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數(shù)字時代重塑汽車制造業(yè)

云計算
以云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的數(shù)字技術帶來傳統(tǒng)汽車行業(yè)格局的巨變。越來越多的傳統(tǒng)汽車制造廠商通過云計算實現(xiàn)數(shù)字化協(xié)作創(chuàng)新,通過云層之上的物聯(lián)網(wǎng)和人工智能打造數(shù)字化服務能力,提升汽車產(chǎn)銷效率和全球市場競爭力。

數(shù)字時代,以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為代表的數(shù)字技術迅速成為汽車制造行業(yè)的生產(chǎn)新要素,在促進車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、汽車移動服務快速普及的同時,還使得全球傳統(tǒng)汽車行業(yè)格局發(fā)生了翻天覆地的變化。麥肯錫指出,汽車行業(yè)面臨的數(shù)字化改變,將使整個汽車行業(yè)的規(guī)模從2015年的3.5萬億美元,增長到2030年的6.6萬億美元*。

汽車產(chǎn)業(yè)鏈的日益全球化,巨型汽車企業(yè)之間的大規(guī)模重組,促使汽車業(yè)成為高度全球化的產(chǎn)業(yè)。在汽車全球化中,數(shù)字技術一直在重新定義汽車行業(yè)的制造流程,并支撐汽車制造業(yè)跨地域在全球構建高度一體化的企業(yè)供應鏈。同時物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈在汽車業(yè)的應用,正在加快汽車業(yè)向互聯(lián)化、智能化方向發(fā)展。在這一過程中,以數(shù)字化、智能化為主要資源的新型汽車業(yè),正快速與傳統(tǒng)汽車業(yè)進行融合。傳統(tǒng)汽車業(yè)的轉型升級,已經(jīng)勢在必行。

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傳統(tǒng)汽車業(yè)面臨的挑戰(zhàn)

在全球化、數(shù)字化和互聯(lián)化三大趨勢下,麥肯錫指出,傳統(tǒng)汽車業(yè)面臨以下四大挑戰(zhàn):

  • 成本壓力:模塊化系統(tǒng)的興起、新能源技術的涌現(xiàn)和環(huán)保要求的提升,在加快汽車業(yè)全球化布局的同時,也給傳統(tǒng)汽車業(yè)帶來更高的研發(fā)和生產(chǎn)成本。此外,消費者的個性化需求,要求汽車制造從傳統(tǒng)的批量生產(chǎn)向個性化設計和生產(chǎn)轉變,這就給整個汽車生產(chǎn)、管理和運維帶來更多的成本壓力。
  • 市場衍生:汽車市場的高度全球化,不僅帶來全球汽車生產(chǎn)能力的不斷上升,還帶來新型市場如網(wǎng)聯(lián)汽車、共享汽車、自動駕駛、汽車后服務等的興起。在這一過程中,傳統(tǒng)汽車企業(yè)要實現(xiàn)未來收入增長,就需要針對不同地域、不同個性化消費市場制定產(chǎn)品/服務差異化戰(zhàn)略,以提高自身業(yè)務衍生能力。
  • 數(shù)字化需求:消費者對數(shù)字化生活方式(如數(shù)字娛樂、語音識別系統(tǒng)、導航地圖、3D可視化)以及對新穎創(chuàng)新服務(平臺化、共享化)需求的不斷提升,促使傳統(tǒng)汽車企業(yè)對產(chǎn)品、服務和流程進行數(shù)字化改造,在重新定義用戶體驗的同時,將數(shù)字化服務作為新的利潤空間。
  • 汽車格局重構:汽車全球化的市場格局帶來產(chǎn)業(yè)鏈價值的再分配,汽車產(chǎn)業(yè)的重心從制造向服務轉移。同時數(shù)字化、網(wǎng)絡化和平臺化對傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈的滲透,促發(fā)了基于新技術的全新汽車產(chǎn)業(yè)。傳統(tǒng)的汽車企業(yè),為了應對基于數(shù)字化、平臺化的新型汽車產(chǎn)業(yè)的沖擊,迫切需要進行跨界融合,或者基于平臺化提升自身的數(shù)字化創(chuàng)新能力,以贏得新的競爭優(yōu)勢。

中國汽車業(yè)的機遇和挑戰(zhàn)

汽車制造業(yè)的全球化、數(shù)字化和互聯(lián)化,也一直推動著中國汽車行業(yè)的快速發(fā)展。中國汽車產(chǎn)業(yè)因為規(guī)模效益顯著、產(chǎn)業(yè)鏈條長,一直都是我國制造業(yè)快速發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)。在新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的推動下,我國汽車正在加快向互聯(lián)化、智能化方向演進,以促進供給側結構性改革和汽車產(chǎn)業(yè)的轉型升級。2019年兩會政府工作報告明確提出拓展“智能+”,為制造業(yè)轉型升級賦能。這對于我國傳統(tǒng)汽車制造業(yè)的改造升級帶來了巨大推動力。

