省錢省時間，但也面臨人和組織的挑战

研發一款汽車的時間正在縮短。從48個月、36個月到24個月……縮短的是什么？

研發一款汽車的模式正在拓寬。從技術流程驅動，變成用戶驅動，這樣的變化是如何發生的？是非此即彼還是縱橫交錯？

研發一款汽車的工具正在豐富。未來，研發一款車的全過程可以做到百分之百數字化沒有實物嗎？

這些都指向車企間頻繁提到的一個短語——研發數字化。“研發數字化，就是把研發的所有過程用數字化的工具和手段去實現。”上汽大衆車輛研發執行總監周煒告訴筆者。

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先說清楚是什么，再說爲什么。理解車企研發數字化有幾個維度，研發流程中具體某個環節的數字化，整個研發流程進度管理的數字化，以及研發背後的組織和個人的數字化，即學會使用數字化工具。

汽車研發過程主要分爲產品需求定義，造型方案、軟硬件設計、試制、零部件模塊驗證，系統測試，整車認可等幾個大的環節，這幾個環節中涉及到CAD、CAE等研發輔助工具。比如在設計中經常用到的工具是CAD。原來作圖還沒有數字化，需要實際的圖紙畫圖，後來有了CAD，能把我們看到的實物東西做到電腦裏面去，能夠立體呈現曲面、曲线等數據信息。

“研發要想深度數字化，就離不开組織架構的升級，這需要團隊內包括研發工程師在內的各類人員，充分熟稔相關工具。”德勤管理咨詢中國合夥人劉曉明告訴筆者。劉曉明曾在多家高科技制造企業的研發中心承擔新產品开發和研發項目管理工作，如今在德勤，爲汽車、家電和裝備制造行業企業提供科技創新管理咨詢服務。

研發數字化帶來的最直接的結果是提升經濟性。周煒舉了個實物樣車的例子，以往开發一個項目，大概需要300輛至400輛樣車，如今有了仿真模擬技術，實物樣車數量減少了百余輛左右，按照一輛樣車千萬元計算，大約能節省超10億元。

在劉曉明看來，傳統車企和新勢力在研發數字化上有不同訴求。因爲企業發展處於不同階段，彼此資源稟賦不一樣，各自想要實現的近中期目標也不太一樣。

比如，新勢力更希望借着研發數字化提升在企業發展初期產品的成功率，來爲自己未來規模化發展打好基礎。“有些新勢力車企充分利用了用戶參與研發過程或與用戶共創的研發模式，這樣可以一定程度上提升新產品成功的概率，並且起到產品上市前的預熱市場的作用。”劉曉明解釋道。此外，由於行業轉型和新技術層出不求，新勢力毫無疑問要追求快速發展，“要想求得未來生存空間，未來的成功車企發展必須要敏捷。”

是什么驅動着汽車研發的數字化？這給行業和企業帶來了什么？傳統車企在其中的優勢特色是什么，還有什么需要提高的地方？車企研發數字化的未來是什么……圍繞上述問題，筆者訪談了周煒和劉曉明，一位是上汽大衆車輛研發執行總監，見證了上汽大衆研發數字化多年發展；一位是德勤管理咨詢中國合夥人，曾爲多家車企提供研發數字化的轉型方案，和二者對談能碰撞出怎樣的火花？

在接下來的對話中，你將聽到：

1.在研發數字化背景下，速度很重要，但求快不是唯一目標。

2.搭建研發數字化體系的收益遠遠大於投入。

3.數字化已經滲透到研發的每一個環節。

4.汽車行業的數字化轉型並不是爲了完全的虛擬化。

5.現在要把技術導向變成用戶導向，應該想用戶需要什么東西，我要怎么樣的技術去滿足用戶的需求。

6.企業的數字化是沒有盡頭的，一直在發展。

7.數字化是一個工具手段，不是最終目標。

以下爲對話內容，略有刪改：

從36個月到12個月，研發時間還能極限壓縮嗎？

問：車企研發數字化的驅動力是什么？主要是基於研發工具的進步？

劉曉明：一方面是研發工具的進步，從仿真軟件、虛擬實驗場、到數字化評審驗證在不斷成熟，推動了研發數字化；另外一方面產品端也在牽引整個研發過程不斷數字化，相輔相成。就產品來說，以智能座艙、智能駕駛爲代表的技術領域，會有很多數字化技術，使得軟件的开發工作量或者开發佔比在持續增長，預計未來會在整個汽車研發工作量中佔比過半。這些都使研發數字化成爲趨勢。

