今天小編分享的汽車經驗：專訪長城汽車：如何用4000名AI員工，解決數字化中“人”的問題？，歡迎閲讀。
虎嗅注：本文是虎嗅智庫出品的"思享數字化"系列文章第二十篇，呈現中國汽車行業龍頭企業長城汽車股份有限公司在數字化方面的思考和實踐。
出品｜虎嗅智庫
作者｜張若曦
編輯｜冀玉潔
頭圖丨長城汽車
打造爆款車型，已經成為車企卷赢市場的重要砝碼。2022年，長城坦克300以10萬輛的成績，成為國產硬派越野車銷量冠軍，五倍于排在第二名的北京BJ40，可謂一騎絕塵。
而這一年，也是中國汽車市場整體騰飛的一年，新能源汽車上險量突破500萬輛。在政策支持、技術進步和消費更新等多重因素推動下，新能源汽車市場份額預計仍将持續走高，市場競争越發激烈。
顯然，理清爆款形成的邏輯并復制爆款，是長城汽車保持品類優勢、優化產品結構，在激烈競争中保持競争力，提升新能源汽車市場份額的關鍵。
爆款產品的成功來源于長城對過往基因的傳承，這些基因具象化于過去33年造車經驗的量化和大量數據的積累，并進行數據一元化處理，在保證數據從生產到使用的連貫性和一致性基礎上，進行全面數智化轉型，強調數據質量是數智化轉型成功與否的關鍵。
除了對過去基因的傳承，還需精準洞察現在和未來的用户需求。
這并不是一件容易的事情。過去，長城汽車采用經銷商渠道賣車，需通過經銷商鏈接用户，而以蔚小理為代表的新勢力采取直營模式，用户反饋和產品迭代效率更高。此外，随着低碳化和科技大時代到來，汽車行業正不斷向新能源化和智能化演進。
應對變化，2023年，長城汽車全面轉向智能新能源賽道，進行"數智化變革"，從數據一元化，到建立"長城一朵雲"，搭建產業互聯網平台，整合供應鏈，構建生态鏈，直面用户，進入全面To C時代。
從信息化建設到全面數智化變革近20年，長城汽車以數智化手段改造、翻新"土地"并結出果實不易，也令長城汽車與互聯網原生企業、造車新勢力相比，在數字化實踐上頗具獨特性。為此，虎嗅智庫與長城汽車股份有限公司副總裁佘尚鋒進行了深度對話，希望通過長城汽車的數字化實踐，為汽車行業的數字化轉型帶來一些啓示。
以下為長城汽車股份有限公司副總裁佘尚鋒對話精華部分：
01.先有車再有路，30餘年發展歷程定義長城汽車的"新四化"
虎嗅智庫：您能否談一談長城汽車全面數智化轉型的背景以及背後的思考邏輯？
佘尚鋒：長城汽車全面數智化轉型是為了支撐和推動集團戰略目标的達成，集團戰略目标可以概括為幾個關鍵詞：全面TOC、用户直達和品牌向上。
第1個關鍵詞是全面TOC，過去，長城汽車通過經銷商渠道賣車，現在，進入全面TO C時代，長城也提出全面TO C的戰略；第2個關鍵詞是用户直達，蔚小理等新勢力采用直營模式，通過汽車產品直接跟用户連接，產品迭代效率更高，長城汽車也正在向直營模式轉變；第3個關鍵詞是品牌向上，全面提升旗下5個品牌的影響力。
在這一背景下，我們制定了長城汽車"53211"數智化轉型頂層規劃。
虎嗅智庫："53211"數智化轉型頂層規劃的目标是什麼，是要解決哪些問題？
佘尚鋒："53211"數智化轉型頂層規劃的總體目标是要打造統一的數字底座和一體化的數字化平台。通過"頂層設計"，可以防止數智化實踐中出現盲目性、碎片化、不規範等問題。
"53211"規劃制定之前，長城汽車也經歷過信息化建設的階段，也走過一些彎路，出現重復建設、形成很多煙囱系統和數據孤島等，多個系統之間通過一些數據接口連接，像蜘蛛網一樣雜亂無章，這是做53211規劃之前的一些歷史問題。
