一汽紅旗研發業務數字孿生管理體系

［摘 要］當前，隨著新一代數字化、智能化技術的快速普及與應用，數智化已成為企業轉型升級、高質量發展的重要引擎和核心驅動力。中國第一汽車股份有限公司研發總院按照集團數智化轉型部署要求，結合一汽紅旗研發業務，搭建基于數字思維的數字孿生模型，并自主開發以組件化、服務化為核心的云原生設計師工作臺，構建起研發業務數字孿生管理體系，在汽車行業率先實現研發業務場景與數字技術的真正融合，不僅大幅提升了用戶體驗和工作質效，還為我國汽車行業數智化轉型提供了新范式。

［關鍵詞］研發業務；數字孿生；數智化轉型

一、實施背景

數智化是汽車產業轉型升級和高質量發展的重要引擎和核心驅動力。中國第一汽車股份有限公司（簡稱“一汽”）將數智化轉型列入公司四大攻堅戰之一，明確提出建設“數字一汽”，實現100%業務數字化孿生和運營效能最低提升100%的目標。然而，在研發領域，一汽數智化轉型還面臨如下痛點：

（一）全場景、全要素未能連接和實時反饋

一是研發領域業務自身的要素與場景不全；二是各業務版塊之間的“壁壘”“煙囪”仍然存在；三是無法做到研發問題的全部沉淀與實時反饋。

從流程看，整車產品開發流程下設24 個L4 級流程，各流程間“各說各話”，更多圍繞本業務領域描述流程過程。同類業務流程及規則缺乏整合，并且不同業務流之間的關系又不清晰，軟件開發、系統開發等流程存在缺失。

從IT系統看，研發現有各類業務系統34 套，其中11 套為集團范圍共用，6 套為研發總院范圍共用，17套為各部門獨有。部分系統間封閉獨立，相互間接口對接、數據流轉困難。

（二）效率不高

一是當前研發的所有工作大部分仍然是串行，還在采用“接力棒”的形式，尚未完全做到并行協同。

二是研發設計應用的工具、軟件不全、不統一、不連通?，F有研發軟件192 種，覆蓋設計、仿真、試制、試驗等整車開發全過程。經前期梳理，22 種可完全整合，另數據格式有很大優化空間，以試驗數據為例，可從39 種統一為6 種。

三是在研發活動中，仍然依賴人工傳遞、人工決策，尚未完全應用信息流的概念，尤其是版本管理等方面仍有所欠缺。

以設計任務書為例。目前通過線下編輯、會簽、流轉，全部簽審完成后打印再掃描上傳，通過PDM再將文件發布至其他部門，其中會簽環節涉及17 個性能領域，從編制到發放平均周期為16.5 天，每次變更都要重復相關環節，效率較低。

（三）數據治理零基礎

一是數據的定義和標準不統一，各業務單元、各工程師之間針對同一個問題、同一個項目、同一個設計所采用的語言和定義不統一（德系、日系、美系混雜）。

二是數據質量不高，針對同一屬性、同一場景、同一設計的技術描述五花八門。

三是存在數據孤島，各業務版塊之間無體系、不連通。

（四）知識能力積累、沉淀不足

由于存在上述數據不統一、版本管理等一系列問題，如何做到系統知識積累與沉淀，實現工程師“效率飛輪”的提升是當前亟須解決的痛點問題。

以質量問題為例。目前工程師接收的質量問題主要包括7 類，但問題信息較復雜，不同類型問題信息不統一，數據質量太差，無法沉淀成為知識，未能形成有效的質量問題數據庫，數據資產造成極大浪費。

基于以上背景，研發業務數智化轉型是構建強大競爭優勢的必由之路和戰略抉擇，是跨越拐點，實現雙效提升、模式創新的必經之路。

二、內涵與實施方法

（一）數字孿生的重要內涵和應用價值

數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。當前，數字孿生技術正朝著廣泛化、集成化、標準化和智能化方向加速發展。

對于車企而言，數字孿生具有重要內涵和應用價值：

1. 產品設計與研發：在車輛設計階段，創建數字孿生模型可以模擬不同的設計方案在各種工況下的性能表現，提前發現潛在問題，減少物理樣機的制作和測試成本，縮短研發周期。