問：車企研發數字化有一個先後過程嗎？比如說剛开始的階段是企業主動變革，後面到某一個時期是市場的變化來倒逼企業去變革？還是說這兩個是在交替進行的？

周煒：我覺得是交替進行的，尤其是這兩年研發數字化特別快。

問：這個怎么感受到的？有什么例子可以分享？
周煒：在中國市場，無論是新勢力還是自主品牌，都特別卷。比如你用36個月研發造出一台車，我要用24個月，接下來還有人用18個月、12個月，就這樣一步步壓縮研發時間，卷出來。

問：研發時間縮短靠譜嗎？主要縮短的是哪些流程？
周煒：目前有些地方存在縮短的可能性，比如硬件开發。目前市面上的硬件供應商有些很成熟，很多汽車硬件是同質化標准化的，开發硬件可能不需要從零开始花費以前那么長時間。有可能我直接买來，做一下車型的適配工作就行了。從這個角度看，硬件同質化以後帶來的开發時間縮短是有依據的。

但總的來說，研發時間縮短是有極限的，不可能無限縮，畢竟汽車是復雜的產品，涉及到的領域很多。另外，每個車企的开發理念不同也會影響研發速度。比如德系車企比較嚴謹，要在把產品交到用戶之前把車輛的毛病都找出來，把問題都解決掉。但有的車企可能以交付優先，後面通過OTA來升級修補。所以在研發時間上不太一樣。

劉曉明：周博士恰恰引出了一個非常嚴肅的問題，在研發數字化背景下，快是不是追求的唯一的目標或者最核心的目標？如果快而不穩，或者是不負責任地快的話，研發時間當然可以做到非常短。但汽車是一個交通工具，要在對安全負責任的情況下合理的快。我認爲車企在某一個發展階段可以將推新速度快作爲差異化競爭的手段，但一旦發展到一定規模，車企要長期走下去，還是要講究“快中有慢”。

問：跟市面上的新勢力相比，我們要去做某一個點的數字化，我們的過程會比他們更慢，這主要是慢在哪裏？

周煒：慢體現在研發理念上嚴謹、客戶安全，也體現在，我們需要推動這一龐大且成熟的組織結構更加靈活。

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相較傳統研發方式 省了100輛樣車

問：上汽大衆的研發數字化是從什么時候开始探索的？先後順序是怎樣的？
周煒：上汽大衆的研發數字化不是一蹴而就的。最早开始的是90年代中後期的CAD，我們把實體圖紙給扔掉了，把所有的設計數據都落到計算機裏。我那時候還在學校裏讀研究生，暑期來上汽大衆實習，主要就是把圖紙上的一些東西給標注在計算機裏面，做圖紙數字化的轉換。

90年代末2000年初，开始建立數字化仿真CAE，從安全管理、碰撞管理，到後來的多體動力學仿真等等。再後來，流體力學、冷卻效率等也开始慢慢用數字化方式來模擬真實場景。

再難一點的就是把實物的試驗也放到計算機裏模擬，即用一些數字化的仿真的手段去減少實物樣車的生產，這也是現在研發數字化的主要發展方向。由於在真實狀態下，環境、路面、載荷是一個綜合個體，所以要把這些東西全部用數字化的手段輸入，是非常難的過程。

原來的研發設計流程中，很多認可是需要進行物理實驗的，一個階段結束才能往下個階段走，這中間需要很多實物樣車。但現在，我們整個研發周期裏面有4個虛擬認可，完全在計算機裏做仿真模擬，所以也爲我們省下了一些實物樣車，從而節省了資金。所以研發數字化是伴隨着數字化工具的發展。

問：剛才提到仿真模擬可以節省樣車，大概相當於節省多少錢？

周煒：一般开發一個項目，以前的樣車大概要300台到400台，現在可能僅需一半，乃至更少，比如100台多點。如果在早期階段，一輛樣車的價格可能上百萬上千萬元。

問：100多輛乘以1000萬，差不多能節省10億的成本。

周煒：差不多，可以這么算。

問：研發數字化帶來很多好處，包括節省費用。但是我們搭建這個數字化體系應該也花了挺多？
周煒：搭建研發數字化體系花的費用比你得到的益處要小很多，收益是遠遠大於投入的。