為了系統性的解決這些問題，我們制定了"53211"規劃。其中，"5"代表主價值鏈上研產供銷服五大業務板塊的數智化系統，"3"代表人力、财經和品質三個協同管理平台，保障主價值鏈上的五大業務系統正常運行，"2"代表業務中台和大數據AI平台，"1"代表"長城一朵雲"，強調所有的業務系統都應該上雲，實現全球一朵雲的目标，最後一個"1"代表數據一元化，強調高質量的數據是實現數智化轉型的基礎。
虎嗅智庫：作為數智化轉型的基礎，數據一元化提出的背景是怎樣的，如何實現數據一元化？
佘尚鋒：過去，我們搭建過很多信息系統，但是這些系統中的數據并沒有完全實現打通和形成一致性。當我們嘗試挖掘數據價值，構建數據模型，并通過數據驅動反哺業務時，我們發現這些數據質量其實很差。
在這一背景下，魏董提出要進行數據一元化，他認為數據質量是數智化轉型成功與否的關鍵，同時，數據從生產到使用要一脈相承，數據治理應該從源頭開始，產品和業務數據要做到同源可信，保持一致性，這也是數據一元化的核心理念。
數據一元化，包含了數據的生產、采集、清洗、建模，到應用。首先是數據的生產，需要在線化業務，實現業務數據化，這是數據生產的過程。之後，需要進行數據清洗和治理，包括标準化和打通數據。數據标準化後進行數據建模，根據業務邏輯，将原始數據通過業務場景和業務規則串起來，創建數據模型。在此基礎上，将數據統一入湖。最後，我們進行數據應用開發，提高業務效率，降低企業的運營成本，這是數據價值體現的過程。這就像開一家餐館，需要準備食材、洗菜、切菜、調味、炒菜、上桌，這就是數據應用的全過程。
虎嗅智庫：在進行數據标準化時，如何構建數據标準體系，實現數據源頭治理和資產變現？
佘尚鋒：我們首先搭建了一個數據資產管理平台，所有業務的數智化系統產生的數據都會在這個平台上注冊登記和定義。這個過程包括記錄數據來源、數據屬性以及數據所有者、數據分類分級等等。這些數據一旦被定義好，就會進入我們的數據中台。這樣一來，我們就能保證數據是标準化和一體化的，實現數據全生命周期的管理，另外通過标識這個數據是核心資產還是非核心資產，并以此對應的數據管理，數據安全保護機制都會制定不同的策略。
我們利用區塊鏈技術打造了一個長城聯盟鏈，目标是讓生态鏈上所有的關鍵數據都上鏈，每個組織都有自己的數據賬本，任何改動都可以被追溯。這樣就保證了數據的真實性、不可随意篡改性以及可追溯性，消除了大家對數據真實性的疑慮。數據脱敏後，甚至還可以進行商業變現，賦予更大的產業價值，通過區塊鏈的分布式賬本，記住每個組織對數據的貢獻。
虎嗅智庫：在外界看來，長城汽車是一家傳統車企，在做數智化轉型的過程中有哪些與新勢力不一樣的地方？
佘尚鋒：我并不認為長城是一家傳統車企，長城汽車發展有30多年，與新勢力相比可能時間長一點，但從全球汽車工業發展來看，這個時間其實很短，這30年正是中國造車崛起的30年，這個過程中長城汽車始終沒有以傳統觀念造車，而是積極擁抱新技術的發展與變革。
華為有一位高管曾告訴我，他覺得長城汽車很特别，首先，長城汽車作為一家地方性民營企業，市值、產品銷量曾一度做到過國内汽車行業第一；其次，長城汽車一直堅持良性經營并保持合理的利潤，不會虧錢賣車；第三，長城汽車有專屬產品基因，比如越野基因，并能打造像坦克300這樣的爆款產品。這才是外界對我們的主要看法。
不同企業所處發展階段也不同，新勢力因為還處于早期階段，企業規模、商業模式和架構都相對簡單，可以依托互聯網背景，通過直連用户提高用户觸達效率。長城汽車發展到現在已經是一家擁有超過15萬員工的企業，到這個規模量級後，很難直接套用别人的數智化體系，有很多東西需要自己去研究和開拓。
