（报告出品方/作者：国信证券，梁超、唐旭霞）
报告综述
汽车数字化集中于四维度，聚焦用户全生命周期服务体验
数字化是信息化的高阶阶段，最终目标是实现智能化。汽车行业的数字化主要集中在四个维度，即数字化研发、数字化生产、数字化管理与数字化营销。通过数字化平台，提升用户购车、用车的全过程的服务体系，涵盖车内数字化生活和后市场服务。
作为数字化需求方的汽车行业
汽车行业作为数字化的需求方，在数字化升级转型中，正在从内部组织、数字人才管理，到产品的研发、生产制造、管理，再到营销建立起多维数字生态。数字技术与车企的有机融合已成大势所趋，通过数字技术赋能，车企补充数据分析利用能力，在提升企业整体运营效率的同时，也进一步优化消费者购买体验。
作为数字化供给方的汽车行业作为数字化供给方的汽车行业，一方面，基于人的视角，通过获取驾驶者行为数据，利用大数据、机器学习等技术将其转换为洞察，实现用户与个性化服务间的连接，打开车内数字化生活与汽车后市场服务的广阔空间。另一方面，基于车的视角，通过收集车的运行数据及道路数据，随着诸如高精地图、激光探测等数字技术的逐步成熟实现智能驾驶，并对出行体验带来颠覆性变化。
数字化转型加速汽车产业链价值转移，核心优质龙头亮点频出从汽车产业价值链来看，数字化下未来汽车价值体量提升。“造好车”使“微笑曲线”上移，“用好车”使价值内涵得到拓展。特斯拉商业模式催化和引领，特斯拉当前商业模式可以总结为“硬件+软件+服务”三轮驱动。国内车企应乘智能网联之风，通过数字化转型升级，从传统整车销售业务向“产品+服务”模式转变。汽车行业优质龙头从前端的研发、生产、管理，到中端营销，到后端车内生活、后市场服务，全流程纷纷进行数字化转型。数字技术的成熟推进智能驾驶时代的到来，Robotaxi成为共享出行的高阶形态，不同车企与时俱进、亮点频出。
汽车数字化浪潮席卷而来，深度重构汽车价值链及运营模式
存量市场环境下政策+技术+市场多因素驱动，汽车数字化浪潮席卷而来
行业端：中国车市由增量市场转存量市场，汽车行业挑战与机遇俱存
汽车行业处于成长期向成熟期过渡阶段，多方挑战亟需新技术助推行业数字化转型。年伴随购置税优惠政策完全退出叠加经济下行周期，汽车作为可选消费品，销售受到较大冲击，且这一冲击从年下半年起表现尤为显著（主要原因是 持续冲击下可选消费下行叠加购置税退出前的部分透支）。年3月开始国内疫情缓解，终端需求有所回升，年中国汽车产销分别完成.5万辆和.1万辆，同比分别下降2.0%和1.9%。长期看行业生命周期，我们认为国内汽车行业目前仍然处于的是成长期向成熟期过渡阶段。汽车行业现有商业模式面临成本、质量、交付、法规、产能过剩的挑战，亟需新技术助推行业数字化转型。一方面全球经济下行导致客户需求下降，另一方面产能过剩。国家更严格的排放标准要求汽车在改善燃油经济方面投入大量资金，车企通过投资轻量化材料减轻汽车整体质量，同时引进新技术，通过数字化降本增效，并通过与用户产生长期关系变革商业模式，驱动行业数字化转型。
数字化数据在汽车行业的广泛应用，为行业创收增加新动能。基于制造工业特性，汽车行业企业数字化技术应用需求较高，汽车行业数字化转型中对部分数字化技术的应用比例远超过其他行业。根据北大光华数字化研究信息显示，目前汽车行业较其他行业数字化技术应用比例更高的是物联网（20.4%）、机器人（12.0%）和3D打印技术（4.6%），汽车行业数字化技术应用最多的是物联网（20.4%）、大数据（18.5%）、云计算（14.8%）和移动技术（14.8%）。数字化有望彻底变革行业价值链，汽车或将成为数字化技术应用最深的行业之一。据麦肯锡预测，年数字化为汽车行业创造10%-30%的行业收入，为行业创收增加新动能。
政策端：新基建促使车企加速数字化升级
