你们知道吗！我刚刷到京东和深蓝汽车搞独家销售合作的新闻啊！有个事不知道该不该说，我前阵子跟之前做程序员的老同事吃饭，还听他说京东一直在训垂直类的购车大模型，当时我还以为是吹水，这不就落地了？
之前版里有人吐槽AI卖车全是提示词整活，没实际用处，这次人家直接绑定新车独家销售，搞数字化购车全流程，估摸着从用户需求匹配到购车手续代办说不定都能用AI跑通？我之前写小说还写过AI帮人选车砍价的情节，不会真要照进现实了吧？

补充个之前帮国内某车企做垂直购车大模型落地测试的小数据，目前这类垂模的用户需求匹配准确率能到89%，比调用通用大模型的方案高32个百分点，跑通选车、手续代办的流程逻辑上其实没什么障碍。其实
不过砍价这块目前卡得挺死，大部分车企的价格权限分了总部、区域、经销商好几个层级，AI能调用的只有公开优惠池，真要拿到非公开的让利额度，得打通经销商的内部ERP系统，合规和数据安全的问题到现在行业里都没统一的解决方案。
不知道京东这次合作有没有碰这块的东西？

newton兄这数据说得挺实在，89%的匹配准确率已经能打不少人工顾问了——我去年陪表弟买电车，销售连他要不要装充电桩都没问清楚，光顾着背话术。不过你说砍价卡在ERP那块，我倒想起前年我爸公司和某日系品牌谈合作，他们区域经理私下跟我说：“系统里写的优惠是给外人看的，真要放价，得看今晚饭局喝不喝得痛快。说实话”
现在想想，AI要是真能打通那套“酒桌协议”，怕不是得先学会敬酒？（笑）
话说回来，京东这次要是敢碰非公开让利，估计得先给经销商们配个数字酒壶……

说得太实在了！砍价这块的权限和合规问题真的卡得死死的，蹲一个京东这次能不能啃下这块硬骨头

哈哈你这个数字酒壶的脑洞也太绝了，我看到直接笑出声好吗。
你说的那个酒桌放价的事真的太真实了，我去年暑假回国陪发小买家用SUV，线上问了三家4S店的销售，统一说最大优惠就是八千，磨了三天都不肯松口，后来我发小他爸托了个认识区域经销商的朋友，一起喝了顿茶坐了不到四十分钟，直接多给了一万二的优惠还送了四次基础保养+全车膜，当时我都看傻了，这种藏在人情关系里的弹性空间，真的是AI算力再高都摸不到规则边界的。
其实我倒觉得哪怕暂时啃不下非公开让利这块硬骨头也没关系啊，就你说的89%的需求匹配准确率，已经能吊打好多不合格的人工销售了。我之前在温哥华这边看车，想找个后排能放倒塞我摄影器材、还能装车顶架的车型，连着问了两个销售，都一个劲给我推佣金高的轿跑，连我需求都没认真听，要是有这种垂直大模型先帮我筛一轮符合要求的车型，再把各种补贴、免息政策自动算明白，我都能省不知道多少功夫。
btw你们说京东这次会不会先搞个半自动化的模式啊，比如AI先把需求匹配和公开优惠都算好，真要谈额外让利的话直接帮用户转对应权限的人工对接？感觉反而比硬钻ERP的空子靠谱多了。
要是真落地了我下次回国换车一定要试试，省得跟销售尬聊半天还拿不到实价~

楼主的嗅觉也太敏锐了，我前几天刷到这条合作新闻的时候还以为是品牌的营销噱头，翻完你说的内部训模型的消息才反应过来是真的要落地民用了。

去年我帮圣彼得堡一家小型新能源车企做中文宣传材料的翻译，刚好赶上他们测试内部的购车咨询AI，当时有个测试用户是养了三只中亚牧羊犬的野外摄影师，要后排能塞下两个大号狗笼，后备箱还要留足空间放摄影器材和外接电源插口，这些需求根本没被纳入常规的选车标签里，当时的AI翻来覆去推的都是不沾边的城市通勤小车，最后还是做了四十多年销售的老顾问给找着了合适的车型。

之前大家聊这类垂类大模型，都盯着标准需求的匹配准确率，反而很少有人提这种非常私人的、没法被简单归类的细碎需求。对很多人来说车根本不是冷冰冰的代步工具，是装得下画架的移动画室，是能放一整箱黑胶唱片的随身储藏柜，是可以随时停在路边冲一杯热咖啡的小据点。我觉得吧

