今天小編分享的财經經驗：AI大模型如何重塑汽車後市場？，歡迎閱讀。
出品｜虎嗅智庫
編輯｜黃思語
題圖｜視覺中國
汽車後市場當前正面臨着數字化轉型的重要契機，AI 大模型可以憑借其強大的數據處理以及整合能力，對汽車行駛數據和維保記錄等進行深度分析，進而顯著提升汽車後市場的服務效能與質量。
那麼，AI 大模型應運而生的新型服務模式如何重塑汽車後市場？有哪些具體的應用案例？當前有優勢和局限性？
基于以上問題，虎嗅智庫撰寫并發布了《AI 大模型在汽車後市場案例應用分析》，挖掘汽車後市場對 AI 大模型的需求潛力，通過落地應用案例，探究 Al 大模型在汽車後市場應用的真實價值，為汽車後市場相關領網域從業者和決策者提供參考意見。
以下為報告的主要内容。
主要的業務需求
政策引導、汽車保有量增長以及新能源轉型共同催生汽車後裝市場的數字化轉型需求。後裝市場服務包括汽車金融、修保、二手車交易等，其中，新能源汽車的增長更對後裝市場帶來新的挑戰和機遇，如維修服務和故障診斷的數據化需求。
AI 大模型在汽車後市場具有廣闊的應用潛力，尤其适用于復雜且數據豐富的新能源汽車市場。階段性問題如服務質量不一、供應鏈管理混亂等可以通過 AI 大模型得以解決。目前規模化應用主要在汽車維保、金融保險、二手車交易等領網域。
AI 大模型應用場景
（1）故障診斷與維修 -Al 修車大模型
塞克供應鏈科技有限公司是上汽集團子公司，利用開源大模型 GPT2.0 打破汽車數據壁壘，創造了 " 車安心數字科技 "AI 模型，用以解決汽車維修行業的痛點。
在實施過程中，維修店由于無法獲得充分的維修方案，其業務範圍受限，這也限制了產品的推廣效果。另外，盡管 AI 模型已經能解析故障信息并給出初步維修建議，但對于 C 端車主來說，目前難以直觀感受到這一技術的價值。
對于這些問題，該公司計劃在未來的優化中加入更直觀的圖示信息，并将模型功能從 " 問診 " 擴展到 " 開藥 " 和 " 治病 "，為用戶提供更具體、詳細的解決方案。盡管存在挑戰，但該模型已在解決汽車維修行業痛點方面取得了初步成果，對行業的改進和發展具有深遠意義。
對于車主，模型解決了故障識别困難、維修過程不透明等問題。
對于維修店，模型解決了由于主機廠數據保密導致的技術屏障，同時提高了配件管理效率。
通過先進的故障診斷功能，AI 模型能在輸入車型和故障信息後給出解決方案。而模型的訓練則是基于大量的汽車故障案例數據和車輛 OBD 數據進行的。現階段，產品主要定位于路邊的維修店和 C 端車主，未來優化方向包括增加圖示回答功能，并進一步從 " 問診 " 更新為 " 開藥 " 和 " 治病 "，既提供故障解決方案，也供應故障配件及具體的維修流程。
（2）保險金融 - 二手車金融助貸平台
二手車金融助貸平台 -- 車安心數字科技，借助區塊鏈技術和 AI 大模型理想化改變二手車交易痛點。它能解決二手車市場定價随意、信息不透明的問題，同時處理二手車信息誠信問題，幫助消費者產生對二手車市場的信任。
實施過程中，車源真實性的保障、OBD 數據解析的數據安全以及各方利益的博弈是種潛在的困難。該平台通過将所有數據上鏈管理，并用大數據進行建模形成統一的标準估算體系，目标是更準确地估價二手車，使消費者依據估價結果進行購車和貸款。
未來面臨的挑戰
AI 大模型在汽車後市場面臨的主要挑戰涵蓋技術匹配、數據依賴、技術授權以及用戶接受程度。
随着電動車和智能化技術的快速發展，維修人員的故障診斷能力需要跟上這種發展速度，而 AI 大模型需求不斷吸收新知識以滿足這種變化。同時，由于故障診斷對大數據和雲平台的依賴性加強，AI 大模型需要有強大的數據處理和分析能力以應對。
然而，車企技術壁壘的存在可能使 AI 大模型在獲取和使用相關技術數據上遇到困難。此外，盡管 AI 大模型有助于提升服務質量和效率，但仍需應對消費者對新技術接受程度的挑戰。
AI 大模型必須不斷适應并更新技術，并增強數據處理能力，同時解決獲取授權和提高用戶接受度等難題，才能在汽車後市場中發揮其潛力。
結語
AI 大模型的出現和發展，正在給汽車後市場帶來深遠的影響。從故障診斷維修，在路上的修車店和 C 端車主提供更精準有效的解決方案，到二手車金融平台的誠信經營，AI 大模型都展示出了由數字化轉型所帶來的深厚潛力。相關從業人員積極地适應和探索這種變革，不僅在技術層面不斷更新和提升，同時也在服務理念上進行調整，以便更好地融入這一新的運作模式。
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