利用数字化技术在研发周期缩短、平台化和虚拟验证能力的基础上利用数据流动实现研发流程的变革
新冠疫情对于研发数字化进程的驱动
以数字化转型缓解黑天鹅事件带来的潜在风险
远程办公：各类远程办公、线上会议软件在疫情间发挥了巨大的作用。然而，一方面汽车研发需要大型软件和高算力进行虚拟仿真，个人电脑和家庭网络则难以带动；另一方面由于研发工作和数据的高度保密性，使得部分企业员工只能通过公司内网才能登陆办公账号提取关键数据，因此远程办公在汽车研发环节的价值难以真正体现。
车企与供应商的协同：汽车产业的横向跨度较大，与供应商间协同的重要性不言而喻。然而疫情下供应商同样难以将重要的非标准化、定制化数据及时与主机厂同步，导致部分关键决策的停滞。
整车产品研发类别
以满足用户需求为根本目的的针对性产品迭代
整车产品逆向研发流程
逆向研发是快速追赶世界水平的必然手段
逆向研发源于逆向思维，将原有产品进行拆解、测量、分析得出数据，在原有的结构、造型上进行再次开发从而得到全新产品，降低研发成本和风险。我国汽车工业起步时期经历了从零到一的艰难过程，更新换代缓慢，车辆性能、造型、耐久等指标难以与大众、通用等巨头媲美，因此逆向研发成为了短时间内快速提升我国研发水平的重要手段。
整车产品正向研发流程
结构化、标准化的指导产品开发过程的文件体系
整车开发项目是多模块、多系统、多目标之间的平衡，而一辆优质的汽车也是外部和内部各项因素和指标取舍、平衡的产物。通用汽车的GVDP和福特汽车的GPDS等均蕴含的丰富的经验和科学的设计，为各大车企所广泛沿用。目前正向开发周期在36~48个月不等，并随着经验的积累和技术的进步逐渐缩短。
不同研发方式的理解与选择
逆向研发是学习和积累的必要手段，正向研发是学成之后产出的结果
由于国外技术的封锁和我国技术的落后，我国对汽车结构设计长期以来处于懵懂阶段。2008年左右我国汽车结构化能力提升，此后多家车企宣布了正向研发的计划。而特斯拉的出现对车企产生了降维打击，其底盘结构、一体化冲压方式、高压接插件的连接方式、集中式EEA等又给我国车企带来了巨大的进步空间。因此，我国汽车主要研发手段呈现了由逆向转为正向，又转变为逆向的起伏过程。
研发数字化的核心技术架构
以数据流为核心资产的全生命周期数字孪生
协同研发平台对于研发效率的提升
实现上传下达和部门间实时沟通的数字底座
设计建模：基于AUTOCAD和CATIA等软件提供的接口，做深度定制化的二次开发，建立账号体系和平台，员工登录平台后便可使用对应软件进行三维建模、有限元分析、运动仿真分析等。账号系统与项目管理系统深度绑定，由管理者在PLM中发布设计、校核等任务。由于软件的深度二次开发，在做数据校对和整车数据匹配时可便捷地抽取轻量化数据，有利于整车层面所需的大量校对工作。同时，由于CAD等软件与企业级IT系统的融合，可对图形设计者和设计版本进行追溯。
协同研发平台对于研发流程的优化
实现业务间的横向拉通，打开决策者的信息牢笼
虚拟现实对于研发效率的提升
虚拟现实对于研发流程的优化
数字孪生对于研发效率的提升
数字模型和复现保证产品设计的可追溯性、系统性和经济性
数字孪生实现项目前期的虚拟化验证，具有无限次、可变参数、可加速的复现特性，可验证产品的适应性和系统性表现，实现基于需求、功能、逻辑、物理的全过程仿真验证，加强主机厂在软件定义汽车时代的核心能力，造就了数字孪生在汽车研发环节的重要价值。
数字孪生对于研发流程的优化
协同性优化收敛潜在问题，耦合性优化聚焦软硬在环
协同性：传统而言，内饰、外饰和动力总成开发相互独立，在月度同步节点进行模型拼合和总布置的断面评估，由于沟通即时性较低导致问题易被时间放大。而数字孪生可将数字模型在后台进行相对地实时拼合，干涉后的报警保证设计和调整的实时性，在源头即可弱化问题放大的风险，同时可观测数模改变后对产品功能的影响，大幅节省沟通和测试时间成本。
数据类型与反哺路线
利用后端数据分析反哺研发为大数据造就的核心价值
案例一：生产质量问题反哺
生产数据云上流通提升研发与其他环节间的协同性和敏捷性
案例二：生产合理性问题反哺
提升研发环节在生产层面的耦合性、经济性和可行性
案例三：车身异常数据反哺
异常数据的实时推送提升车企发现和解决问题的敏捷性
案例四：用户驾驶数据反哺
多维度把握目标用户群体，精准提升车辆操控性和舒适性
案例五：售后维保数据反哺
售后数据弥补研发缺陷，提升个性化问题的发现和解决能力
案例六：用户网络数据反哺
验证市场调研准确性，帮助下一代车型的迭代更新
研发流程变革趋势总结
研发、生产、用户需求协同的流程变革
如何把握数据反哺和安全隐私间的平衡？
保证数据安全的前提下基于所需内容收集和处理数据是做到平衡的关键
技术是否是实现数字化的唯一途径？
如果将技术的应用当做目的，就偏离了问题本身
我们毋庸置疑技术的重要性，但在传统观念和近年来技术发展路径的依赖下，更加需要被明确的概念是数字化转型并不是信息技术和工具的简单叠加，而需要兼顾技术、行业知识、组织、业务和流程的变革。
凡事预则立，不预则废
以整体布局、试点先行的策略全面推进数字化进程
数字化转型是企业至关生死的长远规划，在过程当中切勿单点规划逐个推进，否则后期系统间协同、利益平衡、流程机制等问题将随着转型维度的扩大而被无限放大，此类系统性问题的叠加将导致数字化周期延长甚至在日益激烈的竞争中失去竞争地位。
数字化服务商选型标准
深刻的行业认知和成功案例是服务商选型的关键标准
数字化服务商能力图谱
专业软件以国外巨头为主，国产自主化脚步亟需加速
车企与服务商合作时的主要矛盾与建议
以双方协同共建的方式探索数字化的落地策略
目前，部分数字化服务商对于汽车行业的研发业务流程/痛点认知不足，难以打动客户，加之定制化能力的相对缺乏和较为封闭的生态导致了车企与服务商间合作的两大矛盾。其一，主机厂业务流程与产品功能不匹配，导致车企需要被动进行流程变更或产品需要被动打散重组，耗费沟通成本，延长数字化落地周期。其二，不同服务商的产品难以打通，使得在不同业务环节上的云平台、数字孪生等被迫独立部署，难以发挥出最大效能。
报告说明
数字化产业软件
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