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车企数字化转型不易,如何化被动为主动?

2022-08-10 11:05:50       来源:财讯界

车企转型已进入深水区,但大象转身却并不那么容易。

上月中旬,大众集团内部最激烈的改革派领导者CEO迪斯突然宣布辞职,将于9月1日生效,这在汽车圈引起震动。自迪斯执掌大众汽车以来,一直致力于推动大众汽车的电气化、数字化转型,开展了一系列大刀阔斧的改革举措。

在迪斯的带领下,ID.系列纯电平台车型上市。相关数据显示,大众集团2020年交付约23.16万辆纯电动汽车,是2019年交付量的3倍以上。2021年,大众集团电动车销量超45万辆。

迪斯更是为自己在任期间的大众汽车集团转型提出了一个目标:大众最迟2025年要超越特斯拉,成为全球电动汽车的领导者。数据显示,2021年特斯拉在全球范围内的电动车交付量已经接近百万辆(93.57万辆),市值方面特斯拉一度突破万亿美元大关。

事实上,从传统的燃油车向电气化转型是一个艰难的过程,原因在于汽车的驱动系统发生了根本性的变化,这也将导致车企需要从汽车所需技术储备,到企业架构都要进行巨大的转变。不止是一场关乎技术研发的竞速,也是一场企业内部权力的博弈。

作为行业内最激进的改革者,迪斯在任期内带领大众取得了一些改革成效。但是对于像大众这样的传统车企巨头,想要实现真正的大象转身,仍不是一件容易的事情。

传统车企转型之难

国内车企同样在积极进行着数字化、电动化转型布局。

今年4月份,比亚迪宣布将停止生产燃油车事件在业内引发关注和讨论。中国电动汽车百人会副理事长董扬认为,比亚迪停止生产燃油车是水到渠成。他表示,对于传统车企而言,电动化转型面临政策与市场压力,一是欧美等纷纷列出“禁燃”时间表,2030年是最后红线。二是电动车攻城略地发展迅速,大势之下传统车企必须应战。

但要做好转型改革,并不容易。

一方面,传统车企想要转变现有企业架构并不容易,新能源汽车的研发、生产和销售与传统燃油车之间存在较大差异,这也意味着传统车企的组织架构、产业链规划必须做出调整和改变。

另一方面,传统车企的核心技术储备主要针对燃油车,而新能源汽车所需要的智能化基因储备尚不足。传统汽车的核心是发动机、变速箱和底盘技术,但电动车的核心是三电系统、智能座舱、智能驾驶等。

最为重要的是,新能源汽车在短期内并不能够给传统车企带来巨额利润,反而需要额外承担高昂的研发成本支出,这就使得传统车企在转型期间也面临着成本压力。

当前,在新能源市场中,包括特斯拉、蔚小理等在内的造车新势力领军者,都尚未实现真正的盈利,巨额成本压力,再加上内部组织架构的掣肘,以及技术上的挑战,传统车企转型是一场豪赌,更是一场不得不为之的生存之战。

云计算成为新生产力

车企的数字化转型升级主要聚焦在两个方面:

其一是产品包括汽车终端产品的智能化、数字化水平提升,以及基于数字化的产品和服务所建立的新商业模式,包括拓展由数字化产品与服务带来的新的营收渠道等。

其二就是企业本身,需要运用数字化手段,来优化内部协同和供应链体系、经销体系等,形成资产数据化与模块化,从而实现数据价值的挖掘,优化各环节的效率,提升企业整体的可持续生长能力。

近年来,传统车企不断加大在软件开发、数字化技术的投入,招募大量软件人才。随着整车制造商重新设计汽车设计、研发、服务架构,也进一步催生了对云服务的需求,打开了数百亿、数千亿级汽车云市场。

云服务商也将汽车视为战略级的产业赛道,阿里、腾讯、华为等均提出了面向汽车行业的云产品和平台。

腾讯智慧出行副总裁钟学丹在国际智能网联汽车技术年会(CICV 2022)的演讲中表示,云端是软件持续迭代和进化的基础,车云一体化的数据驱动将成为汽车产业的竞争关键。

