汽車行業如何轉型

① 傳統汽配行業怎麼轉型

汽車工業經過一百多年的發展，已經形成了成熟的產品結構、生態體系以及運營體系，並向製造業輸出了大量的先進管理理念和人才。

近年來隨著技術集群的爆炸式發展，以及社會生態的快速變化，汽車行業電動化、互聯化、共享化、自動化的變革正在加速進行中。這個過程不但對汽車產品本身的技術結構產生了很多重大影響，也對汽車行業企業的現有運營方式與能力提出了挑戰。我們可以從嘗試以下六個維度來理解汽車行業所面臨的數字化轉型。

Elon Musk曾經做出關於自動駕駛汽車的預言：「我想它正在變得正常化。像電梯一樣。他們曾經有電梯操作員，但我們開發了一些簡單的電路使電梯剛好到達你所在的樓層，你只需要按下按鈕。沒有人需要操作電梯本身。汽車也將變成這樣。「自動駕駛技術隨著毫米波雷達、激光雷達、V2X等技術集群的快速發展已經取得了長足的進步。未來自動駕駛技術的應用和普及將對社會、經濟和汽車行業本身帶來重大變革。自動駕駛的推廣可能是漸進式的，將自動駕駛技術分步引入市場，也有可能是一次性的導入。目前自動駕駛技術仍然面臨一系列的法規問題，以及潛在的數據安全問題。但自動駕駛技術的大規模應用仍然是趨勢所在。中之傑在汽車製造行業擁有豐富的數字化轉型解決方案經驗。

自動駕駛技術的發展使很多原來汽車產業之外的技術公司進入到了汽車行業的核心領域，傳統汽車廠商的漸進式創新與新進入者的顛覆式創新正在發生競爭與融合。
同時，自動駕駛技術在運輸和物流領域的大規模應用會領先於乘用市場，目前已經有相當數量的商用車生產廠商和零部件製造商已經進入這個領域。

互聯的供應鏈和智能製造
優秀的供應鏈管理能力可以幫助汽車製造商更好的控製成本，而現在數字化技術的發展為汽車製造商在供應鏈管理領域持續進步創造了條件。過去，汽車製造商通過各種方法強化與供應商們的合作關系，但供應鏈的整體透明性仍然難以得到保證，而這一點正是影響供應鏈效率的關鍵因素之一。現在通過公有雲平台、物聯網等技術的應用，汽車製造商可以更好的與供應商進行協同，並通過對供應鏈的全局可視性對整個供應網路的運行做出更好的部署。中之傑在汽車製造行業擁有豐富的數字化轉型解決方案經驗。

汽車製造商在推廣智能製造方面一直處於領先地位，機器人、物聯網等技術很早就應用於汽車的生產線。目前，在激烈的市場競爭中，汽車製造商希望開放更多的配置選擇權給客戶，滿足客戶的個性化需求，這為汽車製造商的供應鏈和製造能力提出了挑戰，製造端的問題必須通過更加柔性的生產線，更快速更靈活的計劃體系和物流體系、以及產品研發端共同應對。同時一些領先的汽車製造商已經開始嘗試以動態的生產線取代固定流水線作業方式，人工智慧在其中將扮演重要的角色。3D列印技術也是未來製造技術的變革驅動者，其普及將帶來汽車製造與供應鏈協同體系的變革。

互聯的服務與維護
現有的汽車產品基本上都具備一定的自我診斷能力，並適時的向駕駛者提示故障或者是保養要求，目前感測器成本的下降以及車聯網技術的普及已經使車載診斷系統可以做出更多的判斷，並且通過車聯網把數據同步給汽車製造商。汽車製造商與客戶之間建立了直接聯系的紐帶，這對於汽車製造商維系與客戶的關系至關重要，同時傳統的經銷商渠道對客戶的影響力會隨之減弱。目前歐盟的平均乘用車使用年限大約在8.6年，而美國高達11.4年，中國也取消了非營運載客汽車的強制報廢規定，汽車的保有量將會持續增加，同時隨著汽車電子和軟體的比重增大，在使用過程中的軟體升級也將成為常態，同時機械類的維護和維修需求將會減弱，這一系列的變化將進一步削弱經銷商在售後端的盈利能力。
汽車製造商將在車輛的使用階段重新建立對客戶的影響力，通過軟體的升級和主動的服務計劃，降低消費者的車輛使用成本，避免意外故障帶來的損失。中之傑在汽車製造行業擁有豐富的數字化轉型解決方案經驗。

出行即服務
隨著滴滴等網約車平台的崛起，出行即服務的概念早已深入人心，在國外Uber、Lyft等公司也取得了巨大的成功，同時各種汽車分時租賃平台也正在發展，消費者購買汽車的意願正在受到影響。目前出行即服務的發展並未明顯影響到整車的銷量，但當無人駕駛技術成熟之後，占統治地位出行服務提供商極有可能會取得行業的主導權，而傳統的汽車製造商可能會淪為成本驅動的出行設備的製造商。目前主流的汽車製造商都看到了這一趨勢，例如豐田已經明確提出將從一家汽車公司轉型為一家移動出行公司，豐田的競爭對手也將轉變為Google、蘋果和Facebook 等科技類巨頭。

數據安全和保護
汽車行業已經逐步演進為數據驅動的行業，智能車輛收集關於駕駛員，目的地，路線，駕駛行為、車輛狀況等數據。同時，隨著V2X技術的發展和OTA的普及，車輛受到攻擊的可能性極大的增加。數據安全和保護已經收到了汽車製造商的高度重視，解決這一問題必須從法規、系統、應用、網路等維度的協同才可能見效，這需要政府、企業和學術界的共同努力，在潛在安全風險得到有效規避之前，自動駕駛等新技術的大規模應用會受到制約。