文|談擎說AI 鄭開車
如今的數字化浪潮大有席捲各行各業之趨勢，在這番衝擊下，越來越多人也已經看到了大資料之於傳統制造業的巨大價值。
汽車作為現代工業皇冠上的明珠，又在近年來恰逢近能源轉型與智慧化兩大風口，一度被視為夕陽產業的汽車行業，正在冉冉升起一輪新的數字化朝陽。
華為雲中國區副總裁、雲原生企業業務部部長潘捷，在日前的華為雲“領跑汽車智慧時代”高峰論壇上表示，“在新能源與智慧化兩大汽車發展方向的牽引下，中國汽車產業想要實現由大變強，數字化轉型已經成為了車企迎接競爭新格局的必答題。”
如其所言，從研發到生產，再到後續的銷售與使用者體驗，雲計算能為汽車行業帶來全生命週期的賦能變革，與之相同，汽車行業同樣能夠為雲計算提供多樣且存在可觀價值的重要應用場景。
隨著近年來BAT等網際網路巨頭以及華為等雲計算頭部玩家相繼押注，在這場數字化賦能汽車行業的宏大戰事裡，汽車產業又能否成為雲計算價值釋放的重要根據地？頗值得我們剖析一二。
研發生產端：數字孿生與Know-how閉環
作為最擅長“無限遊戲”的網際網路大廠，BAT在幾年前已經開始相繼入局製造業，推出自己的雲計算業務。早在17年，百度就首次推出了“AI質檢員”，隨後依託雲計算能力延展出了更為多元的智慧工業質檢解決方案，並推出了AI2B平臺。
作為電商和金融屬性拉滿的阿里，自2018年開始，從服裝工業入手，隨後基於自身雲計算能力不斷擴大，相繼釋出了ET工業大腦、SupET、飛龍、飛象工業網際網路平臺以及犀牛工廠等產品。
相較與前兩者聲量較弱的騰訊其實也不然，2018年，騰訊組建了新的事業群——雲與智慧產業事業群（CSIG），近兩年，騰訊更是與富士康、三一重工等製造企業、北明軟體、東華軟體等軟體廠商深度合作推出了面向垂直行業的深度融合的解決方案。
為何巨頭們在近幾年紛紛湧向雲計算賦能製造業的浪潮裡？談擎說AI認為，數字化賦能製造業在過去幾年提速，存在多個驅動力加持：
一是5G網路的發展蓬勃，落地化訴求開始顯現催化了製造業上雲的天時；二是雲計算頭部玩家快速發展，雲計算之於製造業的潛在價值飛速增長帶來的地利；三是疫情催化下，傳統制造業受到創傷倒逼行業對傳統制造技術與方式的思考所帶來的人和。
在天時地利人和的承託下，雲計算歷經幾年發展，早已不再是單純的點式線性，而是逐漸在面上拓開，正在從單一的算力，擴充套件到大資料、AI、物聯網、安全，並且與未來的製造業升級和中國經濟轉型綁在了一起。
雲計算作為製造業升級的技術創新，正成為爭奪新一輪全球製造業主導權的關鍵。這股力量席捲到汽車產業上，首當其衝的研發上，雲計算價值隨之凸顯。
汽車研發與數字孿生：
今年以來大火的數字孿生概念，正是起源於工業製造領域。在產品研發的過程中，數字孿生可以虛擬構建產品數字化模型，對其進行模擬測試和驗證，考慮到引數調整帶來的變化進行真實產品的“1：1”式模擬運作。
不難發現，對於汽車產業的研發作業而言，成熟的數字孿生技術能夠保證產品的可靠性和可用性，同時降低產品研發和製造的成本與風險，完美達到降本增效的目的。
也許會有人發問，數字孿生不就是一個降低實體研發成本的“模擬器”嗎？和雲計算有什麼關係？
其實不然，數字孿生通常是在雲端進行，做數字孿生技術較為頭部的西門子，更是傾向於將數字孿生看作純粹的基於雲的資產。
談擎說AI認為，想要實現數字孿生技術，絕不是在CAD上瘋狂建模就能搞定的，想要執行一個數字孿生，往往需要龐大的算力規模與演算法彈性來支撐，這就是雲計算對於數字孿生而言非常基礎且必要的作用。除此之外，數字孿生在工業網際網路、智慧製造等層面都有著非常可觀的價值。
