2019汽車行業數字化轉型趨勢預測-數控機床市場網

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2019汽車行業數字化轉型趨勢預測

2019-5-31 來源：轉載作者：-

兩年前，特斯拉的市值已經（jīng）超過了（le）通用與寶馬；去年，豐田汽（qì）車社長豐田章男明確表示豐田將（jiāng）從一家汽車公（gōng）司轉型為一（yī）家移（yí）動出（chū）行公司；去年“雙十一”，長安福特在線上賣出（chū）7000多輛汽車，全天電商平台共賣出8萬輛（liàng）汽車，相當於（yú）30個4S店一年的銷量……

汽車（chē）行業正在發（fā）生巨大的變化。一方麵，傳統車企正在麵對核心業務利潤（rùn）不斷下滑，品牌價（jià）值弱化的壓力，但同時，雲計算、物聯網（wǎng）、5G、人工智能、自動駕駛、區塊鏈等數字技術正（zhèng）在飛速進入汽車產業，也讓車企看到新的利潤增長點。難怪BMW前全球（qiú）銷售總裁Ian Robertson說，“未來五年，汽車行業（yè）的變化將遠超過去的100年。”

新一輪科技革命驅動下，中國汽車產業的轉型將往什麽方向走？阿裏雲研究中心發布《AI時代下的汽車業數字化變革》白皮書，給出了未來1~3年（nián）的趨勢預（yù）測。

趨勢1：軟件（jiàn）定義汽車

電動化、網聯化、自動化作為未來發展方向，已經在汽車產業達成共（gòng）識。這些將持續改變傳統車企的產品設計、研發與生產模（mó）式。預計到2021年，汽車（chē）業70%的創新都將來自於數字技術的重組。

傳統整車企業（yè）圍繞原油技術與產業生態形成的（de）的壁壘（例如：燃油車體係，變速箱體係（xì）、機械體係），在新技術的衝擊下，正被逐（zhú）一打破（pò）。汽車製造（zào）從機械製造（zào）向電子製造發（fā）展，汽（qì）車生產模式從物質化實體工（gōng）廠模（mó）式（shì）向（xiàng）數字化智（zhì）能製造發展，汽車的研發/設計從純（chún）硬件走向（xiàng）軟、硬結合。汽車是新一代數字技術的集（jí）大（dà）成者。未來，汽車業大多數的創新不是從0到1的創新，而（ér）是來自現有數字技術的迭代與重新組合。網（wǎng）聯平台、數字孿生技術、汽車操（cāo）作係統、高精地圖、自動駕駛（shǐ）、OTA、人工（gōng）智能、5G、AR/VR等（děng）眾多軟實力之間的重組是車（chē）企構築新的核心競爭力（lì）的關鍵。

趨勢（shì）2：用（yòng）戶將有機會參與汽車研發全過程（chéng）

到2020年（nián），50%的新車將通過C2B協同研發平（píng）台進行新車設計、開發（fā）、銷售。C2B雲（yún）平台的意義在於將傳統的（de）消費型客戶變成“Procumer”(超級客戶)，讓客戶第一次有（yǒu）機會參與汽車研發的全（quán）過程，為自己選車（chē）、造車，從中（zhōng）獲得滿滿的參與感（gǎn）。用戶不僅可以在平台上自由選配（pèi）、定價，還可以參與車（chē）型（xíng）定義、設計開發、汽車驗（yàn）證的全過（guò）程。不僅如此，平台還麵向（xiàng）外部供應商、工程師、設（shè）計師、美術（shù）師，以眾創、眾包、眾籌的方式讓研發更高效、新車的上（shàng）市速度更快。

趨勢3：數據變現，車企營收的新渠道

隨著汽車電動化、智（zhì）能化、網聯化、共（gòng）享化（huà）能力的提升，數據量的增長（zhǎng）速度超出想象。圍繞人、車、城市生成的（de）娛樂（lè）數據（jù）、車機數據、駕駛行為數據、電商數據以及場景化數據都是（shì）企業寶貴（guì）的資產。有了數據，向客戶推送精準廣告可以賺（zuàn）錢、娛樂服務訂（dìng）閱可以賺錢、直接交易數據給保險公司、廣告公司（sī）、4S店也可以賺錢。未來，還有哪些數據可以變現、通（tōng）過何種模式變現、哪些場景的數據變（biàn）現能力更強、誰會為數據買單，想清楚這些問題，車企將成功開辟新的營收渠道。預計到2021年，數據資產變現將（jiāng）為車企增加15%的營（yíng）收。

