数据突围 AI时代汽车全域营销实战手册新能源 数据来源:汽车之家 豪华的品牌,不再“豪华的价格” 豪华品牌 合资品牌 中国传统品牌 中国独立新能源品牌 平价潮,让汽车走入家家户户。一个直接的结果是,乘用 车市场迅速扩容,但销量增速和利润曲线却开始背道而驰。 国家统计局和乘联会数据显示,2020-2024 年,中国汽车 市场乘用车销量从 1928.8 万辆增长至 2289.4 万辆,但汽 车市场的整体利润率却从 2020 年的 6.2% 2% 下降至 2024 年 的 4.3%。 15 家上市中国车企, 1/3 卖一台亏一台 背景二 新能源一年降价 13% 豪车跟风打了九五折 背景一 数据来源:国家统计局、乘联会 车市增收不增利,4 年间利润率降 1.9 个点 2020 2021 2022 2023 2024 6.2% 1928.8 6.1% 2014.6 5.7% 2053.3 5.0% 2169.6 触点分散、用户画像模糊,车企难精准营销 数据来源:汽车之家 选车 2 个月,试驾 14 天 线上触点 社交触点 线下触点 服务触点 全触点 营销 公域 私域 商域 电商平台 品牌官方号 品牌直播间 品牌小程序 客户俱乐部 品牌自有 APP 汽车展会 户外广告 电梯广告 经销商门店 购物中心展厅 KOL/KOC 内容 社交广告 口碑推荐 汽车销售人员 体验试驾流程 售后维修服务 汽车营销触点概览 用户选购周期10 积分 | 24 页 | 14.96 MB | 5 月前3
车路云一体化,智慧出行的中国方案础设施覆盖率和车载终端装 配率,实现通信网络全覆盖和信息实时交互,以连续获取准确、足够的数据 用于判断和决策,保障系统运转。设备部署呈循序渐进的模式,即路侧由重 点路口拓展至城市全域,车端根据商用/乘用及前装/后装分类进行装配。此 外,路侧/云端应持续优化感知、计算和体验:1)在城市关键路口增配感知 设备及边缘计算设备;2)打造兼具低时延和安全性的统一云控平台。根据 中国汽车工程学会等预测,到 2030 .......................................................................................... 25 希迪智驾(未上市) .............................................................................................. 5 年)》 部署了提高技术创新能力、构建新型产业生态、推动产业融合发展、完善基础设施体 系和深化开放合作 5 项战略任务。 2020年12月 交运部 《交通运输部关于促进道路交通自动驾 驶技术发展和应用的指导意见》 交通运输部首个关于促进自动驾驶发展的指导意见,按照“鼓励创新、多元发展、试 点先行、确保安全”的原则,坚持问题导向,提出了四个方面、十二项具体任务。 202120 积分 | 30 页 | 2.86 MB | 4 月前3
人工智能在交通领域业务应用eets/detail/road-traffic-injuries。 人工智能在交通领域业务应用白皮书 65 在人工智能等技术的赋能下,自动驾驶汽车具备全面的环境感知能力, 可对驾乘人员、车辆和道路环境进行实时监测;能自主做出规划决策, 制定安全的行驶策略;自动控制车辆运行,实现及时精准的驾驶操作。 这使得自动驾驶能显著减少人为因素导致的道路交通事故,在提升交 通便利性的同时促进道路交通安全水平提升。 习运用上,包括神经网络控制和深度学习方法等,这些算法已逐步在 车辆控制中广泛应用。 自动驾驶汽车对车辆决策指令的执行反应更快,正常情况下,驾 驶员从观察到有需要处理的情况到踩制动器的反应时间为 1 秒左右, 而自动驾驶只需要 0.1-0.2 秒,快 5-10 倍,这将为车辆和驾乘人员创 造更大的安全空间。同时,自动驾驶汽车还能更精确地控制加减速程 度和转向幅度等驾驶动作,避免驾驶员因为情绪、状态、技术能力等 问 题,满足司乘人员全天候全时段全场景的需求咨询和问题解答。AI 数字员工(服务区)为服务区日常运营管理提供相应服务,应对繁忙 时段司乘人员的多样化紧急需求。此外,还可提供语音服务质检、司 乘人员个性化服务、新员工培训等服务。AI 数字语音交互大屏主要 用于指挥中心,支持复合指令的操控、跨层次执行指令,实现多坐席 联合调度指挥。 3. 高速公路智能养护 3.1 背景介绍 我0 积分 | 78 页 | 4.52 MB | 5 月前3
