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            傳統車企轉身不易,云計算成為重要利器

            2022年08月11日 12:47:23    來源:    類型:轉載    編輯:莫醒靜    評論:0

                   車企轉型已進入深水區,但大象轉身卻并不那么容易。

                   上月中旬,大眾集團內部最激烈的改革派領導者CEO迪斯突然宣布辭職,將于9月1日生效,這在汽車圈引起震動。自迪斯執掌大眾汽車以來,一直致力于推動大眾汽車的電氣化、數字化轉型,開展了一系列大刀闊斧的改革舉措。

                   在迪斯的帶領下,ID.系列純電平臺車型上市。相關數據顯示,大眾集團2020年交付約23.16萬輛純電動汽車,是2019年交付量的3倍以上。2021年,大眾集團電動車銷量超45萬輛。

                   迪斯更是為自己在任期間的大眾汽車集團轉型提出了一個目標:大眾最遲2025年要超越特斯拉,成為全球電動汽車的領導者。數據顯示,2021年特斯拉在全球范圍內的電動車交付量已經接近百萬輛(93.57萬輛),市值方面特斯拉一度突破萬億美元大關。

                   事實上,從傳統的燃油車向電氣化轉型是一個艱難的過程,原因在于汽車的驅動系統發生了根本性的變化,這也將導致車企需要從汽車所需技術儲備,到企業架構都要進行巨大的轉變。不止是一場關乎技術研發的競速,也是一場企業內部權力的博弈。

                   作為行業內最激進的改革者,迪斯在任期內帶領大眾取得了一些改革成效。但是對于像大眾這樣的傳統車企巨頭,想要實現真正的大象轉身,仍不是一件容易的事情。

                   傳統車企轉型之難

                   國內車企同樣在積極進行著數字化、電動化轉型布局。

                   今年4月份,比亞迪宣布將停止生產燃油車事件在業內引發關注和討論。中國電動汽車百人會副理事長董揚認為,比亞迪停止生產燃油車是水到渠成。他表示,對于傳統車企而言,電動化轉型面臨政策與市場壓力,一是歐美等紛紛列出“禁燃”時間表,2030年是最后紅線。二是電動車攻城略地發展迅速,大勢之下傳統車企必須應戰。

                   但要做好轉型改革,并不容易。

                   一方面,傳統車企想要轉變現有企業架構并不容易,新能源汽車的研發、生產和銷售與傳統燃油車之間存在較大差異,這也意味著傳統車企的組織架構、產業鏈規劃必須做出調整和改變。

                   另一方面,傳統車企的核心技術儲備主要針對燃油車,而新能源汽車所需要的智能化基因儲備尚不足。傳統汽車的核心是發動機、變速箱和底盤技術,但電動車的核心是三電系統、智能座艙、智能駕駛等。

                   最為重要的是,新能源汽車在短期內并不能夠給傳統車企帶來巨額利潤,反而需要額外承擔高昂的研發成本支出,這就使得傳統車企在轉型期間也面臨著成本壓力。

                   當前,在新能源市場中,包括特斯拉、蔚小理等在內的造車新勢力領軍者,都尚未實現真正的盈利,巨額成本壓力,再加上內部組織架構的掣肘,以及技術上的挑戰,傳統車企轉型是一場豪賭,更是一場不得不為之的生存之戰。

                   云計算成為新生產力 

                   車企的數字化轉型升級主要聚焦在兩個方面:

                   其一是產品,包括汽車終端產品的智能化、數字化水平提升,以及基于數字化的產品和服務所建立的新商業模式,包括拓展由數字化產品與服務帶來的新的營收渠道等。

                   其二就是企業本身,需要運用數字化手段,來優化內部協同和供應鏈體系、經銷體系等,形成資產數據化與模塊化,從而實現數據價值的挖掘,優化各環節的效率,提升企業整體的可持續生長能力。

                   近年來,傳統車企不斷加大在軟件開發、數字化技術的投入,招募大量軟件人才。隨著整車制造商重新設計汽車設計、研發、服務架構,也進一步催生了對云服務的需求,打開了數百億、數千億級的汽車云市場。

                   云服務商也將汽車視為戰略級的產業賽道,阿里、騰訊、華為等均提出了面向汽車行業的云產品和平臺。

                   騰訊智慧出行副總裁鐘學丹在國際智能網聯汽車技術年會(CICV 2022)的演講中表示,云端是軟件持續迭代和進化的基礎,車云一體化的數據驅動將成為汽車產業的競爭關鍵。

                   一方面,基于云端的互聯服務,可以幫助智能座艙、自動駕駛服務體驗不斷升級迭代。云端成為車端算力的有效補充,車端的數據上傳至云端進行存儲、分析、算法優化,并通過OTA的方式迭代車端體驗,成為標準模式。

                   智能汽車技術更迭速度越來越快,這背后除了車端感知能力、算力平臺、控制優化等因素之外,還有一個非常重要的因素,就是云端的數據生成平臺和算法訓練平臺。相關數據顯示,在工程實踐中,獲得一個算法模型,大約70-80%的人工時間花費在數據處理上。約70-80%的機器時間用在模型訓練上。由此可見,數據和計算,是驅動研發效能提升的兩大關鍵。如何高效、低成本地進行云上數據處理和計算,成為關鍵問題。

                   另一方面,汽車產業正在經歷結構性的變化,也進入到強監管、安全合規發展的時代,對企業的安全建設、數字化的運營能力,更實時地事故處理能力,提出了更高的要求。特別是在新冠疫情持續反復,國際局勢變幻等“黑天鵝”事件的沖擊下,全球汽車產業面臨著供應鏈、生產制造、銷售等環節的多重挑戰。

                   云具備更加彈性靈活、開放兼容、可持續運營的特性,可以成為汽車企業在提升業務韌性的過程中的常規標配,助力車企隨時應對突發的業務,提升業務敏捷性,有效降低整體TCO。

                   借助“上云”,打通研發、生產、銷售、運營、車后服務等各業務環節的數據通路,逐步實現產業全鏈路的數據一體化管理,云管端一體化的實時互聯,構建貫穿用戶服務運營模式,強化產業上下游合作伙伴的連接。

                   同時,系統化的上云,也需要改革整個組織架構、企業運營方式的框架。它不是個一蹴而就的過程,但是在上云的過程就需要有一個共識的目標和全局的設計。

                   鐘學丹介紹,騰訊通過車端、云端完整產品布局,助力汽車行業的車云一體化發展,建立數據驅動閉環,提升各環節生產效率。

                   從車企的角度來說,數字化的轉型升級,全面遷移上云,是一場不得不為之的生存之戰。于云服務商而言,隨著云計算從可選項變成唯一解、最優解,為其參與汽車產業數字化進程打開了更多的機遇。

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