近几年，大数据这个词渗透到了各行各业各领域，但是真正落地的应用比较少，对作为传统行业的汽车产业也概莫例外。中国已经连续多年成为全球最大的汽车产销国。如果我们把每台汽车的行为数字化的话，那么每月，甚至每周每辆车将生产1TB以上的数据。如果我们把它充分整合并利用起来，将会在各个方面产生巨大的价值。

从IT的角度给汽车产业大数据进行定义，它是基于从物联网、云计算形成的“汽车产业链数据+人的大行为数据+所有数据”交互融合的数据，最终形成汽车产业大数据生态，并让汽车产业往更高层次发展，让汽车产品变得更加环保、智能、个性化、精准；带来更加极致的用户体验，让你的汽车更懂你，以更加便捷的出行。

目前，汽车产业大数据仍处在一个处女待开发阶段。我们可以看到很多数据没有公开，如政府上牌数据、汽车主机厂数据、4S店维修保养记录等，如果这些数据运用起来可以有很大的价值。比如，很多汽车主机厂做CRM（客户关系管理）系统，尽管有大量车主数据，但这些数据并没有被激活，在车辆维修保养以后，数据链条就断了，难以做到精准的营销和服务，客户难以得到更优质的体验。

针对汽车产业大数据应用的趋势，可以从四个层面进行探索。在战略层面，大数据可以帮助我们进行更及时的汽车产业研究。通过大数据的实时采集和分析，我们可以更加快速准确地掌握汽车产业动态，对市场作出预测和投资，制定发展战略。在产品层面，以前做产品研发设计和规划，尤其是在前期产品设计阶段，产品规划部门要做大量的线下车主调查和定性研究，但获得的信息量还是很少。现在通过爬虫技术在互联网扒数据，每天都有上千万条数据，这些数据中有用户对汽车产品不同的评价，展示了一些潜在的需求及趋势，把这些需求挖掘出来，可以更好地帮助企业改进和优化产品设计。在制造层面，小米告诉我们，生产可以反过来做，未来的汽车通过C2B模式定制，也可以优化产品制造、设计的流程。在销售层面，现在基于浏览行为信息的获取，各种社交数据的打通，我们可以知道消费者想要什么，这样产品推销准确率会提高很多。

总而言之，汽车产业大数据应用类型包括帮助企业洞察需求、预测趋势、精准营销、个性化定制、帮助企业优化运营和管理等，最终促进汽车产业发展。