2026年从跟跑到领跑-中国汽车产业跨越式升级报告-

从跟跑到领跑中国汽车产业跨越式升级目录第一部分中国汽车产业跨越式升级的挑战与机遇

2中国汽车产业面临多重跨越挑战

3所有车企面临的五大行业共性挑战3外资车企在中国面临的四大挑战

6中资车企在海外面临的四大挑战

8中国汽车产业迎来历史发展机遇

11国家发展战略方向：国家政策支撑，产业升级机遇11AI+新兴技术突破：技术融合创新，重塑价值创造13汽车消费认知升级：消费理念转型，消费行为全新16全球汽车产业重构：市场需求增长，全球资源配置18第二部分中国汽车产业跨越式升级的三个维度及战略举措19产品跨越20战略举措1：深度融合AI，构建一体化、智能化的研产供销服体系20战略举措2：优化产品研发流程，加快产品迭代

23战略举措3：打造软件定义汽车

(SDV)25战略举措4：数字化资产管理，创造效益

26客户案例

27组织跨越31战略举措1：体验设计――将“体验差距”转化为“增长红利”

31战略举措2：组织及人才――将“机械驱动”变革为“软件驱动”33战略举措3：运营及流程――将“组织孤岛”转化为“智能工作流”34战略举措4：IT

及信息安全――将“风险挑战”转化为“行稳致远”

36客户案例

40全球跨越

44战略举措1：布局全球出海战略规划

44战略举措2：建立高效的本地化运营体系

46战略举措3：建设全球化供应链47战略举措4：提升海外市场合规性

47客户案例

48结束语

52摘要

挑战与机遇并存中国汽车产业既面临着共性的挑战和机遇，

同时中资车企和外资车企又需要应对自身独特的困境。

产品跨越是基础打造领先产品是参与全球竞争的入场券。关键举措包括构建AI

驱动的“研产供销服”

一体化、智能化体系；优化产品研发流程，加快产品迭代；打造软件定义汽车；数字化资产管理。

组织跨越是核心在快速变化的市场环境中，车企需要始终以用户体验为中心，不断夯实组织及人才、运营及流程、

IT及信息安全等核心能力，才能从容应对竞争，始终保持在行业中的引领地位。

全球跨越是目标出海是车企的“必经之路”。布局全球出海战略规划决定竞争的长度，构建本地化运营体系决定竞争的深度，建设全球化供应链决定竞争的韧度，坚守合规底线决定竞争的稳度。IBM

携手中国汽车产业完成从“跟跑”到“领跑”的历史性跨越，共创可持续发展的未来。第一部分中国汽车产业跨越式

升级的挑战与机遇中国汽车产业正处在从“汽车大国”向“汽车强国”全面跨越升级的关键时期。本部分从中国汽车产业正在面临的多重跨越挑战以及需要抓住的历史发展机遇两部分入手，深入剖析行业共性痛点与中外车企差异化困境，系统梳理汽车行业发展的四重历史机遇，带您快速阅览一幅中国汽车产业的现状高清图。2中国汽车产业面临多重跨越挑战所有车企面临的五大行业共性挑战成本与利润的平衡挑战：成本压力上升，利润空间挤压中国车企在从追求规模到追求质量的转型过程中，需要在多个维度进行大幅投入，从而带来了显著的成本增长。在研发层面，质量导向的发展模式要求企业大幅增加技术投入。企业需要建立更完善的测试验证体系，包括耐久性测试、极端环境测试、碰撞安全测试等，这些测试项目不仅耗时更长，成本也大幅上升。同时，为了满足更高的质量标准，企业需要延长产品开发周期，从概念设计到量产交付的时间显著增加，这直接推高了研发成本。根据各大车企

2025

年第一季度季报，蔚来研发支出占营收比例达到26.4%，极氪、小鹏、理想、比亚迪、小米则分别为13.2%、12.5%、9.7%、8.3%、6.0%。1在制造环节，追求质量意味着企业必须投资更先进的生产设备和更精密的质量控制系统。高精度的机器人、自动化检测设备、数字化质量管理系统等都需要大量资金投入。此外，更严格的质量标准要求企业建立多层级的质量检验体系，增加了人力成本和时间成本。在供应链管理方面，质量优先的策略促使企业选择更可靠但成本更高的供应商。企业需要对供应商进行更严格的认证和持续监督，这不仅增加了管理成本，还可能因为供应商数量减少而失去议价优势。同时，为确保零部件质量稳定，企业往往需要与供应商建立更深度的合作关系，包括技术共同开发、质量体系共建等，这些都需要额外的投入。在成本持续上升以及市场竞争加剧的背景下，中国车企的利润率在不断下降。

2024年中国汽车行业利润总体表现不强，销售利润率仅有4.3%

，较历史正常水平大幅下降。

2025年1-5月份，汽车行业销售利润率4.3%，相对于下游工业企业利润率

5.7%的平均水平，汽车行业利润率仍处历史低位。2创新与效益的矛盾挑战：创新迭代加速，效益不断压缩中国的汽车市场在新能源汽车渗透率不断取得突破、产业呈现纷繁变局的同时，企业正面对一种矛盾困境：一方面，产品创新迭代速度不断提升，特别是新能源汽车领域，产品迭代周期已从传统的4-5年缩短至1-2年；但另一方面，效益压缩不断加强。这种两难局面考验着车企的战略决策能力和运营智慧，迫使它们在激烈的市场竞争中寻找平衡点。3当前中国汽车市场快速迭代的趋势主要体现在智能化升级、电池技术革新和用户体验迭代：以小鹏汽车为例，从

G3到G9，再到即将推出的

G10，其智能驾驶系统已经历了三代更新，每一代都带来算力和功能的显著提升。比亚迪从刀片电池到即将推出的麒麟电池，再到研发中的固态电池，技术路线图紧凑而激进。宁德时代同样在短短三年内推出了三代CTP

电池技术。理想汽车每季度发布的大型OTA更新，持续为用户带来新功能，如最新的自动泊车、全场景智能驾驶等，迫使其他竞争对手也加快创新节奏。与此同时，

中国汽车企业面临着价格战压力以及成本上升等多重因素导致的效益压缩。2023-2025年5月，

中国汽车市场的“价格战”曾愈演愈烈，部分车型降价幅度高达

30%。3

2025年5月30

日，中国汽车工业协会（中汽协）率先发布《关于维护公平竞争秩序促进行业健康发展的倡议》，直指“以无序价格战为主要表现形式的内卷式竞争”正在侵蚀行业利润、产品质量与供应链安全。这份倡议发出后，工业和信息化部相关负责人表示赞同和支持，并提出将加大汽车行业“内卷式”竞争整治力度。在其后的

2025（第三届）未来汽车先行者大会上，主流车企负责人都纷纷发声反对“价格战”，呼吁回归价值竞争。之后不久，比亚迪正式取消“限时一口价”“金融贴息”等促销政策；奇瑞董事长更是在2025

