汽车行业商业智能应用的几个趋势分析
智能制造技术在汽车工业中的应用发展现状与未来趋势分析
智能制造技术在汽车工业中的应用发展现状与未来趋势分析随着科技的不断发展，智能制造技术在各个行业都开始得到广泛应用。
汽车工业作为全球制造业的重要组成部分，也不例外地受益于智能制造技术的发展。
本文将分析智能制造技术在汽车工业中的应用发展现状，并展望未来的趋势。
一、智能制造技术在汽车工业中的应用现状1.1 智能制造技术在生产过程中的应用智能制造技术在汽车工业中的应用主要体现在生产过程中。
例如，车间自动化设备的广泛应用使得生产效率得到了极大提升。
机器人在汽车制造过程中扮演着重要的角色，如焊接、涂装、组装等工艺环节都可以由机器人完成，提高了生产效率和质量稳定性。
此外，传感器和物联网技术的应用也使汽车生产过程的监控和优化变得更加智能化。
通过监测和收集生产过程中的各项数据，企业可以实现实时监控和远程控制，及时发现问题并进行调整。
智能制造技术的应用也使得生产调度和配送过程更加高效和精确。
1.2 智能制造技术在汽车产品中的应用智能制造技术在汽车产品中的应用主要体现在智能驾驶技术和车内智能系统方面。
智能驾驶技术利用感知、决策和执行等功能，使得汽车能够实现自动驾驶。
各种传感器和控制系统的应用使得汽车能够准确感知周围环境并做出相应的决策，极大地提高了行驶的安全性和舒适性。
车内智能系统方面，智能制造技术的应用也变得越来越广泛。
例如，语音识别和自然语言处理技术的发展使得驾驶者可以通过语音控制来操控各种车载系统，提高了驾驶者的便利性和安全性。
此外，智能化的车载娱乐系统、导航系统和智能驾驶辅助系统等也使得驾驶过程更加愉悦和智能化。
二、智能制造技术在汽车工业中的未来趋势2.1 智能制造技术与新能源汽车的结合未来智能制造技术与新能源汽车的结合将会是一个重要的趋势。
新能源汽车正成为全球汽车工业的发展方向，而智能制造技术在提高生产效率和产品质量方面具有突出的优势。
智能制造技术的应用将使得新能源汽车的生产过程更加高效、精确和绿色化，同时也将提高新能源汽车的整体性能和可靠性。
商业智能行业发展趋势及未来展望分析
商业智能行业发展趋势及未来展望分析商业智能（Business Intelligence，BI）是指通过对企业数据进行集成、分析和挖掘，帮助企业决策者快速、准确地发现业务运营中的问题和机会，从而优化业务决策和绩效管理的一种技术和方法。
随着互联网、大数据、智能化技术的不断发展，商业智能行业也在快速增长并不断引领数字化转型的潮流。
一、发展趋势1.云计算随着云计算技术的普及和数据中心的建设，很多企业开始采用云计算将数据存储在云端，进一步降低了采购和维护成本。
同时，云计算将商业智能与其他企业信息系统实现有机融合，可以为企业提供更加灵活、可扩展的分析模型。
2.人工智能人工智能技术的快速发展推动了商业智能领域的变革，通过人工智能技术的支持，商业智能可以快速分析、识别和处理大量数据，从而帮助企业发现新商机、降低成本、提高效率。
如基于自然语言处理技术的智能查询，自动化报告、数据说明和解释等，都是人工智能技术在商业智能领域的应用。
3.数据可视化数据可视化可以帮助企业对大量的数据进行快速理解和决策。
通过可视化技术，企业角色可以清晰地了解业务趋势以及其他商务相关信息，从而为决策提供辅助。
如数据图表、报表和仪表盘等，都是常见的数据可视化工具。
4. 自助式BI自助式BI可以让非技术业务用户通过简单的拖放操作、数据查询和可视化数据分析等方式，为企业提供决策建议和创新。
自助式BI在数据可视化方面的作用尤为突出，有助于帮助非技术背景的业务人员处理大量的信息，从而更好地理解业务趋势并做出合理的商业决策。
二、未来展望未来，商业智能行业将继续保持快速增长的趋势。