2. 生產制造優化：通過對生產線上的設備和工藝建立數字孿生模型，實時監測生產過程中的參數和狀態，預測可能出現的故障和質量問題，從而優化生產流程，提高生產效率和產品質量。

3. 供應鏈管理：數字孿生技術可以對零部件的供應、庫存和物流進行精準模擬和預測，優化供應鏈的運作，降低庫存成本，提高供應的及時性和準確性。

4. 車輛使用與維護：對于已售出的車輛，建立數字孿生模型可以實時收集車輛的運行數據，預測車輛的故障和維護需求，提前通知車主進行保養和維修，提高車輛的可靠性和用戶滿意度。

5. 智能駕駛開發：在智能駕駛領域，數字孿生可以創建虛擬的交通場景和車輛模型，進行大量的模擬測試和算法優化，加速智能駕駛技術的成熟和應用。

總之，數字孿生技術為車企提供了從設計、生產到使用和服務的全生命周期的數字化管理和優化手段，有助于車企提升競爭力，實現智能化和可持續發展。

（二）構建基于數字思維的研發業務數字孿生模型

1. 研發業務流程重構

為了更好地適應研發數智化轉型需求，研發領域果斷進行自我革新，迅速開展業務主流程重構工作。基于內外部客戶需求，以整車產品開發為主軸線，從整車性能開發、整車結構開發和整車功能軟件開發主線重構研發全新17 大業務角色、293 項業務活動，建立全新“整車產品開發流程”。

通過整合共性業務，強化系統集成開發和整車技術管控，增添全新功能軟件開發和大數據分析及應用相關業務流程。從客戶需求輸入確認，到需求交付確認的全過程，拉動流程各個環節資源和能力的高效聚集，從而快速響應前端客戶需求，疏通端到端流程節點，建立全新研發主價值流，明確相互間的復雜邏輯關系，發布整車產品開發流程V3.0，建立基于流程驅動的研發業務數字孿生主邏輯。

2. 開展業務單元拆解與治理

在293 項業務活動的基礎上，按照8 性12 要素，將活動分解為以個人作業單位的16449 個OP工作包，包含基本信息（院、部、領域、專業組、單元名稱、負責人、描述、編號、分類、零件、性能、軟件）、輸入信息（輸入物、輸入部門、輸入階段、輸入評價要求）、輸出信息（輸出物、輸出部門、輸出階段、評審級別、輸出評價要求）、關聯信息（標準名稱、標準編號、標準類型、能力、標準工時）等在內的36 個關鍵屬性要素，確保上線業務可從各個維度進行精細化管理，構成了以流程為驅動的業務中心主體。

3. 交付物結構化治理

基于業務流程開展信息架構治理，收斂411 個交付物模板至88 類。88 類模板結構化后歸屬74 個業務對象、708 個邏輯實體、3693 個實體屬性。物理世界的信息鏈映射成數字世界中的數據流。在設計師工作臺建立基于“組件化服務”的創作中心，將文檔快速實現在線化、結構化、參數化、標簽化、規范化管理，實現數據積累和智能推送。通過這種方法與技術，不僅可實現交付物模板自助定義，交付物快速結構化上線，還能確保信息架構與物理世界數據流向的一致性，從數據誕生起就嚴把數據質量關，為下一步管理模型探索與數據應用與消費奠定堅實基礎。

4. 構建研發業務數字孿生模型

圍繞研發業務孿生整體邏輯框架，建立流程驅動的孿生模型，定義設計師工作臺業務中心功能及架構主邏輯。

業務架構治理方面：以要素化、原子化、標準化、標簽化為原則，將所有開發業務活動進行解構，逐層拆解至最小單元，通過流程活動進行貫穿，滿足企業未來高速、多變的發展需求。

信息架構治理方面：圍繞研發過程交付，定義業務對象、邏輯實體及實體屬性，依托當前標準化模板表單，實現文檔結構化，助力數據全面貫通。同步明確數據資產管控規則，確保唯一標識。

以業務孿生模型為基礎，建立研發工作效率管理模型、質量管理模型。將研發效率按協同效率、平均設變周期、項目工時三個維度進行解耦；將研發質量按交付合格一次通過率、平均問題解決周期、平均仿真精度三個維度進行解耦。分別按構成逐層拆解，成為定義效率、提升目標的關鍵攻關舉措，確保縱向目標拆解到底。

