AI大模型如何重塑汽车后市场？
汽车后市场当前正面临着数字化转型的重要契机，AI大模型可以凭借其强大的数据处理以及整合能力，对汽车行驶数据和维保记录等进行深度分析，进而显著提升汽车后市场的服务效能与质量。
那么，AI大模型应运而生的新型服务模式如何重塑汽车后市场？有哪些具体的应用案例？当前有优势和局限性？
基于以上问题，虎嗅智库撰写并发布了《AI大模型在汽车后市场案例应用分析》，挖掘汽车后市场对AI大模型的需求潜力，通过落地应用案例，探究Al大模型在汽车后市场应用的真实价值，为汽车后市场相关领域从业者和决策者提供参考意见。
以下为报告的主要内容。
主要的业务需求
政策引导、汽车保有量增长以及新能源转型共同催生汽车后装市场的数字化转型需求。后装市场服务包括汽车金融、修保、二手车交易等，其中，新能源汽车的增长更对后装市场带来新的挑战和机遇，如维修服务和故障诊断的数据化需求。
AI大模型在汽车后市场具有广阔的应用潜力，尤其适用于复杂且数据丰富的新能源汽车市场。阶段性问题如服务质量不一、供应链管理混乱等可以通过AI大模型得以解决。目前规模化应用主要在汽车维保、金融保险、二手车交易等领域。
AI大模型应用场景
（1）故障诊断与维修-Al 修车大模型
塞克供应链科技有限公司是上汽集团子公司，利用开源大模型GPT2.0打破汽车数据壁垒，创造了“车安心数字科技”AI模型，用以解决汽车维修行业的痛点。
在实施过程中，维修店由于无法获得充分的维修方案，其业务范围受限，这也限制了产品的推广效果。另外，尽管AI模型已经能解析故障信息并给出初步维修建议，但对于C端车主来说，目前难以直观感受到这一技术的价值。
对于这些问题，该公司计划在未来的优化中加入更直观的图示信息，并将模型功能从“问诊”扩展到“开药”和“治病”，为用户提供更具体、详细的解决方案。尽管存在挑战，但该模型已在解决汽车维修行业痛点方面取得了初步成果，对行业的改进和发展具有深远意义。
对于车主，模型解决了故障识别困难、维修过程不透明等问题。
对于维修店，模型解决了由于主机厂数据保密导致的技术屏障，同时提高了配件管理效率。
通过先进的故障诊断功能，AI模型能在输入车型和故障信息后给出解决方案。而模型的训练则是基于大量的汽车故障案例数据和车辆OBD数据进行的。现阶段，产品主要定位于路边的维修店和C端车主，未来优化方向包括增加图示回答功能，并进一步从“问诊”升级为“开药”和“治病”，既提供故障解决方案，也供应故障配件及具体的维修流程。
（2）保险金融-二手车金融助贷平台
二手车金融助贷平台--车安心数字科技，借助区块链技术和AI大模型理想化改变二手车交易痛点。它能解决二手车市场定价随意、信息不透明的问题，同时处理二手车信息诚信问题，帮助消费者产生对二手车市场的信任。
实施过程中，车源真实性的保障、OBD数据解析的数据安全以及各方利益的博弈是种潜在的困难。该平台通过将所有数据上链管理，并用大数据进行建模形成统一的标准估算体系，目标是更准确地估价二手车，使消费者依据估价结果进行购车和贷款。
未来面临的挑战
AI大模型在汽车后市场面临的主要挑战涵盖技术匹配、数据依赖、技术授权以及用户接受程度。
随着电动车和智能化技术的快速发展，维修人员的故障诊断能力需要跟上这种发展速度，而AI大模型需求不断吸收新知识以满足这种变化。同时，由于故障诊断对大数据和云平台的依赖性加强，AI大模型需要有强大的数据处理和分析能力以应对。
然而，车企技术壁垒的存在可能使AI大模型在获取和使用相关技术数据上遇到困难。此外，尽管AI大模型有助于提升服务质量和效率，但仍需应对消费者对新技术接受程度的挑战。
AI大模型必须不断适应并更新技术，并增强数据处理能力，同时解决获取授权和提高用户接受度等难题，才能在汽车后市场中发挥其潜力。
结语
AI大模型的出现和发展，正在给汽车后市场带来深远的影响。从故障诊断维修，在路上的修车店和C端车主提供更精准有效的解决方案，到二手车金融平台的诚信经营，AI大模型都展示出了由数字化转型所带来的深厚潜力。相关从业人员积极地适应和探索这种变革，不仅在技术层面不断更新和提升，同时也在服务理念上进行调整，以便更好地融入这一新的运作模式。
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