當雷鋒網新智駕拜訪ZenDrive位於三藩市3rd Street的總部時，這間累計實測駕駛資料超過百億英里的公司如同它線上上一樣低調。在3rd Street拐角處一扇毫不起眼的木門背後，沿著樓梯進到2層。牆上的地圖告訴我們，這家公司的業務已經從北美、歐洲向著亞洲和非洲滲透。
2013年Jonathan Matus從Facebook離職創業，主要方向是通過手機記錄和分析司機的駕駛行為，從而提升司機的駕駛習慣。在那個時間，智慧手機的用戶增長迅速，與ZenDrive同類的司機駕駛分析軟體比如DriveWise.ly也在同一時間創立。但在隨後6個月內，Jonathan和ZenDrive的初始團隊選擇調轉方向，將原本直面司機服務的產品調整為面向車隊、保險公司服務，並與協力廠商應用合作共同收集資料，提供安全駕駛有關的功能。
2016年10月，在ZenDrive成立3年多之後，官方宣佈實測資料達到了10億英里，同期他們還宣佈與Life360的合作。Life360將嵌入ZenDrive SDK，與後者分享50多萬使用者的實際駕駛資料，而ZenDrive反過來為前者提供即時車輛碰撞提醒等駕駛安全功能。Jonathan告訴雷鋒網新智駕，大量與協力廠商的合作使得他們的資料量增長飛快，到2017年3月，ZenDrive獲取到的司機駕駛資料已經達到100億英里。
除了商業車隊從ZenDrive獲取車隊駕駛運營報告，保險公司同樣從ZenDrive的資料中制定保險政策。2016年，ZenDrive還宣佈與卡車自動駕駛技術公司Otto合作，在Otto之前並沒有人正式評估過商用自動駕駛的事故風險，因而Otto如果需要跟保險公司合作，雙方合作的費率缺乏可靠的依據。Otto聯合創始人Lior Ron在這一合作之後向媒體表示：“Zendrive至少幫助Otto削減了50%以上的保險費率。”
國內大部分關注智慧駕駛的業內人士並不知道ZenDrive，ZenDrive上一次被國內媒體大面積報導還是2016年蔚來汽車北美CEO Padmasree Warrior加盟ZenDrive董事會。這應該與2016年年初ZenDrive完成一筆由Sherpa Capital領投的1350萬美金A輪融資有關，Padmasree Warrior也是Sherpa Capital的投資人，雷鋒網新智駕也正是通過Warrior和蔚來汽車聯繫到了ZenDrive。
在擁有相當大規模的司機駕駛資料之後，大量的汽車OEM和自動駕駛開發商也在過去一年中找到ZenDrive。汽車廠商們都在積極搜尋能夠應用於汽車的垂直服務，而剛剛上路的自動駕駛汽車則需要豐富的資料來衡量現有技術的能力和風險。Jonathan Matus告訴新智駕：目前他們跟全球大部分頂級OEM都有合作，而在自動駕駛方面Otto、Mcity等專案同樣受益於ZenDrive從百億英里駕駛資料中獲得的經驗。
在積累百億英里駕駛資料之後，司機和未來的汽車將如何從海量資料經驗中獲益？
下面是雷鋒網新智駕與Jonathan Matus的對話，新智駕做了不改變原意的編輯。
新智駕：今年1月份，我們公佈過當時累計測量司機駕駛資料達到30億英里，現在最新的資料是怎樣的？
Jonathan：
我們剛剛突破了100億英里的駕駛資料。
讓我來簡單說明一下背景：ZenDrive公司成立以後我們大約花了3年時間才達到第一個10億測量資料的里程碑。而大約2年前，我們上線了開放平臺，我們可以跟協力廠商合作共同收集資料並為司機提供安全駕駛相關的功能。目前來看我們是全球唯一一個針對司機駕駛行為進行資料分析的開放的移動平臺。也正是因為協力廠商的合作，我們資料增長變得非常迅猛。
在花了3年時間達到第一個10億英里之後，我們只花了7周時間就達到了第二個10億英里，3周以後達到了30億英里，再接著就是2周達到40億英里。現在我們剛剛過了100億英里。
新智駕：從公開的資訊來看，ZenDrive從多種途徑來獲取資料：①商業車隊部署安裝ZenDrive應用 ②協力廠商應用集成我們的SDK ③一些城市或者自動駕駛項目的專項合作。那麼這裡面，哪些途徑貢獻了我們主要的資料增長？
Jonathan：
最大的增長來自我們與一些應用服務的合作，第二大增長來自商業車隊。我沒法告訴你這些途徑所貢獻增長的具體比例，但協力廠商應用的合作和SDK集成貢獻了50%以上的增長。
舉個例子：在去年我們宣佈了跟Life360的合作，他們在全球範圍內擁有超過50萬的家庭用戶。我們通過ZenDrive的技術為他們提供即時的車輛碰撞警報，在車輛發生事故後第一時刻通知家人，我們也提供家庭中年輕成員的駕駛分析報告，整體目標就是讓家庭使用者感受更安全。
新智駕：眼下，我們主要在調用哪些感測器，來收集哪些資料，未來是否會增加一些資料的類型？
Jonathan：
我們主要通過司機的手機在收集資料，包括陀螺儀、GPS、距離感測器等，有時我們也會調用一些其他的感測器比如麥克風，來理解司機的駕駛行為。理解司機的駕駛行為包含多個層次：
第一個層級是司機的駕駛風格，比如猛踩刹車、猛踩油門、快速過彎等等；
第二個層級是我們會判斷司機的駕駛是否是合法合規；
