在數字經濟浪潮席卷各行各業的今天，汽車后市場的轉型升級尤為引人注目。GGV紀源資本對開思時代創始人兼CEO江永興進行了一次深度專訪，探討了如何通過從數據化到智能化的演進，讓汽配采購變得更高效、透明與可靠，從而為整個產業鏈提供堅實的社會經濟咨詢服務價值。

數據化：構建汽配行業的“基礎語言”

江永興在訪談中指出，傳統汽配采購市場長期存在信息不對稱、SKU龐雜、貨源品質不一、流通環節冗長等痛點。開思創業的初心，正是希望用技術解決這些根本問題。第一步便是“數據化”。開思投入巨大資源，建立了覆蓋全車系、全品類、全車型的標準化、結構化的汽配數據庫。這相當于為整個行業構建了一套精準的“基礎語言”和“數字地圖”。通過統一的車輛VIN碼解析、配件編碼匹配，將非標的汽配信息轉化為標準數據，使得修理廠能夠準確查詢和下單，供應商能夠清晰識別需求，極大減少了錯配、錯發和溝通成本。這種底層的數據基建，是后續所有智能服務的基石，也為行業提供了前所未有的數據洞察咨詢服務。

智能化：驅動精準匹配與效率革命

在堅實的數據基礎上，開思進一步邁向“智能化”。江永興強調，智能化不是簡單的信息展示，而是深度的學習、預測與決策支持。開思平臺利用人工智能和機器學習算法，實現了智能查詢、智能推薦和智能尋源。

• 智能查詢：修理廠只需輸入車輛VIN碼和簡單的故障描述，系統便能智能推薦最可能需要的配件列表，大幅降低了技術人員的學習門檻和查詢時間。
• 智能匹配：平臺能根據配件需求、地理位置、供應商評級、庫存情況、價格歷史等多維度數據，為采購方智能匹配最合適的優質供應商，實現性價比和時效性的最優平衡。
• 供應鏈智能化：通過歷史銷售數據和區域車輛保有量分析，平臺能夠預測熱點車型的配件需求趨勢，為供應商提供智能補貨建議，助力其優化庫存管理，減少資金占用和滯銷風險。

這一系列的智能化應用，將汽配采購從傳統的手工、經驗驅動模式，升級為數據智能驅動的高效模式，讓每一次采購都“更放心”。

打造可信生態，賦能社會經濟咨詢價值

江永興認為，開思的愿景遠不止于一個交易平臺，而是要構建一個涵蓋“車廠、供應商、修理廠、車主”的良性產業互聯網生態。平臺通過嚴格的供應商入駐審核、商品質量追溯體系、交易信用評價系統以及高效的物流履約監控，建立了強大的信任機制。當采購變得透明、可靠，整個產業鏈的協作成本和風險得以降低，資金流轉和資源配置效率得到提升。

從更宏觀的“社會經濟咨詢服務”視角看，開思的模式產生了顯著的外溢效應：

1. 行業咨詢價值：平臺沉淀的海量真實交易數據，形成了反映汽車后市場景氣度、零部件流通規律、區域車型分布等情況的“晴雨表”，為行業參與者、研究機構乃至政策制定者提供了極具價值的決策參考。
2. 賦能中小企業：平臺極大地降低了優質供應商（尤其是中小型經銷商和制造商）的市場開拓和信用建立成本，幫助他們觸達全國客戶，實現了數字化轉型升級。
3. 促進產業規范：通過標準化和透明化，推動假冒偽劣配件生存空間萎縮，助力行業正向發展，最終惠及廣大車主，提升了社會整體福祉。

未來展望：深化智能，鏈接全球

面對江永興表示，開思將繼續深化在人工智能、大數據和物聯網方面的投入。例如，探索基于圖像識別的智能配件識別，進一步簡化操作；深化供應鏈金融科技服務，基于真實的交易數據為生態內企業提供更便捷的融資支持；也將積極布局海外市場，希望將中國在汽配產業互聯網領域的成功經驗和標準輸出到全球。

GGV的此次專訪，清晰勾勒出開思以技術為驅動，從解決行業基礎的數據化問題入手，逐步通過智能化升級產業效率，最終構建可信賴產業生態的清晰路徑。這條路徑不僅重塑了汽配采購體驗，更以其深厚的行業積淀和數據能力，扮演了為汽車后市場提供深層“社會經濟咨詢服務”的關鍵角色，為推動整個行業的健康、可持續發展注入了強大動力。