當前在天眼查上搜索“數字孿生”關鍵詞，相關的企業資訊已經多達639條。
“數字孿生對製造業的價值是不言而喻的，但一個前提就是這是真正的研發全生命週期式的數字孿生”，一位不願具名的雲計算研發工程師劉暢（化名）向我們表示。
“雖然當前國內做（數字孿生）的公司增長很快，但賽道整體不算太熱，就導致很多公司都在投入較少的前端畫面上卷，瘋狂輸出科技感、精美感，但這其實是沒有太大價值的，潛心打磨精細化模型部分，沉下心去研究評估，才是更有價值的方向。”
由此看來，在汽車的研發環節用數字孿生技術賦能，當前對於BATH等戰略與資金雙向加持的雲計算巨頭們而言，似乎是一片價值可觀的藍海。
生產環節的Know-how：
Ucloud創始人季昕華曾經有個說法，“雲計算是技術，更是一套整體服務，做客戶服務不能像電商客服一樣只在線上喊‘親’，而是要像保姆一樣有銷售經理貼身待命，有售後工程師隨時接電話響應。”
微軟的納德拉負責Windows Azure業務的時候，同樣會定期飛往矽谷，詢問客戶有什麼樣的需求，如何對業務進行改進。
事實上，無論是微軟還是Ucloud，其實都是在指向雲計算落地的一個重要問題，即當前不少雲計算技術的落地應用存在或多或少的行業層面割裂，這樣的割裂現象放在工業製造場景下會體現的更加明顯。
就比如在汽車的生產製造方面，儘管IT工程師在建模、部署等環節具備更為快速穩定的輸出能力，但無論是微軟還是Ucloud，亦或是近年來不斷髮力的BATH，面對紛繁複雜的工業製造，想要讓技術流暢賦能生產，單依靠IT工程師並不是一個最優解，具體行業的know-how是一個繞不開的門檻。
這就意味著，在對現代工業進行數字化改造的過程中，落實到雲計算上，know-how是現在BAT巨頭亟需解決的難題，俗話說，術業有專攻，讓IT工程師能夠隨時響應客戶的迭代需求，本質上就是在提高汽車工程師的生產效率，但溝通無疑是一個效率損耗的過程。
談擎說AI認為，工業製造的know-how具有一定門檻，當有know-how的汽車工程師具備獨立的建模分析能力，才能從根本上實現資料驅動的業務模式。
也因此，BATH作為在雲計算上更有建樹的企業，透過降低製造業數字化的准入門檻，更快速標準化地賦能有know-how的汽車工程師，價值似乎是要大於不斷打磨IT工程師與製造業工程師之間的溝通效率。
銷售體驗端：點“數”成金與高精資料價值
從汽車的研發生產繼續向下遊走去，銷售端與消費者的用車體驗，同樣是雲計算價值在汽車產業鏈上釋放價值的高光所在。
銷售端的點“數”成金：
從消費者的購車到用車，往往會產生大量的資料資訊，對於車企而言，這些資料如今越來越多的人稱其為“資料資產”，然而在以往，這些資料的價值時長得不到釋放。
談擎說AI認為，這主要是由於在資料從接收到歸納再到利用，這一整條價值釋放鏈路上，一直以來都存在著階段性的阻滯，這就導致在車企的銷售端，資料驅動的價值一直以來都無法形成閉環。
曾經囿於網聯技術不發達，資料的採集、儲存與歸納都不是易事，促使傳統車企的經銷模式高度成熟，如今誕生於數字化時代的以特斯拉為首的新勢力車企們，正是在用長在基因上的數字化、網聯化思維向傳統車企的行業銷售模式發起挑戰。
對於傳統車企而言，大行經銷模式無疑是與往日自身的戰略需求所適配的，在經銷模式裡，傳統車企的首要任務是進行更多的汽車產品售賣，大量的售後事宜都是在由4S店進行打點，從而減輕在網聯化不發達年代裡的業務壓力。