個人認為長城汽車在數智化方面也可以總結為"四化"，分别是流程化、數智化、智能化、全球化。流程化是路，數智化是車，智能化是動力，全球化是方向。通常是先流程化，再有數智化，也就是先修路，再通車。但長城汽車的流程數智化變革并非從0到1，需要在過去30年已經存在的業務數智化系統基礎之上，進行流程的重構優化，這是先有車後有路。智能化決定企業未來發展的速度和效率，如果不推進智能化，即便修好路，車可能只能跑50邁，但插上AI大模型的翅膀，車可以跑200邁，跑得更快才有更大發展空間。全球化是目标和方向，如果不出海開拓市場，一直在國内打價格戰，非理性的市場競争下會越來越"卷"，很多中國汽車企業将失去可持續發展的能力。
02.從供應鏈觀全貌，產業互聯構建數智森林
虎嗅智庫：汽車產業鏈涉及上千家供應商，如何通過供應鏈數智化變革管理好這些供應商？
佘尚鋒：首先需要明确的是，供應鏈數智化變革并不是一家企業可以獨立完成的事情，需要供應商、經銷商等多方的參與和協作，形成一個利益共同體，目标是通過數智化手段，實現信息流、物流和資金流的高效集成，提高協同效率，降低協同成本。
供應鏈數智化變革是一項非常復雜的工作，一方面，汽車產業的供應鏈涉及的範圍非常廣泛，需要全球協作；另一方面，供應鏈包含從客户需求反饋，到產品創意設計，再到生產上市的整個過程，對内涉及企業的采購業務，包括采購、配套和物流，對外涉及整個產業鏈的協同，這就增加了供應鏈數智化變革的復雜性和難度。
基于這些復雜的情況，我們的解決方案是建立一個共赢的森林生态系統，這個系統是分布式的，沒有中心，類似于區塊鏈架構，通過數智化流程貫穿多級供應商，實現主機廠和各級供應商的協作，使供應鏈體系不再復雜。
實質上，傳統的企業數字化變革追求的是企業内部效率提升，随着供應鏈全球化和生态系統的開放，許多企業開始構建生态鏈，如小米生态鏈。長城也一樣，僅靠企業内部數智化已經不能滿足發展需求，需要進行產業數智化轉型，這種產業數智化帶來的是B2B之間的產業協同，我們稱之為產業互聯網。
產業互聯網是伴随企業發展、建立生态鏈需求的數智化系統更新過程。通常需要先進行企業内的數智化變革，搭建統一的業務中台和產業級大數據平台，然後再把平台延伸到產業鏈，覆蓋多級供應商和經銷商，形成一張網，這張網就是我們正在做的產業互聯網，通過產業互聯網實現和供應商等生态合作夥伴的共赢。
虎嗅智庫：從供應鏈定制化到供應鏈數字化，背後的邏輯與挑戰如何，長城汽車是如何應對的？
佘尚鋒：最大的挑戰是數據管理。我們需要從數據的源頭開始治理，确保數據的同源和可信。為此，我們采用Web3技術構建一個商業互信的數智化平台，平台為供應商提供數據确認權，讓他們将訂單的生產狀況、倉庫物流等數據上傳到這個平台，實現產業級數據共享和供應鏈一體化。
另外，組織變革也是供應鏈數智化變革的一個難點。組織變革涉及到内部的組織關系，以及與外部供應商的關系。這些關系并不是一成不變的，而是需要随着時間和環境的變化而變化。例如，我們當前的3.0組織架構，即大中台、小前台、強後台的架構，就是長城汽車的一種新的組織模式，這種架構提升了企業内外的協同效率。
在技術架構的設計上，我們引入了智能合約的概念，将通常需要達成共識的業務規則化和标準化，放在基于Web3技術的數智化系統中。當遇到問題時就不再需要多次開會讨論，而是通過智能合約直接執行，提高了效率，特别是可以減少因設計及需求變更導致的信息差異和損失。
虎嗅智庫：供應鏈管理涉及到信息流、物流和資金流的集成，如何通過數智化變革實現這三種流之間的協同管理？