重视“新基建”，重申“数字经济”与“数字化发展”。根据年11月4日人民网发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，一方面发展数字经济，推动数字经济和实体经济深度融合；另一方面壮大新一代高端装备、新能源汽车等产业，推动互联网、大数据、人工智能等深度融合，促进平台经济、共享经济健康发展。年12月16日至18日的中央经济会议再次强调“大力发展数字经济，加大新型基础设施投资力度。”“十四五”规划和中央经济工作会议重视“新基建”，重申“数字经济”与“数字化发展”的重要性，通过培育新经济、新技术和新产业，打造经济新增长点。
新基建成为数字化深入的加速器，5G、人工智能等将促使车企加速向数字化升级。新基建主要包括5G基站建设、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网七大领域，涉及到通信、电力、交通、数字等多个社会民生重点行业。新基建中涉及的5G、大数据、人工智能等，一方面将促进汽车向智能网联、自动驾驶方向发展，进一步加快5G+车联网的协同发展，促使车企加速向数字化升级；另一方面随着自动驾驶时代的到来，数字化赋能下车上碎片时间的激活变现，有望带来行业新风口。
技术端：硬核技术催生“数字化升级”，“信息化-数字化-智能化”势不可挡
互联网迭代升级大环境下，“数字技术”的需求应运而生。数字技术是一种可以将图、文、声、像等各种信息及载体转化成为计算机可以识别的语言进行加工、储存、分析和传递的技术。当前阶段，物联网、大数据、云计算等为代表的硬核技术构成了数字技术。数字化是利用现有及新兴数字化技术，将数字基因全方位融入企业，从而发掘全新商业与价值机遇，优化并重构价值链，同时建立与用户和生态合作伙伴的数字化连接，增强企业与用户间的认知与互动，提高价值创造效率，提升企业精益化运营与管理水平的全过程。随着基于场景的业务与数字技术深度融合与创新，第三波“数字化升级”浪潮席卷而来。汽车行业作为复杂度高、人员、技术、资金密集的制造业，对智能制造需求强烈，是数字化技术应用的重要场景之一。数字化是信息化的高阶阶段，是从收集、分析数据到预测数据、经营数据的延伸。数字化是智能化的基础，最终是为了实现智能化。
5G基站、大数据中心、工业互联网等技术作为“新基建”重点方向，作为数字化底层基础设施支撑汽车数字化，加速汽车产业技术创新融合落地。
1）5G基站作为移动通信领域的重大变革点，通过人工智能、云计算、大数据等方法，将加速车路协同、数字工厂、车联网、智慧交通、无人驾驶等场景落地。年5月，华为联合一汽集团、长安汽车、东风集团、上汽集团等首批18家车企正式发布成立“5G汽车生态圈”，旨在加速5G技术在汽车产业的商用进程，共同打造消费者感知的5G汽车。
2）随着以华为云、阿里云、百度云、腾讯云等为代表的互联网巨头的云平台入局，借助大数据云平台，车企数字化工厂、数字化营销、智能网联汽车等业务体系将全面贯通，助力企业进行柔性化制造、精细化营销并推进自动驾驶进程。
3）工业互联网平台作为工业智能化发展的核心载体，支撑生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置和产业生态培育。近年来，上汽集团通过构建连接企业信息系统、智能机器、物料、人等的工业互联网平台，贯穿汽车智能制造全产业链、全生命周期，实现工业互联网数据的全面感知、动态传输、实时分析，贯通客户、整车与零部件供应商之间的业务数据，促进供应链协同创新，优化供应链管理并提升生产效率，为智能制造、个性化定制生产模式创新提供良好支撑和契机。
市场端：中国消费者对于数字化服务体验热情高涨，积极拥抱车内数字化生活
受益于互联网巨头的带动和消费群体的年轻化，消费者对于数字化与互联网渠道接受程度越来越高。在服务体验数字化方面，中国消费者在互联网作为信息和购买渠道的使用积极性显著高于其他受调查国家，无论是在获取购车信息、直接在线预订车辆还是在线下单购车方面均处于全球 地位。在车内生活数字化方面，根据罗兰贝格《汽车行业颠覆性数据探测》，75%的中国消费者会使用导航APP来规划一段驾驶行程， 于其他接受调研的国家，高频率的使用反映了中国消费者热情拥抱车内体验数字化的态度。