結果顯而易見，新勢力們更加青睞的直銷模式，有效彌補了傳統車企經銷模式所造成的資料與業務間錯位導致的資料資產損失。雖然新勢力們遠沒有傳統車企那般久經沙場，但不難發現，當前諸如蔚來這樣的新勢力品牌，已然高舉起了使用者運營的大旗。
當傳統車企使用者的購車用車資料分散割裂在了各處4S店，不僅是整合難度高，在這樣的行業模式導向下，也註定了傳統車企們存在思維上的固化。
具體來看，傳統車企更多業務導向在於賣車，但對消費者全生命週期資料的在意程度，遠沒有造車新勢力們高，在使用者運營的思維與經驗上存在天然短板，這就導致了在如今的數字化時代，即使資料的採集儲存不再是難事，傳統車企也普遍欠缺資料的歸納分析能力。
當前傳統車企在銷售端所面臨的大象轉身現狀，其實正是BATH雲計算能力的放矢之地，值得一提的是，華為雲在這一方面的優勢似乎更加突出，畢竟從極狐到賽力斯，再到阿維塔與AITO，當前華為的多款合作車已經出爐。
相較於BAT等網際網路巨頭，華為的雲技術並不落後，而且其差異化優勢同樣明顯，即深耕多年的線下門店與零售經驗，其全球營銷和數字門店營銷經驗無疑會助力華為雲打造差異化的競爭力壁壘。但目前華為幾款合作車的銷量成績仍不明朗，有待進一步觀察。
體驗端的高精度資料價值：
進一步來看用車資料，有人說，汽車是網際網路的最後一個風口，而如何讓路上的每一輛汽車都不再是孤島？正是擺在這一風口中央的問題之一。
隨著汽車的智慧化逐步邁向深水區，在當前一眾企業的發力下，自動駕駛和智慧座艙等技術正在蓬勃發展，致力於讓汽車告別“孤島”。
然而與此同時，談擎說AI認為，未來車企們的資料維護壓力也無疑會肉眼可見地呈指數級增長。這看起來似乎是一筆“資料負債”，但倘若能夠善加捕捉與利用，這筆“負債”也將會成為各個主機廠構築核心競爭力壁壘的“資料資產”。
眾所周知，源源不斷的資料是自動駕駛技術進階、智慧座艙千人千面個性化體驗的剛需保障，但這裡的資料需要一個大前提，即高精度。
“汽車使用者端的高精資料其實有著非常大的價值，就比如做自動駕駛的一些相關方向，需要真實駕駛員的駕駛行為模型，再比如做事故判責等等非常有意義的未來汽車發展命題，都需要大量毫秒級的高精度資料。”自動駕駛測試工程師李彬（化名）向我們表示。
“儘管如今資料採集與儲存技術在不斷髮展，成本一直在降低，但透過車聯網的方式進行資料採集，對於車企而言大部分資料只有做到高精度才有意義，還是需要付出巨大的流量成本與儲存成本。”
如其所言，如何讓智慧汽車更快更好地進行智慧化進階？解決資料高精度與高成本之間的矛盾，其實就是問題的本源之一。
具體來看，爆發式的資料增長，無異於給雲端工程師出了一道大海撈針式的命題，如何保證資料的分析處理避免大海撈針，又能夠保證關鍵資料不流失？透過對有價值的高精度資料精準抓取來降本增效，這正是雲計算的價值凸顯之處。
到雲計算供應商層面，當前的華為雲、阿里雲、百度雲，所歸屬母公司都已經與部分車企展開了相關合作，談擎說AI認為，當前對於BATH們而言，不斷擴大自身朋友圈，就意味著對自身的潛在資料池進行擴容，從而這把“雲”的武器，才能真正蓄勢待發。
總的來看，從研發到生產，再到銷售與千人千面的實際駕乘體驗，汽車如今早已不再是一個純粹的通勤代步工具，越來越多科技力量集聚在了汽車賽道上。
那麼再回到我們最初的問題，汽車產業能否成為雲計算價值釋放的重要根據地？答案已經不言而喻，汽車行業所提供的全生命週期式落地場景，也已然成為未來雲計算一個極具價值的溫床。
2022，雲計算的力量將會在汽車行業引發多少量變甚至質變？我們拭目以待。
部分參考資料：
1、論數字孿生的十大關係——企鵝號-知識自動化
2、工業網際網路三大陣營的“競”與“合”——雷鋒網
