前不久，發改委等七部門聯合印發了《促進綠色消費實施方案》。其中，對“大力發展綠色交通消費”的重申，再一次激活了市場對于新能源車的熱情。

       新能源車已經是近年來汽車領域的發展主線。自2015年國務院印發《中國制造2025》正式明確新能源車的戰略性地位以來，汽車工業領域長期處于落后地位的中國車企，借由新時代的東風，試圖改變原先被動挨打的地位。

       回顧整個2021年的資本市場，新能源車已經算是少有成績還算亮眼的板塊。尤其以“蔚小理”為代表的中國新勢力車企，無論是產品體驗還是資本回報上，都給了人們不少驚喜。

       然而與人們印象相左的是，這一輪汽車革命擠上“牌桌”的，從來都不止是新勢力廠商。

       在新能源車銷量排行榜上，中國車企占據著2021年中國新能源車銷量前10位中的9席。其中，排名第一的比亞迪，幾乎是排名第三的特斯拉銷量的兩倍。而“蔚小理”中國排名最高的小鵬，也只占了第七位，剩下的，無疑都是中國車企里的“舊勢力”。

       人們眼中的中國造車“舊勢力”，可能同樣是這一輪汽車革命的中流砥柱。

       另一方面，即便是新能源銷量占比創下新高的2021年，中國新能源車在整個汽車市場的占比也不過13.4%。被一些人不斷唱衰的傳統車企，時至今日仍然牢牢把握著汽車領域的絕對存量盤，毫無疑問還是汽車領域的真正主流。

       新能源并沒有顛覆一切。

       對于中國車企而言，經歷了第一波由新興廠商掀起的新能源浪潮后，如何把握機遇在更廣范圍內實現汽車產業的更迭和進化，或許才是實現彎道超車的關鍵。

       能源并不是關鍵

       在多位業內人士看來，能源的變化，只是這一輪汽車革命的表象。借由新能源浪潮推行的數字化革命，才是問題的關鍵。

       “造車還是得直接改變制造端的底層邏輯”，一位零部件創業者告訴光子星球，大多數時候，汽車產業鏈得靠人工解決問題。“一根線束到底合格不合格，只有熟練技術工人才知道”，而這個看似不起眼的零部件，目前依然主要依靠手工。

       自動化不夠，人力來湊，某自主品牌老板對此一定不會感到陌生。當年為了提升自主化率，在無法得到某頭部Tier1機床的情況下，拉著幾百人手工打磨零部件的事情比比皆是。

       并不是說能源變了，產業鏈條就可以隨心所欲推倒重來。關鍵鏈條的關鍵工藝，無論是新能源還是燃油車，都一樣是待解的核心問題。攻克不了核心技術，提升不了生產效率，能源的變化，只能成為車企“騙補”的工具。

       特斯拉一度是部分中國車企的“好老師”。2021年，特斯拉以93.6萬輛的銷量摘得全球暢銷新能源車企的桂冠，而在這背后，是特斯拉上海工廠的高效率運轉。

       特斯拉早前公布的一則上海超級工廠視頻中，外人得以一探其當下的效率，在完全經由數字化設計的產線中，其巔峰制造速度下，一輛Model Y的平均生產時間被壓縮到了45秒。

       1913年，亨利·福特發明了工業流水生產線，將汽車零部件標準化，同時在總裝車間采用機械傳送帶，第一次使得造車時間縮短到93分鐘。而在這之前每裝配一輛汽車需要728個人工小時，年產量約為12輛。

       生產速度遠不能滿足消費市場日益增長的需求，為了更高的效率和品質，對產線的改造便永遠不會停止。

       2018年，李斌一句“保時捷的工廠肯定比不上江淮的工廠”，顛覆了不少人的認知。彼時，同樣經由數字化設計的蔚來ES8江淮代工廠的標準生產節拍為15JPH（240秒/臺），從數據上看，彼時江淮工廠的生產效率和機械化自動水平確實高于保時捷。

       當然，這并非評判一款產品優劣的唯一標準，而是在于強調效率、自動化、標準化，這也是所有后發車企擁有的優勢。而“蔚小理”近年來的耕耘，雖然還略顯初步，但已經階段性證明了中國車企在制造端同樣可以做到全面數字化。

       傳統車企不下“牌桌”

       新勢力品牌船小好調頭，且從誕生之初便以數字化路線進行設計，相比之下，盤子更大、鏈條更成熟的大型傳統車企則需要面臨更為復雜的挑戰。

       為了不在新能源浪潮中落后于造車新勢力，傳統車企近年來一直在積極求變。萬事開頭難，數字化轉型的第一個問題就是如何邁出第一條腿。

       既擁有歐拉等新能源品牌，又擁有坦克等燃油車品牌的長城汽車，由于品牌矩陣多樣、生產線復雜，面臨著非同尋常的難題。雖然長城內部很早開始就意識到產業鏈數字化是從源頭解決問題的關鍵，但若想快速落地一套數字化流程，對于曾經的長城，并不容易。

       據長城汽車信息部總監竇志領回憶，當初管理層把數據中臺項目當作數字化轉型1號項目來做。可是到落地時才發現，整套班子根本沒有懂大數據的人員，此時招人已經來不及。

       “我們就把一些沒有經驗，但是有意愿的人抽調組成一個項目組，起名叫DEX，意思是data enable X，數據賦能未來。”

