在全球数字化浪潮的席卷下，传统汽车行业的生产模式、制造模式、服务模式，都面临着前所未有的挑战。这些挑战一方面来自基于新数字化技术的新兴车企，涉及自动驾驶、新能源、车联网等汽车产业新方向；一方面则来自共享移动 / 服务商，旨在满足用户个性化的用车体验。在此番“前后夹击”的窘境下，如何迎接和平衡四大颠覆性技术趋势（车联网、自动驾驶、共享移动 / 服务和电动汽车）所带来的冲击，以及如何直面现阶段的不足，是值得全球传统车企仔细思量的问题。
全球汽车市场四大颠覆性趋势
当前汽车行业，车联网、自动驾驶、共享移动 / 服务和电动汽车已成为全球范围内四大颠覆性技术趋势。
车联网：车联网包括车内联和车外联，并产生巨大的数据量。仅就车内联而言，配备上百个传感器的汽车每天产生的数据可达 TB 级，而智慧出行和自动驾驶等车外联需求更使数据量飙升。再者，车与车、车与云的连接，以及与摄像头和雷达等设备的车外联，导致每辆车每天产生的数据大幅增加。Gartner 的市场报告预测，到 2020 年底，将有超过 2.5 亿辆联网汽车，所带来的数据量增长更将达到 EB 级。
自动驾驶：大数据、人工智能、边缘计算，以及低延迟和数据安全是自动驾驶的技术基础。预计到 2030 年，将有多达 15% 的汽车出行采用全自动驾驶【1】，呈现全新的出行服务体验。自动驾驶将进一步推动数字化出行服务市场的细分和汽车后服务能力的提升。
共享移动 / 服务：目前，全球普遍存在着车辆出行效率低、使用率低等问题。如何从高“拥车”率向高“用车”率转型，催生了共享经济在汽车行业的发展。预计到 2030 年，共享汽车占比将达到 10% 【2】，这将加速传统车企实现 B2C 和共享出行应用的整合。同时，消费者对移动出行服务、商用车个性化配置（例如：会议商用车、旅游商用车）、车内数字化娱乐的需求将日益旺盛，由此车辆数据变现服务也将逐渐形成。
电动汽车： 有数据显示，预计到 2040 年，全球 33% 的汽车将是电动汽车。电动车占新车销售比将从 2021 年的 4% 上升到 2040 年的 54%【3】。就 2018 年而言，中国电动车占全球电动车 51% 的市场份额，年增长 69%。电动汽车在吸引新兴车企入市的同时，也催发了中国电动汽车的出海潮。同时，全球领先的电动汽车厂商，针对汽车和出行服务的纵向产业链资源整合，将颠覆传统汽车的产业格局。
这4大颠覆性技术将形成汽车行业新的创新力，驱动汽车行业速从硬件驱动机械产品向软件驱动电子产品转型。麦肯锡《软件和整车电子架构正重新定义汽车行业》指出，软件在D级车（或大型乘用车）的整车价值中占10%左右，预计将以每年11%的速度增长，到2030年将占整车内容的30%。而数字化汽车价值链上的所有企业均在尝试从软件和电子技术带来的创新中获利。
汽车产业进入“软件定义”时代
在数字化时代，数据、软件和算力成为汽车产品缩短迭代周期，提升利润空间的关键，同时，传感器、车联网和人工智能让用户体验获得前所未有的提升与优化。未来的车企，无论业务核心是偏向新能源 / 自动驾驶汽车生产、汽车应用及服务平台运维，或是出行服务，都需要全智能和全连接来快速满足不断变化的移动环境。在这个发展趋势下，汽车已不仅仅是交通工具，而将是集办公、社交、娱乐、支付等为一体的智能空间。 “软件定义汽车”成为新趋势。
对于整个汽车产业链而言，尤其是出行服务，“软件定义”是一个持续演进并不断升级的过程。新型车企通过应用解耦、服务平台化和车联网能够快速实现服务输出，打破传统车企的“黑盒子”五层架构（即针对单一车企的软件开发，及软硬件绑定的架构）, 通过中间层提升应用开发和产品迭代速度，综合云计算和人工智能带动整体汽车产业向平台化和智能化升级。
