AI技术在汽车领域的应用究竟有哪些？大约有7个方向值得各位共同探索。我相信每个领域都将会诞生科技独角兽，它们将引领产业向更高层次发展。

第一：汽车产业应用

关于汽车产业应用的话题，我建议感兴趣的朋友找来彭俊松博士的《工业4.0驱动下的制造业数字化转型》。汽车行业的物流、车间流程优化都已经在应用大数据和人工智能技术。要在多因素影响下动态完成生产车间、物流效率最优规划，这项工作早已经不是人脑能够胜任，本质上就需要基于数据输入利用人工智能来解决。在汽车销售服务领域，大数据技术其实也有很多应用场景，最典型的莫过于车间效率优化。有壹手在车间效率优化方面的探索走在了业界前列，关于这个我会专门文章探讨。

第二：智能广告应用

计算广告是大数据技术的最典型应用，最近一年多，汽车和车险广告的投放正在大幅转向效果广告，越来越多的广告主需要根据广告所获的的销售线索支付广告费。车企支付广告费购买销售线索，正在导致严重的销售线索超载问题。越来越多的车企抱怨媒体给出太多销售线索，但究竟哪个线索成交率高，哪个线索成交率低，这个如果没有大数据技术自动评价，用人脑是无法迅速决策的。此外，目前车企和保险公司的广告投放都是人工完成，但广告平台正在全面程序化交易。这意味着广告主在拿着大刀和广告平台的导弹对抗。帮助广告主研发出来智能投放机器人，让广告双方能够平等竞争是大势所趋。可以预见到，车企未来必然都将拥有个性化的投放机器人，广告公司的中介角色必须尽快转换，否则其价值将大幅下滑。

第三：安全防护应用

目前PC和手机的防病毒应用都是基于大数据的，毫无疑问，随着车辆的信息安全问题越发严重，车辆本身的信息安全也将采用大数据技术。无论是自动驾驶还是辅助驾驶，汽车大数据安全平台都将自动提供危险预测，帮助驾驶者决策究竟该如何规避出行风险。关于车辆信息安全的话题，我也会专门撰文讨论。

第四：个性化服务应用

关于个性化服务应用，最典型的莫过于已经科普多年的UBI车险。虽然我不看好UBI车险在当下的应用，但车险个性化定价的大方向是毫无疑问的。对车险公司而言，接下来的增值服务大战不可避免。如果没有基于车主个性化需求的服务推荐能力，单纯靠车险的价格战将非常被动。同样，对于车企而言，随着智能网联汽车的普及，个性化推荐服务的便捷渠道已经建立，但如何解决车主个性化服务推荐的问题，仍然需要车企建立车主需求画像，没有这个画像，新能源智能网联汽车恐怕就真的只能从政府补贴里赚制造利润。

第五：自动驾驶应用

关于自动驾驶的问题我就不深入探讨了，目前的自动驾驶仍然停留在激光雷达对外部环境的识别层面，对于外部动态数据的应用还非常有限。可以预见到，随着智能交通和外部数据接口的丰富，自动驾驶将PC机的单机智能向网络智能演化。一旦大数据技术应用于联网车辆，这种情况下的自动驾驶才真正具备了超越人类的决策能力。

第六：智能交通应用

目前对于智能交通的各种应用探索已经非常多，中国基础设施的更新速度完全具备测试智能交通大数据应用的条件。随着交管系统电子标签推广应用，各种智能交通数据应用将层出不穷。智能交通和自动驾驶的成熟必然是相辅相成的。车企能否适应智能交通设施的改变，智能交通基础设施能否兼容智能和非智能汽车的需要，这些都是挑战。而这种适应性，才是大数据AI技术的用武之地。

第七：智能金融保险应用

我最后谈的智能金融保险应用其实才是最成熟的。目前在汽车金融和保险领域，车信数据等公司已经形成成功案例。比如它能够帮助汽车金融公司在融资租赁领域解决贷前信审，贷中和贷后资产管理的智能决策，这个智能化就是借助数以百计的外部数据因子，通过模型，对风险进行预测和评估，辅助汽车金融公司进行风险决策，这相比汽车金融公司在传统评分卡基础上引入更多外部数据源的方式，是一个技术飞跃，这本质上就是利用机器人辅助人类进行风险决策，而不只是单纯引入更多外部数据源——事实上，引入更多数据源也并不能提高风险判断力。再比如车信数据帮助保险公司进行实时理赔风险评估的应用，相比其他反欺诈服务，车信数据的实时反欺诈，能够在案件报案的同时，就进行反欺诈风险评估，辅助车险理赔部门实时决策究竟应该走便捷流程方便车主，还是应该提高警惕规避车险诈骗。这个实时评估相比事后反欺诈，对于车险公司而言意义更大，否则即使事后发现问题，但损失已经发生，要降低损失的难度已经非常大。

毫无疑问，汽车大数据的应用前景远远不止这7个领域，至于更多领域，需要大家来发掘了~

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