AI浪潮讓大家眼睛看的、腦袋想的都是AI工具和AI應用，卻忘記要建立AI模型前，是需要先擁有數據和資料，才能建構出企業需要的產業應用。

數據是新時代黑金，擁有最多數據且應用的好的企業，像是google、Facebook、蘋果和特斯拉，都是新一代的產業企業巨頭。透過雲端架構收集相關數據，再進行數據歸納，轉化為分析洞察，最後提出相對的建議和優化方式，最終才能產生價值。

甚至有人說，特斯拉不只是汽車公司，也是大數據公司。到底特斯拉如何應用數據呢？數據在特斯拉扮演哪些角色？

特斯拉收集什麼數據?

1. 當特斯拉駕駛和車子產生互動的時候，就會有新的人為操作數據產生，例如：使用方向盤、踩煞車、接聽電話、調整音樂等。
2. 利用車上感測器及攝影機收集的車輛運作數據，包含：引擎、煞車、輪胎、電池運作及充電狀況，和路面狀況和路上阻礙物(像是行人、結冰或是碎石)等。
3. 搭配該次行駛道路的外部數據，像是：地圖、時間點、路況，甚至天氣狀況等。
4. 駕駛本人的數據，也就是基本資料，車款、性別、付款狀況、購買及瀏覽歷史等。

特斯拉數據應用領域

特斯拉從擁有各種不同類型數據，可以應用在各種不同領域。可以提供數據給什麼客戶?數據又可以應用在哪些新商業模式？

車聯網數據

客戶包含 OEM和售後服務、車聯網數據應用、智慧手機應用軟體

1.電子控制元件（ 電子控制元件運行數據/汽車運行狀況、汽車定位及歷史資訊/異常通知及安全、保全和追蹤狀況）

2.駕駛數據（駕駛員位置和歷史記錄/電子元件功能使用和歷史記錄/駕駛的日常、旅遊及內容消費資訊）

汽車使用相關數據

客戶包含電信服務、交通運輸數據、電子元件和駕駛服務等客戶

1.OEM和第一級零件廠、售後服務及維修廠/高科技技術產業

2.雲端及軟體服務商

3.保險業、餐廳、旅遊業、零售及電商業

車上內容服務數據

客戶包含內容供應商、給司機的產品等客戶

1.App story、SaaS雲服務商（ 音樂、地圖、社交媒體、交通及停車數據）

2.促銷和優惠券、電商、貨運服務

以數據建構智慧神經網絡，築起知識壁壘

特斯拉收集上述各種內部和外部、結構或非結構的的數據，並將數據建構成各種神經網絡和智慧模型，處理從「感知」到「控制」等過程。且每次收集到行駛一英里的數據模型就會更新，變得更精準、更智慧，讓特斯拉「越用越聰明」。

到2020年為止，特斯拉已經收集超過 30 億英里的全世界駕駛數據，遠遠超過其最接近的競爭對手收集的 2000 萬英里。數據資產可以用在優化既有產品、研發新產品、 提升使用者體驗，甚至開了一間保險公司─利用數據建立更好的風險模型，完全打破既有的商業模式。

因為擁有各種大數據和智慧模型，讓特斯拉不只是汽車公司，更可以跨足不同產業，且都能成為佼佼者。因為特斯拉擁有用一座新資料源源不絕的圖書館，且是各行業競爭者都難以打破的知識壁壘。

數據智慧驅動特斯拉走向與眾不同

1.走一步，算一步

Autopilot自動駕駛是特斯拉的主要功能之一，利用持續感知外部即時狀控，包含整體路況、天氣、阻礙物，及內部汽車引擎、電量等數據，依據大數據建構的模型做到交叉分析，進行運算並預測未來情形，隨時調整策略以做出最佳決定，最終做出最適合的行動，且需要保持安全無風險，不能造成任何事故發生。

“利用數據感知現在、預知風險，做出最適合的策略，決定下一步該怎麼做。”

2.打破引擎限制，翻轉汽車產業

不斷優化汽車性能

特斯拉利用車上感測器收集運行數據資料，包含引擎、煞車、輪胎、電池運作及充電狀況等即時數據，進行既有產品優化及全新產品設計的參考。

你擁有的是持續更好的特斯拉，

電動車打破引擎車的限制，可以透過空中下載OTA(Over-the-Air)技術，在遠端直接優化產品及服務，有些問題在車主都還沒發現前，就已經完成修復。

過去汽車業原本每次遇到重大安全問題，就需要面臨大規模召回成本，電動車則可以用無成本、即時性的方式，對特斯拉和使用者雙方，都能無痛進行遠端自動維修更新，完全翻轉汽車產業過去的營運模式。

數據和智慧驅動未來

從特斯拉的例子來看，數據是新時代的石油寶礦，需要被挖掘、提煉和應用，才能被精煉出最高價值。每間企業本身都擁有最獨一無二產業知識Domain Knowhow和數據資產，讓我們能有更多時間和機會在掌握工作中的成就。

鼎新電腦推出的METIS平台使用微軟Azure雲並整合OpenAI技術，利用和過去地端不同的雲端架構和數位工具，協助企業打破存在各部門、各系統間的數據壁壘，收集整合各種不同形式的數據，並利用這些數據，建立只屬於自己所屬產業和企業特性的智慧模型，讓數據和智慧驅動企業走向未來！你還等什麼呢？

 參考：CCN、Tesla