All In智能駕駛的時代，卻是汽車后市場的凜冬？互聯網+
導讀
汽車后市場場景遷移引發行業集體焦慮
汽車后市場場景遷移引發行業集體焦慮
文 | 魏啟揚 | 智能相對論（ID：aixdlun）
沒有什么力量能夠阻擋智能駕駛的趨勢。
不管是傳統車企還是科技巨頭，或是造車新勢力們，即便各自都有著自己的小算盤，但在智能駕駛上還是目標一致——無論是單干還是合作，未來的智能駕駛一定要有屬于自己的位置。
與車企和科技企業的信心滿滿有所不同，汽車后市場卻對自己的未來有些擔憂：以后汽車的功能升級、故障診斷甚至維修保養都在云端進行，線下還會有市場嗎？
汽車后市場場景遷移引發行業集體焦慮
來自一線市場的擔憂不無道理，還不用等到無人駕駛汽車真正到來，現在上市的新車中，車載系統和軟件的遠程升級、故障云端診斷這類智能配置很多都從PPT變成了現實，成為“標配”。
在今年的第五屆世界互聯網大會上，特斯拉發布了它的售后服務體系。該體系以虛擬服務中心的形式，可以在任何時間、任何地點為車輛提供人工和自動相結合的遠程診斷，并且提供線上或線下的解決方案，減少了車輛“不能使用”的時間和維護。
非常明顯，如果這項技術能夠大規模復制落地到整個行業，那么智能汽車的售后保養維修業務將全部收歸汽車廠家渠道，原本4S店和社會汽修企業二分天下的汽修后市場格局被打破，已經延續了100多年的傳統汽修模式也將被顛覆。
如果說特斯拉還只是在維修保養上動傳統汽車后市場的奶酪，那么中國的造車新勢力們把手伸得更寬。小鵬汽車為了讓車主充電方便，要在全國建設1000多座超級充電站，鋪設10000個專用充電樁，并選擇性接入超過10萬個第三方充電樁；蔚來汽車則為用戶準備了專屬充電樁、全自動三分鐘換電站、移動充電車、超級充電網、代客加電服務5種充電方式。新能源汽車才剛剛起步，汽車廠家就已經在充電市場跑馬圈地了。
讓傳統汽車后市場企業普遍感到危機的是，原本引以為傲的場景優勢正在一步步減弱。在AI的框架內，主機廠正在努力建設一個線上的、封閉的、由自己主導的汽車售后服務生態圈。隨著后市場服務場景的遷移，現在用戶買車后的維保服務大多在4S店或維修店，在未來，用戶的售后服務將被圈定在主機廠的指定渠道內。這也讓車享家、途虎養車這類B2C汽修連鎖品牌備感壓力：好不容易從后市場電商平臺的血戰中活了下來，未來還要被AI打壓。
別悲觀，線下依然是未來汽車后市場的主流
在未來，當AI完成對汽車后市場的全面覆蓋后，留給行業的市場空間還有多少呢？在智能相對論看來，在巨大汽車保有量的基礎上，在新能源車大規模普及的背景下，留給行業的機會依然很多。
幾年前，國內的汽車后市場電商平臺曾有過一次集體試錯。有以阿里系加持的“車螞蟻”、汽車之家的子項目“養車之家”為代表，做類美團的導流服務，幾年后全部失??；以博湃養車、e洗車為代表的上門服務，這類電商熬了幾年也發現“此路不通”。大量飛上天的豬最后又跌落人間的經驗給了行業兩點重要的啟示。
1、線下門店才是汽車后市場最大的流量入口
有了滴滴和美團的成功示范，汽車電商也試圖按照同樣的邏輯來制造一個大的汽車后市場消費流量入口。然而用戶汽車養護消費的低頻需求（洗車、保養都不能算高頻需求）使得流量始終難以集中，或者說引流的成本太高，難以精準切入企業經營。一圈的試錯只證明了一個真理：線下門店才是汽車后市場最大且唯一的流量入口。
在未來的智能駕駛時代里，即便很多故障可以在線上遠程解決，但只要汽車還是一個機器，那么它的機械故障一定是要回到線下處理的。低頻次的養護需求對應的是高密度的服務場所，在這方面，汽車后市場企業的機會來了。
2、多品類、多場景才是后市場企業的正確姿勢
汽車后市場獲客成本高、單品消費頻次低、毛利低的消費特征決定了后市場是個存量生意，后市場企業要做的是深度挖掘用戶，通過運營讓用戶多次復購。通過多品類的延伸、創造多場景的消費方式來降低邊際成本。
一邊是封閉的渠道，一邊是開放的市場，同時還有多樣化的消費場景，汽車后市場企業也能建立起自己的服務生態，如果用這樣的姿勢去和主機廠正面對抗也不是沒有勝算。
在一個萬億級的市場面前，傳統汽車后市場企業的機會依然很大，這也是像車享家、途虎養車、京東汽車這樣的電商玩家在明知前有AI攔路，仍然不遺余力搶建線下渠道，迎頭前進的原因所在。
AI助力智能駕駛，同樣助力后市場
