我國(guó)汽車(chē)企業(yè)與新一代信息技術(shù)融合發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)研究

雷曉斌，柴 雯*，馬冬妍，王 丹，李毅明

（1.國(guó)家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心，北京 100040；2.北京新每經(jīng)文化傳播有限公司，北京 100094）

0 引言

兩化融合是我國(guó)長(zhǎng)期堅(jiān)持的發(fā)展戰(zhàn)略，十九大以來(lái)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，為新時(shí)代兩化融合發(fā)展賦予了新使命、新目標(biāo)、新要求，并推動(dòng)制造業(yè)步入高端發(fā)展的新時(shí)代。黨中央、國(guó)務(wù)院深入實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略，推進(jìn)兩化深度融合、制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)融合，促進(jìn)制造行業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、服務(wù)化、平臺(tái)化發(fā)展，提升行業(yè)整體兩化融合水平[1，2]。在新時(shí)代兩化融合新目標(biāo)、新內(nèi)容、新要求的指引下，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展內(nèi)生動(dòng)力與活力將實(shí)現(xiàn)根本性變化[3～5]。我國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)之一，其發(fā)展成績(jī)顯著，但汽車(chē)產(chǎn)業(yè)大而不強(qiáng)問(wèn)題仍然突出，與汽車(chē)工業(yè)發(fā)達(dá)的國(guó)家相比，我國(guó)汽車(chē)企業(yè)在核心技術(shù)突破和智能化發(fā)展方面仍有很大提升空間[6～8]。面對(duì)能源短缺和環(huán)境污染日趨嚴(yán)重，借助新一代信息技術(shù)加快轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)變革和跨越式發(fā)展是汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的必然選擇。

目前，針對(duì)汽車(chē)行業(yè)與新一代信息技術(shù)融合發(fā)展的研究得到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，成果主要集中在汽車(chē)企業(yè)與信息技術(shù)協(xié)同發(fā)展的理論研究、案例分析等質(zhì)性研究層面[9～11]，相關(guān)領(lǐng)域的量化分析還相對(duì)缺乏。本文基于我國(guó)大量汽車(chē)企業(yè)數(shù)據(jù)，圍繞軟硬件資源上云、大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用、人工智能技術(shù)應(yīng)用、生產(chǎn)模式與產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新等重點(diǎn)領(lǐng)域，對(duì)我國(guó)汽車(chē)企業(yè)融合發(fā)展現(xiàn)狀展開(kāi)深入量化分析。在此基礎(chǔ)上，本文聚焦產(chǎn)業(yè)集成與協(xié)同發(fā)展、工業(yè)APP應(yīng)用、數(shù)據(jù)價(jià)值提取挖掘和CPS系統(tǒng)構(gòu)建等方面，對(duì)汽車(chē)企業(yè)在融合創(chuàng)新過(guò)程中面臨的主要挑戰(zhàn)進(jìn)行探討。最后，本文結(jié)合服務(wù)化轉(zhuǎn)型、智能供應(yīng)鏈和智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)等熱點(diǎn)領(lǐng)域，對(duì)汽車(chē)企業(yè)的融合發(fā)展趨進(jìn)行展望與探索，為汽車(chē)企業(yè)在新時(shí)期實(shí)現(xiàn)全面創(chuàng)新轉(zhuǎn)型發(fā)展提供借鑒。

