不只是電腦的電新能源車占比從13.4%躥升至25%以上，國產品牌乘用車銷量占比也有望達到50%，重裝做大最好實現歷史突破

　　不只是新能源車占比從13.4%躥升至25%以上，國產品牌乘用車銷量占比也有望達到50%，口碑實現歷史突破。電腦的電

　　即使是重裝做大最好歷來被合資品牌占據的轎車銷量榜上，也出現了國產爆款車型。系統另一邊，口碑不少曾在國內有過亮眼成績的電腦的電合資車企，開始或正在考慮退出中國市場。重裝做大最好

　　從結果倒推，系統被汽車行業喊了五年的口碑電動化、智能化、電腦的電網聯化，重裝做大最好終于開始在今年真實影響到一款車型甚至一家車企的系統銷量。在歐洲市場壓過特斯拉的大眾ID.4，僅僅因為不夠智能的車機體驗，在中國市場未成爆款。

　　德國本土媒體《汽車周報》因此評論稱，德國汽車制造商在中國市場正變得平庸十大口碑最好的電腦，而其原因就在軟件能力的落后。

　　在看得見的產品智能化之下，車企自身的數字化能力建設乃至轉型，則成了影響競爭格局的一條暗線。研發效率、制造成本、供應鏈管控與營銷效果，數字化為車企價值鏈任何一點所帶來的提升，都影響著戰局。

　　歐美等汽車先發市場已經證明，完成產業鏈整合的汽車大國/地區最終將僅能容納3-5個汽車企業，隨著新一輪電動化浪潮走向成熟，淘汰與并購整合或許也將比大多數人預期的更早到來。

　　因而在產品競爭烈度拉滿的2022年，數字化建設仍是各汽車品牌的投入主線之一，包括上汽、廣汽、吉利等大部分上市車企均在財報中專門提及。

　　由于超長的業務鏈條，汽車品牌通常不以集團或整個企業為單位實施數字化，而是在研發、制造、供應鏈、營銷、服務等各業務條線年的汽車產業數字化，本文也將拆解中國汽車企業在各核心環節的數字化進展，并嘗試回答以下問題：

　　作為“產品力”源頭的車企研究院，是最早因信息化和數字化而受益的車企部門。自國內車企在2000年代發力研發起，以UG、CATIA、ProE為代表的工業軟件就已是車輛研發的標配。

　　基于大量精密的模型算法，研發部門能夠先在CAD軟件中完成方案設計及建模，并以對應的CAE應用在虛擬環境中完成對碰撞、風阻、NVH等指標的測試，大幅節省了試制車測試的成本，同時縮短研發時間。

　　自1960年代的飛機制造起步，如今主流的工業軟件巨頭均有數十年的歷史。在保持著建模與仿真算法絕對領先的同時，其軟件體驗還大多停留在“單機”。無論是昂貴的許可證授權，還是高度綁定于本地電腦的使用方式，都與早已進入SaaS和云端的世界格格不入。

　　近年來，國內車企大量建立海外研發中心，遠程協同成為剛需。電動化大潮下大幅縮短的研發周期，也對研發流程下工程師們的數字化協同提出了要求。

　　至2022年，大部分車企均基于自身的IT能力，在海外巨頭廠商的工業軟件基礎上，定制化開發了基于云端的數字化研發能力，如可支撐五國九地研發網的長安汽車數字化研發平臺、廣汽研究院的“全球研發辦公一張桌”等。

　　通過對數量龐大的工業軟件的再開發，主機廠基本實現了包括工業軟件云端運行、數據線上交互以及版本統一管理等功能。讓核心數據信息能夠在研發流程中按需流轉，提高研發效率。

　　某北方大型主機廠研發工程師曾對36kr表示，他所供職的研究院在今年用云端平臺替代了本地的建模軟件。這意味著不必為每個工程師都配備價值不菲的高配置主機，二手筆記本電腦也能“跑建模”。但從實際反饋效果看，云端的延遲大幅降低了開發效率。

