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共创出行新价值前言 中国已全面进入低碳高质量发展的新阶段。 “十四五” 时期， 加快数字化发展， 打造数字经济新优 势， 正在成为中国经济增长新引擎。 数字化转型是企业发展的必由之路。 伴随着数字化的加速变革， 中 国汽车产业也面临着前所未有的全价值链重构。 当下， 汽车产业数字化转型正进入攻坚期、 深水区， 转 型成功与否， 不仅关乎企业自身的生存与发展， 也将决定未来整个产业能否实现高质量发展。 经过四十多年的改革开放， 我国跃升为世界汽车产销第一大国， 汽车工业已成为国民经济重要的 支柱产业。 同时， 我国数字信息技术的突飞猛进， 使得发展智能网联汽车具备了技术和市场的双重优 势 。 我国大力投入发展智能网联汽车以来， 汽车产业已经在数字化的道路上进行了深入的探索： 稳扎 稳打的国产品牌通过转型实现弯道超车； 积淀厚重的跨国巨头持续深入开展本土化变革； 一大批造车 新势力则依托原生的数字化基因， 在国内市场异军突起， 有些甚至在国际市场上打开一片新天地。 我们看到， 在汽车产业快步推进数字化的过程中， 互联网科技企业深度参与。 腾讯以车企数字化 助手为自身定位 ， 整合AI、 云、 大数据、 消费者连接等能力 ， 致力于以数字链打通汽车全产业链各环节 ， 挖掘数据要素价值 ， 积极推动生态共建 ， 为产业升级、 用户服务创造新的价值。 产业变革的动力是技术进步， 而技术进步的源泉是人类对美好生活的向往。 让用户的交通出行更 加安全舒适、 让汽车产品和服务的效率更优、 体验更好， 环保可持续性更高， 理应是汽车产业数字化转 型的初心所在。 腾讯积极参与产业生态共建， 持续以数字化技术赋能汽车产业转型升级， 旨在通过加快云计算、 大数据、 AI等创新技术的应用， 构建智慧出行的基础设施， 助推汽车产业全链路的进化， 努力提升全生 命周期服务体验。 本报告基于腾讯参与汽车产业智慧化共建的实践和思考， 对汽车产业数字化转型攻坚期产业融 合发展的路径和着力点进行深入分析， 力图为智慧出行的未来发展寻找助推力， 锚定方向标目录 Contents 02 03 04 第一章 百年之变：汽车产业的三重变革 01 1.1 产品形态之变绿色化和智能化的新物种 1.2 用户需求之变Z世代和 “她” 经济崛起为代表的新消费 1.3 产业价值之变移动数字生活的新空间 38 39 40 第三章 开放生态：携手共创出行产业新价值 37 第四章 总结展望：全面拥抱数字化方能赢得未来 41 3.1 数字化生态矩阵 3.2 开放的生态体系 3.3 合作共创的平台 08 18 21 第二章 转型路径：“以人为中心”实现全产业链与用户全生命周期数字化转型 05 2.1 研发与设计数字化 2.2 生产与供应链数字化 2.3 营销与服务数字化 25 27 34 2.4 企业治理数字化 2.5 安全防护一体化 2.6 基础云服务百年之变： 汽车产业的三重变革 第一章 汽车产业正在从传统工业时代向数字时代迈进，从机械化向以电动化、网联化、智能化和 共享化为代表的“新四化”演进。抢抓机遇，勇立潮头，数字化转型不再是汽车行业的“可选 项”，而是“必选项”，更是“最优解”。 当下，汽车产业正经历着百年未有之大变革，具体表现在产品形态之变、用户需求之变和 产业价值之变这三重转变产品形态之变绿色化和智能化的新物种 汽车产品形态正在经历一场重大变革。 从机械体系到电动体系， 从人工操控到自动驾驶， 从封闭 系统到智能网联， 从硬件为主到软硬结合凡此种种， 表明汽车已经从传统工业品扩展为绿色、 智 能和可进化的超级移动终端。 “双碳目标” 下， 新能源汽车迎来发展新机遇， 2021全国上半年产销量均同比增长2倍。 越来越多的 传统车企、 造车新势力和跨界玩家涌入智能汽车赛道。 与此同时， 自动驾驶开始从试点示范阶段走向 商业化运营探索阶段， 必将开启更大的想象空间。 根据国家 智能汽车创新发展战略 规划,到2025年， 有条件自动驾驶汽车将达到规模化生产， 高度自动驾驶汽车将实现在特定环境下市场化应用。 为顺应绿色化和智能化整合发展的趋势， 车企纷纷开启从研发设计、 生产制造到营销服务的全流 程革新。 新能源汽车将替代过去以化石能源为核心的动力和机械体系， 推进绿色制造成为车企攻坚 “双碳目标” 的有力抓手。 未来， 软件+算力渐成汽车的核心竞争力。 