中国汽车论坛公开喊话“告别价格战”，价格战暂时偃旗息鼓。市场与供应的差距挑战：市场高速变化，供应敏捷不足当前汽车产业面临着高速变化的国内外市场环境，主要体现在：–

换车周期大大压缩：汽车新功能、新技术的市场接受度周期从过去的数年缩短至数月，产品生命周期被大幅压缩。中国汽车流通协会数据显示，

如今新能源车的换车周期已压缩至三年左右。2023

年二手车市场上，车龄

3

-

4

年的新能源车交易量占比达

38%。4–

竞争格局快速重塑：传统车企、造车新势力、科技巨头纷纷入局，行业边界日益模糊，市场份额变动速度加快。2025年8月刚出炉的汽车销量数据显示，国内新能源乘用车市场的零售渗透率首次突破55%，标志着新能源车已成为国内汽车市场绝对主流。5其中以比亚迪为首的头部阵营稳固，

以吉利、上汽、长安为代表的传统品牌新能源车企的优势正不断扩大，而新势力格局重塑，“零（跑）小（米）问（界）”取代传统“蔚小理”,通过差异化竞争，在细分市场中不断挖掘机会，以独特的产品卖点吸引消费者。–

多种技术路线并行：纯电动、插电混动、增程式、氢燃料电池等多种技术路线并存，增加了供应链规划的复杂性和不确定性。中国汽车协会预测，

2025年中国新能源汽车销量中，纯电动车型占比约为

60%，插电混动和增程式占比约为

35%，氢燃料电池等其他技术路线占比约为5%，形成多技术路线并行发展格局。6–

芯片技术封锁风险：数据显示，中国每年销售超过3000万辆汽车，约占全球汽车销量的三分之一，但本土汽车芯片供应量仅占

10%左右。7然而，过去几年全球汽车芯片供应不稳定性，进一步加剧了中国在关键汽车芯片领域的脆弱性。在此背景下，

中国更有必要在自身庞大的汽车市场上建立一个有竞争力、自力更生的半导体供应链。以上这些汽车市场变化的速度超过传统预测模型的适应能力，导致库存管理和产能规划困难。许多车企的供应链管理系统仍处于数字化转型中期，无法实现端到端的透明度和实时响应。汽车供应链通常包含4-5级供应商，信息传递滞后导致响应速度慢，多层级供应商协同困难。流程与数据的透明挑战：流程需要透明，数据尚未拉通车企需要拉通内部研产供销服和外部产业链端到端的智能化流程，实现全流程的透明运营与科学决策。但是汽车产业链涵盖研发、生产、供应链、营销、售后等超

20个核心业务单元，每个环节往往独立部署系统（如

ERP、MES、DMS等），导致数据分散在“信息烟囱”中。例如：某头部车企因

BOM

表未与生产系统同步，造成研发与生产脱节，新车型试制阶段零部件错配率达12%，延误上市周期3个月。某新能源品牌售后部门需手动整合7个系统的故障数据，维修工单处理时效从平均4小时延长至16小时。而分散的数据源导致标准不统一、字段缺失、重复冗余等问题频发。例如某合资车企同一零部件在采购系统中存在8种命名方式，年采购成本增加超5000万元。车联网实时数据与售后系统更新延迟超24小时，导致远程故障诊断准确率仅65%。根据某咨询机构白皮书显示，因数据孤岛导致的决策延迟，使企业每年损失约

2.8%的营收。8

这一挑战不仅涉及技术升级，更需要组织变革和运营模式创新，

以应对日益复杂的市场环境和消费者需求。产品和生态的协同挑战：产品特性改变，生态需要协同随着汽车产品特性从交通工具转向交通工具+数字化终端，当前汽车产业的竞争本质已从单一产品转向生态协同。这一根本性转变重塑了整个行业的商业模式、价值创造方式和竞争格局，使得汽车企业必须构建开放、多元的生态系统才能在未来市场中保持竞争力。5外资车企在中国面临的四大挑战本土车企品牌竞争挑战：市场份额下降，技术优势下滑根据预测，到

2025年，外资车企在中国市场的整体份额将从

2022年的约45%下降至30%左右，尤其在新能源汽车领域的份额可能低至

20%。9

而一旦外资车企在华市占率跌破30%，那么

2026年诸多外资品牌在华业务的存续与否将受到严峻的挑战。2025年1-7月，中国电池厂商的整体份额持续上升，已经掌握全球动力电池

68.8%的份额。10

2025年4月21

日，比亚迪全球首发“刀片电池2.0”技术，宣布搭载该技术的车型续航里程突破至1000公里。11在智能汽车技术快速发展的当下，OTA（空中下载）升级已成为车企竞争力的重要衡量标准。2025年7月，

比亚迪成功完成了一次大规模的OTA

升级，而仅仅一个月后，8月底，比亚迪再次对智能座舱进行了

OTA升级，展现出其在技术迭代上的高频节奏，这在整个行业中实属罕见，远超奔驰、宝马等传统豪华品牌的年度更新频率。122025年1月24

日，全球汽车产业迎来里程碑事件――由中国主导的

7项新能源汽车国际标准正式立项。13

国际电工委员会(IEC)预测，到2025年，中国提出的电动汽车相关技术标准将占全球新增标准的30%

以上。比亚迪的刀片电池标准、华为的智能驾驶架构有望成为全球行业参考标准。本土研发周期速度挑战：决策组织冗长，开发周期缓慢中国本土领先车企汽车开发从产品概念到量产已经进入“24个月周期”，而外资车企在华业务的相同流程仍需传统的4-5年，是本土企业的2倍多。14

自特斯拉2020年推出Model

Y

以来，比亚迪已经推出

40多款全新车型和139款更新或升级车型。15

造成这种问题的原因是部分外资车企因决策流程冗长、在华组织层级过多，难以匹配中国市场的创新速度，使其在快速变化的中国汽车市场中逐渐失去竞争优势。总部决策流程冗长主要体现在大部分外资车企虽然宣称加大中国区域自主权，但实际上很多的重大决策仍需总部审批，平均决策周期为

3-6个月。

2025年4月的上海车展上，大众汽车中国区总裁贝瑞德

(Ralf

Brandstaetter)表示，大众的目标是“像中国初创企业一样快速且具有竞争力”；日产中国管理委员会主席马智欣也强调，日产将赋予中国研发团队主导权，追随中国速度。

16另外，外资车企在华业务平均组织层级保持在8-10

层，而中国本土车企平均仅为5-6

层。导致市场响应速度明显落后于扁平化组织结构的本土企业。比亚迪英国市场经理马克·布伦德尔(MarkBlundell)表示，

“我们和董事长之间的层级很少，可以迅速获得决定，让我们变得灵活和迅速。”1767本土数据合规体系挑战：数据监管复杂，合规成本上升《汽车数据安全管理若干规定（试行）》出台后，中国汽车数据安全管理相关法规目前已涵盖数据收集、存储、处理、跨境传输等全流程，这将迫使外资车企在华建立独立数据中心，投入大量资源以适应这一日益复杂的监管环境。继特斯拉投资

