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　　B2. 数据驱动的数字化转型新能源汽车具有非常强的数字化转型趋势，因为这是新能源汽车产品智能化迭代、业务服务化转型、柔性化生产制造、响应型供应链建设的必然要求。但深究下来看，这些要求本质指向的是对数据需求。

　　车辆数据: 是产品研发、自动驾驶等智能科技研发的重要基础，包括汽车行车工况数据、车辆监控、车辆诊断以及地图数据或周围场景数据等。

　　用户的数据: 是精准内容分发与个性化服务推荐与互动的基础，主要包括驾乘操作数据、软硬件应用数据、全渠道交互数据等。

　　企业数据: 重要的是生产制造与供应链数据和业务经营数据。生产制造与供应链数据是降本增效、优化供应链管理、提升上下游合作伙伴供应链协同效率的关键。业务经营数据是决策优化和资源精准配置的重要前提。

　　建议新能源汽车厂商根据业务发展优先级及其对数据的需求，分阶段、有步骤地展开数字化转型，逐步建立起支撑商业模式创新发展的大数据计算中台与大数据智能中台，全面打通新能源汽车产业链各环节的数据与业务，赋能技术研发、产品创新、服务创新与用户运营、智能制造以及智慧供应链等。

　　新能源汽车厂商核心数据资源

　　B3. 建立合作伙伴生态系统根据我们的产业价值链分析，新能源汽车制造厂商、互联网/科技公司、Tier1供应商这三个必要要素才能形成产业化的基本格局。因此，协作创新、开放共赢是参与产业竞争的唯一途径。

　　B4. 生产模式及供应链体系建设新零售转型和以用户需求为中心的产品定制服务，对新能源汽车厂商的生产和供应链运作模式提出了两大挑战:一是直销模式下，如何将库存成本与用户订单满足时间(OTD)平衡在最佳点;二是供应链能力是否可以满足用户个性化需求和快速变化的市场竞争。

　　传统销售模式下的经销商库存给汽车厂商提供了很大的缓冲地带，而直销模式下，所有库存压力与成本只能由厂商自己来背。如果继续采用BTS(Build-to-Stock)模式，可以保证较短的OTD时间，但库存压力会比较大。厂商需要建立基于大数据分析与洞察的智能算法模型，找准市场需求，提升预测准确性。也有部分的汽车厂商开始尝试BTO(Build-to-Order)模式，即订单拉动的生产方式，这一模式有利有弊，一方面可以让企业实现按需生产、消除库存，但同时也可能会带来生产成本的增高、生产效率的下降、OTD时间变长，进而导致客户流失和市场份额下降。为了克服BTO模式下的弊端，德勤建议厂商根据自身产品竞争力、业务发展阶段，定义BTO应用程度和运作模式，以平衡OTD时间、生产复杂性与库存成本之间关系，并且可通过设计OTD 体验(如，ETA体验设计)来提升用户接受度与满意度。

　　小结

　　正所谓“察势者明，顺势者智，驭势者独步天下”，只有深刻洞察未来趋势，顺势而为，驭势而上，才能在竞争中立于不败之地。

　　当然，想要顺利度过由政策拉动向市场驱动转型的爬坡过坎阶段，单纯的战略规划是远远不够的，必须依靠科技创新、模式创新、业态创新、协同创新的勇气、果敢与实践。创新的商业模式从来没有一开始能够成型的，都是在不断实践和竞争中形成的，是通过不断调整、改进才走到最终成熟落地的。创新策略与战术方法会因人而异、因企业而异。 (责任编辑：admin)