通過全球化進行產(chǎn)品和技術輸出:全球化的推動、汽車消費結構的變化、出行服務的新格局,以及國家對汽車業(yè)的多項刺激措施,未來中國汽車行業(yè)將面臨全面開放的局面,這為中國汽車產(chǎn)業(yè)提供了通過全球化進行產(chǎn)品和技術輸出的機會。在這一過程中,中國傳統(tǒng)的汽車制造企業(yè)如何借助汽車產(chǎn)業(yè)的全球化發(fā)展契機,充分利用國家戰(zhàn)略和機遇,調整自身的全球化戰(zhàn)略布局,整合全球優(yōu)勢要素,是中國汽車企業(yè)真正“走出去”,對全球汽車市場進行產(chǎn)品和技術輸出的關鍵 。

數(shù)字化帶來新的業(yè)務增長點:數(shù)字化帶來了汽車行業(yè)新的業(yè)務模式和新的市場細分(例如用戶體驗的數(shù)字化、移動出行等)。對于傳統(tǒng)汽車企業(yè)而言,需要借助數(shù)字化浪潮,將云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術作為新的生產(chǎn)驅動力,快速打造全新的數(shù)字化生產(chǎn)模式和業(yè)務模式,從而為業(yè)務提供新的增長點。

互聯(lián)網(wǎng)、智能化加速業(yè)內競爭:隨著新興技術不斷融入到汽車工業(yè)領域,用戶的個性化需求不斷提升且多樣化,這導致越來越多的新興造車企業(yè) “跨入”傳統(tǒng)汽車市場,并逐漸改變整個汽車工業(yè)的生態(tài)。例如,AI+汽車,帶動汽車AI高科技知識經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)和新興零部件產(chǎn)業(yè)的大發(fā)展?;诖耍瑐鹘y(tǒng)汽車企業(yè)必須加大對物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新技術的投入,通過與創(chuàng)新技術的融合,實現(xiàn)產(chǎn)品、供應和業(yè)務模式創(chuàng)新,以繼續(xù)保持市場競爭力。

AWS助力汽車制造業(yè)實現(xiàn)轉型升級

不論是傳統(tǒng)汽車制造企業(yè),還是跨界進入汽車行業(yè)的科技企業(yè),以及新興的跨入汽車行業(yè)的造車企業(yè),都能夠通過部署廣泛的AWS服務,在汽車產(chǎn)業(yè)價值鏈的眾多環(huán)節(jié)進行產(chǎn)品和服務的創(chuàng)新,在提升業(yè)務創(chuàng)新能力的同時,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉型和升級。

  • AWS聯(lián)網(wǎng)汽車解決方案:AWS 通過云服務提供聯(lián)網(wǎng)汽車解決方案。借助覆蓋全球的全面的AWS服務,AWS聯(lián)網(wǎng)汽車解決方案能夠在全球范圍內收集、處理、分析和響應車輛數(shù)據(jù)。通過聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),客戶能夠快速采取相應應對措施,實現(xiàn)個性化、直觀、智能而安全的交互,打造創(chuàng)新的聯(lián)網(wǎng)體驗,同時降低連接成本。
  • 自動駕駛:AWS 全套的自動駕駛服務,支持高級駕駛員輔助系統(tǒng),以及汽車自動駕駛的開發(fā)和部署。AWS高性能計算和存儲容量,讓用戶可以采集、接收、存儲和分析自動駕駛車輛的數(shù)據(jù),為自動駕駛車輛的全面開發(fā)提供有力支持。AWS支持多個先進的深度學習框架,包括Apache MXNet、TensorFlow 和 PyTorch 等,以加速客戶進行算法訓練和測試速度。此外,AWS IoT Greengrass提供的邊緣計算及機器學習推理功能,可以實時處理車輛中的本地規(guī)則和事件,同時盡可能降低向云傳輸數(shù)據(jù)的成本。
  • 數(shù)字化客戶互動:在數(shù)字化營銷環(huán)節(jié),AWS 可擴展的自動化解決方案,在實現(xiàn)營銷平臺現(xiàn)代化的同時,通過多種多樣的渠道提供個性化、智能化、高品質、全方位的交互式汽車消費體驗,例如:智能點播內容、智能 AI 會話代理、智能GPS定位等。此外,AWS機器學習產(chǎn)品還能夠用來進行客戶行為預測,從而為汽車行業(yè)的下一步?jīng)Q策提供洞見。

在全球汽車產(chǎn)業(yè)格局重塑過程中,不論是傳統(tǒng)的全球先進的汽車制造商寶馬、奧迪、豐田等,還是優(yōu)步、Lyft等網(wǎng)約車服務平臺,都已經(jīng)或正在使用豐富的AWS服務。不僅加快了傳統(tǒng)汽車公司數(shù)字轉型速度,提高了汽車附加值,還助力類似Lyft的企業(yè)通過數(shù)字化和智能化的服務在短短幾年成為“獨角獸”,為通過大數(shù)據(jù)和人工智能持續(xù)優(yōu)化用戶體驗和服務奠定基礎。

*數(shù)據(jù)來源,McKinseyAutomotive revolution-perspective towards 2030 ,2016

責任編輯:武曉燕 來源: 51CTO
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