汽車數據服務需要哪些

① 哪些網站查詢汽車銷量數據比較方便

海豚魔方汽車數據分析平台，一家專注於汽車數據服務的線上數據體驗產品，向優秀的汽車行業從業人員提供包括汽車銷量、汽車保有量、汽車成交價，新能源車數據等汽車行業數據查詢與分析服務。

看過不少平台的數據，大家都說自己的數據是最準的，但是每一家的數據都不同，主要得看你用這個數據來做什麼，這涉及到一個名詞，那就是統計口徑。

比如中汽協，他們的統計口徑是批發量，是廠商自行上報的，反映的是廠家批發給經銷商的車輛數據；乘聯會，他們的統計口徑和中汽協的一樣，也是批發量。

還有統計開票數的，就是根據每台車的發票來統計汽車銷量，這個反映的銷量就是實打實的經銷商到消費者的銷量，也就是零售端銷量，在達示數據平台上可以查到。

另外還有一個是統計上險數量的，也就是交強險，這一口徑反映的銷量數據也比較客觀了，因為每台車都需要上交強險才能上路的，據我了解，達示數據平台上也能查到。

② 淺談汽配行業的數據管理

說起汽車零配件和汽車維修，大多數人第一反應就是遍布在大街小巷的汽車修理廠，修車環境可謂「臟亂差」，「簡單」，「無序」，「憑經驗幹活」幾乎是人們對它們的「刻板印象」，這些原生態的修理廠卻在長久的汽配發展史上發揮了強大的生命力，如今中國大大小小修理廠超過48萬家，與此同時汽車經銷商的數量也超過了25萬家，私家車車主超過2億人。

據公安部交通管理局和公安部統計數據顯示，2018年全國新注冊登記機動車3172萬輛，機動車保有量已達3.27億輛，其中汽車2.4億輛，相比2017年增加2285萬輛，增長10.51%，其中私家車保持了持續快速增長勢頭，2018年保有量達1.89億輛，近五年平均增長1952萬輛。小型載客汽車首次突破2億輛，機動車駕駛人達4.09億人，其中汽車駕駛人3.69億人。這些數據無一不在顯示這是一個極其龐大且飛速發展的市場存在，這就是汽車後市場的體量。

所謂「汽車後市場『』，可以理解為汽車產業鏈里除了新車銷售和製造以外的相關領域， 中國汽車後市場包含汽車保險行業，汽車金融行業，汽車IT行業，汽車養護美容行業，汽車維修及配件行業，汽車文化及汽車運動行業，二手車及汽車租賃行業等。目前汽車養護行業，汽車維修及配件行業是社會各界及各大企業關注的焦點，由此相應的資本投資和行業競爭也暗潮洶涌地應運而生。

筆者作為汽配行業的從業者和產品數據「運輸員」，在這里就數據管理這一小塊領域和後市場一些情況相結合，對汽配行業的數據管理必要性作一番探討。

中國市場上車型眾多，屬於萬國車，而每輛車至少有1萬多個零部件，跟許多大眾商品不一樣，汽車零部件技術性專業性較強，涉及到零部件的產品都非常復雜，有幾十萬種，因此SKU眾多。目前全國在冊配件商25萬家左右，維修領域有48萬家，零配件從生產到修理廠手裡，最少要經過總代理，當地代理商幾個環節。有的地方流通環節甚至更長。目前全國沒有一個統一汽配零售企業能佔領汽配市場的10%，汽配件的主渠道還是在各地線下的汽配城交易。

如果把汽配行業比作海洋，那汽配件一定是著名的百慕大三角，人們都知道這玩意水可深了，但很少有人說得清楚到底有多深。想觸底碰到海底多姿多彩的瑰麗寶藏，產品相關數據就是潛入海底必不可少的通關裝備。 想了解汽配行業，首先需要弄明白汽配件的行行道道，最先擺在眼前的就是那些汽配件的學名，這還遠遠不夠，汽配這個完全土生土長原生態發展的行業特別地接地氣，行業里有不少的「行話「，包括各種汽配件的」土名「，也包括各種汽車車型的」銷售款型「，包括汽車平台的」業內名「，再高級一點的是汽車配件能應用到哪些車型，零零種種的這些看似」基本「的信息在這里阻擋著汽配行業整體市場行業標準的形成。數據信息的標准化在此刻顯得多麼地至關重要。

說起汽配行業這種看起來不怎麼高級的業務，因為准入門檻低，不少修理廠之間惡性競爭嚴重，低價拆台，無序經營的現象比比皆是，整個市場維修標准缺失，表面上形態各異，活躍非常，實際卻良莠不齊，混亂不堪。同時很多車主也對汽車配件一無所知，在故障維修的時候對汽配件一般無從選擇，通常會讓修理廠師傅代選。而汽修廠師傅作為這些汽配件的實際最終選擇者缺乏專業系統的汽車維修知識，常常是憑經驗修車及選擇汽車配件，再加上低價的壓力，選擇什麼樣的汽車配件結果可想而知了。