数字化技术深度重构汽车价值链及运营模式，驱动车企数字化转型
数字技术正全面融入车企全生命周期运营体系，深度重构汽车价值链及运营模式。纵观汽车价值链，从产品的研发、生产制造到管理、营销及延伸的后市场服务，以至于车内数字化生活，在整个价值链中的利益关联者，包括厂商、零部件供货商、经销商等正积极为工业自动化和数字化布局。数字化已逐步渗透各个环节，并对运营效率、客户体验以及商业模式三个主要方面产生积极影响。
以客户体验为导向的数字化升级，驱动车企从数字化需求与供给两维度进行数字化转型。当前，车企数字化升级正由“以车为中心”到“以用户为中心”、“销售导向”到“体验导向”、“硬件驱动”到“软件驱动”，核心是以客户体验为导向。为此，车企从公司组织架构、业务运营体系，到分析平台和数据库进行重构和优化。1）作为数字化需求方的汽车行业，“数字化研发、数字化生产、数字化管理以及数字化营销”是车企数字化升级的重点方向。2）作为数字化供给方的汽车行业，基于人的维度的车内生活服务、后市场服务的数字化应用，基于车的维度的车辆架控、出行服务的数字化应用，成为数字化转型的重要领域。
作为数字化需求方的汽车行业
汽车行业作为数字化的需求方，在数字化升级转型中，正在从内部组织、数字人才管理，到产品的研发、生产制造、管理，再到营销建立起多维数字生态。数字技术与车企的有机融合已成大势所趋，通过数字技术赋能，车企补充数据分析利用能力，在提升企业整体运营效率的同时，也进一步优化消费者购买体验。
数字化研发
数字孪生加速汽车研发转型
汽车研发面临的新挑战：传统燃油汽车整体向电动化以及自动化转变并逐步走向无人驾驶已成为确定的趋势。带有自动驾驶功能的电动车与传统的燃油车相比，在相同的车内安装空间内增加了40%的硬件（传感器、电子、配电系统等），需要千兆级别的数据量传输，新的电子电气架构，超过1亿行的软件代码，以及更高的电力需求。所有这些都要求汽车OEM基于系统工程理念，从系统层面统筹规划，实现机、电、软、控制等多领域跨学科集成和数据的统一管理和传输，利用雷达和摄像技术实现主动安全，通过对智能驾驶场景进行数字化虚拟验证，通过电子电气架构数字化模型进行整车架构平衡分析和优化，采用模型在前期对设计进行虚拟化仿真验证，最终实现基于需求、功能、逻辑以及物理的全过程数字孪生，全面提高设计质量并降低开发时间和成本。
数字孪生是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，实现“需求定义-功能设计-逻辑设计-系统仿真-物理设计-设计仿真-实物试验”全过程闭环管理。数字孪生的关键能力包括：1）数字模型设计，使用系统建模工具及CAD工具等开发出满足技术规格的产品虚拟原型；包含需求模型、功能模型、结构模型、数字化样机等，精确地记录产品的各种物理参数，并以可视化的方式展示出来，通过一系列验证手段来检验设计的 程度；2）模拟和仿真，通过一系列可重复、可变参数、可加速的仿真实验，来验证产品在不同外部环境下的性能和表现，在设计阶段就可验证产品的适应性。
西门子推出数字化车辆性能开发解决方案，将工程设计流程从传统的以试验验证为中心的设计方法转变为闭环系统驱动的正向产品，将更好性能的、更具创新性的产品，以更快的速度推向市场。1）在概念设计和造型阶段，对动力传动系统、空气动力学、电气系统和控制系统等进行整体建模，通过稳态、瞬态和频率域分析，以确定和优化系统的整体方案和架构。此阶段可以快速设定整车性能目标；并将设计目标分解到子系统和零部件上，进一步确定子系统和零部件的规格，保证子系统和零部件之间的兼容和匹配。2）在工程设计阶段，以CAD模型为基础，对产品进行动力学分析、机电液一体化分析、空气动力学和热力学分析、零部件的强度分析、疲劳耐久性分析以及振动噪声分析等。并在此基础上，利用多学科优化平台，确定子系统和零部件的形状和尺寸设计方案，确定系统装配和初步的加工制造方案。3）在试验验证和设计定型阶段，一方面利用数字样机进行“虚拟试验”，为物理样机试验设计 试验方案，另一方面可以 的减少样机试验次数和现场发生故障的数量。通过试验与仿真相关性分析、混合仿真、混合路面、硬件在环仿真等技术，形成闭环的性能验证，将更好性能的、更具创新性的产品，以更快的速度推向市场。西门子通过数字化双胞胎优化Uniti开发，在全虚拟环境中仿真设计。