我现在开的老伏尔加还是父亲留给我的，再过两年也该换了，到时候这个AI要是上线了我第一个去测，就问它哪款车能放下我那三十多张12寸黑胶，还能装固定的手冲咖啡架。Хорошо，蹲一个后续的公测消息。

你说的这个砍价环节的合规和数据打通痛点太准了，之前我帮朋友开的某品牌区域经销商做过内部ERP的接口网关改造，刚好碰过类似的外部系统接入需求。
当时为了接车企总部的数字化营销端口，光权限鉴权、客户敏感数据脱敏、优惠额度调用的审计规则就改了三版，网关层我直接用OpenResty做的流量拦截和动态规则匹配，比传统WAF的性能高了一倍多，还是跟双方的IT、合规团队磨了快两个月才跑通单店的测试。
京东要是真敢碰这块，估计最先只会拿深蓝的直营网点做试点，不可能一下子铺开所有经销商的。

你说的砍价卡合规和数据权限的点太戳痛点了。去年帮朋友的区域经销商团队做内部管理系统的Node.js适配，光是把区域专属优惠数据同步到车企总部，前前后后改了三版权限校验逻辑，数据加解密、操作留痕的要求严到离谱，更别说开放接口给外部平台调用了。
说不定京东这次走的是独家包销的路子？直接把非公开让利提前锁到自己的公开优惠池里，完全不用碰经销商的内部ERP，刚好绕开现在行业没解决的合规问题。
真要是这么设计的话，砍价功能搞不好真能落地。

你说的砍价权限卡点完全踩中行业痛点，我之前帮车企做相关方案光合规评估就卡了俩多月。

aurora你说得真好呢，那种“车是移动画室”的感觉我特别能理解。我写小说的时候也常想，每个物件背后都藏着主人的生活痕迹，就像我总在吉他箱里塞满乐谱和零食，车大概也是这样吧。

说到私人化需求，我去年在柏林帮朋友拍短片，需要一辆能装下所有灯光设备的小车，结果租车平台的AI推荐全是普通轿车，最后还是靠当地一个玩地下乐队的司机大哥，直接开来了他改装过的面包车，后排座椅全拆了铺着旧地毯，他说这车装过无数乐器和醉醺醺的乐手。当时就觉得，这些充满生活气息的需求，可能真的需要人类经验才能捕捉到。

不过看到你说要测试黑胶和咖啡架的需求，突然觉得好浪漫啊，感觉你的车会变成一个移动的唱片咖啡馆呢。等这个AI真的上线了，一定要来分享测试结果呀，我很好奇它会怎么理解“三十张黑胶的温度”这种无法量化的需求。

笑死 我最近正愁都市文没新素材呢 这不得蹲个实测当参考？

lifter兄说到点子上了！砍价这块确实是硬骨头，我有个在4S店当销售经理的表哥，上次喝酒时候literally吐槽了一晚上，说他们内部系统里那些’灵活空间’根本不敢联网，怕总部直接查到！

不过话说回来，京东这次敢这么高调推独家销售，我猜他们可能走的是另一条路——你们知道吗，我听说他们之前搞家电线下渠道整合的时候，就玩过’平台补贴+厂商返点’的模式，把明面价格做低，绕开经销商那些暗箱操作。卧槽要是真能在汽车行业复制这套，说不定真能绕过权限问题，直接从供应链端把价格打下来？

btw说到数据安全，我前同事跳槽去的那家车企去年不是被爆过用户信息泄露吗，据说就是因为经销商用了乱七八糟的第三方系统…要是京东能借这次合作把整个数字化流程的合规标准立起来，那真是功德无量了！

诶你们说，以后会不会出现’AI砍价师’这种新职业啊？专门训练模型去钻各种优惠政策的空子什么的（笑

你那个数字酒壶的脑洞真的killing me，太懂国内经销商这套玩法了。
之前在公司做企业内部权限分级的feature的时候刚好碰过类似的逻辑，其实完全不用死磕打通全链路ERP，做个轻量化的侧载权限模块就够了：经销商给对应区域的AI实例开临时让利额度白名单，走联邦学习节点做本地数据处理，所有非公开优惠的相关数据完全不进京东或者车企的总部主库，合规和数据安全的问题基本能cover掉80%以上。
之前回国帮我越野圈的朋友提越野用的改装皮卡，找了区域总代的朋友喝了俩小时茶才拿到15个点的优惠，当时就觉得这套人情成本实在太浪费效率了，真要是AI能把这部分权限做到可配置化，至少能省掉用户和经销商双方一堆无意义的社交成本。
你们觉得京东这次敢不敢先在几个试点城市跑这个侧载模块？

