2024汽车行业数字化转型白皮书.pdf

报告汽车行业数字化转型白皮书绸缪御风之术，臻于至善业数合力创新，步步为营在全球经济的数字化浪潮中，汽车行业正经历着前所未有的变革。在整体经济下行的背景下，企业内功修炼成为重中之重，为实现经济转型与高质量发展，数字化转型发挥着关键支撑的作用。这一趋势在内卷淘汰赛进入下半场阶段的汽车行业尤其凸显，数字化转型助力企业运营的优化与升级，为企业创造更多附加值。数字化浪潮已然来临，AI、云计算、大模型等技术层出不穷，使得生产效率不断提高、成本节降，如何借助数字化东风在激烈的市场竞争中立足，已成为行业研究的核心议题。数字化转型不仅是技术创新，更是业务模式的变革。从用户和产品全生命周期双视角出发，数字化均赋能企业运营效率并实现业务增长。首先，从用户的角度来看，随着消费者需求的日益多元化和个性化，用户体验成为决定汽车品牌竞争力的关键因素。数字化转型不仅助力企业更精准地洞悉用户需求，还能显著增强用户粘性，从而促进客户价值的深度挖掘和业务增长，开启增长第二曲线。同时，在产品全生命周期管理方面，数字化转型使企业能够更全面地掌握设计研发、生产销售、报废回收以及再制造等每一环节。这不仅有助于资源的合理利用和环境影响的最小化，还能强化企业韧性与灵活性并增强企业应对风浪能力。最后，从企业运营视角来看，数字化转型已成为推动企业决策、优化运营的重要驱动力。伴随着各类数字化工具的应用，车企不断积累的业务数据成为宝贵的资产，推动企业决策透明化和效率提升。这些数据不仅助力企业更好地理解市场和客户，还为企业提供了更为精确的运营策略和商业决策依据。罗兰贝格深耕汽车行业多年，助力并见证了不少车企在数字化转型的战略布局及落地。我们观察到，车企在转型过程中或面临战略意识统一、组织架构调整、技术架构搭建、人才能力培养等多方挑战。因此，我们希望通过 汽车行业数字化转型白皮书 及后续数字化转型系列报告，帮助产业玩家理解汽车行业数字化转型的背景、问题与挑战，并提供系统性的方法论和解决方案，为更多中国车企的数字化转型提供有益参考。前言2 汽车行业数字化转型白皮书目录 1 2 3 车企数字化转型背景与趋势洞察现阶段转型挑战与应对思路 数字化创新实践与解决方案 4817Page3 汽车行业数字化转型白皮书车企数字化转型背景与趋势洞察 a)数字转型发展多年，热度只增不减中国车企数字化转型始于“工业4.0”话题的传播与热议，在过去的5-8年间，从少数传统品牌的“蹒跚起步”，到新势力品牌集体“大步迈进”，再到目前大部分车企的“全面启动”，数字化变革热度高涨不减。三大核心趋势仍驱动数字化转型在中国汽车行业的快速演进：行业侧：数字化是御风之术1.新 势 力 品 牌 洗 牌 加 速：相 关 数 据 显示，2018年国内新能源车企数量一度超过480家，而2023年仅剩40多家企业正常运转，“淘汰率”超90%。其中威马、奇点、汉腾、赛麟等因产品力缺失、定位不清晰等问题接连洗牌出局，而小鹏、理想、极氪、问界等销量稳步攀升，顺利进入下半场淘汰赛。2.传统品牌急求技术合作：传统品牌纷纷通过投资、技术买断、战略合作等方式，与国内领先新能源玩家开展核心电动化、智能化技术合作，搭上新能源爆发增长的快车。一汽丰田联合比亚迪的三电技术，合作研发推出全新纯电动中型轿车bZ3；大众汽车投入7亿美元增资小鹏，将基于小鹏纯电平台打造两款大众品牌纯电车型；长安汽车与蔚来“牵手”换电合作，双方将共同推进换电标准建立、换电网络共享、换电车型研发等。3.自主品牌矩阵迅速扩容：传统自主品牌使不同受众群体、不同能源类型的品牌矩阵加速扩容。例如，吉利汽车集团在已有吉利的品牌下，在近3年间快速扩容了极氪、几何、银河等新品牌，补齐了不同价位段与车身风格的纯电矩阵；长城汽车瞄准不同细分人群与用车场景，打造哈弗、魏牌、欧拉、坦克、炮等品牌，全面覆盖从主流到小众的市场需求。面对行业新趋势，企业不再满足于将传统经营管理线上化、信息化整合，行业亟需通过数字1化实现：更精准的营销触达以洞悉目标客群更具体的消费诉求、高效覆盖细分人群；更智能的产品体验以打造品牌核心竞争力、满足用户个性化体验；更闭环的产研管理以实现产研信息协同共享、提升产研效率，方可在产业内卷的淘汰赛下半场中站稳脚跟、守住基本盘，并进一步实现品牌向上。用户侧：数字化是必修之课1.用户群体年轻化：90后成为主力购车群体，2022年已占据整体购车人群的30%以上。