文：談擎說AI 作者：鄭開車

如今的數字化浪潮大有席卷各行各業之趨勢，在這番沖擊下，越來越多人也已經看到了大數據之于傳統制造業的巨大價值。

汽車作為現代工業皇冠上的明珠，又在近年來恰逢近能源轉型與智能化兩大風口，一度被視為夕陽產業的汽車行業，正在冉冉升起一輪新的數字化朝陽。

華為云中國區副總裁、云原生企業業務部部長潘捷，在日前的華為云“領跑汽車智能時代”高峰論壇上表示，“在新能源與智能化兩大汽車發展方向的牽引下，中國汽車產業想要實現由大變強，數字化轉型已經成為了車企迎接競爭新格局的必答題。”

如其所言，從研發到生產，再到后續的銷售與用戶體驗，云計算能為汽車行業帶來全生命周期的賦能變革，與之相同，汽車行業同樣能夠為云計算提供多樣且存在可觀價值的重要應用場景。

隨著近年來BAT等互聯網巨頭以及華為等云計算頭部玩家相繼押注，在這場數字化賦能汽車行業的宏大戰事里，汽車產業又能否成為云計算價值釋放的重要根據地？頗值得我們剖析一二。

研發生產端：數字孿生與Know-how閉環

作為最擅長“無限游戲”的互聯網大廠，BAT在幾年前已經開始相繼入局制造業，推出自己的云計算業務。早在17年，百度就首次推出了“AI質檢員”，隨后依托云計算能力延展出了更為多元的智能工業質檢解決方案，并推出了AI2B平臺。

作為電商和金融屬性拉滿的阿里，自2018年開始，從服裝工業入手，隨后基于自身云計算能力不斷擴大，相繼發布了ET工業大腦、SupET、飛龍、飛象工業互聯網平臺以及犀牛工廠等產品。

相較與前兩者聲量較弱的騰訊其實也不然，2018年，騰訊組建了新的事業群——云與智慧產業事業群（CSIG），近兩年，騰訊更是與富士康、三一重工等制造企業、北明軟件、東華軟件等軟件廠商深度合作推出了面向垂直行業的深度融合的解決方案。

為何巨頭們在近幾年紛紛涌向云計算賦能制造業的浪潮里？談擎說AI認為，數字化賦能制造業在過去幾年提速，存在多個驅動力加持：

一是5G網絡的發展蓬勃，落地化訴求開始顯現催化了制造業上云的天時；二是云計算頭部玩家快速發展，云計算之于制造業的潛在價值飛速增長帶來的地利；三是疫情催化下，傳統制造業受到創傷倒逼行業對傳統制造技術與方式的思考所帶來的人和。

在天時地利人和的承托下，云計算歷經幾年發展，早已不再是單純的點式線性，而是逐漸在面上拓開，正在從單一的算力，擴展到大數據、AI、物聯網、安全，并且與未來的制造業升級和中國經濟轉型綁在了一起。

云計算作為制造業升級的技術創新，正成為爭奪新一輪全球制造業主導權的關鍵。這股力量席卷到汽車產業上，首當其沖的研發上，云計算價值隨之凸顯。

汽車研發與數字孿生：

今年以來大火的數字孿生概念，正是起源于工業制造領域。在產品研發的過程中，數字孿生可以虛擬構建產品數字化模型，對其進行仿真測試和驗證，考慮到參數調整帶來的變化進行真實產品的“1：1”式模擬運作。

不難發現，對于汽車產業的研發作業而言，成熟的數字孿生技術能夠保證產品的可靠性和可用性，同時降低產品研發和制造的成本與風險，完美達到降本增效的目的。

也許會有人發問，數字孿生不就是一個降低實體研發成本的“模擬器”嗎？和云計算有什么關系？

其實不然，數字孿生通常是在云端進行，做數字孿生技術較為頭部的西門子，更是傾向于將數字孿生看作純粹的基于云的資產。

談擎說AI認為，想要實現數字孿生技術，絕不是在CAD上瘋狂建模就能搞定的，想要運行一個數字孿生，往往需要龐大的算力規模與算法彈性來支撐，這就是云計算對于數字孿生而言非常基礎且必要的作用。除此之外，數字孿生在工業互聯網、智能制造等層面都有著非常可觀的價值。

