數字時代，以云計算、大數據、物聯網、人工智能為代表的數字技術迅速成為汽車制造行業的生產新要素，在促進車聯網、自動駕駛、汽車移動服務快速普及的同時，還使得全球傳統汽車行業格局發生了翻天覆地的變化。麥肯錫指出，汽車行業面臨的數字化改變，將使整個汽車行業的規模從2015年的3.5萬億美元，增長到2030年的6.6萬億美元*。

汽車產業鏈的日益全球化，巨型汽車企業之間的大規模重組，促使汽車業成為高度全球化的產業。在汽車全球化中，數字技術一直在重新定義汽車行業的制造流程，并支撐汽車制造業跨地域在全球構建高度一體化的企業供應鏈。同時物聯網、區塊鏈在汽車業的應用，正在加快汽車業向互聯化、智能化方向發展。在這一過程中，以數字化、智能化為主要資源的新型汽車業，正快速與傳統汽車業進行融合。傳統汽車業的轉型升級，已經勢在必行。

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傳統汽車業面臨的挑戰

在全球化、數字化和互聯化三大趨勢下，麥肯錫指出，傳統汽車業面臨以下四大挑戰：

• 成本壓力：模塊化系統的興起、新能源技術的涌現和環保要求的提升，在加快汽車業全球化布局的同時，也給傳統汽車業帶來更高的研發和生產成本。此外，消費者的個性化需求，要求汽車制造從傳統的批量生產向個性化設計和生產轉變，這就給整個汽車生產、管理和運維帶來更多的成本壓力。
• 市場衍生：汽車市場的高度全球化，不僅帶來全球汽車生產能力的不斷上升，還帶來新型市場如網聯汽車、共享汽車、自動駕駛、汽車后服務等的興起。在這一過程中，傳統汽車企業要實現未來收入增長，就需要針對不同地域、不同個性化消費市場制定產品/服務差異化戰略，以提高自身業務衍生能力。
• 數字化需求：消費者對數字化生活方式(如數字娛樂、語音識別系統、導航地圖、3D可視化)以及對新穎創新服務(平臺化、共享化)需求的不斷提升，促使傳統汽車企業對產品、服務和流程進行數字化改造，在重新定義用戶體驗的同時，將數字化服務作為新的利潤空間。
• 汽車格局重構：汽車全球化的市場格局帶來產業鏈價值的再分配，汽車產業的重心從制造向服務轉移。同時數字化、網絡化和平臺化對傳統汽車產業鏈的滲透，促發了基于新技術的全新汽車產業。傳統的汽車企業，為了應對基于數字化、平臺化的新型汽車產業的沖擊，迫切需要進行跨界融合，或者基于平臺化提升自身的數字化創新能力，以贏得新的競爭優勢。

中國汽車業的機遇和挑戰

汽車制造業的全球化、數字化和互聯化，也一直推動著中國汽車行業的快速發展。中國汽車產業因為規模效益顯著、產業鏈條長，一直都是我國制造業快速發展的支柱產業。在新一輪科技革命和產業變革的推動下，我國汽車正在加快向互聯化、智能化方向演進，以促進供給側結構性改革和汽車產業的轉型升級。2019年兩會政府工作報告明確提出拓展“智能+”，為制造業轉型升級賦能。這對于我國傳統汽車制造業的改造升級帶來了巨大推動力。

通過全球化進行產品和技術輸出：全球化的推動、汽車消費結構的變化、出行服務的新格局，以及國家對汽車業的多項刺激措施，未來中國汽車行業將面臨全面開放的局面，這為中國汽車產業提供了通過全球化進行產品和技術輸出的機會。在這一過程中，中國傳統的汽車制造企業如何借助汽車產業的全球化發展契機，充分利用國家戰略和機遇，調整自身的全球化戰略布局，整合全球優勢要素，是中國汽車企業真正“走出去”，對全球汽車市場進行產品和技術輸出的關鍵 。

數字化帶來新的業務增長點：數字化帶來了汽車行業新的業務模式和新的市場細分(例如用戶體驗的數字化、移動出行等)。對于傳統汽車企業而言，需要借助數字化浪潮，將云計算、物聯網、人工智能等技術作為新的生產驅動力，快速打造全新的數字化生產模式和業務模式，從而為業務提供新的增長點。

互聯網、智能化加速業內競爭：隨著新興技術不斷融入到汽車工業領域，用戶的個性化需求不斷提升且多樣化，這導致越來越多的新興造車企業 “跨入”傳統汽車市場，并逐漸改變整個汽車工業的生態。例如，AI+汽車，帶動汽車AI高科技知識經濟產業和新興零部件產業的大發展?；诖耍瑐鹘y汽車企業必須加大對物聯網、人工智能等新技術的投入，通過與創新技術的融合，實現產品、供應和業務模式創新，以繼續保持市場競爭力。

AWS助力汽車制造業實現轉型升級

不論是傳統汽車制造企業，還是跨界進入汽車行業的科技企業，以及新興的跨入汽車行業的造車企業，都能夠通過部署廣泛的AWS服務，在汽車產業價值鏈的眾多環節進行產品和服務的創新，在提升業務創新能力的同時，實現產業轉型和升級。

• AWS聯網汽車解決方案：AWS 通過云服務提供聯網汽車解決方案。借助覆蓋全球的全面的AWS服務，AWS聯網汽車解決方案能夠在全球范圍內收集、處理、分析和響應車輛數據。通過聯網數據，客戶能夠快速采取相應應對措施，實現個性化、直觀、智能而安全的交互，打造創新的聯網體驗，同時降低連接成本。
• 自動駕駛：AWS 全套的自動駕駛服務，支持高級駕駛員輔助系統，以及汽車自動駕駛的開發和部署。AWS高性能計算和存儲容量，讓用戶可以采集、接收、存儲和分析自動駕駛車輛的數據，為自動駕駛車輛的全面開發提供有力支持。AWS支持多個先進的深度學習框架，包括Apache MXNet、TensorFlow 和 PyTorch 等，以加速客戶進行算法訓練和測試速度。此外，AWS IoT Greengrass提供的邊緣計算及機器學習推理功能，可以實時處理車輛中的本地規則和事件，同時盡可能降低向云傳輸數據的成本。
• 數字化客戶互動：在數字化營銷環節，AWS 可擴展的自動化解決方案，在實現營銷平臺現代化的同時，通過多種多樣的渠道提供個性化、智能化、高品質、全方位的交互式汽車消費體驗，例如：智能點播內容、智能 AI 會話代理、智能GPS定位等。此外，AWS機器學習產品還能夠用來進行客戶行為預測，從而為汽車行業的下一步決策提供洞見。

在全球汽車產業格局重塑過程中，不論是傳統的全球先進的汽車制造商寶馬、奧迪、豐田等，還是優步、Lyft等網約車服務平臺，都已經或正在使用豐富的AWS服務。不僅加快了傳統汽車公司數字轉型速度，提高了汽車附加值，還助力類似Lyft的企業通過數字化和智能化的服務在短短幾年成為“獨角獸”，為通過大數據和人工智能持續優化用戶體驗和服務奠定基礎。

*數據來源，McKinsey“Automotive revolution-perspective towards 2030 ” ，2016