　　類似的現象在新勢力也同樣出現。現就職于某新勢力研發中心的王鵬（化名）表示，在同部門或跨部門數據交互中，移動硬盤仍然是最被信任的傳輸方法。

　　“與工業軟件們配套的云端數據管理，易用性做得并不好。”王鵬說，“同事們現在的共識仍然是，走到對方工位提需求和直接拷貝最不容易出錯。”

　　顯然，相比于以飛書、Figma等為代表的文檔、設計協作，汽車研發環節的數字化體驗還不在一個時代。

　　首先是海外工業軟件廠商，在模型算法及市場份額上有巨大優勢的它們，近幾年也紛紛表達了將云化作為未來的觀點。

　　但在實際轉型中，將每年帶來巨額利潤的許可證收費模式轉為云端SaaS并不容易。就在去年，德國軟件商Software AG因“云化不利”而被傳出掛牌出售電腦重裝系統怎么做。宣布轉向云業務后，PTC也經歷了長期的凈利潤的“跳水”。

　　來自“大客戶”汽車業的數字化需求，能在多大程度上撬動老牌工業軟件們的轉型，答案可能需要2至3年才能揭曉。

　　如前所述，作為需求方的車企本身，也在利用自身的IT能力構建自有的云端開發體系。但面對著需要上百個軟件的汽車開發全流程，僅僅適配就已是巨大的工作量及投入。

　　新機會則屬于國內的工業軟件廠商們，相比“前輩”，云原生和協作體驗是它們最大的優勢。但面對汽車行業高度精密的計算、仿真需求，國產軟件在功能與算法上的補齊還需要很多時間。

　　而屬于創業公司的機會可能是“平臺”。通過在常用工業軟件之上建立一個云端研發平臺，為車企提供“即插即用”的數字化研發體驗。相比于從基礎層追趕的國產工業軟件，這一模式能完全滿足研發端對建模、仿真的功能性需求。而通過平臺研發、多家車企付費的方式，也能規避掉車企自研的成本問題。

　　目前，國內已有敏橋科技、車云等企業及產品正在這一方向探索電腦重裝系統怎么做。工業軟件廠商與車企兩端的接受程度，將直接決定該模式的成敗。

　　2015年，國家政策首提“智能制造”。此后兩年，對生產穩定性及質量高度敏感的車企很快掀起了一輪建設。據公開數據不完全統計，僅2017年-2021年間，國內車企新建/升級改造數字化工廠超40座。

　　中國電子技術標準化研究院《智能制造發展指數報告》顯示，汽車行業的智能制造能力成熟度在離散型制造行業中排名第2，僅次于電子信息制造業。

　　在核心制造環節上十大口碑最好的電腦，國內汽車工廠的沖壓、焊接、噴涂三大車間基本實現了無人化作業，底盤合裝，風擋玻璃、座椅等環節也有部分產線能夠實現自動化。機械臂的加入，令國內工廠的產線節拍達到了國際一流水平，產品的質量及一致性也大幅提升。

　　在一定程度上，數字化工廠已經成為汽車行業的標配，即使是現已倒閉的寶沃汽車，也在2017年建設了一座達到工業4.0水平的數字化工廠。

　　具備后發優勢的新勢力們，也在近兩年的產能擴張和工廠自建潮中配置了大量數字化技術。在工信部剛剛發布的2022年度智能制造優秀場景名單中，小鵬汽車的肇慶工廠赫然在列。

　　首先是柔性化能力更強的產線對商業模式的變革。自邁入工業化流水線以來，汽車行業始終都是先生產、后售賣的模式。生產團隊在排產時要首先預估車型不同顏色、配置的市場需求量，再分批次統一生產，將成品進入渠道庫存。

　　只有保時捷、蘭博基尼等超豪華品牌，在產線上用更多工人和“手工打造”，在提供大量細節定制的同時，采用先訂單后生產的模式。

　　直到特斯拉出現，因極度簡化的可選配置和長期的相對產能不足，也在相當長的時間內不賣“現車”，規避了庫存的煩惱。

　　中國車企在智能化產線上的探索，則走出了另一條路。通過將排產系統與訂單打通，以及對產線和廠內物流的大量調試，部分智能工廠已具備將復雜的不同配置共線生產的能力。

　　內飾顏色、輪轂樣式甚至座椅縫線，都可由消費者自由選擇，且無需像豪華品牌一樣動輒等待數月。對車企來說，柔性化生產既成了消費者端的賣點，以銷定產的模式更大幅減少了庫存成本。近年來在新勢力中流行的直營店模式，正是以此為基礎才可能出現。