當前在天眼查上搜索“數字孿生”關鍵詞，相關的企業信息已經多達639條。

“數字孿生對制造業的價值是不言而喻的，但一個前提就是這是真正的研發全生命周期式的數字孿生”，一位不愿具名的云計算研發工程師劉暢（化名）向我們表示。

“雖然當前國內做（數字孿生）的公司增長很快，但賽道整體不算太熱，就導致很多公司都在投入較少的前端畫面上卷，瘋狂輸出科技感、精美感，但這其實是沒有太大價值的，潛心打磨精細化模型部分，沉下心去研究評估，才是更有價值的方向。”

由此看來，在汽車的研發環節用數字孿生技術賦能，當前對于BATH等戰略與資金雙向加持的云計算巨頭們而言，似乎是一片價值可觀的藍海。

生產環節的Know-how：

Ucloud創始人季昕華曾經有個說法，“云計算是技術，更是一套整體服務，做客戶服務不能像電商客服一樣只在線上喊‘親’，而是要像保姆一樣有銷售經理貼身待命，有售后工程師隨時接電話響應。”

微軟的納德拉負責Windows Azure業務的時候，同樣會定期飛往硅谷，詢問客戶有什么樣的需求，如何對業務進行改進。

事實上，無論是微軟還是Ucloud，其實都是在指向云計算落地的一個重要問題，即當前不少云計算技術的落地應用存在或多或少的行業層面割裂，這樣的割裂現象放在工業制造場景下會體現的更加明顯。

就比如在汽車的生產制造方面，盡管IT工程師在建模、部署等環節具備更為快速穩定的輸出能力，但無論是微軟還是Ucloud，亦或是近年來不斷發力的BATH，面對紛繁復雜的工業制造，想要讓技術流暢賦能生產，單依靠IT工程師并不是一個最優解，具體行業的know-how是一個繞不開的門檻。

這就意味著，在對現代工業進行數字化改造的過程中，落實到云計算上，know-how是現在BAT巨頭亟需解決的難題，俗話說，術業有專攻，讓IT工程師能夠隨時響應客戶的迭代需求，本質上就是在提高汽車工程師的生產效率，但溝通無疑是一個效率損耗的過程。

談擎說AI認為，工業制造的know-how具有一定門檻，當有know-how的汽車工程師具備獨立的建模分析能力，才能從根本上實現數據驅動的業務模式。

也因此，BATH作為在云計算上更有建樹的企業，通過降低制造業數字化的準入門檻，更快速標準化地賦能有know-how的汽車工程師，價值似乎是要大于不斷打磨IT工程師與制造業工程師之間的溝通效率。

銷售體驗端：點“數”成金與高精數據價值

從汽車的研發生產繼續向下游走去，銷售端與消費者的用車體驗，同樣是云計算價值在汽車產業鏈上釋放價值的高光所在。

銷售端的點“數”成金：

從消費者的購車到用車，往往會產生大量的數據信息，對于車企而言，這些數據如今越來越多的人稱其為“數據資產”，然而在以往，這些數據的價值時長得不到釋放。

談擎說AI認為，這主要是由于在數據從接收到歸納再到利用，這一整條價值釋放鏈路上，一直以來都存在著階段性的阻滯，這就導致在車企的銷售端，數據驅動的價值一直以來都無法形成閉環。

曾經囿于網聯技術不發達，數據的采集、儲存與歸納都不是易事，促使傳統車企的經銷模式高度成熟，如今誕生于數字化時代的以特斯拉為首的新勢力車企們，正是在用長在基因上的數字化、網聯化思維向傳統車企的行業銷售模式發起挑戰。

對于傳統車企而言，大行經銷模式無疑是與往日自身的戰略需求所適配的，在經銷模式里，傳統車企的首要任務是進行更多的汽車產品售賣，大量的售后事宜都是在由4S店進行打點，從而減輕在網聯化不發達年代里的業務壓力。

結果顯而易見，新勢力們更加青睞的直銷模式，有效彌補了傳統車企經銷模式所造成的數據與業務間錯位導致的數據資產損失。雖然新勢力們遠沒有傳統車企那般久經沙場，但不難發現，當前諸如蔚來這樣的新勢力品牌，已然高舉起了用戶運營的大旗。

