前言

越來越多的信息都在說明：造車新勢力正在進入生死局。根據(jù)乘聯(lián)會發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，截至2023年3月第四周，中國乘用車總銷量同比下滑15%，燃油車下滑25%。壓力更大的當(dāng)屬燃油車，燃油車市場接連多年每年縮量100萬輛以上，2022年達到200萬輛以上。

不僅僅面臨市場萎縮的窘境，汽車庫存也來到了一個高位，車賣不動了。中國汽車流通協(xié)會數(shù)據(jù)顯示，2023年3月中國汽車經(jīng)銷商庫存預(yù)警指數(shù)為62.4%，同比微降1.2個百分點，環(huán)比上升4.3個百分點，創(chuàng)今年新高，也是過去11個月里第二峰值，這也意味著當(dāng)前汽車經(jīng)銷商面臨較大的庫存壓力。

現(xiàn)階段，多數(shù)新能源車企仍然處于大幅虧損的狀態(tài)，今年春季開打的車市價格戰(zhàn)，更是宣告了行業(yè)淘汰賽的加速。

俗話說車到山前必有路，市場不景氣大家會更加內(nèi)卷，也會想更多辦法另辟蹊徑。于是不少企業(yè)盯上了最近的大熱點大模型GPT，“2023 年將是智能駕駛沖刺之年、大考之年?！焙聊┲切卸麻L張凱判斷，“2023 年智駕產(chǎn)品進入全線爆發(fā)期，大模型開啟在車端的落地應(yīng)用”。

有業(yè)內(nèi)人士指出，“通用大模型帶來了人工智能范式的變化，通過人和機器模型之間的交互，我們能以極低的成本，高效的方式不斷解決各個領(lǐng)域新出現(xiàn)的任務(wù)，使得研發(fā)效率大幅提升?！?/p>

如果說毫末還處在剛剛起跑的階段，那么商湯已經(jīng)借入大模型概念開始了商業(yè)化之路。在智能汽車領(lǐng)域，商湯在2022年上半年新增量產(chǎn)的定點數(shù)量已經(jīng)超過300萬臺，位列智能車艙市場份額第一。

那么AI能否真正促進新能源汽車行業(yè)智能化再邁上一個臺階，是否有利于新能源行業(yè)尋找新的增長點？為此我們請到了新能源工業(yè)軟件領(lǐng)軍人物，依柯力信息科技董事長兼CEO尹可杰先生，擁有超過25年汽車數(shù)字工廠的行業(yè)經(jīng)驗，對汽車制造運營系統(tǒng)以及供應(yīng)鏈有深刻認識和了解。首席獨家對話依柯力董事長尹可杰先生，將就上述熱點問題給出一些獨家見解。

依柯力信息科技董事長兼CEO尹可杰

以下是對話實錄：

首席：近日，中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院表示，中國工業(yè)軟件發(fā)展迎來政策窗口期。工業(yè)軟件是提升工業(yè)發(fā)展質(zhì)量和效益的必備工具，是支撐現(xiàn)代工業(yè)體系發(fā)展和創(chuàng)新的關(guān)鍵，同時也是中國軟件產(chǎn)業(yè)鏈的突出短板。你們作為新能源行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)，認為目前行業(yè)還有多少增量空間，還有哪些是行業(yè)較為明顯的短板？

尹可杰：我從96年的時候就進入汽車行業(yè)，有超過25年的積累，對這個行業(yè)還是有相當(dāng)深入的了解。我們完整經(jīng)歷了2014年以來新勢力的爆發(fā)，以及近幾年新能源行業(yè)的百花齊放。

所以經(jīng)過我的思考研判，我大概有幾個觀點。以傳統(tǒng)車企為代表的全球汽車行業(yè)在2018年是一個全球產(chǎn)銷量的頂，其實也是中國汽車行業(yè)產(chǎn)銷量頂部（2018：2808萬；2019：2571萬；2020：2514萬；2021：2617萬；2022：2686萬）。實際上2018年之后到今天傳統(tǒng)車企大部分都是在走下坡路的，傳統(tǒng)車企如果沒有及時向新能源轉(zhuǎn)型的話，傳統(tǒng)零部件企業(yè)如果你還是只為傳統(tǒng)車企提供傳統(tǒng)汽車的零部件的話，2018年之后這些主機廠和零部件企業(yè)的日子都很難受。

所以其實我的結(jié)論是什么？結(jié)論就在于說對于傳統(tǒng)車企而言，如果今天你不轉(zhuǎn)型做新能源，我覺得好日子基本上都到頭了，那么新能源它的機會在哪？

