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2019汽車行業(yè)數字化轉型趨勢預測
2019-5-31  來源:轉載  作者:-

  
     兩年前,特斯拉的市值已經超過了通用與寶馬;去年,豐田汽車社長豐田章男明確表示豐田將從一家汽車公司轉型為一家移動出行公司;去年“雙十一”,長安福特在線上賣出7000多輛汽車,全天電商平臺共賣出8萬輛汽車,相當于30個4S店一年的銷量……

     汽車行業(yè)正在發(fā)生巨大的變化。一方面,傳統車企正在面對核心業(yè)務利潤不斷下滑,品牌價值弱化的壓力,但同時,云計算、物聯網、5G、人工智能、自動駕駛、區(qū)塊鏈等數字技術正在飛速進入汽車產業(yè),也讓車企看到新的利潤增長點。難怪BMW前全球銷售總裁Ian Robertson說,“未來五年,汽車行業(yè)的變化將遠超過去的100年。”

     新一輪科技革命驅動下,中國汽車產業(yè)的轉型將往什么方向走? 阿里云研究中心發(fā)布《AI時代下的汽車業(yè)數字化變革》白皮書,給出了未來1~3年的趨勢預測。

     趨勢1:軟件定義汽車
  
     電動化、網聯化、自動化作為未來發(fā)展方向,已經在汽車產業(yè)達成共識。這些將持續(xù)改變傳統車企的產品設計、研發(fā)與生產模式。預計到2021年,汽車業(yè)70%的創(chuàng)新都將來自于數字技術的重組。

     傳統整車企業(yè)圍繞原油技術與產業(yè)生態(tài)形成的的壁壘(例如:燃油車體系,變速箱體系、機械體系),在新技術的沖擊下,正被逐一打破。汽車制造從機械制造向電子制造發(fā)展, 汽車生產模式從物質化實體工廠模式向數字化智能制造發(fā)展,汽車的研發(fā)/設計從純硬件走向軟、硬結合。 汽車是新一代數字技術的集大成者。 未來,汽車業(yè)大多數的創(chuàng)新不是從0到1的創(chuàng)新,而是來自現有數字技術的迭代與重新組合。網聯平臺、數字孿生技術、汽車操作系統、高精地圖、自動駕駛、OTA、人工智能、5G、AR/VR等眾多軟實力之間的重組是車企構筑新的核心競爭力的關鍵。

     趨勢2:用戶將有機會參與汽車研發(fā)全過程
  
     到2020年,50%的新車將通過C2B協同研發(fā)平臺進行新車設計、開發(fā)、銷售。C2B云平臺的意義在于將傳統的消費型客戶變成“Procumer”(超級客戶),讓客戶第一次有機會參與汽車研發(fā)的全過程,為自己選車、造車,從中獲得滿滿的參與感。用戶不僅可以在平臺上自由選配、定價,還可以參與車型定義、設計開發(fā)、汽車驗證的全過程。不僅如此,平臺還面向外部供應商、工程師、設計師、美術師,以眾創(chuàng)、眾包、眾籌的方式讓研發(fā)更高效、新車的上市速度更快。

     趨勢3:數據變現,車企營收的新渠道 
  
     隨著汽車電動化、智能化、網聯化、共享化能力的提升,數據量的增長速度超出想象。圍繞人、車、城市生成的娛樂數據、車機數據、駕駛行為數據、電商數據以及場景化數據都是企業(yè)寶貴的資產。有了數據,向客戶推送精準廣告可以賺錢、娛樂服務訂閱可以賺錢、直接交易數據給保險公司、廣告公司、4S店也可以賺錢。未來,還有哪些數據可以變現、通過何種模式變現、哪些場景的數據變現能力更強、誰會為數據買單,想清楚這些問題,車企將成功開辟新的營收渠道。預計到2021年,數據資產變現將為車企增加15%的營收。
  

     趨勢4:智能全域營銷平臺,打造線上線下營銷閉環(huán)
  