未来，基于软件定义的汽车架构将推动整个汽车产业链快速实现全智能和全连接，加速汽车行业向服务型制造转型。中桥调研咨询认为，在向软件定义汽车转型过程中，数据和软件成为提升车企竞争力的“杀手锏”，更提高了中国车企在汽车产业链重构过程中的生存能力。
释放数据潜能，打造具有全球竞争力的车企
根据麦肯锡《中国汽车行业2.0 时代：车企启示录》，中国目前的千人拥车量是150辆左右，相比于美国(850)、 德国（600）、日本（500）、韩国（420）等国家仍有较大的增长空间。中国汽车市场无论是销量还是利润都有着发展潜力，但对中国传统车企而言却是无形的压力。一方面，优质的市场总是能吸引优质的新入者；另一方面，数字时代，用户需求升级背后体现的是，用户从对“汽车本身”的注重转向对“服务体验”的需求提升。
面对这些挑战和压力，中国传统车企的转型以大势所趋。而转型的关键是将战略重点从传统的以“车”为核心，转向以“人”为核心，充分利用大数据、物联网和人工智能等数字化新技术，一方面通过业务创新和服务升级，快速响应客户需求，优化汽车生产、销售与服务全流程，通过实时数据集成和智能交互系统，全方位满足客户的个性化需求；另一方面，充分挖掘数据价值，释放数据潜能，从而实现数据驱动业务创新。
中国车企升级典型场景和解决方案
面对汽车行业的四大颠覆性技术趋势，即车联网、自动驾驶、共享移动/服务和电动汽车，中国传统车企在转型和创新的过程中遇到诸多挑战，对传统 IT 基础架构也提出了一系列新需求。联想凌拓发布《汽车行业转型升级之路》白皮书。该白皮书针对不同的工作负载和不同的工作场景，提供了很多量身定制端对端解决方案，释放车企的数据潜能，逐步提高数字化和智能化水平，以及移动出行的优质服务能力。
- 车联网典型场景与方案
针对车联网向融合化和智能化演进的趋势，以及车联网支撑产业生态协作和数字化服务输出的特点，联想凌拓提供了车联网整体解决方案。用户可以通过模块化部署，满足车联网演进过程中对不同功能的需求，同时，可以透明地实现对终端数据、数据流，以及各种工作负载的监控管理，让车联网成为车企升级和车联变现的可靠平台支撑。
- 自动驾驶典型场景和方案
自动驾驶汽车通过人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统的协同合作，实现汽车驾驶的自动化和智能化。联想凌拓提供的ONTAP AI 参考架构、ONTAP Select 及高性能统一存储，为车企用户提供优质的深度学习 / 机器学习平台和先进技术支持；
- 移动出行典型场景和方案
移动出行平台与人工智能技术融合是未来发展趋势。为了更好地为驾驶者和乘客服务，需要对地理数据、实时交通数据、驾驶者出行习惯等数据进行整合与分析，通过自动派单和自动调整运营策略，为乘客提供个性化且优质的出行服务。通过联想凌拓提供的 Data Fabric 混合云解决方案和容器技术可以获得全面满足。
- 智能制造典型场景和方案
智能制造最显著的特点主要体现在以下几点：生产纵向整合及网络化、价值链横向整合，以及提升产品全生命周期智能使用管理水平。而基于联想凌拓混合云方案搭建的协同设计平台，结合 SnapMirror、双活统一存储参考架构、基于 PCS 的生产大数据平台参考架构，轻松帮助车企用户实现协同设计、产业链上下游互联互通和服务型制造转型。
【1】【2】【3】数据来源：《The Intelligent Enterprise for the Automotive Industry》
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