年轻一代习惯于短视频、小程序、线上直播、网络媒体等线上化的生活方式，带动数字渠道购车流程的占比提升，驱动汽车营销、销售、售后等关键价值环节向数字化转型。2.用户意识多元化：Z世代在购车选择时更偏好新社媒中的口碑内容传播，对品牌和车型的选择更加注重品牌个性化、时尚化等因素，不再执着于“老字号”标签，更愿意尝鲜新品牌。此外，“她经济”的崛起亦带动了女性购车人的多元决策意识。3.用户需求精致化：在新势力品牌更关注用户体验、服务质量的趋势下，市场逐渐“被教育”，用户继而在传统车产品质量要求上，提出更多且更细致的诉求，包括智能化、互联化的用车体验、车辆“第三生活空间”的打造等。4.用户决策理性化：在社交媒体、汽车垂媒等平台的参数对比、专业测评、用户评论等多元化信息下，消费者倾向于参考各方信息，做出更为理性和全面的购车决策。随着中国汽车市场迈入存量竞争时代，卖方市场优势不复存在，品牌与用户的关系变得“复杂但平衡”；在消费者需求快速迭代的背景下，懂用户者或“登王位”。在同样激烈内卷的手机行业，“以用户为中心”早已不是品牌的一类营销策略，而是生存之本。以VIVO为例，其与OPPO、小米、华为等“纠缠”多年，凭借4 汽车行业数字化转型白皮书资料来源：案头研究；罗兰贝格01 三大核心趋势驱动车企持续升级数字化转型从用户场景的认知洞察出发进行产品规划与技术预研，得以占据现有市场的“一亩三分地”。同样，车企在现阶段亦亟需通过数字化工具与洞察了解用户更复杂且多元的需求，并提供更个性化的产品服务，数字化赋能用户运营将不再是车企管理层的经营选项，而是企业的必修之课。技术侧：数字化是磨刃之石1.AI技术：在汽车智能制造领域，AI与机器视觉技术结合，可以实现更精准的质量追溯和管理，与传统的人力质检方式相比，这很大程度提高了效率和准确性。首先，在产品开发层面，工程团队现在可以利用来自测试、操作和其他来源的大量数据来开发和优化新产品。例如，使用深度神经网络对高保真系统模型进行降阶以加速仿真，或利用实验数据训练基于AI的虚拟传感器以降低硬件成本。其次，一些汽车厂商已经开始广泛地应用AI技术来提高生产效率。例如，在生产效率层面，通过集成和应用AI技术，华晨宝马不仅降低了生产复杂性，还提高了操作的精准度，确保为客户生产交付最高品质的汽车。2.云计算/边缘计算：云计算和边缘计算在汽车行业中有着广泛的应用前景，不仅可以提高汽车的性能和安全性，还可以为汽车制造商带来更多的商业机会。通过收集和分析车辆运行数据，云计算可以帮助汽车厂商更好地了解客户需求，从而提供更加个性化的服务，同时可优化车辆的维护和修理流程，进而延长车辆的使用寿命。而边缘计算可以将汽车的各种传感器数据和控制信息直接从云端发送到终端设备，使得汽车能够更加智能化地响应驾驶者的指令，从而提高汽车的安全性能和驾驶体验。同时，边缘计算通过在车辆数据源头的边缘侧进行数据处理来减少数据传输的延迟，确保了数据的实时性，更加快速响应自动驾驶等应用场景。3.物联网：车辆能实现与周边环境的实时信息交互，提供智能预警等辅助驾驶功能；此外，用户和车企还能远程监控车辆状态，出现车辆事故时主机厂可以实时得知车辆故障信息，满足用户安全性需求。AI技术、云计算/边缘计算、物联网等技术层出，在传统制造业、销售业均有较多丰富的实践案例，而车企在应对行业变革、满足用户需求之际，弯道超车的关键势必是巧妙利用此类高阶技术，在关键决策与转型风口乘胜追击，是业务效率提升、精度拔高的关键基石。例如，特斯拉宣布FSD（完全自动驾驶）将引入中国，在配备高阶智能驾驶功能后，将用户的智驾体验推向新的里程碑，极大地增加产品吸引力与竞争力。华为的HI平台利用云计算和物联网技术，提供了全场景、全连接的智能汽车解决方案，凭借硬技术实力异军突起。01 关键趋势数字化转型需求新势力品牌洗牌加速2018-2023淘汰率90%更精准的营销触达洞悉诉求，高效覆盖人群传统品牌急求技术合作以投资/技术买断等方式与新势力开展新能源、智能技术合作更智能的产品体验个性化交互体验自主品牌矩阵迅速扩容覆盖细分领域的全面品牌矩阵更闭环的产研管理产研信息协同共享用户决策理性化多渠道的信息爆炸用户需求精致化车产品作为“第三生活空间”用户意识多元化Z世代带来个性化意识用户群体年轻化90后购车群体占比30%卖方市场优势不复存在品牌与用户关系变化行业侧：数字化是御风之术用户侧：数字化是必修之课技术侧：数字化是磨刃之石数字化转型背景 全行业大势所趋“以用户为中心”复杂多元用户需求亟待解读数字化洞察用户需求AI技术物联网云计算/边缘计算业务效率、精度提升“弯道超车”的高效工具5 汽车行业数字化转型白皮书b)产业链赛道各有聚焦，发展身位亦有差距 三大数字化发展阶段1.1.0阶段 信息化：传统业务流程线上化，沉淀线下流程数据用于业务和组织管理，优化组织内部的信息流程。