时尚汽车_汽车生活移动版

本部分将从汽车智能+的层级、智能化场景、市场主体、数据架构及供应商五个部分分析国内汽车产业智能+的落地方向、产业链、竞争格局及未来趋势。

中国汽车智能+生态图谱：

文末附高清版图谱获取方式

单点智能：

目前智能+主要致力于实现产业链某环节服务的智能化，形成更高效、精准的服务能力，并尝试让该服务形成闭环。由于数字化进程未完成、产业协同弱等原因，汽车智能化目前主要为单点智能。例如：生产环节的产品智能化组装，零售环节的智能营销，车内的语音交互。

协同智能：

受制于数据未完全互通和智能技术成熟度，智能化技术在汽车领域还未能较好实现多节点协同服务。随着云端与边缘智能的协同，产业链、用户数据打通，以及智能网联车辆与周边环境和商业体的连接。企业将具备跨越时间全生命周期为用户提供服务的能力，以及更丰富的跨场景服务能力。

预测服务：

基于用户和用车大数据，主动发掘车主和车辆需求，并提供服务。比如根据地域需求数据，提前生产和配给各地域车辆库存；为用户提供个性化服务，提供智能座椅调节，智能推荐周边服务、互联网内容；基于车联网和智能技术，提前挖掘生产设备和车辆故障，实现预测式维修。

智能制造：

汽车智能化生产指通过智能化技术重塑汽车生产环节的材料检验、物料管理、零件加工、产品组装、产品校验、产品测试、自动物流、生产管理等环节。生产线的智能化水平是保障产品交付销量和产品快速迭代的基石。短期，智能化生产能够较大的优化汽车产品生产效率、成本和品质；中期可以支持更丰富的产品上市，以及轻度的定制；远期将支持柔性化生产，通过C2M模式为用户定制汽车，完成用户需求归集、预测式生产和物流，以此大幅减少车辆库存。

在智能制造的落地方面，如特斯拉在美国和上海的工厂，生产线几乎都由工业机器人完成智能制造。并且因为疫情影响了工厂复工，特斯拉在美国的工厂安装更多的生产机器人。中国的新造车势力威马、小鹏也致力于通过打造新型的自动化生产线，提升生产效率和支撑未来产品定制化基础。再比如在厂区自动物流方面，2019年11月，驭势科技联合上汽通用五菱，建成国内首条厂区无人驾驶物流线路，实际作业过程中无需配置驾驶员和安全员，减少了运输中的人员投入成本。

智能零售：

汽车智能零售是通过智能化技术赋能线上和线下两条销售路径，实现全链路业务和数据的互通，用户从营销、购车、用车全生命周期的精准识别与智能运营，通过与购车者保持数字化连接在长期运营中创造盈利机会。

精准营销：

汽车品牌营销的主战场过往是线下广告，随着用户触媒习惯向线上迁移，以及线下广告的数字化，汽车品牌和经销商能够比过往实现更精准的营销。因为移动互联网和智能技术赋能，每次营销的触达、点击扫码、关注都会被捕获并且收集。营销不仅能直接转化留资，数字化方式还可以定量分析线上线下各种多媒体广告，匹配最优营销组合方案，并且通过消费者分群和用户画像，实现分群推送或千人千面的广告分发。

智能化技术可以实现平台筛选、人群细分、标签优选，定向推广、效果评估，保证筛选渠道与目标用户相关度更高，针对不容人群做定向的推广，并且可以通过线上回收用户留资，查看营销效果，进行营销效果归因，实现动态调整。

渠道升级与融合：

首先，对于线上渠道，借助AI技术可以更好的实现O2O、VR看车、用户资产评估、智能运营。其次，对于线下渠道，机器视觉技术能够捕捉、记录、识别顾客的身份与到访次数等行为，也能够统计店内流量变化和顾客分布，以及通过知识图谱赋能店内多媒体大屏、导购机器人或售车经理，同时可以通过人脸识别对店内人员售车过程进行全程管理。

另外，通过线上线下协同，加速购车转换。通过线上渠道的普世化让消费者认知了解车辆，并借助LBS门店、试乘试驾将顾客引入线下，借助店内更优的智能化体验实现转化，或者回到线上选配订购。过程中基于AI驱动的用户资产评估和灵活售车方式高效为顾客制定定制化购车，降低购车门槛。

如2019年人工智厂商云从科技基于人脸识别打造了一套汽车智能零售解决方案，以人脸为线索，串起线上和线下的数据。