邁向“數智化”，這家整車集團走在了所有人的前面！

導語

Introduction

中國一汽數智轉型“方法論”。

“那么，我是否可以將中國一汽的數字化轉型工作，理解為在網絡上構建了一整套中國一汽核心業務流的數字孿生？”

上月末的時候，在杭州2025云棲大會上，作為我國最資深的整車企業，有著“共和國長子”別號的中國一汽，專程從吉林長春，千里迢迢趕來赴會。

現如今，“車企”躋身互聯網展，已經不算什么新鮮事。對于像軟件公司多過車企的造車新勢力們，乃至借助自身強大IT技術深度介入汽車產業的國內外ICT巨頭，不過是有一個表演舞臺而已。然而在刻板印象中，將“傳統車企”四個字貼滿全身的中國一汽，則多少讓人覺得有些意外。

特別是，這一次這家中國最老牌的車企，帶來了一座內容堪稱豐富的展臺——

一汽·七星云（參數丨圖片）工作臺、OpenMind智能體、“數·行者”整體解決方案，大司庫、大人力、智慧物流專業管理系統。當然還有，用來搭建前述這些“上層建筑”的基礎——企業架構管理工具（Enterprise Architecture Map）。

筆者在參觀了一圈中國一汽的展臺后，向著現場負責解說的產品管理工程師杜靈育女士，提出了上面這個在事后看來，多少有些淺薄的問題。

無可否認的是，作為汽車行業的媒體從業人員，筆者此前的關注點通常聚焦于整車或者其相關的技術。而這種企業級數字轉型工程，多少是有些“超綱”的。

面對這樣的問題，講解者明顯一愣。在稍稍思考后，杜工回答道：

“單就‘數字孿生’這種表述，并不能說是錯，但站在真正能解決問題的視角上，線下和線上實際上并不是一個邏輯。企業的數字化轉型也不應該僅流于‘網上辦公’或者‘線上留痕’這樣的層面，否則這種‘數字化’多少會流于形式。而簡單將‘線下’的模式照搬到‘線上’，更會淪為流程與執行兩層皮，最終進入到業務與IT各搞一套的怪圈。”

說完上面這番話以后，她將我引導到了另一面展示墻前，其標題為“數字化轉型底層邏輯”，而屏幕中介紹的內容，便是一個名叫“業務單元”的概念。

01

以“業務單元”為核心

將一頭大象放進冰箱需要幾步？

這是一個流傳于我國互聯網上古時代的段子，它最初出現的時候，記得還是叫做“腦筋急轉彎”。而其答案卻是需要來個思路急轉彎——拉開冰箱門，將大象放進去，最后關上冰箱門，總共三步。

對于第一次“急轉彎”的人來說，初次聽聞答案后，在心里多少奔騰過幾頭“羊駝”似乎也是難免的。而我們在這里提到這種賽博上古遺留，完全是因為“業務單元”確實就如同將大象放入冰箱的步驟那么“簡單”。

借用物理學概念來闡述“業務單元”便是——構成所有業務流程的、最小的、不可再分的業務動作“原子”。而“原子”，正是所有物質化學性質層面上的最小組成部分。

那么，以“業務單元”為視角來描述，在線訂購一臺紅旗車，將是個怎么樣的過程呢？

假設筆者是一位準車主，現在要訂購一臺紅旗天工05。首先當然是打開紅旗智聯APP登錄自己的賬號，然后進入到車輛選購頁面——

車型上，選擇“天工05-550車款”；車漆配色，選定“元氣紅”；輪轂方面沒有獨立的選擇，但車胎可以從紅旗品牌改為“馬牌輪胎（4條）”；座艙配置選擇，“內飾玄靜灰，選裝前排座椅加熱or通風”。除此之外，還有三款可選裝項，購車類型/購車方案以及是否置換二手車選項。

在上述零零總總的選項背后，實際都對應著一個“業務單元”。

從車款選項開始，配置項確認各單元啟動并執行，系統自動檢查對應配置的零部件庫存，以及是否存在阻止交易的問題。一切無誤，當我填寫完畢個人信息選定交付地區以及代理商，并支付定金后選擇“提交”后鎖定訂單，則系統將流程推進到下一步，激活“排產至總裝線”這個單元。

進入排產階段后，系統會精準到安排完成生產線上的每一步工序。在排產流程啟動的同時，名為“通知物流供應商備貨”的一系列業務單元也被激活，系統自動根據上面單元生成的周期，安排各種庫存件，以及需要調配的非庫存件，根據生產安排送抵對應產線的對應節點。

