未来汽车行业的人本导向

1.汽车设计制造

传统的汽车设计制造几乎都是由整车厂负责进行，当然，大部分车身造型设计工作外包给了设计事务所。消费者在其中的参与度很低，大部分车型只能在购买时挑选颜色、选装配件，这远远无法满足个性化要求越来越高的社会需求。如同顶级的衣物定制品牌的意义，汽车厂家也可以利用大数据来设计更加贴合消费者对汽车性能、驾驶体验等一系列要求的汽车。

车型设计将不再局限于专家的思维。通过社交网站上展开的投票，例如福特公司开展的关于新车型选用手动行李箱还是自动行李箱的投票，就是很好的例子。这样的举动可以增加消费者的参与感，也可以充分了解消费者的喜好，让工程师对设计的把握度更高。

2.汽车销售

未来的营销也可以做到对各种特定的客户群精心设计，通过分析事先搜集好的大数据，各个汽车相关产业链企业可以准确把握产品的潜在客户，以及这些客户的习惯爱好。除了客户喜欢的汽车特性参数（如空间、动力等）、汽车外形、汽车品牌等，还可以分析出客户最喜欢的营销内容与营销手段，把相同的产品“卖”出不同的风格，实现所有的营销都准确围绕消费者，精准营销，节约成本。

具体方法是通过过去各种车型或者品牌的买家数据，设定一些指标，例如年龄、家庭情况、收入等，然后通过大量的数据匹配来找出这些买家群体的特定爱好，在新车推广上就可以相应地侧重于拥有相似特点的客户，并且在之后的车型设计上也可以做与之相对应的改进。例如对同为豪华品牌的路虎与沃尔沃的买家调查，就表现出了非常有趣的结果。通过大数据研究显示，喜欢路虎的买家中高中以下学历者所占比例相对较高，而沃尔沃的买家群体中硕士及以上学历者占比则是第一。由此可见，同样是在高收入人群中推广，路虎和沃尔沃的营销策略就要有所不同了，要抓住自己的优势。在将来，通过大数据分析还能知道各种细分人群对于汽车的颜色、品牌、性能方面的独特爱好，使得销售方面的策略和行动更加准确积极，既减少了营销成本，也使消费者更容易找到心仪的车辆。

3.驾乘感受

在汽车的使用过程中，消费者始终是处在至高无上的地位，未来的汽车就像是读取车主心理的庞大数据库，时刻为车主进行贴心的服务。例如，在汽车行驶过程中，通过以往的大数据分析，根据当前的环境状况和驾乘人员身体情况，时刻为消费者提供最适合的车内环境，包括音乐、温度、灯光、空气质量等。

云端数据可以根据每一位消费者的兴趣爱好和驾驶习惯，将大数据直接共享到整个汽车行业的各个领域，为消费者提供可定制的服务。汽车本身也是一个可以收发、存储和共享数据的移动终端，在人们驾驶车辆的同时，可以通过汽车上网收发邮件、处理事务或参与视频会议等，使汽车成为一个办公室管家。(www.xing528.com)

在未来，汽车或许已经不是传统的交通工具，而是一个服务机器人，具有高度的人工智能化。这个机器人能随时听从主人的差遣，服务主人，也能协助主人管理各种事务，甚至可以做自我检查，自主预约修车时间，以及自动驾驶前往维修站进行维修。此外，在物联网的推动下，汽车和周围环境中的各种电器将建立密切的联系，共同为消费者营造一个舒适、便捷、高效的生活氛围。

而这一切，首先要充分利用获得的大量数据，利用机器学习等人工智能方法，使汽车具备像人一样思考的能力。

4.售后维修保险

想必有车的人士或家庭一定对到4S店去做汽车保养和维修深有感触。一般修车流程是先检查，然后选择修车方式（或换或修），再进行修车处理。这个过程充满着漫长的等待，许多车主往往要为此耗费一天甚至更多的时间，汽车维修店本身的效率也较低下。此外，汽车维修行业还有一些诸如维修标准不统一、维修内容不透明、维修管理技术落后等诸多问题，也在制约着汽车维修行业的发展。

而在未来，这些问题都将得到改善。汽车将成为一个独立的数据分析处理平台，汽车对于自身的每个零部件状况都了如指掌，结合过往经验数据和当前的零件状况，加以强大的数据分析，每一辆汽车都能通过车载计算机分析出何时需要保养何种零件，并评估各个项目需求。这些需求将会第一时间发送给消费者进行确认，并根据消费者的收入、习惯以及车型配置，制定出完美的维修保养计划。

这些维修保养计划不仅会发到车主手里，也会发到对应的维修店。店家可以通过该信息提前安排好汽车维修时间，并提前准备好汽车维修所需要的工具、需要更换的零配件等，大大减少维修过程中的等候时间，也能很好地提高维修效率和服务质量。此外，汽车维修保养信息平台的建立还可以保障保养的质量和收费透明化。未来的汽车将记录所有的保养记录，对负责的保养人员与材料进行完整的存档，这样车主对汽车的所有保养项目就一目了然了，所有数据信息都将输入汽车系统，保有“证据”。而保养平台的公开推广，也将逐步推进维修保养价格的透明化。将所有保养价格与质量公开给每一位消费者与其他保养店铺，不仅使所有数据一目了然，也提高了维修保养店的市场竞争效果。

在大数据时代，各保险公司也将搜集保险理赔数据，与从其他平台搜集到驾驶员驾驶特性数据结合，利用复杂的数学模型，最终计算分析出客户风险级别，以此作为依据对客户的下一次投保进行灵活的处理，既为保险公司规避了风险，也在一定程度上督促客户谨慎驾车。例如，如果客户日常行驶数据中加减速的次数较多，加速度较大，则从一定程度上反映了该客户驾驶习惯比较激进，有可能具有较高的风险等级，那么在保费上就应该慎重考虑。