产业互联网中，技术与人互动的一个样本。

纸、笔和 PC 电脑。

2016 年 4 月，张小沛第一次去到二手车业务一线。当她看到这些工具时，颇感诧异 —— 中国移动互联网已到成熟期，而二手车评估师的工作方式，还停留在 PC 时代。

一个月前，在杨浩涌的邀请下，张小沛加入了瓜子二手车，任 CTO 一职。她此前在大数据、在线广告领域工作，完全没有接触过这方面的知识。

上任后，她 4 月份一半时间都周旋于不同城市，访谈客户、销售和评估师，以建立起对二手车交易的认知。

一线的情况超乎张小沛想象。瓜子二手车最早采用 C2C 模式，一边是卖家，一边是买家，评估师在中间为二手车估价。评估师看完车况，先用笔写在纸上，晚上回到办公室，再上传到电脑。有时候比较着急，很多信息写得不全，评估信息就失真了。

从评估到上传，隔了好几个小时。从上传到审核，又隔了一夜。第二天审核团队一上班，就有很多工单积在队列里。

审核团队一张一张地看。这辆车忘记拍车头了，门重复拍了五张，后座的照片没拍…… 总会有不合规范的工单，审核不得不打回。评估师只能再约卖家，重新拍摄。

这种情况在线下二手车商里普遍存在着。一些比瓜子二手车早几年创立的对手，已经有意识去改善流程。

有时卖家会把一辆车放在不同二手车电商平台，“瓜子这边前前后后三天都过去了，还没审核通过，对手就已经把车卖掉了”。

“在内部，我们把这段时期称为‘冷兵器时代’。” 张小沛告诉 PingWest 品玩。

广告战背后的技术构想

2015 年 9 月起，瓜子二手车的广告铺天盖地——电梯间、地铁里、公交站，广告语简单直接：个人直接卖给个人，没有中间商赚差价。

▲（2015 年广告战时瓜子打出来的广告）

2015 年 4 月，赶集和 58 同城宣布合并。在合并后的第一次董事会上，杨浩涌申请了 2 亿预算作为瓜子二手车的市场推广费。9 月，瓜子二手车开启了大规模烧钱宣传模式。

广告战让瓜子二手车成功抢占了用户心智，“没有中间商赚差价” 的形象深入人心。与此同时，杨浩涌还意识到修炼内功的重要性。

2015 年底，杨浩涌找到了张小沛，和她聊 “二手车电商赛道是怎么样的、中国什么格局、美国什么格局”。

张小沛和杨浩涌结识于 2013 年。当时，张小沛是金融科技公司宜信的 CTO，主管大数据、营销和风控等业务。更早前，她在微软做过在线广告，在 Hulu 做过个性化推荐。杨浩涌则是分类信息网站赶集网的 CEO。

虽然两人从事领域不同，但由于杨浩涌修过计算机科学，所以 “两人话语体系比较相似，沟通起来比较同频”。

每次一聊，两人就聊三、四个小时，碰撞出了不少想法 —— 有计算机背景的杨浩涌直觉认为，数据在非标准化的二手车交易中非常重要。张小沛跟他说，“积累够数据后，可以用算法去定价”。后来，这些想法成了瓜子整个技术框架的基石。

因为 “感觉人和事比较靠谱”，张小沛于 2016 年 3 月加入了瓜子二手车，任 CTO。

入职后，她做的第一件事就是下到一线去。当看到一线评估师的工作工具还处于 “冷兵器时代” 时，她感到 “挺震惊的”。但这也说明，“二手车行业有很多‘低垂的果实’”。

“先做无纸化吧。” 张小沛找来清华毕业的师弟师妹，着手搭建技术团队。

张小沛团队首先把工作流程移动化、在线化，让评估师通过手机 App 现场作业 —— 关于车辆的所有文字信息和图片，都汇集在一处，随时随地可上传到后台，方便审核。

然后，用深度学习方法来进行图像识别，以取代人工审核。

张小沛说，2016 年初，瓜子二手车一个月成交大概 1000 多单，需要 50 个审核人员。2016 月 8 月左右，成交单数上去了，但审核团队一个人都没有了，完全被深度学习算法所替代。这成了瓜子二手车落地深度学习的第一个场景。