迈入信息化阶段的标志为建立数字化基础设施，搭建基本的功能化信息管理系统（如经销商管理系统、销售订单系统、财务系统等）。关键在于信息线上化。2.2.0阶段 数字化：用可联动、一体化的数据形成洞察，驱动更为精准的业务决策，同时在系统上实行去烟囱化的集成式管理。实现高层次数字化转型需在信息化基础上，搭建可视化工作平台，高效实施数据分析与决策产出，深度挖掘数据价值。关键在于数据驱动业务。3.3.0阶段 智能化：更为个性化、定制化、自动化的全生命周期业务经营与管理，释放更多不必要的人工投入，提供更具竞争力的产品与服务。智能化阶段的里程碑在于引入人工智能技术作为数智大脑，通过数据挖掘与AI建模实现智能决策，提供智能化产品与技术。智能化暂不可探上限，关键在于客制化生成式的产品/服务。业务策略驱动转型切入点不同，变革成熟 度形成差异1.研发：研发数字化聚焦于通过优化研发流程与数据分析能力，缩短研发周期、提高虚拟验证能力等，目前行业内已初步度过信息化阶段，正借力数字孪生等技术向更高效研发验证的数字化与智能化阶段迈进。以长安汽车为例，其新能源品牌目前正凭借SDA智能数字化平台实现“硬件可插拔、场景可编排、生态可随需、系统自进化”的研发突破。2.产供：生产与供应链环节基本已落实关键环节的信息化改造，部分自动化与智能化解决方案亦已形成（如生产机器人、产线数据孪生等），但在行业侧的实际与应用仍然有限。以特斯拉为例，其自主研发了生产制造控制系统(MOS)，对产线进行智能化改造，使之具备自动修正、智能识别及追溯等功能，将感知、决策和控制概念引入生产线中。3.销服：受经营KPI的直接驱动，营销与服务环节整体信息化完成率极高，其中营销投放环节已度过自动化迈入智能化阶段。以上汽大众为例，自2016年起启动数字化转型并夯实其底层CDP用户数据6 汽车行业数字化转型白皮书平台，目前已打通各系统的客户数据、车辆数据、业务数据等，实现千人千面的营销触达、用户分类培育和转化。4.车联网：背靠中国市场昂扬发展的电动化趋势，新势力品牌车联网水平已迈入数字化阶段，主要集中在交互式的语音体验与影音功能，但在智能驾驶方面仍有较大发展空间。以理想为例，目前已凭借生成式AI技术研发出MindGPT并集成上车，实现对指导性语言的理解和决策，进一步提升家庭用车场景的车内语音交互体验与乐趣。5.经营管理：整体处于数据导向的自动化阶段，车企内部已启动数据可视化管理以评价经营表现，但不同企业间的可视化水平、洞察分析深度存在差异，距离智能化的经营决策仍有差距。以宝马领悦的CDP平台为例，通过打通营销端全链路数据，并结合BI看板模块，形成可直接赋能市场营销、用户运营、销售管理的经营管理工具。整体来看，主要受激烈的市场竞争与新能源化趋势影响，国内车企在销服与车联网领域的数字化进程较快。研发、产供、经营管理等方面的数字化水平逐渐获得车企的关注，以降本提效为目标将成为下一阶段的发展重心。02 资料来源：案头研究；罗兰贝格02 数字化转型各赛道发展成熟度信息线上化数据驱动业务自动化配合客制化产品/服务产品研发销售与服务生产供应链智能网联经营管理特斯拉 生产制造控制系统(MOS)，具备自动修正、智能识别及追溯等功能上汽大众 CDP用户数据管理平台，打通客户数据、车辆数据、业务数据，实现用户分类培育和转化理想 MindGPT上车，实现对指导性语言的理解和决策宝马 基于CDP平台打通营销端全链路数据，结合BI看板模块，形成可直接赋能市场营销、用户运营、销售管理的经营管理工具1.0信息化2.0 数字化3.0智能化车企产业链数字化转型核心赛道受激烈的市场竞争与新能源化趋势影响，车企在销服与车联网领域的数字化进程较快长安 SDA智能数字化平台可实现“硬件可插拔、场景可编排、生态可随需、系统自进化”7 汽车行业数字化转型白皮书现阶段转型挑战与应对思路 在行业全面启动数字化转型的背景下，不同车企由于品牌基因、产品优势、入局时间等多方因素，其在转型之路上面临的挑战亦有所变化。行业玩家的困惑或许不再是“0到1阶段的破冰”该如何落实，更多关心的是“如何做精与做强？”或是“数字化的价值到底在哪？”等。罗兰贝格基于多年行业服务经验，总结沉淀形成SBOT数字化变革方法论。