所谓的拉力赛是汽车道路比赛项目之一，是参赛车辆按规定的平均速度、行驶路线、在规定的时间内到达分站点目标并完成车辆的检验维修的一项汽车道路比赛项目。而眼下，互联网汽车玩家也开始涉足这一传统的拉力赛活动了。

就在近日，阿里集团旗下的智能操作系统——阿里YunOS就联合上汽集团搞了一场飞天之旅互联网汽车拉力赛。

这场互联网汽车拉力赛有9辆互联网汽车荣威RX5，历时5天（10月9日-13日），从杭州云栖小镇到达陕西巴山火车站，是一场往返约3000公里的生态之旅，除了阿里YunOS和上汽外，还有魅族、飞亚达等众多产业链上的玩家都参与其中。

其中，一个值得关注的细节则是：这次拉力赛的出发点和终点都选择在杭州云溪小镇。为什么会选在云栖小镇？因为云栖小镇是一个云计算和大数据的产业生态聚集地，阿里云就是坐落在云栖小镇，可以说和阿里有莫大关联。

从表面看，这是全球首次互联网汽车拉力赛活动，引发行业内外广泛关注，这对于主办方阿里YunOS的品牌无疑是一个展示的绝佳载体，阿里YunOS成为最大获益者。但在我看来，拉力赛只是开始，只是个噱头，大数据才是YunOS互联网汽车的真正图谋。不信，接着往下看。

1、云栖大会数据展示背后的“阅兵”

值得关注的是，这次互联网汽车拉力赛的最终落点在2016杭州·云栖大会现场。

今年10月13日至16日，全球云计算TOP级峰会——2016杭州·云栖大会将在云栖小镇国际会议中心举行，阿里YunOS成为主场。

据了解，这一次的互联网汽车拉力赛过程中产生的大量数据将在云栖大会数据大屏上展示。这是传统汽车所不具备的数据引擎，甚至包括沿途收集的车本身和路周边的大量数据等。

可以说，这才是YunOS举办这次互联网汽车拉力赛的真实目的。因为，大数据是靠海量个体共同构建，随着互联网汽车的普及，假以时日，互联网汽车的数据会对城市交通、路政建设等产生直接的影响。

（图为王坚出席拉力赛启动仪式）

在启动仪式现场，阿里巴巴集团技术委员会主席王坚也表示，这次互联网汽车拉力赛不仅是一次数据之旅，更是一次感恩之旅。互联网、云计算、大数据这些基础设施，不仅在大城市能发挥作用，同样会被带入大山中的陕西巴山，为他们创造价值。

现实中，阿里YunOS为积累大数据能力可谓举措频频：从之前与魅族手机在手机操作系统领域的合作到与海尔家电产品的携手，乃至推出“云上芯片”（Yun on Chip，简称YoC）方案，并在今年8月份基于阿里YunOS智能化生态圈，魅蓝E实现了与互联网汽车荣威RX5的互联，成为首个互联网汽车钥匙等。

如今，阿里YunOS操作系统已经涵盖智能手机、互联网汽车、智能穿戴、互联网电视、智能家居等众多领域。此外，阿里YunOS还打造一个开放的生态平台，一头连接用户，一头连接合作伙伴，带领着链条上的小伙伴们一起玩耍，对接无处不在的万物互联的消费场景。

正是这些让阿里YunOS的大数据能力不断加强，自然也需要借助这次互联网汽车拉力赛来一次高调的大数据能力的“阅兵”。

2、互联网汽车大数据的长远谋局

（图为王坚抵达拉力赛巴山鼎时的发言）

这几年，大数据已经成为热门词汇，众多企业言必称大数据。因为，当今在互联网时代谈技术创新，绕不开数据这个关键词。一时间，“大数据”概念被滥用的情况越来越严重。

实际上，数据不是因为“大”而变得有价值，而是因为在互联网上的沉淀以及它的作用产生了价值。“大数据”能力需要有漫长积蓄过程，绝非“想用就能用”，而且是大玩家才有实力来真正玩转。

一个企业的大数据实力如何，主要基于其拥有的数据资产的数量和质量，同时也取决于数据的维度，及对海量数据的开发运用能力。目前，国内真正能在大数据掌握话语权的唯有阿里和腾讯。

以阿里为例，阿里拥有庞大的用户群体以及十多年的用户数据积累。而阿里YunOS则是阿里大数据中的重要一环。

当前，操作系统正在面向整个生活无所不在的场景正在浸透。此前，通过切入智能手机，YunOS已经俘获了一批用户，奠定了大数据的基础能力，如今通过互联网汽车拉力赛，再度和互联网汽车相连，更大价值的数据接入，从而让其可想象的空间进一步增大。

正如阿里巴巴集团技术委员会主席王坚所认为，互联网汽车是互联网继PC、手机之后的一个重要新成员，拥有了YunOS操作系统的汽车相当于拥有了第二个引擎，驾驶的时候能够为人类产生新的资源－数据，不断积累的数据可以帮助车厂和服务商提升用户体验，改进车辆设计，甚至帮助完善交通的基础设施。

最重要的是，汽车接入互联网生态，从此不只是交通工具最终可让车越来越智能，甚至有望成为互联网数据服务和智能硬件创新的重要平台，加速推进万物互联网时代到来。

当汽车这个最大的硬件被互联网连接后，就标志着一个新时代——万物互联网时代的开始。

从这点来看，也能凸显阿里YunOS在互联网汽车数据的长远谋局。

总之，通过这次互联网企业拉力赛，阿里YunOS将在汽车领域收集到“多维度”的数据，但这只是第一步，如何对这些数据进行分析及处理以及如何运用这些数据、创造价值则是接下来其所要重点考量的。不妨且行且看！

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