20亿在上海建立数据中心，实现数据存储本地化后，多家外资车企巨头纷纷表示已经或准备在中国建立数据中心。同时，大部分车辆生成数据将被归类为重要或核心数据，需经过严格的安全评估才能向境外传输。这将影响外资车企的全球研发协同。本土智能生态融入挑战：适配本土应用，加深技术合作《自动驾驶出行生态2025》报告指出，预计到2025年底，

中国新能源乘用车渗透率和L2级智能辅助驾驶渗透率都将突破50%，到

2026年高速L3将规模商用。18

外资车企若要在中国智能汽车市场保持竞争力，必须深度融入本土智能生态系统。例如，

2025年3月17

日，宝马宣布与华为终端达成合作协议，将与鸿蒙生态深度融合，推出包括BMW

数字钥匙、HiCar

系统及MyBMW

App

在内的定制化数字服务。其中，基于HarmonyOSNEXT开发的数字钥匙预计年内上市，而

HiCar

系统也将在2026年随国产新世代车型同步搭载。19这一系列动作背后的逻辑是清晰的：智能汽车的本质，是软硬件和生态的系统融合，而这一融合过程在中国具备天然的土壤――庞大的用户数据、高频的场景变化、前沿的技术人才与开放的市场心态。宝马与本土公司的深度合作，远不止组织层级上的升级，它标志着宝马已经不再是“适应中国市场”的角色，而是在中国市场中共建生态体系、定义路径的角色转变。2025年1-7月，中国海外市场自主品牌销量达189万台，同比增长15%。20

其中比亚迪海外汽车累计销量已超过55万辆，超越2024年全年总和，增势显著。21

然而中资车企在纷纷加速全球化布局的过程中，正在遇到各种挑战。全球综合贸易壁垒挑战：环境复杂多变，合作冲突并存2024年10月，欧盟成员国投票通过，中国电动汽车制造商进入欧洲市场面临最高

45.3%的超高关税。2025

年

4

月，欧盟委员会发言人表示，欧盟将启动以“最低进口价格”机制替代现行对华电动汽车关税。目前，

中国车企在欧洲销售的汽车价格比欧洲本土车型普遍低30%-40%，设定最低价格是变相地提高中国电动车在欧售价。当前中国电动

车的性价比优势有目共睹，而一旦设定了最低价格，

中国品牌的性价比优势难以充分发挥出来，必须打造新的亮点，如智能驾驶、智能座舱、电池、充电等等。此次中欧就中国生产电动汽车征收反补贴税谈判取得突破，时间节点正值美国政府大举加征关税。2025年3月26

日，美国总统特朗普宣布对进口汽车加征

25%关税，自

4月3

日起执行。美国对全球贸易伙伴强征关税起到了“催化剂”的作用，促使中欧双方再度审视彼此的合作问题，合作机遇大于彼此的挑战――在任何环境下，有挑战就有机遇，中、美、欧三方关系的演变正印证了这一点。本地运营全面差异挑战：技术适配合规，文化客户差异随着全球化战略的深入推进，

中国车企正从简单的产品输出转向全方位的本地化运营，但面临技术适配、文化差异、员工差异、客户差异挑战。这些差异都会对企业的国际化布局产生深远影响。技术适配挑战在充电设施认证方面，中国充电桩产品采取CQC认证，而出口至欧洲市场需要获得

CE认证，在德国还需额外获得其他认证，这无疑增加了中国企业进入欧洲市场的难度和成

本。另外，还有一些细节要求，例如，欧盟《新电池法》要求充电桩内置电池可拆卸回

收；德国自

2025年起对公共充电桩强制实施碳足迹认证，未达标产品禁止投标政府项目。欧洲市场准入标准高且各国规定不同，服务要求严苛，需提前做好认证、了解法规，以便更好地布局服务体系。在法规标准合规方面，不同国家和地区在汽车技术标准、安全法规、环保要求等方面存

在显著差异，

中国车企在出海过程中需要投入大量资源进行适配和认证。在现行国际标准法规协调体系方面，中国汽车行业缺少主动权，海外知识产权布局滞后、应对纠纷时能力与经验不足。汽车产业身处技术前沿，如果不能对新兴领域标准必要专利投入足够

关注，可能引发系统性知识产权风险。2025年2月，上汽集团与

TÜV南德意志集团围绕汽车全价值链合规能力建设签署战略合作协议，为行业树立了技术协同与合规体系共建的标杆。22中资车企在海外面临的四大挑战8文化人才挑战文化差异将成为中国车企海外扩张面临的首要非技术挑战。在工厂运营能力上，不同国家的文化、法律、劳动制度等差异较大，中国车企在海外运营工厂时，需要适应当地的文化差异，处理与工会的关系等问题，这增加了运营的复杂性和不确定性。在人才储备方面，海外市场的专业人才相对匮乏，且当地员工的工作习惯、技能水平、薪酬激励与中国员工存在差异，企业需要投入大量时间和成本进行本地化人才培养和管理。客户差异挑战中国车企面临全球七大区域市场的消费习惯差异，这些差异将直接影响产品设计和营销策略。首先，产品偏好差异。例如，欧洲消费者对车辆空间利用率的重视程度将比中国消费者更高，而对智能科技功能的重视程度则较低。另外，使用场景差异。例如，欧洲消费者的平均通勤距离比中国城市消费者较短，但长途自驾频率更高。理想汽车增加其欧洲版车型的后备厢容积增加，并增强车顶行李架承重能力，以适应欧洲消费者的长途自驾和户外活动需求。最后，购买决策路径差异。例如，欧美消费者从首次接触品牌到最终购买决策的平均周期为3-4个月，比中国消费者平均

2个月的购车决策长，23

且对第三方评测和口碑影响的依赖度更高。蔚来加大在欧洲主要城市的广告宣传力度，利用社交媒体、公交巴士、地铁等渠道进行广泛宣传。海外市场品牌认知挑战：品牌价值差距，品牌形象固化欧美日韩汽车品牌多有50-100年历史，已在全球消费者心智中建立深厚印记。而中国汽车品牌的国际化历程普遍不足20年，品牌资产积累有限。中国车企在海外市场面临品牌认知度与溢价能力不足的困境。从品牌价值角度看，中国车企与国际巨头存在显著差距。根据英国品牌评估机构“品牌金融(Brand

Finance)2025年全球最有价值的100个汽车品牌显示，丰田、奔驰、特斯拉分别以647亿美元、530亿美元、430亿美元的品牌价值位列行业前三，位列

12位的比亚迪品牌价值为140亿美元，是中国最有价值的汽车品牌，但仅为丰田的约五分之一。249消费者调查揭示了中国汽车品牌的国际形象挑战。《麦肯锡2024

年消费者出行脉动调研》显示，与美国以及其他亚洲品牌相比，中国车企在欧洲的知名度相对较低，

55-80%的欧洲受访者表示从未听说过这些品牌。受访者对刚刚打入欧洲市场的中国品牌的产品质量和数据安全持怀疑态度，尽管他们也感受到了这些品牌出色的性价比。这样的品牌印象进一步影响到了中国汽车品牌溢价，消费者对中国品牌的售价预期普遍低于欧洲本土品牌的同类产品。约有一半的欧洲受访者表示，只有当中国品牌电动汽车的售价比欧洲本土同类产品低15%

