（作者：云捷亮數(shù) 馬妍）汽車產(chǎn)業(yè)邁入智能化與個(gè)性化時(shí)代，車型配置愈發(fā)豐富，傳統(tǒng)市場調(diào)研卻陷入“采不準(zhǔn)、效率低、難落地”的困境。曾經(jīng)輕車熟路的汽車配置研究項(xiàng)目，忽然變得無助甚至有些陌生。重拾研究設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)處理等環(huán)節(jié)，卻有一種物是人非的感覺。在反復(fù)回顧復(fù)盤中發(fā)現(xiàn)，AI垂直應(yīng)用正是破解當(dāng)下配置研究難題的核心鑰匙。

配置研究難度陡增，傳統(tǒng)調(diào)研全面承壓

在汽車行業(yè)快速迭代的當(dāng)下，汽車配置研究早已不是簡單的參數(shù)對比，難度正呈幾何級上升，傳統(tǒng)調(diào)研模式已然跟不上行業(yè)節(jié)奏。

一方面，配置數(shù)量爆發(fā)式增長，研究邊界徹底打破。據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì)公開數(shù)據(jù)顯示，近五年國內(nèi)量產(chǎn)車型配置品類年均增幅達(dá)23%，新能源車型智能配置量更是傳統(tǒng)燃油車的3-5倍，單車型基礎(chǔ)配置搭配選裝組合可達(dá)數(shù)百種，徹底告別了以往極簡的配置體系。

另一方面，評價(jià)邏輯從客觀配置參數(shù)轉(zhuǎn)向豐富的五感體驗(yàn)。消費(fèi)者不再關(guān)注座椅加熱功率、芯片算力等冰冷數(shù)字，轉(zhuǎn)而看重座椅舒適度、車機(jī)流暢度、隔音效果、氛圍質(zhì)感等主觀感受。這類無法量化的體驗(yàn)需求，讓傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)研分析無從下手。

與此同時(shí)，用戶信息渠道多元，需求表達(dá)更模糊。據(jù)艾瑞咨詢《2025中國汽車消費(fèi)者洞察報(bào)告》數(shù)據(jù)，超80%消費(fèi)者通過多渠道獲取配置信息，近半數(shù)用戶存在認(rèn)知混淆，調(diào)研中極易出現(xiàn)無效回答，人工很難采集到真實(shí)有效信息。

更關(guān)鍵的是，配置評價(jià)告別單一指標(biāo)，場景化成為核心。智能駕駛、舒適配置等價(jià)值，完全依托通勤、家庭出行、戶外自駕等場景體現(xiàn)，配置評價(jià)從扁平參數(shù)對比轉(zhuǎn)向人群+場景+習(xí)慣的多維評估，傳統(tǒng)調(diào)研邏輯徹底失效。

多重因素疊加，讓傳統(tǒng)配置調(diào)研陷入效率低、數(shù)據(jù)假、結(jié)論偏的僵局，難以支撐車企快速迭代的研發(fā)與營銷需求。

AI賦能數(shù)據(jù)采集：從“低效收集”到“精準(zhǔn)深挖”

面對行業(yè)痛點(diǎn)，AI技術(shù)首先在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)顛覆性突破，徹底解決傳統(tǒng)人工訪問的短板。

普通人工訪問員受情緒、精力、專業(yè)度限制，面對用戶模糊回答往往無法深入，而AI訪談具備極強(qiáng)的穩(wěn)定性與專業(yè)性，可按照標(biāo)準(zhǔn)化邏輯與用戶對話，針對籠統(tǒng)評價(jià)開展多輪智能追問，層層挖掘用戶配置偏好背后的原因、使用場景與真實(shí)需求。

同時(shí)，AI能對偏差數(shù)據(jù)、矛盾表述實(shí)時(shí)識別、即時(shí)復(fù)核，從源頭規(guī)避信息誤差，既大幅縮短采集時(shí)間，更將有效數(shù)據(jù)率大幅提升，實(shí)現(xiàn)效率與質(zhì)量的雙重升級。AI能力還將繼續(xù)精進(jìn)，相信不久的將來，會(huì)讓市場研究洞察人員感到驚喜。

AI重塑統(tǒng)計(jì)模型：獨(dú)有能力顛覆傳統(tǒng)分析邏輯

在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與模型分析環(huán)節(jié)，AI的垂直場景獨(dú)有優(yōu)勢更是傳統(tǒng)方法無法比擬的。

區(qū)別于人工數(shù)據(jù)處理的耗時(shí)、易疏漏，AI依托機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可快速完成海量數(shù)據(jù)自動(dòng)清洗、無效信息剔除、異常數(shù)據(jù)智能校準(zhǔn)，避免人工處理的主觀偏差與疏漏，大幅縮短數(shù)據(jù)處理周期。

在模型應(yīng)用上，AI無需人工手動(dòng)調(diào)試，可基于汽車配置研究場景自動(dòng)匹配最優(yōu)分析模型，還能通過深度學(xué)習(xí)用戶特征，精準(zhǔn)聚類配置需求，更能動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型、實(shí)時(shí)納入新數(shù)據(jù)迭代，讓分析結(jié)論始終貼合市場真實(shí)需求。這是傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)完全無法實(shí)現(xiàn)的智能化能力。

行業(yè)思考：AI是工具，專業(yè)才是核心

汽車市場研究的核心，從來不是單純的數(shù)據(jù)處理，而是對行業(yè)的深度理解、對用戶需求的精準(zhǔn)把控。即便擁有先進(jìn)的AI技術(shù)，也需要資深的汽車垂直分析師把控方向、修正偏差，把AI輸出的冰冷數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為車企可落地的決策建議。AI+垂直行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，才是行業(yè)發(fā)展的最優(yōu)解。

汽車產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型不可逆，配置研究的復(fù)雜性只會(huì)持續(xù)提升，固守傳統(tǒng)模式只會(huì)被行業(yè)淘汰。未來，云捷亮數(shù)會(huì)持續(xù)深耕AI與汽車配置研究、用戶共創(chuàng)的深度融合，用技術(shù)破局，用專業(yè)賦能，助力車企精準(zhǔn)把握用戶需求。

云捷亮數(shù)馬妍認(rèn)為：

“AI唯有深度扎根汽車垂直研究場景，才能真正釋放技術(shù)價(jià)值；市場研究從業(yè)者要做AI的掌控者，以專業(yè)駕馭技術(shù)、以技術(shù)升級服務(wù)，實(shí)現(xiàn)行業(yè)價(jià)值的全新突破。”