随着数字技术、人工智能、云计算等技术的迅猛发展，商业智能技术将会更加普及和成熟。
以下是未来商业智能技术的发展趋势：1. 大数据智能随着企业数据的不断增长，如何有效挖掘这些数据，成为商业智能技术亟待解决的问题。
大数据技术可以轻松存储、处理和分析这些海量数据，大数据技术将不仅仅是简单的数据应用，而是带领商业智能技术向着智能分析和预测的方向发展。
汽车智能网络产业发展趋势
汽车智能网络产业发展趋势汽车智能网络产业是指利用互联网、大数据、人工智能等技术，将汽车与互联网相连接，实现智能驾驶、车联网、智能交通等功能的产业。
在当前信息技术迅速发展的背景下，汽车智能网络产业呈现出以下几个发展趋势。
一、智能驾驶是发展的重点智能驾驶是汽车智能网络产业的重点发展方向。
智能驾驶技术能够实现自动行驶、自动泊车等功能，极大提高了驾驶的安全性和舒适性。
随着传感器技术、人工智能技术的不断进步，智能驾驶技术将逐渐成熟，并在未来几年内推广应用。
目前，自动驾驶技术已经开始商业化，一些车企将智能驾驶技术应用于高端车型，并逐渐向中低端车型拓展。
除了传统的车企，科技巨头如谷歌、苹果也在积极研发智能驾驶技术，并进行测试和推广。
预计未来几年内，智能驾驶技术将被广泛应用于汽车领域，成为汽车产业发展的重要动力。
二、车联网成为主流车联网是将汽车与互联网相连接，实现车联网交互的技术和应用。
车联网将汽车和互联网相结合，可以实现车辆远程监控、远程控制、智能导航、车辆诊断等功能，极大提高了驾驶者的使用体验和安全性。
目前，车联网在高端车型上已经实现了较高的普及率，一些中低端车型也开始逐渐引入车联网功能。
未来几年内，车联网将逐渐成为汽车产业的主流，大部分车型将配备车联网功能。
三、智能交通助力城市发展智能交通是利用互联网、大数据、人工智能等技术，对城市交通进行全面管理和智能化调控的产业。
智能交通通过智能信号灯、智能停车系统、智能导航等技术，可以实现道路拥堵监测、交通事故预警、交通管制等功能，有效提高城市交通的效率和安全性。
智能交通是智能城市建设的重要组成部分，可以提升城市的整体科技水平和竞争力。
目前，一些国内外城市已经开始推广智能交通技术，但还存在一些挑战，如不同系统之间的兼容性、网络安全等问题。
未来几年内，智能交通将成为城市发展的重要动力。
四、汽车智能化服务趋势明显随着汽车智能化程度的提升，汽车智能化服务也会得到进一步发展。
汽车智能驾驶技术的发展趋势与应用前景
汽车智能驾驶技术的发展趋势与应用前景近年来，随着科技的快速发展，汽车智能驾驶技术成为了汽车行业的热门话题。
它不仅改变了我们的交通方式，也为人们的出行提供了更多的便利。
本文将探讨汽车智能驾驶技术的发展趋势与应用前景。
一、发展趋势1. 人工智能技术的进步人工智能技术是汽车智能驾驶的核心。
随着深度学习等人工智能技术的不断发展，汽车智能驾驶系统的自主学习和决策能力得到了极大提升。
这使得汽车能够更好地理解和适应各种路况和交通规则，提高了行车安全性。
2. 传感器技术的创新传感器技术是汽车智能驾驶系统的重要组成部分。
随着传感器技术的不断创新，汽车能够通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备实现对周围环境的精准感知。
这些感知设备能够准确地探测路况和障碍物，及时做出反应，为车辆提供安全的行驶环境。
3. 车联网技术的融合车联网技术将互联网与汽车智能驾驶系统有机地结合在一起。
通过与其他车辆和基础设施的实时通信，车辆能够获取更多的交通信息，实现自动导航、实时路况提示等功能，提高出行的便利性和效率。
二、应用前景1. 出行更加便捷随着汽车智能驾驶技术的发展，我们可以预见到未来出行的便捷性将大大提升。
通过智能驾驶系统，车辆将实现自动导航功能，不仅能够避开拥堵路段，还能够根据实时路况和用户需求选择最佳路线，为用户提供更快捷的出行方式。