我们将从方法论四大关键组件出发Strategy（战略）、Busi-ness（业务）、Organization（组织）、Tech-nology（技术），总结行业玩家在1.0通往2.0与3.0阶段中主要面临的转型挑战，并分享几套针对性的解决思路。a)战略 痛点1：数字化顶层战略不聚焦企业在制定顶层战略时，易陷入“数字化包打全2场”的过高期望。例如，一方面希望通过自动化平台实现流程线上化、替代人工带来的降本增效，另一方面期望利用AI算法提升产品智能化水平或营销精准度等。此外，亦有不少车企过度青睐“竞品对标大法”，通过对标与产品定位接近的车企或单项表现较优秀的品牌，企图复刻数字化产品布局或功能，以实现“弯道超车”。无论是哪种情况，都不利于形成品牌定制化的数字化顶层规划，战略切入口失焦严重。解决思路：结合外部洞察，从企业自身禀赋出发，提出数字化变革期望。通常可从品牌力、产品力、运营力、经营力四大维度切入，开展自我诊断。例如，某些历史销量较为强势的合资品牌基于不错的品牌与产品口碑，对提升用户运营力和内部经营管理效率的诉求或更高。基于变革期望，明确数字化转型顶层目标，目标的设置应具备四项特征：8 汽车行业数字化转型白皮书资料来源：罗兰贝格03 数字化战略顶层目标制定战略痛点1：数字化顶层战略不聚焦资料来源：罗兰贝格数字化战略顶层目标制定再结合外部洞察与企业自身禀赋提出数字化变革期望是否需要强化营销效果？是否需要改善市场口碑？是否需要优化用户留存？管理方式是否可持续发展？继而明确数字化转型战略的顶层目标强聚焦的强聚焦的可拆解的可拆解的有抓手的有抓手的分阶段的分阶段的数字化的定位是什么？如何指导业务动作？现阶段的重点是什么？往后的目标是什么？重技术创新技术孵化？技术业务平衡数字服务赋能？重业务业务线上平台？业务全生命周期业务链？组织是否需要独立组织？技术优先夯实哪类技术？业务提升线索数量？组织优化协同机制？技术提升数据质量？未来3-5年中长期目标是什么？品牌力产品力运营力经营力1.强聚焦的：明确数字化转型在企业内的定位是什么，且在规划期间内保持相对稳定且聚焦，例如对新兴技术的探索与研究、业务数字化功能的实现与赋能、业务线上化的渠道拓展等。由于汽车行业目前已进入存量竞争时期，且新兴技术的探索往往需要大量时间沉淀，故多数企业或将从线上化渠道打造或业务数字化功能实现起步，后期再随战略变化调整。2.可拆解的：基于数字化的战略定位，可进一步拆解指导业务、组织、技术等具体发展方向。业务发展方向包括对产品全生命周期中关键环节的聚焦（如研发、生产、供应链、销售、服务等），组织发展方向包括考虑是否需要建立独立的实体组织、人才发展规划等，技术发展方向包括考虑对平台架构的优化、数据治理等。3.有抓手的：基于业务、组织、技术已明确的发展方向，识别短期内的重点工作任务，使“转型之轮”运转起来。例如，在新能源化趋势下，传统车企可将数字化抓手落于品牌新能源车型的研发或营销中，并围绕此业务重心进一步确立组织与技术的实现抓手，如成立独立的新能源部门并配套数字化支撑团队，在技术上重点实现营销产品全面升级。4.分阶段的：基于上述短期目标规划，进一步延伸对未来3-5年的中长期目标规划。整体仍应坚守数字化转型的价值定位初衷，但对具体业务实现抓手可有所调整。03 9 汽车行业数字化转型白皮书 痛点2：业务发展中数字化定位发生摇摆对于多数车企来说，数字化转型启动已有数年，“0-1建设期”往往已度过或在末期，但当顺利克服启动挑战后，亦不得不面临外部行业的动荡。在竞争加剧、消费者诉求快速变化的环境下，数字化发展初心易发生动摇。许多车企管理层对数字化的投入价值提出质疑，不同于“0-1建设期”的大胆预想，在现阶段销售压力下，管理层更愿意讨论数字化能否实现直接的销量提振。当数字化定位发生动摇后，业务目标与举措随之改变，例如响应竞品营销活动而增加的触点产品或新增开发的渠道管理系统等。整体战略定力不足，举措规划散乱、矛盾或冗余，资源内耗严重，业务目标实现难度增加。解决思路：围绕数字化阶段性目标，应强调对长期价值的识别与锚定。同时，可适当补充短期目标指标以反映阶段性的举措调整，从而应对行业动荡与竞争格局变化，具体做法如下：1.在行业发展滞涨期，原销量提振的目标或较难实现，但不代表当前数字化转型价值不复存在。此时应及时补充成本节降相关指标，并配套针对性的转型举措，例如重点投入自动化流程的开发，优化人工成本等。2.在用户需求激增期，销量提振随行业需求水涨船高，数字化价值此时应有更丰富的内涵。