車企上云之路白皮書 目錄車企數字化技術融戰略必要性 3車企云化價值簡述 21車企云化建設分析 32車企云化方法概述 51業務云化技術實踐 63車企云化經驗分享 89車企上云之路白皮書 2一戰略必要性3 車企上云之路白皮書PAGE11PAGE11車企上云之路白皮書PAGE10PAGE10車企上云之路白皮書隨著人工智能、區塊鏈、云計算、大數據、機器人等技術的發展日新月異，各種數字技術正在承擔起創新的支柱。底層技術的發展與行業之間的碰撞，正在成為顛覆性變革的巨大力量?！皵底只币呀洺蔀橐粋€概括性術語，汽車行業

亦是如此，我們認為汽車行業的“數字化轉型”是利用新的技術驅動行業的創新與增長，改善用戶體驗、重構商業模式、提升運營效率、降低綜合成本，構筑未來的競爭力的變革過程。車企數字化技術融合戰略必要性車企數字化技術融合戰略必要性通信技術推動萬物互聯，重塑全行業5G通信技術 “端-邊-云-網”構建智能化基礎通信技術推動萬物互聯，重塑全行業5G通信技術“端-邊-云-網”構建智能化基礎Cloud云計算AI人工智能萬物互聯，價值創造、價值獲取，推動產業升級IoT物聯網利用數字化技術使能產品設計、制造、交付、服務等各個方面。在軟件開發、服務體驗，規劃與控制、制造及物流等領域開展全面數字化，驅動企業轉型技術創新，大數據、AI等信息化技術應用，助力產品成功。利用數字化技術使能產品設計、制造、交付、服務等各個方面。在軟件開發、服務體驗，規劃與控制、制造及物流等領域開展全面數字化，驅動企業轉型技術創新，大數據、AI等信息化技術應用，助力產品成功。業SaaS云云計AI、5G、IoT等新技華為AI等技術研究，華為AI等技術研究，某互聯網巨頭消費品巨頭汽車新勢力某豪華車企數字技術驅動汽車行業創新發展隨著電動化、自動化、網聯化、共享化進程的深入，中國汽車產業正走入急劇變化和充滿挑戰的時代，新四化與數字化技術力量相互驅動和融合，正迅速重構著汽車產業的游戲規則和致勝能力，并改造了從產品研發、制造，再到營銷和服務等每個價值鏈環節，這背后考驗著車企對于云計算、大數據、人工智能等數字技術的認識和運用能力，落后者很難在全新的市場環境中形成競爭優勢，甚至面臨嚴峻的生存挑戰。不同于行業上一輪的信息化升級主要由內部的管理需求驅動，本輪的數字化轉型的內核是業務和

技術創新：從硬件為主到軟硬分離，軟件成為競爭核心長期以來，在傳統汽車架構的框架下，汽車是主要由硬件及其相關功能定義的設備，軟件只是附著于硬件的服務角色。但隨著智能網聯變革趨勢的推動，以及以科技造車新勢力紛紛入局，硬件主導汽車的觀點正在悄然發生變化，硬件正在走向標準化、抽象化，配置在相同硬件平臺上的軟件體驗成為區分品牌和產品的差異化的關鍵所在，例如某新勢力品牌大部分電動車型在自動駕駛相關硬件上所有車型均采用了完全相同的配置，消產品創新需求驅動，因此從產品和業務的角度看，費者通過購買不同的EAP或FSD等不同選裝包解短期而言我們認為主要有以下四個層面的趨勢：圖：每車型電子電氣架構開發成本（億歐元）1

鎖不同的智能駕駛功能或服務。根據《普華永道思略特2020年數字化汽車報告》分析顯示，到2030年，軟件在消費者感知價值中的占比將達60%，無人駕駛技術推動的新型擁車模式的發展將進一步提升這一比例。未來10年，隨著用戶期望提升和新功能涌現，軟件開發成本將增長83%，幾乎翻倍，行業將真正走入“軟件定義汽車”的時代，只有打造軟件驅動的車企才能在復雜多變的市場中持續捕獲價值。7.87+5%7.87+5%5.252.11(27%)1.99(38%)1.81(34%)3.31(42%)1.45(28%)2.46(31%)