以上，他们才会考虑购买。25全球严格数据合规挑战：全球法规多元，地缘政治风险汽车企业的全球化发展已从单纯的“规模扩张”转向“能力沉淀”，而合规能力则从"准入门槛”升级为“竞争壁垒”。中国车企在全球化进程中，数据合规已成为出海路上的关键障碍。随着智能网联汽车的普及，

汽车不再是简单的交通工具，而是集数据采集、处理和传输于一体的“数据处理中心”。面对各国日益严格的数据安全监管，中国车企正面临前所未有的合规挑战。欧盟《通用数据保护条例》

(GDPR)被视为全球最严格的数据保护法规，从

2018年生效以来，到

2025年累计处罚金额呈持续上升趋势，截至

2025年3月，GDPR处罚总额已突破56.5亿欧元。26

其中，汽车行业GDPR相关罚款预估超过10亿欧元。而智能网联汽车面临更加特殊的合规挑战，因为一辆智能网联汽车每小时可产生约25GB数据，其中包括位置信息、驾驶行为、车内录音视频等高度敏感数据，这些数据会经过由制造商、保险公司、应用程序开发商和执法部门组成的复杂网络，

会引发监管机构的更严格审查。欧盟《数据法》大部分义务将于2025年9月起生效，该法案将赋予用户对车辆生成数据的更大控制权。这将彻底改变汽车的制造、维修和保险方式。随着《数据法》对数据保护要求的提高，车企现有的数据安全防护体系可能无法满足新法规。联网汽车数据易成为黑客攻击目标，

一旦泄露，不仅涉及用户隐私，还可能影响车辆安全行驶。例如，黑客若获取车辆的控制数据，可能干扰车辆的刹车、转向等关键系统。车企需要投入大量资金和人力，升级数据加密、访问控制等安全防护措施，以应对日益严峻的数据安全挑战。10中国汽车产业迎来历史发展机遇国家发展战略方向：国家政策支撑，产业升级机遇中国汽车产业正迎来多重国家战略叠加的历史性发展机遇，这些战略方向为产业转型升级和全球竞争力提升提供了强有力的政策支撑和发展空间。“双碳”目标下的绿色转型机遇《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》提出，到

2025年新能源汽车新车销售量达到汽车新车销售总量的20%左右。这个目标已经提前实现，

2025年前5个月我国新能源汽车新车销量占汽车新车总销量44%，达到

560.8万辆。27从传统燃油车向新能源汽车转型，催生了动力电池、电机电控、充电设施等新兴产业链，为企业提供新的增长点和投资机会。同时，国家加大对电池技术、氢燃料电池、智能网联等关键技术的研发支持，推动产业技术升级和创新发展，为汽车产业带来万亿级市场空间。制造强国战略下的产业升级机遇《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和

2035年远景目标纲要

》的制造强国战略部分将新能源汽车和智能（网联）汽车列为重点发展领域：突破新能源汽车高安全动力电池、高效驱动电机、高性能动力系统等关键技术，

加快研发智能（网联）汽车基础技术平台及软硬件系统、线控底盘和智能终端等关键部件。新基建战略下的基础设施机遇2025年7月7

日，国家发改革等四部门联合发布《关于促进大功率充电设施科学规划建设的通知》，

明确提出到2027年底，力争全国范围内大功率充电设施超过

10万台，服务品质和技术应用实现迭代升级。28

这一政策被业内解读为“新能源汽车产业的又一里程碑”，旨在解决当前充电网络“分布不均、功率不足”的痛点。尽管中国汽车产业面临的挑战丛生，但同时也迎来了历史性的发展机遇。11在2024年《政府工作报告》中，新基建被赋予“扩大有效投资、培育新质生产力”的双重使命。5G网络的大规模部署为车联网、自动驾驶等应用提供技术基础。智慧交通、智慧停车等城市基础设施升级，为智能汽车应用创造条件。区域协调发展战略下的产业布局机遇国家区域发展战略为汽车产业优化布局提供机遇。京津冀协同发展，打造智能网联汽车创新高地和产业集群。长三角一体化，建设具有全球影响力的汽车产业创新集群。粤港澳大湾区发挥科技创新优势，推动汽车产业高质量发展。成渝地区双城经济圈建设西部汽车产业重要基地。这些国家战略方向的叠加效应，为中国汽车产业创造了前所未有的发展机遇，推动产业从大到强的历史性跨越。12自动驾驶技术突破根据研究数据显示，2025年7月中国新能源汽车城市L3级智能驾驶渗透率已达23.2%，汽车智能化正进入加速普及期，预计在

2027年将提升至80%

以上。30

从技术层面看，汽车智能化本质上是将传统机械交通工具转变为具备感知、决策和执行能力的智能移动终端，其中AI技术在图像识别、激光雷达数据处理、多传感器融合等方面的应用，

将显著提升自动驾驶系统的感知精度。车载AI芯片算力的快速提升，将进一步为车企降本增效，同时为实时AI推理提供强大支撑。预测性维护传统的维护方法，像被动式维护和预防性维护，存在着明显的缺陷。被动式维护是在故障发生后才进行维护，这会造成意外停机，打乱生产秩序，进而产生更高的维修费用。预防性维护计划不能依据设备实时变化的状况、使用模式或者运行环境来制定，所以会出现维护周期过短或过长的问题。AI

驱动的预测性维护通过运用机器学习算法，实时分析历史数据，识别出传统诊断可能会忽略的问题，准确预测未来结果，并提供及时的维护警报，预测执行特定任务的最佳时机，从而能在重大故障发生前进行远程诊断和干预。正如研究指出，人工智能能够在诸如传感器故障、刹车片磨损或者发动机问题等情况恶化之前检测到它们，有将停机时间减少

30%至50%的可能性，可将故障减少多达70%。31AI+新兴技术突破：技术融合创新，重塑价值创造从中国汽车工程学会发布的《2025年度中国汽车十大技术趋势》中，我们可以看到中国汽车产业正在迎来技术驱动的重大变革机遇。这些新兴技术不仅重塑了汽车产品本身，更催生了全新的商业模式和价值创造方式。AI

技术应用机遇企业生产力全面提升人工智能新时代不仅是技术的进步，更是从工具到生态、从单一到融合的全面升级，将为社会带来前所未有的变革。人工智能在生成式AI的推动下进入新时代，展现出自主学习与进化、人机协作增强、多模态感知融合的特征。这些特征看似只是技术层面的突破，

实则标志着AI规模化应用的时机已然成熟。当AI渗透到企业运营的方方面面，它将具有颠覆组织运营方式的巨大潜力，重构从研发、制造、供应链到营销的全价值链，带来前所未有的生产力提升，并开辟新的增长路径，引发产业层面的系统性革新。根据IBM2024年针对全球车企CEO

