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转载自百家号作者：兴奇说

对特斯拉而言，目前最紧迫的任务已经不是如何生产出足量的汽车，而是如何提高自身的物流效率。特斯拉的首席执行官马斯克在9月16日表示，公司的量产问题已经解决，然而在只有口头言论，没有任何实质证据支撑的情况下，投资者和分析师纷纷表示怀疑。

无论你是选择相信，还是选择怀疑马斯克所讲的话，对大部分人而言，都没有办法亲自去验证自己的选择。

美国芝加哥一家名为RSMetrics的企业却提供了一种可靠的解决方案。通过特斯拉生产基地的卫星图片判断生产情况，并为客户提供数据分析工作。

自该公司成立以来，在相关领域的业务得到了迅猛发展，其在数据分析方面取得的进步和创新让人震惊。

突破性的商业模式，通过“卫星图片”观察企业经营状况

自特斯拉的Model系列诞生以来，遇到的最大挑战就是产能不足，公司首席执行官马斯克也多次在公开场合宣称，产能问题将很快得到解决。可是对大众而言，等来的却是一次次的食言，市场渐渐丧失了对马斯克的信任。

今年初，马斯克曾定下在4月-6月三个月期间生产2万辆Model3的目标。实际情况是生产一再延迟，最终特斯拉在今年第二季度生产了1.8万辆Model3，未能完成目标。

特斯拉作为上市公司，关于企业的信息是面向全社会公开的，但是对于投资者或者媒体而言，马斯克的话他们不敢轻易相信，要想了解特斯拉的真实情况，必须通过自己小心求证。否则，在特斯拉公布财务报表，告知其没能按计划完成量产目标时，投资者会承受巨大的损失。

基于此情况，投资者找到了一家名为RSMetrics的公司帮忙。RSMetrics成立于2009年，由金融大拿汤姆·戴蒙德一手创办。

这家公司有一个非常有趣的商业模式。对于一些想要在财务报表发布前就想知道公司业绩的投资者而言，RSMetrics可以通过分析公司的卫星图片，来判断企业的实际经营情况。

以下是对戴蒙德先生的部分采访：

你们如何检查特斯拉的产量？

戴蒙德先生：我们通过购买DigitalGlobe拍摄到的图像进行分析。DigitalGlobe有自己的遥感卫星，从他们那儿购买的高分辨率图片，可以看清楚地面35cm的物体。

许多投资者都对特斯拉的真实情况感到好奇，因此我们购买了关于特斯拉生产基地的卫星图像以及从飞行器拍摄的航空照片进行分析。

无论是白天还是夜晚，飞行器任何时候都可以去特斯拉在加州弗里蒙特的生产基地拍摄高分辨率的照片，只需要每周拍摄3-5次，然后通过综合分析，基本上就可以准确的判断特斯拉的产量。

具体分析方法是怎么样的？

戴蒙德先生：数据分析是通过在全球部署的数据分析师和人工智能（AI）完成的。将天空中拍摄的照片与特斯拉的车辆信息进行匹配，例如“门把手在哪里？”“车有多长？”，人工智能可以准确识别出ModelX、ModelS及Model3。

通过比对车辆在运输地点停放的天数和更换的新车辆的数量，就可以准确掌握特斯拉的出货速度。

今年8月2日在弗里蒙特工厂的南部运输点，我们通过图片确认工厂外摆放了大约600台Model3，工厂内大约有600台，合计有1200台。然而，在8月23日，工厂外部的Model3数量大幅减少，到8月30日，工厂外Model3的数量再次增加到约300台。

这表明特斯拉的产量并不稳定。特斯拉原计划在三季度生产5万-5.5万台Model3，但从实际生产情况来看，他们不太可能完成。

在汽车生产以外的领域，你们在做什么样的事情？

戴蒙德先生：除了汽车生产之外，公司还会监控铜，铝，锌等数百种矿物，仓库储存情况，冶炼厂（高炉）周边车辆情况，全球航运港口生产量。如果将全球范围内的数据汇总，则可以准确预测原材料价格的变动。

你们预测的准确度有多高？

戴蒙德先生：我们可以提前1-3个月约车伦敦金属交易所、芝加哥商品交易所的金属价格走势，准确率达到75%-85%。包括采矿公司，贸易公司都是我们的客户，甚至对冲基金在进行期货投资时也会先参考我们的数据。

AI分析的准确性如何？

戴蒙德先生：目前AI的分析结果的准确率距离100％还有很大的距离，同时也意味着AI的发展还有很大的潜力。就目前而言，AI的表现已经足够出色了，例如在人脸识别中识别率为95％。