佘尚鋒：打通整個供應鏈上下遊的信息流、物流、資金流并不容易，有很多數據主權的問題沒有解決，比如你的想法、方案很好，但是申請開放權限卻很難，有些夥伴也會有一定的數據安全方面的顧慮。
但技術層面我們是可以優先做好準備的，為了實現這三種流之間的協同管理，首先，在信息流方面，我們上線了一個叫"磐石互聯"的產業互聯網平台，它基于一元化的數據底座和大數據模型的智能底座，通過區塊鏈技術實現數據的可追溯性，保證信息的真實性和可靠性。
其次，在物流方面，我們正在打造一個 "螞蟻物流"數智化平台，希望将其變成一個現代化的、高科技的、國際化的物流平台，承擔整個長城供應鏈的物流需求，并通過數智化平台實現一體化管理，通過智能算法，确保貨物或人在正确的時間到達正确的位置。
最後，在資金流方面，我們正在開展供應鏈金融業務和資金服務，并基于數智化系統的能力進行管理。例如，我們可以通過數字化系統獲取供應商的交付效率、交付時間準确度、交付質量等數據，通過這些數據，對供應商和經銷商的實力和信用度進行評估，對接長城資本以及第三方的銀行資金，憑此提供授信服務。
這裏的架構就像搭建"舞台"一樣，我們需要把框架搭好，很多時候還要跟上下遊夥伴進行協商，通過分享數據價值來實現互利共赢。
虎嗅智庫：傳統車企向新能源化和智能化轉型過程中，是否會產生新老供應鏈的衝突，如何通過供應鏈數智化變革消除衝突？
佘尚鋒：汽車行業的協同工作涵蓋多個方面，包括主機廠與零部件供應商之間的產品研發協同，以及生產和交付的協同等。
在研發協同方面，一方面，長城汽車的研發設計人員超1.5萬人，同時在做多款車型的研發，每款車的定位不同，可能涉及不同的外形、内飾、配置和智能化能力，新能源汽車的研發方案也有許多種；另一方面，汽車是一個軟硬體集成的復雜產品，每打造一款新的車型，可能涉及新的設計、新的功能和新的配置，無論是新能源技術的進步還是智能化技術的進步，都需要和供應商進行充分的交流和協同研發。
除了研發的協同，生產和交付的協同也非常重要。汽車產業鏈非常復雜，車輛由超過一萬個零部件構成，涉及全球幾千家供應商，保證供應商的零部件在合适的時間、合适的地點有到達組裝線，組裝成預設計的車輛是一個復雜的過程。
在這樣復雜的情況下，傳統的溝通方式（電話、Email、會議）效率過低，信息的同步和透明化也很難實現，這就需要依賴一個可信的系統來進行協同工作和标準化約束，所以我們搭建了產業級的數智化平台，通過這一平台實現與供應商的數據互動和協同，消除衝突。
03."數業融合"，3.0組織架構下推進企業智能化
虎嗅智庫：長城汽車在數智化建設的不同階段面臨的主要問題及對應解決方案？
佘尚鋒：在2018年之前，長城汽車主要處在信息化時代，主要根據業務需求搭建IT系統和工具。這個階段主要是為了解決内部管理問題和滿足基層人員的部分業務需求，我們搭建了ERP系統、生產系統、倉儲管理系統以及供應鏈的SCM系統。
随後進入了電商時代。雖然電商賣車尚未成規模，但很多消費者都是通過電商渠道或如抖音等社交平台獲取車輛信息，然後去4S店體驗購買。在這個階段，我們根據搭建了數智化營銷系統，同時也創建了CRM系統和5個品牌的APP。
2018年以後，長城汽車進入了數智化時代。這個時代并沒有一個标準的定義，看似只是一個概念，但實際上決定了公司的發展方向。在這個階段，我們開始搭建業務中台和數據中台，而在此之前，我們更多的是搭建了一些獨立的煙囱式系統，實現了系統之間的一些數據連接，但并未實現系統之間的打通。