       隨后一段時間，這個團隊在阿里云等合作伙伴的幫助下，逐步建成了長城汽車自己的全域數據中臺。 包括企業運營核心指標實時可視化，、物流可視化等，也在此后逐漸成為現實。

       意識到這一問題的車企并不只有長城一家。中國新能源領域獨占鰲頭的比亞迪，在發展數字化上頗為激進。

       去年，在工業和信息化部舉辦的5G行業應用規模化發展應用調研活動中，比亞迪聯合中國聯通打造的比亞迪總裝深圳工廠，曾引發廣泛關注。

       據介紹，始建于2007年的比亞迪總裝深圳工廠，是全國第一條可滿足純電汽車、混動汽車以及傳統燃油汽車共線生產的高柔性化生產線。圍繞生產、物流等多個環節，這條產線進行了多年的數字化改造，并成功幫助比亞迪由燃油賽道切換至新能源賽道，實現在新能源領域的彎道超車。

       根據昨日比亞迪發布的2021年業績，得益于新能源汽車的高速發展，2021年實現營業收入2161.42億元，同比增長38.02%。在2021年，比亞迪全年共銷售新能源汽車60余萬臺，同比增長218.30%。

       而另一家2021年的明星中國車企一汽紅旗，同樣很早意識到數字化轉型的重要性，其在生產環節上已經初見成效。

       去年7月，一汽紅旗落地了首個“汽車行業數字工廠”，用于生產一汽紅旗的新能源汽車。

       這個由紅旗與機械九院和阿里云聯合落地的工廠，也是一個完全“由數據驅動”的數字工廠，其自主研發的數據采集與監控平臺接入百萬個設備點位，數據頻率可達200毫秒。得益于阿里云對高并發數據的處理能力，該平臺在數控的實時性和完備性上都超過其他主流廠商。

       車間工人可以實時了解“機器人”的健康狀況，提前收到故障預警，及時檢修。在焊裝車間，算法還會自動識別焊點質量，提供決策參考。

       做決策是大部分造車人最頭疼的問題。由于汽車制造環環相扣，各部門垂直管道化，導致任何決策都會引來漫長的爭執。一位汽車工程師告訴光子星球，曾經同事想要修改一個車燈方案，至少找了車燈、前蓋、尺寸等數個部門，大家坐到一起說的第一句話就是：你吃撐著了？

       除了提升決策效率之外，數字孿生技術還能將工廠的真實環境1比1模擬出來，減少了管理的困難以及工人讀懂數據的困難。換句話說，在相同的生產節拍下，工廠設備開通率和產品質量都能得到大幅提升。

       正是得益于此，作為業內標桿的一汽繁榮工廠在自動化方面如今已經超過了多數車企。沖壓生產線全過程自動化率達71.4%，焊裝生產線的628臺機器人100%自動化，涂裝生產線機器人可達率提升15%，此外在總裝生產線還擁有28臺機器人和95臺AGV。

       如果一句話總結‘汽車數字工廠’，那就是幫助車企拿到生產數據、看懂數據，并用好數據，讓工廠的運營人員也擁有數字化創新的能力。”一位業內人士表示。

       彎道超車才剛剛開始

       在汽車全產業鏈實現數字化，正成為中國車企在新能源時代意圖打造的核心競爭力。

       根據第三方不完全統計，包括一汽、長城、吉利、比亞迪、長安以及蔚小理等多家中國車企，都已經開始獨立或聯合外部團隊將數字化引入管理、研發、生產等全流程。

       考慮到汽車產業的復雜性，生產制造端的數字化，要想完全釋放利好體現在銷量上，可能還尚需時日，但其初步成效，已經開始顯現。

       基于全域數據中臺的數字化方案，長城在2020年迎來了新一輪組織變革，其中“去總化”倡議書看似是企業文化的變革，實際也是意在實現組織管理的扁平化，打通部門間的數據流通障礙。

       長城汽車旗下有六大品牌，有幾十款車型。為了給“打仗”聽得見炮火的人最大的資源分配，長城汽車CDO陳現嶺表示，大刀闊斧的變化主要是為了增加效率，減少溝通的矩陣，然后也學習參考了互聯網企業的模式，現在我們即將走進深水區，變化還要加強。

       而同樣拿出數字化方案的一汽，在遭遇大眾大幅下滑后，卻在紅旗上收獲大漲，去年一汽紅旗全年銷量同比增長超50%，近年來已經實現了幾倍增長。

       用一汽集團工程與生產物流部總裝工藝部總監、一汽紅旗新能源汽車工廠項目負責人董瑋的話說就是：“未來，數據智能是核心技術，行業領先者肯定要掌握這些核心技術。”

       可以說，從供應鏈管理，到生產、質檢再到營銷乃至智能化，數字化已經讓不少國內車企嘗到了甜頭，而多年來被合資壟斷的汽車市場也在新能源化中逐漸被打破。

       未來，伴隨著越來越多中國車企建設出數字化流程甚至是智能工廠，外界也將看到中國車企數字化轉型的階段成果。而越來越多諸如阿里巴巴這樣長期耕耘產業、服務實體經濟的本土企業的參與，也必將加速中國車企在更廣范圍的蝶變。

       畢竟，在變革大潮下，實現彎道超車并不僅僅是單一層面的競爭，而是要從后端到前端整體超越，誰能收集數據、讀懂數據，或許才能在接下來的市場中占據主導。