從2023年到2026年左右，我預(yù)計新能源的滲透率應(yīng)該在70%甚至到80%左右，按照這樣一個比例的話，實際上我們未來還有4年時間，還有2,000萬輛的新能源車會被生產(chǎn)出來。

那么這2,000萬輛車生產(chǎn)出來以后，對應(yīng)的擴張產(chǎn)能大概在2700~3000萬輛。按照15萬輛一家生產(chǎn)廠的這種年產(chǎn)的規(guī)模的話，我測算過未來的4年大概會新增二百多個整車的工廠，一百多個三電工廠。

那么這個里面預(yù)估30%是全新的建設(shè)工廠，還有70%是需要改造的，現(xiàn)在混動還需要發(fā)動機變速箱，也就是說還會保留一部分的動力總成工廠。所以實際上來講包括非核心供應(yīng)商，智能底盤、預(yù)控制器、數(shù)字座艙，這些市場全部加起來，對我們來說是400億的數(shù)字化市場容量，大概一年在差不多100億的規(guī)模，其實這個是不小的規(guī)模，但有些人會說尹總你講得好像不太對。那么可能這些人并不是太專業(yè)，他們不知道的是：工廠可能的確不需要重建，但工廠里面的設(shè)備及系統(tǒng)是必須要重新更換。

比如說以整車為例，原來我們的工藝是沖焊涂總，現(xiàn)在如果做新能源，要加個PACK，同時焊裝車間要做壓鑄一體，這就需要完全不同的工藝設(shè)備。所以新能源驅(qū)動了全新的工藝革命，新的工藝又驅(qū)動了新的設(shè)備和系統(tǒng)的以舊換新。

某新能源汽車工廠MOM系統(tǒng)項目

所以總體來講我們的數(shù)字化這塊業(yè)務(wù)，大概一年100個億，對我們是非常大的市場，支撐依柯力業(yè)務(wù)快速增長到IPO上市還是很容易的。

前面提到的是工廠制造的一塊市場，還有一塊更大的市場是供應(yīng)鏈域的市場。汽車的供應(yīng)鏈的長度是所有制造行業(yè)中最長的，但大家基本都沒有做好的一塊市場。我舉個例子，中國去年年底數(shù)據(jù)大約10多萬家零部件公司，今天主機廠能夠直接完全可控的零部件企業(yè)10%都不到，換句話說超過9萬多家零部件企業(yè)的數(shù)據(jù)和主機廠是沒有打通的。

比亞迪為什么現(xiàn)在這么厲害，去年產(chǎn)銷186萬輛，產(chǎn)能200萬輛？因為比亞迪的零部件供應(yīng)基本是完全自給自足的閉環(huán)模式，比亞迪除了玻璃、輪胎和鋼板他自己不做以外，比亞迪的車所有的從芯片、到電池、電機電控，到座椅、儀表盤、內(nèi)外飾件等等都是比亞迪自己做的。所以比亞迪的一個生產(chǎn)基地，它就基本能夠把一臺車完整地生產(chǎn)出來而不依賴于外部供應(yīng)鏈，對比一下豐田中國的工廠也有二百萬輛的產(chǎn)能，但是它的零部件是分散在世界各地的，某個零部件可能是歐洲的某個小工廠的供應(yīng)瓶頸都會影響豐田中國所有工廠的正常生產(chǎn)。

近幾年大家都知道汽車缺芯，但比亞迪從來不不缺，因為芯片他們自己做的，所以供應(yīng)鏈的機會是汽車工業(yè)未來最大的一個機會，如果說把供應(yīng)鏈的上下游完全打通我們測算過，10萬家零部件供應(yīng)商，如果每家供應(yīng)商未來每年支付10萬塊錢訂閱費，那么這個市場是100個億的訂閱費。他們?yōu)槭裁粗Ц队嗛嗁M？

因為這樣的話，主機廠就能跟他把質(zhì)量管理和物料的供應(yīng)全部透明可控，我們講就是每年100億的訂閱費的市場規(guī)模，如果依柯力一年拿到100億的訂閱費，我們一定會是千億市值的公司。

安徽某乘用車工廠物流供應(yīng)鏈項目

首席：未來新能源還會帶來什么樣的機會？

尹可杰：第一，帶來了主機廠零部件工廠的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的機會。第二，就是供應(yīng)鏈端的機會，那么供應(yīng)鏈端的機會為什么現(xiàn)在會很大？大家知道現(xiàn)在汽車拼命的在降價，但是生產(chǎn)制造端的成本要降已經(jīng)很難了，但供應(yīng)鏈端的降本增效空間還很大。

