2022年车企数字化转型趋势系列研究之研发数字化篇.pdf

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1、中国车企数字化转型趋势系列研究之研发数字化篇2022.3 iResearch Inc. 22022.3 iResearch Inc. 1953年长春一汽奠基时，我国资源匮乏、技术落后，而我国自主品牌从未停止自主研发的脚步。自主品牌经历了从结构开发到性能开发的飞跃，从逆向研发到正向研发的变革，设计出一系列具有竞争力的产品，并在某些核心领域取得了不小的突破。目前，我国正在全面推进数字经济， “十四五”信息化和工业化深度融合发展规划指出，我国工业企业数字化研发设计工具普及率达到73%，到2025年目标普及率为85%。“十四五”数字经济发展规划的通知指出要引导企业强化数字化思维，提升员工数字技能和数据

2、管理能力，全面系统推动企业研发设计、生产加工、经营管理、销售服务等业务数字化转型。然而，对于知识沉淀、总结、应用等缺乏关注，对于数字化概念存在误区，投入不足，以及数字化项目落地阻碍和内部组织不畅通等问题导致我国部分企业数字化效果不及预期。下一个十年，科技创新或将成为中国经济增长的内生动力。在汽车领域，整车数字化研发，大数据应用，电动化与智能化技术的不断突破都为汽车行业的强劲和可持续增长提供坚实可靠的基础。为达成此目标，亟需推动产业数字化和数字化产业发展，加快质量变革、效率变革和动力变革，为我国的经济增长提供新的引擎，在汽车产业发展深水区的自主研发领域画出一道中国色彩。序百年汽车工业的巨变与沧桑

3、来源：艾瑞咨询自主研究绘制。“”虽千沟万壑，亦砥砺前行32022.3 iResearch Inc. 摘要数字化理解研发数字化本质：利用数字化技术在研发周期缩短、平台化和虚拟验证能力的基础上利用数据流动实现研发流程的变革。研发项目综述整车产品研发类别：包含小改款、年度款、大改款、升级换代和全新构架项目，是以满足用户需求为根本目的的针对性产品迭代。研发方式理解：逆向研发是学习和积累的必要手段，正向研发是学成之后产出的结果。研发数字化的技术应用协同研发平台：协同研发平台是研发内部与外部的协同，是敏捷开发机制的共建。是实现上传下达和部门间实时沟通的数字底座，完成业务间的横向拉通，打开决策者的信息牢笼。

4、虚拟现实：可减少一次性开发成本，缩短项目周期，以虚拟的方式在现实中获得最优模型，打破物理空间和时间的限制。数字孪生：利用强大的复现能力大幅度减少物理样机的试验次数，保证产品设计的可追溯性、系统性和经济性，收敛潜在问题，聚焦软硬在环。云上数据反哺：在多云互通和大算力平台的基础上，利用后端数据分析反哺研发是大数据造就的核心价值。研发数字化落地举措数字化前期的注意事项：1.数字化转型是高层挂帅、自上而下的过程；2.系统协作失灵导致的数据孤岛需未雨绸缪；3.人才是数字化中的珍稀血液和战略资源；4.数字化是对于流程的再造和变革；5.数字化部门的确立是保证全面协同的基石。主要矛盾与建议：数字化供应商或可帮

5、助车企在数字化前期共同进行数据治理，厘清数据和流程间的触点，共建数字化执行策略，同时在此过程中逐渐弥补自身不足，共同探索数字化的建设方式。典型企业案例现代起亚：利用虚拟现实技术在质量评估和研发验证过程中的深入探索。蔚来汽车：实现产品全生命周期数字化研发和运营的闭环。达索系统：建立协作式产品开发环境，加速产品开发全流程。华为：协同研发云缩短研发周期，加快新车上市。4研发数字化理解1整车研发项目综述2研发数字化技术应用和价值体现3典型企业研发数字化案例5研发数字化落地举措452022.3 iResearch Inc. 何为研发数字化？利用数字化技术在研发周期缩短、平台化和虚拟验证能力的基础上利用数

6、据流动实现研发流程的变革大多数观点认为以虚拟化和数字化的形式代替或辅助传统汽车研发的业务环节，实现时间、 成本的节约和质量的提升为数字化的核心价值。然而，艾瑞认为，在消费者需求快速变化和柔性化生产的背景下，降本增效仅可作为研发数字化的表层价值看待，而其深层价值是利用数字化工具缩短整车开发周期、实现平台的复用和建立虚拟验证能力，其核心在于三维数模和超级BOM。三维数模达成可延展、可控制、可追溯、可复现的分析；超级BOM可实现平台一体化、产品数据管理，在柔性化生产基础上实现适合小批量、个性化生产的组件集合。部分车企可将研发周期从36个月降低至18个月甚至更短，开发后期的设计修改减少50%，原型车制