技术的顶层设计

解决了最紧急的任务后，张小沛开始有意识地进行技术的顶层设计。2016 年，G3 基因图谱库和瓜子大脑（后改名车好多大脑）两个概念相继被提出。

杨浩涌 2015 年底和张小沛碰撞出来的想法，通过这个顶层设计得以具体化。“后来瓜子二手车的技术演化路线，也是沿着这个大框架进行的”。

G3 基因图谱库是瓜子二手车的数据中台，集中了车辆、卖家、买家的结构化数据。

“现在回想起来，这是我们做得非常对的一步。” 张小沛说，“数据坚决要打通，而且要做成服务，给到不同的模块，即插即用。”

目前，G3 基因图谱库已经积累了过千万车辆、3 亿车主和潜在买家数据。

车好多大脑则是决策中枢，被广泛应用在瓜子的各个业务中，比如智能定价、个性化推荐、智能分单、车辆调度。

而车好多大脑决策的基础，正是 G3 基因图谱库的结构化数据。

“太难了。” 回想起做数据结构化的过程，张小沛依然很感慨，“因为线下流程很长，而且参与流程的人很多。”

在进行结构化的过程中，数据颗粒度要细致到什么程度，是主要的难点。

“整个流程是切成 3 步、20 步还是 50 步，评估维度是看几十个、一百个还是两百多个，都非常考验我们对这件事情的认知。” 张小沛解释道，“颗粒度太细，评估师评估时间就会很长。如何平衡颗粒度和效率之间的关系，是个挺大的考验。”

怎么去除数据里面的大量噪音，是另一个难点。

比如，有些评估师特别赶，就会瞎填；车上一道划痕，有的人看是重度，有的人看却是轻度；还有的评估师为了让自己看的车可以上架，即使看出来是重度划痕，也写轻度。

张小沛说，有些时候不得不用技术手段，来跟人性博弈、跟人的认知差异博弈。

像上面的情况，评估师把照片拍下来上传后，后台会进行图片识别。图片识别结果如果和评估师录入结果有差异，再采取相关措施纠偏。

但问题并没有完全被解决。比如，很多时候汽车底盘的照片难以获取。为此，瓜子二手车又开始测试底盘检测机器人。

“把这个地方的问题解决了，那个地方的问题又出来了。” 张小沛已经对层出不穷的问题习以为常，“这是一个无止境的过程。”

算法定价的逻辑

车好多大脑在被应用在各项业务中，其中最为重要的一个场景，是二手车交易的核心环节 —— 定价。

传统模式中，二手车交易涉及到卖家、中间商和买家三方。“定价” 这个核心的环节，完全掌握在二手车中间商手中。二手车中间商对卖家手中的二手车评估定价，收回来后，再加价卖给出去。

这是二手车行业最典型的差价模式 —— 二手车商的收益来源于买卖价格差。说白了，就是中间商赚差价。

在自由市场中，这种模式陷入了一个恶性循环。二手车中间商定价极度依赖个人经验，是门 “手艺活”。传授经验也普遍采用 “老带新” 的方式。

但新人为了获得更高的收入，往往在学习到足够经验后自立门户。这就造成了二手车中间商数量多而规模小，整个行业碎片化。

难以规模化的二手车中间商，更加依赖单车交易的差价。于是，压价买入和哄抬售价现象屡见不鲜，调表车和泡水车以次充好也常有发生。

种种弊端让消费者购买二手车费时费心，如果不幸买到车况差的，更是费钱。

位于北京南四环的花乡二手车市场，就是整个行业的缩影。各种叫得上叫不上名的二手车商，规模大小不一。好车坏车混杂其中，定价各有标准。在百度搜 “北京花乡二手车市场”，相关搜索第一项是 “花乡卖车骗局”。

2015 年，瓜子二手车喊出 “没有中间商赚差价” 的广告语，背后为其支撑的，是车好多大脑利用数据和算法进行智能定价。

“我们竞争对手也用技术来定价，但他们通常是静态定价。” 张小沛说，“我们认为二手车市场供给双方是动态匹配的，不应该静态地定价。”