大家可以看到傳統(tǒng)的車企通用、福特、日產(chǎn)，包括豐田、本田原來賣得很好的企業(yè)，但這兩年有的產(chǎn)銷減半有的下滑嚴重，這是我們看到的傳統(tǒng)車企的一個實際情況，新能源汽車實際上是把汽車行業(yè)重做一遍，

所以我認為新能源實際上是給所有公司的增長機會，包括像依柯力做數(shù)字化的，包括做汽車零部件的，做設(shè)備的，未來新能源汽車是我們汽車行業(yè)唯一的最大的增長機會。

我們要知道去年新能源市場的滲透率是25.6%，你知道這個數(shù)據(jù)最早專家給出來是2025年才有可能實現(xiàn)的目標，但去年就已經(jīng)達到了。

現(xiàn)在又有爭論說2026年滲透率是不是能達到70%或 80%，很多專家說根本不可能50%都已經(jīng)太高了，原因包括如果大家都新能源車了以后，我們的充電基礎(chǔ)設(shè)施還不支持等等。我覺得這些專家思維邏輯都是有缺陷的，首先最重要的一點是絕大部分傳統(tǒng)燃油車車企，今年已經(jīng)不會再繼續(xù)投資傳統(tǒng)燃油車相關(guān)的領(lǐng)域，沒有了后續(xù)資本的投入，后續(xù)燃油車的迭代更新基本上就會停滯。此外你要明白我們在做新能源車的同時，我們的新能源基礎(chǔ)設(shè)施也在瘋狂的同步發(fā)展。市場火爆之后大家都在瘋狂進這個市場，過去的歷史證明基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)這個事情對中國而言從來不是問題。

所以我們的新能源車還能保持一個很高的景氣度，實際上我認為基礎(chǔ)設(shè)施中國人完全可以解決，沒有任何問題。所以我比較樂觀的估計是到2026年左右，新能源車未來占比到80%，我認為這不是一個夢，這是我個人的一個判斷。

某新能源科技企業(yè)上海氫能源電池工廠云MES項目

首席：ChatGPT概念大熱之后，市場普遍認為汽車智能化也會因此受益，這對以新能源工業(yè)軟件見長的依柯力有什么啟示，將如何加速工業(yè)軟件智能化？

尹可杰：我想稍微潑潑冷水，你看現(xiàn)在大家都把ChatGPT奉為神，包括微軟的老大比爾蓋茨也說，這是繼個人電腦革命和互聯(lián)網(wǎng)革命以后的又一次革命性的技術(shù)進步。

在一些文科類的東西，它確實是很好用的，其實你可以理解它是一個超級搜索引擎，就比原來的搜索引擎更智能更牛逼，但是它的前提是什么？前提它是他有大數(shù)據(jù)模型，所以就說白了，簡單一句話，你有多少A100卡，這個就決定你的大數(shù)據(jù)模型有多牛逼，所以為什么英偉達現(xiàn)在那么厲害，現(xiàn)在他用A100卡，他就可以把你的算力提高好幾倍。

有個文章寫的很好：說ChatGPT出來以后會發(fā)生什么問題，耗電很厲害，就是你的A100卡插進去以后，你會發(fā)現(xiàn)能耗非常高。所以說它也是有消耗的并不是無成本。我認為它是我們的科技發(fā)展到今天，是一個必然要出來的產(chǎn)品，那么我們?yōu)槭裁礇]有搞出來，簡單一句話，你的算力不夠，你的硬件的芯片，你的硬件的基礎(chǔ)設(shè)施，你的軟件的能力沒有足夠支撐。

大家要自研訓(xùn)練自己的算法或者是什么硬件投入肯定必不可少。但是這個我覺得成本非常高，最后可能也就幾家大的公司玩得起。小公司千萬不要去搞企業(yè)的ChatGPT概念，你根本玩不了，這是大公司做的。

第二個就是在工業(yè)領(lǐng)域ChatGPT很難成事，這個跟工業(yè)機器人的情況是差不多的，工業(yè)端一定要穩(wěn)定可靠，你不能說你今天搜一下給我來個a指令，明天再搜給我一個b指令。

ChatGPT在c端為什么會出現(xiàn)？因為這些數(shù)據(jù)都在互聯(lián)網(wǎng)上，可以不斷的去爬取去各種的數(shù)據(jù)，但工業(yè)數(shù)據(jù)是沒法爬的。人家都是在他的小圈子里面，都是在私有云里面，都是在他的本地部署里面，所以首先你就沒有學(xué)習(xí)的可能性，因為這些數(shù)據(jù)你就拿不到。