CAGR(復合年均增長率）測試和驗證

70%

6.1% 軟件 83% 6.9% 硬件 6% 0.6% 2021E 2030EAD：無人駕駛 ADAS：高級駕駛輔助統 CAGR：復合年均增長率 ECU：電子控制單注：1）不包括生命周期持的發成本7軟件能力獨立演進：軟件逐步演化為獨立的競爭能力在軟件定義汽車的大背景下，軟件將逐漸分化成獨立的能力，并形成對內對外兩條路線：一條路線是對內面向OEM開發過程的開發工具、測試、

驗證等軟件服務能力，另一條路線是對外面向用戶使用場景的獨立軟件、API等軟件產品能力。AR動效運行數據收集分析性能優化加速AR動效運行數據收集分析性能優化加速樣機/裝車測試圖：汽車軟件能力打造的兩條路線面向用戶場景的軟件產品和服務對內：面向OEM的軟件開發及測試工具面向用戶場景的軟件產品和服務對內：面向OEM的軟件開發及測試工具OSOS優化加速API接口座艙域控制器嵌入式開發軟硬解耦改變OEM采購模式潛在事故預警用戶畫像服務整車廠CRM系統OTA升級ADAS算法ADAS芯片加速器雷達、攝像頭優化算法駕駛數據收集分析控制策略UI界面音樂APP可拓展的ADAS堆棧ADAS域控制器自動駕駛云端服務交互功能中控/儀表算法訓練驗證平臺ADAS算法訓練駕駛數據標注手勢識別引擎人臉識別引擎語音識別引擎UI設計開發工具音效調校音樂軟件地圖數據采集地圖引擎芯片性能測試平臺智能座艙車聯網空調、燈光交互等手勢識別人臉識別語音識別地圖APP加速構建軟件能力已成為車企的核心訴求，在對內開發過程中，引入基于云端的軟件開發平臺，可以有效幫助車企在軟件開發階段進行項目管理、代碼托管，同時面向開發者進行基于云端的快速測試，加快整體軟件迭代更新的速度。另一方面在對外面向用戶場景的軟件開發中，通過低代碼平臺的加持，降低整體軟件開發門檻，同時通過開發經驗沉淀及項目間開發流程拉通實現相關資產的復用和靈活擴展，有效縮短產品的開發周期。在相關基于云平臺的開發工具加持下，可幫助車企降低開發成本，提升整體開發效率。例如在某車企與華為的合作中，通過引入以下云技術和軟開工具，幫助車企實現敏捷靈活的IT開發，以應對快速變化的業務需求。軟件開發平臺（DevCloud）是集華為近30年研發實踐、前沿研發理念、先進研發工具為一體的一站式云端DevOps平臺，即開即用，隨時隨地在云端交付軟件全生命周期，覆蓋需求下發、代碼提交、代碼檢查、代碼編譯、驗證、部署、發布，打通軟件交付的完整路徑，提供軟件研發流程的端到端支持，全面支撐落地DevOps。應用魔方AppCube（以下簡稱AppCube）是低代碼應用開發平臺，源于華為應用開發和數字化轉型的實踐，提供了云上無碼化、低碼化、支持多碼化的應用開發模式，屏蔽了技術的復雜性，提升了企業開發的效率。同時提供應用資產的開發標準和微服務框架，助力企業不斷沉淀可復制的套件，加速應用的定制，并通過開放的生態，實現套件資產的商業變現。應用魔方顧名思義就如同魔方一樣，可以通過任意組合，排列各種模塊化元素，創建功能各異的應用。通過應用魔方AppCube提供的界面、邏輯、對象等可視化編排工具，以“拖、拉、拽”的方式來快速構建應用，從而實現所見即所得的快速應用開發和構建。