此时可补充用户衍生收入、品牌溢价等指标以辅助评价数字化的价值赋能。3.行业案例分享：以某合资品牌的数字化团队为例，其长期价值定位坚守对于数字化功能的实现，因此重点考核功能落地、数字化于业务侧的满意度等相关指标。然而，随业务范围扩张，新能源车辆销售成为品牌阶段性重点，故该数字化团队将数字营销相关指标纳入其部门短期目标，并配合建设对应的运营班子、规划配套的运营举措；但无论短期支撑项目如何变化，该品牌的数字化顶层战略目标仍聚焦数字化赋能业务中的功能交付，整体资源分配与人才储备上依然可体现对产品、技术的侧重与优先。04资料来源：罗兰贝格04 数字化战略定力坚守针对营销赋能的前端产品功能实现二者如果存在冲突，需单独评价，但不应与长期目标违背定位业务举措外部行业动荡、风起云涌数字化战略定力受到考验内卷加剧消费者行为变化过度销量导向举措有效性资源内耗问题针对技术底座的数字化建设例如：赋能业务场景，数字化功能实现长期价值锚定行业发展滞涨期：成本节降指标用户需求激增期：用户衍生收入指标目标数字化功能落地时效性业务侧数字化满意度指标基于长期目标拆解的短期目标应对行业变化而补充的短期目标业务举措规划业务举措规划10 汽车行业数字化转型白皮书资料来源：罗兰贝格05 激活由业务牵引的数字化规划开展数字化案例培训拉通数字化价值认知顶层价值定调基础概念科普典型案例分享现场案例实践避免项目开展脱离业务短中长期目标避免“赛马式”的数字化项目竞争坚持业务先行兼顾并行数字化项目合并同类转型项目协同落地方案业务部门数字化团队数字化战略1构建创新与共创氛围小型试点方案数字化价值链地图数字化团队提供双方头脑风暴打造完善2补充第三方咨询机构视角行业专家分享独立咨询项目33个做法2项避免12b)业务：痛点：转型缺乏业务引领，数字化进程缓慢鉴于汽车较长的全生命周期产业链，在给予更多数字化转型空间的同时，也向业务参与方提出了更高的要求。现阶段车企往往容易在数字化战略任务布置后，陷入业务方难以主导、引领的困局，继而造成数字化进程缓慢、产业链覆盖不足等情况。一方面或由于业务部门缺乏业务数字化的创新力或难以想象数字化后的业务效果，导致变革积极性不足；另一方面，数字化或IT部独立发起的项目缺乏对业务现状痛点的理解，落地产出不符合业务期望，导致系统落地后功能荒废或使用率极低的情况，价值不受认可。解决思路：在充分调动业务积极性并发挥数字化团队的赋能作用中，关键的成功要素仍为从战略出发，自上而下和自下而上的数字化认知循环，拉通各方对数字化价值的认同感。其次，通过“3个做法+2项避免”实现业务转型能力提升：1.3个做法：企业内部通过培训、研讨等形式开展数字化案例学习，包括基础概念科普、典型案例分享、现场案例实践等跨行业案例；构建数字化团队与业务方的创新与共创氛围，数字化团队可抛砖引玉，提供小型试点方案激发业务方想象力，共同头脑风暴、以点及面地完善数字化价值链地图；补入第三方咨询机构视角，通过参与行业专家的分享或开展独立咨询项目形式，补充更为完善、全面的业务数字化转型场景。2.2项避免：避免项目开展脱离业务短中长期目标，应当坚持业务先行，同时兼顾其他同步开展的数字化项目，考虑是否存在冲突；避免“赛马式”的数字化项目竞争，即多个相关业务方均主动发起转型项目，最终落地的方案存在明显重合，导致资源内耗严重。05行业优秀实践分享：主机厂A在开展Order-to-Deliver（个性化车辆订单）数字化项目前期，通过多次管理层级会议拉通销售、采购、生产、数11 汽车行业数字化转型白皮书字化等部门对该业务场景的价值认同，让各业务部门有明确的发展目标，从而进行问题拆解和施策推进。在项目规划阶段，业务方基于已输入的业务目标，配合第三方数字化咨询团队，实现较为前置、全面且清晰地数字化需求识别，使项目整体最终按计划落地。