2023年汽车行业全面拥抱AI智能化时代.pdf
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1、汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨102丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.1 数据对汽车行业发展的影响1.1.1 汽车行业中数据的爆发式增长 1.1.2 汽车行业中数据的价值 1.1.3 汽车制造商的数据应对策略 1011121409151719202224人工智能在汽车行业发展现状1.2 汽车行业面临的颠覆性创新机遇1.2.1 颠覆式创新机遇之客户 1.2.2 颠覆式创新机遇之产品 1.2.3 颠覆式创新机遇之生态系统 1.2.4 颠覆式创新机遇之技术 1.2.5 颠覆式创新机遇之文化与技能目 录1汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨031.3 当前人工智能在汽车行业中的创新应用2.
2、1 人工智能应用创新的原则2.1.1 人工智能创新的原则一:赋能 2.1.2 人工智能创新的原则二:商业运营 2.1.3 人工智能创新的原则三:组织建设 2.1.4 人工智能创新的原则四:监管和规模化39414246535825企业如何利用人工智能加速创新1.4 未来人工智能在汽车行业的创新展望 1.4.1 让汽车功能的升级像软件一样敏捷,快速演进 1.4.2 供应链可视化,风险模拟和预测 1.4.3 元宇宙及人工智能推动打破部门壁垒,推动内部协同实现极致的 成本和质量改进优化 1.4.4 元宇宙下的人工智能驱动-以客户为中心的购车体验 1.4.5 自动驾驶创造极致的长途驾驶体验 1.4.6
3、人工智能辅助低碳出行,并无缝衔接多种出行方式 1.4.7 重新定义车 移动共享美化时光的空间(房产、客厅、电影院、游戏厅、沉浸式学习空间)2931323334363738204丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代2.2 凯捷咨询加速数据及人工智能价值实现2.2.1 下一代企业数据及人工智能平台参考架构 2.2.2 人工智能及数据平台实施方法2.4 基于亚马逊云科技打造人工智能创新底座 2.4.1 亚马逊云科技卓越的全球基础设施 2.4.2 亚马逊云科技的智能湖仓架构 2.4.3 选择合适的人工智能和机器学习服务2.3 亚马逊云科技支撑多种汽车行业的方案2.3.1 软件定义智能汽车2.3.2 自
4、动驾驶算法开发和验证 2.3.3 构建车企全球弹性车联网 2.3.4 个性化数字互动体验 2.3.5 智慧供应链 616369102103106112 717583879398汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨053.1 驱动规模化人工智能汽车企业可以获得重大回报3.2 在不同的创新水平面进行投入3.2.1 创新水平面 1 3.2.2 创新水平面 2 3.2.3 创新水平面 3120124125126127119128131133如何衡量人工智能带来的价值和收益结尾和展望参考文献作者简介345606丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代简 介福特汽车公司副总裁兼首席信息官 Jeff Lemme
5、r 表示:“人工智能技术不仅对实现我们的自动驾驶汽车至关重要,而且在转变我们的客户和员工体验方便,也发挥着越来越大的作用。”“供应链风险识别和车辆预测性维护,仅仅只是福特已经应用人工智能来改善我们的客户和业务运营的众多方案之一。”沃尔沃汽车集团首席信息官兼首席数字官 Atif Rafiq 回应了这种观点,他说:“车企正在积极地将人工智能应用于自动驾驶,这通常会成为最热门的头条新闻,但不仅于此,汽车行业的各个方面都可以受益于人工智能,包括汽车的制造和销售,以及创造新的客户体验。”今天,随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)和机器学习(Machine Learning
6、,ML)技术的日益成熟,人工智能与机器学习技术早已脱离了资本炒作,正在迈向全面的商业化阶段,并与产业深度融合。正如历史上交通工具引擎的演进,车从蒸汽机车进化到内燃机车,再演进到电力机车,到今天的高铁,新引擎不断带给交通工具更快的速度、更高的效率、更好的体验,并让系统更加的安全稳定。而人工智能与机器学习技术也正在协助企业构建业务发展的“新引擎”,帮助企业获客,提升运营与生产效率,构建质量保障和风险控制体系,给企业带来崭新的用户体验。如何恰当地在应用场景中将业务痛点与人工智能相结合,把握数字时代的发展机遇,是所有企业的业务和技术决策者面对的首要的议题之一。同样,人工智能也是开启汽车行业未来价值的关
