飞速发展的人工智能正引领着一个新的时代，各行各业都正在或即将发生翻天覆地的变化，这让人很兴奋，但同时也带来更多新的挑战。在汽车行业，随着人工智能技术的广泛应用，从自动驾驶到智能制造，再到个性化服务，传统车企所面临的竞争压力变得越来越大。

企业数字化转型按照数字化程度可以划分为四个阶段：在线化、集成化、数字化和智能化。从目前的形势来看，正在转型的传统车企中，大部分仍处于或刚刚完成集成化阶段，真正实现数字化的寥寥无几。虽然传统车企在数字化转型中取得了一定的进展，但距离实现真正的智能化仍然有很大的距离，仍然需要进一步加强数据管理和分析能力，以实现更高水平的智能化应用。

尽管如此，在众多传统行业中，汽车领域的数字化转型一直是走在前头的，在很多头部汽车企业中已经有了很多数字化转型优秀案例。然而，即便是在这些头部企业，数字化转型的过程中依然存在着诸多问题。

数字化转型的核心应聚焦于产品创新和用户体验的提升，借助数字技术不断增强企业的响应能力。然而，在实际操作中，许多企业却将重点放在了技术本身，这无疑会导致新的问题。下面将对数字化转型技术实施过程中的三个常见误区展开探讨。

误区一：过早跟风技术建设

在阿里云研究中心发布的《AI时代下的汽车业数字化变革》白皮书中，定义了汽车业数字化转型必备的5项数字能力：数字化研发、数字化生产、数字化体验、数字化出行和数字化中台，其中数字化中台作为支撑全生命周期数字化转型的操作系统，目标是促进其他四个维度的高效协同。

尽管人工智能的飞速崛起在一定程度上掩盖了平台的热度，但平台化仍然是传统车企数字化转型过程中的一个必然趋势。不管是规模较大的平台还是规模较小的平台，无论是业务中台还是数据中台，只要清楚了平台的问题解决能力和业务价值，都能够帮助企业解决困难。

然而，平台建设失败的案例并不少见，多数情况下是由于未充分考虑平台能提供的业务价值，纯粹为了建平台而建平台，上面领导一句话，下面就风风火火的动起来。不管数字化转型首先从哪个维度开始，一旦启动，都会逐步转向数字化技术的实施与落地。如果之前的业务价值分析不够充分，数字化转型很容易就会沦为单纯的技术转型。

技术革新确实为产品和业务提供了创新和加速发展的基础，很多企业通过技术革新完成了一个又一个的业务突破，成为众多企业争相效仿的成功案例。有种观点称：“现阶段不应该再讨论为什么要做技术革新，而是必须做技术革新才能存活下来”。就像“现在已经不是为什么要上云的时代，而是你为什么不上云？”。

的确，云原生、大数据、人工智能等技术都可以助力传统车企加快数字化转型的步伐，通过灵活的基础设施、数据驱动的决策和智能化的应用，提升业务效率、创新能力和用户体验。然而，任何技术的应用都应该根据企业的实际情况来进行深入的分析，找到适合企业自身的数字化技术应用路径，如果盲目地过早投入到技术建设中，会有以下两个问题：

• 投入产出比极低。技术投资并不是直接就能带来业务收益，如果没想清楚技术建设要解决的具体问题，就很难看到成效，这可能会削弱企业进行数字化转型的信心。更合理的做法应该先以最小的技术成本尝试新的商业模式，验证想法，逐步完善并加大投入。
• 架构难以演进。技术的发展和更新非常快，如果缺少对业务的深刻理解，直接效仿其他企业成功案例，很可能无法适应企业自身的业务演进。大型企业通常难以迅速调整方向，其决策过程繁琐复杂，一旦启动难以逆转，不仅无法真正体验到数字化转型的益处，反而可能会降低转型的动力。

误区二：无法持续技术投入

在数字化转型的初期阶段，通常是组织内部上下同心，士气高昂，资源充足，各种预算很容易获批。各种先进技术被迅速采纳，各种平台被搭建起来，一片繁荣景象，很容易误入“过早跟风技术建设”的误区。即便最初对技术引入持谨慎态度并取得了初步成效，企业也可能陷入第二个误区：无法持续进行技术投入。