在利益的驅使下，汽車配件的價格因素被擺在了很高的地位，恰恰這里暗含著風險，這些低價的雜牌汽車配件質量不可靠，安全隱患增大。即使選擇了大品牌的汽車配件，對那些技術配件具體哪個型號用在哪些車型上只按照原廠OE號或憑經驗使用，此時可以看到， 數據管理在汽修廠幾乎是空白的。

另外，修理廠修車，不只買一種零件，可能需要買多種車型不同零件。選擇是多維度的，他們有時候不知道怎麼判斷應該買哪些品牌和品種，這時候如果有數據系統提供的分析，給修理廠提供分析依據，能更好地幫忙修理廠開展業務。以及，維修資料和相關技術知識等相關數據管理將更有效地提高修理廠的技術服務能力。

因此，系統化標准化數據管理使用能幫助修理廠規范化管理自身的運營，提高汽配件的精確匹配，給終端車主提供能優質的服務體驗，鞏固和終端車主之間的黏度。

上升到經銷商層面，情形已經有了一定改善，不少有一定規模的經銷商自身已經建立起數據管理系統，對其門店的配件庫存，物流，配件適配信息管理有了一定數據的支撐，2014年開始，大量資本湧入汽車後市場，出現了途虎養車，淘汽檔口，康眾汽配，巴圖魯汽配鋪等國內新興的平台。行業經過這些企業的初步教育，同時去產能需要產業互聯網思維去切入，提升產業信息透明度，減少庫存積壓。

再來看經銷商的客戶修理廠，他們具有共同特點，對零部件的需求基本沒有預約，通常是故障車到了修理廠，修理廠老闆就一個電話要求，要求汽配商及時送到，目的是為了節約工時和減少零配件的備貨。還有一點，修理廠希望汽配商那裡的零配件多又全，能隨時滿足它的修車需求，最好汽配商那裡任何車型任何類型的汽配件都有，這對汽配商的要求就提高了， 經銷商需要做好庫存，但又不能佔用太多的資金，如何平衡和分配，這時候就要求汽配經銷商有完善高質量的基礎數據，數據集成系統和強有力的數據分析工具。

康眾作為一家經營著超過8萬個SKU的汽配商，其在數據方面的努力是有目共睹的。 康眾通過給下游修理廠提供Saas系統，實現修理廠和企業本身的ERP系統對接，讓修理廠可以自主在線下單，從而提高了汽配件線上的實際轉換率。它還通過數據分析來幫助修理廠作預測和營銷，讓修理廠的運營更加精準，數據管理在這里發揮的作用可見一斑。由此可見，經銷商可以通過提供數據服務給它的客戶端，可以實現雙贏。

但是很可惜，除了業內絕少超級「巨頭「的經銷商數據系統比較完善，大多數經銷商數據方面還處於粗放式發展，基礎數據不完善不準確，更值得詬病的是經銷商之間的數據管理系統彼此根本無法對接，和上游的汽配件廠商之間的數據系統更加無法打通交流，根本原因在於在汽車後市場這個大場中每個玩家都有自己的一套」數據語言系統「，好比全中國有各式各樣的方言，廣東話四川話上海話江西話東北話大家興高采烈一通興奮地談天說地，結果彼此之間發現好多話根本聽不懂，完全是雞同鴨講。這些障礙的形成不是一天兩天，要敲掉這塊」硬骨頭「，需要建立起行業認可的標准化數據語言。

零配件廠商作為產業鏈的上游端，也面臨著嚴峻的考驗。 對下，下游汽配經銷商自產品信息管理系統形成了自身完全的邏輯語言，對上，汽車主機廠的車輛信息及零部件信息也是自說自話，百家爭鳴，而一些國產汽車廠家的數據EPC系統的信息滯後不完善不準確的情況更導致了零配件廠商在開發零配件的獲取資料的初期就顯得困難重重。 尤其是技術配件廠商，面臨著適配市面上成千上萬種的車輛，所付出的努力有多大，可想而知。

龐大的汽車保有量和駕駛員數量推動著汽車後市場規模的快速發展。2018年我國的汽車後市場規模達到1.3萬億元，據預測，我國汽車保有量將在2020年達到2.5億輛，維修市場規模將再翻一番，維修產值超過1萬億元。目前，電商平台迅猛發展，一些零配件廠商也勢必加入到這個發展的大潮當中，將企業本身的產品數據系統和各個平台的基礎數據打通，必將是汽配行業玩法的重中之重。

此外， 零配件廠商數據系統的完善可以產生一系列其他數據增值服務 ，如產品電子或網頁目錄，微信數據平台等 ，來實現更多方式的產品查詢，增加產品銷售的渠道，讓交易更便捷， 讓汽配商和終端車主都能更好地了解企業的產品， 提供企業產品的品牌知名度，提升企業形象。 零配件廠商建立的網店系統所產生的數據也將 有利於本身的產品開發，產品定價及庫存檔點管理。 以及對物流 環節和支付環節的打通 有著非凡的意義。還可以抓取有效數據對 產品渠道的管理，汽配商客戶的開拓及維護 等方面促進業務的增長。