06资料来源：专家访谈，案头研究；罗兰贝格资料来源：专家访谈，案头研究；罗兰贝格06 个性化车辆订单OTD项目案例07 主机厂ERP系统升级项目案例项目筹备阶段项目规划阶段项目结果厘清OTD业务实现流程识别跨平台联动场景构建OTD数字产品规划形成PRD文档推动开发业务方梳理数字化需求三方数字化咨询团队配合通过多项会议机制拉通销售、采购、数字化等部门数字化共识经管会执行层管理层定战略、明方向定举措，定目标定方案，定计划找课题，要资源吹风会、务虚会等形式自上而下明确意义研讨会、工作坊、等方法自下而上施策推进采购部销售部生产部数字化项目顺利落地，持续实务推进与迭代优化 IT部门未与业务部门充分沟通业务诉求，盲目“大干快上”，企图借用供应商能力通过产品牵引 生产管理与物流中心仅提出产品的输入和输出诉求 业务部门未充分整理需求并清晰反馈给IT部门和供应商业务诉求提出按需指派工厂端人员配合业务咨询业务咨询跟进项目进度，并把控项目质量产品定义和开发高度依赖供应商未对产品构建提供足够业务输入未对诉求进行梳理总结，导致部分需求未被充分引入未与生产管理与物流中心沟通业务诉求并形成便于供应商理解的产品语言 项目延期，预期希望实现的项目目标未达成，各基地仍然各自为阵，各自进行按月的排产 资源浪费，传统ERP系统和新ERP系统同时运营，执行主要依靠传统ERP系统，新ERP系统仅支持业务验证产品设计阶段产品开发阶段项目结果生产管理与物流IT部门生产基地供应商行业失败案例分享：主机厂B在开展其ERP系统升级的过程中，业务、技术与供应商在项目推进过程未充分沟通打合，盲目“大干快上”，导致业务需求未充分输入和传递至自身IT部门，IT部门企图借用供应商能力通过产品牵引，但结果事与愿违。最终，不仅导致项目延期交付，还存在较为严重的资源浪费，老ERP系统仍被迫承担业务执行功能，新ERP系统的落地仅能支撑业务验证。0712 汽车行业数字化转型白皮书c)组织：痛点1：难以横向协同相关部门推动转型落地数字化部门整体的协同能力与落地能力不足或由多方因素造成。一方面，由于数字化团队层级不够，通常附属于某业务团队或隶属于IT部的下级部门，导致在决策与项目推进上的话语权不足。另一方面，由于未明确协同机制，导致相关部门转型职责模糊，关键决策点包括前期的战略打合、中期的项目发起、需求分析与评审、开发进度监控、产出验收与确认等。最后，由于数字化部门易被当作成本中心，业务方对其价值认可度不足，导致项目协作被动、积极性不足。解决思路：改善协同问题可通过“三步走”方式，以最小的组织变革带动最高效的机制优化1.优先考虑建立职责分工清晰的协同机制，利用RASIC矩阵明确各个项目课题下数字化团队与业务部门的职责分工，同时构建由相关部门管理层组成的具有影响力、决策力的数字化委员会，帮助环节中的难决策点快速推动。2.在此基础上，若仍存在较多协同痛点，可考虑对组织进行战略性提级，建立独立的一、二级部门甚至数字化子公司。3.改变业务方对数字化团队的成本中心“偏见”仍需要时间沉淀以推动意识转变，可自上而下布置（亦可自下而上提议）一些直观的降本增效的小范围项目快速验证价值，例如营销触点优化、财务流程自动化等。痛点2：数字化人才与能力储备不足一方面，由于对数字化人才或能力的需求认知不足，对不同部门与岗位协同人员需要具备怎样的数字化能力要求不清晰，继而导致人才招聘或培训方向不明确；另一方面，车企数字化人才储备多涉及外部多元人才的外聘，而在此过程中或出现人才“水土不服”、专业能力利用不充分、人才流失率高等问题。车企在跨行业专才的定位、使用、培养上往往缺乏明晰的方法路径。解决思路：首先，车企需对内部主要数字化人才能力需求进行全面梳理，基于核心能力需内化培养的关键原则，匹配人才能力储备的途径，包括内聘、外招、第三方代理商合作等方式。此外，组织体系应当更灵活敏捷，敢于在新兴人才引领下进行相应调整；需自上而下改变人才“选用育留”的管理思路，以“数字化人才蓄水池”的理念切入，更有效地储备人才、激活人才、善用人才。1.数字化人才能力蓝图：从数字化转型核心流程出发，推导聚焦7类关键职能岗位，并进一步根据同异业的优秀实践，梳理不同岗位下的关键数字化能力与重要性层级。13 汽车行业数字化转型白皮书2.数字化人才蓄水池：考虑到数字化行业发展迅速，人才能力迭代亦较快，故较难像传统行业一样直接挖掘汽车相关的数字化经验型人才。因此，企业可尝试挖掘一般复合型与潜力型人才实现“人才蓄水”，如拥有产品设计与项目管理经验且在互联网行业或制造业均有项目经验的人才。同时，配套针对性的成长体系实现“能力激活”，包括在招聘后构建软性的人才落地机制（soft-landing），确保企业与人才双方快速度过磨合期，具体做法包括“新员工部门知识普及”必修培训课、数字化经验共享共创的新员工“破冰仪式”等。