城市公共交通运营引入DeepSeek AI大模型应用方案配,同时降低运营成本。 其次,提升乘客出行体验。通过 DeepSeek 的智能预测功能, 乘客可以实时获取车辆到达时间、拥挤程度等信息,减少等待时 间,提高出行效率。此外,系统还可以提供个性化服务,如根据乘 客历史出行记录推荐最佳路线或换乘方案,进一步增强用户粘性。 第三,增强公共交通系统的安全管理。DeepSeek 可以通过实 时监控车辆状态、驾驶员行为和环境数据,及时发现潜在风险并预 警,降 提高运营效率:通过实时数据分析和智能调度,减少车辆空驶 率,提升车辆利用率。 优化资源配置:根据乘客流量动态调整班次,确保资源的高效 分配,避免资源浪费。 提升乘客满意度:通过精准的时刻表和实时信息推送,减少乘 客等待时间和不确定感。 降低环境影响:通过优化路线和减少拥堵,降低车辆排放,减 少对城市环境的负面影响。 增强安全性:通过实时监控和预测性维护,减少事故发生的可 能性,提高整体安全水平。 化,导致资源浪费和效率低下。此外,车辆维护和管理也缺乏智能 化手段,故障预警不及时,维修成本居高不下。 再者,乘客服务体验欠佳,现有的信息系统无法为乘客提供精 准的行程规划和实时到站信息。根据一项调查显示,超过 60%的乘 客对当前的公交信息系统表示不满,主要原因是信息更新不及时、 不准确。 针对以上问题,提出以下改进方向: 引入人工智能和大数据技术,实现车辆调度和线路规划的智能 化,提高运营效率; 20 积分 | 197 页 | 668.85 KB | 4 月前3
【智慧交通】现代公共交通系统变革与发展算等多种新一代信息技术在公共交通 系统运营、服务和管理方面的深度融合和应用,为多模式协同的公共交通系统发展和建设提供参考。 关键词 公共交通系统;多模式公交;信息技术 公共交通是指城市中供公众乘用的、经济方 便的各种交通方式的总称,是重要的城市基础设 施,是城市经济发展和社会安定的重要组成部分, 也是具有社会公共使用性质和社会服务性质的社 会公益事业和窗口服务行业[1-2]。早期公共交通是为 交服务柔性协同发展,疏解资源约束条件下个性 化需求与集约化供给之间的矛盾。优化面向交通 枢纽、通勤走廊、城乡往来的多层级、跨区域、 多模式公交系统要素配置,实现多模式公交与其 他交通方式的精准衔接;综合改善公交站点和换 乘枢纽供给条件,提高多模式公交系统服务可靠 性与准点率[20];以提供面向乘客多样化、个性化 和多层次出行需求特征的多模式公交协同运营方 案为导向,开展多模式公交协同运营理论与系统 整体科研布局、多模式公交系统协同调度[21]、公20 积分 | 11 页 | 4.50 MB | 4 月前3
华为智慧城市交通一体化解决方案监测,分类分级 与全覆盖兼顾 案 件全过程跟 执法 案件、 执法 对 象、 执法力量 全过程可视化追踪 客运车辆违规上下客 黑驾培、黑教练车 非法营运车辆 源头安全检查 货运车辆超限超载 出租车绕行 涉航违法行为 春运安全专项 一体化综合执法监测 视频 运 营 安 全 运 维 大 数据 监测 预警 运力投放 资源调配 港口 铁路 航空 公路 航道 停车场 全要素感知 交通运输行业管理 多维度融合 可视化展示 货物运输 维修驾培 交通运输服务 交通基础设施 辆 到 位 清 洁 到 位 加 油 到 位 餐 食 到 位 公共交通 公共交通 公共交通 旅客运输 道路运输 综合执法 交通量 海事 22 … 车 数据治理支撑20 积分 | 46 页 | 6.64 MB | 4 月前3
AI大模型对智能汽车产业的影响(26页 PPT)际行驶时面临的实时交通环境, 生 成对应的行进规划, 如跟车、 加速、 换道、制动等。 控制模块的作用是操纵车辆, 协调 车辆的动力系统、 制动系统等, 按 照规划模块输入行进规划, 实 施驾 驶行为。 感知模块的作用主要有 3 点: • 识别周边物体, • 检测交通信号, • 明确物体坐标, 传统的自动驾驶算法框架 传统的自动驾驶算法是基于规则开发的 控 制模块10 积分 | 26 页 | 2.76 MB | 6 月前3
AI大模型时代下的网络安全建设方案(37页 PPT)念、应用范式已逐渐成为行业事实性标杆! 国内首发,引领行业 24 年 1 月 26 日 ↓ 安全 GPT 3.0 23 年 9 月 22 日 ↓ 安全 GPT 2.0 首个网络安全智驾理念 首个钓鱼检测大模型 首个对话式安全助手 首个检测领域大模型 大力投入 GPT 23 年 5 月 18 日 安全 GPT 1.0 2022 年 12 月 现在 - > 未 来20 积分 | 37 页 | 7.79 MB | 1 天前3
AI改变能源:智算如何引领新型电力系统迟敏 感的推理倾斜。 英伟达估算当前AI芯片推理需求占40%,亚马逊AWS预计未来推理需求将达到 90%。到 2030 年,中国智算中心用于推理的算力的占比也将达到 90%。直播、游 戏、智驾、工业等应用场景,往往对应时延敏感性的推理任务;新的时延敏感 性的应用场景将随着人工智能发展而诞生。在推进算力枢纽间时延降低的同时, 为保证用户体验,提升服务竞争力,企业会尽可能地把这些智算任务留在本地。10 积分 | 25 页 | 709.89 KB | 6 月前3
AI改变能源-智算如何引领新型电力系统感的推理倾斜。 英伟达估算当前 AI 芯片推理需求占 40%,亚马逊 AWS 预计未来推理需求将达 到 90%。到 2030 年,中国智算中心用于推理的算力的占比也将达到 90%。直播、 游戏、智驾、工业等应用场景,往往对应时延敏感性的推理任务;新的时延敏 感性的应用场景将随着人工智能发展而诞生。在推进算力枢纽间时延降低的同 时,为保证用户体验,提升服务竞争力,企业会尽可能地把这些智算任务留在10 积分 | 25 页 | 497.14 KB | 6 月前3
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