1 融合發(fā)展的內(nèi)涵與模式

新一代信息技術(shù)是國(guó)務(wù)院確定的七個(gè)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一，分為下一代物聯(lián)網(wǎng)、三網(wǎng)融合、新型平板顯示、高性能集成電路、以云計(jì)算為代表的高端軟件和通信網(wǎng)絡(luò)六部分，涵蓋技術(shù)多、應(yīng)用范圍廣，與傳統(tǒng)行業(yè)相結(jié)合發(fā)展的空間巨大。汽車(chē)企業(yè)與新一代信息技術(shù)融合發(fā)展是指通過(guò)有效運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)，與傳統(tǒng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)品形態(tài)、技術(shù)體系、制造方式等方面深度融合，并帶動(dòng)新能源、交通運(yùn)輸?shù)纫幌盗袑?shí)體產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，逐步實(shí)現(xiàn)汽車(chē)企業(yè)價(jià)值體系和產(chǎn)業(yè)格局的深刻變革。在信息技術(shù)驅(qū)動(dòng)下，汽車(chē)企業(yè)進(jìn)行融合發(fā)展普遍從開(kāi)展軟硬件資源云化、工業(yè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用、人工智能技術(shù)應(yīng)用等方面入手，逐步向產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展、數(shù)據(jù)價(jià)值開(kāi)發(fā)利用等方面邁進(jìn)，融合發(fā)展新模式與路徑日漸清晰。物聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)駕駛等革命性技術(shù)的涌現(xiàn)，為交通、物流等產(chǎn)業(yè)帶來(lái)顛覆性創(chuàng)新，讓汽車(chē)企業(yè)與新一代信息技術(shù)融合發(fā)展成為趨勢(shì)[12]。大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)促進(jìn)汽車(chē)行業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)網(wǎng)狀化發(fā)展，打破傳統(tǒng)生產(chǎn)模式，使研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)鏈、銷(xiāo)售、維護(hù)等多個(gè)環(huán)節(jié)能夠?qū)崿F(xiàn)信息的互動(dòng)交流。隨著融合發(fā)展的推進(jìn)，我國(guó)汽車(chē)行業(yè)在智能制造、車(chē)聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的發(fā)展也不斷邁向深入。

2 研究框架與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究框架

本文以兩化融合新使命下的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)內(nèi)生動(dòng)力蝶變?yōu)檠芯勘尘埃劳袃苫诤显u(píng)估診斷平臺(tái)，以兩化融合平臺(tái)參評(píng)企業(yè)數(shù)據(jù)為研究樣本，對(duì)汽車(chē)行業(yè)與新一代信息技術(shù)融合發(fā)展進(jìn)行深刻剖析。按照對(duì)融合發(fā)展現(xiàn)狀分析、融合發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行深究、融合發(fā)展趨勢(shì)展望的研究思路展開(kāi)。研究?jī)?nèi)容主要有三部分構(gòu)成，第一，從汽車(chē)行業(yè)在重點(diǎn)領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀入手，對(duì)汽車(chē)行業(yè)在硬制造資源融云、軟制造資源融云、大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用、生產(chǎn)模式與產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新、AI技術(shù)應(yīng)用等領(lǐng)發(fā)展情況進(jìn)行量化分析；第二，進(jìn)一步揭示汽車(chē)行業(yè)目前在各層級(jí)互聯(lián)互通、工業(yè)APP、數(shù)據(jù)價(jià)值、產(chǎn)業(yè)智能化四個(gè)方面面臨的挑戰(zhàn)；第三，結(jié)合國(guó)內(nèi)外發(fā)展情況與以上分析結(jié)果，對(duì)汽車(chē)行業(yè)的服務(wù)化轉(zhuǎn)型、智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)、數(shù)字技術(shù)、智慧供應(yīng)鏈方面未來(lái)趨勢(shì)做以展望。

圖1 研究思路與技術(shù)路線

2.2 樣本數(shù)據(jù)來(lái)源

2.2.1 兩化融合評(píng)估診斷工作

新常態(tài)下，兩化融合是企業(yè)提升自身創(chuàng)新能力和整體可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力的重要途徑，企業(yè)通過(guò)開(kāi)展兩化融合自評(píng)估、自診斷發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，找準(zhǔn)目前企業(yè)所面臨的兩化融合發(fā)展困境與發(fā)展方向，明確信息環(huán)境下的有效實(shí)施路徑，對(duì)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力做進(jìn)一步提升。依據(jù)《工業(yè)企業(yè)信息化和工業(yè)化融合評(píng)估規(guī)范》（GB/T 23020-2013），企業(yè)兩化融合評(píng)估包括水平與能力評(píng)估、效能與效益評(píng)估兩個(gè)部分，隨著企業(yè)兩化融合發(fā)展水平與能力、效能與效益的不斷提升，企業(yè)兩化融合發(fā)展逐步實(shí)現(xiàn)由起步建設(shè)、向單項(xiàng)覆蓋、集成提升到創(chuàng)新突破等四個(gè)階段的躍升。截至2019年11月，兩化融合服務(wù)平臺(tái)（http：//www.cspiii.com/）中兩化融合的參評(píng)企業(yè)數(shù)量已超過(guò)16萬(wàn)家，覆蓋國(guó)民經(jīng)濟(jì)三次產(chǎn)業(yè)100余個(gè)細(xì)分行業(yè)，涉及全國(guó)30余個(gè)省市，300多個(gè)城市，160000余家企業(yè)。