同時，APP端顯示的生產步驟、交車周期信息，以及最終車輛交付過程，也屬于各自的“業務單元”。

02

擊碎“部門墻”

筆者并不懷疑，對于一部分不了解主機廠運作的朋友，在看過上面有關“業務單元”式的訂車-生產-交付流程后，可能并不會有太大的感觸。

乍看之下似乎平平無奇？但這主要是因為，多數人對于傳統造車-賣車業務構成，并不那么的熟悉。

在過去，生產與銷售高度依賴計劃。每個汽車品牌（事業部）的每種車型，每月生產和銷售周期有一個預期銷量，其中不同車款不一樣的配置又有多少的量。有這個大致估算值以后，定期安排一定的產量，再根據該產量去采購零部件、原材料完成生產。

在實際銷售環節中，定期匯總銷售情況再評估不同車型各個車款，是否有增加或者減少銷售量的必要，并適時重新評估庫存零配件的數量，然后定期以前述所有為基礎重新評估下一個周期的排產和銷售數據。

選配當然也是可以的，但在以往可行的組合從來就不會像現在這樣繁多，而甚至部分選裝包實際都是到店后安裝的。

在上一個時代，那些特大型車企內部，部門與部門之間早已形成了諸多的“孤島”——

銷售部門不知道工廠的實時產能，工廠無法精準預知供應商的來料，財務的報表總是滯后于市場的瞬息萬變。信息的跨部門傳遞，如同古老的傳話游戲，每過一關不僅需要時間，而且既損耗一分，更失真一分。

事實上，復盤整個過程就會發現，傳統的流程在某種意義上，就像是整體性雕刻的過程。即便可以分成幾塊運作，執行的過程仍舊笨重且呆板。

而現在，基于“業務單元”的模式，更接近于拼接積木的游戲。其基于數據流緊密銜接，通過系統自動找到對應的負責人員，甚至是不需要真人處理，完全系統自動執行的“數字員工”去落實推進。

在這樣的全新業務推動機制下，原本部門之間因為職權、業績等構筑起的無形藩籬，隨之轟然倒塌。

當然，需要強調的是，并不只有確認用戶所選配置庫存情況、提交后鎖單排產這種涉及造車和購車業務的“業務單元”。財務流程中，“審批一筆XX萬元以內的采購”同樣是一個業務單元，內部物流系統“應XX部門要求將一輛卡車從A點調度至B點”也是一個業務單元。

根據云棲大會當日，中國一汽展臺負責人于海洋介紹，數字化團隊的主要工作之一，就是通過企業架構管理工具，將全公司錯綜復雜的業務一絲一縷地拆分重組，最終分解梳理成的“業務單元”，總數超過三萬個。

其實際覆蓋了企業級的戰略管控、技術開發、產品誕生、訂單交付，乃至于客戶運營、員工成長和平臺運營本身的，七大企業業務相關鏈條。

03

數字時代超級制造企業“方法論”

“理解‘業務單元’，就能夠明白我們的‘一汽·七星云工作臺’的底層運作邏輯。”展臺負責人于海洋如是說。但他進一步強調，“工作臺”只是中國一汽數字化轉型中的一個環節，面向使用者和具體執行層面的一種“作業平臺”。

但其強大之處也不僅局限于執行層面，因為它同時亦是打通企業不同層級，實現跨越部門的內部信息獲取的關鍵媒介。

在一汽·七星云工作臺出現以前，中國一汽并不是沒有各類辦公系統。但其普遍存在只能處理單一或者部分功能，彼此數據無法互通的問題。

在以前，一個項目經理如果想要跟進某臺車的生產，通常需要跑遍多個部門、登錄多個系統才行。現在，登上一個平臺，所有流程（研發、物流、生產）都以數據化的方式清晰呈現、實時聯動。

這種“穿透性”對于企業決策層掌握關鍵信息評估問題，也同樣起到決定性作用。例如，某款新車產能爬坡未能按照預定節點完成，如何核查原因？

在以往，匯報是管理層獲取信息的主要途徑。而匯報問題的后續，通常會連接“甩鍋”拉扯的大戲。但在打通整個體系的工作臺加持下，定位具體出現問題的節點，例如“焊裝車間某個環節良品率一直上不去”等等，其實并不是什么困難的事情。

如果說一汽?七星云工作臺是企業數智化轉型的基石，那么建筑在其上的，依托中國一汽行業大模型MLM為主中樞，通過全量業務動作及其背后的高質量數據集喂養出來的OpenMind智能體，則是背后真正的“撒手锏”。

