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2019汽車行業數字化轉（zhuǎn）型（xíng）趨勢預（yù）測

2019-5-31 來源：轉載（zǎi）作者：-

兩年前，特斯拉的市值已經超過（guò）了通用（yòng）與（yǔ）寶馬；去年，豐田汽車社長豐田章男明確表示豐田（tián）將從一家汽車公司轉型為一家移動出行（háng）公司；去年“雙十一”，長安福特在線上賣出7000多輛汽車，全天電商平台共賣出8萬輛汽車，相當於30個4S店一年的銷量……

汽車（chē）行業正在發生巨大的變化。一（yī）方麵，傳統（tǒng）車企正（zhèng）在麵對核心業務利潤不斷下滑（huá），品牌價值弱化的壓力（lì），但同時，雲計算、物聯（lián）網、5G、人工智能、自動駕駛、區塊鏈等數字技術正在飛速進入汽車產業，也讓車企看到新（xīn）的利潤增（zēng）長點。難怪BMW前全球銷售總裁Ian Robertson說，“未來五年，汽（qì）車行（háng）業的變（biàn）化將遠（yuǎn）超過去的（de）100年。”

新一輪科技革命（mìng）驅動下，中國汽車產業（yè）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（biàn）革》白皮書，給出（chū）了未來1~3年的趨勢預測。

趨（qū）勢1：軟件定（dìng）義（yì）汽車

電動化、網聯化、自動化（huà）作為未來發展（zhǎn）方（fāng）向，已經在（zài）汽車產業達（dá）成共識。這些將持續改變傳統車企的產品設（shè）計、研發（fā）與生產模式。預計到2021年，汽車業70%的創新都將來（lái）自於數字技術的重組。

傳統整車企業圍繞（rào）原油技術與產業生態形（xíng）成（chéng）的的壁（bì）壘（lěi）（例如：燃油車體（tǐ）係，變速箱體係、機械體係），在新技（jì）術的衝擊下，正被逐（zhú）一打破。汽車（chē）製造從機械製造向（xiàng）電子製造發展（zhǎn），汽車生產模式從物質化實體工廠模式向數字化智能製造發展，汽車的研（yán）發/設（shè）計從純硬（yìng）件走向軟、硬結合。汽車是新一代數字技術的集大成者。未來，汽車（chē）業大多數的創新不是從（cóng）0到1的創新，而是來自現有數（shù）字技術的迭代與重新組合。網聯平台、數字孿生技術、汽車操作係統、高精地（dì）圖、自動駕駛、OTA、人工智能、5G、AR/VR等眾多軟實力之間的重組是車企構築新的核心競爭（zhēng）力的關鍵。

趨勢2：用戶將有機會參與汽車研發全過程

到2020年，50%的新車將（jiāng）通過C2B協同研發平台進行新車設計、開發、銷（xiāo）售。C2B雲平台的意（yì）義在於將傳統的消費型客戶變成“Procumer”(超級客戶)，讓客戶第一（yī）次有機（jī）會參與汽車研發的全過程，為自己選車、造車，從中獲得滿滿（mǎn）的參與（yǔ）感。用戶不僅可以在平台上自由選配、定價，還可以參與車型定義、設計開發、汽車驗證的（de）全過（guò）程。不僅（jǐn）如（rú）此，平台還麵向外部供應商、工（gōng）程師、設計師、美術（shù）師，以眾創、眾包、眾籌的方（fāng）式讓研發更高效、新車的上市速度更快。

趨勢3：數據變現，車企營收的新渠道

隨著汽車電動化、智能化、網聯化、共享化能力的提升，數據量的增長速度超出想象。圍繞人、車、城市（shì）生成的娛樂數據、車機（jī）數據、駕駛（shǐ）行為數據、電商數據以及場（chǎng）景化數據都是企業（yè）寶貴的資產。有了數據，向客戶推送精準廣告可以（yǐ）賺錢、娛樂（lè）服務訂閱可以賺錢、直接交易數據給保險公司、廣告公司、4S店也可以賺（zuàn）錢。未來，還有哪些數（shù）據（jù）可以變現、通過（guò）何種模（mó）式變（biàn）現、哪些場景的數據變現能力更強、誰會為數據（jù）買單，想清楚這些問（wèn）題，車企將成（chéng）功開辟新的營收渠道。預計到2021年，數據資產變現將為車企增加15%的營收。