7、键所在。虽然人工智能在自动驾驶领域的应用备受瞩目,但是人工智能的用武之地远不止此,汽车行业在研发、生产、供应链、客户体验和出行服务等诸多领域都在推进人工智能的应用。06丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨07自 2017 年以来,虽然许多企业对于人工智能的应用依然停留在小范围试点和概念验证阶段,但是已经有领先的企业在人工智能的规模化应用方面取得了重大进展。如今人工智能进入汽车行业,并产生了积极效益的例子有很多。上汽集团已经拥有非常丰富的人工智能应用场景,涵盖了智能驾驶、智能出行、智能制造、智能物流这些技术复杂、可靠性要求又相当高的场景,为上汽的人工智能实验室
8、发展提供了有力的支撑,这也是上汽集团在人工智能领域独有的竞争优势。宝沃汽车通过人工智能搭建测试平台,通过人工智能模拟实现更丰富的路况,减少重复测试,从而提高自动驾驶测试的效率。通用汽车公司的“Dreamcatcher”系统使用机器学习来改进原型开发。该解决方案最近对生成安全带支架零件的设计进行了测试,最终的单一组件设计比最初的八组件设计轻 40%,强度高 20%。大众汽车在慕尼黑的 DATA LAB 建立了自己的语音技术团队,应用于与供应商的标准化沟通。该项目的目标是实现 10000 美元以下商品的采购流程自动化。斯柯达(koda)正在其位于捷克姆拉达博莱斯拉夫的工厂测试将自动驾驶无人机应用于
9、库存盘点。应用该技术实现了每日三次从上空检测、识别和清点工厂外的空集装箱,并将收集的数据传输给物流部门进行处理。08丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业中利用人工智能进行创新面临的机遇和挑战。汽车行业客户如何搭建企业级的人工智能及数据平台。云计算如何帮助驱动人工智能在汽车行业创造价值和收益。凯捷咨询和亚马逊云科技精诚合作,通过人工智能赋能客户,拥抱未来。在本白皮书中,我们从当前成熟的人工智能与机器学习案例出发,探讨并关注人工智能与机器学习技术在业务增长、效率提升、体验创新、风险控制等方面为汽车行业带来的创新,解读人工智能与机器学习的应用场景。汽车行业的客户可以借助凯捷咨询在汽车行业的深
10、入实践和丰富经验,以及亚马逊云科技全面、可靠、可扩展、安全的人工智能和机器学习服务打造相应的解决方案,从而更加便捷,有效地从数据中提取价值、赋能业务。本白皮书主要包含如下内容:汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨09汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨091 1人工智能在汽车行业发展的现状10丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.1 数据对汽车行业发展的影响在如今这个世界,所谓“正常”只是对某种似曾相识但绝非一成不变的隐喻,因此我们需要接受不确定性,因为不确定性已经成为我们今天日常生活的一部分。快速识别和响应不断变化的环境,对于任何组织都是重要的。为了蓬勃发展,企业面对机遇和挑战,必须灵活地
11、调整战略,持续地进行业务和技术的转型。在印度,有一个概念叫做“Jugaad”:是一种灵活务实地解决问题的方式,在资源有限的情况下进行创新。这种节俭的创新概念以某种形式存在于世界各地的每一种文化中,现在对汽车行业的企业来说比以往任何时候都更有意义。随着需求的变化和技术创新的不断加速,组织可以利用许多机会应对大规模的变化。如水一般保持柔韧,有助于组织规划未来,无论未来将面对什么。“StratOps”战略运营一体化企业将体现这种柔韧性,它利用技术让组织做好准备好面对这个截然不同的世界。然而,仅仅向往未来是无济于事的。组织需要采取切实的行动,专注于其愿景,拥抱技术趋势,并提升稀缺人才的技能。今天,每个
12、企业都是科技业务企业。信息技术的应用已经不再仅限IT部门,而需要融入组织所有维度的战略规划、日常运营中。此外,企业目标也在发生变化。可持续发展在疫情期间曾被置于次要地位,现在又回到了战略优先的位置。应对稀缺性不仅是自然资源,还有人力资源正迅速成为企业成功的决定性因素。组织的领导者在专注于“客户至上”的卓越体验和高效的运营的同时,现在还必须将注意力放在运营上,须将人才创新和以员工为中心的体验结合。实际上,无论商业还是社会的机遇和挑战,他们都有一个共同的特点:依赖于技术,并使其成为整体变革的一部分。由此,科技和业务运营将交织在一起,融为一体,无法分离。上述的观点在凯捷的技术创新愿景报告 2022中