的调研，他们希望通过实施AI实现快速转型，从试点试验、到降本增效、再到推动业务增长的目标。2913智能供应链优化AI

可以自动化处理许多传统供应链中需要手动处理的流程，如订单处理、库存管理、物流跟踪等，不仅能提高效率，还能减少错误率，使整个供应链更加可靠。AI还可通过对供应链中的大量数据进行分析，提供更准确的预测和决策支持。例如，

AI可以根据历史数据和当前趋势预测需求量，从而帮助企业更好地规划生产和采购计划。最后，AI机器人能够代替人类完成一些重复性、繁琐的工作，如物流、拣选、包装等。这不仅能提高效率，还能减少人力成本和错误率。总之，

供应链整个链条中的每个环节都会受到AI

的影响，甚至部分工作会被AI

取代，或者创造一些颠覆性的模式，将AI

与原本的人工智能结合在一起。5G技术融合机遇车联网生态构建根据预测，中国车联网市场在

2025年将进入爆发式增长阶段，中国车联网市场规模预计达到约5000亿元人民币，用户规模突破3亿，渗透率超过

50%，而这得益于

5G技术的发展。32

5G

网络的超低延时特性（1ms

以下）为

V2X通信提供技术保障，支持车辆间、车路间的实时信息交互。

5G

的高带宽能力支持高清地图实时更新、云端大数据处理等应用，预计到

2025年单车日均数据传输量将达到10GB。针对不同应用场景提供差异化的网络服务质量保障，确保关键安全应用的可靠性。云端协同计算进入智能化深水区后，算力正在成为决定车企竞争力的新变量。相比车端计算芯片，云端芯片需要承担复杂的训练任务和海量的数据处理，且对功耗和成本的要求相对车端宽松，其算力更为强劲。云端算力越高，企业在自动驾驶训练、智能座舱迭代和大模型推理中的效率就越高，迭代速度也就更快。云端算力已成为衡量一家车企能否立足未来的关键指标。基于

5G

的快速OTA升级能力，使汽车软件可以像智能手机一样频繁更新，持续优化用户体验。14区块链技术应用机遇汽车行业从单一链条发展为复杂生态系统，需要多产业数据协同与信任机制的有力支撑。区块链技术因其在建立信任方面的优势，成为汽车行业生态应用的有力支撑。典型的应用场景包括：在汽车供应链管理中，区块链可实现信息可视化、建立信任机制、促进信息共享与管理。在供应链金融领域，能降低数据采集难度，提高数据可信度，助力金融机构和车企。在汽车共享出行方面，可取代第三方平台，实现点对点沟通和智能合约交易。车联网中，区块链能提供数字身份管理、增强隐私性、提升协同控制安全性。无人驾驶中，区块链改善信息传输，防止黑客入侵，消除信用风险，提高系统效率，解决事故定责难题。数字孪生技术机遇数字孪生技术可以在虚拟环境中进行大量测试，减少实车测试成本和时间。通过数字孪生模型的实时数据反馈，持续优化产品设计和性能。例如，理想汽车

2024年研发费用率（7.67%）

低于行业平均（约8.5%）

，主要得益于数字孪生对研发效率的提升。通过虚拟仿真替代部分实车测试，减少了原型车制作与测试成本（约节省

2亿元/年）。此外，数字孪生优化生产流程，降低了制造费用（约节省

1.5亿元/年）

，推动毛利率从2023年的19.8%提升至2024年的20.5%。33量子计算前瞻机遇虽然量子计算仍处于发展初期，但其在汽车领域的潜在应用值得关注：量子计算在解决交通路径优化、电池材料设计等复杂问题方面具有巨大潜力。量子密码技术为汽车数据安全提供更高级别的保护。新兴技术融合创新机遇以上多项新兴技术的融合应用将创造1+1>2的效果：AI+5G+边缘计算实现真正的实时智能决策和响应。区块链+物联网+AI

构建可信任的智能汽车生态系统。数字孪生

+AI+大数据实现全生命周期的智能化管理。通过积极拥抱这些新兴技术机遇，中国汽车产业有望在全球智能汽车竞争中占据领先地位，实现从“制造大国”向“创新强国”的转变。15汽车消费认知升级：消费理念转型，消费行为全新随着中国经济发展和消费者教育水平提升，汽车消费者的认知结构正在发生深刻变化。通过深刻理解和积极响应消费者认知升级带来的机遇，中国汽车产业能够实现从供给驱动向需求驱动的转变，在满足消费者日益精细化、个性化需求的同时，推动自身的高质量发展。消费理念转向价值及环保导向消费者更加注重产品的综合价值，包括品牌价值、设计美学、用户体验等软性价值。根据麦肯锡《2025年中国汽车消费者洞察》，超过70%的中国汽车消费者将品质和体验作为购车首要考虑因素，较

2020年的45%显著提升。34

这要求汽车企业从产品制造商转向体验服务商。另外，环保意识将成为汽车购买决策的重要影响因素。根据国家发改委、工业和信息化部、商务部等部门共同发布《促进绿色消费实施方案》报告显示，到

2025年，绿色消费理念深入人心，绿色低碳产品市场占有率大幅提升；到

2030年，绿色消费方式成为公众自觉选择，绿色低碳产品成为市场主流。35

这为新能源汽车产业发展提供了强劲的市场需求支撑，推动企业建立更完善的绿色供应链和循环经济模式。消费行为转向数字化及社交化导向2025年中国电动汽车百人会发布报告显示，以“95后”为主体的Z世代正在成为汽车消费的主流人群。Z时代人口规模约2.5亿，消费规模约

5.97万亿元。36

Z世代消费者更习惯通过线上渠道了解、比较和购买汽车，并希望在购车过程中实现线上线下的无缝切换和一致体验，这推动汽车销售模式从传统4S店向新零售模式转变。另外，Z世代消费者期望能够通过数字化渠道获得实时、个性化的服务响应，能够定制化配置汽车，并要求更加透明、详细的产品信息和服务流程。这些都推动汽车制造向柔性化、个性化方向发展，提升透明度和专业性。最后，社交媒体对汽车购买决策的影响力将持续增强。超过60%的新能源汽车消费者会通过社交媒体获取产品信息，这一比例在90后年轻消费群体中更是高达75%。特别是对于新能源汽车这类高科技产品，通过社交媒体、短视频平台等数字渠道能够更有效地展示产品技术特点和智能化功能。37消费需求转向理性及专业化导向Z世代呈现出“追新又理性”的独特消费观：既追求新品牌、新科技、新体验，又预期每笔开销都要花在“刀刃”上。因此，

车企打赢新能源汽车下半场关键在三大核心战场：心智之争、市场之争、技术之争。16《2025麦肯锡中国汽车消费者洞察》显示，消费者对智能驾驶技术的认知进步。无论是对各类智驾功能的接触情况、使用过相应智驾功能后的满意度，还是对更高阶智驾功能的期待等，相比之前几年，受访者在各方面的认知均有所提升。服务型及共享型消费模式兴起消费者的汽车消费模式正从一次性购买向持续性服务转变。根据IBM