由于分辨率最高可以达到35厘米，因此在晴天通过AI处理车辆数据有99％的准确度，如果是在阴天或者雾天，准确度就是大打折扣。有时AI会将水坑当做车辆，有时无法识别黑色车辆。如果AI的错误被纠正50次，那么以后他将不会再犯相同的错误。我们预计在未来5-10年将实现工作全面自动化。

RSMetrics开创的商业模式具有广阔的市场空间，目前国内还没有类似的公司提供相应的服务，相信很快就会有有人嗅到商机，从市场里获取财富。

日前汽车之家发布了第三季度财报，财报显示其三季度净营收同比增长5%至15.48亿元人民币（2.327亿美元），净利润同比增长63.3%至4.26亿元人民币（6400万美元）。净营收增幅较低，主要是因为在今年二季度就已经全部出清的汽车自营电商业务大幅拉高了去年营收的基数。如果我们排除自营电商收入，只看传统核心业务（媒体和销售线索），这部分净营收同比增长达到38.7%，在互联网上市公司中处于一流水平。另外，平台化转型后的汽车之家自营电商业务增长迅猛，今年11.11疯狂购车节交易总额达421.33亿，超去年2倍，按照绝对值排队仅次于阿里和京东。

“金融+数据”驱动汽车之家增长

在我看来，汽车之家三季度核心业务营收增长的主要驱动力来自于两个方面。

一个是平台化转型战略的落地。

去年汽车之家进行战略升级，从“基于内容的垂直领域公司”转型升级为“基于数据技术的汽车公司”，提出了“4+1”的发展战略，即构建“车媒体、车电商、车金融、车生活”4个圈，车媒体是大本营核心业务，车电商正在成为未来趋势，车金融已产生真金白银，车生活则是BAT都在押注的重点赛道，这四个圈让汽车之家既拥有了现在，也拥有了未来的想象空间。

Q3财报显示，汽车之家旗下的金融平台“家家金融”已推出多款金融产品，涵盖消费者和经销商的贷款、融资租赁和保险服务等环节，同时与大股东平安集团旗下平安普惠、平安产险、平安银行、平安租赁、大华基金、壹钱包和万里通等全面对接。汽车交易是金融玩家兵家必争之地，汽车之家拥有稳定和规模的交易场景，精准的销售线索以及大量的精准流量，金融业务想不成功都难。

另一个则是大数据价值得到释放。

汽车之家构建4个圈的基础均是数据，不论是媒体、电商、金融还是生活的底层都是一套数据，主要分为两个方面，一个是汽车数据，汽车之家拥有最大、最全和最准的汽车数据库，结构化数据本身就具有极高价值，同时围绕着汽车产品还有大量的周边数据，如评测体验报告等等；还有一个是消费数据，消费者画像、浏览行为、汽车消费兴趣等等，都是对汽车品牌有极高价值的数据。不论是提高媒体业务的营销价值、还是电商和金融业务的转化率，都需要营养大数据。

从Q3财报来看，汽车之家的大数据价值已得到释放。此前其已低调上线大数据产品“销售宝”，为车企经销商赋能、提升线索转化率的大数据产品，在用户到店之前，可以提前知晓他在汽车之家看过哪些文章，看过哪些车，兴趣点、关注点是什么，进而帮助销售员提高效率。同时，汽车之家金融业务的高速成长也与大数据的利用有关系——通过大数据挖掘获取精准的金融业务线索，进而实现高转化。

在发布财报时，汽车之家董事长兼CEO陆敏表示，“未来继续发展核心传统业务与全新的数据解决方案和汽车金融业务之间的协同效应，不断释放汽车之家平台所具有的巨大增长潜力。”就是说，在汽车之家的规划中，核心传统业务（媒体+销售线索）是基石，金融与数据与之协同，创造增量。

汽车之家大数据挖掘的三部曲

汽车之家的大数据应用还只是小试牛刀，大数据的价值开挖才只是开始。汽车之家正在加速对数据的挖掘。

在已有大数据产品“销售宝”的基础上，汽车之家又在11月2日发布了大数据产品“车智云”，这是为车企高管量身打造的智慧大数据产品，覆盖企业发展全生命周期的数据服务，能协助推动车企战略、营销、研发等全价值链的升级，说白了，是车企高层的数据智囊。

面向用户，汽车之家在国庆节期间推出“拍照识车”功能。“拍照购”在服装等电商行业比较流行，淘宝有“拍立淘”，京东则有“拍照购”，大幅提升了用户找商品的体验。只有汽车之家实现了“拍照识车”，因为“以图搜图”技术的基础是大数据的积累，汽车之家拥有淘宝、京东没有的汽车产品大数据。国庆节期间，汽车之家与8家自主品牌开启“中国SUV品牌日 一天一车抢不停”活动，318万人参与，拍照识车功能被使用48万次之多。双11期间，汽车之家疯狂购车节也规模应用“拍照识车”，为最终421.33亿元的交易额做出了贡献。

