近日，《节能与新能源汽车技术路线图3.0》正式发布，成为全行业关注的焦点。
《路线图3.0》专家咨询委员会委员、智能制造技术群召集人赵全福表示：“汽车智能制造的总体目标包括四方面:一是提质、增效、降本、低碳，这是本质追求。二是制造全过程各环节一体化打通这是前进方向。三是建设智能制造生态这是基本形态。四是支撑'新汽车’打造与升级，这是最终目的。” 值得关注的是，在此次顶层设计的路线图中，"数智化营销与服务"首次作为关键专题被系统性地纳入汽车智能制造体系。该专题由上海瀛之杰汽车信息技术有限公司董事长庞勇先生作为组长牵头编制，汇聚了来自上汽集团、长安、比亚迪、东风、一汽丰田、理想、小米等十余家主流与新兴品牌的实践经验与智慧共识。 面向2040年的行业发展，数智化营销与服务专题是新汽车及其服务产品送达用户侧的核心通路，是融合算法、技术、与生态的全链路运营。同时，数智化营销与服务也将为数智化研发、生产提供高价值的信息回路，整合全链路的数据助力研产供的智能迭代。为行业和企业的高质量发展提供助力。庞勇先生及其团队聚焦于通过数据智能技术与AI大模型的深度融合，打造“人、车、客、场、云”紧密联动的销服体系，重构汽车产业“研发-生产-供应链-营销-服务”全价值链的协同机制。 从"营销新四化"到"能力新基建" 价值体系的重构与落地 在技术路线图3.0确立的"1+5+X"研究框架下，营销、销售、服务等从下游的环节，变成了智能制造数据链回馈的起点。庞勇特别强调："在汽车智能制造技术路线图中，数智化营销与服务环节需要与其他7个专题充分协同，当前最大的挑战在于各专题边界的深入界定，必须实现知识和认知的横向拉通，这与技术深度融合、生态融合的趋势高度契合。" 早在2017年，瀛之杰便提出“营销新四化”方法论——渠道轻量化、管理集成化、资源共享化、营销蜂窝化，为行业提供了汽车企业在营销和服务数字化转型方面的新方法论。近年来，随着AI与数据技术的深度融合，瀛之杰进一步升级提出 “营销新基建”理念，结合“人车客场云”五大场景，构建出覆盖业务全链路的能力中台。 这套从实践中来、到生态中去的架构，不仅在上汽集团、一汽-大众、一汽奥迪、长安汽车等头部企业的合作中完成验证，更在与众多行业同仁的理念交流中不断丰富，最终凝练为行业共同认可的能力标准。 破解系统性能力断代 三大能力升级路径 当前主机厂在营销领域面临“系统性能力断代”的挑战。过去，并非企业不愿提升价值链能力，而是构建营销能力新基建的成本过高、难度巨大，多数数字化工具链难以支撑“高价值卖车”，价格战更导致海量客户数据价值被反复浪费。如果不快速补足数字化、体系化和精益化的短板，那么在智能化时代，企业就不能成为一个玩家，只能成为一个玩笑。 如今，在数字化基础日益完善、数据已能驱动业务成长的前提下，利用智能化手段已能高效、低成本地实现这一目标。根植于深厚的行业积淀，瀛之杰提出数字化、精益化、体系化三大能力升级路径。
"AI in VC" 不在全布局，而在关键点发力 基于十八年实践经验，瀛之杰并未追逐“AI in All”的概念喧嚣，而是聚焦价值链真实痛点，提出 “AI in VC” 战略，将AI能力系统性地注入“人-车-客-场-云”五大场景，构建可复用的营销与服务体系。 该模型已成为行业衡量AI在营销与价值链环节应用成效的参考标准，并在与上汽集团、长安、一汽等领军企业的合作中取得显著成效： 1 数字化能力升级： 通过构建用户数据平台与AI智能体，实现用户需求识别与分析效率提升300%，主机厂直连渠道管理效率提升60%，全渠道营销人员日常培训覆盖率提升700%。 2 精益化能力升级： 建立渠道健康度智能评估体系，实现渠道运营质量评估实施成本降低90%，门店日常销售、售后执行规范检核成本降低75%，区域门店督导和管理效率提升300%。其中，通过检索加强的技术，AI检测的人员效率与准确度，从原来的12人次84%准确率，提升为4人次94%准确率。 3 体系化能力升级： 构建集团级返利管理与风控平台，实现内部新业务创新落地效率提升80%，新产品上市全员共训时效提升40%、成本降低80%，其中返利系统在国内处于领先地位。