08资料来源：罗兰贝格08 数字化人才能力蓝图梳理产品需求设计产品方案落地技术开发实施产品运营分析BI数据数字化业务BP敏捷项目管理业务产品经理数据产品经理技术管理产品运营BI分析市场洞察流程优化架构分析数据应用沟通协作工具方法数据分析运营策划xx核心能力xx重要能力xx辅助能力需求理解交流沟通产品理解BRD撰写项目管理运营理解数据应用开发理解原型设计PRD写作数据应用业务理解沟通交流市场洞察项目管理测试验收数据管理数据建模数据治理数据分析数仓建设业务理解决策支持可视化架构设计项目管理供应商管理开发测试沟通交流产品设计运维指标设计资源统筹创意策划运营执行业务理解数据分析数据应用市场洞察数据分析数据抽取清洗数据建模数据可视化产品理解业务理解xx次重要能力架构理解技术开发数字化协作流程关键职能识别关键能力要求14 汽车行业数字化转型白皮书d)技术：痛点1：数据资产利用效果不佳自信息化时代起，车企在传统销售与生产方面已有不少数据积累。随数字化水平提升，越来越多线下环节转为线上，继而带来更丰富的数据沉淀；数据架构的升级也允许企业存储更多的数据并执行高阶的数据分析。然而，与此同时，企业也面临着数据资产利用不佳甚至“负资产”的情况，即花费大量成本存储与管理数据，但难以挖掘数据可赋能的业务价值。主要原因集中在三方面：数据质量不佳：伴随数据来源多样化，如第三方渠道数据、经销商数据导入等，导致底层数据质量不佳，包括数据口径不一致、混入虚假/错误/不规则填写的数据等，继而对后续数据打通、聚类分析等处理带来挑战。共享互通有限：数据流程场与流歧路较多、数据孤岛化需依靠技术手段（如API接口）实现联通等，均导致数据互通共享能力有限，以致汽车全生命周期数据较难在底层共享，洞察分析场景壁垒高，数据反哺业务价值挖掘不充分。可视程度不高：业务方可视且可分析的数据有限，导致通过分析并决策的关键抓手缺失，主要原因包括：可视化工具可用性差，用户较难开展自主分析，或由于前端应用功能匮乏，或需要数据专家过多的后台辅助；可用的数据标签较少导致可洞察的业务场景有限。解决思路：一方面，需尽快建立车企专属的数据治理机制，包括汽车全生命周期数据字典的规划、数据主数据、元数据管理等；另一方面，应尽快升级更敏捷的数据架构，支撑底层数据湖的资产快速、清晰、灵活导入、中间层的数据治理与分析管理、应用层的多源数据收集与全业务场景的数据可视化洞察。09资料来源：罗兰贝格09 敏捷化数据架构数据源（关系型，流式数据，文件采集，人工补数）离线数据采集实时数据采集IOT采集平台数据接入Hive+hudi湖仓一体存储Kafka流式数据流批一体计算引擎任务调度湖仓一体流批支持存储计算资产质量管理数据质量规则定义规则监控质量报告数据资产元数据主题目录分层分级地图通用应用数据应用数据门户BI平台报表平台AI及算法决策类业务分析类业务驱动类创新探索类结果层数据（mysql,postgresql,kafka）数据安全管理数据分级数据加密数据脱敏数据权限数据审计数据应用层数据平台层(湖仓一体）数据源层数据服务API数据封装统一服务限流授权访问业务方自定义管理数据暴露管理实时订阅应用直连消息通知类流式数据高时效统一分析查询统一多数据源全层查询子模块层级与功能模块数据同步平台采集平台数据质量平台（质量管理）数据资产平台（资产管理）数据服务平台查询分析平台DI数字孪生数据开发平台任务调度平台数据权限管理平台承载系统15 汽车行业数字化转型白皮书 痛点2：技术平台敏捷性不足多数车企在转型过程中往往面临将“烟囱式”陈旧系统切换成更敏捷系统架构的挑战，具体痛点包括：业务场景与系统模块存在割裂：功能模块的规划与组织部门、业务场景均较难一一匹配，导致功能规划无法满足用户核心诉求或存在功能冗余、技术资源浪费等情况，系统较难快速迭代。业务中台与前端应用边界模糊：常见误区如敏态应用被纳入中台，导致后期迭代变更效率低，难以响应业务快速变化。新技术与现有架构规划难融合：常见误区如在建设数据湖的过程中，基础建设优先业务落地后，鉴于业务数据质量不佳、系统壁垒、接口问题等导致难以入湖，业务方仍只能使用传统的数据仓库支持业务分析，数据湖架构规划如同虚设。解决思路：从业务结构出发自上而下重新梳理数字化系统架构，围绕SPIG四大架构原则：“小前台”、“大平台”、“强后台”、“安全底线”：小前台SaaS：基于现有应用系统与触点的功能模块，匹配全生命周期业务核心场景，并标注对应的部门用户，形成最小化的、敏捷的前端应用小模块，最大化保证前端应用迭代效率。大平台PaaS：包括三大板块，支撑业务前台运作的业务中台以及数据中台，同时为了保障新技术与新业务的融合效率，进行容器化规划（如DevOps、应用商店等模块）。强后台IaaS：除了企业云服务的建设，亦需考虑边缘层的打造，如物联网、边缘数据计算、异构网关建设等。