应用而已。时至今日，很少有人怀疑以下两个观点：共享经济，使汽车更多作为一种服务而不是产品使用；自动驾驶已成为汽车产业发展的必然方向。事实上，上述转变也是车联网发展的自然结果。

据统计，到2020年，80%的新售车辆将具备联网功能。尽管如此，通往自动驾驶之路并非坦途。在IBM中国研究院物联网及服务研究总监孙伟看来，实现自动驾驶的商业化，至少还要解决如下几个问题：

1.技术方面。传感器技术以及具有认知能力的数据分析研判能力仍需提升，以加强车内智能化的实时分析能力。如何将高效的数据网络和通讯网络叠加到所谓的流计算上，与互联网上其他信息融合之后形成真正意义上的大数据，在毫秒量级产生对数据的理解，在秒量级返回车内影响汽车驾驶。

2.如何搭建围绕相关领域的商业模式，把更智能化的信息服务产品与具备商业模式的运作体系整合在一起。

3.产业的整体协同。除了汽车工业，交通管理、基础设施及相关联不同类型的企业同样需要协同作战。

那么在实现汽车自动驾驶的产业化之前，车联网能带给我们什么？

最传统的车联网应用，是应急救援和车载导航系统。据孙伟介绍，经过15年的发展，车联网已处在一个非常关键的变革阶段，新的变化来自技术革新与商务模式创新。

近年来，传感器技术不断提升。据称，新型激光雷达能够支持车车联网、车路协同及车辆在道路上的精准定位，精度高达厘米级别。新型传感器产生的大量数据，将通过4G宽带无线网络传输出去，与交通数据、天气监测数据等互联网信息整合起来，再通过实时的大数据运算，辅助司机的驾驶决策。

此外，汽车工业开始从纯硬件（车辆制造的商业模式）演化为以各种服务为补充的多元化业务模式。城市拥堵与环保问题，使拥有一辆汽车的社会与环境成本越来越高。车辆共享服务应运而生，与风靡全球的Uber、国内租车公司不同，IBM帮助德国戴姆勒开发的车联网公司Car to go，其业务模式为直接与整车厂合作，并且以车主自主驾驶为主要使用方式。除了车辆共享服务，司机驾驶行为数据的收集分析，催生个性化汽车保险的增值服务；车辆与互联网的对接，催生以位置为中心的电商营销服务。

可以想象一下即将到来的驾驶场景。当我们驱车行驶在道路上，驾驶辅助系统会根据前方实时路况乃至当前区域天气状况，告诉你前方有雷暴天气，注意安全，或者前方交通拥堵，重新优化线路。此外，我们并不知道的是，车辆会根据实时路况信息，悄悄优化调节汽车的变速箱控制、油门踏板，以降低油耗。