汽车企业数字化转型:关键认知与实现策略
三、汽车企业数字化转型战略、核心能力和实施重点
企业数字化转型是企业充分运用数字化技术,全方位重塑企业战略、重构业务流程和组织架构以及创新商业模式,构建以数据为核心驱动要素的价值创造体系,实现与客户、员工、供应商、合作伙伴等内外部生态共创价值的过程,以确保企业在日益激烈的市场环境中获得核心竞争力和可持续增长能力。
汽车企业数字化转型需要总体策略的顶层设计,即明确的数字化转型战略和推进思路。数字化转型战略包括数字化转型的使命、愿景、目标;数字化转型推进思路包括数字化转型蓝图、规划、核心能力建设、转型路径、推进原则、资源保障等内容和要素。
企业推进数字化转型需要打造数字化核心能力。数字化核心能力用于产品,就是产品数字化;用于业务,就是业务数字化。前面讲到信息技术与产品的融合,就能实现软件定义产品;信息技术与业务的融合,以数字化平台运营业务,就能实现业务的数字化转型。数字化平台或数字化产品,都呈现出前端在线化,后端数据化的特点。因此,汽车企业数字化转型需要打造“软件定义、平台运营、业务在线、数据智能”四个核心能力。
第一,软件定义。软件定义不再仅仅是过去的以ECU实现的功能智能,真正的汽车整车智能需要包括硬件、软件、操作系统、云平台等的支撑。软件定义的汽车有操作系统,有强大的云平台,可以通过OTA实现软件更新,以及云平台对数据的上传下载,大数据处理能力等等。
第二,平台运营。在数字化时代,企业的数字化平台可以直达用户,包括车联网平台、营销平台等等。以前企业搞信息化,主要是对企业内部建设信息系统以满足业务的需要,而数字化可以面向社会大众,面向用户,数字化平台为用户、合作伙伴和企业内部用户服务,实现广泛连接用户和生态圈的平台运营。最典型的是车联网,车联网面向所有的车主和平台服务商。
第三,业务在线。对于智能汽车来讲,车内网、车云网都是为了实现连接,使车辆与用户、主机厂时刻保持连接,提供在线服务。汽车从传统的交通工具就变成了移动出行的空间。华为的提法是“爱车时刻在线,贴心服务随行”,因为业务和服务时刻在线。
第四,数据智能。数据是新的生产要素。过去企业搞信息化,建设信息系统,主要是为了管理流程。信息化重系统建设,轻数据管理。数字化是要基于数据,挖掘数据价值,赋能业务和创新业务。业务的开展有信息系统支撑,在信息系统中会沉淀很多数据,这就是业务数据化(见图四)。但数据分散在各个业务系统中,还不能发挥大的价值。数据要资产化就要把数据当成资产来管理,资产要用于服务,服务再产生价值。数据产生价值通常有两种方式。
第一种方式是传统的BI(商务智能),即对业务数据进行整合、统计、分析和洞察,以图表等方式为业务状态和管理关注的指标提供可视化信息。然而,BI提供的信息还需要人去判断和决策,通过开会等方式找出业务中可以改进的地方。这样对数据的应用还不够。因为企业已从原来的统计分析转变为预测分析并提供标签、推荐等算法,从被动分析转变为主动分析,从非实时分析转变为实时分析,并且从结构化数据转变为结构化、半结构化和非结构化的多元化数据。真正的数据智能是业务要数据化,数据要业务化,通过建设业务中台、数据中台,系统本身就能够做出智能化决策。
图四:业务数据化、数据资产化、资产服务化、服务价值化
基于中台的数字化运营平台实现业务的数据化,即各种应用场景的业务在平台中沉积数据。平台对数据的分析对用户进行画像,包括用户个人偏好和个性化服务需求,通过人工智能的算法就能提供更加智能化的服务。举一个生活中的例子,我在一个数字化平台里提了一个问题,我想知道基于我的身高和体重,标准腰围是多少。平台立即给出了答案。没有想到的是,随后马上跳出了一个皮带的广告。平台判断我可能需要一条新的皮带。我一看还不错,还真买了这根皮带。数字化的平台要能够智能化地应用数据,实现千人千面、精准推荐、预测性服务才是数据智能。用到汽车业务上,就是要应用数据智能实现千人千面、精准营销等等服务,最大化实现数据的价值。
