Carro Wholesale产品系统

1. 立项原因与解决的产品问题
新加坡二手车B2B市场交易链条长、信息不对称严重，车商面临核心痛点：
车源发现难： 优质车源分散，缺乏高效聚合平台，检索筛选效率低下。
竞价体验差： 传统拍卖系统延迟高、反馈慢，在关键竞价时刻出价失败，导致车商错失机会、信任感低。
决策盲目性大： 缺乏数据支撑，凭经验出价，难以把握市场价格趋势，导致出价过高或竞拍失败。
交易不便捷： 无法利用碎片化时间（如网络不佳时）管理意向车辆，整体交易效率低。
Carro Wholesale旨在打造一个技术驱动的专业拍卖平台，通过实时竞价、数据智能和极致性能，为车商提供透明、高效、高成功率的车源获取渠道，重塑B2B二手车交易体验。
2. 业务背景与核心交易流程
车源发现与筛选： 车商通过复合搜索条件快速定位目标车辆，利用离线收藏功能标记意向车源。
预拍分析： 结合折旧计算器与历史成交数据看板，制定科学的出价策略，系统提供个性化出价建议。
实时竞拍： 在毫秒级响应的拍卖厅内，根据TOP3出价情况和预警通知，灵活调整策略进行激烈竞标。
复盘与决策： 通过后台数据看板分析竞拍成功率与均价趋势，持续优化后续出价策略。

1.毫秒级实时竞拍系统： 基于Socket.IO长连接，竞价延迟

1.构建低延迟、高并发的实时竞价系统
采用Socket.IO建立稳定长连接，针对竞价数据包进行专项优化（如精简协议、压缩数据），将端到端竞价延迟严格控制在300毫秒以内，为车商提供公平、及时的竞拍环境。
2.实现极致流畅的UI渲染性能
在实时显示TOP3出价的列表页，引入差分刷新技术，仅更新变化的单元格，避免整个列表不必要的重绘。结合 Instruments 性能调优，确保即使在激烈竞价时，列表滚动帧率也稳定在 60 FPS 以上，提供丝滑视觉体验。
3.深度优化核心用户体验
搜索与列表性能： 重构网络请求与数据解析逻辑，并通过图片懒加载与渐进式渲染技术，将列表页内存占用降低至原有的65%，列表加载速度提升40%，极大改善浏览流畅度。
离线功能设计： 利用 Core Data 实现离线收藏夹，车商可在无网络时查看缓存的车源关键信息，确保业务连续性。
4.开发数据驱动的智能决策辅助
基于平台沉淀的海量历史成交数据，构建分析模型，为每位车商生成个性化出价建议。该功能有效帮助车商科学决策，使其中标率提升25%。
开发竞拍预警通知系统，实时推送关键动态，将车商对关键竞价的参与度提高了40%，最大化交易机会。