由此，結合汽配產業幾個環節來看，行業內統一數據標準的推出重要性不言而喻，數據管理必將是所以業內人士關注的重點領域之一。

與強大的市場空間相對的是，汽車後市場終端車主的消費意識達不到相應的成熟度，大部分車主對於汽車後市場的消費領域，消費方式，如何消費，還處在一知半解，半懂不懂的狀態。

受目前經濟大環境的影響以及汽車的普遍使用，終端車主的汽車使用年限在逐漸拉長，這意味未來汽配件的需求會逐步增加，因為越來越多的老車需要維修服務和配件更換。 如今的終端車主越來越年輕化，他們接受新事物的強度大，他們更習慣於在線的消費 ，試想一下，如果他們來到某家經銷商或廠家的電商平台，發現網站上找不到他們想看到的信息，自然就會離開，自然會換到另外一家，如果別家能提供這個信息和產品，他們會很樂意為之買單和消費。由此可見，數據管理在每個流程環節都具有非常重要的位置。

盡管目前汽配行業的線上交易難度很大，但這個趨勢越來越明顯，信號越來越強烈，汽配行業的電商時代也許也將慢慢走進大家的生活，這裡面當然離不了很多業內人士在為之努力和運作。在時代的潮流下，面對汽配行業產業鏈上各種形形色色，差異顯著的數據需求，數據管理任重道遠，未來，數據為王，我們期待。

（所有）

③ 亞馬遜向汽車製造商提供新雲數據服務

12月1日消息，近日，AmazonWebServices向媒體表示，該公司推出了一項基於雲計算的新數據服務，可以幫助汽車製造商遠程診斷汽車問題，以防止召回，提高安全性，並管理相關數據。
日前，在亞馬遜雲科技re:Invent峰會上，亞馬遜推出了名為AWSIoTFleetWise的最新工具，為運輸行業提供汽車產品和服務組合。AWSIoTFleetWise使汽車製造商能夠輕松且經濟高效地實時收集、轉換、上傳汽車數據到雲端，並使用其構建具有分析和機器學習功能的應用程序，從而提高車輛質量、安全性和自主性。
據介紹，AWSIoTFleetWise不需要開發定製的數據收集系統就可以訪問標准化的車隊數據，通過智能過濾將需要的准確數據發送到雲，降低成本並實現更高效的數據傳輸，還能實時發布地面車輛健康數據，以便客戶更快地發現問題。
這項新工具是AWSforAutomotive項目的一部分，該項目為汽車客戶提供專用工具，覆蓋互聯移動、自主開發、數字客戶參與、產品設計、工程、製造和供應鏈領域。目前，使用AWSIoTFleetWise的客戶和合作夥伴包括NXP、WirelessCar和Otonomo。
AWSforAutomotive總經理MikeTzamaloukas表示，FleetWise使汽車供應商和運輸供應商等客戶能夠收集、組織並將汽車數據轉移到雲端，同時對不同的數據格式進行標准化，以簡化數據分析。隨著汽車變得越來越智能和先進，配備攝像頭、激光雷達和雷達的汽車產生的數據量呈指數級增長，FleetWise的開發目的是讓客戶「輕松獲取不同車隊車型和汽車類型的零散數據。
據悉，FleetWise還被設計用於補充汽車製造商提供的數據驅動服務，包括通用汽車的OnStar和福特汽車的FordProIntelligence。AWS的產品組合包括基於雲的計算、數據存儲、分析和應用開發。雖然亞馬遜沒有公布其汽車雲服務業務的價值，但該公司的AWS部門仍在繼續增長。
SynergyResearchGroup的數據顯示，在今年第三季度450億美元的企業雲服務支出中，超過60%流向了三大科技公司，其中Alphabet佔10%，微軟佔20%，AWS佔33%。
值得關注的是，作為數據中心處理器的最大買家之一的AWS也推出了新的定製計算晶元，旨在幫助其客戶降低使用英特爾和英偉達晶元的成本。
亞馬遜AWS於當地時間周二發布了第三代基於Arm架構的Graviton晶元，旨在與英特爾和AMD中央處理器競爭。Graviton3比其前身快25%，浮點性能提高2倍，機器學習工作負載的速度提高3倍。AWS還承諾，新晶元將減少60%的電力消耗。
AWS還表示，名為Tradium的新型晶元將很快向客戶推出，該晶元旨在訓練機器學習計算機模型，將與英偉達的同類晶元展開競爭。AWS預計Tradium將可幫助訓練機器學習模型，可被用於圖像識別、自然語言處理、欺詐檢測和預測等，成本比英偉達旗艦晶元低40%。