因此，瓜子二手车做的是售卖概率预估模型 —— 预测在特定的价位、特定的天数内，二手车被卖出去的概率有多大。

受制于现实条件和算法成熟度，张小沛带领团队做这件事，是分阶段进行的。

第一阶段，是算法服务于 “优先卖” 业务。2016 年下半年，为了和竞争对手抢独家车源，瓜子二手车推出优先卖服务。

瓜子二手车会在每个城市选几个最资深的老师傅（评估师），给他们授权。如果他们觉得一辆车可以在一个月之内卖掉，就给卖家 1000 元，把车源独占。如果这辆车没有在一个月内被卖掉，1000 元就归卖家所有。

2016 年 10 月，在做优先卖服务过程中，张小沛团队开始在老师傅和算法间做 A/B Test（A/B 测试），“在同一座城市，挑一些热销的车型，一部分让老师傅做决策，一部分让算法做决策”。

老师傅和算法做决策的方式完全不同。老师傅靠“手感”和经验，一看到车马上心里就有数，知道要不要给这 1000 元。

“老师傅评估车，我们都觉得是个玄学。” 张小沛说。

算法则不一样，要根据车辆的各个数据维度，去预测一辆车在一个月内卖出去的概率有多大。“如果概率超过预期值，就给卖家 1000 元”。

一开始，算法是比不过老师傅的。厉害的老师傅，“评估 10 台车有 7 台都是准的”。但老师傅们个体差异性非常大，有的不过三成准确率。

而算法做预测，“普遍 10 台车车里只有 3 台是准的”。从整体表现来看，算法弱于老师傅。

张小沛还记得当时老师傅对算法的态度：“那些老师傅都笑，天天说算法厉害，效果也不怎么好。”

不过，算法的优势是可以根据数据不断进化。老师傅虽然当时比算法强，但他们普遍经验导向，不能反向拆解自己的决策流程。

到 2017 年春季前后，算法能做到 “10 台车里有 7 台是准的”。在有些城市里，还能做到 “10 台车里有 9 台都是准的”。整体表现上，算法已经超过了老师傅。

第二阶段，算法服务于 “保卖” 业务。2017 年 3 月份，瓜子二手车开始做 “保卖”，尝试从纯平台撮合的 C2C 模式转变为 C2B2C 的零售模式。

瓜子二手车会挑选一些优质热销的车源，先支付一定比例（50%-80%）的车款，保证在 14 天的保卖期内卖掉，卖掉过户后将余款打给客户。如果保卖期 14 天内没有卖掉，那会在第十五天将余款打给客户。

在这个服务里，瓜子二手车和卖家不会进行签约过户，最终还是卖家和买家交易，“瓜子二手车采用的是寄售模式”。

“保卖和优先卖的难度和挑战完全不一样了。优先卖业务的二手车如果一个月内卖不出去，一台车最多就损失 1000 元。保卖业务的售出时限更短，而且金额都是几万元。如果车辆长期无人问津，瓜子只能亏本降价卖。” 张小沛说。

算法在保卖业务中，经历了比优先卖更加陡峭的成长曲线。

一开始，算法表现 “很差”，很多收回来的车在 14 天内卖不掉。张小沛说：“算法模型需要学习，需要训练，需要交很多学费。”

几个月里，张小沛团队都在慢跑前进：收集数据、训练模型、调整变量的内涵和数量…… 直到 2017 年 8 月份左右，整套算法才规模化跑通。

在规模化过程中让张小沛没有想到的是，当线上的算法落地到线下，人的因素被几倍地放大。

一些从来没有考虑到的情况出现了。由于算法团队和线下团队的合作沟通没有做好，11 月份一周亏损了三千万。

张小沛回忆，之前小范围测试时，算法团队给了线下评估师调价的权限，允许他们在算法定价的基础上，将收车价格上调最高 10% 。

在规模化放量时，算法团队以为已经跟线下团队说清楚，收车价格最多只能上调 2%。

“线下团队可能拿到了这个信息，可能也没有。他们事情太多了，跟其他事情比起来，这个事情对他们来说是个小事。” 张小沛说。

收车价格普遍被评估师手动调高超过 2% 的比例，再加上 “放量放得很猛”，“一个礼拜三千万就没了”。

一直从事线上业务的张小沛后来总结，这是互联网人做产业互联网都会遇到的一个挑战。

凡是涉及线上线下环节、交易链条非常长的领域，其测试的反馈闭环周期都非常长。不像线上做一个应用，立马就能拿到反馈。比如二手车交易，即使客户看车当天就拍板签约，后面还要办过户，整个流程至少要几天。

