最近兩年離開(kāi)媒體之后，我參與的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目多多少少最終都?xì)w結(jié)到汽車(chē)大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用技術(shù)，這使得我不得不去主動(dòng)學(xué)習(xí)這些前沿技術(shù)。最近對(duì)汽車(chē)智能CRM的關(guān)注其實(shí)只是人工智能在汽車(chē)行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景之一，能夠利用人工智能相關(guān)技術(shù)的場(chǎng)景遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止是汽車(chē)CRM這么一種。

在4月2日的深圳IT領(lǐng)袖峰會(huì)上，馬化騰指出：沒(méi)有場(chǎng)景支持的AI研究是空中樓閣。李彥宏說(shuō)：人工智能不是互聯(lián)網(wǎng)的一部分，它是顛覆性的。微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋更是給出大膽結(jié)論：每一個(gè)商業(yè)應(yīng)用都會(huì)被人工智能顛覆掉。

我比較認(rèn)同這幾個(gè)IT工程師出身行業(yè)領(lǐng)袖的判斷，我認(rèn)為汽車(chē)行業(yè)的未來(lái)變革也必然受人工智能應(yīng)用深度的顯著影響，每一個(gè)汽車(chē)行業(yè)從業(yè)者都不應(yīng)漠視人工智能。目前看，還沒(méi)有必要擔(dān)心科幻電影里的邪惡AI機(jī)器人毀滅人類(lèi)，但每個(gè)職業(yè)人都應(yīng)該對(duì)自己工作的人工智能可替代性問(wèn)題進(jìn)行思考——那些僅僅需要賦能的工作最終都會(huì)被AI取代，但至少目前看，需要賦靈的那些工作是AI暫時(shí)無(wú)法取代的。

僅就汽車(chē)行業(yè)而言，我認(rèn)為已經(jīng)能夠廣泛應(yīng)用人工智能的場(chǎng)景有這么五個(gè)，按照技術(shù)成熟型，我認(rèn)為這五大應(yīng)用場(chǎng)景依次應(yīng)該是：

第一：市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)

我最近撰寫(xiě)了多篇文章提到智能CRM的問(wèn)題，目前的大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)能夠輔助車(chē)企精準(zhǔn)投放廣告，針對(duì)廣告回收的銷(xiāo)售線索進(jìn)行分類(lèi)分級(jí)，然后再針對(duì)這些線索采用人工智能客服進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和銷(xiāo)售活動(dòng)招徠。隨著網(wǎng)銷(xiāo)平臺(tái)的完善，從廣告投放再到訂單形成的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)流程將視線閉環(huán)。以往靠人工進(jìn)行的消費(fèi)者需求研究、廣告創(chuàng)意、廣告投放、數(shù)據(jù)清洗、銷(xiāo)售線索轉(zhuǎn)化、到店銷(xiāo)售服務(wù)、交車(chē)和售后跟蹤，每一個(gè)環(huán)節(jié)，都能夠基于數(shù)據(jù)和過(guò)往成功經(jīng)驗(yàn)，建立AI輔助決策系統(tǒng)。

對(duì)車(chē)企而言，借助這套輔助決策系統(tǒng)，一方面能夠把市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售統(tǒng)一起來(lái)，大大提高市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)費(fèi)用的使用效率，另一方面能夠降低對(duì)低層次市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員的專(zhuān)業(yè)性要求，通過(guò)提高專(zhuān)業(yè)人才的效率，降低整體成本。汽車(chē)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的AI應(yīng)用場(chǎng)景最為豐富，不僅銷(xiāo)售新車(chē)需要，二手車(chē)、售后服務(wù)的銷(xiāo)售，同樣需要這項(xiàng)技術(shù)?？梢哉f(shuō)，每一個(gè)正在指望從互聯(lián)網(wǎng)獲得用戶(hù)、粉絲和流量的汽車(chē)相關(guān)產(chǎn)業(yè)都能夠通過(guò)建立自己專(zhuān)屬的人工智能市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)引擎而獲得超越競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)，最終不適用AI的企業(yè)將被迫退出市場(chǎng)。