2. 提高交通安全性智能驾驶技术的发展将大大提高交通安全性。
通过感知设备实时监测车辆周围的情况，智能驾驶系统能够及时做出反应，避免事故的发生。
此外，智能驾驶系统能够自动遵守交通规则，减少人为因素导致的交通事故，保障交通安全。
3. 降低交通拥堵智能驾驶技术的应用将能够降低交通拥堵的发生。
智能驾驶系统通过实时感知设备获取道路的拥堵情况，智能地规划出行路线，避开拥堵路段，降低交通拥堵的程度，提高整个交通系统的效率。
4. 提升能源利用效率智能驾驶系统的应用还可以提升能源利用的效率。
智能驾驶系统能够通过自动控制车辆的速度和加速度等参数，实现更加高效的能源利用。
未来车联网产业发展的技术趋势和商业模式
未来车联网产业发展的技术趋势和商业模式随着互联网技术与汽车的深度融合，车联网成为未来汽车领域重要的发展方向。
车联网是指将汽车与互联网技术相结合，通过数据交互实现车辆之间、车辆与人之间、车辆与环境之间的智能互联，为驾驶者提供更加智能化、便利化的出行服务。
本文将结合当前车联网产业的实际情况，分析未来车联网产业发展的技术趋势和商业模式。
技术趋势：1.5G网络将促进车联网大规模应用在未来，5G网络的普及将极大地促进车联网在全球范围内的普及和应用。
5G网络的主要特点是高速、低时延、大容量、广覆盖，这些特点都非常符合车联网的需求。
通过5G网络的支持，车联网可以实现实时高清视频传输、高速数据通信以及更快的响应速度，大大提高了车联网的实用性和安全性。
2.边缘计算将成为车联网发展的重要方向车联网所需要处理的数据非常大，但是一直以来云计算扮演了关键角色。
但是，边缘计算将成为未来车联网发展的重要方向之一。
边缘计算将数据的处理和计算集中在网络边缘，可以提高数据的响应速度和实时性，降低数据传输对网络的负载压力，同时也能够更好的保障数据安全。
3.人工智能将成为车联网的核心技术当前，人工智能技术在车联网领域的应用范围已经十分广泛。
未来车联网将进一步深入应用人工智能技术，通过深度学习和自然语言处理等技术，实现智能语音识别、驾驶员行为分析、智能路线规划、自动驾驶等功能，大幅提升车联网的智能化水平。
商业模式：1.新零售模式未来，车联网将成为一个巨大的商业机会。
众所周知，无论物流、金融、零售等行业，都有“新”二字出现。
在智能出行领域，互联网巨头和传统汽车厂商都在逐步实践新零售模式。
借助车联网技术，这些企业将通过数据分析，实现个性化服务，包括但不限于：快捷支付、精细化广告投放、车辆自动售货等服务。
未来汽车将变成具有个性的“行进商城”。
2.互联网汽车金融模式车联网技术将为汽车金融赋能，为金融企业、厂商、用户提供各种业务服务。
消费者可以获得个性化的金融产品，公司可以为消费者提供汽车租赁、保险等服务。
汽车智能技术的发展与应用趋势
汽车智能技术的发展与应用趋势第一章：引言一直以来，汽车一直是人类历史上的重要发明之一。
随着人们对行车安全、节能环保和舒适性的要求逐渐提高，汽车智能化技术也越来越受到重视。
本文将对汽车智能化技术的发展与应用趋势进行探讨，并从三个方面进行阐述。
第二章：汽车智能技术的发展汽车智能化技术主要分为以下方面：1.智能驾驶智能驾驶的技术实现主要是基于人工智能、传感器技术和自动控制技术的应用。
智能驾驶技术的目标是让汽车具备自主感知、自主决策和自主行动的能力，从而实现高度自动化驾驶。
2.智能交通系统智能交通系统主要是指交通管理、路况监测和信息服务等方面的技术应用。
目前，智能交通系统已经广泛应用于城市交通管理中，可以帮助用户实时获取道路信息、交通拥堵状况和路线规划等服务。
3.智能座舱技术汽车座舱内的智能化技术应用，包括音视频娱乐、智能电子表、车内语音控制和座椅按摩等多种功能。
