2024汽车行业数字化转型白皮书

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 前言 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。 2汽车行业数字化转型白皮书 目录 Page41 82 173 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 1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 化实现：①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；②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；③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 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 01三大核心趋势驱动车企持续升级数字化转型 行业侧：数字化是御风之术 用户侧：数字化是必修之课 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 用户群体年轻化 90后购车群体占比>30% 用户意识多元化 Z世代带来个性化意识 用户需求精致化 车产品作为“第三生活空间” 用户决策理性化 多渠道的信息爆炸 品牌与用户关系变化 •卖方市场优势不复存在 数字化转型背景 “以用户为中心” •全行业大势所趋 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 数字化洞察用户需求 •复杂多元用户需求亟待解读 技术侧：数字化是磨刃之石 业务效率、精度提升 •“弯道超车”的高效工具 … 物联网 云计算/边缘计算 AI技术 关键趋势数字化转型需求 资料来源：案头研究；罗兰贝格 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 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