这种情况并不少见，也并不难解释。通常数字化转型初期，业务痛点较多，业务诉求非常明确，只要能说明技术建设如何解决业务问题，这个方案就很容易通过并获得预算支持。然而，一旦转型初见成效，业务问题得到了有效解决，再想要进行大规模的技术建设或技术演进，就会变得比较困难。这导致技术的基础架子已经建成，但难以维持持续的扩展性，后劲不足，无法支撑长效的业务扩展。究其原因有以下几点：

• 错误的认为技术投入是一次性的，一旦建立了技术框架，就可以永久受益，无需进一步投入。
• 产品迭代速度过快，导致技术架构的更新和演进需求被忽略，累积了很多的技术债务。
• 忽视技术趋势，无法根据业务的长远需求进行前瞻性的技术规划和更新。

技术方案和架构都是建立在一定的假设基础之上的，随着行业和技术趋势的不断变化，这个基础假设也在不断变化，因此技术架构从建立之初会逐渐变的陈旧。为了不断适应新的业务变化，合理的方式是根据业务的发展趋势，持续对架构进行演进，使其能够满足当前需求并具备扩展性。然而，在实际开发中，由于业务需求的优先级较高，而预算有限，因此在方案上可能会做一些妥协，这些妥协暂时作为技术债务记录下来，随着时间的推移，技术债务过多会导致系统无法支撑业务的稳定和扩展。

因此，在企业数字化转型过程中，对技术演进的理解至关重要。这是一种思维的转变，即在进行技术规划时考虑到技术的发展，并为此规划资源投入。

• 一方面，持续保持架构的健康与稳定，更好的支撑业务发展；
• 另一方面，保持技术的先进性，不断享受新技术带来的业务创新和突破能力；
• 同时，作为技术建设的实施者，也要时刻保持谨慎的态度，并能够从业务价值出发，量化技术投入所带来的收益，给决策者树立信心，不断推进技术的演进，以更好的支撑业务的发展。

误区三：数据分析是另外的事

随着企业数字化转型逐渐深入，从线下业务向线上转移，从单一系统服务向多系统集成服务扩展，企业的数据积累不断增加，成为当今时代最宝贵的资产。然而，大多数情况下，这些数据仅仅占据着越来越多的磁盘存储空间。在我参与的众多传统车企项目中，数据最常用的领域是一些业务报表需求，但其中许多报表仅仅是对数据的简单聚合。

对于许多业务部门而言，将线下业务转移到线上，为用户提供新体验，显著提升了流程效率，解决了许多问题，足以让人兴奋一阵子。然而，突破当前的业务模式、创造新的增长点，特别是通过数据实现业务突破，似乎仍然比较遥远。

尽管许多车企领导早已认识到数据的价值，并希望通过数据分析获得更多洞见来辅助业务突破（例如如何更有效地销售汽车，如何提高售后配件的销售额等），在企业内设立了专门的数据中心或大数据部门，收集了所有业务部门的数据，并聘请了专业的数据分析师。然而，实际情况往往是数据部门的数据分析师不具备业务专业知识，而业务部门的专业人员不了解数据分析。在日常的业务流程设计中，完成业务目标往往是首要任务，数据分析被视为另外的事情，这种分隔使得数据分析难以发挥实际效果。

而要在数字化转型中取得成功，让企业立于不败之地，构建数据思维至关重要。只有理解数据并进行分析，进而创新或优化业务模式，才能实现数字化转型的成功。数据采集和分析应从产品设计之初就开始，确定哪些数据能够体现用户体验和产品优势，通过合理的规划和数据采集，构建与业务紧密合作的数据分析团队，将数据分析融入主流业务流程中，从数据中找到未来的业务模式，方能实现业务的持续创新。

结语

传统车企的数字化转型不仅仅是技术转型，而是企业整体运营方式的根本转变，同时也涉及企业自上而下的思维模式的转变。

• 首先，企业应当专注于数字化转型真正解决的业务问题，并采取有针对性的措施。技术就像战争中的武器，是用核弹还是步枪，要看场景，没有一定之规，切忌盲目跟风技术建设。
• 其次，企业必须对技术的重要性有合理的认识，既能明确技术投入所带来的业务价值，也能确保技术投资的有效性。技术投资应该成为企业成本规划的重要组成部分，避免“又要马儿跑，又要马儿不吃草”的局面发生，阻碍数字化转型进程。
• 最后，企业应该构建以数据为中心的思维，将数据视为业务和技术的核心关注点，把数据分析纳入核心战略中，避免让数据仅仅成为个别部门的职责，而是充分发挥数据的力量，为正在打响的人工智能之战做好后勤保障，为企业的成长和决策提供有力支撑。