7、造和试验成本减少50%，投资收益提高50%。而究其根本，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。来源：公开资料、专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。研发数字化的核心价值表层价值深层价值核心价值（研发数字化的本质）降本增效：降低管理成本、物料成本、验证成本等；提高建模效率、纠错效率、试验效率等缩短研发周期，实现平台复用，提高虚拟验证能力：核心在于三维数模和超级BOM。做到平台一体化、产品数据管理和小批量、

8、个性化生产的组件集合研发流程的变革：利用数据流的变化和分析能力的提升，缩短研发环节上的决策链根本目的满足消费者需求62022.3 iResearch Inc. 内部驱动的研发数字化以数字化转型提升企业生存能力研发效率低下：车企研发流程极为严谨，为保证多方协同设置了诸多节点及里程碑，开发时间和验证周期都存在严格的规定，虽然为整车产品的顺利出厂提供了有力参考，但在此背景下研发效率难以提升。软硬件整合开发能力欠缺：传统而言汽车产品以硬件产品开发为主，软件进行外包。然而，智能汽车时代软件的重要性和价值与日俱增，软硬件协同的开发和验证能力成为了部分车企的阿喀琉斯之踵。单车利润率急转直下：2019年某款国

9、产热销车型单车利润不足五百元；国民神车五菱宏光MINI EV单车利润甚至不足百元（此处暂不考虑双积分影响）。在此背景下，若在汽车品质和服务不变的情况下提升利润空间，则需要利用数字化手段进行开源（OTA升级）节流（平台化）。来源：公开资料、专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。企业内部的关键问题传统研发效率低下软硬件整合开发能力欠缺传统研发环节中，更改数模需要在研发人员的计算机中进行，导出后再传输到制造端的工作站中，由制造人员导出与产线进行匹配并判断数模的更改对于制造的影响。若此零部件已经量产还需财务、库存等人工盘查。效率低下意味着逐步边缘化甚至淘汰+电动智能汽车比传统燃油车多出50%-60%的

10、高科技配置，需要软硬件整合能力和全新EEA进行支撑。因此缺乏软件研发能力的车企急需数字化技术提升“电、机、软、控”四方面的系统筹划能力和前期的虚拟化验证能力，以打造智能化时代的核心优势过去，除豪华车外，单车平均利润约10%左右。但由于在价格、配置、工艺等方面的内卷不断加深，想要在不减配和如此短暂的生命周期的前提下获取额外利润，需要提升数字化能力，平台的通用性和研发数据的积累单车利润率急转直下+72022.3 iResearch Inc. 外部驱动的研发数字化以数字化转型应对外部行业压力生命周期缩短：过去，某豪华品牌车型设计周期约40个月，整体开发周期约60个月，从上市至大改款的生命周期约5年；

11、桑塔纳生命周期长达10-15年经久不衰。放眼现在，如此之久的研发周期变得不切实际，10余年的生命周期也难以企及。汽车生命周期的不断缩短正在挑战着研发效率的极限。服务的升级：部分车企逐渐摒弃4S店的销售方式以便提高服务质量。共平台开发的理念可将各类总成、部件、电器系统等以乐高的方式自由组合，将可能出现的问题简化并尽可能减少差异化问题的出现，以此更有效率地解决售后问题。行业竞争加剧：新能源和智能化的趋势催生了大量场外玩家进入，其大量的资金和快速的迭代造就了较大优势；而生长在数字化时代的新玩家也为百年汽车工业带来了不小的冲击，同时乘用车外资股比已被打破，导致传统车企急需利用数字化手段应对不断增长的市

12、场负荷。来源：公开资料、专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。汽车生命周期不断缩短用户对于服务升级的期待+行业竞争加剧目前大规模的IT技术和科技类的硬件配置在汽车当中得以应用，虽然摩尔定律逐渐失效，但新车型的研发周期难以短于18个月，而生命周期正在急剧缩短。叠加消费者需求不断变化，急需数字化能力缩短研发周期，迫使车企作出变革部分车企逐渐通过线下体验和网络直销方式提升服务质量，此举给研发带来了更高的要求，需要打造平台化战略，利用数字化能力尽可能做到功能标准化、结构模块化、配置差异化和零部件通用化，才能使服务升级变成现实车企为应对日益加剧的竞争环境和汽车生命周期的压缩，加快产品换代及投放节奏。对于

13、数字化技术的应用需求水涨船高，其帮助企业在线上协同化完成研发和验证，最大程度上缩短研发和实物验证周期以应对不断增长的市场负荷企业外部的关键问题82022.3 iResearch Inc. 新冠疫情对于研发数字化进程的驱动以数字化转型缓解黑天鹅事件带来的潜在风险远程办公：各类远程办公、线上会议软件在疫情间发挥了巨大的作用。然而，一方面汽车研发需要大型软件和高算力进行虚拟仿真，个人电脑和家庭网络则难以带动；另一方面由于研发工作和数据的高度保密性，使得部分企业员工只能通过公司内网才能登陆办公账号提取关键数据，因此远程办公在汽车研发环节的价值难以真正体现。车企与供应商的协同：汽车产业的横向跨度较大，与