第二：金融保險(xiǎn)風(fēng)控

事實(shí)上，汽車(chē)金融和保險(xiǎn)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能應(yīng)用已經(jīng)在呈現(xiàn)燎原之勢(shì)。在汽車(chē)金融和汽車(chē)保險(xiǎn)領(lǐng)域，車(chē)信數(shù)據(jù)等創(chuàng)新公司已經(jīng)完成機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型的生產(chǎn)環(huán)境下的應(yīng)用。比如在汽車(chē)金融領(lǐng)域，傳統(tǒng)的金融公司熱衷于通過(guò)增加個(gè)人征信源的方式降低貸前信審的風(fēng)險(xiǎn)，但行業(yè)里使用已有的低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)對(duì)目前市場(chǎng)上主流征信源的測(cè)試表明，使用這些數(shù)據(jù)源在識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)和低風(fēng)險(xiǎn)用戶(hù)方面并沒(méi)有差異，也就是說(shuō)，使用這些數(shù)據(jù)源征信和不使用的結(jié)果是一樣的。傳統(tǒng)的金融評(píng)分卡并不足以解決汽車(chē)金融風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題。采用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，不僅引入現(xiàn)有主流征信源，更需要引入更多非主流數(shù)據(jù)源，采用過(guò)往的汽車(chē)金融信貸風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的個(gè)性化模型，才有能力真正降低汽車(chē)金融的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

目前看，汽車(chē)金融的這個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景下的技術(shù)已經(jīng)比較成熟。同樣，車(chē)險(xiǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)也已經(jīng)具備使用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)解決風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。無(wú)論是車(chē)險(xiǎn)承保定價(jià)、銷(xiāo)售匹配還是理賠風(fēng)控，都能夠從AI技術(shù)中受益，關(guān)于這些我后續(xù)會(huì)專(zhuān)門(mén)撰文解讀。可以說(shuō)，汽車(chē)行業(yè)AI技術(shù)最具潛力的應(yīng)用就是金融保險(xiǎn)，遺憾的是目前車(chē)企、保險(xiǎn)公司真正懂AI技術(shù)的并不多，各種偽創(chuàng)新在熱鬧的創(chuàng)業(yè)PR中正在讓產(chǎn)業(yè)迷失方向，顯然，市場(chǎng)教育仍需要時(shí)日，我會(huì)在今后的文章中向讀者朋友介紹這個(gè)領(lǐng)域的最新創(chuàng)新實(shí)踐。

第三：生產(chǎn)及流通效率管理

毫無(wú)疑問(wèn)，當(dāng)前基于柔性制造的汽車(chē)無(wú)人工廠是AI的典型應(yīng)用，但汽車(chē)生產(chǎn)線還只能算是封閉環(huán)境下的自動(dòng)化生產(chǎn)線，真正應(yīng)用AI的前提是整個(gè)成產(chǎn)制造產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同。這個(gè)協(xié)同首先體現(xiàn)在零部件物流的人工智能化。目前國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)車(chē)企仍然采用的是偽JIT技術(shù)，也就是說(shuō)，目前國(guó)內(nèi)車(chē)企的零庫(kù)存并不是真的靠信息技術(shù)，而是靠甲方話語(yǔ)權(quán)強(qiáng)迫零部件制造企業(yè)增加組裝廠的就近庫(kù)存，滿足整車(chē)企業(yè)的零庫(kù)存虛榮心。但這種偽JIT導(dǎo)致的結(jié)果就是零部件企業(yè)成本增加，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的成本并沒(méi)有真正降低。如果要應(yīng)用AI技術(shù)，首先得做到真正的JIT，整車(chē)企業(yè)的銷(xiāo)量可預(yù)測(cè)性要借助AI，然后才能實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的可預(yù)測(cè)性，然后才能在配件訂貨環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)AI自動(dòng)化……真正實(shí)現(xiàn)了JIT，目前車(chē)企的生產(chǎn)成本已經(jīng)能夠顯著降低。而成產(chǎn)車(chē)間的自動(dòng)化技術(shù)其實(shí)早就已經(jīng)成熟，是不可控的外部環(huán)境導(dǎo)致這些生產(chǎn)自動(dòng)化無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

事實(shí)上，不僅汽車(chē)的生產(chǎn)制造領(lǐng)域可以廣泛應(yīng)用AI技術(shù)，即使是售后服務(wù)，同樣能夠利用AI技術(shù)提高效率。比如售后維修車(chē)間管理方面，目前過(guò)分分散的單個(gè)維修車(chē)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)，但一旦維修車(chē)間的工位超過(guò)一定數(shù)量，依靠人腦進(jìn)行車(chē)間調(diào)度已經(jīng)無(wú)法實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的最優(yōu)化。同樣，售后配件的倉(cāng)儲(chǔ)物流也是如此，成千上萬(wàn)的配件要在各個(gè)倉(cāng)儲(chǔ)物流中心流轉(zhuǎn)，靠先進(jìn)先出等基礎(chǔ)的決策原則也無(wú)法實(shí)現(xiàn)效率最優(yōu)，建立在AI基礎(chǔ)上的算法模型才能真正實(shí)現(xiàn)效率最優(yōu)。無(wú)論是生產(chǎn)還是流通，這些關(guān)鍵環(huán)節(jié)的效率提升才是降低成本和提高用戶(hù)體驗(yàn)的關(guān)鍵——眼下車(chē)信、有壹手等少數(shù)企業(yè)已經(jīng)在流通環(huán)節(jié)探索這些技術(shù)應(yīng)用。