     據統計,中國超過半數買家將線上做為選車首站,更多的消費者習慣在線上了解汽車品牌信息、車型和價格,然后去線下品牌體驗店試駕,等大促活動時線上付款,再到4S店提車。消費渠道與信息觸達通道的碎片化導致流量與消費體驗的碎片化,渠道間的每一次切換稍有閃失,都會增加失去客戶的風險。

     借助全域營銷平臺,不僅可以打通線上、線下所有渠道,做到消費者的無感知渠道切換; 同時還能構建“統一的ID”數據體系,利用數據記錄消費者線上/線下留下的每一個腳印,形成完整的用戶畫像;利用大數據與人工智能技術對細分人群深入洞察,進而轉化為個性化內容與服務,比如個性化內容推送、精準廣告投放、智能導購、個性化保單、預測性維護等。2019年,2/3的車企會將50%的營銷預算用于打造全域營銷平臺。
  

     趨勢5: 工業(yè)AI的使用密度與質量將是拉開車企在生產端實力差距的關鍵
  
     根據麥肯錫2018 年的汽車業(yè)調研,全球50%的車企都已在生產端開展AI應用的探索。預計到2020年,2/3的車企將至少在3-5個生產場景中嘗試使用人工智能技術。

     當前,工業(yè)AI在汽車生產排產、供應鏈管理、設備維護、能耗管理、工廠安全、圖像質檢等眾多環(huán)節(jié)正快速落地。例如,AI技術可以讓焊接機器人的生產節(jié)拍更快、產能更高,可以在幫助車間員工提升組裝效率與質檢的效率、,也可以讓廠內物流運轉得更高效。誰的工廠使用AI的場景越多,誰的工廠AI落地場景越精準,那么工廠抵抗各種不確定性風險的能力也就越強。未來,工業(yè)AI的使用密度與質量將是拉開車企在生產端實力差距的關鍵。

     趨勢6:數據中臺將成為車企新的數字基礎設施
  
     一切數字化轉型的基礎皆為數據。而數據孤島這一“頑疾”以前長期存在,導致很多車企的數據集成難度大、治理成本高、響應能力差。目前,越來越多的車企已經開始使用數據中臺做為新的基礎設施。預計2019年將會是汽車業(yè)數據中臺元年,1/3的車企將啟動中臺戰(zhàn)略。

     數字中臺的核心能力就在于“破壁”,讓數據能像水一樣在營銷、出行、智能網聯、生產制造、研發(fā)設計與供應鏈間自由的流動。有了數據的聚合與共享, 業(yè)務間才得以協同,由此加快業(yè)務創(chuàng)新的響應能力。例如,研發(fā)與生產數據打通,生產端的實際情況可以實時反饋給研發(fā),進一步優(yōu)化設計方案; 營銷數據與研發(fā)、制造數據的打通,催生了以用戶為中心C2B商業(yè)模式; 移動出行數據與營銷和售后數據打通則可以豐富用戶的出行體驗。隨著進入數字化轉型的深水區(qū),數據中臺將成為車企新的數字基礎設施,幫助加快企業(yè)的創(chuàng)新能力,同時降低創(chuàng)新成本。

     趨勢7: 車企的組織架構將由金字塔型轉向去中心化、扁平化組織
  
     在2018年Gartner做的一項全球汽車數字化轉型調研中,當被問到轉型的最大阻力,所有企業(yè)都把文化與人才做為轉型的最大障礙。數字化轉型歸根到底是人和組織的轉型。傳統汽車企業(yè)的組織結構大多是典型的高度集中的金字塔式結構。這種金字塔式的組織架構很難適應當前復雜多變的市場環(huán)境,無法與之有效互動。車企需要一個更加扁平化、去中心化、網絡化的液態(tài)組織,才能激活個體價值,讓決策效率與響應速度最優(yōu),最終達到和外部環(huán)境變化的同步。2019年,80%的車企將全面啟動“以人為本”的數字化轉型戰(zhàn)略。


      (阿里研究院 王岳)
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