14、供应商间协同的重要性不言而喻。然而疫情下供应商同样难以将重要的非标准化、定制化数据及时与主机厂同步，导致部分关键决策的停滞。物流与供应链：在车企全球化布局的背景下，疫情难以保证零部件和其他实体物料的及时供应，导致部分物理实验被迫停滞，车企被迫应用更多的虚拟验证手段来应对线下供应链的断裂。来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。远程办公不畅通供应商难以协同+物流供应难以保障随着主机厂对于电子电气架构及互联网件的深入，供应商被要求做更多的定制化分析（无法使用此前的标准化产品库）。在此条件下供应商也遭受疫情打击难以及时提供定制化数据，导致主机厂难以在关键问题上与供应商达成协同部分车企将研发中心建

15、立在海外，同时评审过程中使用的油泥模型大部分也来自于海外。在疫情中，难以通过物流供应来保障线下运输的顺畅性。因此迫使很多工作以虚拟仿真的形式开展，或向线上化的方式转移疫情导致的关键问题个人家庭网络或设备性能难以达到工作要求，无法带动大型软件，难以满足大量虚拟仿真所需的高算力。同时，由于研发数据的高度涉密，员工只能通过公司内网登录账号9研发数字化理解1整车研发项目综述2研发数字化技术应用和价值体现3典型企业研发数字化案例5研发数字化落地举措4102022.3 iResearch Inc. 整车产品研发类别以满足用户需求为根本目的的针对性产品迭代不同企业对于研发项目定义和类别有所差别，但均依据不同

16、目的进行针对性改动。全新构架项目一般为迎合行业新趋势，打造差异化产品布局的战略目标而建立；需改动车辆钣金及下车体的项目通常因为造型过时、舒适度及体验难以满足大部分用户需求；年度改款通常针对市场同类产品竞争和用户需求进行针对性改动；而小改款则根据用户痛点快速迭代。究其根本，均为满足日益变化的消费者需求。其中，优良的车灯模具为千万级别，前保模具为百万级别，因此车辆的更新换代涉及大量资金投入同时面临着激烈的市场竞争和消费者接受度风险，导致较大的项目决策极为谨慎。目前，现有车型更新换代周期约为16个月，从研发到销售的周期甚至更短，对于提升研发效率的需求和难度也日益增加，真正可以做到完全自主的全新构架产

17、品考验着我国汽车工业的硬实力。来源：专家访谈、公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。全新构架基于全新构架的底盘、车身、造型、动力总成等修改；约36-42个月，涉及上百人的战略级别项目升级换代原有构架上的车身、底盘、悬架等修改，约24个月左右大改款车灯、侧围、外覆盖件、电气电器等改动，不涉及下车体，约12-18个月年度款塑料件、前后保险杠等改动；车灯和钣金无改动；视改动程度周期从几个月到1年不等小改款加减细节配置，如娱乐、后视镜、档杆等；随时根据市场需求调整，可在10个月以内完成研发项目类别研发项目分类112022.3 iResearch Inc. 整车产品逆向研发流程逆向研发是快速追赶世界水平

18、的必然手段逆向研发源于逆向思维，将原有产品进行拆解、测量、分析得出数据，在原有的结构、造型上进行再次开发从而得到全新产品，降低研发成本和风险。我国汽车工业起步时期经历了从零到一的艰难过程，更新换代缓慢，车辆性能、造型、耐久等指标难以与大众、通用等巨头媲美，因此逆向研发成为了短时间内快速提升我国研发水平的重要手段。然而，在中国汽车工业萌芽时期，部分项目的逆向研发可悲哀的等同于逆向抄袭，并在我国市场并未进入完全竞争的条件下获得了喜人的成绩。在不断的技术积累下，逆向抄袭的现象逐渐减少，而逆向研发正在逐渐转变为系统性分析，可靠的研发理念和思考问题的方式，并在吸收先进经验的基础上进行创新和改造。来源：专

19、家访谈、公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。逆向研发流程简述产品原型原型拆解产品制造测量建模及检验将标杆车型拆解后进行数据建模，识别车身硬件、底盘等，再考虑产品规划、用户需求、竞品特征等因素做出针对性改动，如轴距加长，轮距加宽等，再进行细节调整。过程中需系统性分析，随意改动将导致后期问题的扩大。122022.3 iResearch Inc. 整车产品正向研发流程结构化、标准化的指导产品开发过程的文件体系整车开发项目是多模块、多系统、多目标之间的平衡，而一辆优质的汽车也是外部和内部各项因素和指标取舍、平衡的产物。通用汽车的GVDP和福特汽车的GPDS等均蕴含的丰富的经验和科学的设计，为各大车企