商业价值研究院2025年发布的《汽车2035：软件定义时代的成功之道》，预计到

2035年，全球消费者愿意为订阅汽车软件功能付费，如每月支出

1900人民币订阅自动驾驶功能，支出1200元人民币订阅沉浸式车载娱乐功能。38

消费者期望汽车品牌能够提供从购车、用车到换车的全生命周期服务，推动企业构建完整的生态服务体系。到2029年，中国共享出行市场规模将达到8042亿元，39

消费认知的转变功不可没。特别是在一二线城市，年轻消费者对汽车所有权的执着程度下降，更注重使用权和便利性。消费者开始接受“不同场景选择不同出行工具”的理念，为汽车企业转型出行服务商提供市场基础。17全球汽车产业重构：市场需求增长，全球资源配置随着中国汽车产业技术实力的快速提升和产业竞争力的不断增强，全球化发展已成为中国汽车企业实现更大发展空间的重要战略选择。当前国际环境和产业变革为中国汽车产业的全球化扩张提供了前所未有的机遇。全球市场需求结构性机遇新兴市场将成为全球汽车消费增长的主要驱动力。根据国际能源署(IEA)

的报告，

东南亚已成为全球增长最快的电动车市场之一，年复合增长率超过

50%。40

根据拉丁美洲汽车经销商协会发布的最新数据，2024年拉美地区的电动汽车销量为412493

辆，销售的新车51%是中国品牌，且几乎所有的电动公交车都来自中国。41

2025年1月至5月，中国向非洲出口汽车22.2万辆，同比增长高达67%。汽车供应商网预计非洲电动汽车市场规模将从2024年的约158亿美元增长到2029年的254亿美元，年复合增长率约10.2%。42

中国品牌在这些市场的认知度和接受度持续提升，为中国车企提供广阔发展空间。发达市场的电动化转型为中国车企提供进军高端市场的机会。欧盟碳减排政策推动电动汽车快速普及，中国品牌有机会在欧洲市场获得显著份额。美国《通胀削减法案》等政策推动电动汽车发展，虽然存在贸易壁垒，但技术合作和本地化生产仍有机会。全球产业链重构及资源配置机遇全球汽车供应链正在经历重大调整。全球汽车企业倾向于在主要市场附近建立生产基地，为中国车企海外建厂提供机遇。汽车企业更加重视供应链的多元化和韧性，

中国作为全球制造业中心的地位进一步凸显。在电动化和智能化转型过程中，全球汽车企业对中国技术和供应商的依赖度增加，为中国企业提供更多合作机会。全球汽车行业将迎来新一轮整合潮。中国车企可以通过并购获得先进技术、品牌资产和渠道网络，加速全球化进程。传统车企在电动化转型中的困难，为中国企业提供了低成本获取优质资产的机会。汽车行业人才的全球化流动为中国企业提供机遇。中国汽车企业通过海外研发中心建设和人才引进，获得国际化的技术和管理经验。中国企业在全球技术标准制定中的话语权增强，为产品全球化推广提供标准支撑。通过充分把握这些全球化发展机遇，中国汽车产业有望实现从“中国制造”到“中国创造”再到“全球品牌”的跨越式发展，在全球汽车产业格局中占据更加重要的地位。18第二部分中国汽车产业跨越式升级的三个维度及战略举措面对潜力无限而又充满不确定性的未来，IBM

深刻地认识到，

中国汽车产业在AI新时代下，

实现“产品-

组织-

全球”三个维度的全方位跨越式升级，才能够可持续发展，实现从跟跑到领跑的战略目标。19产品跨越产品创新是参与全球竞争的基础。中国企业需要在智能座舱、自动驾驶、软件定义汽车、能源形式、固态电池、超充网络等关键领域持续突破，打造具备差异化竞争力的核心产品。而打造领先产品的关键是通过融入AI

技术，构建一体化、智能化的高效的“研产供销服”体系；优化产品研发流程，加快产品迭代；打造软件定义汽车；数字化资产管理。战略举措1：深度融合AI，构建一体化、智能化的研产供销服体系AI

不仅是技术工具，更需要运用于合适的业务场景，实现技术成熟度与业务变革深度的交融，才能达到

“事半功倍”的效果。在车企，AI技术的成功取决于它在全链条“研产供销服”的深度渗透，以及与企业自身专有数据以及独特业务特性的结合，例如外资车企需要加速客户声音对研发生产体系的反馈，建立以客户为导向的研发生产体系。中资车企则需升级研发和生产体系，支持更多车型和产量的增长，提高质量和运营效率。在生产制造环节，IBM

帮助车企以计算机视觉检测和

AR

技术替代传统人工质检，在提高生产效率、降低次品率的同时，还能够协助员工完成厂区巡检和维修操作。在供应链优化上，IBM

帮助车企利用人工智能学习历史数据并分析订单需求，促进产销协同；或通过大模型技术智能预测需求，进而优化库存管理，降低运营成本。精准营销与服务方面，

IBM

帮助车企整合内外多源数据，通过智能分析生成客户画像和营销洞察，实现从舆情预警到服务优化的闭环管理。IBM看到车企在

AI落地的过程中，只有少数整车厂使用结构化方法将解决方案快速扩展到生产中并获得企业范围内的优势。为此，IBM

特别开发了汽车行业的组件化业务模型

(CBM,ComponentBusinessModel)，该模型将汽车行业的关键业务能力拆解为最小化的组件，每一个组件就可以是一个业务或服务单元。通过CBM,IBM

可协助客户识别组织架构、业务流程与关键绩效指标

(KPI)中的优化空间，并基于

AI技术构建匹配的解决方案。下图即展示了生成式AI

对提升车企产品开发、客户互动、运营效率和技术现代化四个领域的生产力的预期影响。IBM

目前正在与全球和国内领先车企合作，应用AI

解决方案实施研产供销服体系端到端的全面转型。以研发创新领域为例，

IBM

帮助某车企开发了智能代码助手，实现从代码编写到测试审查的全流程智能化，代码辅助效率提升50%，代码辅助检查效率提升70%，运维问题分类和自动分类效率提升60%。而借助IBM