產品創新：智能座艙和自動駕駛重構產品體驗從汽車產品升級的角度看，電動化（Electric）、網聯化（Connected）、自動化(Autonomous)已成為行業共識的發展方向。而在各國政府政策刺激以及節約能源的大背景之下，電動化的趨勢已經完全明朗，汽車行業未來5到10年的發展變革關鍵將主要來自于網聯化和自動化，其中網聯化也隨著5G技術的商用化開始悄然改變車聯網的基層邏輯，使得V2X，實時云計算等成為了可能，從而給駕駛者和乘客帶來更優質的交互體驗，帶動智能座艙需求的提升，而自動化則已經成為汽車技術戰略制高點，其發展將催生汽車、通信、電子、互聯網等技術密集型行業的發展，帶來更安全的出行體驗，并進一步解放駕駛員，賦予汽車空間更多的想象力。同時，隨著中國新生代消費客群的快速成長，汽車的智能化體驗已經成為購車的重要考量，傳統模式下的硬件影響力正隨著同質化而快速松動。在需求牽引下，智能座艙和自動駕駛將會成為最大的兩個細分領域，彼此交融支撐，成為塑造汽車產品智能體驗的核心抓手。圖：汽車細分領域行業營收規模變化（億元）CAGR_2021-202534%34%智能駕駛能力演進L0智能駕駛能力演進L0L1L2L3L4L5座艙功能智能駕駛智能座艙傳統座艙信息座艙智能座艙無人駕駛座艙智能座艙能力演進4,13426%3,46034% 自動駕駛28%2,8952,51429%32%28%24%21% 動力19%19%20%12% 底盤16%14%13%車身&舒適12%ADAS

24% 座艙28%28%11%11%13%13%12%10%9%9%202020212022202320242025（feet/hands/eyes/mindsoff）體驗智智能座艙的發展推動人車交互方式的重新思考從用戶角度看，座艙體驗已經從用車基礎需求向強調高效溝通和娛樂性的“第三空間”、強調儀式感和用戶關懷的“情感化”延伸，而更高等級的體驗主要由軟件交互承接。在這個過程中，座艙的定義及內涵也在發生變化，從最初裝配收音機的傳統座艙，

到集成了液晶屏、GPS導航系統以及部分基礎網聯功能的信息座艙，再到集成各類智能化個性化的各類場景體驗的智能空間，座艙體驗的打造已成為車企目前在產品領域的競爭核心之一，車企正在將大量的多模交互方式融入座艙當中，以打造差異化的用戶體驗。輸入端（感知、理解）輸出端（展示、行動）架構端輸入端（感知、理解）輸出端（展示、行動）架構端機械輸入顯示數字化架構觸控輸入聲音空間架構語音識別燈光手勢輸入溫度人臉識別氣味體征識別觸感手機/可穿戴設備/其它車外設備智能座艙在未來將會集成各類軟硬件，依托于車聯云平臺和服務云平臺，為智能座艙平臺的各類服務提供底層支持。智能座艙平臺服務圖：智能座艙架構示意智能座艙平臺服務顯示燈光聲音溫度氣味觸感高精地圖；模擬仿真；車路協同等SaaS軟件；數字化等數據中臺車聯云平臺服務云平臺自動駕駛車輛控制生態App通訊標準場景引擎信息安全車載娛樂系統T-Box/V2XBoxIVIECU，MCU…平臺軟件硬件其中車聯云平臺針對于TSP服務，服務云平臺針對各類語音、影音娛樂等需要依托云平臺的生態服務，為這些服務提供高鏈接、高帶寬、安全、穩定的環境，作為底層平臺，共同支持了車企數據中臺的應用，保證了各類車聯服務的安全準確，提升了用戶體驗。平臺軟件硬件在整體數據中臺的基礎之上，與自動駕駛及服務相關的軟件類服務也將集成進入智能座艙當中，尤其對于高精地圖而言，針對于高精地圖大規模數據需要實時更新的特點，未來具備高精地圖采圖資質的圖商將會加強與云服務平臺的合作，將云平臺作為高精地圖資源服務主體，依托云平臺進行數據更新與分發；同時云平臺也可以為圖商