20、所广泛沿用。目前正向开发周期在3648个月不等，并随着经验的积累和技术的进步逐渐缩短。虽然不同企业的开发流程会按照企业自身情况进行不同程度的裁剪，阀点设置、周期和具体工作等或有所不同，但都与门径管理思想和集成开发体系一致，基于时间轴和里程碑进行明确的划分，底盘系统、电气系统等跨部门、跨系统的并行开发保障着节点交付物的质量和项目管理的周密性。G9预研启动G8项目启动G7方案批准G6项目批准G5设计冻结G4产品和工艺验证G3预生产G2试生产G1正式投产战略阶段生产准备量试与投产设计开发试制试验及认证概念阶段阶段阀点名称G8-G4为整车研发的主要环节逐渐过渡至生产环节，开始大量资金投入36 35 3

21、4 33 32 31 30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 987654321SOP前月份整车开发流程体系（以GVDP为例）注释：GVDP（整车开发流程）是Global Vehicle Development Process的简称，是汽车开发过程中重要的计划书，贯穿车型开发整个生命周期。来源：专家访谈、公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。132022.3 iResearch Inc. 整车产品正向研发业务逻辑基于车企经验和能力的阶段性任务划分整车项目开发逻辑是基于历史车型开发经验的结构性总结，通过各种技术

22、手段，协调各部门、各方案和整车各子系统间的平衡，寻找对于整车而言最优的功能方案，因此整车研发逻辑有着清晰的业务划分。方案策划阶段通过大量的案头研究和市场调研进行产品开发的可行性研究；概念开发阶段围绕总布置、造型、技术等进行目标定义和产品定义；工程设计阶段根据大量工程化数据和仿真开展产品设计验证；样车试验开展物理样车的验证确定制造工艺，并对设计进行完善；投产阶段拉动供应链、销售、生产等实现产业链的批量一致性验证，并进行新车的宣传、上市和销售活动。来源：公开资料，专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。方案策划概念开发工程设计样车试验投产上市整车开发项目业务逻辑主要工作市场调研案头研究产品开发可行性

23、研究总体布置造型设计技术选型成本效益开发计划总成及零部件设计系统详细设计验证工程数据开发工艺设计样车试制产线调试功能属性验证工艺及设计完善一致性能力验证广告宣传渠道建设上市活动策划主要关注点政策、法规市场规模产品竞争技术可行性对标、仿真分析客户需求投入产出分析进度、目标、资源规划总布校验仿真分析整车集成与功能匹配零部件选型设计数据工艺文档设计变更3C认证及公告供应链及产品一致性生产准备上市策略营销策略142022.3 iResearch Inc. 不同研发方式的理解与选择逆向研发是学习和积累的必要手段，正向研发是学成之后产出的结果由于国外技术的封锁和我国技术的落后，我国对汽车结构设计长期以来处

24、于懵懂阶段。2008年左右我国汽车结构化能力提升，此后多家车企宣布了正向研发的计划。而特斯拉的出现对车企产生了降维打击，其底盘结构、一体化冲压方式、高压接插件的连接方式、集中式EEA等又给我国车企带来了巨大的进步空间。因此，我国汽车主要研发手段呈现了由逆向转为正向，又转变为逆向的起伏过程。然而，逆向研发并非代表着技术落后；逆向研发是学习和积累的必要手段，正向研发是学成之后产出的结果。同时，研发方式与车型、制造工艺等息息相关。由于经济车型材料利用率高、设计技术相似度高、技术复杂度低，大部分正向研发从经济车型入手。而豪华车腰线和裙线较为复杂，部分设计存在冲压负角，制造难度大，材料利用率低，导致正向

25、研发难度较大。因此，主要研发方式的选择基于了不同历史时期下行业环境、技术能力、市场环境和产品定义等因素。来源：公开资料，专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。头角崭露铢积寸累厚积薄发借鉴创新200820102019我国汽车工业成熟度低，主要仿制海外成熟度较高的车型并对其进行小幅度改良我国汽车技术的结构化能力逐渐发生质变，供应链能力也有了较大幅度的提升随着国产品牌技术能力的崛起和供应商能力的成长，部分企业开始具备正向研发的能力同时宣称开始自主正向研发特斯拉的崛起使得车企又开始了大量的拆解和学习的过程，同时结合自主研发能力打造创新产品1996中国车企研发之路15研发数字化理解1整车研发项目综述2研