为其开发的零部件标准知识库系统，另一家车企轻松解决了海量非结构化多出口国标准的高精准检索（效率提升80%）

，将其零部件针对特定出口国的合规率提升50%，为其全球化布局按下了“加速键”。4320战略及指导研发需求规划

●主生产规划

品牌管理售后战略服务开发与商业化战略资本划拨管理组织和流程政策设计制度

●供应商关系生产战略销售及促销软件更新

●服务提供商财务规划合作联盟战略及政策规划规划战略战略及预算产品组合

供应链战略生产制度消费者关系平台战略公司和业务线战略及规划及规划及政策战略战略数据战略管理及跟踪设计验证

●供应商绩效跟踪生产排期

及跟踪消费者关系

跟踪质量管理服务开发管理司库管理法律和规定配置管理

●供应商管理

质量控制

经销商管理

保修索赔管理平台管理税务管理业务绩效变革管理

●物流管理

●需求预测及分析软件更新

管理

服务交付管理风险管理和内审人力资源管理项目管理数据安全

管理知识产权

执行及落地工具设计

及构建

库存管理工厂运营

●消费者互动

管理零部件管理服务开发会计及总帐间接采购车内系统

设计

直接采购

维修管理

财务及租赁管理停产管理服务本地化

成本管理IT

系统和运营流程设计

运输管理

订单管理车辆服务

管理支持中心

运营

资产和设备管理机械及电动

化设计软件更新

交付数据维护

知识和学习

管理软件开发

图1汽车行业组建化业务模型(CBM)及生成式AI的影响产品及流程开发供应链生产营销及销售服务及售后数字化服务财务管理业务管理生成式AI

用例生成式AI的影响 客户互动高：预期可提升生产力的幅度为30%

以上

运营效率中：预期可提升生产力的幅度为10%-30% 产品开发低：预期可提升生产力的幅度为10%

以下●

技术现代化21IBM

作为企业级AI

技术与应用的全球领导者，在生成式AI

领域的业务额已超过20亿美元，为200多家活跃客户提供服务。客户选择IBM，主要基于四大优势：–“咨询+科技”双引擎：咨询蓝图牵引，技术敏捷落地。•IBM

咨询始终坚持高效和专注服务原则，专注于满足客户具体的需求、提供更细腻的方案和更扎实的能力。车企加快转型所涉及的数据架构、技术路线、研发体系、商业模式、人才结构、供应链、服务与售后等转型问题均是IBM

咨询的专长领域。目前，IBM

咨询也在以AI

赋能团队，以科学重塑咨询。借助

IBMConsultingAdvantage这样的AI驱动交付平台，融合先进的生成式AI模型，支持智能体和应用程序大规模交付，以先进的软件资产和方法大幅提升IBM

在咨询领域的专业能力，为车企创新带去速度和规模。•IBM

科技部门以开放、安全、可扩展的混合云架构和

AI能力为核心，为车企提供从底层算力到智能应用的完整技术栈。主要包括：由

IBM

主机、

Power服务器、存储及公有云组成的技术底座，为企业提供了开放、安全、可扩展的IT基础架构；基于混合云应用平台红帽OpenShift，企业可构建并灵活部署工作负载，这也是企业IT现代化转型的重要标志；

以

watsonx为代表的数据和

AI平台则为企业搭建开放、可信的人工智能底座。–

车库创新方法。车企将AI

应用于业务场景的过程中，可以运用

IBM

的生成式AI

车库创新方法。这个方法是IBM

帮助合作伙伴和客户共同探索和落实AI

应用场景的独特方法，包括共同创造、共同执行和共同运营三个阶段，确保AI

转型与企业战略深度协同，实现从概念验证到规模化落地的全流程价值转化，推动端到端的智能化升级。实践证明，与IBM

车库创新团队合作过的全球企业,产品上市的速度提高了67%,创新构想提高了10倍,孵化创新项目成功率提高了2倍,投产项目数量增加了6倍,

同时也获得了高达102%的投资回报。44–

行业知识、企业级

AI和本地化解决方案。IBM丰富的行业知识能够帮助车企利用好自身的数据，分析整个生产流程与环节，把AI

技术与客户的应用场景更好地结合起来。IBM

本地化的解决方案可以避免车企数据的泄露，让车企部署AI

的过程更放心。–

零号客户。IBM

作为AI

应用的“零号客户”，我们自身在在人力资源、数字劳动力、应用现代化和客户等领域也在大规模利用

AI

提高生产力，形成了可执行可复制的知识和经验资产，可以为车企提供更好的服务。我们希望和车企一起拥抱新技术，将AI

用于核心业务来驱动决策，提升竞争力，成为车企规模化应用AI

的最佳伙伴。22战略举措2：优化产品研发流程，加快产品迭代在汽车产业电动化、智能化变革的浪潮下，市场竞争已从传统的产能比拼转向研发效率

与产品创新的较量。消费者对车型个性化、智能化需求的快速迭代，倒逼车企必须构建高效的研发体系，实现产品研发流程的优化与迭代速度的提升。以下聚焦“构建产品制

管理体系”、“以车型开发为中心”、“落地平台化研发思维”三大关键维度，深入探讨研发流程优化与产品迭代加速的实践路径。构建产品制管理体系在汽车行业，传统研发模式普遍存在部门壁垒严重、流程串行低效、资源配置分散等问题，

一款新车型的研发周期常长达5-7年，难以适应市场快速变化。而以产品价值为核心的系统化研发管理思维，通过重构组织模式、明确核心导向、优化资源配置，恰好为破解

这些行业痛点提供了有效工具，成为企业提升研发效率的关键选择。产品制管理体系是优化研发流程的核心抓手，更是提升研发效率的组织保障。传统职能

制管理模式下，研发、市场、生产、采购等部门各自为战，信息传递滞后，极易出现“产

品与市场脱节”“研发与生产矛盾”等问题。产品制管理体系则以产品为核心重构组织架构，组建跨职能的产品开发团队，实现从需求到产品量产的全流程闭环管理。在该体系下，产品经理统筹协调各部门资源，明确各阶段的职责、权限与目标，形成“职责

-

权限

-目标”三位一体的管理机制。以车型开发为中心以车型开发为中心是实现市场导向研发的关键路径，更是研发体系有效运转的核心目标。在汽车市场竞争日趋激烈的背景下，脱离市场需求的研发必然导致产品失败。车型作为

直接面向消费者的核心载体，其开发过程必须以市场需求为根本导向。这就要求企业在

车型开发初期，通过科学的需求分析工具挖掘用户真实需求，并将其转化为具体的产品

特性与设计要求。落地平台化研发思维平台化研发思维是加快产品迭代的核心支撑，更是实现研发资源高效利用的关键手段，而平台化需求管理则是平台化研发落地的前置核心环节。传统车型研发采用“一对一”模式，每个车型都进行独立开发，需求收集碎片化、需求转化无标准、需求复用率极低，不仅导致零部件复用率低、研发周期长、成本高，更易出现不同车型需求冲突、技术路线混乱等问题。平台化需求管理以通用技术平台为核心，

构建“平台级需求-车型级需求”的二级需求管理体系，通过需求分层、分类、标准化处理，实现需求的统一管控、高效

复用与动态迭代。在此基础上，平台化研发思维通过将成熟的零部件、技术模块进行标准化封装（即

CBB公用构建模块）

，实现多车型共享，从而大幅提升研发效率、缩短迭

代周期。23平台化研发与异步开发模式相辅相成，而平台化需求管理则为二者的协同运转提供了核心依据。平台化需求管理通过建立需求池分级机制，将需求划分为“平台基础需求”“车型定制需求”“创新迭代需求”三类，其中平台基础需求保障多车型共享技术的稳定性，车型定制需求满足不同细分市场的个性化需求，创新迭代需求则为技术升级预留空间。基于此，异步开发可通过严密的计划与准确的接口设计，围绕不同类型需求同步推进采购、测试、生产准备等活动；而平台化研发则依托需求标准化成果，搭建通用平台与标准化接口，确保各环节并行工作的有序推进。车企平台化研发通过构建全栈自研的模块化平台，配套建立“需求捕获-需求分析-需求落地-需求验证”的全流程平台化需求管理机制，将80%