CAE仿真数字化研发降本增效
汽车研发过程中需要对很多结构、系统进行多轮次CAE仿真分析，传统CAE分析方法存在很多局限。首先，传统方法存在大量的重复工作，分析周期长，要求工程师有足够的力学知识和分析经验。其次，每当模型做出调整时，都需工程师重新进行所有的分析步骤，过程繁琐且容易出错。另外，分析流程因人而异，没有统一的规范，通常不同分析人员得到的分析结果有所差异。
通过CAE仿真工作进行数字化开发，可以大大提高CAE仿真效率，降低研发成本，缩短产品研发周期。随着AR、VR和MR技术发展的成熟，三维虚拟仿真为虚拟现实技术的应用提供了便利环境。CAE仿真数字化开发可以分为3个阶段：
1）CAE仿真工具自动化开发。针对CAE仿真分析流程中操作繁琐、耗时耗力的某个或某几个点，通过软件开发或二次开发的方式，实现自动化执行，代替人工操作。以中国一汽为例，基于Hyperworks、Oasys等软件二次开发，建立了CAE自动化仿真系统。围绕整车安全、车身底盘耐久等性能开发仿真自动化工具，完成功能模块个，建立6大CAE仿真自动化平台，整体仿真效率提升41.9%。以车身料厚灵敏度CAE分析建模自动化为例，分析周期由原来的36h缩短至3min，极大缩短了分析时间。
2）CAE仿真流程自动化开发。在CAE仿真工具自动化开发基础上，以软件开发或二次开发的方式打通CAE仿真分析流程各个环节，做到前处理、求解到后处理、评价报告整个有限元分析流程的全自动化，目前在业内已经有越来越多的开发和应用案例。上汽集团技术中心开发了一种基于CATIA的汽车底盘设计分析系统，该系统主要模块分为模型和数据处理、分析模型创建、计算、报告生成，通过将企业经验转化为标准分析流程，提高了分析效率，提升了设计水平。
3）CAE仿真智能化开发。人工智能（AI）的浪潮正在席卷全球，机器学习（ML）作为实现人工智能的手段之一，是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，也是目前最主流的人工智能实现方法。当前，CAE仿真面临的巨大挑战有准确性和实时性。人工智能领域的机器学习和CAE仿真结合，可以帮助CAE仿真提高准确性，彻底解决实时性，从而真正让CAE仿真智能化。南京理工大学、东风汽车技术中心应用径向基函数神经网络近似模型和多目标遗传算法对某型车防护组件进行优化设计，以同样的边界条件对优化设计出的防护组件进行实爆实验，发现优化后的防护组件可以在6kg当量的TNT爆炸冲击下保持完整而不破裂。
总体来看，数字孪生/数字化仿真技术不断演进过程中，表现出跨产品生命周期、从静态到动态、人工智能驱动、算力需求暴增的特征。目前，数字孪生、数字化仿真技术已被车企广泛应用，其使用范围随着云计算、物联网、大数据的普及在不断扩大。以阿里云、华为云为代表的云平台基于自身优势，开辟车企数字化研发新业态。一方面，从按峰值部署高性能计算资源池，到按需租用工业仿真服务，避免重复建设和资源浪费；另一方面，从仅本地处理，到本地和云端协同作业模式，提高新车型的开发速度。
数字化生产制造
智能制造的根本矛盾和数字化核心建设