26、发数字化技术应用和价值体现3典型企业研发数字化案例5研发数字化落地举措4162022.3 iResearch Inc. 研发数字化的核心技术架构以数据流为核心资产的全生命周期数字孪生研发数字化的技术构架主体包含协同研发平台、虚拟现实、数字孪生和云上数据流，其本质是多技术融合的数字化生态，以打通物理世界和虚拟世界的壁垒。整体数字化研发架构可被理解为以云服务为研发环境，以满足协同设计要求的仿真软件为基础，以虚拟现实为展现形式，以数据为流动资产的全生命周期数字孪生。来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。多技术融合的研发数字化架构数字孪生方案策划概念开发工程设计样车试验投产上市虚拟现实协同研发平台（CAE

27、/CAD/CATIA）数据流虚拟层现实层IaaSPaaSSaaS171.协同研发平台#实现纵向和横向拉通的基础协作工具182022.3 iResearch Inc. 关键应用：协同研发平台研发内部与外部协同共建的敏捷开发机制协同研发平台包含CAD/CAE/CATIA等多人协同的研发平台，是数字化研发的基础工具。协同研发的价值在于厘清任务间的触发机制，实现同一开发平台在不同物理环境下的快速决策和联合预警，有效打破系统和软件间的独立运维，实现仿真数据的实时记录和研发流程中的平滑衔接。同时，协同研发的方式打通研发与生产、售后间的信息壁垒，使更有价值的信息进入到研发的决策链中，最大程度上的规避系统性问

28、题的产生。来源：公开资料、专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。方案策划概念开发工程设计样车试验投产上市造型定位总体布置设计验证样车试制能力验证产品形态造型设计仿真分析产线联调备品备件效益分析技术选型数据开发试验检测上市活动研发生产冲压焊装涂装总装电池测试售后用户体验用户痛点车辆数据用户数据保险维修研发板块的内部协同 多地协同：满足同一环节中的多终端研发及软件性能需求 统一的工作平台：打破横向和纵向的信息不对称 统一的工程设计软件：同一版本和设计格式，保证数模的一致性和连续性 风险管控：实现并行项目的实时跟踪预警，在前期发现干涉后及时调整，避免问题随时间扩大的风险研发板块的外部协同 研发-生产

29、协同：实现研发和生产环节信息的即时流动，生产端可早期介入判断设计合理性、工艺可行性和成本。在数模变更后生产端可快速判断对成本和供应链的影响 研发-售后协同：实时观测车辆、用户和维保数据异常，建立敏捷的基于用户的开发流程，实现反馈和变更的快速闭环研发内外部协同机制与价值192022.3 iResearch Inc. 协同研发平台对于研发效率的提升实现上传下达和部门间实时沟通的数字底座设计建模：基于AUTOCAD和CATIA等软件提供的接口，做深度定制化的二次开发，建立账号体系和平台，员工登录平台后便可使用对应软件进行三维建模、有限元分析、运动仿真分析等。账号系统与项目管理系统深度绑定，由管理者在

30、PLM中发布设计、校核等任务。由于软件的深度二次开发，在做数据校对和整车数据匹配时可便捷地抽取轻量化数据，有利于整车层面所需的大量校对工作。同时，由于CAD等软件与企业级IT系统的融合，可对图形设计者和设计版本进行追溯。无纸化评审：评审过程中时常出现相似评审间的冗余问题，即不同评审专家提出相同问题，整改时需付出额外的沟通时间，甚至做出大量的无效整改。而基于协同办公的评审将问题在系统中实时记录，进行冗余问题的分类后推送至各整改人。冗余部分可被推翻、覆盖或仲裁，实现利用少量人工跟踪整个项目，降低出错风险，减少无效工作。来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。基于协同办公的无纸化评审1234问题

31、清单整改人评审专家传统办公协同办公1234 评审的实时记录并分类，剔除冗余清单明确推送至责任人。实现问题提出、记录、分类、分发、整改的清晰链路冗余清单基于协同办公的设计建模员工账户CADCAECATIA项目管理系统 项目管理系统和员工账户深度绑定，研发任务、阀点等直接从项目管理系统中发送至相应研发人员 通过CAX软件的深度二次开发，可将易修改的参数化数据转化为轻量化数据便于整车数据校核 研发进度可监控、可追溯202022.3 iResearch Inc. 协同研发平台对于研发流程的优化实现业务间的横向拉通，打开决策者的信息牢笼在传统研发流程中，部分企业的研发部门与其他部门独立办公，信息相互隔离

32、，导致在研发环节较少考虑到制造工艺、成本和用户抱怨，甚至不同研发部门间也存在着信息和物理隔离；同时中层决策者也埋没在大量的研发日报检查和汇报材料的准备中，导致其无力倾听制造分析、用户需求和外部环境的变化，一定程度上导致了企业内的重要决策者在信息化时代的信息牢笼，被动过滤掉了大量有价值的信息。而协同开发平台可以实现信息的透明化，数模的改动可反映至制造端并判断其产生的影响；售后产生的车辆问题清单也可帮助研发进行数模的修改和评审决策。因此，协同研发平台的重要意义在于优化研发内部流程和横向拉通制造、售后等其他版块，实现信息在核心业务流程中的透明化和实时性，打破流程僵化给部分决策者带来的信息牢笼。来源：