智能座舱技术的发展，可以提高驾乘者的行车舒适度和体验感，增强乘坐的安全性和便捷性。
第三章：汽车智能技术的应用趋势汽车智能化技术的应用趋势主要可以总结为以下几个方面：1.智能化、电气化和网联化的三位一体未来汽车发展的主流趋势将是智能化、电气化和网联化的三位一体。
未来的汽车将越来越融入人工智能、大数据和互联网的技术发展趋势中，使汽车能够更好地满足用户对于智能化和便捷化的需求。
2.升级驾驶舱的用户体验未来的汽车驾驶舱将会更加注重用户的感官体验和互动性。
为了实现这一目标，汽车将配备更加智能化的显示屏、智能电子表、语音命令等多种功能，使驾驶舱变得更加智能和舒适。
3.提高汽车的安全性和可靠性未来的汽车发展将越来越注重提高汽车的安全性和可靠性。
从智能驾驶、智能交通系统到汽车感应技术等多个方面进行技术改进，以便更好地保障驾乘人员的人身安全和生命健康。
第四章：结论随着人们对于驾驶安全和舒适性要求的不断提高，汽车智能化技术已经成为汽车行业发展的重要趋势和方向。
未来汽车将会越来越注重智能化、电气化和网联化的三位一体发展，尤其是在增加驾乘人员安全性和舒适性方面进行技术改进和创新。
人工智能技术在汽车行业的发展现状与未来趋势
人工智能技术在汽车行业的发展现状与未来趋势随着科技的不断进步，人工智能技术在各行各业中的应用越来越广泛。
汽车行业作为现代社会中最重要的交通工具之一，也积极地探索和采用人工智能技术，以提高汽车的性能、安全性和智能化水平。
本文将介绍人工智能技术在汽车行业的发展现状，并展望其未来的发展趋势。
首先，人工智能技术在汽车行业的发展已经取得了一些突破。
例如，自动驾驶技术是人工智能技术在汽车行业中的重要应用之一。
通过人工智能技术，汽车可以更加智能地感知道路、分析交通情况并做出决策，实现无人驾驶。
目前，自动驾驶汽车已经在一些特定的场景下投入商业运营，例如封闭的园区、城市内的特定路段等。
此外，语音识别技术也是人工智能技术在汽车行业的应用之一。
通过语音识别技术，驾驶者可以通过语音指令控制车辆的导航、音乐播放、通话等功能，提高驾驶的便利性和安全性。
其次，人工智能技术在汽车行业的未来发展具有广阔的前景。
随着人工智能技术的不断革新和突破，自动驾驶汽车有望在更广泛的道路环境下实现商业化应用。
通过更精准的传感器技术、更强大的数据处理能力和更智能的决策算法，自动驾驶汽车可以实现更高的安全性、更高的出行效率和更低的能源消耗，提升整个社会的出行体验。
此外，人工智能技术还可以应用于汽车的智能辅助驾驶系统，通过实时的图像识别技术、车辆状态监测等功能，帮助驾驶者更好地避免危险和提升驾驶体验。
除了自动驾驶技术和智能辅助驾驶系统，人工智能技术还可以在汽车设计和制造过程中发挥重要作用。
例如，通过人工智能技术的应用，汽车的设计可以更加符合人体工程学和使用习惯，并且可以实现更高效的制造流程。
人工智能技术可以分析和处理海量的数据，帮助汽车设计师和制造商更好地了解用户需求，优化汽车的设计和生产过程。
此外，人工智能技术还可以应用于汽车的维护和保养过程，通过智能诊断技术和预测性维护，提前发现和解决潜在的故障，减少车辆的维修成本和停车时间。
然而，人工智能技术在汽车行业中的发展也面临一些挑战和问题。
人工智能在汽车行业的发展趋势调研报告
人工智能在汽车行业的发展趋势调研报告引言随着科技的快速发展，人工智能已经成为许多行业的热门话题，汽车行业也不例外。
本调研报告旨在探讨人工智能在汽车行业中的发展趋势，以及对汽车行业的影响和潜在机遇。
一、人工智能在汽车制造中的应用1. 自动驾驶技术自动驾驶技术作为人工智能在汽车行业的重要应用之一，已经取得了长足的发展。
通过激光雷达、传感器和高精度地图等技术的结合，车辆可以自主感知环境、做出决策和执行操作。
它的出现不仅可以提高驾驶安全性，还可以提高车辆的燃油效率，减少交通堵塞。