趨勢4：智能全域營銷平台，打造線上線下營銷閉環

據統計，中（zhōng）國超過半數買家（jiā）將線上做（zuò）為選車首站（zhàn），更多的消費者習慣在線上了解汽車品牌信息、車（chē）型和價格，然後（hòu）去線下品牌體驗店試駕，等大促活動時線上付款，再到（dào）4S店提車。消費渠道與信息觸（chù）達通道的碎片化導（dǎo）致流量與消費體驗的碎片化，渠道間的每一次切換稍有閃失，都會增加失去客戶的風險。

借助全域營銷平台，不僅可以打通線上（shàng）、線下所有渠道，做到消費者（zhě）的（de）無感知渠道（dào）切換; 同時還能構建（jiàn）“統一的ID”數據體（tǐ）係，利（lì）用數據記錄消費者線上/線下留下的每一個腳印，形成完整的用（yòng）戶畫像；利用（yòng）大數據與人工（gōng）智能技術對細分人群深入洞察，進（jìn）而轉化（huà）為個性化內容與服務，比如個性化內（nèi）容推送、精準廣告投放、智能導購、個（gè）性（xìng）化保單、預測性維護等。2019年，2/3的車企會將50%的營銷預算用於打造全（quán）域營銷平台。

趨勢5：工業AI的使用密度與質量將是拉開車企在生產端實力差距的關鍵

根據麥肯錫2018 年的汽（qì）車業調研，全球50%的車企都（dōu）已在生產端開展AI應（yīng）用的（de）探索。預計到2020年，2/3的車企將至少（shǎo）在3-5個生產場景中嚐試使用（yòng）人工智能技術（shù）。

當（dāng）前，工業AI在汽車生產排產、供應鏈管理、設備維護（hù）、能耗管理、工廠安（ān）全、圖像（xiàng）質檢等眾多環節正快速（sù）落地（dì）。例如，AI技術可以讓焊接（jiē）機器人的生產節拍更快、產（chǎn）能更高，可以在幫助（zhù）車間員工提（tí）升組裝效率與質檢的效率、，也可（kě）以讓廠內物流運轉得（dé）更高效。誰的工廠使用AI的場景（jǐng）越多，誰的工廠AI落地場景越精準，那麽（me）工廠抵抗（kàng）各種不確定性風險的能力也就越強。未來，工業AI的使用密度（dù）與質量將是拉開車企在生產端實力差距的關鍵。

趨（qū）勢6：數據中台將成為車企新的數字（zì）基礎（chǔ）設施

一切數字（zì）化轉型的基礎皆為數據。而數據孤島這一“頑疾（jí）”以前長期存在（zài），導致很多車企的數（shù）據集成難度（dù）大、治理成（chéng）本高、響應能力差。目（mù）前，越來越多的車企已經開（kāi）始使用數（shù）據（jù）中（zhōng）台做為新的（de）基礎設施（shī）。預（yù）計2019年將會是汽車業數據中台元年，1/3的車企將啟動中台（tái）戰略。

數字中台的核心能力就在於“破壁”，讓數據能像水一樣在營銷、出行、智能網聯、生產製造、研發設計（jì）與供應鏈間（jiān）自由的流動。有了數據的聚合與共（gòng）享，業務間才得以協同，由此加快業務創（chuàng）新的響應能力。例如，研發與生產數據打通（tōng），生產端的實際情況可以（yǐ）實時（shí）反饋給研發，進一步優化設計方（fāng）案；營銷數（shù）據與研（yán）發、製造數據的打通，催生了（le）以（yǐ）用戶為中心C2B商業模式；移動出行數據與營銷和售（shòu）後（hòu）數據打通（tōng）則可以豐富用戶的出行（háng）體驗。隨著進入數字化（huà）轉型的深水區，數據（jù）中（zhōng）台將成為車企新的數字基礎設施，幫助加快企（qǐ）業的創新（xīn）能力，同時降低創新（xīn）成本。

趨勢7：車（chē）企的組織架構將由（yóu）金字塔型（xíng）轉向（xiàng）去中心化（huà）、扁（biǎn）平化組（zǔ）織

在2018年Gartner做的一項全球（qiú）汽車數字化轉型調研中，當被問（wèn）到轉型的最大阻力，所有企業都（dōu）把文化與人才做（zuò）為轉型的最大障礙。數（shù）字化轉型歸根到底（dǐ）是人和組織的轉型。傳統（tǒng）汽車企業的組織結構大多是典型的高度集中的金字塔（tǎ）式結構。這種金字塔式的組織架構（gòu）很難適應當前複雜多變（biàn）的（de）市場（chǎng）環境，無法與之有效互動。車企需要一個更加（jiā）扁平化、去（qù）中心化、網絡化（huà）的液態組織，才能激活個體價值，讓決策效率與響應速度最優，最終達到和外部環境變化的同步。2019年（nián），80%的車企將全麵啟動“以人（rén）為本”的數字（zì）化轉型戰略。

（阿裏研究（jiū）院王嶽）

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