業務數字孿生使業務活動開展過程全部透明化，基于業務數字孿生模型實現，對流程內各要素進行觀測，建立效率監控模型；基于結構化交付物，實現對屬性級數據的交付、流轉、閉環的全維度觀測，建立質量監控模型。通過BI 看板進行管控，支撐項目運行在線、實時管控。

（三）基于業務孿生模型自主開發組件化、服務化的云原生設計師工作臺

基于云原生架構理念，將業務架構全面映射，構建設計師工作臺，形成研發業務數字空間，實現研發業務100%孿生，17 個角色300 個子角色業務工作標準化、數據化、線上化。

1. 設計師工作臺建設原則

（1）價值創造原則

始終聚焦于滿足用戶需求，厘清整車開發任務間的觸發機制，提升產品誕生效率和質量。

（2）共享原則

通用能力和數據的共享與調用，有效打破傳統系統和軟件間的獨立運維，減少重復性建設和煙囪狀的孤島系統。

（3）流程驅動原則

基于整車開發業務流程，面向不同角色，針對不同場景，通過應用、功能及數據孿生業務行為，實現上傳下達和部門間實時溝通，完成業務間的橫向拉通，打開決策者的信息牢籠。

（4）高內聚與低耦合原則

業務中心負責任務指派與計劃管理，其他能力中心負責通用服務能力建設，業務中心與能力中心相對獨立又相互支撐，通過低耦合的方式實現相關業務應用的服務調用或數據傳遞。

（5）持續優化原則

基于敏捷迭代開發方式，在整車項目中持續改進，不斷豐富場景和功能設計。

2. 設計師工作臺建設方法

（1）服務共享

一汽云工作臺提供公共基礎應用組件和統一數據服務，確保應用和數據的一致性?；谠圃軜嫷脑O計思想，通過對不同領域業務需求的共性分析， 采用微服務設計原則，構建共性應用服務，不斷提升數字中臺能力，實現跨業務領域、業務場景的服務重用。

（2）流程貫通

基于流程的業務被打通，實現跨業務層級、部門和領域的流程貫通與融合，提升企業的業務流程自動化程度和執行效率，具體實現工具包括統一的流程引擎、推單/ 拉單等。

（3）應用組合

數字中臺提供統一的門戶工作臺入口，實現了便捷的應用功能與組件的調用，根據業務需求和應用場景進行靈活組合，滿足不同業務對象與角色的場景化業務處理，支撐業務變化和擴展。

三、實施路徑

（一）首次面向價值創造重構整車產品開發流程

以整車產品開發為主軸線，面向價值重構研發業務流?；谛阅荛_發、結構開發及功能開發三條主線，強化系統集成開發、功能軟件開發等業務，首次創新融入大數據分析及應用流程，整合共性業務，確定17 個流程角色、293 個流程活動、411 個流程交付物。打破組織邊界和壁壘，實現“以部門為中心”向“以業務為中心”的理念轉變。首次通過創建流程路徑算法模型，自動計算流程關鍵路徑和風險預警，助力流程優化與風險管控，建立基于流程驅動的研發業務數字孿生主邏輯。

（二） 首創“8 性12 要素” 原則將業務活動原子化

“8 性12 要素”原則的創立為復雜研發業務規范化、標準化、原子化奠定了基礎。通過“8 性”約束，實現OP工作包分解顆粒度的適中和一致，“12 要素”明確了OP工作包執行的必備要素（如：分類、執行標準、輸入、輸出、工具、能力、交付標準等）。

基于此原則，經過26 輪治理與迭代演進，最終將整車產品開發流程293 個活動解構至16449 個原子級業務單元。并與流程活動建立歸屬關系，實現流程對業務單元的驅動，業務單元對流程活動的支撐。

（三）創新信息架構治理方法，面向交付開展深度數據解構

基于信息架構治理方法，圍繞整車產品開發流程，首次形成研發主題域分組下4 個主題域、74 個業務對象、708 邏輯實體、3693 實體屬性的數據資產目錄。

在此基礎上再次創新，以整車產品開發流程293 個流程活動產生的411 個交付物為重點開展深度數據治理。將411 個交付物整合后的88 類模板解構，與 708 邏輯實體、3693 實體屬性建立映射關系。再通過設計師工作臺創作中心的“引用”組件功能實現上下游數據連接與調用。這樣可實現設計師自助文檔解構，大幅節約IT系統開發時間，為下一步管理模型探索與數據應用奠定堅實基礎。

