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云知道漳縣


國外最高的也就是谷歌，才100萬公里，還差1萬倍 。如何能有更大量的路測(cè)數(shù)據(jù)，能找到那些異常的邊界，這是一個(gè)很難的問題 。比如現(xiàn)在可能除了特斯拉以外，大量車主駕駛行為數(shù)據(jù)都沒有被記錄下來 。
而且自動(dòng)駕駛面臨一個(gè)很大的問題，就是所有的公司都可以設(shè)計(jì)或者跑出一個(gè)比較漂亮的Demo，但是還無法量產(chǎn) 。
一個(gè)原因是Demo過不了車標(biāo) 。另外，比如作為一個(gè)消費(fèi)者，其實(shí)更關(guān)注是小數(shù)點(diǎn)之后6位，比如0.9999……但如果那0.0001的概率發(fā)生了事故，對(duì)用戶來講就是100%
所以現(xiàn)在無人駕駛是一個(gè)非常重資金、人海戰(zhàn)術(shù)新的博弈過程 。反而細(xì)分出來小場(chǎng)景，無人車會(huì)有更多的機(jī)會(huì) 。比如說機(jī)場(chǎng)的場(chǎng)景、港口的場(chǎng)景、園區(qū)的場(chǎng)景等等 。
而且現(xiàn)在自動(dòng)駕駛的層次可以到L2.5和L3，單都并不能真正體現(xiàn)人工智能的先進(jìn)性 。比如L4以上，是機(jī)器為主，司機(jī)就可以摘掉方向盤全靠機(jī)器駕駛 。L3是一半機(jī)器一半人，這是一種反人類的狀態(tài) 。Uber出這種事故就是這種狀態(tài)，要盯著屏幕，所以司機(jī)到底是信任它，還是不信任它？比方說開高速，已經(jīng)非常非常累了，到底是讓自動(dòng)駕駛開，還是自己開 。有問題不馬上接管的話，就會(huì)出了交通事故，所以L2.5、L3是一個(gè)非常尷尬的智能駕駛或者自動(dòng)駕駛的發(fā)展階段 。
除了車主駕駛行為的大數(shù)據(jù)之外，車主的個(gè)人偏好的大數(shù)據(jù)其實(shí)也同樣重要 。舉個(gè)例子，比如大家都說的女司機(jī)，他們的駕駛行為真的比男司機(jī)差嗎？
大家百度女司機(jī)的時(shí)候經(jīng)常看到各種慘烈的現(xiàn)狀，但是微車的數(shù)據(jù)告訴大家，女司機(jī)的違章數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于男司機(jī)的違章數(shù)據(jù)，女司機(jī)的數(shù)據(jù)真的比男司機(jī)好很多 。
移動(dòng)支付和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起，有機(jī)會(huì)讓汽車大數(shù)據(jù)成為了可能 。過去很多交易是靠現(xiàn)金來支持，但移動(dòng)支付改變了這一點(diǎn)，所有讓很多交易數(shù)據(jù)變成了一個(gè)電子化信息，也能被記錄下來 。同時(shí)，也有很多很多內(nèi)容產(chǎn)品，能讓我們獲得很多產(chǎn)量車主的閱讀興趣 。
除了大數(shù)據(jù)之外，2018年非?；馃岬脑掝}——區(qū)塊鏈；
從區(qū)塊鏈技術(shù)角度來講，它只是一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)，不是一項(xiàng)完整的能代表整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 。從革命來說，區(qū)塊鏈不可能代替古典互聯(lián)網(wǎng)，尤其像汽車這么重的行業(yè) 。
區(qū)塊鏈作為一個(gè)技術(shù)，雖然有自己的局限性，但會(huì)給汽車行業(yè)帶來新的破局 。
二手車交易
二手車市場(chǎng)是一個(gè)典型的檸檬市場(chǎng)，所謂檸檬市場(chǎng)就是一個(gè)劣弊驅(qū)逐良弊的市場(chǎng) 。在美國有很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家，因?yàn)檠芯繖幟适袌?chǎng)問題獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng) 。二手車市場(chǎng)本來是一個(gè)非常難用技術(shù)去改變的，和裝修一樣 。比如不知道這輛車是不是事故車、是不是進(jìn)過水，不知道零部件換過，那么怎么判定這車輛有沒有問題？需要找二手車平臺(tái)去背書 。但如果所有數(shù)據(jù)都能用區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)記錄下來，并放在一個(gè)公開的鏈上，是不是并不需要了？真正做到?jīng)]有中間商 。
當(dāng)然僅僅一個(gè)區(qū)塊鏈技術(shù)是不能完全解決二手車交易中的所有問題的 。對(duì)于二手車來說，讓賣家能夠多賺點(diǎn)錢，買家能夠少花一點(diǎn)錢 。通過庫存控制和周轉(zhuǎn)率控制，提升中間環(huán)節(jié)的效率是最核心的 。
比如對(duì)于評(píng)估二手車來講，現(xiàn)在可以利用一些深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，如智能硬件去采集車的圖像，包括發(fā)動(dòng)機(jī)聲音、啟動(dòng)后的震動(dòng)情況，通過技術(shù)實(shí)時(shí)反饋這輛車真正的狀態(tài) 。
最后在交易過程中，怎么根據(jù)市場(chǎng)變化來提升交易的效率？一方面需要從網(wǎng)上采集各種用戶的數(shù)據(jù)，比如微車的大數(shù)據(jù)模型 。再者需要基于這些數(shù)據(jù)去整理出用戶真正的需求，提升整個(gè)交易的效率 。比如說用數(shù)據(jù)去培訓(xùn)所有銷售，去助力他們的銷售環(huán)節(jié) 。

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