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%，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%，實現歷史突破。

　　即使是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。另一邊，不少曾在國內有過亮眼成績的合資車企，開始或正在考慮退出中國市場。

　　從結果倒推，被汽車行業喊了五年的電動化、智能化、網聯化，終于開始在今年真實影響到一款車型甚至一家車企的銷量。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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