　　目前，大部分柔性產線種配置組合，部分產線還可實現多車型并線生產。將定制化配置做成賣點的極氪，更是將配置單可選的組合做到了157萬種。

　　除柔性能力外，工廠內傳感器的成倍增加是2022年汽車智能工廠的另一個趨勢，這在很大程度上受益于5G的應用。

　　在IOT應用大幅發展的五年前，將更多傳感器應用于產線，檢測產線及產品狀態的方案就已層出不窮。但受限于廠內WIFI布線的空間限制與帶寬，很難支持將傳感器鋪到流水線G成了可能的解法。覆蓋5G網絡的廠區，能夠支持相比以往數倍的傳感器聯網，既包括產品質量檢測，產線上機械臂的運行狀態也能實時回傳。

　　數據豐富度的增加，將數字孿生從概念向現實推進了一大步。產品出廠質量標準在多重AI視覺的檢測下變得更加嚴苛，產線本身也能基于數據完成預測性維護。

　　兩年前，特斯拉僅用358天完成了工廠建設并實現首輛model 3下線，速度震驚世界。而現在，這樣的產能建設在中國已并不罕見。

　　2022年6月30日十大口碑最好的電腦，比亞迪合肥基地項目一期正式下線了第一輛秦PLUS DM-i，從開工建設到整車下線個月。而在廣州番禺，通過大數據實時仿真虛擬調試和樂高式模塊預組裝，廣汽埃安僅用15天時間就將智能生態工廠的產能提升了一倍。

　　提速本身意味著智能工廠在汽車領域已走向成熟。隨著海外市場的逐步打開，由數字化所帶來的產能“彈性”也將為下一個十年中國車企的海外擴張帶來助力。

　　2023年，汽車工廠自身的數字化提升將更多體現在細節優化，如對焊點質量的判斷、涂膠均勻度檢測等。在更多數字化技術的加持下，中國汽車產品將有機會在裝配質量環節不斷向世界頂尖水平靠攏。

　　過去一年，讓車企最頭疼的不是市場需求，而是劇烈波動的供應鏈。缺芯潮所帶來的成本飆升，疫情及國際物流導致關鍵零部件斷供，都直接影響了生產。組裝一輛汽車所需的數萬個零件，少任何一個都會導致產線停工。

　　源自豐田精益生產理念下的“Just in Time”，要求工廠做到只將所需要的零件、只以所需要的數量、只在正好需要的時間送到產線，從而以極低的庫存壓低成本。

　　在日本，豐田會要求核心供應商將工廠開設在自身工廠的3公里內，而作為主機廠的豐田僅在備料庫中儲存3天生產所需的零部件，最大程度減少自身的庫存成本。

　　事實上，在努力踐行JIT的時代，就已有主機廠嘗試優化整合自身供應鏈體系。但是，更精細的供應鏈管理需要供應商愿意在訂單、產能、備料等核心數據上與主機廠甚至更多企業開放共享。面對汽車產業復雜的供應商體系，主機廠即使作為強勢方，也難以大范圍實現。

　　更重要的是，作為“買方”的主機廠并不總是“強勢”，掌握核心技術的Tier1巨頭，幾乎不可能愿意“喪失”數據主權。而缺少它們的配合，供應鏈整合也就變成了空話。

　　因此在這一輪“供應鏈失能”前，主機廠自身也并未在此投入太多精力。線下會議與郵件交互仍是主流，電話和“進廠”還是緊急情況下最有效的催貨方式。

　　直到2022年，被疫情所影響的物流、生產、原料價格波動，讓整個汽車供應鏈都意識到了信息共享的重要性，也令上下游間的數字化協作成為可能。

　　2021年，上汽集團成立上汽領飛，以SaaS的方式向上游供應商提供“供需在線”能力。對接上汽內部系統生態，利用大數據、邊緣計算和工業5g等技術，幫助主機廠與供應商之間實現網絡化協同，統一建立預測、庫存、訂單等供應鏈基礎元素機理模型，實現預測可見、庫存可知、訂單交付可測。