如前文所說的，企業管理層可以通過一汽?七星云工作臺來實現信息穿透，了解其希望掌握的問題核心。但在實際執行層面，具體了解和分析問題，并不需要操作者去逐級打開界面自行核對數據。一句指向明確、表述清晰的問詢，OpenMind智能體即可執行全局分析和采樣，并明確問題指向。

然而其能力，并不只局限于企業管理層面。

在研發領域，OpenMind能自動解析設計需求，調用零件參數與成本庫，生成任務書框架并智能排布審批流程，有效提升效率。

面對市場變化，OpenMind可以秒級解析企業全量數據，通過追溯指標血緣快速定位問題根因，并為決策者提供策略建議，實現“問答即洞察”。

甚至在一般的數字辦公層面，它能夠通過自然語言理解員工意圖，自動完成如在職/收入證明開具等流程，甚至通過多輪對話為員工規劃并預訂差旅，顯著降低業務辦理門檻。

從一汽·七星云工作臺到OpenMind智能體，中國一汽充分展示了其從數字化到數智化的飛躍。不但重塑了自身企業運營邏輯，更實現了從“經驗響應”到“智能涌現”的跨越。

中國一汽的數字化轉型工作，往前可以追溯到本世紀第二個十年末期啟動的企業數據治理工作。

但在2021年之前，不客氣地講，這項工作可謂頻頻遇挫。與當時不少失敗的案例一樣，初期以看板指標為切入點，采用“事后治理的模式”，雖然快速實現可視化呈現，但數據質量問題頻發導致反復改版仍無法滿足應用需求。

在總結初期探索的種種問題后，治理模式開始轉向建章立制，探索從源端數據產生的階段進行干預，規范數據標準和源頭的唯一性。彼時，這種模式曾經在企業營銷層面上有所助益，但這種單點突破終究無法解決全域數據質量的問題。

后續也嘗試“全量業務數據治理”的策略，但結果依然不理想——雖追求覆蓋所有業務場景、治理所有數據，卻因整個周期過長且與業務需求脫節，最終陷入“治理了但是無用”的價值困境。

痛定思痛，中國一汽最終定位問題，在于組織模式本身。

彼時，雖然負責相關業務的人員已經各自從其原本的部門抽調，成立了獨立的數據部門，但由于數據工作完全由IT人員主導，業務部門普遍有著“事不關己”的心態。這種割裂導致業務部門人員既不理解數據治理的底層邏輯和作用，也不掌握數據治理方法，開發人員無法將工作有效關聯業務，最終導致數據治理效果難以匹配實際的業務場景和需求，陷入“持續治理”卻仍然無數可用的局面。

針對性的措施，分為策略層面的調整，與組織體系上的改善——

首先，策略上從“全量治理”轉向“價值導向”。摒棄原本“大而全”的數據治理思路，轉而以數據應用的“用戶和場景”為起點，以業務的指標為切入點開展治理。其次，組織上從以前的“IT主導”轉向“業務主導”，建立以業務為主體的數據治理模式，以業務部門為數據的“負責人”對數據標準、源頭和質量進行清晰定義，并主導治理。

由此，中國一汽邁過“數據治理”的坎坷，大步邁向數字化轉型。

“你可能想不到，在五六年以前，我還在設計部門‘畫圖紙’。”走馬觀花，看過中國一汽在云棲大會上的展臺，聽過了各種數字化以及轉型的故事后，在當天交流末尾，于工這樣對我說：“外界可能無法深切感受這幾年來，我們中國一汽的變化有多么巨大。”

不過，筆者對此也并非一無所知。實際上，在中國一汽的內部，更喜歡將這場轉型革新，稱之為“數智化”，其自上而下，波及企業的方方面面，以及每一個員工。學習、領悟與提升，最終掌握新的“數智化”方法論，是當前“共和國長子”的常態。

盡管筆者盡可能想以克制和謹慎的態度來進行敘述，但必須要承認的一點是，中國一汽的這場變革，已經脫離了“傳統制造業巨頭邁向數字化”這種層面，事實上已經為傳統制造業打造出了可復制、可落地的轉型樣本。其更預示著企業運營正從機械的“完美化石”狀態，進化成為具有感知、決策與自進化能力的“智能生命體”。

中國一汽的這場實踐所詮釋的，其實正是一套賦能傳統產業邁向數字文明的全新“方法論”。

責編：杜余鑫 編輯：何增榮

THE END

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