2. 智能制造与机器人技术人工智能技术在汽车制造中的另一个重要应用是智能制造和机器人技术。
通过智能制造系统和自动化生产线，汽车制造商可以提高生产效率、降低生产成本。
同时，机器人技术的应用可以提高产品质量和制造过程的可控性。
二、人工智能在汽车售后服务中的应用1. 智能客服与在线预约人工智能技术为汽车售后服务提供了许多创新的解决方案。
智能客服系统可以通过语音识别和语义理解技术，提供24小时在线咨询服务，帮助车主解决一些常见问题。
此外，通过在线预约系统，车主可以方便地预约维修、保养等服务。
2. 故障诊断与预测维护人工智能技术可以对汽车的故障进行诊断和预测，帮助车主及时解决潜在问题，提高车辆的可靠性和安全性。
利用大数据分析和机器学习算法，可以准确预测零部件的寿命和维护需求，提前采取相应的维护措施。
三、人工智能对汽车行业的影响1. 产品创新与个性化定制人工智能的应用为汽车制造商提供了更多的产品创新和个性化定制的机会。
通过人工智能技术，汽车可以成为具有情感交互和自主学习能力的智能伙伴，满足用户不同的需求和偏好。
2. 交通运输的智能化与高效化人工智能技术的发展将推动交通运输行业的智能化和高效化发展。
自动驾驶技术和智能交通系统的应用将减少交通堵塞，提高路面交通的效率和安全性，改善城市交通拥堵问题。
四、人工智能在汽车行业的挑战与机遇1. 数据安全与隐私保护人工智能在汽车行业的广泛应用带来了数据安全和隐私保护的挑战。
汽车产业的智能化和自动驾驶的发展趋势
汽车产业的智能化和自动驾驶的发展趋势随着人工智能和大数据技术的快速发展，汽车产业的智能化和自动驾驶技术已经成为行业的发展趋势之一。
近年来，各大车企纷纷推出自动驾驶技术，不断加速智能化和自主驾驶的研发与推广，为人类未来出行提供了更广阔的空间。
一、智能化技术的应用智能化技术的应用，主要体现在三个方面：智能化驾驶辅助系统、智能化交通管理和智能化网联技术。
1. 智能化驾驶辅助系统智能化驾驶辅助系统能够通过各种传感器和控制器实现对车辆的智能化控制，比如自适应巡航、车道偏离预警、自动泊车、交通标志识别等。
这些系统能够提高驾驶者的驾驶安全性和驾驶体验，减少人为的驾驶误操作，降低交通事故的发生率。
2. 智能化交通管理智能化交通管理能够通过实时监控交通情况，预测交通拥堵，及时采取措施对交通流量进行优化。
智能化交通管理系统还能够智能化控制信号灯、工程抢修以及路况提示等，使城市交通系统更为高效、智能和绿色。
3. 智能化网联技术智能化网联技术能够将车辆与道路系统进行连接，实现车辆之间的互通和交互。
通过智能化网联技术，车辆之间可以交换信息、实时更新交通信息，以及实现车辆间的协同行驶等，提高道路使用效率，并且减少对环境的影响。
二、自动驾驶技术的发展自动驾驶技术的发展，主要经历了三个阶段：辅助驾驶、高级驾驶辅助和完全自主驾驶。
1. 辅助驾驶阶段辅助驾驶阶段主要依靠装在车上的传感器和控制器，实现对车辆进行自动化控制。
这个阶段的自动驾驶技术已经投入市场，并且已经为司机带来了很大的便利，在很多城市开始普及和周期推广。
2. 高级驾驶辅助阶段高级驾驶辅助阶段则更进一步，实现车辆的部分自动驾驶。
这个阶段的自动驾驶技术可以实现自动变道、自动超车、自动驻车等功能，驾驶员不需要全程操作车辆，只需要对车辆进行监控和控制即可。
3. 完全自主驾驶阶段完全自主驾驶阶段则是未来自动驾驶技术的发展方向。
这个阶段的自动驾驶技术可以实现车辆的全自动驾驶，不需要人为干预。
汽车电子信息产业发展趋势
汽车电子信息产业发展趋势汽车电子信息产业是指在汽车制造和使用过程中，运用电子技术和信息技术，提供各种信息服务和功能的产业。
随着人工智能、物联网和大数据等技术的发展，汽车电子信息产业正经历着快速发展，呈现出以下几个趋势。