智能化变革将进一步提升软件在汽车价值中的占比， 从 而重塑用户驾乘体验。 软件升级赋予了汽车自主学习和自我进化的能力， 汽车的研发创新要提高软硬 件结合的能力。 研发数字化转型势在必行， 数据驱动下的数字孪生、 模拟仿真、 高性能计算等平台建设 正在成为车企的必修课。 1.1 产品形态之变绿色化和智能化的新物种用户需求之变Z世代和“她”经济崛起为代表的新消费 一百年前， “汽车大王” 亨利福特如是说： “无论顾客需要什么类型的车， 我们只提供黑色T型车。 ” 但如今， “以用户为中心” “用户定义汽车” 已成为车企的基本战略方向。 Z世代年轻消费者正在成为首次购车主力军， 他们不仅依赖于短视频、 小程序、 线上直播、 网络媒 体等渠道了解爱车， 更看重朋友圈等私域流量懂车达人的推荐， 也倾向于线上购车。 选择车型和品牌时， 性价比不再是唯一考虑因素， 而是基于热爱等情感因素 “用脚投票” 。 与众不 同、 个性化、 时尚化的车辆造型设计， 汽车与热门IP的联动， 更能赢得年轻消费者青睐。 随着 “她” 经济 的强势崛起， 女性的汽车消费潜力持续释放， 除了舒适性、 动力性、 操控性等指标， 她们对汽车颜值和 安全性怀有更多期待。 无论是对线上渠道的偏爱， 抑或是对个性化和定制化产品的追求， 还是对车企优质服务的期望， 无一不彰显数字化用户消费升级的新需求。 洞悉新需求， 要求车企打通公域和私域流量， 深耕直连用 户的数字化营销触点， 重塑与消费者的互动关系； 满足新需求， 则要求车企打造协同柔性的数字化供 应链， 做好智能制造转型， 拥抱C2M， 全程参与用户选车、 购车和用车整个流程， 开启数字营销的创新 之旅。 1.2 用户需求之变Z世代和“她”经济崛起为代表的新消费产业价值之变移动数字生活的新空间 汽车从一个连接物理地点的交通工具， 已经进化为连接人与社会生活的智慧移动空间。 相应地， 汽车产业价值链则从研产供销环节向售后服务、 金融保险等衍生业务、 出行即服务和生活服务不断拓 展。 汽车产业 “微笑曲线” 的价值重心正加速由生产制造向研发设计和汽车后市场服务这两端转移。 根据德勤的研究， 到2025年， 汽车后市场将占全价值链的55%。 这将进一步改变车企和用户的关系， 即 双方从简单的买卖关系渐渐演变为用车全流程的互动合作关系。 车企不单要造好车， 还要做好用户体 验， 提供全生命周期的贴心服务。 通过数字化手段和用户形成连接， 真正了解用户。 汽车数字移动空间的新属性也在重构车企与消费者之间的信任关系， 让用户出行更安全更安心。 随着汽车智能化程度的不断提高， 在主动安全和被动安全基础上， 汽车安全被赋予了更多新内涵， 信 息安全、 数据安全、 应用程序安全和网络安全越来越多地融入汽车产业全链路的各个环节。 我们认为， 在产品形态、 用户需求和产业价值这三大演变趋势下 ， 如能率先主动拥抱数字化未来 ， 创新组织管理和协同模式 ， 加强跨行业生态合作 ， 这样的先行者必将赢得长期的竞争优势。 1.3 产业价值之变移动数字生活的新空间转型路径： “以人为中心”实现全产业链 与用户全生命周期数字化转型 第二章转型路径：“以人为中心” 实现全产业链与用户全生命周期数字化转型 汽车行业数字化经过若干年实践， 已经形成了较为成熟的转型战略， 并取得了一定成果。 车企数 字化战略一般包括重构IT技术底座， 积累及构建与之匹配的组织能力， 并在此基础上进行围绕业务的 数字化转型尝试， 最终希望实现数字化的管理、 决策和商业模式。 车企过去几年的实践和探索， 大多是围绕构建和完善数字化底座展开的， 我们称之为数字化转型 的第一阶段， 如车企自建IDC或者混合云。 若要实现更高效的企业运营体系， 更高效的运转， 就应紧密 围绕关键业务板块， 基于强大的数字化底座， 构建可生长的业务模式， 我们称之为第二阶段。 在此基础 上， 车企最终得以实现 “以人为中心” 的数字化转型目标。 过去汽车产业链发展中， 往往各个业务板块 的数字化程度不一。 而数字化程度不一， 彼此之间则不易连通。 “以人为中心” 的数字化升级， 是从用户 视角看待完整的产品和服务供给链条。 汽车企业数字化转型战略版图 汽车企业数字化转型关键步骤转型路径：“以人为中心”实现全产业链与用户全生命周期数字化转型 行业变革的核心在于为用户提供新产品和新服务， 创造新价值。 “以人为中心” 的数字化， 意味着 从产品定义、 生产制造、 数字营销， 再到用车服务等全流程各环节， 一切由用户来定义， 由此催生出全 新的商业模式。 