行业趋势分析
汽车行业正在面临前所未有的变化，智能化、网联化、电动化、共享化逐渐引领人们新的出行方式和生活方式，对行业和用户产生深远的影响，并直接推动了汽车研发设计、营销管理、服务转型、业务创新等转型和升级
多地域协同研发、汽车仿真、众包设计等一系列业务举措，大幅降低新车研发成本，缩短车辆上市周期
汽车营销数字化，通过客户画像精准分析目标客户、采用汽车电子商务模式，提升营销效率和汽车销量
通过车联网、出行服务不断提升客户体验，增加客户粘性，实现车企从“单纯卖车”向“移动出行服务提供商”转型
积极探索和应用智能驾驶及数字座舱技术，提升出行体验
业务挑战
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重资产，OPEX高，建设周期长
客户自建机房成本高，包括机房、供电、制冷、消防、系统管理费用等占运营成本较高。按业务峰值建设，实际使用造成投入浪费。且建设周期长，无法满足业务发展趋势客户自建机房成本高，包括机房、供电、制冷、消防、系统管理费用等占运营成本较高。按业务峰值建设，实际使用造成投入浪费。且建设周期长，无法满足业务发展趋势 -
孤岛式应用平台，内容与数据缺乏有效整合
内容管理、经销商管理等各系统单独建设，形成数据孤岛，数据模型不互通，无法刻画全面的用户画像和精准营销；同时针对垂直媒体的数据，汽车厂商还要花费巨资购买，且数据质量无法保障内容管理、经销商管理等各系统单独建设，形成数据孤岛，数据模型不互通，无法刻画全面的用户画像和精准营销；同时针对垂直媒体的数据，汽车厂商还要花费巨资购买，且数据质量无法保障
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如何掌控企业数据资产并挖掘价值
传统车联网建设更多注重车载信息娱乐等内容接入，随着接入车辆规模越来越大，采集的数据越来越丰富，新一代车联网平台需要考虑如何挖掘车联数据价值，为车主提供更丰富更适合的服务，以提升客户体验和增强服务粘性传统车联网建设更多注重车载信息娱乐等内容接入，随着接入车辆规模越来越大，采集的数据越来越丰富，新一代车联网平台需要考虑如何挖掘车联数据价值，为车主提供更丰富更适合的服务，以提升客户体验和增强服务粘性 -
自动驾驶应用开发周期长、难度大
开发和部署自动驾驶车辆系统需要收集、存储和管理海量数据，需要使用高性能计算能力和先进的深度学习框架和AI一体化工具，最大限度降低向云端传输数据的成本，加速模型训练速度，提高开发易用性开发和部署自动驾驶车辆系统需要收集、存储和管理海量数据，需要使用高性能计算能力和先进的深度学习框架和AI一体化工具，最大限度降低向云端传输数据的成本，加速模型训练速度，提高开发易用性
典型业务场景
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汽车仿真
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数字化营销
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车联网
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自动驾驶
汽车仿真，提升研发效率
汽车产品研发中主要应用CAE技术进行刚度、强度、模态、碰撞、NVH等领域的仿真分析
优势
主要运用模拟汽车碰撞安全分析、高速撞击分析、爆炸分析等，进行车身结构耐撞性仿真研究
数字化营销，带动汽车销售增长
打通服务流程，建立数据规范，整合线上与线下营销业务，提升客户体验，促进汽车销售
优势
车联网，挖掘数据价值
为车主提供更丰富更适合的服务，以提升客户体验和增强服务粘性
优势
自动驾驶开发平台，加速自驾车辆商用
提供高度可扩展的存储和高性能计算服务以及先进的AI一站式开发平台框架，用户可以采集、接收、存储和分析自动驾驶车辆的数据，为自动驾驶车辆的全面开发提供支持
优势
提供数据快递服务，海量自驾驶测试数据导入开发平台
提供标准、低频访问、归档存储平台，支撑海量自动驾驶测试车辆所采集数据存储
提供面向自动驾驶开发的端到端数据管理服务，海量路测数据定期离线方式导入平台，经过数据解析、筛选、标注、模拟仿真，再进行驾驶决策、路径规划建模并反复训练
客户案例
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江淮汽车
江淮汽车基于华为云车联网解决方案，打造统一弹性车联网平台，满足业务安全需求，支撑未来海量车辆接入
