全球最大的汽車製造商組建區塊鏈聯盟:寶馬、福特在列
全球四家最大的汽車製造商聯合技術供應商和初創企業,組建了專注於在汽車行業應用區塊鏈技術的聯盟,這是有史以來該行業規模最大的聯盟。
據週二報導稱,移動開放區塊鏈計劃(MOBI)已經公佈了包括寶馬(BMW)、福特(Ford)、通用汽車(General Motors)和雷諾(Renault)在內的創始成員。此外,汽車零部件製造商博世(Bosch)和ZF,以及主要公司埃森哲、IBM和區塊鏈公司Consensys,超級賬本(Hyperledger)也名列其中。
因此,儘管該領域在最近(去年,IBM和ZF測試了一個加密汽車錢包)有一些概念證明,但該聯盟可能通過它的廣泛代表性和支援“私有和公共區塊鏈系統的團體參與”來區分自己。MOBI的目標是建立通用標準和API,以實現汽車支付和資料共享,而不是推動一種特定型別的分散式分類賬。這一切都是為了推動一個新的數字移動生態系統,從拼車到自動駕駛汽車,以及兩者之間的一切事務。
MOBI的董事長兼執行長Chris Ballinger表示,他之前在豐田研究所(Toyota Research Institute)工作,在與初創公司進行了幾次區塊鏈的概念驗證之後,他意識到需要一個聯盟。他說,推動這些進步所需的是一個去中心化的商業網路。
“你必須要有關於汽車的共同標準和通用的方式,以進行溝通、識別自己和支付報酬,”Ballinger告訴CoinDesk,並補充道:
“但如果每家汽車公司都在努力開發自己的汽車錢包或自己支付通行費的方式,或者提供拼車服務,那就行不通了,這是空想的計劃。”
當他在豐田(Toyota)任職期間創立了一個羽翼未豐的聯盟時,Ballinger的公司是唯一一個有這個想法的汽車製造商。儘管如此,這一概念似乎已經獲得了一些動力,MOBI和其他30個合作伙伴佔據了全球汽車生產70%的份額。
Context Labs的執行長Dan Harple正在與Ballinger密切合作,他說,新聯盟的第一步將是建立一個“最低可行的生態系統”,以獲得網路效應。
他們將開展成員會議,在諸如車輛身份和資料跟蹤、拼車、移動商業生態系統,以及自動駕駛和人類駕駛的資料市場等方面形成專案團隊。
網際網路的原罪
總的來說,MOBI聯盟可能是汽車行業產生的第一個協調一致的反饋,即圍繞汽車產生的資料是一種有價值的資源,區塊鏈可以幫助汽車行業自身控制和管理這些資料。
退一步說,資料缺乏良好的所有權,這意味著它最終會成為大型科技公司的資料倉,成為準壟斷企業,然後擴張得越來越大——麻省理工學院(MIT)的Michael J. Casey (CoinDesk專欄作家)稱其為“網際網路的原罪”。
不過,雖然汽車是蘋果(Apple)、谷歌(Google)和亞馬遜(Amazon)爭奪的下一個資料戰場,但MOBI認為區塊鏈提供了一個強大的去中心化工具。此外,這些資料一旦被共享,就可以給社會帶來好處,比如改善道路安全,減少擁堵。
“每個人都想要那些資料。蘋果有他們的汽車遊戲,亞馬遜把Alexa裝載在車裡,Microsoft Azure有他們的汽車系統,而谷歌全部都有,”Ballinger告訴CoinDesk,並補充道:
“汽車是下一個大資料戰場。這是一個萬億美元的大獎。”
因此,Ballinger預計未來會有很多資料機會。其中一項是汽車內部產生的資料:普通通勤者每天在車裡花上幾個小時,而且在這段時間裡他們越來越多地使用網際網路——例如,向虛擬助理詢問方向。
“這裡的機會在於,如果你能創造所有權,那麼這些資料最終會由創造者來掌控——無論是個人所有者、車隊運營商或者是運作交通燈的市政府,等等。”Ballinger說。
感測器資料爆炸
MOBI希望利用分散式賬本技術開發的另一種資料更容易獲得。
汽車本身的資料通過許多在它內部和周圍的感測器產生。如今,聯網汽車每小時能產生約25g的資料,而且預計未來的汽車(手動或自動駕駛)將會增加數個數量級的資料,比如光探測和測距(鐳射定位器)。
“有了這些豐富的感測器,汽車將產生大量的資料,甚至5G網路都無法處理,”Ballinger說。“想象一下這樣一個細節,你可以用機器人把一個包裹送到某人的公寓或房子的門口。”
他補充道,將針對汽車與其他車輛談判所有權,碳定價和汙染問題,以及它們使用的能源等等。
所有這些資料點,如果管理和使用正確的話,也會確保大眾在馬路上更加安全。
雖然谷歌和特斯拉(Tesla)在無人駕駛汽車資料方面做了大量收集工作,但Ballinger認為,在開發汽車的道路上還有一萬億英里,確保它們很安全,以及可以處理所有在真實的駕駛情況下發生的問題,如在城市擁堵的交通中駕駛或在高速公路上冒著暴雨駕駛。
然而,基於區塊鏈的系統在這裡也會有所幫助。
在豐田工作的時候,Ballinger參與了一個概念驗證,該概念涉及啟動BigChainDB,它使用區塊鏈來建立資料所有權,這樣就可以在汽車製造商之間共享,然後可以用它來訓練機器學習演算法。根據Ballinger的說法,共享這些資料是我們加快推動安全、自動化駕駛汽車上路的唯一途徑。
“沒有哪家公司能擁有這麼多的資料,而且很快就不將再有,”Ballinger說,並補充道:
“資料可能就在那裡,但沒有人分享它,所以我們得到安全汽車的日子可能比其他任何時候都要遠。”
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