百度、华为、阿里、腾讯筑底云计算,能否帮助车企“大象转身”?
卡门精选2022-01-07
行业大公司自动驾驶
“上车”的云计算,助力车企换挡提速。

本文来自微信公众号“谈擎说AI”(ID:Mr-dushe),作者:郑开车,未来汽车日报经授权发布。

如今的数字化浪潮大有席卷各行各业之趋势,在这番冲击下,越来越多人也已经看到了大数据之于传统制造业的巨大价值。

汽车作为现代工业皇冠上的明珠,又在近年来恰逢新能源转型与智能化两大风口,一度被视为夕阳产业的汽车行业,正在冉冉升起一轮新的数字化朝阳。

华为云中国区副总裁、云原生企业业务部部长潘捷,在日前的华为云“领跑汽车智能时代”高峰论坛上表示,“在新能源与智能化两大汽车发展方向的牵引下,中国汽车产业想要实现由大变强,数字化转型已经成为了车企迎接竞争新格局的必答题。”

如其所言,从研发到生产,再到后续的销售与用户体验,云计算能为汽车行业带来全生命周期的赋能变革,与之相同,汽车行业同样能够为云计算提供多样且存在可观价值的重要应用场景。

随着近年来BAT等互联网巨头以及华为等云计算头部玩家相继押注,在这场数字化赋能汽车行业的宏大战事里,汽车产业又能否成为云计算价值释放的重要根据地?颇值得我们剖析一二。

研发生产端:数字孪生与Know-how闭环

作为最擅长“无限游戏”的互联网大厂,BAT在几年前已经开始相继入局制造业,推出自己的云计算业务。早在17年,百度就首次推出了“AI质检员”,随后依托云计算能力延展出了更为多元的智能工业质检解决方案,并推出了AI2B平台。

作为电商和金融属性拉满的阿里,自2018年开始,从服装工业入手,随后基于自身云计算能力不断扩大,相继发布了ET工业大脑、SupET、飞龙、飞象工业互联网平台以及犀牛工厂等产品。

相较于前两者声量较弱的腾讯其实也不然,2018年,腾讯组建了新的事业群——云与智慧产业事业群(CSIG),近两年,腾讯更是与富士康、三一重工等制造企业、北明软件、东华软件等软件厂商深度合作推出了面向垂直行业的深度融合的解决方案。

为何巨头们在近几年纷纷涌向云计算赋能制造业的浪潮里?谈擎说AI认为,数字化赋能制造业在过去几年提速,存在多个驱动力加持:

一是5G网络的发展蓬勃,落地化诉求开始显现催化了制造业上云的天时;二是云计算头部玩家快速发展,云计算之于制造业的潜在价值飞速增长带来的地利;三是疫情催化下,传统制造业受到创伤倒逼行业对传统制造技术与方式的思考所带来的人和。

在天时地利人和的承托下,云计算历经几年发展,早已不再是单纯的点式线性,而是逐渐在面上拓开,正在从单一的算力,扩展到大数据、AI、物联网、安全,并且与未来的制造业升级和中国经济转型绑在了一起。

云计算作为制造业升级的技术创新,正成为争夺新一轮全球制造业主导权的关键。这股力量席卷到汽车产业上,首当其冲的研发上,云计算价值随之凸显。

汽车研发与数字孪生:

今年以来大火的数字孪生概念,正是起源于工业制造领域。在产品研发的过程中,数字孪生可以虚拟构建产品数字化模型,对其进行仿真测试和验证,考虑到参数调整带来的变化进行真实产品的“1:1”试模拟运作。

不难发现,对于汽车产业的研发作业而言,成熟的数字孪生技术能够保证产品的可靠性和可用性,同时降低产品研发和制造的成本与风险,完美达到降本增效的目的。

也许会有人发问,数字孪生不就是一个降低实体研发成本的“模拟器”吗?和云计算有什么关系?