一方面,基于云端的互联服务,可以帮助智能座舱、自动驾驶服务体验不断升级迭代。云端成为车端算力的有效补充,车端的数据上传至云端进行存储、分析、算法优化,并通过OTA的方式迭代车端体验,成为标准模式。

智能汽车技术更迭速度越来越快,这背后除了车端感知能力、算力平台、控制优化等因素之外,还有一个非常重要的因素,就是云端的数据生成平台和算法训练平台。相关数据显示,在工程实践中,获得一个算法模型,大约70-80%的人工时间花费在数据处理上。约70-80%的机器时间用在模型训练上。由此可见,数据和计算,是驱动研发效能提升的两大关键。如何高效、低成本地进行云上数据处理和计算,成为关键问题。

另一方面,汽车产业正在经历结构性的变化,也进入到强监管、安全合规发展的时代,对企业的安全建设、数字化的运营能力,更实时地事故处理能力,提出了更高的要求。特别是在新冠疫情持续反复,国际局势变幻等“黑天鹅”事件的冲击下,全球汽车产业面临着供应链、生产制造、销售等环节的多重挑战。

云具备更加弹性灵活、开放兼容、可持续运营的特性,可以成为汽车企业在提升业务韧性的过程中的常规标配,助力车企随时应对突发的业务,提升业务敏捷性,有效降低整体TCO。

借助“上云”,打通研发、生产、销售、运营、车后服务等各业务环节的数据通路,逐步实现产业全链路的数据一体化管理,云管端一体化的实时互联,构建贯穿用户服务运营模式,强化产业上下游合作伙伴的连接。

同时,系统化的上云,也需要改革整个组织架构、企业运营方式的框架。它不是个一蹴而就的过程,但是在上云的过程就需要有一个共识的目标和全局的设计。

钟学丹介绍,腾讯通过车端、云端完整产品布局,助力汽车行业的车云一体化发展,建立数据驱动闭环,提升各环节生产效率。

从车企的角度来说,数字化的转型升级,全面迁移上云,是一场不得不为之的生存之战。于云服务商而言,随着云计算从可选项变成唯一解、最优解,为其参与汽车产业数字化进程打开了更多的机遇。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

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车企数字化转型不易,如何化被动为主动?

2022-08-10 11:05:50   财讯界

车企转型已进入深水区,但大象转身却并不那么容易。

上月中旬,大众集团内部最激烈的改革派领导者CEO迪斯突然宣布辞职,将于9月1日生效,这在汽车圈引起震动。自迪斯执掌大众汽车以来,一直致力于推动大众汽车的电气化、数字化转型,开展了一系列大刀阔斧的改革举措。

在迪斯的带领下,ID.系列纯电平台车型上市。相关数据显示,大众集团2020年交付约23.16万辆纯电动汽车,是2019年交付量的3倍以上。2021年,大众集团电动车销量超45万辆。

迪斯更是为自己在任期间的大众汽车集团转型提出了一个目标:大众最迟2025年要超越特斯拉,成为全球电动汽车的领导者。数据显示,2021年特斯拉在全球范围内的电动车交付量已经接近百万辆(93.57万辆),市值方面特斯拉一度突破万亿美元大关。

事实上,从传统的燃油车向电气化转型是一个艰难的过程,原因在于汽车的驱动系统发生了根本性的变化,这也将导致车企需要从汽车所需技术储备,到企业架构都要进行巨大的转变。不止是一场关乎技术研发的竞速,也是一场企业内部权力的博弈。

作为行业内最激进的改革者,迪斯在任期内带领大众取得了一些改革成效。但是对于像大众这样的传统车企巨头,想要实现真正的大象转身,仍不是一件容易的事情。

传统车企转型之难

国内车企同样在积极进行着数字化、电动化转型布局。

今年4月份,比亚迪宣布将停止生产燃油车事件在业内引发关注和讨论。中国电动汽车百人会副理事长董扬认为,比亚迪停止生产燃油车是水到渠成。他表示,对于传统车企而言,电动化转型面临政策与市场压力,一是欧美等纷纷列出“禁燃”时间表,2030年是最后红线。二是电动车攻城略地发展迅速,大势之下传统车企必须应战。

但要做好转型改革,并不容易。

一方面,传统车企想要转变现有企业架构并不容易,新能源汽车的研发、生产和销售与传统燃油车之间存在较大差异,这也意味着传统车企的组织架构、产业链规划必须做出调整和改变。

