将业务平台建立于业务平台之外将提升汽车制造商对于业务平台的把控力度，但也有不可忽视的弊端：一是技术难度较高，二是汽车制造商在这种方案下将有较少的话语权。以现阶段的情况，运营商并未进行车联网的基本网络建设，这种方案适合车联网发展的中后期。

　　应用服务层即内容提供商、后期App开发者的接口层，这其中包含大量社会传统、新兴互联网公司的创新与服务。平台包括基础功能接口、云存储、大数据分析等。

　　大数据提升车联网边际效应

　　大数据是这个时代的最火热元素之一，任何东西只要关联到大数据就变得高端大气上档次了。《经济学人》杂志的数据编辑、《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》的作者之一KennethCukier提出大数据实际上是更好的数据，人们在大数据中寻求到更加准确的用户需求与用户行为模式。日本的一些学者也通过分析总结机器学习驾驶者的驾驶习惯，提前探测到行车危险，这一方式现在已经形成实验室成果。

　　由车联网四个层次可以知道，大数据采集于感知控制层，通过网络通信层传输到平台层进行存储、分析等。这其中包括车况信息、用户行为、环境分析结果等。这些数据可以进一步优化汽车的工业设计，分析用户行为以营造更好的人车互联（V2M），全环境大数据处理等。值得一提的是，用户行为模式的分析将深化用户体验，技术上说可以为应用服务层提供更多可用接口，商务上说行为模式意味着重大的商机。美国某咨询机构研究发现司机加油后80%将会去附近的超市购物，实际上也意味着汽车加油后超市相关广告的接受率也会大大提升。

　　对用户行为大数据的采集、分析，即车联网的数据化，将带来不可估量的边际效应。手机从刚能上网发展到现在移动互联网App丛生，甚至创业公司都以App为唯一输出产品，App市场大致分为“效率”、“游戏”、“摄影”、“影音”等；车联网关于用户行为的大数据不仅可以为其上运行的App提供基础，还可为保险公司或其他组织行车的具体风险提供分析依据，车联网大数据的积累还利于整个行业未来的发展。