安全底线Governance：伴随车联网的发展，在传统物理安全、数据治理的基础上亦需强化车云数据的安全与可获取性。10资料来源：案头研究；罗兰贝格10 敏捷化数字化整体架构安全管理安全运营数据安全车联网安全物理安全基础安全工控安全安全体系强后台大平台小前台基础层边缘层IoT&边缘层数据计算&链接&异构网关平台层应用层PAASIAASSAASEDGE通讯协议及数据解析接入源配置边缘计算数据异构处理标识解析(IPV6)流量监控数据开发数据服务数据报表仪表盘BI报告智能决策与大数据分析平台数据中台容器PAAS公共组件运维监控AI应用/分析决策舆情分析质量预测用户画像决策智能AI能力引擎AI开发平台算法库：神经网络、PLC/PAC控制器物联网设备CNC控制器工业设备机器人电表电气设备安全设备用户中心IOTMOM中心精准营销智能制造采购协同智慧物流产销协同研发协同购车appMOMEMSEMAAR评车研发质量SRMTMSLESOMS业务中台4G/5G、RTLS、UWB、NB-IoT、LoRa、Internet、Wi-Fi 容器DevOps数据湖数据治理元数据区块链消息推送数据底座APaaS应用商店专有云华为云阿里云16 汽车行业数字化转型白皮书3 数字化创新实践与解决方案 基于罗兰贝格SBOT数字化转型方法论，车企在数字化进程中可更系统化地诊断现状与痛点，但数字化的发展仅凭自上而下地战略梳理仍然不够。诚如前文提及，数字化变革亦是企业“创造力、想象力大比拼”，如何挖掘更为深刻、全面的业务需求？如何利用前瞻的高新技术？如何实现单一的场景化数字实践复制并全面铺开？在此我们通过数字化创新实践案例“抛砖引玉”，为车企带来更多数字化解决方案的想象空间。a)线索精益运营方案面对线索沉淀及培育转化难的痛点，线索精益运营将在打通跨触点线索数据的基础上，围绕“在正确的时间将合适的信息通过合适的渠道推送给精准的人群”这一理念制定解决方案，实现从公域到私域、线上到线下的线索全链路获取、培育转化及追踪。为实现以上目的，线索经益运营需满足以下车企业务诉求：线索收集及清洗标准定义：对接品牌公私域所有触点，并接入用户和车辆主数据，构建统一的One-ID体系；建立有效用户信息识别/清洗标准，并基于一方和三方数据，共同形成用户360度档案。用户意向分析及评级：能够通过不同类型用户，基于全旅程与品牌互动的行为，判定用户购买意向，能够通过智能分级体快速识别高意向线索。精准培育运营：能够依据不同场景，开发并管理日常运营用户的需求，联合内容平台等智能化触发运营动作，提升消费意愿。线索下发及追踪管理：基于线索智能分级，自动化下发线索，并提供精准培育举措，及时跟进线索触发后状态，统一管理并迭代智能培育举措有效性，进一步提升线索转化率。11资料来源：罗兰贝格11 线索运营闭环迭代线索评级模型及运营举措线索收集及清洗对接品牌公私域所有触点，接入用户和车辆主数据，构建统一的One-ID体系建立有效用户信息识别/清洗标准，并基于一方和三方数据，共同形成用户360度档案线索意向评级能够通过不同类型用户，延全旅程与品牌互动的行为，判定用户购买意向能够通过智能评级模型，快速识别高意向线索精准培育运营依据不同场景，开发并管理日常运营用户的需求联合内容平台等，智能化触发运营动作，提升消费意愿线索下发及追踪基于线索智能分级，自动化下发线索，并提供精准培育举措推荐及时跟进线索触发后状态，统一管理并迭代培育举措有效性，进一步提升转化率17 汽车行业数字化转型白皮书行业案例分享：多渠道数据整合，聚焦高潜线索挖掘传统的车企营销模式显然已无法满足新能源汽车的数字化营销需求，某中国自主品牌车企目前正面临这样的困局：传统触达方式单一且低效持续培育转化工具有限，转化效果无法精准跟踪等。罗兰贝格助力该自主品牌搭建全域线索运营平台，从五大举措切入，形成围绕用户全生命周期的线索运营闭环。举措一：2C全域触点全量用户数据整合清理聚焦该车企的C端触点，我们助力整合了110+的全渠道线索 在垂媒渠道方面，通过对接垂媒客服平台提升线索清洗质量；在新媒体渠道方面，与字节系深度合作，完成了抖音号、蓝V号和抖店等渠道的线索采集，还有快手、小红书、微博等主流新媒体；与此同时，还包含app、微信公众号、微信小程序、官微等多个私域触点。面向全量用户，我们整合了粉丝、KOC及KOL、潜客、战败、保客等，完善了手机号、车牌号、车架号、服务内容等用户360度的画像