一、智能化智能化是汽车电子信息产业的重要发展趋势。
随着人工智能技术的不断进步，汽车将具备更强的智能化功能。
例如，智能驾驶技术可以实现车辆自动驾驶，智能语音识别技术可以实现语音操控，智能导航系统可以为驾驶者提供实时路况和导航指引等。
智能化的汽车将能够更好地满足人们的个性化需求，提高驾驶安全性和便利性。
二、电动化电动化是汽车电子信息产业的另一个重要趋势。
随着环保意识的增强和电池技术的突破，电动汽车已经成为未来的发展方向。
电动汽车使用电池作为动力源，减少了对化石能源的依赖，具备更低的污染和更高的能效。
电动汽车的普及将促进充电设施的建设和智能电网的发展，推动汽车电子信息产业的进一步发展。
三、互联网化互联网化是汽车电子信息产业的重要趋势之一。
通过将汽车与互联网进行连接，可以实现车联网和智能交通系统。
车联网可以实现车辆之间的互联互通，提供实时路况、导航、远程驾驶等功能。
智能交通系统可以通过智能信号灯、智能停车等手段，提高交通效率和安全性。
随着5G技术的逐步应用，车联网将迎来更大的发展空间。
四、大数据应用大数据应用是汽车电子信息产业的另一个重要趋势。
汽车制造和使用过程中产生的大量数据可以通过分析和挖掘，提供更好的服务和功能。
例如，通过分析车辆的行驶数据，可以预测燃油消耗和故障风险，提高维修和保养效率；通过分析交通数据，可以优化路线规划和交通流量控制，提高交通效率。
大数据应用有助于提高汽车电子信息产业的智能化水平和运营效率。
五、安全保障安全保障是汽车电子信息产业发展过程中需要关注的重要问题。
随着汽车智能化程度的提高，车辆的信息系统也面临着越来越多的安全威胁。
黑客攻击、信息泄露等问题可能对车辆和驾驶者造成严重威胁。
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一
部 的数据根 本无法有效利用 。经销 商集团内部的数据整 合， 其后期的主要应用应该 是客户关 系管理 （ 包括分析型
个过渡性 的、 而且相当不错 的选择 ， 而行业的实 际情况 的 Ｃ Ｍ）销售不赚钱而售后 高利润 已经成为汽车行业的 Ｒ ， 发展趋势 ，客 户关系管理将成为经销 商集团持续发展的
比较完善的信 息化 系统 ，而自 主品 牌企业在这个方面处
数据挖掘和商业智能 ，一个偏重于预测性统计 分析 ， 一个偏 重于描述 性统计分 析 ， 可谓相得 益彰 、 为补充 ； 互
同日 ，我们也 可以把数据挖掘理解 为商业智能的高级发 寸
于劣势 ，有的甚至还处在 Ｄ Ｓ Ｍ 系统刚刚上线和初步完善
基石 ， 而这其中的数据整合更是重 中之重 。
也完全印证了这一点 。
商业智能催生大规模的数据整合
数据挖掘与商业智能的捆绑
相对于 电信 、 金融 、Ｔ等 行业来讲 ， Ｉ 汽车行业 的信 息
化程度处于明显落后的状态 ， 且不 同企业间差异明显 。外 商独资和合资企业普遍利 用其全球 的技 术优势 ，建立 了
整合和统一 的规划 ， 往往会 导致 “ 群龙无首 ， 自为战 ” 各 的
局面 ；
９ １＿ 场研究 ⑨ ｉ ０１ 市 ２
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帮
另外的一个行业亮点 ， 是汽车经销商集团内部的数据 整合 。经销 商集 团近 几年来不断壮大声威 ， 年销售额超越 ３ ０亿元甚至 ５ ０亿元已经不是新鲜 事情 。 ０ ０ 对于这些规模 庞 大的经销 商集 团而言 ， 上承车企 、 下联客户 ， 同时代理
其他原因则林林总总 ， 此处不 再赘述 。 从本质上看 ， 企 业级和部 门级 的商业智能并不 矛盾 ，关键要仔细 审视 它 们对当前汽车行业 大环境 的适应程度 。从长远来看 ， 汽车 企 业 实施企 业 级的 商业 智能工 程是 一个 无 可回 避的 选