汽车之家还推出了VR方案，将VR与车展、4S智能展厅、品牌智能展馆、汽车城等结合，不只是可以VR看车，还能一键下单。VR看车让用户可以沉浸式体验不同车型，帮汽车品牌和销售渠道降低布展成本，丰富用户的参展体验、提高销售转化率，是汽车新零售的探索。在“山东即墨国际汽车嘉年华VR网上车展”上，汽车之间论坛直播单日有85万人观看及互动，线上累计观展人次达到12万，近22%的人引导进入智能4S展厅并参与活动，线上人群覆盖比线下大了10倍。VR的基础同样是数据——第一步就是要将车型数据3D化和数字化，从大力布局VR可以看到，汽车之家不只是要将汽车产品数字化，也在将汽车产业相关的展厅、门店、汽车城等等数字化。

可以看到，汽车之家对于大数据的应用采取的是三步走思路：

第一步是收集、生成和形成多维度的大数据，不只是有汽车产品本身，还有汽车销售各个环节、不同用户行为的数据，已形成全网最大的汽车大数据；

第二步是在营销层面进行利用，比如提高媒体、金融、电商等等业务的转化效率；

第三步则是将大数据产品化，“销售宝”“车智云”“VR生态圈”“拍照识车”是面向汽车不同角色的大数据产品。

对于汽车之家自身而言，是通过媒体平台获取用户和满足基本需求，再给用户加载多个汽车服务，在这个过程中不断获取和完善汽车大数据，再从数据挖掘出价值。对于汽车品牌而言，汽车之家的大数据技术战略，则可以让汽车品牌而言可以获得新的线上流量入口（如VR、拍照识车、销售宝等等）；对于用户来说则可以获得更好的汽车消费体验，线上线下联通的新零售体验也是整个零售行业的未来所在；对于汽车行业来说，汽车之家通过数据技术赋能汽车生产、销售、金融、服务等行业的战略，则可以促进产业繁荣，实现共赢。

去年汽车之家提出的战略转型是从“基于内容的垂直领域公司”转型升级为“基于数据技术的汽车公司”，前者重视内容生产，商业模式较为单一，天花板很低；从开挖大数据的成果来看，汽车之家正在成为名副其实的“基于数据技术的汽车公司”。

互联网大数据价值正在显性化

大数据是一个老生常谈的话题，不过最近一年大数据价值在互联网才真正得以显性化。不论是BAT的财报，还是双11这样的关键场合，我们都会发现关键数字增长的背后都是大数据在驱动。

比如今年双11，天猫就利用大数据大幅提升了品牌转化率和用户体验。之所以大数据价值显性化，在于移动互联网技术、物联网技术让数据收集变得更加容易。菜鸟网络让物流行业实现了90%的电子面单，新媒体平台让用户资讯获取过程数字化；移动支付让大多数线下交易过程被数字化……人流、物流、资金流、信息流都可被记录数据。可以说整个世界都在从“原子”到“比特”，更多的数据，再结合日益成熟的AI技术，让大数据的价值更容易被挖掘。

汽车之家对大数据日益重视，也是大环境下的必然。

第一是大数据的价值已得到行业共识，比如马云就说数据就是未来的能源，机器吃的就是数据，汽车之家就坐在汽车大数据这座金矿上，自然要重视；第二是汽车之家的数据获取能力正在增强，不只是汽车产品和用户浏览行为数据，做电商让汽车交易过程数据化，做车生活让汽车相关的生活数字化……数据收集越来越多，汽车之家的挖掘动机也会越来越强。第三是AI和大数据技术的发展，让过去被雪藏的大数据可以被挖掘了，深度学习技术让机器通过不断学习去发现数据的价值。

马云说，“大数据”的“大”不在于数据多，而是“计算大”，对此我很认同，只是数据量的增加是没意义的，数据可以被收集、可以被计算、可以被挖掘才是大数据“大”的内涵。

下一步，汽车之家的大数据会从“产品化”到“平台化”。不只是会将大数据价值打包成各种产品给用户、汽车品牌和销售渠道，还将通过开放平台让汽车行业可以利用到汽车大数据。不只是应用于营销，还可实现C2B定制等等模式；反过来，汽车行业也有望给汽车之家的数据平台贡献更多数据，未来可能在汽车之家上可以定制汽车再看到整个生产过程。事实上，电商平台与品牌之间的数据价值共享，在京东、天猫等平台上已经在发生。从押注数据技术来看，汽车之家也会突破传统的媒体和销售线索模式，通过数据开放、赋能行业获取更多价值，今天这一切才刚刚开始。