圖2 2009年-2019年參與評(píng)估診斷和對(duì)標(biāo)引導(dǎo)企業(yè)數(shù)量

2.2.2 汽車(chē)企業(yè)樣本情況

本文數(shù)據(jù)來(lái)源為兩化融合服務(wù)平臺(tái)，所涉及汽車(chē)行業(yè)參評(píng)企業(yè)覆蓋不同區(qū)域、不同規(guī)模的零部件制造廠商和整車(chē)制造企業(yè)，共計(jì)數(shù)量4200余家，能夠有效表征我國(guó)汽車(chē)企業(yè)與新一代信息技術(shù)融合發(fā)展的整體情況。從規(guī)模分布來(lái)看，規(guī)模為5000人以上的汽車(chē)企業(yè)占2%左右，規(guī)模為300～1000與1000～5000人的企業(yè)占比分別占27.2%和11.9%。從區(qū)域分布來(lái)看，華東地區(qū)的企業(yè)占比最多，達(dá)到48%，華中、華北地區(qū)分別占13.6%、13.2%，西南、華南、東北、西北地區(qū)占比企業(yè)占比均不足10%，其中西北地區(qū)企業(yè)占比最小，僅為1.3%。從行業(yè)分布來(lái)看，汽車(chē)整車(chē)制造企業(yè)約占10.6%，企業(yè)零部件及配件制造約占89.4%，如圖3所示。

圖3 汽車(chē)企業(yè)樣本分布情況

3 重點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀

3.1 硬制造資源融云

硬制造資源融云情況能夠反應(yīng)汽車(chē)行業(yè)在IT硬件資源云化和生產(chǎn)設(shè)備設(shè)施互聯(lián)共享水平。2019年，我國(guó)汽車(chē)行業(yè)生產(chǎn)設(shè)備數(shù)字化率為47.0%，數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率為42.7。在離散制造業(yè)中，汽車(chē)行業(yè)的底層設(shè)備數(shù)字化、聯(lián)網(wǎng)化水平已處于領(lǐng)先位置，但距離全面普及還有很大提升空間，實(shí)現(xiàn)設(shè)備設(shè)施的云端管理的基礎(chǔ)還比較薄弱，云端數(shù)據(jù)采集和分析受到制約。2019年，實(shí)現(xiàn)工業(yè)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)自動(dòng)記錄并上傳至云平臺(tái)的汽車(chē)企業(yè)比例不足四分之一，在已經(jīng)實(shí)現(xiàn)設(shè)備云端管理的汽車(chē)企業(yè)當(dāng)中，除設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)的應(yīng)用比例達(dá)到30%左右以外，其余均處于較低水平。其中，通過(guò)云平臺(tái)進(jìn)行設(shè)備遠(yuǎn)程運(yùn)用控制和故障排除的企業(yè)比例為10.3%，基于數(shù)據(jù)分析與反饋的設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)與事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的企業(yè)比例為9.7%，基于數(shù)據(jù)分析與反饋的設(shè)備運(yùn)行優(yōu)化的企業(yè)比例為7.4%，如圖4所示。

