10 月 28 日，深圳，开思合作伙伴大会如期启幕。来自整车厂、核心零部件企业、全国经销商与维修终端的产业人齐聚鹏城，共议后市场的数智化实践与全球化机遇。

作为正在冲刺港交所的汽车后市场数智化平台，开思站在了产业价值转移的十字路口。当下，中国新能源车保有量突破 5000 万辆、上半年整车出口超 500 万辆，随着新车市场增长逐步放缓，产业价值正持续向维保服务与零部件供应链环节迁移；叠加车型迭代加速、后市场分散低效的痛点愈发凸显，一套贯穿全产业链的数智化基础设施，正在重构这个万亿级市场的游戏规则。

大会间隙，笔者与开思创始人兼 CEO 江永兴进行了深度交流。作为国内汽车后市场数智化的最早推动者之一，江永兴对产业周期有着清晰的判断。

在他看来，中国汽车产业的下一个十年的增长重心，正在由前端整车制造向后市场赛道切换，这将开启行业全新的增长周期；而开思正在做的，就是为这个万亿级市场铺就一张全域贯通的数智化高速公路网。

万亿后市场的价值拐点

" 大家关注新能源车的时候，更多会聚焦整车制造的爆发。但随着保有量增加、车龄增长，整个产业的价值会持续从整车端向服务市场转移。" 江永兴直言。

过去十年，中国汽车产业的增长主线集中在整车端，新能源车的普及更是将制造端的热度推向顶峰。但产业的规律正在悄然生变：当前国内新能源车保有量已突破 5000 万辆，整体车龄还偏短，大规模售后需求尚未到来。不过车辆的使用周期长达 10 – 15 年，新能源后市场的长期增长潜力已经明确。

2026 年上半年，中国整车出口已超 500 万辆，全年有望突破千万辆大关，中国汽车的全球竞争力，正从单一的产品输出，向全产业链能力输出延伸。

更深刻的挑战来自迭代速度。仅今年上半年，国内就有六七百款新车型投放市场，新能源车智能部件的更新速度远超燃油车时代。车型越多、迭代越快，后市场的痛点就越突出。传统模式下，一款车对应一套维修体系、一条供应链，分散的维修终端很难跟上车型迭代的节奏，找件难、匹配准度低、服务标准不统一的问题被持续放大。

燃油车时代的后市场本就是一条 " 断裂带 "：主机厂与 4S 店体系的服务重心长期集中在新车质保期内，脱保后的市场由数十万独立售后维修厂承接，零部件流通链条冗长、信息不透明、行业标准不统一。而新能源车的普及，只是将这个长期存在的产业痛点加速暴露在了聚光灯下。

痛点之下，产业重构的机遇也同步孕育。当分散的产业链条通过数智化基础设施实现全链路贯通，不仅能压缩流通层级、提升服务效率，更能建立统一的商品与服务标准，重构行业信任体系，这正是开思十一年来锚定的方向。

打通全链路的数字化网络

" 后市场的核心问题从来不是缺供给，也不是缺需求，而是缺一条打通全链路的数智化高速公路。" 江永兴如此形容行业底层矛盾。

创业十一年来，开思从终端最痛的 " 找件难 " 切入，逐步向上游延伸，形成了 "123" 业务架构：1 个数智化底座，2 套标准体系，3 大业务产品，最终覆盖主机厂、汽配制造商、经销商、维修厂到车主的端到端闭环。

最贴近终端的是开思甄选（B2C），这是开思面向终端服务场景打造的门店数智化认证体系。依托数据为维修门店精准打标，筛选优质认证门店，同时输出标准化服务流程与新媒体精准引流能力，目前已拓展至 600 家门店，在抖音专业领域排名第一，触达超 1 亿车主

中间是开思汽配，也是市场认知度最高的核心交易平台。针对汽车零部件 SKU 海量、车型匹配复杂度高的痛点，开思聚合了约 1.2 万家供应商，管理 4800 万个 SKU，通过车架号精准锁定车型配置，向维修厂推荐适配的原厂件、配套件、品牌件等多层级选择。

其本质是用数字化方式重构汽配流通的效率，以平台模式解决行业长尾需求的匹配难题，既保证了供给的丰富度，又提升了终端的采购效率。

最上游则是开思严选，指向生产端的柔性制造。通过聚合流通环节的终端需求，结合车型保有量、车龄、事故概率等数据，开思向上游零部件工厂与主机厂输出柔性生产预测与定制订单。

例如针对 7000 余个 SKU 的定制需求，工厂 7 天内可完成 96% 交付。过去同类需求排查交付常需三个月以上，定制件周转大多 0.8 – 1.2 个月，上限不超 3 个月。依托数据预测驱动柔性生产与智能备货，前端专业问题两小时内即可反馈上游，供应链响应速度大幅提升，真正打通了生产端与服务端的信息断层。

支撑这三个业务运转的，是两套标准与一个底座。商品标准层面，开思将零部件精准分级至单个 SKU，明确原厂件、配套件、品牌件、再制造件的属性边界，减少仅凭品牌判断零部件品质的局限；服务标准层面，统一不同品类零部件的质保周期、行驶里程承诺与维修工时规范，让后市场的服务承诺可量化、可追溯。