當傳統車企用戶的購車用車數據分散割裂在了各處4S店，不僅是集成難度高，在這樣的行業模式導向下，也注定了傳統車企們存在思維上的固化。

具體來看，傳統車企更多業務導向在于賣車，但對消費者全生命周期數據的在意程度，遠沒有造車新勢力們高，在用戶運營的思維與經驗上存在天然短板，這就導致了在如今的數字化時代，即使數據的采集儲存不再是難事，傳統車企也普遍欠缺數據的歸納分析能力。

當前傳統車企在銷售端所面臨的大象轉身現狀，其實正是BATH云計算能力的放矢之地，值得一提的是，華為云在這一方面的優勢似乎更加突出，畢竟從極狐到賽力斯，再到阿維塔與AITO，當前華為的多款合作車已經出爐。

相較于BAT等互聯網巨頭，華為的云技術并不落后，而且其差異化優勢同樣明顯，即深耕多年的線下門店與零售經驗，其全球營銷和數字門店營銷經驗無疑會助力華為云打造差異化的競爭力壁壘。但目前華為幾款合作車的銷量成績仍不明朗，有待進一步觀察。

體驗端的高精度數據價值：

進一步來看用車數據，有人說，汽車是互聯網的最后一個風口，而如何讓路上的每一輛汽車都不再是孤島？正是擺在這一風口中央的問題之一。

隨著汽車的智能化逐步邁向深水區，在當前一眾企業的發力下，自動駕駛和智能座艙等技術正在蓬勃發展，致力于讓汽車告別“孤島”。

然而與此同時，談擎說AI認為，未來車企們的數據維護壓力也無疑會肉眼可見地呈指數級增長。這看起來似乎是一筆“數據負債”，但倘若能夠善加捕捉與利用，這筆“負債”也將會成為各個主機廠構筑核心競爭力壁壘的“數據資產”。

眾所周知，源源不斷的數據是自動駕駛技術進階、智能座艙千人千面個性化體驗的剛需保障，但這里的數據需要一個大前提，即高精度。

“汽車用戶端的高精數據其實有著非常大的價值，就比如做自動駕駛的一些相關方向，需要真實駕駛員的駕駛行為模型，再比如做事故判責等等非常有意義的未來汽車發展命題，都需要大量毫秒級的高精度數據。”自動駕駛測試工程師李彬（化名）向我們表示。

“盡管如今數據采集與儲存技術在不斷發展，成本一直在降低，但通過車聯網的方式進行數據采集，對于車企而言大部分數據只有做到高精度才有意義，還是需要付出巨大的流量成本與儲存成本。”

如其所言，如何讓智能汽車更快更好地進行智能化進階？解決數據高精度與高成本之間的矛盾，其實就是問題的本源之一。

具體來看，爆發式的數據增長，無異于給云端工程師出了一道大海撈針式的命題，如何保證數據的分析處理避免大海撈針，又能夠保證關鍵數據不流失？通過對有價值的高精度數據精準抓取來降本增效，這正是云計算的價值凸顯之處。

到云計算供應商層面，當前的華為云、阿里云、百度云，所歸屬母公司都已經與部分車企展開了相關合作，談擎說AI認為，當前對于BATH們而言，不斷擴大自身朋友圈，就意味著對自身的潛在數據池進行擴容，從而這把“云”的武器，才能真正蓄勢待發。

總的來看，從研發到生產，再到銷售與千人千面的實際駕乘體驗，汽車如今早已不再是一個純粹的通勤代步工具，越來越多科技力量集聚在了汽車賽道上。

那么再回到我們最初的問題，汽車產業能否成為云計算價值釋放的重要根據地？答案已經不言而喻，汽車行業所提供的全生命周期式落地場景，也已然成為未來云計算一個極具價值的溫床。

2022，云計算的力量將會在汽車行業引發多少量變甚至質變？我們拭目以待。

部分參考資料：

【1】論數字孿生的十大關系——企鵝號-知識自動化

【2】工業互聯網三大陣營的“競”與“合”——雷鋒網

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