另一方面,传统车企的核心技术储备主要针对燃油车,而新能源汽车所需要的智能化基因储备尚不足。传统汽车的核心是发动机、变速箱和底盘技术,但电动车的核心是三电系统、智能座舱、智能驾驶等。

最为重要的是,新能源汽车在短期内并不能够给传统车企带来巨额利润,反而需要额外承担高昂的研发成本支出,这就使得传统车企在转型期间也面临着成本压力。

当前,在新能源市场中,包括特斯拉、蔚小理等在内的造车新势力领军者,都尚未实现真正的盈利,巨额成本压力,再加上内部组织架构的掣肘,以及技术上的挑战,传统车企转型是一场豪赌,更是一场不得不为之的生存之战。

云计算成为新生产力

车企的数字化转型升级主要聚焦在两个方面:

其一是产品包括汽车终端产品的智能化、数字化水平提升,以及基于数字化的产品和服务所建立的新商业模式,包括拓展由数字化产品与服务带来的新的营收渠道等。

其二就是企业本身,需要运用数字化手段,来优化内部协同和供应链体系、经销体系等,形成资产数据化与模块化,从而实现数据价值的挖掘,优化各环节的效率,提升企业整体的可持续生长能力。

近年来,传统车企不断加大在软件开发、数字化技术的投入,招募大量软件人才。随着整车制造商重新设计汽车设计、研发、服务架构,也进一步催生了对云服务的需求,打开了数百亿、数千亿级汽车云市场。

云服务商也将汽车视为战略级的产业赛道,阿里、腾讯、华为等均提出了面向汽车行业的云产品和平台。

腾讯智慧出行副总裁钟学丹在国际智能网联汽车技术年会(CICV 2022)的演讲中表示,云端是软件持续迭代和进化的基础,车云一体化的数据驱动将成为汽车产业的竞争关键。

一方面,基于云端的互联服务,可以帮助智能座舱、自动驾驶服务体验不断升级迭代。云端成为车端算力的有效补充,车端的数据上传至云端进行存储、分析、算法优化,并通过OTA的方式迭代车端体验,成为标准模式。

智能汽车技术更迭速度越来越快,这背后除了车端感知能力、算力平台、控制优化等因素之外,还有一个非常重要的因素,就是云端的数据生成平台和算法训练平台。相关数据显示,在工程实践中,获得一个算法模型,大约70-80%的人工时间花费在数据处理上。约70-80%的机器时间用在模型训练上。由此可见,数据和计算,是驱动研发效能提升的两大关键。如何高效、低成本地进行云上数据处理和计算,成为关键问题。

另一方面,汽车产业正在经历结构性的变化,也进入到强监管、安全合规发展的时代,对企业的安全建设、数字化的运营能力,更实时地事故处理能力,提出了更高的要求。特别是在新冠疫情持续反复,国际局势变幻等“黑天鹅”事件的冲击下,全球汽车产业面临着供应链、生产制造、销售等环节的多重挑战。

云具备更加弹性灵活、开放兼容、可持续运营的特性,可以成为汽车企业在提升业务韧性的过程中的常规标配,助力车企随时应对突发的业务,提升业务敏捷性,有效降低整体TCO。

借助“上云”,打通研发、生产、销售、运营、车后服务等各业务环节的数据通路,逐步实现产业全链路的数据一体化管理,云管端一体化的实时互联,构建贯穿用户服务运营模式,强化产业上下游合作伙伴的连接。

同时,系统化的上云,也需要改革整个组织架构、企业运营方式的框架。它不是个一蹴而就的过程,但是在上云的过程就需要有一个共识的目标和全局的设计。

钟学丹介绍,腾讯通过车端、云端完整产品布局,助力汽车行业的车云一体化发展,建立数据驱动闭环,提升各环节生产效率。

从车企的角度来说,数字化的转型升级,全面迁移上云,是一场不得不为之的生存之战。于云服务商而言,随着云计算从可选项变成唯一解、最优解,为其参与汽车产业数字化进程打开了更多的机遇。

免责声明:市场有风险,选择需谨慎!此文仅供参考,不作买卖依据。

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