过去几十年企业IT发展根本矛盾是企业优化资源配置、解决全局问题的需求，和数据碎片化供给的矛盾。业界共识是必须在数字化的虚拟环境来做，把产品、工艺、制造、运营等领域的对象和活动全部数字化、模型化，用数字化的手段来精确描述现实，模拟一切可能性，及早发现问题、解决问题。智能包括物理世界和虚拟世界，一个是看得见的自动化、机器人、AGV、立体仓库；一个是数据的自动化流动，是基于模型、几何、性能、工艺的流动，而非过去的文档的流动。两个都很重要，虚拟和物理要打通，是自下向上的驱动和闭环反馈。对于智能制造的数字化建设核心主要是：1）数字孪生：用数字化、模型化精确描述现实，并提前模拟一切可能性；2）数字孪生驱动及闭环反馈：自上而下的数字化驱动的产品实现、制造实现等，以及闭环的反馈；例如数字化产品设计驱动的工艺开发、数字化工艺驱动的制造；3）数字化企业协同平台的建设：破解过去IT系统碎片化供给的局限，建立企业级数据管理和协同的平台，以及数据进一步聚合带来的额外价值和业务创新。
车企通过利用核心技术优化生产过程，实现均衡、柔性、透明、同步生产。
要实现智能制造的最终目标，汽车企业应首先夯实数字化制造技术的基础。数字化制造框架自下而上由设备层、控制层、操作层、生产层与企业层5个部分组成，通过工业网络进行横与纵的连接集成。数字化生产包含生产执行、物料管理、仓储管理三大业务范围，集成了生产计划、生产控制、数据采集、设备管理、质量管理、能源管理、厂内外物流、配送管理、出入库管理、库存管理功能，使这些功能之间数据实时共享。这些数据的采集、分析与流转，本质上是对数据资源类型的规范及异构数据的梳理与清洗，从而便于实现数据的互联互通，为其他应用系统提供生产现场的实时数据。通过信息系统传递的实时信息，可支撑生产过程的准确分析，从而将精益思想融入在数字化制造的各个场景，支撑企业在生产制造过程中实现精细化生产管理与控制。
工业智能生产的广泛应用助力车企实现均衡、柔性、透明、同步生产。工业智能利用人工智能AI、大数据、云计算将专家经验（工厂老师傅、老专家）抽象成知识，并将知识规范化、模型化、代码化，以数字化的方式嵌入到系统与设备当中，被重复调动，指导或者代替人力进行决策与执行。当前，工业智能已广泛应用于各种汽车生产场景中，帮助企业构建智能生产和运营平台，提升车企生产的均衡化、柔性化、透明化和同步化的综合能力。1）均衡化和柔性化生产。AI生产在企业现有的BOM生产模式下，可以系统归纳总结排产历史记录，建立经验模型，持续沉淀现场专家知识，得出 的生产计划方案；2）生产节拍优化。在汽车焊接车间，有大量机器人进行一系列重复焊接动作，利用算法分析机器臂的每一个动作，找出动作之间的等待时间，从而实现节拍优化，提升产能；3）数字化精益物流。AGV通过人工智能识别障碍并调整形式路线，在无人干扰情况下完成其中组装厂内的物流配送。西门子通过MOM、AVI和LES的集成工作实现物流的JIT、SPS和JIS的柔性配送，并通过AVI过站呼叫，实现物流的同步配送和同步生产， 限度减少在制品库存和生产资源的波动；4）生产运营透明化。利用AI、ML实现动态调度优化、仓储优化、智能分单等。此外，生产过程数据被实时采集，如物料的消耗、产线和设备状态、生产进度和过程质量信息等，实现生产过程透明化；5）质量检测。利用AI图像质检技术做瑕疵检测，辅助质检人员快速查找汽车零部件的各种外观瑕疵。此外，还有能耗管理、安全管理、预测性维护等多应用场景。
目前，车企通过深度融合数字技术提升生产端的自动化水平。以西门子为例，西门子数字化生产技术在大众、保时捷、北汽新能源、宝马、奥迪等车企中均有应用，其中大众汽车两条生产线使用西门子技术，包括TIA博途、Simatic控制器、HMI面板和工控机，使总装线的自动化水平从17%提高到28%，车身车间自动化水平从85%提高到89%。随着自动导引车(AGV)等设备的使用，物流领域也将进一步无缝集成到整个价值链中。
数字化管理
通过对数据“管理”，实现数据资产的 化利用
汽车产品开发周期从过去的48个月到现在的20个月左右，除了数字化研发和生产制造带来的效率提高，建立有效的车企协同平台去支持各个专业的协同也至关重要。一方面，数据端过去
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