我们认为， 数字化业务与数字化基建须相辅相成、 协同发力， 方能确保数字化转型落地见效、 行稳 致远。 数字化业务强调数字化应紧紧围绕车企业务来开展和推进， 构建起打通研发、 设计、 生产、 制造、 销售、 售后全链路的数字化解决方案和应用体系， 为用户提供全域触达、 服务闭环的全周期数字化服 务。 同时， 汽车产业应夯实新一代的数字化基建， 包括高效稳定的基础云、 一体化的安全防护和精益 化的企业治理， 构建一条数字通路， 发挥数据要素价值， 深挖数字护城河。 数字化基建对车业全链路和 用户服务全周期的有力支撑和深度融合， 将直击产业链各业务数字化进程不一且较为孤立的痛点， 为 车企引入互联网的成熟模式， 打破各环节之间的壁垒， 打通全链路的服务触点和数据， 以强大的产品 和服务供给能力， 满足用户所有环节的需求。 我们还应看到， 数字化转型并非一蹴而就， 企业需要创建和维护好生态圈， 并依托生态合作， 打通 与上游供应链企业的数字业务连接， 构建车企、 经销商、 服务商和用户之间的服务连接， 打造可扩展的 数字化体系。 这也有利于汽车产业各类企业整合广泛而分散的数据资产， 通过精准匹配， 启动敏捷改 进， 形成由数据驱动的业务组合， 建立自身的数字化护城河， 强化核心竞争力。 基于此， 腾讯智慧出行解决方案依托腾讯云优势 ， 坚持以车企的业务为导向 ， 构建符合汽车产业 转型需求的数字化基建 ， 聚焦汽车全产业链与用户全生命周期服务的数字化 ， 助力车企实现 “以人为 中心” 的数字化转型。 同时 ， 腾讯能够确保生态对接的顺畅高效 ， 数字化方案的可生长和可扩展。 腾讯智慧出行汽车产业数字化转型解决方案框架图 下文我们从汽车产业全链路各环节出发， 具体展示腾讯解决方案在包括研发与设计、 生产与供应 链、 营销与服务、 企业治理、 安全防护和基础云等领域的数字化升级实践研发与设计数字化 2.1 研发与设计数字化 由于新车研发周期的大幅缩短， 智能网联功能的不断升级， 产品定义和研发实施的新需求和新技 术的快速涌现， 车企的研发数字化转型呼之欲出。 在激烈的市场竞争下， 新车的研发周期由过去的57 年有效缩短至23年， 这对行业的整体研发能力提出了较大挑战。 首先， 数字孪生赋能下的汽车全生命周期管理大大提升了数据复杂程度， 例如虚拟工程对应的计 算复杂度每5年会增长100倍。 车企亟需高性能、 高弹性的存储和计算能力来进行大批量的CAE仿真。 其次， 自动驾驶产生的海量数据 （每辆测试车每天就会生成超过1TB的数据量） 需要专业化存储方案。 海量数据也会带来海量自动标注、 仿真和评测等一系列挑战， 必须投入大量的人力和时间， 才能完成 量产级自动驾驶功能的开发。 最后， 为满足用户对智能网联产品的需求， 车企须研发出自主可控且可 拓展的智能网联平台， 并根据场景支持混合云部署及组件化应用。 行业背景与挑战 腾讯以其高性能、 高弹性、 低成本及生态丰富的解决方案， 切实助力企业推进研发数字化， 加快自 主可控的自动驾驶和智能网联等数字化产品的研发。 腾讯的HPC （高性能计算） 配有丰富的高性能资 源池， 可适配不同类型的CAE软件， 提供如运用自动驾驶云有机整合数据储存、 数据管理、 数据标注、 模 拟仿真、 仿真评测和算法迭代等多项功能。 车企可以开箱即用， 按需投入， 这样既降低了自动驾驶研发 的资源投入， 又提升了整个团队的研发效率。 基于多年在云端高性能计算领域的拓展实践， 尤其是市场需求分析和技术软硬件方面的研发实 战经验， 今年腾讯受邀参与了由中国信通院牵头的高性能计算云领域首部白皮书 高性能计算云 （HPC Cloud） 白皮书 的编撰工作， 为进一步加快推进汽车产业的规范化发展贡献力量。 腾讯研发数字化方案研发与设计数字化 腾讯HPC仿真云架构图 近几年汽车行业发生了翻天覆地的变化， 传统车企纷纷转型， 新势力异军突起， 越来越多的车型 应运而生。 优质车型通常需要进行大量的CAE仿真模拟测试， 根据行业趋势观察， 近5年来， 随着中国 CAE行业市场规模持续稳定增长， CAE软件辅助车企研发生产的重要性日益凸显。 随之而来的HPC集群资源需求每年都在成倍增加， 车企选择自建HPC集群已经无法满足今天市 场对研发制造的需求， 大规模和突发性成为经常和必须要面对的情况。 随着云计算的普及， 近一两年 CAE借助云计算服务快速上云， 利用公有云每年最新算力机型， 弹性的利用模式， 用户可以实现上传计 算文件、 选择求解器、 确定配置参数等操作。 