3月21-22日，以“云擎智驾 数创先机”为主题的新一届华为云企业总裁班在贵安开启。作为多年深耕汽车制造、交通行业数字化、智能化转型的企业级软件厂商，国双受邀参加此次活动，与来自全国各地的汽车及零部件行业企业家一同探索共话数智化创新之道。
会议现场围绕着汽车及零部件行业数智发展的热点话题，聚焦企业数智化转型、加速发展新质生产力、快速实现提质增效等维度，为相关行业领域总裁、专家在深度探讨中实现思维创新与商业增长的新质技术赋能。
当下，随汽车行业科技含量跃升，以电动化、智能化、网联化、共享化为代表的汽车“新四化”已成现实，迫切卷动着汽车全产业链格局的价值重构，并推动传统汽车、零部件企业深入数字化、智能化变革。特别是对于非数字原生的传统企业，全面数字化是必需跨越的结构性台阶。车企、产业链上下游相关企业将不仅面临着研发模式、生产模式、营销模式、服务模式的革新，更关乎着企业整体的未来生存与发展。
但往往由于汽车及零部件行业企业所在的产业链复杂度高，其关键有价值数据分散在研发、生产、供应、物流、销售、服务等多个环节，给数据全生命周期管理带来挑战。基于过往多年服务于汽车行业全链条数智化转型升级的项目经验，国双发现在传统信息化建设的基础和背景下，大量企业正面对着“有系统无数据、有数据但无系统”的有效数据价值链割裂窘境，且往往表现在多个方面：
1.多源异构数据来源极为分散，数据质量低同时标准化严重不足
在过往多年信息化建设中留存下来的数据存在着孤岛众多、烟囱林立的现状。同时由于车联网数据与研发仿真数据标准不一、存在较大数据差异又导致着研发与制造单元协同遭遇卡点。以某跨国车企为例，其国内研发系统与海外生产系统分属不同云平台，数据交互仍需通过复杂接口，导致数据延迟达数小时之久；同时其国内车联网数据已达到了每秒产生约1000条记录的水平，而研发仿真数据每分钟仅能产生几十条，导致了在数据处理上面临统筹兼顾差异巨大的不同频挑战。
2.数据安全与隐私合规风险不容忽视，敏感数据面临高风险
当下车联网平台遭攻击将导致用户行驶轨迹泄露，同时生物识别数据跨境存储也面临法规限制。而无论是关键数据的匿名化处理，还是核心数据的本地化存储均为“双刃剑”，将为企业带来高昂的应用风险及成本挑战。例如某车联网平台曾遭黑客攻击，泄露用户行驶轨迹数据高达10万条，影响极大；而另一车企又因生物识别数据跨境存储被处以高达500万元罚款，损失惨重，这些挑战均意味着数据安全风险与要求仍在不断进阶。
3.前代技术存在实时性与处理性能瓶颈，并逐渐显现架构及技术限制
在国双过往项目中，某车企由于售后数据库版本老旧，燃油车与新能源车系统架构差异导致OTA维护成本翻倍增长。同时数据处理架构又无法满足实时性要求，日常数据处理延迟高达数分钟，导致数据价值折损，无法满足实时监控需求，极大影响企业的生产经营效率。
4.数据全生命周期管控存挑战，同时数据长期保留又会带来风险提升
鉴于汽车企业信息化系统构建时间久远，同时非数字原生企业对IT系统的版本管理、数据备份、数据恢复乃至存储格式管理均存在着较为混乱的历史客观情况，在数据老化、数据销毁方面也同样会面临新一代技术的应用挑战。这些现状都会加剧数据安全盘点、全生命周期的管控难度。例如某跨国车企曾在面对欧盟保存事故数据的要求下，持续采用磁介质存储设备，本身存在很高的设备老化隐患，进而随着当下高精地图数据存储格式的变更又亟需统一整合。面对着日常的数据管理需求，企业盘点下来发现整合数据存储成本将上涨到过往的120%以上。
5.大型企业组织内部存在“部门墙”，跨部门联通协同遇阻
同时，国双发现企业数智化转型升级的挑战不仅存在于技术层面，也更存在于组织和文化层面。例如在某车企数字化转型项目中，研发与法务部门就在数据开放程度上出现重大分歧，研发部门希望开放更多数据用于创新，而法务部门则担心数据使用的合规风险，导致数据开放进度推进极其缓慢，严重影响了企业研发项目推进。并由于企业内部中外团队设计工具存在数据标准差异，整体导致某款新品车门研发设计历经多轮反复修改，不仅增加30%以上的研发成本投入，更严重延误产品研发及上市的工作节奏推进。
为此，国双专家团队认为汽车及零部件企业的数字化转型应从以数据驱动赋能销售增长或强化组织协同层面来首选思考，选择核心场景聚焦切入，再通过数字化融合来反向促动组织、流程的再造和梳理。首先取得数字化、智能化程度的小范围成果推进，为相关部门收获到直观可感知的价值增益，进而再以点带面逐步扩大数智化转型范围。
以国双服务某传统车企构建智能验证分析平台项目为例，众所周知汽车试验及车联网数据对汽车创新及研发具有重要参考意义，是企业必须积累的数据资产。而该企业已经拥有迄今在国内最为先进的汽车综合试验场之一，具备了研发、试制、试验、造型、数据五大功能集合。由于企业内整体数据尚存在分散、有效性不足的状况，导致数据安全性、可用性方面存在不足。在此背景下该车企选择携手国双，在数字化转型基础上继续探索智能验证分析平台构建，以进一步提升汽车研发领域的数据资产沉淀及应用创新水平。
在平台构建过程中，国双的专家团队成功协助客户将分散于多个系统间的产品数据汇集到统一平台中，实现了资源的畅通及整合；并完成了数据采集标准化、存储集中化的落地，将试验数据分析向自动高效化、模型化的方向的做出转变。平台上线后不仅为产品研发试验、研发设计标准提供了有力的数据支撑，更实现了故障问题环节的高效追溯，实施效果收获了客户对项目成果的高度认可。
而在某新能源汽车企业车辆数据统一平台项目的建设中，国双团队发现企业车辆相关数据分散在各系统，售后维修技术、质量管理与研发均难以有效获取数据以支持多业务、多角色的分析应用需求。借助对源数据深入的清洗、数据标准化，国双团队从零高效实现了完整平台的搭建，并有效推进了关键场景应用的进一步实施。
历经打磨的数据平台上不仅包含了数据服务，还整合了若干统计指标和算法模型，给分析应用子系统提供丰富的车辆跨源数据和车辆指标数据；自研低代码BI工具的可视化分析模块成功降低了多角色用户的使用门槛，使业务创新得以快速推广；同时通过国双业务专家对该企业车辆数据治理标准的构建，对质量QMS与EWS系统数据落实了全面支持，更为便捷的满足了售后维修技术、质量管理、研发业务运营人员所需的数据使用要求，使多岗位工作提效效果明显。
总而言之，以国双多年深耕于汽车行业所积累的经验发现数字化转型、智能化升级的重点在于更为迅捷的应对日益复杂的市场和消费需求变化，提升客户企业的综合竞争实力。以数字化融合为支点，以价值交付统合企业内部数据体系，赋能客户企业撬动以数据为驱动的增长曲线，完成数字化升级。并反向促动非数字原生汽车及零部件企业的体系化变革，助力迈入新发展阶段，必定有助于赋能客户企业在科技进步、产业升级的激烈大潮之中行稳致远。