第三個層級是判斷司機在開車時的專心程度或者分心程度：他們在開車的時候是否使用了Facebook或者Twitter，他們開車時是否接打了電話。
我們也在拓展所分析資料的範圍，包括智慧聯網汽車的資料、自動駕駛汽車的資料，除了單純從手機收集資料，我們也開始嘗試從OBD、CAN匯流排以及LiDAR這類新的路徑/感測器中獲得資料。
去年我們跟Michigan Mcity達成合作，同時一些汽車廠商已經在使用我們的資料分析服務。關於Mcity的合作，我可能沒法透露太多資訊，但這是Mcity第一次跟創業公司有深度研發上的合作，方向聚焦在智慧聯網汽車和自動駕駛上。
考慮到我們現有的資料規模和增長速率，我們應該是駕駛分析領域覆蓋範圍最廣、增長最快的公司之一。
新智駕：剛剛我們談到跟汽車廠商的合作，汽車OEM的需求是什麼？
Jonathan：
無論是對於現在的汽車，還是未來的自動駕駛，汽車OEM廠商對安全有極高的要求。自動駕駛汽車現在還處於非常早期的階段，廠商們希望驗證在一個階段內針對特定的市場自動駕駛汽車是否已經可以開始上路。他們需要將這種安全標準量化，並且跟同一市場內的普通車輛安全性進行比較。
新智駕：目前跟我們合作的自動駕駛廠商或者車廠有多少呢？
Jonathan：我現在可以透露的資訊，全球絕大部分頂尖的車企在自動駕駛的開發上，都跟我們有不同程度的合作。這些車企主要在美國和歐洲，暫時沒有中國的廠商，我們也非常歡迎跟中國的廠商合作（笑）。
相比之下，我們跟Tier 1廠商還沒有太多的溝通。車企們現在都在非常積極地尋找能夠應用到汽車上的服務。
新智駕：在未來的汽車上，資料和演算法對於OEM和技術公司來說都是非常重要的，那麼你們合作的資料歸誰所有，你們怎樣分享資料？
Jonathan：
我們跟OEM在一個相互感到舒適的區域內合作，OEM能夠訪問和看到這些資料的分析報告。
新智駕：未來的汽車本身都會是智慧聯網的，你如何判斷OEM或者其他的競爭對手不會進入駕駛資料分析的領域，你們的優勢是什麼？
Jonathan：
首先我們的資料增長非常快，其次我們不光瞭解美國的汽車使用者，我們的資料使得我們能夠理解非常多不同地區不同市場裡司機的駕駛行為。汽車OEM是不太可能投入那麼多資金在全球各地收集測量類似規模的資料的，這需要花費大量的時間和資源。
ZenDrive目前在美國和歐洲非常強勁，在這兩個地區我們都擁有數百萬量級的司機。而且我們的資料分佈跟汽車的實際銷售情況是正相關的，每一個主要的汽車消費市場都會有大量的我們的司機分佈。我們在亞洲和非洲也有一部分客戶和資料。
新智駕：我們有非常大規模的資料，那怎樣評估我們的演算法足夠優秀？
Jonathan：
當你收集了非常多的資料，你會發現這些資料中有大量的規則，這些規則跟交通事故的發生是有相關性的。我們根據這種相關性對司機的駕駛行為打分，當我們對司機的評分較高時，司機發生交通概率的風險是比較低的，而反過來，則需要司機提起注意。
我們也在跟一些全球最好的調研統計機構來合作驗證這些資料的相關性。
新智駕：除了提升司機的駕駛行為，我們的資料目前是否還有其他的應用方向？
Jonathan：
我們跟美國主要的幾個大城市也有合作。
大約2014年在斯德哥爾摩發起了一個多個大城市聯合的專案叫做Mission Zero，Mission Zero是這些城市承諾在未來10年內希望在各自的城市中實現0個交通事故致死。這些城市隨後調用資金、資源和必要的法律手段來確保城市道路上不發生重大致死的事故。
在這個過程中，城市本身是沒有大量結構化的資料的，我們可以説明他們判斷一個措施是否是有效的，或者說決策哪個措施更為有效。
目前我們合作的一部分成果已經公佈出來了，比如我們能看到對其中某個交通路口的改善，能夠降低街道上交通事故的發生。
新智駕：在超大規模的資料量下，我們怎樣取回和有效地計算這些資料？
Jonathan：
負責我們基礎架構的團隊曾經搭建了一部分Amazon和Google AI的基礎架構，所以我們相對擅長於大規模資料處理架構的設計，並且知道怎樣用大規模的資料構建更強更精確的功能。
不過即便如此，鑒於我們的增長速度如此迅猛，團隊的運轉壓力還是很大，傳輸運算這些資料的成本也是非常昂貴的。另外，我們的合作夥伴們也會贊助一部分的基礎架構建設和運營投入。
你可以看到，在2015年12月我們實測分析的駕駛里程數還是1億英里，現在已經是100億英里了。
新智駕：我們怎樣向我們的客戶收費，從公開的資訊我們可以看到，對於商業車隊我們是採取每輛車/每月幾美金的收費方式，那麼其他的合作方式呢？
Jonathan：
汽車廠商主要是為資料的許可權付費，他們能看到和調用資料，之後每個月他們為資料的更新付費。保險公司與我們合作的方式也是接近的。
新智駕：在ZenDrive早期的定位中，我們提到更多為司機優化駕駛路徑、節省油耗這樣的功能，而今天我們更多提到為駕駛提供安全保障，這個策略的轉變是怎麼發生的？
Jonathan：
這個轉變可能是在我們成立的6個月內就發生了。最大的原因是最初我們以為司機個人是最容易接受從駕駛資料分析到提高安全這樣的產品的，但我們後來發現與協力廠商的應用和機構合作是能夠幫助我們最快地增長。