第四：自動(dòng)駕駛及交通管理

我把自動(dòng)駕駛排在AI技術(shù)成熟度的第四，這和行業(yè)的關(guān)注熱度是背離的，因?yàn)槟壳暗拿襟wPR更關(guān)注的其實(shí)是AI的自動(dòng)駕駛應(yīng)用，但無(wú)論是技術(shù)本身、產(chǎn)品規(guī)劃還是法規(guī)倫理，都遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有形成自動(dòng)駕駛能夠?qū)嶋H應(yīng)用的外部環(huán)境。我認(rèn)為5年內(nèi)，市場(chǎng)上的高端產(chǎn)品會(huì)專(zhuān)注于普及高級(jí)輔助駕駛技術(shù)，中低端車(chē)型會(huì)普及輔助駕駛技術(shù)。自動(dòng)駕駛必然是建立在輔助駕駛被廣泛使用之后。而且政府也需要用一定時(shí)間完成道路交通管理的人工智能化改造。很難想象AI駕駛的車(chē)輛行駛在完全由人決策控制的道路交通系統(tǒng)里。車(chē)輛和交通管理系統(tǒng)必然是同步進(jìn)化的，當(dāng)年火車(chē)、汽車(chē)取代馬車(chē)的過(guò)程已經(jīng)證明了這一點(diǎn)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)取代人工駕駛汽車(chē)也必將復(fù)現(xiàn)這一過(guò)程。

我認(rèn)為，中國(guó)的自動(dòng)駕駛必然建立在北斗＋4G／5G／NBIoT出行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)之上，只有建立統(tǒng)一的出行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)，自動(dòng)駕駛車(chē)輛和道路交通管理才能基于同一個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行決策。眼下各方如果不能致力于共同構(gòu)建這個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)，自動(dòng)駕駛即使技術(shù)可行，但從信息和社會(huì)安全的角度考慮，政府也不可能批準(zhǔn)——手機(jī)被黑不會(huì)直接殺人，自動(dòng)駕駛車(chē)輛被黑分分鐘可以隨意殺人。

第五：研發(fā)及新品測(cè)試

如果前面四個(gè)場(chǎng)景逐步實(shí)現(xiàn)AI輔助決策化，我認(rèn)為最需要人類(lèi)靈性的汽車(chē)研發(fā)也能夠人工智能化輔助實(shí)現(xiàn)。從產(chǎn)品概念提出到模型建立、生產(chǎn)供應(yīng)商匹配，再到產(chǎn)品試驗(yàn)測(cè)試，這些看起來(lái)必然需要人類(lèi)參與的工作，計(jì)算器已經(jīng)在發(fā)揮重要作用。隨著更多數(shù)據(jù)的積累，熱銷(xiāo)車(chē)型和設(shè)計(jì)參數(shù)的相關(guān)關(guān)系將能夠被計(jì)算機(jī)識(shí)別。來(lái)自市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、生產(chǎn)制造流通、金融保險(xiǎn)以及自動(dòng)駕駛交通管理的數(shù)據(jù)最終將反饋到新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)領(lǐng)域。對(duì)于人類(lèi)而言，考慮如此多的因素是不可能的，但計(jì)算機(jī)完全能夠綜合考慮成百上千的因素，幫助人類(lèi)找到產(chǎn)品設(shè)計(jì)的最優(yōu)解，這將為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的人工智能化畫(huà)上完美句號(hào)。

以上五大場(chǎng)景都離不開(kāi)實(shí)業(yè)，目前看，騰訊和阿里正在深度參與到幾乎每個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景里，百度相對(duì)滯后，只擁有算法并不能實(shí)現(xiàn)AI的技術(shù)價(jià)值轉(zhuǎn)化。對(duì)BAT而言，雖然擁有算法優(yōu)勢(shì)，但在上述每一個(gè)垂直領(lǐng)域，要形成應(yīng)用場(chǎng)景的深度理解，BAT也并沒(méi)有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，留給專(zhuān)注某一領(lǐng)域的AI創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)仍然非常多，歡迎有志于汽車(chē)大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能應(yīng)用的各位小伙伴同行！

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