問：目前業內數字化的滲透率是多少？
周煒：數字化已經滲透到研發的每一個環節，現在基本沒有環節不數字化了。

劉曉明：研發數字化滲透率可以從兩個維度來觀察。一個基於廣度，即縱觀研發過程的各個環節，看其中哪些環節已經實現數字化了；還有一個從深度來看，選取研發過程中的某一個環節，觀察它的數字化程度如何。

周煒：我個人認爲做汽車產品的研發，要做到完全百分之百數字化沒有實物也不是不可能。

傳統車企數字化的最大優勢，擁有完備的基礎數據庫

問：每一家企業都會講數字化，他們會拿出不同的理解和不同的方案來討論自己的數字化。對上汽大衆來說，上汽大衆在研發數字化領域最大的特色是什么？

周煒：你在表面上看到的東西，大家都差不多，甚至造車新勢力和自主品牌們比我們做得更炫，比如說仿真、數字化人工智能的應用等等。

我們的特色是充分掌握如上基礎信息上，你可以理解爲是物理知識，工程經驗。因爲我們做的時間比較長，做的東西也比較多，積累的經驗比較豐富，有豐富的數據庫。

如果這些基礎數據掌握不多、不夠准確，算出來的結果也不一定准確。最終只能定性分析，沒法量化。

問：哪個環節的定量分析，體現出了坐擁數字化基礎數據庫的優勢？
周煒：比如做一個碰撞模擬。如果模擬得准的話，做碰撞模擬出來的結果和實際實驗做碰撞的結果是很接近的，可能有百分之八九十的接近。如果材料選的不准，材料參數不准，模型建得不夠好，可能跟實驗室是截然相反的結果，就沒有做仿真的意義。

劉曉明：汽車行業的數字化有它自己的特點，汽車行業的數字化轉型並不是爲了完全的虛擬化，而是“數實融合”，因爲交付客戶的是一輛輛實實在在的汽車。在這種“數實融合”上，以上汽大衆代表的傳統車企應該有非常扎實的基礎。

問：在研發數字化方面，我們有哪些做得不足的地方嗎？如何改進？
周煒：在研發數字化領域，我們需要轉變研發的基礎思路。我們很多時候是以技術爲導向，比如我們現在有一個技術，可以用到我的車上。但現在要把技術導向變成用戶導向，應該想用戶需要什么東西，我要怎么樣的技術去滿足用戶的需求。

研發數字化雖然很重要，好的工具手段可以縮短時間，節省成本。但如果源頭方式搞錯了，再加速也沒用，先要把源頭扳過來，先要去了解或理解用戶用車的一些場景和需求。在用戶需求方面，也可以用一些數字化的手段做調查。

劉曉明：未來，隨着智能網聯汽車的功能越來越完善，將源源不斷產生大量數據，對車企來講，這無疑是研發所需的寶貴數據資源。在合法合規使用情況下，充分利用這些數據資源，車企可大大提升“數實融合”的程度，充分賦能研發數字化。

問：現在很多車企都在宣傳用戶參與研發設計，上汽大衆做了哪些嘗試？
周煒：有些東西是可以讓用戶參與進來的，比如早期階段的一些用戶調查。比如我有幾個造型方向，組織一些用戶對每個造型方向打分等等，這都是傳統手段，我們很早就开始做這個東西了。現在車機智能化以後，裝什么APP，車內氛圍燈燈光怎么調節等也能讓用戶參與其中了。

但從專業角度來說，上面這些內容嚴格意義上講不叫用戶參與產品开發，但這一定是用戶买車時的一個亮點，我們也要考慮進去。

劉曉明：以前沒有OTA，沒有這種車機，現在技術手段成熟了。這些新功能增加了用戶和產品之間的互動性。

無論是邀請用戶參與开發，還是通過產品與用戶產生互聯互動，保護用戶的個人信息數據安全和隱私是非常重要和必要的，切忌以產品开發、用戶互動爲噱頭，去違規收集信息。

問：有沒有一些前期洞察了用戶需求，從而推動研發的例子？
周煒：比如我們的高壓電池充電系統。通過對用戶充電數據的挖掘，比如充電功率、充電節奏的快慢，充電接頭的插拔次數等，我們發現用戶實際的充電需求跟我們理論上預計的有差別。

比如理論上是電池用完了再充，實際場景可能是我今天开車到單位，哪怕電量還有50%，我也把電給插上。有的南方用戶在天熱的時候反映充電充不進去，我們後來了解到，是此前爲了對充電系統溫度保護，設置了80多度的充電口溫度，超過這個溫度會自動停止充電。

