纸、笔和PC电脑。
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
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。
（年广告战时瓜子打出来的广告）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。
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，年初，瓜子二手车一个月成交大概多单，需要50个审核人员。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。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”。
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。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，就给卖家元，把车源独占。如果这辆车没有在一个月内被卖掉，元就归卖家所有。
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/BTest（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。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
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。截至年底，毛豆新车在全国开设了家线下店。
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。
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