AI人工智能|新风口来了：2020年中国汽车产业智能+生态分析( 三 )
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 。
从顾客进店开始 ， 记录顾客逛店全流程和店内人流分析 ， 结合第三方大数据 ， 计算顾客成交意向；整合线下广告投放资源 ， 为4S店提供精准广告或效果广告投放渠道；并且可以对店内人员的服务进行管理 。腾讯旗下车讯达 ， 通过汇聚公域流量与车企自有的私域流量 ， 构建了多向引流、提速转化、社交裂变、数据沉淀的新型购车流程 。
用户运营：
智能技术还能够通过追踪和实时服务用户 ， 长期运营已购车的车主 。在传统的售车模式下 ， 主机厂和经销商售出车辆之后 ， 就无法获知用户的消费习惯和行为 。而基于车联网、用车APP和云端数据互通 ， “车主”成为“用户”渐成现实 。如智能客户能够7*24小时实时响应用户需；AI模型结合车辆监测数据和用户数据 ， 为用户主动推荐车辆回收方案 ， 增加用户车辆换购机会 ， 并且为用户推荐用车环节的车后服务 。
另外 ， 随着汽车厂商通过车载大屏、手机或者车辆上传数据多场景数据收集和互通 ， 以此更及时迭代产品 ， 在未来实现用户需求反向驱动汽车厂商对研发、制造进行优化调整 。
智能服务：
智能服务是结合AI和车联网技术 ， 让车辆实现为用户智能服务的能力 。升级包含汽车从硬件（芯片、传感器）、软件（操作系统、软件）、交互等一系列架构 ， 让汽车具备智能驾驶和智能服务的能力 ， 升级为一个可迭代的智能产品 ， 能够实时主动服务用户 。
智能驾驶：
借助车身上配备的传感器、车联网技术、高精度地图 ， 以及自动驾驶算法和控制元件 ， 让车辆具备在某些场景自主驾驶能力或者完全自动驾驶能力 。目前 ， 特斯拉、小鹏、荣威等量产车型已经开始配备界于L2—L3级别的自动驾驶能力 ， 而Waymo、百度阿波罗、Auto X、滴滴出行等多家无人驾驶公司已于2018年开始尝试无人驾驶载人测试 。
智能交互：
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