數字時代重塑汽車製造業

以雲計算、大數據、人工智能爲代表的數字技術帶來傳統汽車行業格局的鉅變。越來越多的傳統汽車製造廠商通過雲計算實現數字化協作創新,通過雲層之上的物聯網和人工智能打造數字化服務能力,提升汽車產銷效率和全球市場競爭力。

數字時代,以雲計算、大數據、物聯網、人工智能爲代表的數字技術迅速成爲汽車製造行業的生產新要素,在促進車聯網、自動駕駛、汽車移動服務快速普及的同時,還使得全球傳統汽車行業格局發生了翻天覆地的變化。麥肯錫指出,汽車行業面臨的數字化改變,將使整個汽車行業的規模從2015年的3.5萬億美元,增長到2030年的6.6萬億美元*。

汽車產業鏈的日益全球化,巨型汽車企業之間的大規模重組,促使汽車業成爲高度全球化的產業。在汽車全球化中,數字技術一直在重新定義汽車行業的製造流程,並支撐汽車製造業跨地域在全球構建高度一體化的企業供應鏈。同時物聯網、區塊鏈在汽車業的應用,正在加快汽車業向互聯化、智能化方向發展。在這一過程中,以數字化、智能化爲主要資源的新型汽車業,正快速與傳統汽車業進行融合。傳統汽車業的轉型升級,已經勢在必行。

傳統汽車業面臨的挑戰

在全球化、數字化和互聯化三大趨勢下,麥肯錫指出,傳統汽車業面臨以下四大挑戰:

成本壓力:模塊化系統的興起、新能源技術的涌現和環保要求的提升,在加快汽車業全球化佈局的同時,也給傳統汽車業帶來更高的研發和生產成本。此外,消費者的個性化需求,要求汽車製造從傳統的批量生產向個性化設計和生產轉變,這就給整個汽車生產、管理和運維帶來更多的成本壓力。

市場衍生:汽車市場的高度全球化,不僅帶來全球汽車生產能力的不斷上升,還帶來新型市場如網聯汽車、共享汽車、自動駕駛、汽車後服務等的興起。在這一過程中,傳統汽車企業要實現未來收入增長,就需要針對不同地域、不同個性化消費市場制定產品/服務差異化戰略,以提高自身業務衍生能力。

數字化需求:消費者對數字化生活方式(如數字娛樂、語音識別系統、導航地圖、3D可視化)以及對新穎創新服務(平臺化、共享化)的需求的不斷提升,促使傳統汽車企業對產品、服務和流程進行數字化改造,在重新定義用戶體驗的同時,將數字化服務作爲新的利潤空間。

汽車格局重構:汽車全球化的市場格局帶來產業鏈價值的再分配,汽車產業的重心從製造向服務轉移。同時數字化、網絡化和平臺化對傳統汽車產業鏈的滲透,促發了基於新技術的全新的汽車產業。傳統的汽車企業,爲了應對基於數字化、平臺化的新型汽車產業的衝擊,迫切需要進行跨界融合,或者基於平臺化提升自身的數字化創新能力,以贏得新的競爭優勢。

中國汽車業的機遇和挑戰

汽車製造業的全球化、數字化和互聯化,也一直推動着中國汽車行業的快速發展。中國汽車產業因爲規模效益顯著、產業鏈條長,一直都是我國製造業快速發展的支柱產業。在新一輪科技革命和產業變革的推動下,我國汽車正在加快向互聯化、智能化方向演進,以促進供給側結構性改革和汽車產業的轉型升級。2019年兩會政府工作報告明確提出拓展“智能+”,爲製造業轉型升級賦能。這對於我國傳統汽車製造業的改造升級帶來了巨大推動力。