（四）建立自主開發的組件化、云原生架構的設計師工作臺

設計師工作臺采用自主開發云原生的平臺架構，將傳統應用服務進行云化的同時建設云原生服務中臺，為業務應用提供標準的運行、監控、治理平臺。并將業務通用能力下沉到平臺層，以提高業務應用的響應速度、準確性和敏捷性。同時將底層技術收斂到統一平臺上，減少開發管理成本。設計師工作臺基于可組裝式架構理念，通過組件化實現前臺業務的靈活組裝，提升對業務適配的敏捷性。從大系統集成到業務組件集成，加速提升工作臺整體服務能力與持續生長能力。

（五）基于能力中心與數據中心實現通用能力、服務的共享與調用

以流程驅動的業務中心建設為主線，以標準服務、試驗服務、文檔創作服務、問題管理服務等能力調用為支撐，建立標準、文檔創作、試驗、技術貨架、成本、模塊化等能力中心。通過能力調用和數據共享，有效打破傳統系統和工具軟件間的壁壘，解決了以往“一類業務，一個系統，一個數據庫”的封閉式IT架構，實現服務的全面共享。采用微服務設計，構建共性應用服務，不斷提升數字中臺能力，實現跨業務領域、業務場景的服務重用。

（六）建立安全可靠數據湖實現企業數據匯聚和聯接

以統一語言為基礎、數據同源為核心、數據安全為保障為目標，建設統一數據湖。打破數據孤島、促進數據共享、保障數據隱私與安全。通過研發業務數據入湖實現數據隨需共享、安全合規，充分發揮數據的業務價值；持續提升數據質量，減少管理成本；實現數據全流程貫通，提升業務運作效率，為實現企業級跨領域的數據分析與智能決策奠定基礎。

（七）形成一套完整的“業務數字孿生”方法并推廣應用

針對研發復雜的業務關聯，多場景、多角色、多交付的開發現狀，從整體規劃、架構治理、數據治理、到自主平臺開發，業務與IT的融合形成了全套的理論與方法。這套方法與實踐成果多次獲得集團領導認可，并在集團各部門及六大戰隊推廣與應用。

四、設計師工作臺功能示例

（一）業務中心

構建業務單元的管理載體，通過標準化流程，基于任務驅動形成事件流和信息流，形成研發任務管理生態。通過研發業務流程，建立角色、活動與業務單元的映射關系，串聯上下游任務，實現研發任務作業模式重構。通過解耦業務單元，拆分執行步驟，實現任務交付管理的過程化、顆?；蛥f同化。

帶著項目、人員、計劃等屬性的業務單元通過和具體項目、團隊、時間計劃匹配后，生成帶工作標準的任務。這些任務會根據時間推送到不同員工，讓每個人都能清晰地知道在什么時間、完成什么工作、達到什么標準。員工在執行不同的任務時，會自動調用相關業務能力中心的服務，從而按照標準高質量完成任務交付。同時任務之間的聯接體現了整車開發流程的完整性。

（二）創作中心

建立基于“組件化服務”的創作中心，實現項目交付文檔在線化、結構化、參數化、標簽化、規范化管理，實現知識積累和智能推送，建立云端實時協作文檔中心。通過文檔結構實現411 類整車產品交付在線管理，并建立整車參數主數據源庫，實現數據唯一性管理。

提升交付效率，與WPS 進行集成，支持Word、Excel、PPT、PDF等多種格式在線協同編輯，基本信息系統自動推送，重復章節自動帶入，以零件設計任務書為例，業務屬性144個，其中可引用12 個，可自動生成或調用94 個，設計師只需填寫38 個，文檔編制效率平均提升50%以上。

提高交付質量，建立文檔之間關聯關系，實現文檔相同內容互相調用，并形成文檔最佳實踐，提高整車產品交付質量。降低研發成本，實現知識一鍵觸達、智能推送。實現無紙化在線簽批，建立自動校核規則，并行審批，流程節點審批超時自動處理等方法，提高效率。提升人員能力，為設計師提供交付最佳實踐，使得設計師站在巨人肩膀上成長，從而解決新設計師成長階段交付質量不高的問題。