圖4 汽車(chē)企業(yè)數(shù)字化率、聯(lián)網(wǎng)率及云平臺(tái)設(shè)備管理及和應(yīng)用情況

3.2 軟制造資源融云

軟制造資源融云情況，能夠反映汽車(chē)行業(yè)借助云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)對(duì)信息系統(tǒng)、應(yīng)用軟件等進(jìn)行輕量化、移動(dòng)化、互聯(lián)網(wǎng)化改造或應(yīng)用的情況。2019年，汽車(chē)企業(yè)在公有云服務(wù)應(yīng)用方面，企業(yè)將自身的信息系統(tǒng)部署在云端的比例達(dá)到45.2%，有近20%的企業(yè)通過(guò)SAAS服務(wù)訂閱模式使用應(yīng)用軟件，企業(yè)通過(guò)公有云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)軟件的定制比例為18.7%。從我國(guó)汽車(chē)企業(yè)信息系統(tǒng)在云端部署的情況來(lái)看，運(yùn)用于辦公管理系統(tǒng)的企業(yè)比例達(dá)到九成以上，運(yùn)用于人力資源管理和財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)也相對(duì)比較普遍，企業(yè)比例分別為72.6%和71.2%，有半數(shù)以上企業(yè)運(yùn)用于采購(gòu)管理和生產(chǎn)管理系統(tǒng)，運(yùn)用設(shè)備管理系統(tǒng)的企業(yè)比例最低，僅占32.0%。以上數(shù)據(jù)表明，汽車(chē)企業(yè)云服務(wù)應(yīng)用開(kāi)始從重視數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算，逐步向軟件云端訂閱和定制、信息系統(tǒng)云端遷移發(fā)展，汽車(chē)企業(yè)在云服務(wù)應(yīng)用方向發(fā)展的勢(shì)態(tài)良好。汽車(chē)上云企業(yè)當(dāng)前以運(yùn)營(yíng)管理人、財(cái)、物環(huán)節(jié)為主，在研發(fā)設(shè)計(jì)、設(shè)備管理、物流管理等環(huán)節(jié)的發(fā)展水平相對(duì)滯后。通過(guò)打通信息孤島，使系統(tǒng)之間能夠互聯(lián)互通，將數(shù)據(jù)及其他資源進(jìn)行集成共享，汽車(chē)上云企業(yè)可以更好地實(shí)現(xiàn)自身內(nèi)部業(yè)務(wù)的協(xié)同管理和運(yùn)營(yíng)優(yōu)化。

圖5 汽車(chē)企業(yè)公有云應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)信息系統(tǒng)云端部署情況

3.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用

2019年我國(guó)整車(chē)制造大中型汽車(chē)企業(yè)在大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用方面，有50.1%的企業(yè)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)統(tǒng)一集中管理，71.6%的企業(yè)初步具備下一步開(kāi)展相關(guān)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)條件并通過(guò)信息化手段展開(kāi)綜合決策。工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中涉獵較多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，從整車(chē)制造企業(yè)整體來(lái)看，包括生產(chǎn)流程優(yōu)化、產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、故障診斷與預(yù)測(cè)等，其中產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)占比最高，為28.6%，銷(xiāo)售預(yù)測(cè)與需求管理企業(yè)比例約25.2%，生產(chǎn)流程優(yōu)化與故障診斷與預(yù)測(cè)的企業(yè)比例均達(dá)到了五分之一左右，工業(yè)污染與環(huán)保監(jiān)測(cè)、預(yù)警比例不足10%。在大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用方面我國(guó)的大中型汽車(chē)企業(yè)已經(jīng)具備了一定基礎(chǔ)，其中整車(chē)制造企業(yè)主要在生產(chǎn)優(yōu)化、產(chǎn)品設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)、故障診斷等工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面進(jìn)行積極探索，具體如圖6所示。

圖6 大中型汽車(chē)企業(yè)數(shù)據(jù)融合應(yīng)用基礎(chǔ)與整車(chē)制造企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域情況

3.4 人工智能技術(shù)應(yīng)用

2019年，汽車(chē)企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)應(yīng)用多種人工智能技術(shù)，其中增強(qiáng)學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、運(yùn)動(dòng)控制等技術(shù)應(yīng)用相對(duì)廣泛，應(yīng)用企業(yè)比例分別為12.6%、9.5%、21.2%，此外深度學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、生物特征識(shí)別等技術(shù)也有一定程度上的應(yīng)用。在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景當(dāng)中使用人工智能技術(shù)的企業(yè)占比也不盡相同，汽車(chē)企業(yè)在工業(yè)機(jī)器人場(chǎng)景下應(yīng)用人工智能技術(shù)的企業(yè)占比為24.7%，應(yīng)用于生產(chǎn)監(jiān)控、數(shù)據(jù)分析、質(zhì)量管理業(yè)務(wù)場(chǎng)景、工控安全場(chǎng)景的企業(yè)集中在10%到15%之間。在應(yīng)用人工智能技術(shù)時(shí)，投入成本高為企業(yè)普遍存在的難題，關(guān)鍵領(lǐng)域人才嚴(yán)重缺乏的企業(yè)占23.0%，面臨行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)缺乏挑戰(zhàn)的企業(yè)占12.0%，面臨信息安全風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)和網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)等基礎(chǔ)條件不具備的企業(yè)占比均為占10%左右，具體如圖7所示。