以上的共性需求沉淀为平台基础需求，

电子架构复用率提升至70%。使新车型研发周期大幅缩短。45

丰田汽车作为平台化研发的先驱，通过“并行工程”模式结合平台化需求管理，提前梳理各车型的共性与个性需求，让设计、工程、生产、采购人员从项目初期就参与平台开发，上游的并行工程可使研发费用大幅减少

。某电子企业通过提前预研电源模块、通信模块等标准化模块，

同步将模块相关需求纳入平台化管理范畴，在后续产品开发中直接复用需求与技术成果，加快了产品上市速度。这些实践充分证明，平台化需求管理作为平台化研发的核心前置环节，通过需求分层管控、标准化处理与高效复用，能够进一步强化并行开发效果、降低技术风险，为产品迭代速度提升提供关键支撑。产品制管理体系、以车型开发为中心、平台化研发思维（含平台化需求管理）的有机融合，构建了“组织保障

-

核心目标

-

效率支撑”的完整研发优化体系。产品制管理体系解决了“如何高效协同”的问题，为需求管理、研发执行等全流程提供组织保障；以车型开发为中心明确了“研发什么”的方向，决定了平台化需求管理的核心导向；平台化研发思维及配套的平台化需求管理则提供了“如何快速迭代”的方法，通过需求与技术的双重复用提升效率。在汽车行业变革的关键时期，企业落地这三大核心举措，不仅能够优化产品研发流程、加快产品迭代速度，更能提升产品竞争力与企业可持续发展能力。未来，随着技术的不断进步，数字化、智能化技术将与研发体系深度融合，为平台化需求管理提供更高效的支撑工具。企业可通过构建数字化研发管理平台（如PLM+ALM系统），搭建一体化需求管理模块，实现需求的线上捕获、分级评审、跟踪落地与数据复盘，提升需求管理的精准度与效率；通过引入AI技术分析用户行为数据、市场趋势数据，

优化需求优先级排序与复用建议，进一步强化平台化需求管理的科学性。对于汽车企业而言，唯有强化平台化需求管理的核心价值，深度落地产品制管理、车型开发中心化与平台化研发，才能在激烈的市场竞争中抢占先机，实现高质量发展。24战略举措3：打造软件定义汽车

(SDV)随着SOA（面向服务架构）和OTA（远程升级）

成为行业主流，汽车的软件能力将成为核心竞争力。IBM认为“软件定义汽车”将成为未来汽车行业深层次转型和演变的方向。这个观点在IBM

商业价值研究院最新出品的《汽车

2035：软件定义时代的成功之道》报告中得到了印证。这份报告调研了全球

1200

位车企高管（包括147

位中国车企高管），其中74%的高管认为到2035年，汽车行业将从传统机械工程驱动，转向由软件定义的智能生态系统，汽车的价值不再局限于初始的特性和功能，而是可以通过新的应用和服务不断为客户提供卓越的体验。46汽车制造商能够在汽车生命周期内持续创造价值。IBM

同时也看到车企在软件定义汽车“从试点到规模化应用”过程中，面临的最大挑战是技术挑战。《汽车

2035》调研的全球79%和中国83%的高管指出需要克服硬件和软件层次分离这一技术难题。47汽车制造商需要对当前的电气/电子(E/E)和软件架构进行彻底革新。为此，IBM建议车企可以考虑三方面的举措：首先，为非差异化领域探索开源解决方案。大多数车辆的操作系统和中间件都是通用的，并不会为品牌带来显著的竞争优势。这些可以成为开源解决方案的首选候选项。在一项针对汽车决策者的调查中，95%的受访高管希望开源软件能增强软件定义汽车的灵活性和可扩展性，帮助企业把握商机。48

在推动开源软件的同时，汽车行业还应考虑进行中间件接口的标准化。其次，借鉴其他行业的经验，尤其是那些数字产品开发更为成熟的行业，采用已久经考验、行之有效的软件工程工具和方法。企业正在向“数字体验”转型，而不是专注于传统的“机械机器”，选择合适的工具以提升团队协作效率和透明度，将需求、设计模型、测试和工作流关联，帮助团队更好地理解工作进展。

一些使用集成模板、流程和报告的工具不仅能够帮助企业满足标准和法规要求，还能大幅度降低审计的时间和成本。汽车制造商在开发软件定义汽车时，应使用数字模型和仿真技术来优化软件系统开发的整个过程，从概念设计到验证和确认。积极投资敏捷和

DevOps

实践，以实现快速迭代、持续交付，以及开发和运营团队之间的高效协作，使企业能够更灵活地应对市场和消费者需求的变化。最后，结合云计算和AI，形成强大的研发工具。云计算不仅仅是传统的IT

基础设施，更能加速软件开发，促进实验和迭代，并借助数据分析帮助领导者做出更为精准的决策。汽车制造商通过结合云计算和

AI，可以探索新型解决方案，测试优化软件配置，收集有价值的洞察，开发创新软件定义汽车功能。使用

AI分析海量数据、识别模式并进行预测，汽车制造商可以模拟、优化软件定义汽车性能，为客户创造个性化体验。25战略举措4：数字化资产管理，创造效益车企作为资产密集型行业，面临人力成本上涨、设备老化、备件成本高昂、行业竞争、客户期许、股东价值实现、生产技术革新、法规监管压力等多方面压力。这些压力体现在资产效率、运营成本、故障停产、合规环保等绩效指标上，不同角色（CEO、CFO、COO等）关注不同指标，如

CEO关注总体资产效率、按时交货率等，CFO关注资产投资回报率等。改善资产管理可降低成本和费用，增加生产利润，提高投资回报，是关系企业资产投资回报的关键活动。企业改善资产管理是增加EBIT

的机会之一，可通过运营成本分解发掘改善机会，如重视设备生命周期管理、减少停机影响、防止员工时间浪费、避免库存投资过多等。数据驱动的资产管理能带来竞争优势，如延长设备寿命、减少停机时间、降低备件库存、提升人员效率等，具体包括减少资本支出、增加产能、节省年度运营成本等。企业改善资产管理的管理要点包括：以全生命周期视角管理资产，掌握业务数据（如资产规模、设备信息、备件库存等）

，改善管理办法（如合理化

MRO库存结构、改善人员利用率等）

，最终达成业务目标。EAM（企业资产管理）是车企的核心运营系统，从资产全生命周期视角管理，涉及资产相关的人员、备件、环境、法规等因素，目标是保障安全生产、降低运营成本、提高资产效