文 | 什字
产业互联网正在全面渗透进传统行业。在笔者研究的诸多案例里，没有一个行业比二手车领域更能呈现传统经济的“经典式落后”，对这个行业开出的药方，就是尽早让产业互联网的阳光照进二手车行业。
作为传统行业的二手车，痛点到底有多痛？
人类的数字化道路已经进行了数十年，飞速发展的技术，让我们面对的是一个进步与落后，碎片化与孤岛并存，先进的云端服务和人工智能与落后且不够体系化的管理思想共存的复杂世界。
有没有简单且可以一步到达彼岸的路径？
有，但是必须先筚路蓝缕地修一条路。
很少有行业像二手车领域一样完全具备落后行业的典型特性：
1、超级碎片化，信息匹配方式原始
整个行业的运转主要依靠十几万中小二手车企业和车商（甚至都难以称之为平台），这些碎片的单体十分薄弱，彼此间的数据完全异构，进行数据集中和信息化整合超级困难。也正因为此，二手车行业的供需信息匹配困难，在没有数字化转型之前，依赖人-人协同而非是人-机协同的方式，效率极为低下，单体盈利能力很差。
2、体验灰色化，信息不透明
长期以来，二手车行业给消费者的体验较差，甚至有人称“是灰黑色的”，这固然与从业者的个人素质有关，但更主要的原因来自于行业盈利空间信息不透明。经验证明，凡是依赖信息不对称、不透明作为主要获利点的传统行业，就从来不可能拥有较好的客户体验，而信息不对称、不透明的情况，不能依赖行业的自律，必须用透明打不透明，高维打低维的方式，才能构建新的行业秩序。
3、非标品化，定价难
二手车交易最大的显性问题是信息流动速度慢和效率低下，但它的底层原因是定价难。定价难不仅仅因为二手车是非标品，还因为影响价格的维度太多，依靠传统人工经验定价的方式很难建立一个双方都信赖的价格模型，而这种多维且动态的模型只有依赖大数据和人工智能等产业互联网技术才能解决。
4、缺少头狼，企业降本增效难
二手车行业里，长期缺乏通过产业互联网技术自发改造的一个重要原因，是由于形态落后、单环节利润微薄，所以一直没有产生足够强大的头部企业。而资料表明，大多数行业的传统改造就是先由经济承受能力较强的头部企业实现，进而向行业内进行普及。但传统二手车领域缺少现象级的头狼企业，所以无从带动全行业利用先进技术的降本增效。
然而，随着互联网二手车平台的进入，这一切都开始有了变革的曙光，历史的车轮正在滚滚向前。
我们生活在一个幸运的时代
目前来看，尽管我们仍有超过90%的二手车商没有充分的数字化，但我们有这个时代给予的特殊条件，云计算等解决了IT成本，人工智能正在成为人的助手，降低了人力资源成本；而车好多（瓜子二手车及毛豆新车母公司）等汽车消费流通巨头正在为整个行业的数字化改造，建立平台和可以赋能的生态。
根据不同口径的统计，我们看到二手车行业的电商占有率正在提升，最乐观的估计是超过10%。这个数字意味着什么呢？因为二手车行业是非常碎片的一个领域，超过10%的集中度也就意味着已经有足够改变行业的平台级生态出现。
比如在二手车交易中，最核心的因素之一是定价，这个问题的复杂性我们之前已经说过，不过这种“复杂”是相对于人脑而非人工智能。虽然人工智能在整体上没有超越人类，但在一些专业性强、数据维度超多、数据量超大的领域，它的单项表现已经超过了人类。
而在和定价关系很紧密的检验评估环节，瓜子二手车把关于车辆的检测分解成259个项目，评估师严格按照项目内容执行。为了保证采集上来的数据是标准化和结构化的，车况描述被设计成选择题，评估师只需要勾选即可，以此避免不同评估师语言和工作习惯差异、造成的不准确，最大程度的将二手车标品化。
259个项目还包含着上千个维度，实际上，瓜子后台涉及的算法维度更多，它可以把影响一辆二手车价格的因素拆解成2000多项数据指标，每一个都或多或少关系到价格的波动：年份、款式、配置、有没有天窗、用户操作偏好，甚至天气、季节等。
“我们非常需要更多的数据来训练我们的人工智能，我们已经发现，在那些交易活跃、数据贡献丰富的区域，人工智能深度学习的效率就越高，定价就越精准；一些交易欠活跃，数据不够丰富的区域，在训练的进度上就要慢一些。所以接下来我们会想更多的办法，让我们的人工智能大脑‘聪明’起来。”车好多集团的创始人杨浩涌说道。
另一个鲜明的例子是物流成本。在车好多集团的毛豆新车业务里，大数据+人工智能对控制物流成本起到了重要的加持作用。
“这个行业有一个规则，就是主机厂把汽车发往你订货的地点，这一趟物流是免费的，但如果你要从收货地点再转运到其它的地方，物流的钱就是你自己掏了。所以，比较传统的办法是，尽可能把新车发到区域交易的中心城市，再进行短途转运。但是，这还远远称不上降本增效。”车好多的一位技术高管这样告诉笔者：“事实上，我们现在的做法是运用人工智能对交易大数据进行深度分析和预测，主机厂的车辆可以在高精度预测的加持下，一次性的送到所需地点，这极大的降低了我们的成本，也降低了整个社会成本。”
