“修车大模型可达几十亿营收”，360周鸿祎说法靠谱吗？

最近几天，一条短视频在汽车后市场刷屏了，视频如下：

看了下评论区留言，不看好的声音是大多数。

笔者对于汽车后市场的AIGC大模型也很感兴趣，琢磨了一番，今天跟大家分享下。没有IT行业人士说得那么专业，欢迎讨论。

目前，在汽车后市场人工智能方向上，以笔者所知道的，有以下几个发力方向：

1.维修技术

2.汽车配件

3.车主服务

4.客户运营

5.管理咨询

01、维修技术

这个方向上，其实行业内外早就有人在做了。

比如笔者关注的“8848汽车技术论坛”，已经运营超过十年以上了。今天查看了一下，有286个微信好友也关注了这个公众号。

笔者的微信同行好友有超过4000个，其中修理厂老板或者维修技师至少有超过3000个，也就是说不到10%的关注度。

维修技术方面，笔者以为最难的是故障诊断，难点如下：

1.车主自己也描述不清楚，这种情况最常见，如果还要通过服务顾问转述，理解的误差就更大了；

2.造成此故障的原因可以有很多种，需要一一排查，有的还需要拆解；

3.车辆设计和生产过程中，也会造成“隐疾”，很难诊断出来，或者很难解决；

4.使用了假冒伪劣产品造成的；

5.意外或者操作失误造成的；

6.车主的用车习惯造成的；

第1条是流程和沟通问题，改善流程可以解决；

第2条是维修技师的经验和阅历问题，老师傅听声音就能够准确判断，但就是老师傅也有没经历过的案例；

第3条最伤脑筋，比如说日系车水温高的问题，德系车烧机油刹车异响的问题，大家都明白咋回事，解决起来就很伤脑筋；

第4条就更伤脑筋，现在市场上配件鱼龙混杂，品质标准多如牛毛牛毛，老师傅也经常栽在这上面；

第5条，比如电路板上粘了不起眼的东西，故障灯一直亮；

第6条，老员工对店里老客户的车辆状况了然于胸，看到客户车辆进来都能知道他来干嘛了，新员工就要好一阵子懵逼。

因此，从维修技术上来讲，建立车辆故障诊断案例的大数据模型，要收集的资料很多，还要分别阐述各种情况下可能出现的原因，维修技师们也不擅用文字去记录和表达。

燃油车的车型太多、结构复杂，难度太大。

以后新能源车时代，维修技术方面AIGC大模型也许可行。

02、汽车配件

汽车配件的底层数据库，目前已经挺完善。

比如‘集群车宝”已经能够通过扫描车牌号码匹配车辆车型数据，然后通过车辆车型数据匹配到该车型的配件数据。

这已经算是智能匹配了，行业这方面的应用也日渐成熟。

03、车主服务

车主服务端的智能应用，一定是新能源汽车重要的发展方向。

新能源汽车又被称为“智能汽车”，从无人驾驶到停车场、加油站、收费站、维修服务站、充电站等等车主相关服务的智能链接和应用，再到车辆车况的提示和引导等。

这方面的应用一定会更深入，更人性化，更智能化。

04、客户运营

这里指汽服或修理厂或连锁或平台的客户运营，不同于车主服务。

这里分为两个大方向：

一种是通过抖音、美团、微信等大流量平台，进行公域流量的客户运营，通过发布视频图片文字吸引关注，与客户交流沟通，抓取客户意向信息，进行进一步的沟通交流，达成预约或成交直至进店。

一种是私域流量的客户运营，通过自身SaaS或APP系统与客户交流沟通，发布视频图片文字，抓取客户意向信息，进一步交流沟通，达成预约或成交直至进店。

但是私域流量的客户运营，还有很多属于客户关系管理，非交易性质，但是能够最终影响到客户留存。如下图：

以往的所谓智能客服，是按程序回答问题的，前后不连贯，也很呆板，体验感很差。

AIGC在这方面，应该可以有很大的发展空间。

客户运营一直是非常伤脑筋的问题，而且还经常会被拉低到营销层面，或者变成了商品运营。

汽车服务行业一直有“一朝选择，终身拥有”说法，就是你一旦选择了我，就有可能会终身拥有我的服务。

服务不仅仅是客户在店里，还有客户不在店里时，客户关系的管理和维护。这对汽车服务行业其实很重要，但除了少数一流品牌的4S体系有，绝大多数商家没有这个能力，因为人工成本高、人才培养难度大，专业性太强。

05、管理咨询

这方面，其实也早就有人做了，但是效果不太好。

汽车后市场的管理咨询，特别是汽服行业的管理咨询，实战性很强。

让门店老板去人机互动，寻找答案，可行吗？

以笔者的经验，首先很多门店老板都不知道自己有啥问题。如果只是门店老板问什么，然后就给什么，看起来好像很简单，其实这样翻车的概率非常大。

给门店做管理咨询，很像给车辆做故障诊断，或者医生给病人看病。不到现场，不看数据，不跟员工沟通，仅凭门店老板一面之词，你很难找出这个门店到底是咋回事。

就算只是跟门店老板沟通，也需要细细引导，层层剥茧，才能找到真正的原因。就算找出了门店经营管理中的弱项，还需要根据门店各种实际情况设计方案，才能有可执行性。就算你的方案有可执行性，大多数门店还需要一段时间的跟踪辅导、不断加强才保证可持续。

所以笔者以为，汽车后市场的管理咨询，做个资料库方便别人学习参考是可以的，但是做到人工智能那种地步，未来还有很长的路要走。

综上，汽车后市场的AIGC，在维修技术和管理咨询方面，只能做案例和资料库，人工智能短时间内起不到什么真正的作用；汽车配件的数据库已经相对完整了，查询比价调配采购会越来智能化；车主服务和客户运营将会是汽车后市场人工智能能够发挥作用的重要方向。