周六的早上，你從夢中醒來，一看時鐘，已然十點，但今天是周末，沒有早起的理由。窗外陽光明媚，微風吹著樹葉徐徐作響，偶爾冒出幾聲清脆的鳥鳴，真是無比美好的一天。你自然不會忘記今天與漂亮女友的約會。洗漱完畢，坐上汽車，你說出了目的地，汽車前擋玻璃上顯示出已規劃好的最佳線路，詢問你是否確認，你發現這條線路并非最短距離，對著中控臺你說出了你的疑問，汽車告訴你今天出游的人較多，這是最快線路。收到指令后汽車啟動直奔目的地，你躺在車上百無聊賴，于是你發出指令：播放有趣新聞，車內音響回蕩起全球各地的趣事，并在玻璃上顯示著相關圖片。聽了會兒新聞，你發現前面有輛流線感很強的某車企新款車型，你詢問這輛車的型號，擋風玻璃上顯示著車型、參數、上市時間、價格等相關信息，你心想什么時候也搞一輛。快到女朋友家時你突然想給她一個驚喜，你又詢問附近的花店，玻璃上又顯示著附近花店的信息……
也許有人會覺得上面的設想只存在與科幻電影中，但隨著車聯網的發展，這些設想正在慢慢成為現實。Google研究的無人駕駛汽車早在2012年就已經在高速公路上行駛了40多萬公里，近期正考慮在城市街道上測試。特斯拉的智能汽車也已經在中國上市。這些成果都預示著車聯網正在慢慢變得成熟，但要實現文中開頭的設想，顯然還有一段距離，這取決于車聯網相關技術的發展程度。
車聯網是多種技術的綜合，其中包括傳感技術、通信技術、數據處理技術、自動控制技術等，誠然，對相關企業而言，這些技術的成熟并非一朝一夕所能促就，需要歲月的積累沉淀，但是，有一樣是當下就可以著手的工作，那就是數據建設。
數據，看起來稀松平常，我們每天都會產生大量數據，但它對于車聯網而言，意義非凡。其重要性主要體現在以下幾個方面：
其一：道路數據
道路數據存在于汽車導航系統中，其數據對真實道路的反應程度直接決定了自動駕駛的智能程度，其重要性不言而喻。
其二：交通數據
交通數據存在于城市交通系統中，若能實現共享，其對于最佳行駛路線規劃而言極其重要，比如規避堵車，選擇相對通暢線路等。
其三：環境數據
環境數據是否豐富直接決定了車主學習新事物的能力，對陌生環境的感知能力，其對人們車內生活是否便利的影響也是決定性的(如第一段中的車型、花店)。
這些數據的采集相較于其它專業技術而言，其科技含量并不是太高，但它卻是未來車聯網生活必不可少的條件之一。
這些數據體量之大，不是某幾個人，某幾家企業就能完成的，但如果相關企業挖掘自身行業相關的數據并建立自身的云端數據庫(例如善領的DSA數據，高德門牌采集等)，那么這些匯集各行各業的數據定能形成車聯網所需要的相關生態，待其他相關技術成熟之時，定是這些數據大放光彩之日。
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