通過這樣的用戶數據收集，可以推動我們提升充電效率，對於充電口的最高溫度設置，也會在保證安全的前提下將上限調高一點。

劉曉明：其實這一點恰恰說明了衡量研發數字化成功的因素，除了此前提到的快和省，還有一點是准，即能夠幫助車企精准开發，精准滿足用戶需求。

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研發數字化背後，直面人和組織的挑战

問：研發數字化有很多好處，但對人來說有兩個方面的挑战和轉變，一個是我的工作能力，我可能要更好運用數字化工具，我要重新學習。另一個是我的思維轉變，有些流程數字化之後，這個崗位原來的工作內容沒法做了，要重新學習，員工會有抵觸情緒，這兩方面我們是怎樣調節，讓大家適應的？

周煒：你說的這個情況在傳統企業是一種挑战。在數字化領域多投入，意味着原有的傳統領域少投入資源。對傳統領域的員工來說，辛辛苦苦爲公司幹了那么多工作，現在告訴你時代變了，有情緒很正常。

對此，一是加大溝通力度，因爲沒有數字化轉型我們就要落後，就要挨打。只有企業好了個人才能好。二是培訓員工。針對一些有意愿從傳統領域轉型到數字化領域的人來說，公司內部會提供數字化轉型培訓課程，讓他們熟悉數字化工具和環境。

問：爲了適應這套數字化標准，企業在組織架構調整上會不會做很多系統化的調整？具體是怎樣的？
劉曉明：首先要說明的是，車企數字化轉型中的組織調整並沒有標准答案，主要取決於哪種更適合企業自身的資源稟賦、战略目標和業務發展。

現實中組織調整則不外乎這幾種形式。一種是一步到位，車企一开始就在如智能網聯或智能駕駛等領域成立獨立的業務單元。因爲這些領域相對較新、發展很快，可以通過成立專注的新業務單元或新公司實現快速搭建和發展。

另一種方式是循序漸進，即在企業內部，從組織架構的轉型，到新業務部門的設置，再到數字化人才能力體系搭建等一步步走。這種方式相對來講更加適合規模比較大的企業。

還有一種方式是潤物無聲式。企業明確了數字化轉型的目標之後，雖然不會在組織架構、研發流程、开發工具上做大刀闊斧的變革，但是會在業務場景、人員技能、系統工具等方面逐漸提升，兼顧投入和產出，逐步擴大數字化應用的覆蓋面和加深數字化應用的深度。

有一點誤區或者說陷阱要注意，即切忌完全照搬別人的成功經驗而忽略了自己企業的運營特性，這是千萬不可取的，否則可能丟了西瓜撿了芝麻。

此外，也不要盲目追求所謂的互聯網企業的成功經驗。事實上，你會發現最近一些以互聯高科技爲特徵的車企，正在跟傳統車企在各方面互相融合和學習，包括傳統車企和造車新勢力之間的高管們相互流動。傳統車企與新勢力企業之間的人才流動，也意味着雙方彼此在進行某種程度的相互學習和借鑑。只有尊重行業多年積累下來的經驗和規律，同時开放思想擁抱新事物和新方式，才是汽車行業能夠真正進入一個新發展階段的正確方式。

問：目前，上汽大衆對組織架構方面有什么已經在做的新變化？
周煒：我們今年最大的一個主題叫Action 2024，就是在講組織的效能提升。我們定義了10件最主要的事情，每一個事情都有重量級的領導來專門推進，包括供應商能力的提升，流程的優化等等。

劉曉明：制度上的變化會更有利研發數字化的轉型發展。

問：對研發數字化如何制定短期目標規劃？
周煒：在我的理解，數字化是一個工具手段，不是最終目標。所以你不能以數字化的百分比指標作爲我的目標。做數字化實現的一定是效率的提升，費用的降低，產品競爭力的提升，這是我要設定的目標。

劉曉明：企業的研發數字化建設是一場馬拉松，而非百米衝刺。持續建設、吐故納新，通過不斷提升數字化應用的廣度和深度，使企業的研發能力和競爭力能夠持續確保企業一個又一個的業務目標實現，從而更好地滿足用戶需求，這應該是企業規劃研發數字化時重點考慮的。。

問：目前聽起來有點像第一性原理，以目標來指導數字化的進程。
周煒：對。你不可以說數字化今年做80%，明年做90%，這不對，這是本末倒置的事情。

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責編 | 王靜儀

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