数字化转型是庞大的系统工程,是与企业战略、组织变革、业务创新、高效运营和生态建设等相关的体系化、组织化、流程化、数据化和智能化的工作,涉及时间长、组织多、系统广、复杂程度高等挑战,是决定企业发展方向和命运的大工程。所以,在落实企业数字化战略规划中,还要有实施重点。我认为汽车企业数字化转型的重点主要包含产品数字化、业务数字化、竞争优势生态化、数据资产价值化。
首先是产品数字化。以智能驾驶为例,实现智能驾驶包括三个步骤,即环境感知,决策规划,控制执行。
环境感知是要对车的周围环境、道路、其他车辆、交通信号等等的感知,不管是通过摄像头还是雷达感知环境,其本质都是通过传感器产生数据。这些数据传输到车载计算中心(中央计算单元或域控制器),通过感知融合的计算生成数字化实时环境,即通过各种数据采集及其他信息源数据的导入,对车辆环境进行数字化的重构。智能驾驶平台然后再对数据进行计算做出路径规划和行动决策。最后应用数据的计算结果驱动执行机构实现转向、前行、制动等车辆运动,实现无人驾驶。因此,智能驾驶的本质是基于数据的人工智能应用。
除了单车智能,车路协同的智能驾驶也是围绕数据的采集、处理、分析、决策。只是车路协同是获取更多的数据来规划计算。我认为,无论是单车智能,还是车路协同,智能汽车的本质就是最大化地应用数据实现智能化。汽车智能化的程度取决于汽车的数据处理能力。
图五:智能网联的本质最大化应用数据实现汽车的智能化,智能化程度取决于数据处理能力
汽车企业智能化的竞争力,实际上就是对数据的处理能力。如图五所示,数据的采集取决于传感器、雷达、摄像头,以及数据的导入,地图、定位等等。包括中央网关、CAN总线、以太网、T-Box、5G,实际上都是对数据的传输;云平台提供存储和其他数据服务;而强大的计算平台提供数据分析和决策规划;最后,驱动执行机构实现智能驾驶那是对数据的应用。所以,汽车企业的智能化水平取决于它对数据在各环节的处理能力。数据处理涉及到关键因素包括传感器的感知能力、芯片的存储能力和计算能力,网络的通信能力,高精地图及车辆定位的先进性等,这些通常都可以由供应商提供的产品获得,但不能形成主机厂产品的差异化和核心竞争力。真正决定汽车智能化的是智能驾驶软件和计算平台对数据的智能应用。
第二个重点是业务数字化。业务数字化是对业务的转型,要将业务从在物理世界开展的传统方式“升迁”到数字空间去开展。作为广汽研究院业务数字化转型的试点,我们将样车试制这样一个研发业务成功升迁到数字化平台的数字空间中,实现业务的数字化运营。试制产能提高30%,成效非常显著。这是传统业务通过数字化实现的模式创新。广汽研究院试制工厂因此入选“2020年中国标杆智能工厂”。这一理念可以应用到研发流程各环节,最终实现研发的全面数字化。
第三,竞争优势生态化。汽车将不再是独立的产品,而是智能交通、智慧城市生态中的一员。智能网联汽车整个产业实际上是多方共建的生态体系,因此要构建产品开发生态、数字化服务生态。汽车企业只有构建丰富的生态,才能为用户提供个性化、场景化、智能化的服务,才能为用户提供满意的体验,进而形成汽车企业的竞争优势。
第四,数据资产价值化。数字化就是基于数据的赋能或创新。数字化企业就是要在汽车产业链各环节围绕用户开展基于数据的各项业务工作。数据已经成为新的生产要素。有了产品的数据、业务的数据、用户的数据、协同的数据、管理的数据、服务的数据以及生态的数据等等,我们就可以获取产品开发和服务全景图,生产制造全景图,企业运营全景图,企业管控全景图,就能对整个企业进行数字化管控。同时,在企业内不管是管理和业务工作,形成用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新的企业文化。数据,对于企业的运营和管理就可以发挥巨大作用。