（三）標準中心

緊密結合整車產品誕生流程，面向標準化人員、工程人員、管理人員等不同服務對象，圍繞標準治理、標準管理、標準執行，強化標準數智化調用，實現標準能效最大化。建設基于數據驅動的標準編制與貫標評價能力，基于流程驅動的標準全生命周期管理與服務能力，基于模型驅動的產品誕生過程標準支撐能力，實現標準編制省心省時，標準查詢智能快捷，標準使用一鍵調用，從而達到企業標準“制得精、用得好、管得嚴”。

通過標準在線編寫功能，實現文本章節屬性化管理，智能化標準化審查；結合在線編寫功能，嵌入審批流程，實現制標流程在線化。將零件體系與標準分類相結合，細化技術標準體系框架，強化標準覆蓋度與標準規劃管理，實現技術標準全流程的線上管理與數據沉淀，強化標準管理，提升效率。為每一份標準建立數據檔案，進行全生命周期的歷次版本管理，同時記錄標準相關數據信息與業務反饋信息等，面向標準應用的業務場景建模構建組件包，實現業務活動的定制化調用。

（四）試驗中心

圍繞整車產品開發5 大核心試驗能力、4 項關鍵業務活動，開展試驗業務場景數智化建設，搭建整車試驗能力貨架作為試驗中心基礎服務、建立整車和OTS 試驗方案、大綱、計劃、報告4 項服務，為業務中心提供結構化業務基礎，實現流程真實在線，沉淀業務能力。持續夯實試驗能力貨架，再以貨架為基礎、任務計劃為驅動，建立整車試驗方案在線生成、大綱在線編制、報告在線合成的能力。賦能紅旗品牌整車及零部件OTS試驗業務提升，為基于角色任務驅動的全流程業務在線奠定基礎。

五、實施成效

在汽車行業率先實現研發業務場景與數字技術的真正融合，大幅提升用戶體驗、工作效率與質量，充分釋放組織精力，讓每一個角色把更多的時間聚焦在高價值工作上。

（一）體系優化對比

創新流程相比傳統流程，首先圍繞內外部客戶建立端到端的價值流，強調從客戶需求輸入確認，到需求交付確認的全過程。同時，流程活動及角色進行了共性聚合，體現人、事、物資源的整合，拉動流程各個環節資源和能力的高效聚集，避免“煙囪式”重復建設，實現高效高質的共享開發；流程活動首次覆蓋了 “軟件開發”“大數據應用”“系統集成”等新興業務，強化了整車集成控制和系統管控，強化了業務完整性和技術管控能力，從而快速響應前端客戶需求，支撐快速變化的產品開發需要。

在共性流程活動的基礎上，按照“8 性12要素” 原則分解出16449 個OP工作包，相比于傳統的活動任務21 要素，優化迭代形成了現有的36要素。要素的精細化確保OP工作包能夠精細匹配產品開發的任意工作場景，實現流程的線上驅動，并且支持迭代升級。

（二）工作效率對比

通過構建基于云原生的設計師工作臺，將OTS業務活動、交付物解構，實現任務驅動的試驗業務活動在線、管理在線，可提升業務執行效率及質量。按照一個全新項目，共計可節省工時4600 人日（18.4 人年）。

基于“組件化服務” 的創作中心，實現項目交付文檔在線化、結構化協同編制、規則化簽審、自動化發布；建立云端實時協作文檔中心，實現知識積累和智能推送。按照一個全新項目計算，共計可節省工時4800 人日（19.2人年），以設計任務書為例。

根據以往質量問題平均解決周期50.5 天，管理歸零問題平均解決周期40 天，梳理問題解決流程，強化過程管控，明確分析維度模板，質量問題平均解決周期縮短至42天，管理歸零問題平均解決周期縮短至28 天。

（三）行業對比

Gartner 提出2022 年重要戰略技術趨勢就是基于云原生平臺實現可組裝式應用。因此流程數字化、分層解耦的思想在國內各大公司都有所應用。

以華為公司為例。華為通過對自身IPD現有流程進行了清理、識別和去重，最后確定了300+個角色、1000+個活動和1000+輸入和輸出。而深耕在汽車行業的紅旗同樣走在前沿，通過充分研究產品誕生流程，首創業務單元理念，并以組件化、能力化和服務化為原則，將研發數智化轉型管理創新方法推廣后，基于產品誕生流程IPD，統計識別出360 個角色、296 個活動、29530 個業務單元和835個輸入和輸出，并打造一汽云工作臺作為業務單元理念的落地實踐載體。

