人工智能在汽車行業(yè)的應(yīng)用場景

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

第一：市場營銷

    目前的大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)能夠輔助車企精準(zhǔn)投放廣告，針對廣告回收的銷售線索進(jìn)行分類分級，然后再針對這些線索采用人工智能客服進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和銷售活動招徠。隨著網(wǎng)銷平臺的完善，從廣告投放再到訂單形成的市場營銷流程將視線閉環(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、銷售線索轉(zhuǎn)化、到店銷售服務(wù)、交車和售后跟蹤，每一個環(huán)節(jié)，都能夠基于數(shù)據(jù)和過往成功經(jīng)驗，建立AI輔助決策系統(tǒng)。

    對車企而言，借助這套輔助決策系統(tǒng)，一方面能夠把市場營銷和銷售統(tǒng)一起來，大大提高市場營銷費(fèi)用的使用效率，另一方面能夠降低對低層次市場營銷人員的專業(yè)性要求，通過提高專業(yè)人才的效率，降低整體成本。汽車市場營銷的AI應(yīng)用場景最為豐富，不僅銷售新車需要，二手車、售后服務(wù)的銷售，同樣需要這項技術(shù)�？梢哉f，每一個正在指望從互聯(lián)網(wǎng)獲得用戶、粉絲和流量的汽車相關(guān)產(chǎn)業(yè)都能夠通過建立自己專屬的人工智能市場營銷引擎而獲得超越競爭對手的優(yōu)勢，最終不適用AI的企業(yè)將被迫退出市場。

第二：金融保險風(fēng)控

    事實上，汽車金融和保險領(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。在汽車金融和汽車保險領(lǐng)域，車信數(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。比如在汽車金融領(lǐng)域，傳統(tǒng)的金融公司熱衷于通過增加個人征信源的方式降低貸前信審的風(fēng)險，但行業(yè)里使用已有的低風(fēng)險和高風(fēng)險數(shù)據(jù)對目前市場上主流征信源的測試表明，使用這些數(shù)據(jù)源在識別高風(fēng)險和低風(fēng)險用戶方面并沒有差異，也就是說，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)的金融評分卡并不足以解決汽車金融風(fēng)險的問題。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，采用過往的汽車金融信貸風(fēng)險數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的個性化模型，才有能力真正降低汽車金融的信貸風(fēng)險。

    目前看，汽車金融的這個應(yīng)用場景下的技術(shù)已經(jīng)比較成熟。同樣，車險的各個環(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)來解決風(fēng)險問題。無論是車險承保定價、銷售匹配還是理賠風(fēng)控，都能夠從AI技術(shù)中受益，關(guān)于這些我后續(xù)會專門撰文解讀�？梢哉f，汽車行業(yè)AI技術(shù)最具潛力的應(yīng)用就是金融保險，遺憾的是目前車企、保險公司真正懂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，市場教育仍需要時日，我會在今后的文章中向讀者朋友介紹這個領(lǐng)域的最新創(chuàng)新實踐。

第三：生產(chǎn)及流通效率管理

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

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

第五：研發(fā)及新品測試

    如果前面四個場景逐步實現(xiàn)AI輔助決策化，我認(rèn)為最需要人類靈性的汽車研發(fā)也能夠人工智能化輔助實現(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)品試驗測試，這些看起來必然需要人類參與的工作，計算器已經(jīng)在發(fā)揮重要作用。隨著更多數(shù)據(jù)的積累，熱銷車型和設(shè)計參數(shù)的相關(guān)關(guān)系將能夠被計算機(jī)識別。來自市場營銷、生產(chǎn)制造流通、金融保險以及自動駕駛交通管理的數(shù)據(jù)最終將反饋到新產(chǎn)品開發(fā)領(lǐng)域。對于人類而言，考慮如此多的因素是不可能的，但計算機(jī)完全能夠綜合考慮成百上千的因素，幫助人類找到產(chǎn)品設(shè)計的最優(yōu)解，這將為汽車產(chǎn)業(yè)的人工智能化畫上完美句號。

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