智能出行时代，车主对智能应用服务依赖程度正呈爆发式增长。远程车控、车辆状态实时监测、精准电耗分析、主动关怀、故障预测诊断都已成为日常刚需。为车主提供全天候、响应及时、稳定可用且分析准确的车联网服务，已成为车企的必备能力。同时，融合多源数据、实现千人千面的个性化主动服务，也将助力车企形成差异化优势。这些场景的发展都离不开车联网数据平台的支持。而持续升级车联网数据平台，已然成为车企提升用户粘性、进行服务创新的核心基座。
IDC认为，车联网数据平台是指提供车辆联网数据的收发、处理、存储、分析的一站式平台，助力车企为用户提供优质及时的网联服务，为车企实现以数据驱动的业务提升与创新提供数据底座。
对消费者而言，车企选用的车联网数据平台提供商越优质，车企提供的车联网服务就越可靠、高效。为了更好的追踪市场动态，IDC发布《车联网数据平台技术评估，2025》（Doc# CHC52196825，2025年4月）。研究通过详细调研代表性提供商与典型案例，梳理最新的车联网数据平台技术、产品情况。
根据调研，2024年中国车联网数据平台市场规模将迈向10亿元大关。整体市场在技术层面与产品形态方面均已步入稳定发展阶段。本次研究选取火山引擎、华为、亚马逊云科技、云器科技几家具有代表性的厂商进行评估。在调研中，IDC 观察到车联网数据平台呈现四大发展特征：无服务架构、生成式AI助力数据分析、全球统一架构与数据合规，平台创新场景开始涌现。对于消费者而言，能够撬动这些能力的车企，有望提供更具性价比、高效专业、全球覆盖、精准创新的服务。
无服务架构正成为车企降本增效的有力助推器：
当下，车企面临着巨大的成本控制压力与资金流挑战。无服务架构采用事件驱动的计算资源调配模式，高度契合车联网业务资源调用量波动大的特性。这一架构使车企能够依据实际业务使用量灵活配置资源，实现 “实用实销”。在确保高效处理海量车联网数据的同时，精准把控成本预算。
大模型助力网联数据挖掘：
基础大模型能力正迅速发展。以此为依托，构建具备自然语言交互功能的数据分析能力成为可能。借助该能力，车企销售、业务等一线人员能够凭借日常语言与数据平台交互，充分调用自身专业知识进行数据挖掘，从而深度发掘数据价值，推动车企为车主提供更加精准的个性化服务、并进行服务的创新。当然，大模型在非结构化数据处理等方面仍寻挑战。
具有一致性的、全面合规的车联网平台，加速车企出海进程：
根据中汽协数据显示，2024年中国自主品牌汽车出海数量已经达到585.9万辆，再创历史新高。其中，欧盟、中东等成为重点出口区域。在车联网出海进程中，复用国内成熟搭建经验与丰富服务应用渐成主流。全球合规挑战日趋严格全面，涉及隐私保护、数据跨境及汽车数据安全等。技术提供商需提供全套方案助车企出海，如云上敏感数据识别、跨境数据监控方案，以应对复杂合规环境，推动车企海外稳健发展 。
车联车控仍是主流应用场景，UBI保险、营销等新场景已经展开探索：
根据IDC本次调研，在车联网数据平台支撑的应用场景中，车联车控场景占比达到21%。此外，故障诊断、驾驶行为分析、电池健康评估应用在整体应用占比中也处于较高水平，分别达到18%、12%和10%。创新的UBI保险、精准营销场景的占比尚不足 30%，但可以预见，随着大模型能力的不断增强，车企数据驱动型业务流程的逐步完善，借助车联网平台深度挖掘数据价值并服务于业务将成为必然，创新场景有望成为推动数据平台未来实现快速增长的关键场景。
IDC中国高级分析师洪婉婷表示，在汽车行业从传统 “制造为中心” 向 “服务和数据驱动” 转型的宏观背景下，车联网数据平台作为网联汽车发展的重要基础设施，其价值愈发凸显。当下，大模型强势崛起，以DeepSeek为代表的开源、强推理模型日渐成熟，这些都为车联网数据平台的革新带来了新契机。借助大模型技术，车联网数据平台能够更高效地处理海量数据，挖掘数据深层价值，实现智能分析与精准决策。这不仅有助于车企在国内市场提升竞争力，占据优势地位，更能凭借技术领先优势，赋能国产汽车品牌出海，推动中国智能汽车技术与产品走向全球。
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