“这说明车好多在产业互联网技术的运用上，已经迈过了感知和认知的初级阶段，进入判断和决策支持的中级阶段，这是一个产业互联网技术应用于传统行业变革的典型案例。”一位资深的人工智能领域大咖这么说。
无论是前面说的智能定价，还是这里谈到的可预测物流，本质上都是一种服务能力的提升。杨浩涌本人也在多个场合提到，二手车平台需要提升品牌体验，需要做“质量经济”，而目前生产力变革的要素正在实现他的梦想。
更重要的是，随着产业互联网的普及，个性化经济正在崛起。比如千人千面能力，比如推荐引擎服务，比如车好多的一站式服务，我们可以从中发现一个什么规律呢？
无论是内容、服务还是产品，都开始实现从生产端到需求端的极度个性化供给，这是非常极致的一种体验。而二手车行业非标品的天然特性就决定了，它本身的形态就极度需求且适合这种个性化的服务能力。
无论你是分发内容、服务还是实体产品，只要消费者曾经有过数据留存和消费决策依据，平台就可以对他的消费欲望进行分析并实现个性化的满足。它从本质上把大工厂、大流水线式的生产资料分配方式，切割成了千千万万个点，这种切割是虚拟的，但它重构了整个社会的供需关系，而这一切恰好是天然碎片化的二手车行业所吻合的。
但是，我们希望车好多做到的并不只是以上这些，我们希望它担负起整个行业变革的拉动者之一的角色。
产业互联网的价值在于与更多资源协同
如果你觉得上面列举的几个例子很好的说明了产业互联网在汽车平台化流通领域的价值，那你就应该知道，这只不过是产业互联网在具体领域的牛刀小试。
我们更应该了解或者期待车好多或者类似的头部平台，通过产业互联网释放对于整个行业的全局意义。这种能力的提升已经不能再依靠任何单一切入点，必须用系统化的方式解决。
笔者认为，转换-融合-重构-大协同将是整个二手车消费领域的新变化。
所谓的转换，主要是管理思想和数字化系统的转化，这一点车好多已经做的很好，已经在整个行业里展示了足够的示范作用，所以暂不赘述。
接下来是融合和重构。从思想上，是把外在的管理要点和内在的业务驱动进行融合，从形态上打通全方位、全过程、全领域的数据实时流动与共享，掌握协同的秘诀，实现信息技术与业务管理的真正融合，这一点在车好多的内部也已经实现或者正在实现，所以也不赘述。
真正需要洞察的是，车好多正在开始的商业模式变化与融合重构的关系。
我们可以看到，车好多最早的模式是摈弃与传统车商合作的（除了部分拍卖业务），它的想法是通过C2C的方式直联交易双方，从而把交易成本降到最低，把系统的复杂性也降到最低。
随后，这种方法显示出，没有中间服务商介入的纯C2C效率和确定性相对较低，所以瓜子开始做C2C的2.0版本，即由居间平台参与场地和服务协同，这是迈出协同的第二步。
再接下来，我们开始发现，为了加快转换效率和拉长价值链条，车好多不断进行组织创新和模式创新，出现了严选线下店、金融保险、维修、后服务等方向的发展：一个是把单一服务做的足够深，另一个是把整个链条做的足够长。而这一切都需要更多的第三方加入，也就需要更加全局的产业互联网化，即通过数字大协同来完成整个生态的建设。
笔者还认为，随着车好多整体规模的不断扩大，以及新车业务推进和二手车业务的扩大，未来它还将继续扩大自己的协同范围。上周笔者看到杨浩涌发了一封内部信，宣布增加全国购开放平台，表示会把金融、保险、车后、物流等基础服务设施，及定价、检测等基础能力向全行业开放。这除了能带来海量的数据，也能有效降低平台边际成本，更能为瓜子的金融和车后服务业务带来更大的市场空间，可以算是瓜子的一步好棋。而根据瓜子开放平台的官方数据显示：试运行近2个月，用户购车转化率提升约34%，最快24小时内完成车辆异地交付，这些变化正发生在超越瓜子范围的整个行业之中。未来瓜子通过融合一批、赋能一批、改造一批、淘汰一批的方法进行整个产业格局的大变化，下一盘新的大棋也绝非意料之外。
其实，我们可以来看一下淘宝这个经典电商的发展。最开始的时候，它是简单的C2C平台，后来发现这种模式不能完全满足中国市场，于是发展成小B2C，然后再演化出天猫这样的大B2C。随着时间的演变，我们发现淘宝或者整个阿里系不再拘泥于C或者B的角色概念，甚至有了新零售这样的创新形态，它开始链接行业方方面面的资源，为了协同这些资源，它不仅做出了支付系统，甚至还成为了中国最大的云服务和企业级服务平台，这就是产业互联网生态的自然生长。
因此，笔者认为：我们有理由期待车好多或者其他的头部二手车平台企业，不再拘泥于一时一事，而是建立一个基于产业互联网的全局协同，让技术进步的光芒照进二手车行业，成为终极愿景。