圖7 汽車(chē)企業(yè)應(yīng)用人工智能技術(shù)的情況

3.5 生產(chǎn)模式與服務(wù)創(chuàng)新

2019年汽車(chē)企業(yè)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同的比例為37.9%，比全國(guó)離散制造企業(yè)整體水平（35.3%）高出2.6個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制的企業(yè)比例為7.9%，水平同全國(guó)離散制造企業(yè)整體情況（8.1%）接近，在網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同和智能制造等方面的探索已經(jīng)取得了一定成效。2019年全國(guó)智能制造就緒率為7.7%，汽車(chē)企業(yè)較全國(guó)水平高出2.7%。與此同時(shí)，汽車(chē)企業(yè)在數(shù)字化產(chǎn)品方面不斷探索，目前產(chǎn)品數(shù)量已經(jīng)超過(guò)了主營(yíng)產(chǎn)品數(shù)量的60%，且越來(lái)越重視生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型與產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新的發(fā)展，如圖8所示。

圖8 汽車(chē)企業(yè)開(kāi)展生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)型與產(chǎn)品服務(wù)創(chuàng)新情況

4 面臨的挑戰(zhàn)

4.1 綜合集成困境尚未跨越、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同有待深化

2019年，汽車(chē)行業(yè)實(shí)現(xiàn)同一層級(jí)內(nèi)部之間互聯(lián)互通的企業(yè)比例不到一半，實(shí)現(xiàn)企業(yè)級(jí)生產(chǎn)管理層與車(chē)間級(jí)制造執(zhí)行層之間互聯(lián)互通的企業(yè)占比小于30%，僅有1/5的企業(yè)在生產(chǎn)管理層與制造執(zhí)行層之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)雙向聯(lián)通，制約著多層級(jí)之間數(shù)據(jù)雙向聯(lián)通。業(yè)務(wù)集成與協(xié)同方面，汽車(chē)企業(yè)中13.7%實(shí)現(xiàn)了內(nèi)部業(yè)務(wù)的集成，11.8%的企業(yè)可以與相關(guān)方業(yè)務(wù)通過(guò)統(tǒng)一信息平臺(tái)進(jìn)行在線協(xié)同，如圖9所示。以上數(shù)據(jù)表明，汽車(chē)企業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)率不足，內(nèi)部業(yè)務(wù)全面集成管控的水平需要進(jìn)一步提升，內(nèi)外部業(yè)務(wù)全面在線協(xié)同的難度大、發(fā)展水平也較低，要推進(jìn)汽車(chē)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要盡快突破終端全面連接的瓶頸。

圖9 汽車(chē)企業(yè)不同層級(jí)之間互聯(lián)互通情況

4.2 車(chē)企工業(yè)APP應(yīng)用與發(fā)展基礎(chǔ)薄弱

2019年我國(guó)汽車(chē)企業(yè)的工業(yè)APP應(yīng)用率為26.5%，雖然較全國(guó)平均值（19.1%）高出7.4個(gè)百分點(diǎn)，但整體應(yīng)用情況仍然處于較低水平。工業(yè)APP能夠高效率的輔助大型制造系統(tǒng)的運(yùn)行，目前已有較多行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)展開(kāi)了工業(yè)APP的整體布局。由于自行開(kāi)發(fā)難度較高，現(xiàn)階段我國(guó)汽車(chē)企業(yè)主要依靠合作開(kāi)發(fā)及外包采購(gòu)的形式展開(kāi)工業(yè)APP應(yīng)用，有超過(guò)50%的企業(yè)通過(guò)外包購(gòu)買(mǎi)形式進(jìn)行應(yīng)用，僅有23.2%的工業(yè)APP來(lái)源于自行開(kāi)發(fā)。汽車(chē)企業(yè)工業(yè)APP應(yīng)用方面，有50.1%的企業(yè)應(yīng)用于生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，其次應(yīng)用于經(jīng)營(yíng)和運(yùn)營(yíng)管理場(chǎng)景，研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)是汽車(chē)企業(yè)工業(yè)APP應(yīng)用場(chǎng)景中的主要短板，企業(yè)比例僅為38.3%，應(yīng)用普及水平和供給能力均不足，具體如圖10所示。