把握窗口期 实现"智能车+智慧链"双轮驱动 面对行业关于数据安全与AI“幻觉”的关切，庞勇在座谈中强调：营销新基建的底层架构具备高度共性，适合由专业伙伴提供标准化支持；而应用层则可充分体现品牌个性。 瀛之杰凭借对行业超2万家门店运营体系的深度理解、十数个品牌主流产品成功上市的经验、协助品牌构建运营管理体系的经验，以及与国际领先AI技术伙伴的战略合作，通过私有化部署与垂直知识图谱构建，在返利管理、产品定义等高敏感业务中实现AI决策100%精准可靠，建立起行业信赖的技术基准。 庞勇呼吁，主机厂应把握住未来的两三年变革与品牌向上的窗口期，不但要完善车内的智能化能力，更要关注车外的价值链体系，实现'智能车+智慧链'的双轮驱动，“充分发挥体系化、精益化和数字化的能力，而不是都把精力放到流量的购买和促销的费用上。” 正如今年诺贝尔经济学奖获奖人的观点，“技术驱动持续增长”、“创造性破坏带来持续增长”，这两个观点所强调的是：技术要有知识积累和制度积累。品牌所投入的营销预算、百万人力、3万家门店的运营，带来知识的沉淀；绩效、能力、工具、流程、组织，提供制度的背书。只有在这样的基础之上，保障我们的营销数字化的新基建，才能实现“创造性的破坏”。庞勇表示：“希望大家共建共享营销能力的新基建，在汽车智能制造的 1.0 的时代，以更少的浪费，更高效的价值链、更强的能力，去实现更好的体验！”
Q 为什么要编制《汽车智能制造技术路线图》? 智能制造既是制造业数字化转型的终极目标，又是新质生产力作用下的新型制造业形态。它不是单一的生产环节改进，而是AI等数智技术赋能的研产供销服一体化的综合体系升级，具有全局性、系统性和复杂性的鲜明特点。汽车行业是推进智能制造难度最大、复杂度最高的产业之一，同时也是实现智能制造价值最大、作用最强、影响最广的产业之一。目前全球特别是中国汽车企业进行的一系列前沿探索与创新，正在重塑新型汽车制造体系。与此同时，业界仍然存在一些认知和实践误区，因此亟需编制汽车智能制造技术路线图，以总结经验、澄清误区，凝聚行业共识、明确发展路径，推动汽车产业实现高质量的可持续发展。 Q 《汽车智能制造技术路线图》何以单独成册？ 首先，汽车智能制造体系是打造汽车产品及服务的“工业母机”体系，最终可以实现大规模个性化地定制汽车产品，并支持产品及服务的持续迭代升级。其次，汽车产品及服务可在智能制造体系的支撑下充分释放数据价值潜力，为用户提供智能化、个性化的用车体验；同时汽车产品及服务也不再是传统单纯的“被制造者”，而是要将使用数据实时反馈至智能制造体系，驱动制造体系及其技术的持续优化，从而形成汽车产品与汽车制造体系相互促进的完整闭环。最后，这个闭环是基于各类相关大数据的流通和利用来实现的，代表着汽车产业数字化转型的落地方向。综上，汽车智能制造是基础性、全局性、根本性的底座式产品打造体系。《路线图3.0》专门编制了汽车智能制造技术路线图，全面反映打造汽车技术及产品的制造体系及技术的发展方向，实质上构成了汽车智能制造技术路线图的1.0版本。 Q 当前，汽车企业在推进智能制造转型实践的过程中普遍存在哪些瓶颈? 问题一：单一环节尚未有效提升，主要体现为生产要素不全面，生产力不充分； 问题二：是环节之间尚未充分打通，主要体现为生产关系不匹配； 问题三：创造力与产品力尚未真正互通，主要体现为产品力与创造力不平衡，以及制造体系与产品的互动不充分。 为解决上述问题，企业既要改变传统能力，更要增加全新能力。在生产要素方面，关键在于充分挖掘数据这一新生产要素的巨大价值；在生产力方面，关键在于升级传统的“旧”技术，同时部署新技术，即AI大模型、云计算、区块链和智能机器人等数字化和智能化技术；在生产关系方面，关键在于重塑多要素和多主体之间的新型关系，以实现跨界、跨域的资源整合与优化配置。 Q 《汽车智能制造技术路线图》有哪些突出亮点？ 1. 全球范围内，首次从研产供销服全链条一体化打通的角度诠释汽车智能制造； 2. 明确了汽车智能制造的战略价值，即助力企业实现提质、增效、降本、低碳； 3. 梳理汽车了智能制造的最新现状，识别出当前实践中存在的三大问题并对应提出三大趋势； 4. 提出了汽车智能制造的四阶段演进范式：即数字化→网络化→智能化→自进化； 5. 全球首次开创性地构建了专门面向汽车产业的智能制造分级体系（iM-n），以及环节、要素和等级三维架构； 6. 描绘了汽车智能制造的发展愿景和总体目标： 实现基于碳中和与万物互联的汽车智能制造体系，支撑“新汽车”实现持续、全面的自进化，带来全新的社会生产/生活方式； 7. 完整描绘了具有“工业母机”属性的基座式的“新汽车”产品打造体系和工程图谱（即汽车智能制造总体及分领域的技术路线图）。
