相比傳統能源車，新能源車在數據的準確性和真實性兩方面具有與生俱來的先天優勢，而市場也迫切需要人們對新能源車殘值做出合理、準確的評估。那麼，新能源車的殘值評估到底難不難？
一直以來，車輛殘值評估這項服務都有廣大的市場需求，也有多種應用場景。整車廠商，經銷商，二手車商，消費者和金融機構，在各自的業務中經常需要確定一臺二手車的當前價值，或是一臺新車在幾年後的預期殘值。傳統燃油車的殘值評估方法已經沒有任何秘密了，歷史交易數據給了我們大量的參考信息。
新能源汽車殘值評估到底難不難？
新能源汽車殘值評估模型
我們從業者都知道，建立燃油車殘值評估模型時需要考慮的特徵因素有：車型、里程、車輛出廠時間、上牌時間、城市、顏色、過戶次數、車況、淡旺季、保有量、稅收政策和新車優惠等。而新能源車的殘值除了考慮上述的這些特徵之外，還要考慮三電系統，還有技術革新帶來的不確定性等。由於缺乏歷史數據參考以及新的特徵因素，這兩大問題難倒了很多同行。
但精真估今天要分享的觀點是：新能源車的殘值評估比傳統燃油車更容易，為什麼這麼說呢？我們舉兩個例子：
發動機積碳和滲油是傳統燃油車使用一段時間後的常見問題，屬於正常損耗，影響車輛的殘值。但積碳和滲油這類問題難以量化，損耗到什麼程度是個模糊的概念，二手車交易過程中難免因此扯皮、砍價、糾纏不休。與之相比，純電動車省略了這些繁瑣的機械結構，三電系統的性能衰減可探知，可精準量化。電池容量甚至可以精確到每一度電。
在二手車交易中，買家很關心車輛的行駛里程，用車經歷等。傳統燃油車在二手交易時仍有調錶的情況。而用車經歷更為複雜，究竟是長期擁堵的城市路況，還是高速行駛較多，亦或有過越野經歷，車輛的殘值都有所不同。這些信息即便是專業人士也難以準確掌握。新能源車本質是一臺互聯網智能終端，一方面具備精密的傳感器判斷車輛的運行狀態（車速、GPS定位等），另一方面將此信息實時上傳至雲端，保證真實可靠。
以上兩個例子分別說明了新能源車在數據的準確和真實兩方面具有與生俱來的先天優勢。這就為破除新能源車殘值評估的窘境提供了非常好的基礎。
殘值評估的三要素
無論是新能源汽車殘值評估還是傳統燃油車的殘值評估，永遠離不開的三要素就是數據、算法和算力。所以，大家在評判某個估值結果是否可靠時，只要牢牢把握這三點，就能夠做出清晰的判斷。
1.數據
首先，從新能源車的硬件上來說，依託先進的車聯網技術，新能源汽車的各種傳感器數據通過CANBus總線、車載T-BOX、V2X等技術傳輸至精真估的車聯網平臺，完成數據採集。從軟件上說，根據國標《電動車遠程服務與管理系統技術規範》（GB/T 32960.3-2016）建立的實時信息上報規範，使採集到的數據能夠連通。
另外，從行業合作的角度來看，精真估作為牽頭單位，參與建立了新能源二手車課題組。課題組成員包含了主機廠商、電池廠商、科研機構等，覆蓋新能源車的生產、運營、服務方，還有資產處置再流通領域的企業參與，共同建立了全產業鏈的數據連通渠道。
建立這個課題組的目的有兩點：第一，新能源汽車殘值評估模型要得到鏈條上每個環節單位的認可；第二，數據共享，主機廠可以看到運營的數據，運營的企業可以拿到T-BOX裡主機、電池的數據，形成一個共享平臺，各取所需，互惠互利。依託於各個環節的機構的數據，新能源汽車殘值評估模型會越來越完善。
2.算法
精真估開發的這套新能源汽車殘值算法模型，由四個大的模塊組合到一起，每個模塊可以再細分出很多影響因素。
第一大模塊是車輛信息，除了包括車齡、里程等基本的與燃油車估值相同的因素外，還包括車輛的維修、保養、出險記錄等車史因素。通過AI 的NLP（自然語言處理）技術分析車史記錄，進而影響最終的估值。
第二大模塊是三電系統。我們可以獲取車輛的電池、電機、電控的信息，在二手車交易時，以此信息來評價車輛的性能衰減到什麼程度，或者在車輛正常使用時，實時監控溫度、工況信息、部件的運轉情況和報警信息等，甚至可以做故障預測和智能運維，例如精真估建立的UBB模型（Usage Based Battery model）。