13、有更加深入的描述和呈现。这些原则对于汽车行业的影响也是深刻而持续的。该报告对汽车行业中利用数据技术及人工智能进行创新的趋势做了进一步的分析:“虽然对车辆数据的价值存在过早和过于乐观的预测,但车辆数据的价值却是真实的。”汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨111.1.1 汽车行业中数据的爆发式增长汽车行业市场的积极发展主要是由可用数据信息的强劲增长所驱动。同时,第三方的商业需求、不断改进的数据收集技术和不断增加的传感器数量,也推动了可用数据信息的迅速增长。这也导致了数据产品组合的优化和汽车制造商价值定位正在发生改变。汽车制造商将不得不处理大量的车辆数据。自 2020 年以来,可用的电动车数据信息
14、大量增加,例如围绕电池改进、二次利用和回收的商业模式的充电率、电池周期、电池和充电状态等数据。除了数据量,数据质量也在不断提高,消费者更容易获得数据。因此,客户在愿意为来自数据平台的高质量和丰富的数据支付溢价的同时,为车辆本身的差异支付溢价的意愿正在下降。在未来,可用数据信息的增长将成倍加快,因为它主要取决于自动驾驶(Autonomous Driving,AD)的水平以及实现自动驾驶的技术(激光雷达、雷达等)。以特斯拉为例,在使用 5 级自动驾驶的测试版后,一天就有大约 4GB 的数据传输给汽车制造商。然而,随着更多自动驾驶技术的加入和对此类车辆的更大依赖,这一数字可能增加到每小时 3.6TB
15、 的数据,并将随着数据传输能力的增长而继续增长。即使有可靠的 5G 网络,管理高数据负荷也将变得更加困难。汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨1112丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.1.2汽车行业中数据的价值在过去五年中,车辆数据的货币化吸引了世界各地研究人员和分析师的注意力和想象力。一些分析师断言,汽车数据和服务的利润将超过汽车本身的利润,将出现大量新的市场机会。虽然在过去几年有一些不成熟的预测,但对车辆数据的巨大潜力预测是有充分根据的。组织如果忽视最近该领域增长的迹象,将错失一个重要机会,而这种错误的代价是高昂的。一个新兴的市场正在酝酿,呼之欲出。以欧洲市场为例,预计 2022 年
16、,欧盟的潜在收入将达到 1900 万欧元,未来三年车辆数据收入将增长 700%以上。在最理想的情况下,到2030 年,欧洲汽车数据的收入潜力将达到 8 亿欧元,主要用于销售个性化和匿名的原始数据。这还不包括对内部价值(如销售优化、研发和数据驱动的软件开发)和成本削减的估计。欧洲市场预计 2022 年的销售额突破1900万欧元12丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨13另外,车队数据和内部结构化数据也将产生最大价值。以欧盟市场为例,每辆车每年有可能产生高达 4 欧元的收入。车队数据的潜力特别大,这是由于车队经营者对数据有更大的需求,并且能够依靠数据建立成功盈利
17、模式。值得一提的是,目前简单的个性化和匿名的原始图 1 欧洲车辆数据产品的收益潜力数据商用化模式,如果仅仅通过垂直增长到新的细分市场,由于地域覆盖面的原因,这种增长总有一天会达到上限。汽车制造商可以通过攀登价值链实现更高的收入,通过在自己的服务中内化基于数据分析或人工智能等特定数据产品,可以实现高达60%的收入增长。14丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.1.3汽车制造商的数据应对策略随着数据流量的增加,汽车制造商需要优化 IT、组织和法律运营汽车行业数据的不断增长,对汽车行业客户提出了更多的要求,也使得基于数据分析和人工智能的创新有了更多的可能。要达到这一点,汽车制造商,需要在多个方面优
18、化其运营。在详细研究了这些领域之后,我们总结了一些关键要点帮助汽车制造商定义和执行其数据策略:技术前沿加速奠定活跃市场的基本趋势。需要利用技术应对新的挑战,否则在竞争中可能会输给行动更快的汽车制造商、数据平台方或是价值链中的第三方。随着每小时产生数据的流量和车辆的增加,第一个挑战是创建专用的数据架构和基于云原生的方案,以结构化的方式保存数据,并提供数据的可访问性,并对这些数据进行价值提炼。组织前沿需要组织进行变革,以满足销售数据的业务需要。同时,这种新的商业模式也要求组织构建全新的技能。销售数据不再被认为是一种顺带完成业务,而是需要被视为一种与车辆销售并行业务,并配合专业的数据销售方法。需要找
19、出哪个市场有哪些要求,以及如何满足这些要求,如何为每个买家提供最大价值。同时,有必要将车辆数据销售活动与企业整体的数据资源以及CRM、ERP、产品数据以及经销商和传统销售数据中更广泛的数据协调起来。法律前沿以新法律和立法的形式出现。其中大多数可能没有考虑到车辆数据,但仍将影响业务的核心。过去一年,欧美和中国的数据相关立法变得活跃起来,旨在使法规跟上不断变化的技术和市场趋势。同样,数据隐私法也变得更加面向商业的具体实践,加强了客户的数据隐私,并规范了制造商对其车辆数据的处理。汽车制造商现在面临着一个决定,要么在制定即将出台的法规的过程中尽早介入,要么依靠其快速反应的能力,采取观望态度并等待合规要