目前， 利用云计算平台进行数值仿真以辅助产品设计分 析， 已是越来越常见。 2.1.1 传统仿真HPC 行业背景与挑战 腾讯云目前提供最新的 Intel Ice Lake/AMD EPYC处理器， 主频提升至3.4GHz， 最新一代的RoCE V2 100G的RDMA网络， 微秒级延时， 国内10w+CPU并发资源池， 价格低至0.01元/核/小时， 性价比极 高。 同时提供A100/A10GPU资源池， 并配合上至100GB/s吞吐的并行文件系统， 可以满足不同类型的 CAE软件需求。 腾讯HPC方案： 弹性、 低成本、 灵活的强劲算力助力车企加快车型研发研发与设计数字化 自动驾驶是汽车产业与人工智能、 物联网、 高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物， 是当 前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向， 已成为各国争抢的战略制高点。 纵观自 动驾驶国内外整体发展情况， 美德引领自动驾驶产业发展大潮， 日韩迅速觉醒， 我国呈追赶态势。 具体 而言， 我国自动驾驶呈现出以下几个趋势： 以尽快商用为目标 ， 加快推进路面测试和法规出台 工信部2016年在上海开展上海智能网联汽车试点示范； 在浙江、 北京河北、 重庆、 吉林、 湖北等地开 展 “基于宽带移动互联网的智能汽车、 智慧交通应用示范” ， 推进自动驾驶测试工作。 以网联汽车为方向 ， 推动系统研发和通信标准统一 从目前产业趋势来看， 多数企业采取了网联汽车的发展路径， 加快芯片处理能力、 自动驾驶认知系统研 发， 推动统一车辆通信标准的出台。 车联网标准体系也在逐步完善， 对于智能网联汽车发展至关重要。 以创新业态为引领 ， 互联网企业成为重要驱动力量 互联网企业天生具有业务创新和发展的基因， 目前也纷纷涉足自动驾驶行业， 成为行业重要的驱动力量。 2.1.2 自动驾驶云平台 行业背景和挑战 腾讯与长安全球研发中心在碰撞、 NVH、 多体、 流体、 燃烧以及电磁仿真等数个领域已有多年合 作， 每年都为长安提供最新一代算力的迭代， 单机突破百核， 网络架构全面迭代至最新RoCE V2， 微秒 延时， 性价比完全媲美传统InniBand网络， 为长安汽车的研发持续提供IT架构创新， 整车质量经受住 了严峻的市场考验， 销量一路走高。 与腾讯合作HPC项目， 长安汽车获得了四大增量价值： 获得每年最新最强算力的支持， 省去对历史自建HPC机型及时更新换代等诸多问题的担忧； 获得多样性， 腾讯云在不同场景对不同CAE软件都做过充分的适配， 多种型号资源可满足长安汽 车多样化需求； 获得弹性的HPC资源， 云上储备了大量的多类HPC计算和存储资源池， 随时可为长安汽车的研发 制造提供助力； 获得性价比优势， 可根据业务需求采用包年包月， 按量计费， 竞价等多种灵活多样的计费模式。 案例1：长安汽车HPC项目研发与设计数字化 同时， 许多企业在自动驾驶研发这一领域面临以下难题： 短期内， 对自动驾驶流程的认知有限， 自动驾驶的研发链路和架构规划需要咨询服务； 现有的自动驾驶研发流程比较割裂， 不够集中， 自动化程度不高， 效率低； 现有的仿真效率不够， 迫切需要云仿真提高效率， 加快研发节奏； 数据存储成本高， 仿真软件采购成本高； 对数据合规的理解与风险把控不足。 工欲善其事， 必先利其器。 腾讯自动驾驶云平台以数据为核心， 专注于为自动驾驶技术研发提供 全链路服务。 平台除提供腾讯自研能力与服务， 还广泛集成、 聚合行业内的优秀解决方案， 有效串联起 从数据采集、 存储、 标注， 到感知算法训练、 仿真与评测， 再到量产数据回传、 数据运营等自动驾驶研发 的全链路、 全生命周期的方方面面。 腾讯自动驾驶云平台方案： 打通自驾研发全链路 ， 大幅提高研发效率研发与设计数字化 合作概述 自动驾驶云平台具备五大关键能力： 高效的数据管理： 高效数据检索管理， PB级数据秒级检索， 数据筛选， CornerCase数据集构建时 间成本降低80%， 完善的标签化体系， 辅助数据检索， 提高数据检索效率； 自动化数据标注： 依托腾讯旗下专注于视觉AI技术研究的腾讯优图实验室平台， 集成基于图像和 点云的自动化标注能力， 标注自动化率高达90%； 高度自动化的场景构建： 包括自动化的场景挖掘， 分钟级的场景构建， 贴近真实的场景还原以及 全面支持OpenX的兼容性； 高性能存储平台： 腾讯自研专有云Ozone+星星海软硬一体化平台， 相比HDFS节省内存40%+， Rename/Delete性能提升100倍， 轻松实现千万级海量小文件高效管理； 强大的云计算调度平台： 确保自动驾驶研发各环节的高效运行。 