33、专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。传统独立CAE设计分析流程数字化协同设计流程结果输出后处理有限元分析前处理用图形软件对汽车工程产品进行实体建模根据工程和产品模型设计要求，对有限元的分析结果进行加工检查以图形的方式输出，辅助决策者判断计算结果和设计方案的合理性单元分析、组装、求解、结果生成n 设计过程较少考虑制造成本和用户抱怨n 评审存在冗余，工作流程僵化n 决策者的信息断层 虚拟样机缩短研发周期 设计及变更信息透明化，版本可回溯 数据流横向拉通营销/售后生产制造设计开发判断数模变更对制造工艺和成本影响根据用户反馈考量设计方案212.虚拟现实#以最少的成本和最高的效率得到最优的模型参考22

34、2022.3 iResearch Inc. 关键应用：虚拟现实虚拟现实技术是一种计算机仿真系统，可模拟出崭新的虚拟交互环境，具有多感知、沉浸感强、交互性强等特点。20世纪90年代国外车企就开始将虚拟现实技术应用在虚拟评审环节中，并逐渐扩展至工艺校验、工程分析、产线调整等环节。目前VR技术在虚拟评审环节中已较为成熟，同时在产品开发到产线联调中的各个环节均有应用。可减少物理样车的整改和反复的物理实验，对于研发费用的节省和研发周期的缩减有着积极影响。来源：公开资料、专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。虚拟现实在汽车研发中的应用产品设计工程开发实验验证造型评审DMU运动分析虚拟汽车设计CMF评审产线

35、联调虚拟试验工位设计减少一次性开发成本和缩短项目周期的成功尝试虚拟现实应用的基本组件数据库负责处理输入、输出、构建汽车3D模型，并将物理定律应用到汽车表面及运行交互场景存储3D汽车模型、VR交互场景和用户数据允许访问数据库中的内容，从而在客户端应用程序中修改数据客户端后台管理232022.3 iResearch Inc. 虚拟现实对于研发效率的提升减少设计所需时间，以虚拟的方式在现实中获得最优模型虚拟现实以各种数据为基础构建虚拟汽车模型或驾驶环境，取代对实际零件进行测试和组装的汽车开发过程。设计师可以尽可能快地修改和检查设计方案，并快速地识别和改进在真实世界原型车中难以验证的错误，达到缩短研发

36、周期的目的。在造型评审时可将原本16个月的周期缩短50%以上。同时，虚拟验证可降低油泥模型的制作和反复实物试验所带来的巨大成本消耗，在低成本、短周期的环境下有效评估设计与产品性能间的适应性以便获得最优的模型参考。来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。 VR技术极大程度上减少汽车评审、设计和试验中所需物理材料的成本，不仅简化各环节中的复杂性。也使分析和验证变得更加便捷，结果更加直观，缩短项目周期，保障产品的快速发布和更新迭代造型与内外饰评审可360度观察并真实感受到内外饰的质感、光泽等。允许在不同光照条件、天气条件下观察漆面的反射以及不同载重条件下的姿态和更换轮毂、颜色等。用在外观评审和内

37、外饰评审环节零部件与总成设计通过动作捕捉传感器，以毫米为单位精确检测佩戴VR设备的评估者的位置和运动，让评估者在假想的环境中准确评估自己的设计，并允许评估者通过简单的物理按键探索并改变零部件、材料及颜色等性能试验量产前需在各种环境下进行整车性能试验和可靠性试验，如：碰撞试验、风洞测试等。利用 VR 技术构建的虚拟环境，配合环境数据可得到准确可靠的试验结果242022.3 iResearch Inc. 虚拟现实对于研发流程的优化优化造型评审，打破物理空间和时间的限制专业部门评审时通常会用到油泥模型判断设计策略与外观的一致性，最终确定造型方案。通常造型评审会做5-6次油泥模型，其制作耗时且昂贵，难

38、以观测汽车的动态变化。而虚拟现实将评审流程简化，通过VR设备可清晰的展现效果图中未能清晰展现的部位，同时可提前判断姿态表现甚至内饰设计。虽然部分评审项目已全部将油泥模型更换为VR模型，但部分企业考虑到开模、制造工艺和可行性等，目前VR暂时难以完全替代油泥模型，因此部分项目在初审和终审阶段仍需使用油泥模型，而在中间的审核阶段使用VR模型。来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。二审初审三审四审终审VR造型评审流程的优化油泥模型VR模型传统流程虚拟流程传统流程虚拟流程p 需手工加工，价格较贵p 难以观测姿态、颜色等变化p 需在同一场地、时间进行评审 不受地域和人员限制 可变换姿态、颜色、天气、

