譚寅亮（中歐國際工商學院決策科學與管理信息系統(tǒng)教授）

在汽車保有量突破3億大關(guān)、促消費政策密集出臺、消費觀念轉(zhuǎn)向理性的多重背景下，中國二手車市場正站在從“粗放增長”向“高質(zhì)量轉(zhuǎn)換”的十字路口。但與體量增長并不完全匹配的是，行業(yè)長期存在的信任成本高、標準化不足、人效受限等問題依然突出。這些結(jié)構(gòu)性矛盾影響消費者決策，也制約了行業(yè)整體效率與規(guī)模化發(fā)展。

從產(chǎn)業(yè)角度看，二手車交易的核心并非單純“賣車”，而是圍繞車況信息、風險承擔與交易效率所構(gòu)建的一整套信任機制。如何在不顯著抬升成本的前提下，降低信息不對稱、提升交易確定性，正在成為行業(yè)共同面對的關(guān)鍵議題。

中國二手車行業(yè)的底層邏輯

中國二手車市場“量增質(zhì)緩”的現(xiàn)象，本質(zhì)上是行業(yè)深陷經(jīng)濟學邏輯中典型的“檸檬市場”困局，即因信息不對稱導致一些劣質(zhì)商品驅(qū)逐優(yōu)質(zhì)商品、最終市場萎縮甚至消失的現(xiàn)象。要實現(xiàn)真正的破局，行業(yè)正經(jīng)歷一場從單純的“信息透明化”到“責任契約化”的底層邏輯革命。

中國二手車領(lǐng)域最大的痛點不是交易，而是消費者不敢買，原因是誠信體系不夠完善，經(jīng)銷商不會把車況的真實情況主動告知買家，導致車況高度不透明。

具體來看，首當其沖就是車況高度非標。“一車一況、一車一價”并非營銷話術(shù)，而是客觀現(xiàn)實。不同使用場景、維修史、事故史疊加在一起，使車輛質(zhì)量呈現(xiàn)離散分布，天然不適合簡單定價模型。同時，責任主體模糊。多數(shù)交易仍以經(jīng)銷商為核心節(jié)點，但檢測、評估、定價、售后分散在不同主體之間，一旦出現(xiàn)糾紛，消費者很難明確責任歸屬。最后，信任成本前置。消費者購買二手車的核心顧慮并非價格，而是“萬一買錯怎么辦”。一旦出現(xiàn)事故車、泡水車等重大問題，損失往往以十萬、數(shù)十萬元計，遠超檢測費用本身。

在此結(jié)構(gòu)下，單純提高檢測準確率，或增加報告頁數(shù)，并不能真正降低消費者的心理門檻。行業(yè)真正缺失的，是一套能夠“承接剩余風險”的信任機制。

行業(yè)共識：信任不能只靠信息披露

過去十年，行業(yè)的主流解法集中在“信息透明化”上，即更復雜的檢測流程、更細致的報告、更專業(yè)的術(shù)語。但實踐反復證明，信息披露只能降低不確定性，卻無法消除風險本身。

在行業(yè)實踐中，一種逐漸被驗證的路徑是將車況檢測與賠付機制相結(jié)合。檢測解決“信息披露”的問題，而賠付機制則承擔“剩余風險”，兩者共同作用，才能真正降低消費者的決策門檻。

從產(chǎn)業(yè)視角看，成熟市場的關(guān)鍵并非“零風險”，而是風險如何被定價、被轉(zhuǎn)移、被兜底。這也是為什么在更成熟的汽車市場中，檢測、質(zhì)保、保險往往以組合形式存在，而非孤立服務。

在中國二手車行業(yè)，檢測與賠付、保障機制的結(jié)合，正在從少數(shù)企業(yè)的探索，逐步演化為一條可被驗證的行業(yè)路徑：檢測負責信息披露；保障機制承接剩余風險；通過制度設計而非道德假設，重建信任。

以商業(yè)模式創(chuàng)新破解“信任黑箱”