某国际头部科技公司自动驾驶全线解决方案提供商与腾讯共创AI基础设施平台， 包括数据管理、 工作流管理、 模型管理、 标注管理以及高精地图制作更新。 该平台主要服务于车企L3及以上自动驾驶 功能的研发。 为了使旗下的自动驾驶汽车软件功能适应中国独特的道路特征， 并且符合中国的数据法规， 该科 技公司携手腾讯共同打造自动驾驶云平台， 为自动驾驶研发夯实基础。 一期项目规划10PB数据容量， 后期将扩展至80PB或更多， 一期项目已于2021年10月建成。 第一个用例是基于中国数据的感知算法 开发， 未来的用例将包括但不限于自动驾驶算法测试、 验证、 硬件在环仿真、 模拟、 为生产启用映射服 务等多个领域。 预期合作成果 确保自动驾驶研发过程符合合规要求， 避免法律风险； 数据管理平台将使数据的使用更加便捷、 高效； 敏捷开发平台将有效缩短自动驾驶研发的周期； 灵活的基础平台将支持从自动驾驶算法研发到仿真测试等多环节的应用； 统一帐号、 统一认证和统一授权平台， 将提升系统整体的管理和使用效率。 案例2：某国际头部科技公司创建自动驾驶云平台研发与设计数字化 腾讯智能网联平台方案 经过几年发展， 智能网联平台已经成为车企数字化转型必备的基础设施。 但由于封闭和功能性的 定位， 目前的智能网联平台面临着主动权不可控及生态服务接入效率低等问题， 同时平台可扩展性也 无法满足智能车云端的大数据存储及运算需求。 因此， 构建一套自主可控， 能连接和运营用户， 同时兼 具可扩展性和安全性的智能网联平台， 已经成为广大车企的普遍诉求。 2.1.3 智能网联平台 行业背景与挑战 基于行业需求， 依托在云服务、 IoT、 生态服务等领域的优势能力， 结合自身丰富的行业实践经验， 腾讯构建了智能网联平台方案， 通过灵活的用云模式 （支持公有云、 私有云或者混合云） 、 网联组件可 插拔， 解决了传统智能网联平台必须整体部署的问题， 有效支持整套部署或组件化应用。 为满足数据安全合规及新能源监控等智能网联的需求， 腾讯也进行了平台化、 流程化和模块化的 设计， 助力车企快速合规和新能源过检。 同时， 平台整体支持包括腾讯系统开放生态的融合， 协助车企 构建自主可控的新一代智能网联平台。 本着推动行业开放和共创的原则， 腾讯智能网联平台准备推出开源计划， 将基础智能网联组件开 源， 希望以此推动整个智能网联平台的平台和数据自主可控、 成本降低及更大的开放生态融合。 腾讯智能网联平台方案： 助力车企构建自主可控的新一代智能网联平台研发与设计数字化 案例3：广汽集团智能网联云平台项目 贯穿业务流程的智能网联平台 从车辆全生命周期角度看， 智能网联平台虽在研发阶段就应进行设计， 但要考虑车辆在生产前后 及售前售后过程中系统及业务和运营的融合。 因此在研发阶段就需要以用户为中心， 建立贯穿业务流 程和系统的智能网联平台。 合作概述 广汽携手腾讯打造云生态平台， 以智网中心平台和车联服务平台的双平台混合云方案建设广汽 智能网联云平台。 智网中心平台以服务车厂为基础， 以大数据、 高并发、 微服务做技术支撑， 打造广汽 企业专属云平台； 车联服务平台以用户为中心， 集成车联网和互联网生态资源， 以平台为基石构建人、 车、 生活无缝衔接的生态圈， 为客户提供优质体验服务， 支撑面向C端业务的车联网应用和互联网营销 业务。 通过向客户提供最优质的车联网服务体验， 最直接最有效的沟通互动渠道， 建立起与客户的高频 联结， 增加客户黏性， 促进未来新的营销及服务业态的形成， 提高用户愉悦度， 最终为客户创造价值。 合作成果 该平台于2019年6月上线， 助力广汽为数十万车主提供服务 平台基于联网车辆数和云端运算需求的增加实现弹性扩容， 有效支撑业务发展， 加强资源的精细 化管理能力， 提升资源的使用效率； 平台有效提升了生态服务接入效率， 通过持续引入优质生态服务， 显著改善了广大车主的用车体验； 平台具备业内领先的混合云架构， 兼顾安全性与开放性， 有效支撑广汽的智能化和电动化业务的 发展， 切实保障云端安全。研发与设计数字化 随着数字化转型的持续深化， 车企的数字化部门承受着IT研发运维等多重压力。 