在2017年的時候，全中國的汽車廠商都在搞大數(shù)據(jù)，工業(yè)大數(shù)據(jù)火的一塌糊涂，你只要不講工業(yè)大數(shù)據(jù)，人家覺得你low，所以每次去有些領(lǐng)導(dǎo)問我，你給我講講工業(yè)大數(shù)據(jù)。搞得我也沒辦法，后來我就自己學(xué)習(xí)找很多合作伙伴，也花了好多錢最后沒有任何用，工業(yè)大數(shù)據(jù)今天很少有人提了。

為什么會做不成呢？我舉個例子，當(dāng)時在工廠最典型的場景是關(guān)鍵設(shè)備的預(yù)警維護，等于是說我裝幾個傳感器在設(shè)備里面，然后把這個數(shù)據(jù)拿過來以后，我去預(yù)測這個設(shè)備什么時候會關(guān)停機，并提醒應(yīng)該更換什么樣的零部件。這個東西聽起來其實也沒那么難，但后來基本上，在汽車行業(yè)所有這樣的項目全部都失敗了。

那么為啥會失敗呢？關(guān)鍵設(shè)備需要裝傳感器可能要裝很多個，傳感器的數(shù)據(jù)上來以后，它是24×7小時工作的，它不像PLC的機器人的數(shù)據(jù)，我就是1個結(jié)果，或者中間就算有過程可能就10個點了，傳感器那個數(shù)據(jù)可是持續(xù)不斷的上傳，就會出現(xiàn)一些問題。

你就會發(fā)現(xiàn)原來那個服務(wù)器過了3~6個月數(shù)據(jù)庫滿了怎么辦？你跟領(lǐng)導(dǎo)去說數(shù)據(jù)硬盤滿了，我要再去買硬盤。領(lǐng)導(dǎo)只會問你前面都花了小幾千萬且花了這么久時間，到底什么時候才能出結(jié)果，什么時候能看到RIO，因為算法這個東西迭代的前提是需要海量數(shù)據(jù)的采集，否則再好的算法都沒戲。

如果我明確告訴你這種事情見到效果你要干三年，每次數(shù)據(jù)采集6~8個月做一次算法的迭代，大概至少2~3個周期以后，你才能形成一個相對完整的數(shù)學(xué)模型。假設(shè)你原來你的預(yù)算比如說花了1,000萬，現(xiàn)在三年下來可能不止3,000萬了，市場也不知道會變成什么樣了，沒有幾家制造型企業(yè)允許這樣投入。

所以我們首先不要去講AI，我們先講平臺，首先企業(yè)先把平臺打通，把數(shù)據(jù)把業(yè)務(wù)都打通。我相信今天即使有了AI的一些好的工具，但是真正要產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值，我認為還有很長的時間。當(dāng)然了這個一定是一個大方向，但這個方向的話對依柯力來講的話，就是啟發(fā)我們服務(wù)好那些標桿客戶。比如說我們在某些主機廠客戶能夠做好，將來我就可以到其他的客戶去做一些迭代，所以我們所有的產(chǎn)業(yè)一定需要這樣的概念出來，如果沒ChatGPT這個概念我跟你講，首先你就沒有投資，沒有投資我跟你講這事就沒有任何機會。

依柯力的客戶分布

所以我覺得就跟特斯拉當(dāng)年進上海一樣，讓大家知道新能源車是這樣的樣子然后起到鯰魚效應(yīng)。我覺得我們現(xiàn)在第一步就是先做平臺化，然后把數(shù)據(jù)先打通，去做一些真正的產(chǎn)品的業(yè)務(wù)場景落地，在這個基礎(chǔ)上我覺得再去做AI的一些適配，不然直接去做AI會死得很慘。

我跟朋友講過一個最經(jīng)典的案例，比如圖像識別，很多人說這個不難，但是我告訴你很難做好，在我們工業(yè)領(lǐng)域我們是要求6Sigma：99.99966%，僅僅是3個9準確率是滿足不了業(yè)務(wù)要求的，如果我一天生產(chǎn)1000臺車，結(jié)果就一臺車識別不出來，客戶會接受嗎？

所以這就是工業(yè)跟非工業(yè)的問題，說到工業(yè)可靠穩(wěn)定性一定要達到極致，你一年出幾次問題帶來的不僅僅是直接的生產(chǎn)損失，還有很多其他方面的間接損失。

重慶某汽車集團電機控制器MES系統(tǒng)項目

所以我覺得它有一個非常好的價值點，就是他把整個AI領(lǐng)域全部都帶活了，把市場帶活了，把資金帶活了。我認為對于創(chuàng)新公司來講是非常好的，但是只用炒作概念的公司永遠是長不大的。

所以說對于我們依柯力來講，我們首先要去觀察這些技術(shù)到底給我們帶來什么樣的價值，是什么樣的挑戰(zhàn)，一定要時時刻刻的去深入觀察。