沿著該邏輯鏈，行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了一批將檢測與兜底責任綁定的實踐者。他們不再將檢測報告視為終點，而是將其作為一份“可被追責的判斷”。

“查博士”便是其中代表性案例，其核心創(chuàng)新不在于檢測技術(shù)本身，而在于商業(yè)模式的風險重構(gòu)。通過將檢測結(jié)果與全額賠付責任掛鉤，把原本由消費者獨自承擔的尾部風險，轉(zhuǎn)移至平臺與保險體系之中。對消費者而言，購買的不再是一份報告，而是一種確定性。

藉此模式，信任被制度化后，交易效率會出現(xiàn)非線性提升。經(jīng)銷商的成交轉(zhuǎn)化率、消費者的決策速度、平臺的規(guī)?；芰Γ紩礁纳?。更重要的是，該模式并不依賴情懷或口碑，而依賴清晰的責任邊界和可持續(xù)的風險定價，具備被復制、被推廣的產(chǎn)業(yè)意義。

以技術(shù)消除不確定性

當商業(yè)模式解決“誰來承擔風險”的問題后，技術(shù)才真正有了用武之地。二手車檢測長期存在兩大行業(yè)級難題：一是高度依賴經(jīng)驗，二是難以規(guī)?；瘡椭啤鹘y(tǒng)檢測更像“老中醫(yī)看病”，優(yōu)秀檢測師的判斷難以被拆解、被復用，也難以被監(jiān)管。

行業(yè)領(lǐng)先者近年來的技術(shù)路徑，正在發(fā)生明顯轉(zhuǎn)向。那就是，不讓AI直接“判斷好壞”，而將人的經(jīng)驗拆解為標準化數(shù)據(jù)采集，將判斷權(quán)后移至系統(tǒng)，憑借算法完成一致性校驗與風險識別。這一轉(zhuǎn)變的本質(zhì)，是把“主觀判斷”轉(zhuǎn)化為“結(jié)構(gòu)化證據(jù)”。

以查博士為例，當前其AI應用已覆蓋圖像識別、部件關(guān)聯(lián)風險判斷等場景，而未來1-2 年的核心創(chuàng)新方向，是進一步強化檢測工具的智能化。比如將手機攝像頭升級為檢測師的 “智能視覺延伸”，甚至探索研發(fā)專屬智能眼鏡。通過這類設備，可實現(xiàn)檢測過程的實時圖像采集、動態(tài)識別與智能指引，進一步降低對檢測師經(jīng)驗的依賴，同時提升檢測效率與精準度。這一技術(shù)演進路徑并不激進，而是高度務實。

這一輪人工智能大模型推動的多模態(tài)技術(shù)的進步，有望對全業(yè)務流程進行根本性改造，甚至打造出完整的智能檢測體 —— 其邏輯類似安檢或 CT/MRI 檢測：車輛進入檢測設備后，系統(tǒng)通過全景圖像識別完成初步篩查，僅對疑似異常區(qū)域觸發(fā)人工復核，從而大幅壓縮整體檢測時間。

先借助標準化采集消除人為隨意性，再通過部件關(guān)聯(lián)模型識別邏輯矛盾，最終實現(xiàn)對作弊與漏檢的系統(tǒng)性約束。這類技術(shù)并非炫技，但恰恰擊中了行業(yè)長期無法解決的痛點。

回看中國二手車行業(yè)的發(fā)展路徑，其核心命題始終不是“有沒有需求”，而是“是否值得信任”。

隨著售后質(zhì)保、新能源電池殘值評估等新業(yè)務的切入，中國二手車市場正在從一個傳統(tǒng)的“中間商賺差價”行業(yè)，轉(zhuǎn)型為高科技驅(qū)動的服務型產(chǎn)業(yè)。當信任基建和技術(shù)基建雙重完備時，這個曾經(jīng)的“檸檬市場”將真正迎來爆發(fā)。二手車交易市場也正從典型的“檸檬市場”，轉(zhuǎn)向一個風險可控、責任清晰、效率可預期的服務型產(chǎn)業(yè)。