趨勢4：智能全域營銷平台，打造線上（shàng）線下營銷閉環

據統（tǒng）計，中（zhōng）國超過（guò）半數買家將（jiāng）線上做為（wéi）選車首站，更多的消費者習慣在（zài）線上了解汽車品（pǐn）牌信息、車型和價格，然後去線下品牌體驗店試（shì）駕，等大促活動時線上付款（kuǎn），再（zài）到4S店提車（chē）。消（xiāo）費渠道與信息觸達通道的碎片化導致流量與消費體驗的碎片化，渠道間的每一次切換稍有閃（shǎn）失，都會增加失去（qù）客戶的風險。

借助全域營銷平台，不僅可以打通線上、線下所有渠道（dào），做到消費者的無感知渠（qú）道切（qiē）換; 同時還能構建“統一的ID”數據體係，利用數據記錄（lù）消費者線上/線（xiàn）下留下的每一個腳印，形成完整的用戶畫像（xiàng）；利用大數據與人工智能技（jì）術對細分人群深（shēn）入洞（dòng）察，進而轉化（huà）為（wéi）個性化內容與服務，比如（rú）個性化內（nèi）容推送、精準廣告投放、智能導購、個性化保（bǎo）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（dǎ）造全域營銷（xiāo）平台。

趨勢5：工業AI的使用密（mì）度與質量將是拉開（kāi）車企在生產端實力差距的關鍵

根（gēn）據（jù）麥肯錫2018 年的汽車業調研，全球50%的車企（qǐ）都（dōu）已在（zài）生產端（duān）開展AI應用的探索。預計到2020年，2/3的車企將至少在3-5個生產場景中（zhōng）嚐試使用人（rén）工（gōng）智能技術。

當前，工業AI在汽車生產（chǎn）排產、供應鏈管理、設備維護、能耗管理、工廠（chǎng）安全、圖像質檢等眾（zhòng）多環節正快速落地。例（lì）如，AI技術可以讓焊接機器人的生產節拍（pāi）更快、產能更高，可（kě）以在幫助（zhù）車間員工提升組裝效率與質檢（jiǎn）的效率、，也（yě）可以讓廠（chǎng）內物流運轉得更高效（xiào）。誰的工（gōng）廠使用AI的場景越（yuè）多，誰的工（gōng）廠AI落地場（chǎng）景越精準，那麽工廠抵抗各種不確定性（xìng）風險的能力也就越強。未（wèi）來（lái），工業AI的使用密度與質量將是拉開車企在生（shēng）產（chǎn）端實力差（chà）距的關鍵。

趨勢6：數（shù）據中台將成為（wéi）車企新的數字基礎設施

一切數（shù）字化轉型的基礎（chǔ）皆為數據。而數據孤島這一“頑（wán）疾”以前（qián）長期存在（zài），導致很多車企的數據集成難（nán）度大、治理成本高、響（xiǎng）應能力差。目前，越來越多的車企已經開始使用數據中台做為新的基礎設施（shī）。預計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、研發設計與供應鏈間自由的流動。有了數據的聚合與共享，業務間才得以協同（tóng），由此（cǐ）加（jiā）快業務創（chuàng）新的響應能（néng）力（lì）。例如，研發與生產數據打通，生產端的實際情況可以實時（shí）反饋給研發，進一步優化設計方案；營銷數據與研發、製造數據的打通（tōng），催生了以用戶為中心C2B商（shāng）業模式（shì）；移動出行數據與營銷和售後數據打通則可以豐富用戶的出行體驗。隨著進入數字化轉型的深水（shuǐ）區（qū），數據中台（tái）將成為車企新的數（shù）字基（jī）礎設施（shī），幫助加快企業的創新能力，同時降低創新成（chéng）本。

趨勢7：車企的組織架構將由金字塔型轉（zhuǎn）向去中心化、扁平化組織

在2018年Gartner做的一項全球汽車數（shù）字化轉型調研中，當（dāng）被問到轉（zhuǎn）型的最大（dà）阻力，所有企業都把文化與人才做為轉型的最（zuì）大障礙。數字化轉型歸（guī）根到底（dǐ）是（shì）人和組織的轉型。傳統汽（qì）車企業的組織結構大多是典型的高度（dù）集中的金字塔式結構（gòu）。這種金字塔式的組織架構很難適應當前複雜多變的市（shì）場環（huán）境，無法與之（zhī）有效互動。車企需要一（yī）個更加扁平化、去中（zhōng）心化、網絡化（huà）的液態組織，才能激（jī）活個體價值，讓決策效率與響（xiǎng）應速度最優，最終達到和外部環境（jìng）變化的同步。2019年，80%的車（chē）企將全麵啟動“以人（rén）為本”的數字化轉型戰略。

（阿裏研究院王嶽（yuè））

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