择， 相关的组织架构 、 发展规划 、 人员培养 、 流程机 制是 一 多个品牌并同时使用多套截然不同的 Ｄ ＭＳ系统 ，集 团内
行
业 硼 奔
汽 车行 业 商业 智 能应 用 的 几个 趋 势分析
李 维 晗
汽车行业 的高速成长 ，也带动 了相关业务 信息化 系 统的大规模建设 ，伴之 的则是商业 智能及其相 关应用 的
度上会加深这种壁垒的存在 。当然 ， 随着企业的部门级应 用不断深入 ， 究会过渡 到企业级应用的阶段 。 终 企业级应 用和部 门级应用 ， 各有利 弊 ， 率先发 展哪条 道路 ， 全取决 于企业 的现状和未来规划 。从 目前汽车行 完
体规 划的频繁修 正也导致 了汽车行 业的企业级 商业智 能
从发 展路线和 实施原理来讲 ，企业级 的商业智 能应 应用 很难 落到实处 ：
用可 以覆盖企业 的全貌 、打通不 同部 门和 系统 间的数据 壁垒、 通盘规 划企业的整体 应用 、 企业 的总 体拥有 成本偏 低 。但企业级的商业智能应用规划方案复杂 、 涉及更多的 部门间利益纠纷 、且实施 周期较长 、一次性动 用资源过 多； 一旦项 目中期出现较 大的 问题 或企业 内部分歧 ， 则项
目的流产 率很高 ， 后续 的发展也难 以为继 。 而 部 门级 的 商业 智能 应 用则 具有 “ 、 、 ” 小 快 灵 的特 点， 单次 实施成本偏低 、 实施 速度快 、 应用见 效快 、 目成 项 功率较高 。但部 门级应 用会增加企业 的总体 拥有成本 ， 同 时不能有 效地打 通企业 内部的数据壁 垒 ，甚至 在某种程
业的实际应用来看 ， 部门级应用的发展明显快于企业级应 用的发展 。其原 因如下 ： 汽车产业的发展受宏观政策 的影响很大 ， 还不能完 全 在自然发展的道路上 前行Biblioteka 。行业 内部的兼并重 组 、 整体上
不断发展和壮大 。商业智 能在 汽车 行业 已存在多年 ， 但一 直在主流应 用的边缘徘徊 ，究其原 因 ，有发展 阶段 的限
制， 有行 业认识 的问题 ， 也有企 业投 入力 度的原 因 ， 一 不 而足 。如今我们看 到 ， 商业智能在汽车行业又迎来 了一个 新的发展高潮 ， 种种趋势逐渐浮现 ， 在此简约 道来 。
部门级应 用较 企业级应用更 为迅猛
市、 合纵连 横等不 断涌现 ， 太多 的不确定性 因素 和企业 整
的阶段
展阶段 ， 商业智能成熟应用的一个 主要标志 。再者 ， 是 数
据挖掘的结果 ， 即模型 ， 必须通过一定 的信 息化平台得以
在信息化程度较 高的车企 ，往往建立 了 Ｅ Ｐ Ｄ 、 Ｒ 、 ＭＳ
Ｃ Ｍ、 Ｒ 二手车等诸多系统 ， 分别为诸多部 门所使用 。如其
长期实现 ，在数据库 中写存储过程 当然 是一种简陋的方
法， 而商业智能平台则是模型部署最完美的选择 。
他行业一样 ，这些 系统在 设计之初就缺乏企业 级的考量
和规划 （ 实上这种 规划也 很难 实现 ）导 致各个业 务 系 事 ， 统处于相对孤立的状态 ， 造成部 门间的数据和业务壁垒 ，
也导致了企业整体的数据利用率低下。
目前汽车行业 的数据挖掘热潮初现 ，在产 品方面 ， 汽
汽车 行业的整体 性浮躁 ， 致了车企 内内９ ￣＂上 上 导 － 、 ｔｔ
下下 的急功近利心理 ， 一种短 时间内在企业无法体现 自身
价值 甚至难以说清楚投入产出比的项目 ， 往往会滑 向企业
的边 缘角落或流于鸡肋 ； 汽车 企业 内部缺乏针对 商业智 能统一规划 、实施 和 管理的部 门 ，单纯 的技术部 ｔ ￣ 某业务部 门都难当 此大 ＇ ０ － ３ 任 ：而业务 部门往往 也仅能就 自己的业务 特点提 出商业 智能 的业务 需求 ． 并投入 与 自身相关 的预算 ， 没有业 务的