汽車產業有別于小部件制造業。大集成的產品體系，需要業務活動下的進一步細分。對比華為，我們在業務活動的基礎上首創封裝了業務單元，比如設計任務書這個活動的600個左右零部件的細分業務單元，比如OTS 大綱這個活動的1100 個左右的零部件細分業務單元。

（四）應用推廣情況

設計師工作臺在7-8 月組織系統公測，從功能、性能、業務三個方面進行驗證，驗證功能是否滿足業務需求、性能是否滿足研發3000 人的應用場景，驗證業務單元與實際項目開展的匹配性。

聯合戰隊快速響應，643名項目成員、Ramp;D戰隊45名核心隊員進入工作臺參與公測工作，累計完成15113 項任務執行，完成率100%。全新H5 公測期間，訪問用戶共1906 人，訪問次數累計248 萬次，API調用次數累計2265 萬次，系統升級累計245次，建立統一監控平臺，實時監控系統狀態，及時解決系統異常，保證平穩運行。

在集團內部，設計師工作臺是首個創新方法落地的項目，用實踐驗證TOGAF架構內在的關聯邏輯，摸索出業務到IT 數智化轉型有效路徑，確認紅旗業務孿生創新方法的合理性與可操作性，為一汽云工作平臺的整體架構和建設奠定基礎。研發數字孿生方法與實踐在集團內推廣賦能20 余次，供各分子公司借鑒。截至目前已完成業務單元梳理25000 個，角色327個，業務要素3112個（各個數量隨著業務梳理過程實時變化），為一汽全集團100%業務孿生奠定堅實基礎。

（五）應用效果

1. 經濟效益

設計變更平均周期由53天減少到37 天。通過流程優化及管理過程在線化，研發平均每年每個項目設計變更150 個，可節省資金384 萬元［（53-37）×150×0.16=384萬元］。按每年研發20 個項目統計，共計可節省7680萬元。

OTS認可協同同時縮短4600人日/項目。通過將OTS業務活動、交付物解構，實現任務驅動的試驗業務活動在線、管理在線，可提升業務執行效率及質量。按照一個全新項目，共計可節省工時4600人日（18.4 人年），折合736萬元（按1600元/人日計算），可節省每個項目紙質試驗報告20萬頁（每份報告200頁、1000份、1 版）。以每年研發20個項目計算，共計可節省14720萬元。

文檔編制工時節省4800 人日/ 項目。基于“組件化服務”的創作中心，實現項目交付文檔在線化、結構化協同編制、規則化簽審、自動化發布；建立云端實時協作文檔中心，實現知識積累和智能推送。按照一個全新項目計算，共計可節省工時4800人日（19.2 人年），折合768 萬元（按1600 元/ 人日計算），可節省每個項目紙質試驗報告4.8 萬頁（每份報告40 頁、600 份、2 版）。以每年研發20個項目計算，共計每年可節省15360萬元。

質量問題解決周期由50.3 天縮短至42 天。以往質量問題平均解決周期50.5 天，管理歸零問題平均解決周期40 天。通過梳理問題解決流程，強化過程管控，明確分析維度模板，質量問題平均解決周期縮短至42 天，管理歸零問題平均解決周期縮短至28 天。按研發領域每年售后質量問題300 個計算，共計每年可節?。?.5+12）×300×0.16=984 萬元。

2. 管理效益

通過紅旗研發業務數智化轉型，優化設計變更、OTS認可、文檔編制、質量問題解決四個研發過程。按照研發每年20 個項目計算，合計減少研發工時242150 人日。

3. 社會效益

在紅旗研發業務數智轉型方法論的形成和實踐落地過程中，構建了一套數字化轉型的架構體系，打造了一套基于“業務單元”的新體系流程管理方式，搭建了一個基于云原生理念的工作平臺，在中國汽車行業內率先走出一條傳統非數字原生企業研發數智化轉型道路，形成中國汽車行業數字化轉型的新范式，可供行業內部進行借鑒。