“线下有很多人的因素在里头，比如一个新政策，不是发布就完了，而是要下去给一线的人做宣导。” 张小沛说，“手动调价比例的问题，我们是一周就发现了。但很多事情，我们可能要测一个月。”

发现问题后，算法团队把整个流程都回顾了一下，并且做了一个新的监督机制。即便如此，张小沛依然认为，因为人的不可控性，线上团队和线下团队的摩擦是不可避免的。“很多时候都是在做改进，让流程更加优化”。

到 2017 年 12 月，保卖业务中的算法逐渐成熟。12 月是二手车交易的旺季，瓜子二手车这个月的成交单有一万多台，平均周转周期只有 7–9 天。而传统的线下二手车商普遍成交一百多台，平均周转周期为 30 天。

技术落地新零售

2017 年 10 月，瓜子二手车进行业务整合，正式更名为 “车好多” 集团。车好多旗下同时拥有瓜子二手车和毛豆新车网两个独立品牌。

伴随着集团化的另一个重大变化是，瓜子二手车和毛豆新车业务都在尝试线下开店，开始做重做深。张小沛说，最终目的还是提高汽车的交易效率。

面积普遍上万平米的瓜子二手车严选店内，不仅有展示区，还有交易区、整备区、复检区、过户区。用户可以在一个地方就可以看车、贷款、过户，不像以前要跑很多地方看车、办手续。

毛豆的店没这么大，但数量更多。截至 2018 年底，毛豆新车在全国开设了 300 家线下店。

一开始，毛豆开店更多地依赖人去决策。技术团队会把一些当地市场的数据给到开店团队，让后者自行解读判断。

张小沛对 PingWest 品玩表示，现在所有这些数据都录入到了 G3 基因图谱库里。根据流量、工单和商圈等数据，车好多大脑给出推荐的地址。“毛豆绝大多数的开店，都已经能够通过数据智能辅助完成了”。

除了开店，毛豆还在全国开中心仓库，面积比店面大得多，“摆放了上千台车”。

同样地，张小沛也让团队在仓库中测试相关技术。比如，借助摄像头和图像识别算法，让毛豆仓库里的车辆自动记录、入库；根据销量的动态变化，自动决定哪款车型摆在靠近门口的地方。

“如果我们不用技术手段，线下的仓库团队就会靠自己的经验，但很多时候他们经验是跟动态变化的销量是脱钩的。” 张小沛说。

技术和人怎么配合、怎么互动、怎么沟通，是一直贯穿车好多整个技术演化的命题。

比如，借助算法定价过程中，评估师担心自己工作会不会受到影响，只能 “一点点地跟他们讲清楚，不是要取代他们，而是技术辅助他们”。

再比如，用摄像头和图像识别算法管理仓库，技术团队和线下团队经常吵得不可开交 —— 前者认为有技术手段后，线下团队就不用操心了，而线下团队不以为然，说他们的摄像头其实很多场景都管不到。

张小沛对此很坦然，技术团队和线下团队是两个不同的物种，话语体系和思维体系都不一样，肯定是会有摩擦的。

“我觉得摩擦不全是坏事。” 张小沛说，“两个物种碰撞，才有活力，能出一些新东西来。我们要做的，只是消解因为不理解而造成的互相质疑、互相鄙视。”

“技术与人如何良性互动”这个问题摆在了所有产业互联网人面前，且没有标准答案。从“纸、笔和 PC 电脑”，到“深度学习、G3 基因图谱库和车好多大脑”，张小沛和车好多集团似乎找到了自己的解题思路。

来源： Decode PingWest品玩