在系统研发方面， 随着传统研发模式向互联网模式转型， 业务快速推广， 且迭代频频， 这就要求研发过程更敏捷高效， 质 量管理更透明可控， 部署上线更精细可靠。 在技术架构方面， 微服务、 服务网格、 云原生、 大数据、 人工 智能、 混合多云等新技术架构， 已全面渗透行业IT技术栈， 并在多家车企落地， 这就要求技术支撑体系 向新技术快速演化升级。 在IT运维和运营方面， 随着业务从ToB为主向ToC转型， 系统SLA越来越高， IT 资源规模不断扩大、 种类不断增多， 这就要求运维服务更自动化智能化， 而随着IT成本的不断增加， 企 业在资源的规划、 使用和管理上， 对全生命周期精细化运营提出了更高要求。 2.1.4 IT研发运维 行业背景与挑战 腾讯研发运维一体化解决方案 ， 赋能业务快速迭代平稳运营 腾讯蓝鲸研发运维解决方案示意图研发与设计数字化 腾讯云微搭一站式低代码平台示意图 腾讯蓝鲸研发运维解决方案， 通过一体化DevOps平台， 支撑产品研发、 测试及运维协同全生命周 期， 提供完备的数据度量能力， 赋能研发质量与效率提升。 蓝鲸能兼容支撑多种异构技术， 基于PaaS平 台架构， 技术可快速迭代演进， 满足持续变化的IT技术需求。 依托经过腾讯海量业务实践检验的平台 能力， 支撑海量资源一站式自动化运维； 通过灵活便捷的角色权限模型与流程编排引擎， 腾讯蓝鲸能 够适应车企复杂组织架构， 提供从自主到外包的多种运维服务模式； 得益于灵活的扩展与集成能力， 车企可根据不同业务领域的运维场景需求， 自主开发场景应用。 汽车行业数字化转型过程中， 在车联网、 数字营销、 出行服务等多个业务领域， 都需要构建软件系 统连接B端与C端， 沉淀数据资产， 进而以数据驱动业务， 实现技术和业务深度融合。 但车企自有研发技 术能力储备普遍不足， 产品研发与存量功能迭代较慢， 影响商业化进程； 采购外部标准产品则难以满 足企业个性化需求， 而完全通过外包定制， 又会出现成本高、 周期长、 质量难控等问题， 最终导致软件 开发生产力跟不上车企日益增长的业务需求。 2.1.5 低代码 行业背景与挑战 腾讯研发运维一体化解决方案 ， 赋能业务快速迭代平稳运营研发与设计数字化 腾讯云微搭一站式低代码平台， 将繁琐的底层架构和基础设施抽象化为图形界面， 通过行业化模 板、 拖放式组件和可视化配置快速构建多端应用 （小程序、 H5 应用、 Web 应用等） ， 满足营销活动、 销售 管理、 协同办公、 人力资源等多种场景； 免去了代码编写工作， 降低了开发工作的上手门槛， 经验较少 的开发人员， 甚至没有开发经验的业务分析师， 也能够快速构建满足业务需求的系统。 同时， 提供微信 专属的生态能力， 如小程序私有免鉴权链路、 视频号、 搜一搜流量接入等， 赋能车企小程序更好触达用 户。 此外， 以强大的腾讯云开发为底层支持， 实现云原生一体化， 无需关心底层运维， 底层服务高可用， 支持自动弹性扩缩， 最大限度地保障业务的稳定性、 安全性和高并发生产与供应链数字化 一方面， 购车群体的偏好正在发生变化， 汽车不再只是作为代步工具， 而是逐渐承担起家和办公 室之外 “第三空间 “的功能， 是车主彰显个性、 品位和格调的一种载体。 另一方面， 国家政策也在鼓励汽 车产业以协同柔性智能制造为目标， 实现订单、 设计、 制造与 “云数智一体化” 集成。 2021年2月工信部 印发 工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年) ， 鼓励汽车行业提升智能水平， 实现流程透明化 和生产柔性化。 车企推动生产数字化转型要应对一些普遍挑战： 第一， 如何将多渠道客户订单快速转化为工厂的 生产排期， 在最短的时间向用户交付产品。 第二， 大规模C2M生产如何通过对冲焊涂总车间中流程过 程的监控和干预， 确保每个环节产品的质量， 以及最终下线产品的质量。 2.2 生产与供应链数字化 行业背景与挑战 腾讯携手智能制造生态伙伴， 基于业界领先的大数据和人工智能能力， 赋能汽车行业对生产线的 自动化、 定制化、 节能化和柔性化升级， 通过产品设计、 研发试验、 生产管理、 供应链管理、 服务提升等 贯穿全链条的工业应用服务， 为汽车行业企业定制一站式智能化服务解决方案。 这一解决方案以 “1+N” 模式为离散制造型企业提供服务。 “1” 即统一云服务架构， 横向支撑B端企 业上下游整体供应链协同， 针对C端用户大规模定制需求， 提供闭环数字化体验； 纵向联动智能、 柔性 的工厂生产资源， 辅以完整的智能制造IoT平台架构， 与供应链端实现全闭环集成。 “N” 意味着通过N 种不同的产品服务组合支撑N种业务场景， 针对不同客户、 不同发展阶段和不同业务需求， 提供 “乐高 式” 产品模块自由组合服务， 做到即插即用、 即需即供。 腾讯C2M方案： 大数据+AI一体化解决方案赋能高质量柔性化生产生产与供应链数字化 值得一提的是， 该方案中的AI智能质检平台， 基于腾讯领先的图像AI技术和大数据处理平台的AI 检测能力， 可统一管理整个厂区的图像和视频设备。 该平台提供了all-in-one的AI算法编排自服务能 力， 能够使不同级别的用户， 通过拖拉拽的方式， 自助完成AI算法编排。 该质检可应用于汽车行业的多 个实际生产场景， 如外观质量检测和园区安全检测等。 腾讯汽车直连用户的生产一体化解决方案示意图生产与供应链数字化 腾讯联合广域铭岛共同研发了大规模柔性定制C2M套件， 利用工业互联网平台及新型智能制造 技术， 助力制造企业从订单到交付、 研发到生产的全价值链重构， 实现市场用户、 生产企业和供应链资 源的高度协作， 资源管理模式逐渐由原先的 “以产品为中心” 向 “以用户体验为中心” 转变， 从而助力企 业在未来产品和服务需求日益个性化的趋势下抢占先机。 该套件主要由 “MTO （Mind to Order） ” 、 “OTD （Order To Delivery） ” 和 “DTS （Deliver To Service ） ” 三大子系统构成。 其中， MTO的核心在于 “研销一体化” ， 通过社区用户运营， 让B端直接触达C端用户 需求， 实现 “用户定义产品” 的目标。 OTD则致力于通过订单工单具体任务转换 （APS） 、 采购协同以 及统一的物流数字运营平台， 实现柔性制造及供应链优化， 保证C端定制产品能在最短期限内交付客 户， 并通过MOM和QMS实现生产过程智能管理和产品全生命周期质量管理。 DTS为制造企业提供全方 位的产品售后使用数据采集和分析解决方案， 提升用户满意度， 开拓售后生态， 助力制造业在产业价 值链上前移， 赋能企业获得更大的市场空间。 案例4：广域铭岛工业云 大规模柔性定制C2M套件示意图营销与服务数字化 消费者习惯、 车企营销模式， 以及消费者与车企的交互方式正在发生深刻而不可逆转的改变， 汽 车营销数字化转型势在必行。 作为购车消费主力军， “Z世代” 更愿意在线上完成全流程购车。 根据波士 顿咨询与腾讯联合编写的汽车行业营销新洞察， 90%以上的 “Z世代” 消费者花费4小时以上的时间用 于线上购车方案比对， 且在4S店花费时间下降至30%40%。 车市寒冬下， 车企线索数量和质量呈现双降态势， 主机厂与经销商的商业合作面临多重博弈和挑 战。 车企亟需开展营销模式的数字化变革， 以期高效掌握更多一手客户资产。 另外， 消费者与车企的交 互方式从原先的车企单向宣传和输出， 向车企与消费者交互沟通转变， 营销模式的数字化转型将为沟 通闭环提供较高的信息传递效率， 以及全面的双方沟通场景。 2.3 营销与服务数字化 行业背景与挑战 因此， 汽车企业数字化营销亟待解决三大难题： 与用户不直连、 少触及： “不直连” 指与消费者触达不够， 导致营销触达的及时性和有效性大打折 扣； “少触及” 指在消费者选车、 购车、 用车的旅程中， 参与度不高、 主动性有限。 营销不精准： 车企营销粗放不精准， 营销渠道选择、 资源分配及运营手段与目标客群不匹配， 营销 投放结果难以衡量、 费效比低。 用户价值缺乏运营： 用户价值缺乏良好运营， 大部分传统车企仍无法脱离产品核心的营销模式， 没有在消费者购车用车全生命周期中做好用户运营， 使得客户价值无法充分被挖掘， 难以转化为车企 长期资产。 基于当前的汽车行业营销环境和转型的行业背景与挑战， 腾讯提出 “AR三次方” 互联网用户全生 命周期增长模型， 通过售前、 售中、 售后所涵盖的用户拉新、 激活、 留存、 转化、 传播和到店这六个关键 阶段拉通公私域流量， 并进行贯穿全体系的数字化平台建设， 实现以数据赋能销售运营。 腾讯营销数字化通过One ID体系拉通公私域流量， 构建用户生命周期全链路一体化体系。 售前整合数 字、 社交、 内容媒体公域流量， 售中和售后拉通官网官微、 App、 小程序、 官方商城等私域流量， 并以贯穿 全生命周期的One ID体系获得全域流量， 沉淀客户资产。 