这两套标准是后市场从 " 非标 " 走向 " 标准化 " 的基石，而创业十一年来持续投入的数智化底座，聚合了所有车型数据、零件编码、维修方案，形成海量结构化数据资产，既是业务运转的根基，也是 AI 技术落地的前提。

AI 为核，垂直壁垒重构格局

这套沉淀了十一年的数智底座，在 AI 技术的加持下，正在转化为开思最深的产业壁垒。

在江永兴看来，AI 对后市场的改造，绝非工具层面的优化，而是产业运作方式的彻底重构。

" 过去十年，后市场做的是信息化，即把线下流程搬到线上，是辅助人的工具；未来十年，行业要做的是智能化，系统自主理解、自主判断、自主完成事务，是真正的自主系统。" 这一转变带来三个底层变化：需求的连接方式变了，专业能力的获得方式变了，供需的组织方式变了。

这也解释了为何通用大模型难以直接落地产业。" 通用大模型是通才，但没有垂直领域的数据与场景支撑，就像医生不知道患者的既往病史，开不出精准的处方。" 江永兴表示，垂直产业需要专属的 AI 模型与 Agent，而开思十一年沉淀的数据资产正是核心壁垒：截至目前，平台已积累 8.6 亿条 VIN 码数据、4800 万个 SKU，覆盖 37 万家维修服务终端，月活专业用户超 100 万。

基于这些数据，开思的 AI 能力已落地为三大核心智能体，深度嵌入产业全流程。

AI 维修大师相当于 " 数字资深技师 "，覆盖全车型故障排查、维修方案与工时核定，专业度远超单一个体技师；

AI 采购代理打通全链路编码对应关系，实现零部件精准智能匹配，将依赖资深采购员的经验判断转化为自动化推荐，大幅降低错配率；

AI 销售代理则面向经销商提供智能库存管理与需求预测，基于区域车辆结构、事故概率等数据优化库存结构，减少缺货与滞销风险。

在下沉市场，这套 Agent 能力已经验证了重构效率的价值。过去县城经销商受限于译码能力与供应资源，只能做易损件生意；如今通过销售、采购、运营三类 Agent 加持，可快速拓展全车件服务。

这背后其实是后市场生产关系的一次重构。后市场 " 大行业、小公司 " 的格局持续了数十年，核心原因在于单品牌、单车型的保有量，不足以支撑下沉市场建立专业化服务体系，各自建网的效率极低。

而共享的数智化基础设施改变了这个逻辑：前端门店可以继续分散、贴近车主，但后端的技术能力、供应链体系、数据资源可以全行业共享。行业整合不会是简单的门店并购，而是底层基础设施的统一。这才是后市场效率提升的真正路径。

出海与长期主义

当国内的数智化体系跑通闭环，出海便成了开思自然延伸的第二增长曲线。如果说国内市场是开思的基本盘，那么出海就是打开长期成长空间的关键增量。

" 我们不绕开伙伴做海外市场，而是要让当地伙伴的服务能力变得更强。" 与直接下场做终端的模式不同，开思选择能力输出路线，通过两大产品将中国经验落地海外：CassChoice 负责把中国供应链送到全球，帮助海外经销商几秒内完成数万 SKU 的自动匹配备货；PartGrid 则把中国的 AI 服务能力交到当地伙伴手中，支持拍照、语音等多模态需求输入，跨语言完成配件寻源与维修方案输出，打破海外市场的技术与语言壁垒。

以沙特市场为例，当地经销商此前需在中国组建采购团队，逐个工厂对接不同车型零部件，效率极低；接入开思体系后，可一站式完成全车型零部件采购与匹配，AI 维修工具更直接补齐了当地中系新能源车的技术短板。

在市场布局上，开思优先瞄准汽车保有量 2000 万以上的规模市场，以及中国新能源车渗透速度快的新兴市场，沙特、墨西哥、巴西等人口大国与欧美成熟市场均为重点区域。

业务层面采取 "ToB+ToC" 双轮驱动：ToB 端绑定当地头部合作伙伴，输出整套数智系统与供应链能力；ToC 端率先切入美国等成熟市场的专业 DIY 零部件赛道，主打高门槛专业配件。

值得注意的是，中国零部件的成本优势在海外可转化为显著盈利弹性，普通减震器国内售价约百元人民币，出口海外可达百元美元级别，这意味着开思海外业务在交易规模与盈利空间上，都具备比国内更大的增长弹性

同时这套数智供应链与 AI 服务能力还可对接全球主机厂生态，帮助主机厂无需重投入自建网络，即可覆盖车辆全生命周期服务，想象空间进一步打开。

放眼未来 3 — 5 年，开思将持续夯实汽车后市场数智化基础设施，面向产业链各角色开放数智服务能力。同时，公司也将持续推动这套体系在海外落地，联动全球生态伙伴，共建协同共生的售后网络，更好服务全球车主。

一个人走得快，一群人走得远。对于万亿级的后市场而言，一套开放共享的数智化基础设施，或许才是行业真正的长期答案。