通過全球化進行產品和技術輸出:全球化的推動、汽車消費結構的變化、出行服務的新格局,以及國家對汽車業的多項刺激措施,未來中國汽車行業將面臨全面開放的局面,這爲中國汽車產業提供了通過全球化進行產品和技術輸出的機會。在這一過程中,中國傳統的汽車製造企業如何藉助汽車產業的全球化發展契機,充分利用國家戰略和機遇,調整自身的全球化戰略佈局,整合全球優勢要素,是中國汽車企業真正“走出去”,對全球汽車市場進行產品和技術輸出的關鍵 。

數字化帶來新的業務增長點:數字化帶來了汽車行業新的業務模式和新的市場細分(例如用戶體驗的數字化、移動出行等)。對於傳統汽車企業而言,需要藉助數字化浪潮,將雲計算、物聯網、人工智能等技術作爲新的生產驅動力,快速打造全新的數字化生產模式和業務模式,從而爲業務提供新的增長點。

互聯網、智能化加速業內競爭:隨着新興技術不斷融入到汽車工業領域,用戶的個性化需求不斷提升且多樣化,這導致越來越多的新興造車企業 “跨入”傳統汽車市場,並逐漸改變整個汽車工業的生態。例如,AI+汽車,帶動汽車AI高科技知識經濟產業和新興零部件產業的大發展。基於此,傳統汽車企業必須加大對物聯網、人工智能等新技術的投入,通過與創新技術的融合,實現產品、供應和業務模式創新,以繼續保持市場競爭力。

AWS助力汽車製造業實現轉型升級

不論是傳統汽車製造企業,還是跨界進入汽車行業的科技企業,以及新興的跨入汽車行業的造車企業,都能夠通過部署AWS廣泛的服務,在汽車產業價值鏈的每一個環節進行產品和服務的創新,在提升業務創新能力的同時,實現產業轉型和升級。

AWS聯網汽車解決方案:AWS 通過雲計算平臺提供聯網汽車解決方案。藉助覆蓋全球的全面的AWS服務,AWS聯網汽車解決方案能夠在全球範圍內收集、處理、分析和響應車輛數據。通過聯網數據,客戶能夠快速採取相應應對措施,實現個性化、直觀、智能而安全的交互,打造創新的聯網體驗,同時降低連接成本。

自動駕駛:AWS 提供全套服務,支持高級駕駛員輔助系統,以及汽車自動駕駛的開發和部署。AWS高性能計算和存儲容量,讓用戶可以採集、接收、存儲和分析自動駕駛車輛的數據,爲自動駕駛車輛的全面開發提供有力支持。AWS支持多個先進的深度學習框架,包括Apache MXNet、TensorFlow 和 PyTorch 等,以加速客戶進行算法訓練和測試速度。此外,AWS Greengrass 提供的邊緣計算及機器學習推理功能,可以實時處理車輛中的本地規則和事件,同時最大限度降低向雲傳輸數據的成本。

數字化客戶互動:在數字化營銷環節,AWS 提供可擴展的自動化解決方案,在實現營銷平臺現代化的同時,通過各種渠道提供個性化、智能化、高品質、全方位的交互式汽車消費體驗,例如:智能點播內容、智能 AI 會話代理、智能GPS定位等。此外,AWS機器學習產品還能夠用來進行客戶行爲預測,從而爲汽車行業的下一步決策提供洞見。

在全球汽車產業格局重塑過程中,不論是傳統的全球領先的汽車製造商寶馬、奧迪、豐田等,還是優步、Lyft等網約車服務平臺,都已經或正在使用豐富的AWS服務。不僅加快了傳統汽車公司數字轉型速度,提高了汽車附加值,還助力類似Lyft企業通過數字化和智能化的服務在短短几年成爲“獨角獸”,爲通過大數據和人工智能持續優化用戶體驗和服務奠定基礎。

*數據來源,McKinsey“Automotive revolution-perspective towards 2030 ” ,2016

發表評論
所有評論
還沒有人評論,想成為第一個評論的人麼? 請在上方評論欄輸入並且點擊發布.
相關文章