AI人工智能|新风口来了：2020年中国汽车产业智能+生态分析( 五 )
三、汽车智能+主体
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汽车智能+的主体可划分为整车厂、渠道方、后市场方 。整车厂主要是指生产、经营汽车品牌的企业；渠道方主要是销售汽车的线上线下通路；后市场主要是指服务用户用车过程中的各类需求 。
整车厂主要分为传统车企和新造车势力 。新造车势力的智能化探索整体优于传统车企 ， 整体对比特斯拉、丰田等国外的领先汽车 ， 中国车企的智能化水平相对比较落后 ， 但中国车厂也正在做出积极的尝试 ， 将智能化生产设备、管理软件、管理理念用于生产之中 。如驭势科技和上汽合作 ， 将无人驾驶用于厂区物流之中 ， 是该领域的全球典范 。
渠道方分为传统汽车经销商、汽车新零售平台、主机厂直销渠道、二手车渠道 。参与汽车销售的主体借助数字化手段从空间和时间上不断拓宽与用户接触的能力 ， 基于用户数据实现更精准的用户挖掘、转化、换购等 。线下店面将基于机器视觉、服务机器人正在尝试全面升级 ， 而线上渠道也借助直播、VR看车、预售等方式扮演越来越重要的角色 。
后市场分为能源补给、停车洗车、维修保养、保险、互联网内容等参与主体 。各类参与者都借助数字化、智能化手段升级服务能力和效率 ， 并搭建线上平台 ， 通过围绕用户需求逐步尝试打通后市场的服务链路 。
四、汽车智能+数据架构
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汽车智能+的数据架构主要分为供给和仓储、产品生产、产品零售、用户和产品运营 ， 基于智能化技术优化或升级传统软硬件能力 ， 让每一个生产与服务环节的数据都可以被采集 。
尤其对于用户用车过程中驾驶者和车辆数据的跟踪 ， 将是改写未来汽车产业竞争格局的重要生产资料 。不断回流的数据 ， 能够让后市场方提供更敏捷的服务响应；让渠道方更准确的掌握用车者的行为习惯和车辆使用情况 ， 为其制定更精准的换购方案；让生产方可以基于用户建议与数据优化产品 ， 最终实现C2M生产模式；让供应商和仓储物流通过用户需求改进零部件 ， 实现预测生产 。
最终车企需要搭建“数据中台” ， 实现各业务系统、数字触点上的数据的归集打通 ， 通过智能分析更好迭代产品和运营用户 。
五、汽车智能+供应商
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汽车智能化+供应商 ， 主要由智能+服务方案供应商、智能+支撑技术供应商、智能+基础技术供应商三层构成 。
智能+服务方案供应商包含智能生产方案、智能零售方案、智能服务方案 ， 智能化生产有生产机器人、ERP供应商等 ， 智能零售有线上线下营销渠道、新零售解决方案等 ， 智能服务有智能驾驶系统 ， 保障智能服务的智能座舱方案、智能运营、智能分析等的供应商 。智能+支撑技术供应商包含摄像头、雷达、高精度地图、车联网等支撑服务方案的技术供应方 ， 以及洞察市场与运营用户的智能分析与运营方；智能+技术基础供应商主要包含AI技术和云服务商 。
汽车产业智能化展望：
从目前看 ， 智能+已经率先在零售层面和服务层面取得较多尝试与落地 ， 而在生产端随着国家智能制造战略和商业模式变革的需求也正在稳步推进 。因为汽车的产业链非常复杂、冗长和重资产 ， 这就导致智能化能够解决各节点上的诸多痛点 ， 但也决定了汽车智能+将要打“持久战” ， 参与的汽车必须做好持续投入的准备 ， 而且必须大胆且精准的投入 ， 只有赶上智能化的浪潮的企业 ， 才能在未来生存和升维 。
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