從去年開始，我們開始全面智能化轉型。之前經常談論的智能化主要是指智能駕駛和智能座艙等產品的智能化，現在我談論的智能化，是指業務和管理的智能化，這可能也會帶來企業文化和經營管理方式的改變，以及企業管理者意識、思維方式的轉變，甚至改變企業的組織架構。
未來，長城的目标并不僅僅是成為一家汽車公司，而是以汽車產品鏈接用户，成為一家高科技公司。這是我們從去年開始就已經設定的戰略目标。
所以我們接下來的工作主要分為三個階段。一是将原有的數智化系統全部上雲，二是在我們現有的3.0組織架構下，根據長城發展規劃，進行流程數智化變革，我們現在正在進行三大流程數智化變革，即IPD、ISC和IPMS，三是進行全面智能化的轉型。
虎嗅智庫：長城汽車是如何通過組織和文化建設來支撐數智化變革，提升各部門之間的協同效益和工作效率？
佘尚鋒：外界有傳言説長城是一家實行軍事化管理的企業，其實這是一個誤解。長城對產品質量和生產過程的管理非常嚴苛，這是出于管理需求。例如，在生產過程中，我們會嚴格規定工作标準，要求他們的工作行為和流程标準化，以此保證產品的高質量。
現在，長城采用的是以客户為中心的扁平化管理方式。長城的工作環境和互聯網公司的文化相似，在我們的技術部門，有來自阿裏巴巴、字節跳動、騰訊、百度等互聯網公司的員工，特别是負責技術開發的部門，給予員工較大的自由工作空間，管理非常扁平化。
去年，我們完成了對數智化組織架構的改革。我們的數智化部門叫IDC（產業數智化中心），原本集中在IDC的數智化團隊，擁有1000多名員工，現在，我們已經把軟體研發、技術實施、運維等數智化人員等都分派到了生產、供應、銷售以及人事和财務等各個業務部門，這樣，使得數智化團隊更貼近業務。
讓每個部門都有自己的數智化團隊，IDC通過提供解決方案、技術賦能，業務中台和數據中台、AI中台建設，以及基礎設施的建設，為業務賦能，業務數智化團隊則結合業務，在IDC提供的基礎能力之上進行應用工具的開發。
最終，數智化工程建設的管理架構形成1+（1+N）的架構，第一個"1"就是類似于我們魏董這樣的一個企業一把手的角色，另外一個"1"就是指CIO的角色，N是指每個業務部門的一把手。每個部門下面的各個業務模塊的數智化建設由部門一把手主推，并且跟他們的績效挂鈎。在整個過程中，CIO的角色是需要融入到各個部門之中的。
過去，我們經歷了"業務有什麼需求，我就建什麼系統"的階段，如今，不管是數智化變革還是更新，要以業務為主導，因為企業數智化最終是要服務業務、支撐業務。所以，數智化與業務不能抽成2件事情做，必須要一起做，相輔相成，才能提升企業真正核心的競争力。
虎嗅智庫：如何對派放到各個業務部門的數智化人員進行有效管理？
佘尚鋒：我們對分散到各個部門的數智化團隊進行垂直虛線管理，把數智化團隊的考核權100%給到業務部門。我每周都會與各個業務部門的數智化負責人開例會，我也會經常扮演產品架構師和技術架構師的角色對業務的關鍵重點項目進行評審。
同時，我們會根據業務部門的數智化建設情況，設定相應指标對他們進行打分和排名，每個月在高層會議上公布和晾曬成績，讓每個組織都努力想辦法去提高自己領網域的數智化水平。這種考核方式實質上是跟業務挂鈎了，讓業務的一把手更重視推進業務的數智化建設。
04.面向未來，數智化轉型亟需算力和人才資源支撐
虎嗅智庫：長城汽車數智化變革的成效和收益現在如何了，您是否可以從生產效率、產品交付周期、錯誤率等維度進行量化評估？
