2014年，全国消费者协会投诉部共受理汽车相关(含零部件)投诉14379件，投诉主要集中在3方面：质量投诉(40%)、维修投诉(46%)和售后服务投诉(14%)。另一方面，今年315晚会头条就是汽车4S店的售后服务问题：小病大修、能修的也给你换。这么操作的不光4S店，街边的大小维修厂比例也不在少数。那么，导致这种现象的原因是什么?

　　主要是信息不对称和车主对车辆相关知识的缺乏。这跟医疗现状有点像，普通消费者没有医学相关知识，一点头疼脑热医院都可能给开上千块的药。这不仅浪费社会资源，还可能伤害消费者的身体，引出其他毛病。

　　我们之前报道的“车包包"近期已经进行了转型升级，致力于以人工智能自然语言理解技术，改善买车用车养车的应用场景。创始团队1位车后创业老兵，3位来自腾讯、迅雷的产品经理、AI极客和全栈工程师。团队合体拥有汽车互联网行业丰富的经验教训、成熟的产品和工程能力。

　　车包包初期的机器学习数据来自创始人此前已经积累三年的人工(只接受文字)汽车问答，累计12万+买车用车养车问答(巅峰期日均1000+人次问答)，600万+养车数据和假故障的结构化数据，在全国32个汽车自媒体平台号有超2亿+累计阅读量。

　　车包包创始人王茂认为，垂直领域的智能助理，知识图谱是核心，识别是关键。垂直领域数据学习是公认的突破口。当平台有了大量车主汽车问题的互动，以及先验的领域知识，结构化方法论，即开始以此基础构建知识图谱，再通过平台的实践和验证，养车问答的数据的确可以反哺买车问答，更能增进用户信任度。

　　由此探索业务逻辑模型，形成从数据到信息到知识的转化，用户毋需“学习”，已经具有了可以随时提取的知识和经验。他认为，未来的汽车市场(包括汽油车和电动车)，B端与C端之间会有一个第三方智能平台，连接汽车市场的服务商和消费者，形成一站式汽车消费入口，而车包包希望做这样的入口。

　　团队开发的智能购买车顾问，参加2016 因特尔和华院数据主办的上海大数据BOT应用大赛，与全球78支参赛队伍比武，战胜了来自港科大的博士队伍、纽约大学\多伦多大学的硕博联队、哈工大的博士队伍等多个强队，摘取大赛冠军。

　　团队全新打造的人工智能助理“买啥车好”，已完成封测已于5月中旬上线测试，公司已完成种子轮融资，正在进行天使轮融资。