39、光照、零部件等 打破时间空间的限制，简化流程使评审不再受物理空间和时间的限制，简化评审流程，缩短项目周期253.数字孪生#从虚拟设计到物理设计的无限次复现解决方案262022.3 iResearch Inc. 关键应用：数字孪生数字孪生的应用建立在虚拟仿真、物理实体和数据分析的基础之上，针对物理样本建立虚拟副本进行缺陷和故障的发现和产品性能的持续改进。汽车行业已经具备了大量先进软件和自动化技术应用基础，因此数字孪生系统可天然地搭载在汽车行业中并得以广泛应用。数字孪生可以在虚拟环境中迅速反映动力流、阻力和部件间的连接等，优化其质量和性能，减少物理样车的制造成本和时间。来源：公开资料、艾瑞咨询研究

40、院自主研究绘制。利用强大的复现能力大幅度减少物理样机的试验次数历史数据实时数据维护数据FMEAFEA模型描述性分析诊断性分析预测性分析规范性分析虚拟层物理层可聚焦、可变参数、可加速的复现数字孪生的价值闭环将设计缺陷与仿真后的最优结果进行匹配，对性能和参数进行不断优化272022.3 iResearch Inc. 数字孪生对于研发效率的提升数字模型和复现保证产品设计的可追溯性、系统性和经济性数字孪生实现项目前期的虚拟化验证，具有无限次、可变参数、可加速的复现特性，可验证产品的适应性和系统性表现，实现基于需求、功能、逻辑、物理的全过程仿真验证，加强主机厂在软件定义汽车时代的核心能力，造就了数字孪生

41、在汽车研发环节的重要价值。在造型阶段，数字孪生解决数据滞后和难以回溯的问题；在虚拟仿真阶段解决传统分布式仿真的系统性和协同性验证问题；在样机试验阶段解决物理实验的故障风险和经济性问题。总体而言，数字孪生在相同试验标准下可节省约20%左右的时间和40%-45%的研发成本，其多维度、多领域的虚拟验证方式令其成为研发数字化关键的技术之一。来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。造型设计虚拟仿真样机试验实时可追溯的数据档案模型数据可实时记录，从小比例油泥模型开始建立数据档案，将外观细化至零部件级别，进一步细化实验结果。工程团队在早期即可介入，对制造工艺，风阻系数、油耗表现、姿态表现等指标等进行初步

42、评价、测试和反馈，给到工程团队和决策管理层进行参考系统性的设计、仿真与集成结合CAE、CAD和数字孪生对产品做动力学、热力学、零部件强度、疲劳性耐久性和NVH等分析，以系统性的确定子系统零部件的形状尺寸和设计方案等，以系统化、协同化的方式完成对于设计和仿真的监控最优的样机试验方案使用数字样机进行虚拟试验，通过相关性分析、混合仿真和硬件在环将产品表现控制在合理区间内，形成最佳物理实验方案，最大程度减少物理样机实验次数、时间和现场发生故障的可能性在造型环节纳入工程和制造可行性的考量，对姿态、NVH等在早期进行初步考量以进一步细化模型减少物理样机的制造成本，缩短试验验证环节的周期，提高试验效率和经济

43、性系统化、协同化的数字方案可在相对早期开始确定系统装配和初步的加工方案，减少问题的发生几率282022.3 iResearch Inc. 2022.3 iResearch Inc. 数字孪生对于研发流程的优化协同性：传统而言，内饰、外饰和动力总成开发相互独立，在月度同步节点进行模型拼合和总布置的断面评估，由于沟通即时性较低导致问题易被时间放大。而数字孪生可将数字模型在后台进行相对地实时拼合，干涉后的报警保证设计和调整的实时性，在源头即可弱化问题放大的风险，同时可观测数模改变后对产品功能的影响，大幅节省沟通和测试时间成本。耦合性：日益增加的智能化功能需要软件带动硬件实现，在设计环节则需要软件和硬

44、件统一评审，然而传统而言主机厂并不具备完整的软件开发能力。在数字孪生的加持下，主机厂可选择定期复盘，判断软件迭代开发对于整车功能和表现的影响，不仅节省时间及成本，更加增强了软件定义汽车背景下主机厂的话语权。来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。研发流程的耦合性优化硬件在环HIL软件在环SILS进一步减少重复工作，使用脚本自动触发测试，降低测试成本，减少测试时间，提升测试能力实现硬件在环和软件在环，提升传统OEM所缺失的软硬件一体化联合开发及评审能力研发流程的协同性优化节点节点：总布置部门分阶段进行整合与切断面评估内饰开发外饰开发动力总成开发节点