腾讯营销数字化方案： 拉通公私全域流量 ， 构建用户全生命周期营销运营体系营销与服务数字化 One ID 生命周期全链路一体化架构图 在One ID体系融合用户数据资产的坚实基础上， 腾讯营销数字化搭建了完善的数据赋能销售运营 架构， 用数据赋能以用户为中心的车企数字营销。 整个架构以CDP用户数据平台为核心价值， 基于企 业微信汽车行业版全链路信息获取和连接能力， 搭建数据驱动的私域营销运营模式。 通过数据反馈， 迭代优化用户运营策略， 提升用户体验， 实现精准高效的营销。 基于 （AR） 3 互联网用户增长模型的数据赋能销售运营架构营销与服务数字化 腾讯与上汽奥迪共创企业微信汽车行业版数字营销中台， 有效提升线索量、 转化率及订单数。 车 企营销数字化转型背景下， 三大核心问题浮出水面： 直销模式下如何精准触达用户;品牌如何直连消费 者， 进行私域营销与运营;如何应对未来复杂的IT情况。 腾讯与上汽奥迪解决方案逐一回应了以上问题： 首先， 直销模式下， 线上通过微信搜一搜、 视频号 运营、 朋友圈推广等广告和内容合作引流， 使用企业微信衔接公域流量， 将线下活动和车展等客户留 资， 通过企业微信直连跟踪， 实现用户精准触达； 其次， 腾讯深厚的互联网运营经验可帮助客户设计运 营体系和增长体系， 以企业微信+智能客服助力品牌与用户直连， 并在未来开展车机端、 手机端和云端 的多端一体化的运营服务， 挖掘用户全生命周期价值； 最后， 面对未来复杂IT情况， 可运用企业微信汽 车行业版快速部署、 腾讯云底层支撑与IDC机房链接的能力， 保障数据稳定性， 实现未来多云协同、 多 云管控， 并打通多端用户数据， 确保服务的一致性和一体化。 上汽奥迪最终要实现与用户多维度高效连接， 建立DTC直面客户体系： 打破壁垒， 建立品牌、 门店 与用户之间的同步平台， 实现沟通零障碍， 建立与客户沟通的快速通道； 多维度聆听客户需求， 深入需 求本身， 实现极速响应， 打造线上线下融合的新零售模式； 构建涵盖用户生活各个环节的全景服务体 系， 满足产品咨询、 营销互动、 试驾预约等需求， 让服务更贴心。 案例5：上汽奥迪企业微信营销中台 案例6：吉利汽车数字营销数据中台 腾讯协助吉利建设和完善营销数据中台系统， 沉淀大量数据资产， 以智能化营销和运营体系实现 数据反哺业务， 形成营销闭环。 随着企微一期功能的陆续上线， 用户交互触点的聚合， 以及营销主流程的数字化逐步得以实现， 大量的顾问和用户行为的营销过程数据也随之产生。 吉利下一步重点是基于数字化建设成果进行数 据沉淀， 这便亟需规划和建设营销数据中台， 构建智能化客户营销和运营体系， 形成一个平台、 两个目 标和四个能力营销与服务数字化 一个平台， 指包括用户数据平台、 顾问数据平台和自动化营销平台在内的营销数据中台体系。 用 户数据平台提供了数据治理一站式解决方案， 依托腾讯强大的大盘画像能力， 聚焦分类标签管理、 线 索清洗评级、 用户分群画像等数据服务。 顾问数据平台对销售顾问进行全面评估， 通过一系列指标和 对标分析， 建立顾问评价体系， 形成相应的改善计划， 有效提升顾问专业能力。 自动化营销平台基于用 户数据平台， 通过营销策略设计、 自动化引擎、 实时监控和效果分析， 实现与用户的自动化个性化互 动， 驱动用户运营场景。 这样， 两个目标便顺利得以实现。 通过营销数据中台体系沉淀用户数据， 实现数据资产化； 结合潜 客转化、 保客营销、 增换购挖掘和渠道管理等核心业务场景， 通过数据智能产品赋能， 实现营销智能 化。 同时， 重点建设渠道健康度监控与诊断、 线索分级培育、 用户洞察和自动化营销这四大能力。 车企营销数据中台示意图企业治理数字化 企业微信高效协同示意图 肆虐全球的疫情， 对汽车行业造成了巨大影响， 也加深了汽车企业管理者对组织持续成长的焦 虑： 组织持续扩大， 效率难以得到保障； 系统封闭， 管理难以快速有效触达各个层级； 现有组织能力难 以适应当前员工和业务日新月异的变化； 业务创新难度大， 转型困难。 同时不同层级的岗位对于企业 治理的需求也不尽相同： 基层管理者关心具体工作事项的进展过程； 中层管理者注重加强跨团队之间 的协作沟通， 提升团队执行力； 决策层期望建立良性的经营管理体系， 战略目标和制度要能落
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