　　作為民營車企的領頭羊之一，吉利汽車也于近兩年開始為合作伙伴提供SaaS化的供應鏈協同平臺，與合作企業在生產計劃、協作研發、庫存、質檢等多個環節實現信息共享和流程協同。

　　與此前相比，車企開始不再僅以自身需求為先，而是開始有意識地打造生態，愿意向合作伙伴開放共享自身的部分信息，而非單向要求數據開放。

　　這將是一個需要數年時間才能完成的生態。如在吉利的規劃中，是在2023年完成與1500家Tier1和部分Tier2的協同，再用兩年時間逐步覆蓋至萬家級別的Tier3供應商。

　　巨頭型Tier1無疑是最需要被攻克的“山頭”，它們的加入將為更多供應商帶來示范效應。這也是汽車供應鏈生態必須雙向共享數據的原因，供應鏈效率的升級必須為車企、供應商雙方都帶來收益。

　　其次，供應鏈數字化的范圍不能僅止于數據共享，從資金流、業務流到物流管控，共同決定了這條供應鏈生態的最終效果。而不同規模供應商數字化能力與所用系統的不同，也考驗著作為生態搭建者的車企的IT能力。

　　作為起步最晚的一環，供應鏈整合可能將是汽車行業2023年數字化進展最快的部分。有豐田靠制造和供應鏈成本控制稱霸汽車市場四十年的案例在前，“再造一個豐田”的機會每一家車企都不會想錯過。

　　在許多人的印象中，汽車行業在營銷上已經高度“數字化”了。幾乎每一個具備流量效應的線上渠道，都能看到汽車廣告的投放。但多個營銷行業從業者均曾向36kr表示，只能將汽車行業看做數字化流量渠道的“大買家”，但車企自身的數字化營銷能力建設才剛到半途。

　　2022年上半年，最受關注的汽車營銷事件莫過于極狐對微信視頻號崔健、羅大佑兩場直播演唱會的獨家贊助。據行業內流傳的數字，單場直播的贊助費用都在千萬量級，僅羅大佑演唱會的曝光量就高達27.7億，演唱會觀看人數達4161萬。

　　但亮眼的數據并未能轉化成銷量。據公開資料顯示，極狐在今年1-11月累計銷售新車12969輛，僅完成年初原定4萬輛年銷量目標的三成。

　　隨著國內汽車市場的內卷加劇，僅在營銷端提升曝光量效果已經有限。在產品力足夠的同時，品牌方需要直連客戶，規劃并在完整的購車、用車周期內提供恰當的服務。

　　對汽車品牌來說，直接與客戶建立連接是近幾年才出現的新潮流。在長達三十年的時間里，汽車主機廠都是一門To B的生意，廠商負責電視、網絡等空軍式的投放，而流量承接、銷售和后續服務都由經銷商來完成。

　　快擴張、壓庫存、價格戰……經銷商模式為車企解決了大量問題。但在數字時代，在一線掌握客戶反饋的經銷商與車企營銷部的脫節，成了傳統車企最大的桎梏。

　　目前，在車企與經銷商間常用的DMS系統更多面向合同電腦重裝系統怎么做、貨品及財務審批交互，在數據層面鮮有涉及。按地域劃分的經銷商則各有自己的數據管理方式，即使愿意共享，各地匯總后的可用性也大幅下降。

　　在疫情影響進店、新勢力直營進展迅猛的形勢下，傳統主機廠們也開始下場，不再“躲”在經銷商身后。

　　客戶留資不再被直接導向一線銷售，官網、官微、小程序、APP等原先并不被重視的“品宣陣地”，變成了承接營銷效果的流量池。主機廠們開始建立自己的用戶觸點，將潛客信息分析并更精準地分發向線年，大部分車企均具備了一定的用戶畫像能力和數據觸點，并開始基于用戶旅程重新設計銷售/服務流程。