其实不然,数字孪生通常是在云端进行,做数字孪生技术较为头部的西门子,更是倾向于将数字孪生看作纯粹的基于云的资产。

谈擎说AI认为,想要实现数字孪生技术,绝不是在CAD上疯狂建模就能搞定的,想要运行一个数字孪生,往往需要庞大的算力规模与算法弹性来支撑,这就是云计算对于数字孪生而言非常基础且必要的作用。除此之外,数字孪生在工业互联网、智能制造等层面都有着非常可观的价值。

当前在天眼查上搜索“数字孪生”关键词,相关的企业信息已经多达639条。

“数字孪生对制造业的价值是不言而喻的,但一个前提就是这是真正的研发全生命周期式的数字孪生”,一位不愿具名的云计算研发工程师刘畅(化名)向我们表示。

“虽然当前国内做(数字孪生)的公司增长很快,但赛道整体不算太热,就导致很多公司都在投入较少的前端画面上卷,疯狂输出科技感、精美感,但这其实是没有太大价值的,潜心打磨精细化模型部分,沉下心去研究评估,才是更有价值的方向。”

由此看来,在汽车的研发环节用数字孪生技术赋能,当前对于BATH等战略与资金双向加持的云计算巨头们而言,似乎是一片价值可观的蓝海。

生产环节的Know-how:

Ucloud创始人季昕华曾经有个说法,“云计算是技术,更是一套整体服务,做客户服务不能像电商客服一样只在线上喊‘亲’,而是要像保姆一样有销售经理贴身待命,有售后工程师随时接电话响应。”

微软的纳德拉负责Windows Azure业务的时候,同样会定期飞往硅谷,询问客户有什么样的需求,如何对业务进行改进。

事实上,无论是微软还是Ucloud,其实都是在指向云计算落地的一个重要问题,即当前不少云计算技术的落地应用存在或多或少的行业层面割裂,这样的割裂现象放在工业制造场景下会体现的更加明显。

就比如在汽车的生产制造方面,尽管IT工程师在建模、部署等环节具备更为快速稳定的输出能力,但无论是微软还是Ucloud,亦或是近年来不断发力的BATH,面对纷繁复杂的工业制造,想要让技术流畅赋能生产,单依靠IT工程师并不是一个最优解,具体行业的know-how是一个绕不开的门槛。

这就意味着,在对现代工业进行数字化改造的过程中,落实到云计算上,know-how是现在BAT巨头亟需解决的难题,俗话说,术业有专攻,让IT工程师能够随时响应客户的迭代需求,本质上就是在提高汽车工程师的生产效率,但沟通无疑是一个效率损耗的过程。

谈擎说AI认为,工业制造的know-how具有一定门槛,当有know-how的汽车工程师具备独立的建模分析能力,才能从根本上实现数据驱动的业务模式。

也因此,BATH作为在云计算上更有建树的企业,通过降低制造业数字化的准入门槛,更快速标准化地赋能有know-how的汽车工程师,价值似乎是要大于不断打磨IT工程师与制造业工程师之间的沟通效率。

销售体验端:点“数”成金与高精数据价值

从汽车的研发生产继续向下游走去,销售端与消费者的用车体验,同样是云计算价值在汽车产业链上释放价值的高光所在。

销售端的点“数”成金:

从消费者的购车到用车,往往会产生大量的数据信息,对于车企而言,这些数据如今越来越多的人称其为“数据资产”,然而在以往,这些数据的价值时长得不到释放。

谈擎说AI认为,这主要是由于在数据从接收到归纳再到利用,这一整条价值释放链路上,一直以来都存在着阶段性的阻滞,这就导致在车企的销售端,数据驱动的价值一直以来都无法形成闭环。

曾经囿于网联技术不发达,数据的采集、储存与归纳都不是易事,促使传统车企的经销模式高度成熟,如今诞生于数字化时代的以特斯拉为首的新势力车企们,正是在用长在基因上的数字化、网联化思维向传统车企的行业销售模式发起挑战。

对于传统车企而言,大行经销模式无疑是与往日自身的战略需求所适配的,在经销模式里,传统车企的首要任务是进行更多的汽车产品售卖,大量的售后事宜都是在由4S店进行打点,从而减轻在网联化不发达年代里的业务压力。

结果显而易见,新势力们更加青睐的直销模式,有效弥补了传统车企经销模式所造成的数据与业务间错位导致的数据资产损失。虽然新势力们远没有传统车企那般久经沙场,但不难发现,当前诸如蔚来这样的新势力品牌,已然高举起了用户运营的大旗。