第三大模塊是人的使用習慣。駕駛習慣會對傳統能源車的價格有影響，對新能源車同樣適用。我們知道保險業現在流行基於駕駛行為定價的車險UBI（Usage Based Insurance），精真估的新能源二手車殘值模型也將駕駛行為納入了考慮因素。尤其是新能源車的信息化、智能化程度更高，車內電子設備和三電系統的數據維度也更加全面。例如加速信息、承載重量、充放電習慣等都可以被監測到，甚至用戶的車內空調、音響、打電話的習慣都可以被監測到。
第四大模塊是環境因素。環境因素目前主要強調地區差異和季節變化。新能源車地方補貼不同，電池對溫度的適應性不同，這些影響新車價格的因素也同樣影響二手車殘值。這兩個因素對殘值的影響權重是動態調整的，隨著補貼退坡和技術革新，權重會逐漸減小。
3.算力
以上講了新能源車殘值評估的數據基礎，算法模型，得益於現今先進的車聯網技術，可以通過CANBus總線、車載T-BOX、V2X傳輸等技術把數據實時採集到車聯網平臺中。數據的存儲方式是時序數據庫，它的優勢在於很好地解決了高併發讀寫和低成本存儲的難題。高效的存儲和計算，提升了算力，保證了海量的數據和複雜的算法能夠落地實現。
根據國標《電動車遠程服務與管理系統技術規範》，整車數據、驅動電機數據、燃料電池數據、發動機數據、車輛位置數據、極值數據、報警數據、自定義數據等全部標準化後傳輸。精真估給每臺車建立了唯一的車檔案。
精真估不做硬件而做軟件，我們通過建模、存儲來提供服務，大家只要調取接口就可以知道每臺車的殘值評估結果。再進一步，我們可以知道車輛每時每刻的殘值變化以及對未來某個時間點的預測。
新思路解決新問題
新能源車殘值評估是一個新問題，首先，我們來看一下行業現狀。截至2017年末，我國新能源汽車保有總量已突破180萬輛。在政策鼓勵下，新能源車產銷保持高速增長。2017年新能源汽車銷量達到77.7萬輛。2018上半年累計銷量41.2萬輛，全年有望突破100萬輛。新能源車保有量大幅提高，第一批上市的新能源車已經逐漸面臨置換的需求，另外還有金融服務的需求，市場迫切需要我們對新能源車殘值做出合理、準確的評估。
如果對新能源車的殘值評估沿用以往對燃油車的評估思路，將會陷入多方面的困境：比如二手車商缺乏經驗不收車、跨區域流通難、電池成本高且衰減快、新車產品換代快。面對新的問題，精真估有兩個新的評估思路與大家分享：首先是前文提到的，從用車習慣的角度評估殘值，這是對原有評估方法的加強和補充；其次是從車輛處置渠道的角度來評估殘值。例如新能源二手車在處置時不再經過4S店和商戶B2B交易，而是主機廠商回購，那麼估值的邏輯就要從造車成本出發。亦或新車只租不賣，那麼新的渠道必然產生新的價格。部分新能源車廠商正在探索換電模式，那麼車電分離之後的殘值也要分別評估。隨著新能源車更多交易模式的出現，每個渠道都有差異化的估值方法，精真估將與行業一同進步。
我們大膽預測，新能源二手車的交易和處置，今後將不再由消費者個人或零散商戶主導，而是由實力更強的主機廠商和電池供應商主導。殘值評估影響的不再是個體利益，而是影響整個行業發展。新能源車殘值評估的難題是階段性的，但本質上是比燃油車更有優勢的，這有賴於產業鏈各方通力合作，信息共享，成果共享。
本文作者陳宸博士系北京精真估信息技術有限公司首席數據科學家，AI Lab負責人。陳宸博士本科畢業於山東大學數學專業，碩博畢業於北京科技大學模式識別專業，曾就職於三星技術院、佳能研究院、電信科學技術研究院，長期從事機器學習算法的研究及產品化相關工作，在汽車領域帶領專家團隊自主研發的二手車估值模型廣泛服務於主機廠、經銷商、電商平臺及金融保險機構。
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