圖10 汽車(chē)企業(yè)工業(yè)APP應(yīng)用情況

4.3 車(chē)企數(shù)據(jù)價(jià)值提取廣度與深度不足

我國(guó)汽車(chē)企業(yè)中，絕大多數(shù)已經(jīng)具備了運(yùn)用信息化手段在某一領(lǐng)域進(jìn)行綜合決策的能力，但在不同業(yè)務(wù)內(nèi)容中進(jìn)行應(yīng)用的企業(yè)占比并不均衡。借助數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)在合同、收入、成本、利潤(rùn)方面決策支持的企業(yè)數(shù)量較多，產(chǎn)品盈利和市場(chǎng)趨勢(shì)、研發(fā)生產(chǎn)與經(jīng)營(yíng)管理的集成運(yùn)營(yíng)決策占比均接近半數(shù)。從汽車(chē)企業(yè)在不同業(yè)務(wù)范圍進(jìn)行信息自動(dòng)采集并綜合分析的情況來(lái)看，企業(yè)基于數(shù)據(jù)開(kāi)展決策優(yōu)化的覆蓋范圍還不夠全面，業(yè)務(wù)覆蓋庫(kù)存、財(cái)務(wù)的企業(yè)比例分別為65.8%、68.2%，超過(guò)50%的企業(yè)注重在采購(gòu)、生產(chǎn)、成本和銷(xiāo)售環(huán)節(jié)的應(yīng)用，市場(chǎng)趨勢(shì)、績(jī)效、競(jìng)爭(zhēng)情報(bào)等環(huán)節(jié)的應(yīng)用比例較低，具體如圖11所示。汽車(chē)企業(yè)重視大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)利用與傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)的結(jié)合，但現(xiàn)階段在應(yīng)用深度和廣度上還存在諸多不足。

圖11 汽車(chē)企業(yè)運(yùn)用數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)的決策支持內(nèi)容與綜合分析業(yè)務(wù)范圍情況

4.4 CPS系統(tǒng)支撐車(chē)企數(shù)字化轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展

CPS（信息物理系統(tǒng)）是支撐汽車(chē)企業(yè)全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型、汽車(chē)產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展的綜合技術(shù)體系。汽車(chē)企業(yè)在應(yīng)用服務(wù)、生產(chǎn)制造等方面面臨著諸多不確定性和復(fù)雜性問(wèn)題，一度成為制約其實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化、提高資源配置的因素，基于數(shù)據(jù)流在物理空間和信息空間之間建立一套閉環(huán)賦能體系，可實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)有狀態(tài)感知、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分析、高效精準(zhǔn)決策，達(dá)到資源優(yōu)化、提高資源配置效率的目的。目前，大量數(shù)據(jù)在汽車(chē)產(chǎn)業(yè)CPS里的以涵蓋產(chǎn)品研發(fā)、設(shè)計(jì)、生產(chǎn)銷(xiāo)售等環(huán)節(jié)的“物理層”、與“物理層”相互映射的“數(shù)字層”、功能性整合的形成“平臺(tái)層”之間進(jìn)行實(shí)時(shí)傳輸，極易發(fā)生延遲、丟包等現(xiàn)象，且物理層一旦受到攻擊被控制將嚴(yán)重影響安全性和實(shí)時(shí)性。由于CPS中所包含的計(jì)算系統(tǒng)、傳感器、控制器等異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)較多，如何將其安全可靠的應(yīng)用于汽車(chē)行業(yè)仍然面臨著方方面面的挑戰(zhàn)。