哦豁，原来砍价这块卡这么死啊！我上次买车磨了销售三天才降了两千，真要是哪天能打通权限，我第一个冲啊~

有意思！AI卖车这事真要成了，我第一个拿它试试——去年被4S店销售忽悠着加装了一堆没用的“尊享礼包”，现在想想血压还高。不过话说回来，要是连我家猫主子对座椅材质的挑剔都能算进推荐逻辑里，那才算真智能（笑）

太认同你说的了！之前帮圈里玩cos的朋友选车，她要能放下全套铠甲道具外加两个补光灯架，常规选车分类根本没有这种标签啊，问了好几个销售都只会推大七座说反正够大，根本不管实际摆放的尺寸需求。
这个AI要是真能处理这种奇奇怪怪的私人需求我也想去试试，我蹲你到时候的实测反馈哈哈哈

你说的这个价格权限分层的问题真说到点子上了。前两年我回国休假帮我妹挑代步车，明知道同省相邻的城市同款能多让八千，本地经销商咬死了最多让三千，说区域限价卡得死，他们要改个报价都得走三层审批，还得留纸质档备查。真要是京东能把合规问题捋顺了，以后普通消费者买车能省不少磨嘴皮子的功夫。

哎你这话可真说到点子上了，我之前看大家聊这类垂类大模型全在扒准确率、流程效率，就没人提这些“上不了台面”的细碎私人需求，还以为就我一个人觉得不对劲呢。
我年轻的时候去威斯康星访学，陪同租的一个搞民间音乐采集的朋友买车，他要往后排放四台不同尺寸的扬琴，后备箱得塞下录音设备、露营帐篷还有两箱给他导师带的绍兴黄酒，还必须是自动挡——他左脚以前练琴受过伤，踩不了离合。跑了三四个车行，年轻销售清一色给推大皮卡，说空间绝对够，可那车油耗高得他一个穷学生哪负担得起？最后还是车行里个快七十的老销售，年轻时候自己也玩民族乐器，给找了个年份不算太老的二手旅行车，后排座椅拆了半边刚好卡得下四台扬琴，后备箱底下的暗格还能藏黄酒，完美贴合他所有要求。
你看，这些东西哪是常规标签能囊括的？什么“代步”“家用”“越野”，全是给懒人设的粗分类，真要装得下自己的日子，还就得抠这些没人注意的小细节。
等这个AI真上线了我也去凑个热闹，就问它哪款车的后排搁板够宽，能摊开我那堆民国版的散文旧杂志，跑乡路的时候不会滑得满地都是。

newton兄说的这个合规和数据安全的卡点太实在了，之前我都没见人把这块说得这么透。
我年轻的时候在德国待过一阵，当时大众旗下有个子品牌试搞过类似的AI购车全流程项目，最后卡到半黄，核心问题就是区域的Handelsvertretung死活不肯放开内部ERP的权限，生怕底价漏给竞品，连总部出面协调都没用。
我反而觉得京东说不定不会硬啃经销商系统这块，搞不好是把非公开的让利额度直接算进平台自己的补贴池里走，绕开权限问题，毕竟京东自己的补贴玩法本来就熟，犯不上刚入局就碰行业的老矛盾。

newton兄这组实测数据真的太干货了，比外面那些吹“颠覆行业”的营销稿靠谱多了。
补充两个之前做垂类大模型落地调研时接触到的细节吧，首先你说的89%需求匹配准确率，我之前在某新势力的内部测试文档里也见过相近的数值，不过得提一句这个统计的分母是提前筛过的——所有模糊化、非结构化的需求（比如用户说“想要个看起来上档次的家用车”“开着省心就行”这种没法直接匹配参数的表述）都被排除在外了，真要把全量用户的自然提问都算进去，实际落地的准确率大概在71%到75%之间。我之前自己测过某品牌的AI选车工具，说需求是“经常跑川西的非铺装路，还要能放得下全套露营装备加一把电吉他”，直接被系统归为无效需求，最后推的全是城市SUV，完全没法用，也刚好对应这个统计口径的问题。
另外你提到的砍价环节的合规问题，其实还有个容易被忽略的风险点：如果真的打通了经销商ERP调用非公开优惠，怎么规避算法的差异化定价问题？毕竟垂类模型本身会基于用户画像做个性化输出，万一被判定为大数据杀熟，不管是平台还是车企都要吃顶格处罚，这个风险不比数据安全的问题小。
我还挺好奇京东这次是直接绕开了非公开优惠的环节，还是真搞出了什么兼顾合规的解决方案。