当传统车企用户的购车用车数据分散割裂在了各处4S店,不仅是集成难度高,在这样的行业模式导向下,也注定了传统车企们存在思维上的固化。

具体来看,传统车企更多业务导向在于卖车,但对消费者全生命周期数据的在意程度,远没有造车新势力们高,在用户运营的思维与经验上存在天然短板,这就导致了在如今的数字化时代,即使数据的采集储存不再是难事,传统车企也普遍欠缺数据的归纳分析能力。

当前传统车企在销售端所面临的大象转身现状,其实正是BATH云计算能力的放矢之地,值得一提的是,华为云在这一方面的优势似乎更加突出,毕竟从极狐到赛力斯,再到阿维塔与AITO,当前华为的多款合作车已经出炉。

相较于BAT等互联网巨头,华为的云技术并不落后,而且其差异化优势同样明显,即深耕多年的线下门店与零售经验,其全球营销和数字门店营销经验无疑会助力华为云打造差异化的竞争力壁垒。但目前华为几款合作车的销量成绩仍不明朗,有待进一步观察。

体验端的高精度数据价值:

进一步来看用车数据,有人说,汽车是互联网的最后一个风口,而如何让路上的每一辆汽车都不再是孤岛?正是摆在这一风口中央的问题之一。

随着汽车的智能化逐步迈向深水区,在当前一众企业的发力下,自动驾驶和智能座舱等技术正在蓬勃发展,致力于让汽车告别“孤岛”。

然而与此同时,谈擎说AI认为,未来车企们的数据维护压力也无疑会肉眼可见地呈指数级增长。这看起来似乎是一笔“数据负债”,但倘若能够善加捕捉与利用,这笔“负债”也将会成为各个主机厂构筑核心竞争力壁垒的“数据资产”。

众所周知,源源不断的数据是自动驾驶技术进阶、智能座舱千人千面个性化体验的刚需保障,但这里的数据需要一个大前提,即高精度。

“汽车用户端的高精数据其实有着非常大的价值,就比如做自动驾驶的一些相关方向,需要真实驾驶员的驾驶行为模型,再比如做事故判责等等非常有意义的未来汽车发展命题,都需要大量毫秒级的高精度数据。”自动驾驶测试工程师李彬(化名)向我们表示。

“尽管如今数据采集与储存技术在不断发展,成本一直在降低,但通过车联网的方式进行数据采集,对于车企而言大部分数据只有做到高精度才有意义,还是需要付出巨大的流量成本与储存成本。”

如其所言,如何让智能汽车更快更好地进行智能化进阶?解决数据高精度与高成本之间的矛盾,其实就是问题的本源之一。

具体来看,爆发式的数据增长,无异于给云端工程师出了一道大海捞针式的命题,如何保证数据的分析处理避免大海捞针,又能够保证关键数据不流失?通过对有价值的高精度数据精准抓取来降本增效,这正是云计算的价值凸显之处。

到云计算供应商层面,当前的华为云、阿里云、百度云,所归属母公司都已经与部分车企展开了相关合作,谈擎说AI认为,当前对于BATH们而言,不断扩大自身朋友圈,就意味着对自身的潜在数据池进行扩容,从而这把“云”的武器,才能真正蓄势待发。

总的来看,从研发到生产,再到销售与千人千面的实际驾乘体验,汽车如今早已不再是一个纯粹的通勤代步工具,越来越多科技力量集聚在了汽车赛道上。

那么再回到我们最初的问题,汽车产业能否成为云计算价值释放的重要根据地?答案已经不言而喻,汽车行业所提供的全生命周期式落地场景,也已然成为未来云计算一个极具价值的温床。

2022,云计算的力量将会在汽车行业引发多少量变甚至质变?我们拭目以待。

部分参考资料:

【1】论数字孪生的十大关系——企鹅号-知识自动化

【2】工业互联网三大阵营的“竞”与“合”——雷锋网

该文观点仅代表作者本人,未来汽车日报系信息发布平台,未来汽车日报仅提供信息存储空间服务。
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