5 趨勢(shì)展望

5.1 從消費(fèi)產(chǎn)品到消費(fèi)“產(chǎn)品＋服務(wù)”演變

新一代信息技術(shù)的飛速發(fā)展為傳統(tǒng)工業(yè)帶來(lái)了越來(lái)越多的智能化元素，消費(fèi)者們的消費(fèi)對(duì)象開(kāi)始從單純的功能性智能產(chǎn)品延伸至具有全套解決方案的“產(chǎn)品+服務(wù)”領(lǐng)域。汽車(chē)行業(yè)也將拓展服務(wù)邊界，健全產(chǎn)品全生命周期服務(wù)、個(gè)人數(shù)字化服務(wù)等基于產(chǎn)品效能提升的增值服務(wù)，優(yōu)化基于產(chǎn)品整合的增值服務(wù)，打造工業(yè)設(shè)計(jì)、個(gè)性化定制等基于產(chǎn)品設(shè)計(jì)的增值等服務(wù)，積極應(yīng)對(duì)信息技術(shù)背景下的各類新型消費(fèi)模式[13]。同時(shí)，數(shù)位化原生企業(yè)（DNE）主導(dǎo)的未來(lái)商務(wù)將成為商業(yè)模式的主流，數(shù)字化產(chǎn)品、數(shù)字化服務(wù)、數(shù)字化運(yùn)營(yíng)、數(shù)字化生態(tài)將推動(dòng)各行業(yè)持續(xù)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，商業(yè)模式將從電子商務(wù)、數(shù)字商務(wù)向未來(lái)商務(wù)演變。

5.2 智慧供應(yīng)鏈推動(dòng)制造業(yè)迭代與重構(gòu)

供應(yīng)鏈已經(jīng)進(jìn)入了與物聯(lián)網(wǎng)深度融合的智能供應(yīng)鏈新階段，能夠從根本上改變汽車(chē)企業(yè)的運(yùn)作方式，推動(dòng)整個(gè)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)生重構(gòu)。汽車(chē)行業(yè)智慧供應(yīng)鏈應(yīng)具備系統(tǒng)性的規(guī)劃，第一步是建構(gòu)；第二步是運(yùn)營(yíng)；第三步是大數(shù)據(jù)化[14]。汽車(chē)行業(yè)智慧供應(yīng)鏈將要求各個(gè)環(huán)節(jié)的邏輯性更強(qiáng)[15]，不再單純以生產(chǎn)為中心，而更多的是以服務(wù)為中心、以個(gè)性化的私人訂制為中心。智慧供應(yīng)鏈幫助數(shù)據(jù)進(jìn)行同頻率交互共享，因此必須保證它的協(xié)調(diào)性，以達(dá)到有效增值。面對(duì)汽車(chē)企業(yè)的各種訂單，智慧供應(yīng)鏈將事先進(jìn)行系統(tǒng)的模擬演練，最大限度減低突發(fā)事件帶來(lái)的危害，增加各環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)性。汽車(chē)行業(yè)還要加強(qiáng)自身的智能化程度，提升自動(dòng)化與智能化水平。隨著智慧供應(yīng)鏈應(yīng)用的深化，為實(shí)現(xiàn)汽車(chē)企業(yè)的全流程數(shù)字化，可將從原材料到產(chǎn)品交付的所有物流流程全部智能化發(fā)展，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，利用網(wǎng)絡(luò)化手段確保物流資源的無(wú)縫鏈接。

5.3 數(shù)字技術(shù)帶來(lái)新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)