　　但相比于直營模式的新勢力們，大多數車企在店端的數字化改造仍顯不足。既缺乏標準化流程，銷售過程也少有數字化體驗。從試駕預約到車輛交付，仍然更多依賴銷售的個人發揮。

　　2022年，部分品牌開始為經銷商提供統一化的SaaS系統，幫助建立智慧門店。豪華品牌如保時捷更是改變了線下“店”的模式，將線下展廳改成了“汽車文化體驗館”，以新零售理念與數字化體驗共同推動到店客戶的決策。

　　受益于車聯網App成為標配，已購車車主絕大部分都成為了車企的“注冊用戶”。但在提供車企互聯功能以外，將后端維修、保養、增換購等服務整合在一端，除了主打服務蔚來外大部分車企還未能做到。

　　One ID已是業內共識，即由一套客戶系統完成從潛在客戶到老車主復購的全流程運營，通過統一的車主畫像、更多的數據觸點，在由新購車向增換購轉變的國內市場提高品牌黏性。

　　這在技術上早已不是問題，但要將主機廠銷售公司、經銷商集團、一線店端等不同角色的數據打通、業務流程重塑，架構調整的周期甚至需要以年計。

　　“現在我們的客戶系統開發還是基于業務需求在做。”一位曾參與數字營銷建設的車企員工曾對36kr表示，“動業務流程太難，數據意識的建立也還需要時間。”

　　從賣產品到賣體驗、服務、理念和生活方式，車企們在面對用戶時的數字化建設，顯然還未達到應有的水平。

　　但數字化轉型的最終目標，必定是建立一個讓數據貫穿整個企業、決策以數據為依據的“數字企業”。如果前端的市場反饋不能影響后端研發，銷售需求無法直通供應鏈，數據所能帶來的價值仍然有限。由于部分新勢力車企在2022年的優異表現，汽車行業一度掀起了“流程派”與“產品派”誰更強的討論。相比于傳統車企“鐵路各管一段”的協作方式，部分新造車品牌管理層深度參與產品研發，憑借對市場需求產品經理式的把握，在中高端價位打造出了爆款。

　　但無論是傳統車企在車型定義前的市場調查，還是管理層關鍵決策時的“一言堂”，其背后需要的都是基于數據所反饋的市場需求。

　　可以認為，未來汽車市場的產品競爭也是數據的競爭。但在2022年，車企內各部門間的數據打通水平還并不高。

　　從公開資料來看，絕大部分車企都已建立了自己的混合云。采集業務運營過程數據、導入云中，再基于數據完成分析，才能形成足以輔助決策的閉環。但據36kr調研，將各業務部門數據導入的過程并不容易。

　　“數據導入的過程，技術上要與上百個業務部門在用系統打通，完成數據清洗和整合。”在車企數字化轉型部門兩年的李飛對36kr表示，“部門墻作為一種隱性障礙也客觀存在。”

　　多個與36kr交流的車企員工表示，PPT仍是企業內部門協作和數據交換的核心工具。而一個部門間數據甚至思路溝通不暢的典型案例是，當用戶與車評人們都將智能化作為某款車的賣點時，該車上市前營銷的重心都被放在了音響體驗。

　　若數據能夠被打通，營銷業務端或許能更清晰地明確該車的產品思路。亦或如能在預熱傳播期得到足量的用戶反饋，這樣的“誤差”都可以避免。

　　不止如此，如果研發部門能及時得到終端銷售及市場反饋，數據或許能幫助他們在小改款中做出更貼近需求的優化，將一輛銷量平平的車型推成爆款，而不再等三年后的大更新。

　　由產品向上，數據打通與基于數據的分析，也能對企業規劃自身戰略、技術路線與產品體系帶來更大助力，讓掌舵者聽到一線的炮聲。

　　某大型車企一把手，曾在聽過數字化部門基于數據做出的品牌及車型形象報告后，震驚到沉默了整整一分鐘。因為領導層們此前所認為的自身品牌形象、車型優勢與用戶畫像，與根據大規模數據分析得出的結論幾乎完全不同。

　　在這個發展百年的行業里，中國企業作為學生和追趕者，學到了所有規范、流程與運作模式，并已在軟件、電控等單點上實現了超車。而向數字企業的轉型，或許是中國車企反向輸出的又一個機會，也可能是中國汽車產業能真正站在頂端的時刻。

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