汽车企业如果没有产品的数字化,数字化转型就无从谈起;如果没有业务的数字化,数字化产品就没有支撑;如果没有生态的打造,产品开发、业务开展都没有优势;而最后,不实现数据智能,就无法实现产品的智能、业务的智能。
四、传统汽车企业数字化转型将实现从绿皮火车到高铁式的飞跃发展
传统汽车企业通过数字化转型将具有广阔的发展前景。我们要认识到信息化不是数字化,信息化只是对业务的辅助,而数字化是支配产品、支配业务的关键技术。数字化是数字化时代企业发展的时代力量。一个传统汽车企业通过数字化转型可以实现从绿皮火车到高铁式飞跃发展。
传统汽车企业为实现数字化转型需要打造“软件定义、平台运营、业务在线、数据智能”等等数字化能力,实现以软件、数据、人工智能等开发汽车产品、为用户提供数字化服务。其实质是信息技术、通信技术在汽车产业的应用。这样转型后的汽车企业与华为、腾讯、阿里等以数据为生产要素,以软件和人工智能为核心开发产品和业务的科技型企业其实就没有本质性的区别了。不同的是,华为面向信息通信产业,腾讯服务社交,阿里服务电商,而汽车企业继续服务汽车产业。
有研究成果表明,传统汽车企业的利润率大都在3%-5%,而领先的科技型企业的利润率高达20%-30%。因此,传统汽车企业向科技型企业转型才能得到长远发展。
那么,如何从传统汽车企业转型成科技型企业,路径是什么?这就对汽车企业提出了挑战。
对于传统汽车企业,其天然优势是造车。对于科技型企业来说,具有从芯片设计、操作系统开发、从通信模块到域控制器到中央计算单元的研发、云平台建设和服务等各种关键技术,从而在开发解决方案上具有部分或全部的优势。
图六:智能网联汽车产品定位
因此,如何定位智能网联产品?在图六的智能网联汽车产品定位中展示了两种不同的模式。图中左边的模式是“汽车产品+智能网联功能”,而右边的模式是“智能网联汽车解决方案+汽车产品”。在图六的左边的模式中,下面是传统的汽车产品,上面一层有智能网联的电子电气架构、数字座舱、云平台等组成部分。这一模式反映了目前很多汽车企业做智能网联汽车的做法,即以造车为主,同时开发智能网联功能,包括电子电气架构、智能驾驶平台、智能座舱以及云平台和大数据等等。智能网联功能作为汽车的先进功能,达到量产水平就搭载到车上。即,造车加智能网联的功能。而右边的开发模式就不一样了,将智能网联汽车作为解决方案来开发,汽车是解决方案的承载体。它以提供智能网联汽车的解决方案为目标,最底层是车的硬件,电子电气架构,包括软件架构,上面是云端服务平台。这是一个三层架构,硬件、软件、云端作为整体解决方案。在这种模式下,解决方案是一个整体,一旦开发出来并经过测试验证,汽车将作为它的载体,搭载上去就可以了。尽管两种模式需要开发的智能网联内容一样,但对于产品的价值却大大不同。其区别可以通过传统出租车和网约车的业务模式的不同来理解。传统出租车先有车,再搭载导航、车载智能化功能等,而网约车的出租车业务是先有网约车平台的解决方案,包括约车平台、司机/用户App、移动支付等等都做好了,才开始运营。任何品牌的汽车搭载这个解决方案都可以作为载体成为网约车。
这两种模式更像是目前传统汽车企业开发智能网联汽车和华为和百度等科技型企业开发智能网联汽车采用的方式。传统汽车企业迈向科技型企业,汽车智能化开发模式的选择,就是一个非常现实的挑战。
汽车企业,“数字化转型的认知与实现”,将会成为你的竞争优势,还是成为你竞争对手的优势?这是一个值得高度重视的课题。
作者:唐湘民
编辑:沈逸超
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原文标题 : 汽车企业数字化转型:关键认知与实现策略
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