报告简介

本报告从车企数字化研发的角度分析了数字化的本质、必要性、技术应用和转型路径。艾瑞认为，研发数字化的核心价值体现在研发周期缩短、平台复用和软硬件一体化虚拟验证能力的基础上，利用数据缩短决策链，能够围绕用户迅速给与支持和响应，也有能力按照消费者要求的时间、方式、配置、价格提供消费者期望的车型，是一场革命性的研发流程变革。艾瑞希望通过此报告对正在进行数字化变革的车企和每一位汽车人提供参考，为正在经历百年未有之大变局的汽车行业提供绵薄之力。

目录

报告摘要
序：百年汽车工业的巨变与沧桑
1 研发数字化理解
1.1 何为研发数字化？
1.2 内部驱动的研发数字化
1.3 外部驱动的研发数字化
1.4 新冠疫情对于研发数字化进程的驱动
2 整车研发项目综述
2.1 整车产品研发类别
2.2 整车产品逆向研发流程
2.3 整车产品正向研发流程
2.4 整车产品正向研发业务逻辑
2.5 不同研发方式的理解与选择
3 研发数字化技术应用和价值体现
3.1 研发数字化的核心技术架构
3.2 关键应用：协同研发平台
3.3 协同研发平台对于研发效率的提升
3.4 协同研发平台对于研发流程的优化
3.5 关键应用：虚拟现实
3.6 虚拟现实对于研发效率的提升
3.7 虚拟现实对于研发流程的优化
3.8 关键应用：数字孪生
3.9 数字孪生对于研发效率的提升
3.10 数字孪生对于研发流程的优化
3.11 关键应用：数据上云
3.12 数据类型与反哺路线
3.13 案例一：生产质量问题反哺
3.14 案例二：生产合理性问题反哺
3.15 案例三：车身异常数据反哺
3.16 案例四：用户驾驶数据反哺
3.17 案例五：售后维保数据反哺
3.18 案例六：用户网络数据反哺
3.19 研发流程变革趋势总结
3.20 如何把握数据反哺和安全隐私间的平衡？
3.21 技术是否是实现数字化的唯一途径？
4 研发数字化落地举措
4.1 数字化前期的关键因素和相关建议
4.2 数字化转型的路径抉择
4.3 数字化服务商选型标准
4.4 数字化服务商能力图谱
4.5 车企与服务商合作时的主要矛盾与建议
5 典型企业研发数字化案例
5.1 现代起亚
5.2 蔚来汽车
5.3 达索系统
5.4 华为

图表目录

图1-1 研发数字化的核心价值
图2-1 研发项目类别
图2-2 逆向研发流程简述
图2-3 整车开发流程体系（以GVDP为例）
图2-4 中国车企研发之路
图3-1 多技术融合的研发数字化架构
图3-2 基于协同办公的设计建模
图3-3 基于协同办公的无纸化评审
图3-4 VR造型评审流程的优化
图3-5 数字孪生的价值闭环
图3-6 研发流程的协同性优化
图3-7 研发流程的耦合性优化
图3-8 多云互联的数据流通体系
图3-9 生产质量问题数据反哺逻辑
图3-10 车辆异常数据反哺逻辑
图3-11 用户驾驶数据反哺逻辑
图3-12 用户网络数据反哺逻辑
图3-13 研发流程的协同性变革
图4-1 数字化转型路线建议
图4-2 数字化服务商选型能力标准
图4-3 部分服务商及能力图谱