伴隨著新一代信息技術(shù)的崛起，人工智能、自動(dòng)駕駛、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)飛速進(jìn)入汽車(chē)產(chǎn)業(yè)，打破了傳統(tǒng)汽車(chē)企業(yè)面臨的品牌價(jià)值弱化等發(fā)展困境，為汽車(chē)行業(yè)帶來(lái)了十分可觀的利潤(rùn)增長(zhǎng)。圍繞人、車(chē)、城市生成的娛樂(lè)數(shù)據(jù)、車(chē)機(jī)數(shù)據(jù)、駕駛行為數(shù)據(jù)、電商數(shù)據(jù)以及場(chǎng)景化數(shù)據(jù)將成為汽車(chē)企業(yè)寶貴的資產(chǎn)。通過(guò)對(duì)以上數(shù)據(jù)的獲取，進(jìn)一步利用技術(shù)手段向目標(biāo)用戶實(shí)施精準(zhǔn)推送，刺激二次消費(fèi)，以?shī)蕵?lè)服務(wù)訂閱、數(shù)據(jù)交易等方式可以進(jìn)一步增加營(yíng)收。通過(guò)大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)對(duì)人群進(jìn)行深入洞察和畫(huà)像分析，圍繞個(gè)性化內(nèi)容開(kāi)展服務(wù)，如智能導(dǎo)購(gòu)、預(yù)測(cè)性維護(hù)、個(gè)性化保單等，打造線上線下?tīng)I(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)，利用數(shù)字技術(shù)來(lái)達(dá)到數(shù)據(jù)變現(xiàn)的目的，將成為汽車(chē)企業(yè)營(yíng)收的新渠道。

5.4 智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)技術(shù)更加智能可靠

智能化網(wǎng)聯(lián)化汽車(chē)能夠提供更為安全和環(huán)保的出行方案，是未來(lái)出行的最佳載體。發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)順應(yīng)我國(guó)汽車(chē)行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的趨勢(shì)，是我國(guó)汽車(chē)行業(yè)從速度增長(zhǎng)到質(zhì)量增長(zhǎng)的重要突破[16]。以“深度學(xué)習(xí)”方法為代表的人工智能技術(shù)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)上正在得到快速應(yīng)用，其在環(huán)境感知領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)方法已凸顯出巨大的優(yōu)勢(shì)，正在以驚人的速度替代傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。激光雷達(dá)具有分辨率高、識(shí)別效果好等優(yōu)點(diǎn)，逐漸成為了主流的自動(dòng)駕駛車(chē)用傳感器，目前正在向著低成本、小型化的固態(tài)掃描或機(jī)械固態(tài)混合掃描形式發(fā)展[17]。網(wǎng)聯(lián)式系統(tǒng)能從時(shí)間和空間維度突破自主式系統(tǒng)對(duì)于車(chē)輛周邊環(huán)境的感知能力，網(wǎng)聯(lián)式智能技術(shù)與自主式智能技術(shù)相輔相成，互為補(bǔ)充，加速融合發(fā)展。

6 結(jié)語(yǔ)

本文以兩化融合服務(wù)平臺(tái)4200余家汽車(chē)企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為分析樣本，通過(guò)對(duì)我國(guó)汽車(chē)企業(yè)在運(yùn)用云計(jì)算、人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品自主創(chuàng)新、生產(chǎn)制造水平提升時(shí)的重點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行量化分析，進(jìn)一步明確了汽車(chē)行業(yè)當(dāng)前的兩化融合發(fā)展需求，主要包括全面提高底層設(shè)備數(shù)字化、聯(lián)網(wǎng)化水平，提升云端數(shù)據(jù)采集和分析能力，企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)協(xié)同管理和運(yùn)營(yíng)優(yōu)化，加強(qiáng)數(shù)據(jù)集成共享等。圍繞以上需求，本文指出，大中型汽車(chē)企業(yè)和整車(chē)制造企業(yè)在大數(shù)據(jù)融合應(yīng)用方面已經(jīng)具備一定基礎(chǔ)，但集成困境尚未跨越，產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同有待深化、工業(yè)APP基礎(chǔ)薄弱、數(shù)據(jù)價(jià)值提取廣度與深度不足等因素成為目前發(fā)展階段的巨大挑戰(zhàn)。結(jié)合汽車(chē)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與新一代信息技術(shù)發(fā)展方向，對(duì)汽車(chē)行業(yè)與信息技術(shù)融合發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)字化生態(tài)的構(gòu)建將推動(dòng)汽車(chē)行業(yè)不斷創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，商業(yè)模式將從電子商務(wù)、數(shù)字商務(wù)向未來(lái)商務(wù)演變，更多的數(shù)字技術(shù)將為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)持續(xù)帶來(lái)新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)，智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)技術(shù)將更加智能可靠并實(shí)現(xiàn)快速滲透，不斷形成汽車(chē)行業(yè)與新一代信息技術(shù)緊密結(jié)合的嶄新局面。