佘尚鋒：您的這個問題是每個企業的CIO都很難回答的問題：就是怎麼去跟老板講清楚數智化投入所帶來的直接價值。比如，我們每年在數智化上投入了那麼多資金，它能直接帶來多少經濟價值，這是一個很難算清的問題。一家世界500強企業的董事長在演講中曾提到，數智化投入肯定是值得的，它是一個中長期戰略，但如果讓他計算一年投入幾十億，然後馬上轉變成多少經濟價值，計算短期收益的投入產出比，很難算清楚。
數智化成效是一個需要從多維度來衡量的問題。比如説，最直接的效果就是降低成本。我們現在通過數智化已經打造了4000多個"數字員工"和"AI員工"，可以替代10000多個人工，數字員工可以24小時工作，不需要休息，這既降低了成本，也提高了效率。這只是一個例子，實際上可以量化的指标還是有很多，比如庫存周轉率、資金周轉率、營銷線索的轉化率等，這些指标都得到了提升和改善。但是具體的數字我就不方便説，因為一旦公開，整個行業就會拿這個來做比較。
虎嗅智庫：未來，數智化變革主要面臨哪些挑戰，有哪些應對策略？
佘尚鋒：現在很多中國的企業在做智能化的時候都會用到大模型。大模型的發展主要取決于算力，由于一些客觀的外部因素，比如美國對中國芯片限制，導致一定的算力瓶頸，使得中國在智能化賽道上的發展可能會受到一些限制，包括產品智能化可能也會受到一定影響，但是長城汽車的算力資源提前儲備了，還比較充足。
除了外部環境的變化，我們還需要面對的内部挑戰，其實最大的還是人才的問題。長城成為一家高科技企業，必須要有能夠支撐高科技發展的人才資源。目前，各行各業都在争奪AI人才，這類人才在市場上是非常稀缺的。
所以，未來企業數智化轉型面臨的挑戰，可能一個是算力資源，另一個是人才資源。長城現在算力儲備充足，AI也是早于行業布局，所以人才儲備在行業中也是領先的。
虎嗅智庫：對于數智化轉型，您能否給其他的傳統車企提一些建議？
佘尚鋒：在數智化和智能化的轉型過程中，企業通常會遇到一些共性的問題，比如可能會遇到來自于企業高層、業務部門的阻力，或者是預算投入的不足，另外，還會遇到技術和業務的溝通問題，如技術人員不懂業務，業務人員不懂技術等。對于這些問題，我有幾點建議。
首先，CIO應該跟企業一把手持續溝通。無論是數智化規劃還是過程中遇到的問題，都需要及時與企業一把手進行溝通，達成共識，以獲得高層的支持。
其次，企業數智化的轉型不應該只是IT部門的事情，而應該由業務部門主導，否則只會陷入技術和業務的拉扯階段。作為IT部門負責人，要有變革決心，将IT人員考核權給到業務部門，讓IT團隊融入業務部門。
再次，轉型過程應該運用科學的方法，可以借鑑、學習優秀數智化轉型案例，無論同業還是異業。比如可以學習華為的數智化變革方法以及字節跳動的數字營銷和大數據價值挖掘等等。比如我最近在研究瑞幸咖啡的數智化案例，瑞幸咖啡是一家長在數智化基礎之上的線下零售企業，通過數智化建設，成為咖啡行業裏效率較高的企業，無論是銷售、傳播、產品研發還是運營效率，都是較高的，但數智化對于瑞幸咖啡來説不能簡單定義為"使能"、"賦能"，而應該是"原生能"，我們叫它數智化原生企業，很多造車新勢力是數智化原生企業或者説創建開始就是一個互聯網企業，我們也在向他們學習。同時，IT技術的選型，也需要從傳統的IT信息技術（Information Technology）轉變為IT智能科技（Intelligence Technology），跟上新IT時代的步伐。
總的來説，數智化可能會成為企業未來競争的關鍵因素，因此需要有決心和毅力去進行轉型，同時也需要學習新的知識和技術。在這個過程中，無論企業的領導層或者IT部門，都需要持續保持學習的态度，跟上時代的步伐。
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