20、求明确后进入市场。14丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨151.2 数据对汽车行业发展的影响汽车行业已经有100多年的历史,而如今正在经历着最大的价值链重构变革。汽车“新四化”(电气化、网络化、智能化、共享化)推动着客户,从以往主要关注汽车产品自身属性到更加追求科技感和个性化服务。随着新技术和社会发展趋势的不断融合,汽车行业正演变为“未来移动出行”。客户可以方便地,选择各种交通方式和移动服务。以产品为中心的汽车制造商,需要不断变革成为一个以客户为中心的移动服务提供商。同时,车辆和相关基础设施之间需要更加智能的连接,来提供更高的安全性,便利性和可持续性。如今
21、,整个汽车行业正在重新定义其商业模式,这也为一些新的技术和移动公司进入该行业提供了进入机会。然而,无论是行业中的汽车设备制造商、汽车零部件供应商或者是汽车科技/初创公司、甚至汽车经销商,都需要不断积极采取措施,面对行业变革。对于传统的汽车制造商,面对着行业以及跨界的竞争,往往需要寻求通过自建团队或者收购的方式来建立内部的能力和专业知识,在车辆的内部和外部提供各种差异化的产品和服务,以保持自己在这场变革中的主导角色。汽车行业的现状和预期之间的巨大差距,意味着供需双方还有很多未开发的潜力。由于汽车行业是一个非常专业化、并受高度监管、复杂的和非中介化的网络,无论是在需求方面,还是在供应方面,有诸多瓶
22、颈需要不断克服。在需求方面,来自客户、产品、生态系统、技术以及文化与技能 5 方面的多重颠覆,为汽车行业来带来新的创新机遇。在这5类颠覆式创新的领域(包含共 14 门类),其中有一部分还处于早期阶段,而另一些甚至还没有为市场化做好准备。然而,组织必须积极主动地应对这些潜在的颠覆式创新机遇,不断挖掘场景价值,发挥数据优势,利用人工智能等先进技术,深化客户体验,实现跨越式增长。汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨1516丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代图 2 多重颠覆为汽车行业带来创新机遇生态产品客户技术文化与技能16丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨17
23、1.2.1 颠覆式创新机遇之客户首次购买体验的数字化和车辆所有权模式变更不断扩展的客户关系购车者越来越期望一种端到端的在线购买体验,从比较到购买,再到足不出户就能在家门口完成车辆交付。这一趋势一直以来都存在,疫情强化了这一点。当然,在这样的背景下,经销商网络仍然发挥着重要的作用,例如提供试驾,完成交付,维修车辆等方面。所有权模式似乎也将发生变化。随着出行替代选项(拼车、叫车服务、短期租赁和社区车队)变得越来越流行,汽车制造商可能需要专门设计用于共享的车辆(例如,具有卫生功能,配备空气净化器和离子发生器,以减少对手动清洁的需要),以及使车辆共享成为更便捷简单的服务。以后的客户不是为他们的新车支付
24、固定价格,而是选择按照每公里或每英里支付费用。传统上,客户关系一般始于经销商实体店,但从很久以前,模拟经销商实体店就可以在互联网上实现,例如网页浏览“MyBrand”智能应用程序或自助服务终端,或点击在线广告,客户通常可以使用这些渠道收集信息,配置他们想要试驾的车辆,甚至还可以看到车内不同内饰的视觉效果。同样,当车辆行驶时,销售旅程也不会结束。过去,当客户在经销商那完成了购车后,和经销商的互动就仅限于偶尔的车辆维修。但是,未来,客户更希望在整个车辆使用的生命周期中不断获得创新的服务,为此车辆制造商也正在努力提供越来越多的服务,例如,所有权(共享、租用等)服务,或者定期无线更新服务获得新的应用程
25、序等。18丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代不断扩展和更加多样化的驾驶员旅程比如,在司机开始旅程之前,扩展的汽车系统可以检查日历预定的出发时间,然后提前将目的地传输到导航系统,根据驾驶员的喜好调整该旅程类型的首选歌曲,然后进行车辆预热。在司机下车后,车辆可以自动停车,自动到充电站充电,甚至可以设定在最便宜和最可持续的时候开始充电,同时确保在下次出发时能够及时充满电量。甚至,车辆可以将其储存的剩余能量转移到车主的电网中。过去典型的旅行是从上车开始、点火、行驶,到达目的地结束。但是很快,人与车辆的互动将在驾驶过程的前后两端延伸。汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨191.2.2 颠覆式创新机遇之
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