阿尔法狗的人工智能 可应用在二手车领域

数据可获得性与二手车估价

既是如此，许多读者想必会关心在更贴近生产生活的领域，超级数据分析，或者姑且就呼之为“大数据”，能够发挥多大的作用。譬如说，困扰业界已久的二手车价格评估，是否可以成为“人工智能”深度学习的拿手好戏？

当然是可以的。只不过，有一个额外的条件。这里有一个阿尔法狗完全不用在乎，现实世界里却必须直面的问题：数据可获得性。

作为数据分析工具，毫无疑问得有数据才能玩得转。阿尔法狗所需的全部数据都在那张棋盘上，无论对局双方还是联 得上服务器的棋迷，对落子的位置全都一目了然。懂得自学习的神经元网络可以尽情地分析这些数据，不存在拿不到数据或虚假数据的问题。现实世界里的现实问 题，往往就没那么简单了。

数据可获得性的概念包含3个层次：1）影响因素可否量化；2）数据掺杂“噪音”的程度与“噪音”的可排除性；3）数据获取成本。在使用“大数据”攻关之前，务必对目标的以上几项进行评估，以确定采用数据分析是否可行。

譬如笔者当年在美国经手的数据分析项目，就在数据获取成本上存在问题：所有数据都来自破坏性的力学实验，而每 个样品每次实验不用说都是有成本的。在找到内在规律所需的不能再小的数据池规模（minimum data pool size）与经济上可接受的成本之间，出现了难以调和的矛盾。相比之下，数据分析技术最适合用在随时“生产”无成本数据，数据收集也极其便利的行当。“互 联网经济”自然而然就会产生，而且自动收集成本无限趋近于零的交易数据，显然是“大数据”理想的分析研究对象。

在这一项上，二手车交易，特别是基于网络平台的二手车交易是符合条件的。但在另外两项上，问题就出现了。比如 说，同型号以及可比型号的新车价格波动，显然是影响二手车市价的重要因素。然而国内车市的现状是，新车价格名目繁杂、波动剧烈，更有甚者在不同地区不同城 市，甚至同一个城市不同的4S店，同样的新车出现可观的价格差异也并非罕见。倘若仅根据主机厂和4S连锁总部公布的指导价来填写评估系统新车价格项的输入 数据，这里就可能带入了与实际状况出入很大的“噪音”，而且这个“噪音”的排除恐非易事。

影响因素难以量化的问题，同样也是存在的。最明显的就是现阶段的中国特色：政策。一线城市限购的影响，如何用 数据来表达；限迁愈演愈烈的影响，又如何用数据来体现？跟阿尔法狗下棋一样，自学习式数据分析是需要积累的。倘若这些背景因素未被量化单列，那么一旦隐含 在输入数据内的基本假设出现改变，百分之九十以上的机率是以往的“学习成绩”不再适用，针对新状况的培训必须从头再来。

总之，由于现阶段的数据可获得性上的存疑，笔者对“大数据”在二手车估价领域的运用持相对保守的态度。当然， 这绝不是说这个领域是“大数据”不能碰的。条件是在不断变化的，当前不具备的条件，或许下个月，或许一两年后就具备了。一个神经元网络叠加出来的深度学习 系统，一旦数据可获得环节圆满解决，所用的培训检验架构正确，以互联网时代的数据“出产”率，自学习的能力与速度是惊人的。几个月前李世石接下“人机大 战”要约时的阿尔法狗，跟几天前把李世石杀得没有脾气的阿尔法狗，战力判若云泥；然而此前计算机下围棋找到感觉的探索之路，却走了漫长的20年！因此，把 “人工智能”科技用于车辆价格评估领域的艰苦努力，是非常值得肯定的。只是由于客观条件的影响，究竟何时评估的精度可以提到车商们要求的高标准仍然存在不 确定因素。有鉴于此，笔者希望业界对于二手车估价的“自动化”一面保持清醒的认识，一面给予大力的支持。

有望立竿见影的车市技术创新

说到这里，把话题再扩大化一些，高科技既已如此神奇，那么在这个行业，可有哪些技术手段没有客观条件的瓶颈，现在就可以立竿见影地收到投入产出效应呢。

在笔者看来，首先是路线正确的标准化车况检测技术。事实上，这不仅是二手车交易走向诚信透明的必需品，也是二 手车估价的重要基础之一。从原理层面看，车辆碰撞刮蹭时遭受的破坏，说到底都是外界的动能传递到车体结构上造成的；破坏程度的大小，也不可避免的与车体结 构吸收的动能成正比。而只要金属或塑料的机械结构吃进了超出弹性限度的动能，就必然留下不可逆的塑形变形。要彻底消除这些永久变形，除非是把那辆车全拆 了，从大梁底盘到承力框架统统大换血。到了那个份上，费的劲和花的本也够再搞一辆车了。因此，通过检测车体结构的塑形变形，不仅可以判定车辆状况，而且是 条能够实现数字化的路径（而不看底盘不用举升机的“车辆检测”，不用说是耍流氓）。

另一个有望成为业界的效益倍增器，让车市真正步入互联网经济时代的杠杆，是植根网络的虚拟现实（VR）技术。 如一位车界大咖不久前所言，转化效率乃是这个行业的生命线，而“二手车库存越大，成交几率越高”。不过，在这个地价房租疯狂上涨，资金往往也不便宜的时 节，高库存的代价着实不菲----展厅里的每一个车位，摆上去的每一辆汽车，都是实打实的真金白银砸在那里。任何一位经营过业务管理过展厅的兄弟姐妹，对 此间的压力与纠结想必都有深有体会。

VR的意义在于以互联网的水银泻地无限扩展消费端的视野，将伸展到的每一个角落都变成了事实上的展厅。一旦引 入车市，仅是无边界破有边界这层意义，VR这位大神就足以全盘颠覆目下的这套秩序。从营销到成交，从前端互动模式到后端资源获取，车市VR化都将引出超乎 想象的变局。

最后，还是回到“大数据”的话题。就在此时此刻，同样运用这一手段，基于数据分析的个性化需求匹配是个高质量 数据立等可取，技术要求甚或可以更低的努力方向。根据一位用户的交易历史、浏览习惯与背景资料，充分自学习的“人工智能”完全可以推断他/她在近期内更新 座驾的概率，并且估算出这位潜在消费者更可能倾向于哪几个品牌，更乐于认购新车还是二手车，等等等等。依据这样的数据分析，制作更准确的定向推送广告，开 发更具亲和力的APP，在买方为王日趋明显之际，可谓中国车市大有前途的“白象”。

行文植字至此，蓦然留意到所推荐的技术路线有个共同之处，那就是着眼于为C端提供更好的消费体验。或许，不仅二手车行业，整个中国经济的出路亦在于此。就如爱迪生所言：为大众更美好的生活服务，才是发（chuang）明（xin）家存在的全部意义。