以蒸汽和電氣技術的應用為基礎，人類歷史上經歷了兩次產業革命?；疖?、汽車的出現，改變了人類的出行方式；電視、電影的出現，改變了人類的娛樂方式；電話、廣播的出現改變了人類的信息傳播方式……歷史的輪回正在進行，只是這次推動技術進步、社會發展的動力變成了AI。AI能夠助力智能駕駛，AI同樣也能推動汽車后市場進入一片新天地。
1、智能汽車的維修從單項任務向綜合系統功能進化
如果說現在的汽車維修通常只是針對單一故障，就像“頭痛醫頭，腳痛醫腳”一樣，那么智能汽車的維修將向綜合化發展。在智能汽車中經常用到的大數據匹配、圖片識別、語音交互、機器學習等AI技術在汽車維修中同樣也會用到。
智能相對論認為，未來的智能維修將不僅針對單獨的某項維修任務，而是一套集成化、綜合化的智能維修系統，可能包括故障診斷、維修決策、維修規劃、維修訓練等多項功能，開發的智能維修系統所采用的技術也是綜合化的，可能包括專家系統、神經網絡，還可能融合了網絡、仿真、虛擬等各項技術。
在廣義的汽車后市場中，二手車的估值和競價、車險的定損和出單、汽車美容的檢測和施工等一系列場景都會因為AI的加入而變得更有效率。
對于汽車后市場商家來說，與其害怕AI帶來的改變會對自己產生影響，不如主動擁抱AI，豐富AI在汽車后市場中的應用場景，精準理解與匹配用戶的個性化需求，讓用戶需求得到滿足才是迎合行業發展趨勢的最好姿勢。
2、AI補上后市場“缺人”漏洞
有一種說法，在現階段汽車后市場發展的最大阻礙不是市場容量、不是市場營銷而是人才的緊缺。
數據顯示，全國經過教育部認證的技術類學校，培養汽車后市場的，包括主機廠有1000所，每年貢獻約40多萬學生。而中國整個前市場、后市場的需求是140萬，每年有100萬的缺口。傳統的師傅帶徒弟的方式很難填補這個巨大的人才缺口。
雖然說汽車后市場還有很長一段紅利期，但少有年輕人愿意入行，其中最大一個原因就是，在行業的底層有大量的低端、重復工作，也就是我們常說的打氣補胎、洗車換油這類“臟活累活”，在一個技工沒有積累到足夠的資歷和經驗之前，師傅們是不會讓他們上手接觸機修、鈑噴這類有技術含量的活。一個技工要想出師或者自立門戶，少則幾年，多則數十年，人才的培育速度顯然趕不上行業的發展速度。
新技術的普及就是為了解放生產力，處理那些低端重復的工作正是AI所擅長的，當汽車后市場的底層崗位全部被機器人取代之后，AI不光補上了行業的“缺人”漏洞，還將帶給行業更有效率的管理和運轉。
3、消除信息不對稱，破局“檸檬市場”
“檸檬市場”理論是著名經濟學家喬治·阿克爾羅夫提出來的。“檸檬”在美國俚語中表示“次品”或“不中用的東西”，所以“檸檬市場”也稱次品市場，也稱阿克洛夫模型。即在市場中，產品的賣方對產品的質量擁有比買方更多的信息。在極端情況下，市場會止步萎縮和不存在，這就是信息經濟學中的逆向選擇。阿克爾羅夫也憑借著《檸檬市場：質量的不確定性和市場機制》這篇論文摘取了2001年的諾貝爾經濟學獎。
阿克爾羅夫在論文中例舉了二手車市場的案例。指出在二手車市場，賣家比買家擁有更多的信息，兩者之間的信息是非對稱的。買者肯定不會相信賣者的話，即使賣家說的天花亂墜。買者唯一的辦法就是壓低價格以避免信息不對稱帶來的風險損失。買者過低的價格也使得賣者不愿意提供高質量的產品，從而低質品充斥市場，高質品被逐出市場，最后導致二手車市場萎縮。
阿克爾羅夫是在1970年發表論文時例舉的案例，離今已快50年了，然而現在的汽車后市場依然沒有太大改觀。
首先，在汽車后市場行業中，企業間存在的形式較為分散，有夫妻檔、路邊攤等各種形式。而由于企業多為個體經營，這就使得汽車后市場整體不規范，個體間存在較大的差異，沒有嚴格、標準的服務體系，用戶的消費體驗極不友好。
其次，在汽車后市場的傳統門店中，由于其在價格以及產品流程上都不具備公開透明性，極易讓用戶產生不信任感。
未來由AI連接汽車后市場，或許是破解“檸檬市場”的一個方向。利用AI技術讓汽車準確的定位到故障，用可視化、場景化的方式或技術手段幫車主解決問題；同時也幫助廠商擴大市場渠道、建立客戶信任。當所有的流程、所有的環節都被AI安排地妥妥帖帖的時候，“檸檬市場”自然將不復存在。
【完】
智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI+醫療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背后的芯片、算法、人機交互等。
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