45、节点传统流程数字流程约30天内饰开发外饰开发动力总成开发实时拼合实现实时拼合，干涉后的报警可以在源头消除问题，节省沟通和测试的时间成本协同性优化收敛潜在问题，耦合性优化聚焦软硬在环294.云上数据反哺#从经验决策转向数据决策的必经之路302022.3 iResearch Inc. 关键应用：数据上云车企通常采用混合云的形态并建立各地分支云平台满足各地研发中心上云的需求。同时基于云端的大数据分析可解决传统业务中依靠经验难以真正解决问题的痛点。而研发环节牵扯到生产、售后等各个环节，需要考虑生产工艺、生产可行性、用户抱怨、用户习惯等多方面因素，因此云间的打通成为车企云部署最重要的成功因素。打通后的生

46、产、售后等数据通过云平台的流转，可用来验证或预测研发与其他环节的适配性。因此，云平台可看作数字化的基础环境，而云平台的成功才能发挥出数据分析与反哺的最大价值。来源：专家访谈、公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。多云互联的数据流通体系生产云营销云售后云研发云造型设计总布置设计底盘设计车身设计尺寸工程热系统设计利用云平台的算力和容量进行数据的储存和运算多云互通的大算力平台实现数据分析与反哺的最大价值 覆盖全国各个地区的研发中心，保证实时的信息流动 单一车型开发约产生12TB数据量，加之大规模的仿真需求，对于算力和保密储存能力要求较高 跨云间的数据流动可帮助车企打通全生命周期的数字化研发，因此互联

47、互通的云平台才能释放大数据的价值车企云平台部署特征数据数据数据数据312022.3 iResearch Inc. 数据类型与反哺路线利用后端数据分析反哺研发为大数据造就的核心价值数据采集的渠道和分析方法多种多样，但将后端数据反哺至研发环节，使研发能够更加贴近生产需求和客户需求为研发数字化最大的价值所在。用户使用车辆的数据及整车数据可上传至云平台，为提升研发水平提供重要参考。尤其对于新能源汽车而言，2016年发布的新能源汽车生产企业及产品准入管理规定中指出，新能源汽车生产企业应当建立新能源汽车产品运行安全状态监测平台，按照新能源汽车产品用户协议对已销售的全部新能源汽车产品运行安全状态进行监测。而

48、生产端、车辆端和售后端产生的数据都可针对汽车产品的功能改进、工程改良和研发流程提供全面指导，存在着巨大的潜在价值。来源：专家访谈，公开资料，艾瑞咨询研究院自主研究绘制。主要数据信息类型与反哺策略阶段生产数据 产线、装配工艺、工时、工序、成本、连接方式、夹具车身数据 行驶速度、档位、电池参数、方向盘信号、电压 驾驶习惯、行为偏好售后数据 维修次数、保养、抱怨 论坛评论、社交媒体视频/评论生产过程中发现的设计问题可反哺至研发环节，在云上进行数模的修改并进行编号与数模的全公司级覆盖更新，并下发至各地工厂车联网大数据平台实时回传车辆数据，经过可视化处理后帮助研发人员判断潜在问题快速反馈的售后系统将监测

49、到的零部件更换、索赔和异常保养情况定时回传，经过分析后将数据打包回传至责任工程师进行数模修改研发流程322022.3 iResearch Inc. 案例一：生产质量问题反哺生产数据云上流通提升研发与其他环节间的协同性和敏捷性部分车企的生产和研发基地分散在全国各地，某一具体车型在生产环节发现问题时，要求研发人员快速修改数模并传递给各地的生产和研发中心使其可调用正确的数模，同时判断数模修改对于整车性能、供应链及财务的影响，实现远程、多程的数据同步和实时传输。在共平台生产的背景下，也能够更加敏捷地防止问题扩大，减少由于信息壁垒导致的开发质量问题，有效缩短研发周期。来源：专家访谈，艾瑞咨询研究院自主研

50、究绘制。生产基地研发中心供应链财务后台系统集团总部生产过程中发现传动轴召回级别问题判断风险及应对措施；由于共平台生产，同时将涉及到此零部件的所有车型进行联动预警修改数模，基于数字孪生即时判断数模修改对于整车性能、NVH、转向性能的影响零部件数模编号、整车编号、BOM编号更新料号调整，判断库存量和订单量，供应商调整财务核算对成本的影响总部或地方研发人员再次调用数模时，会在云上出现全新数模并展示修改后对整车性能的影响，无需通过硬盘或人工方式装载到CAE中进行覆盖更新。同时，整体修改逻辑的展示可帮助其他研发人员了解数模修改背景，共享研发经验，在共平台生产的背景下提升研发效率，减少由于信息壁垒导致的开