提供高質量、低成本的高精度數據收集服務。當前四維圖新、易圖通等均采用云平臺作為服務主體。另外在研發層面，云平臺還可以對座艙內需要大數據AI能力的功能研發提供支持，例如蔚來NOMI的語音交互算法訓練中，云平臺可以提供相關語音大數據存儲，同時還可以集成AI插件，輔助語音識別訓練過程。華為云深入場景，針對性解決高并發接入、硬件托管、大數據應用場景及技術棧、數據安全等問題。得到眾多廠家認可，取得了國內車企合作最多，服務網聯車輛最多的優異成績。自動駕駛的進步使汽車產品突破工具屬性的隨著需求、技術、政策法規、商業模式不斷完善下，自動駕駛的滲透率預計將不斷提升，預計至2025年，中國市場L3及以上的高階自動駕駛在新車中的普及率預計將會達到約10%。影響因素 無人駕技術國市滲透率?政策?政策中國仍在制定L3以上自動駕駛汽車的法規，目前仍沒有中央政府層面統一的規章制度；當前“一地一策”的法規要求給自動駕駛科技公司商業落地帶來挑戰?需求在大部分消費者看來，當前自動駕駛尚處于概念階段，他們更期待解決現有痛點，因此ADAS功能更受到認可約有2/3的受訪者表示愿意使用無人駕駛汽車，其中75%的人愿意為單次無人駕駛服務支付的溢價?技術無人駕駛汽車的硬件、軟件和線控冗余正在逐步完善未來將開發出攝像頭更高級的算法和?商業模式L2ADAS會在頭部場景（高速、泊車等）給用戶提供優越體驗，促進新車銷售L4Robo-taxi是最大的商業化市場，會率先在一線城市逐漸落地L0-2L3 34L4L4L51%313%15%8%281%18%99%89%2266%100%2020 2025 2030 2035*比例代表對應自動駕駛級別硬件裝機滲透率自動駕駛級別的提升對于自動駕駛數據處理鏈條中的感知層、決策層以及執行層均提出了更高的技術要求：在感知層需要對攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達數據，以及未來將會加入的激光雷達數據、厘米級高精地圖定位數據進行多渠道感知信息融合，以保證感知層信息冗余并提高識

別精度；在決策層需要建立起基于大算力AI芯片的集中式計算平臺，或基于V2X車路云協同的云端計算平臺以保證對感知層信息的低延遲高精度處理；在執行層需要設置帶冗余的線控系統并且建立綜合性大規模測試機制以盡可能消除長尾效應帶來的潛在風險。感知層決策層執行層雷達傳感器毫米波雷達超聲波雷達激光雷達視覺傳感器單目攝像頭雙目攝像頭紅外熱成像傳感器地圖高精地圖……感知層決策層執行層雷達傳感器毫米波雷達超聲波雷達激光雷達視覺傳感器單目攝像頭雙目攝像頭紅外熱成像傳感器地圖高精地圖……計算平臺芯片算法車內輔助交互決策路徑規劃車聯網V2V/V2X云端決策動力制動轉向燈光…………執行與控制具體要求1.多渠道感知信息融合2.集中式計算平臺技術要求L1/2無冗余L3（）L4/5米級（必須）AI芯片）迭代方式迭代要素V2X在自動駕駛訓練層面，車企需要建立龐大的數據中心對測試車輛的海量數據進行實時處理及儲存備用，對于車企的數據能力提出了較高的要求，而建立基于云平臺架構的數據平臺可以幫助車企

快速便捷地建立起數據處理能力以進行相關海量數據存儲，并且輔助仿真訓練的進行，提升自動駕駛能力。然而相關數據平臺的建設，仍存在以下幾類痛點： 海量數據管理數據采集量大，約為海量數據管理數據采集量大，約為64TB//天 計算資源需求量大訓練仿真所需大量計算資源需求量大訓練仿真所需大量綜合成本高（采購設備和等） 數據處理業務復雜，涉及新技術多數據處理業務復雜，涉及新技術多/ 安全性、可靠性、合規性安全性、可靠性、合規性因此對于自動駕駛而言，在技術層面需要統一數據存儲和數據湖平臺實現數據的多協議訪問，使數據可以統一存儲并且直接在云端平臺進行分析和計算，避免海量數據在存儲平臺、數據平臺和

DAWNBench、華為開發的OptimizedMXNet以及fast.ai。同時，自動駕駛還需要在虛擬場景中對算法進行訓練和能力鑒定，因此需要自動駕駛數據平臺與MDC、V2X平臺聯動提供預先集成的計算平臺反復切換，成本相對于線下可降低30%。場景庫和算法庫，以實現對自動駕駛軟件算法的另一方面需要高性能的機器學習和深度學習框架及平臺，通過先進技術降低訓練成本，當前全球排名前三的平臺分別為斯坦福大學的

驗證及評估。然而，在單車智能模式下，車輛需要處理各類道路狀況，車輛信息等復雜數據，對于AI芯片的算力和相關算法的要求極高，因此V2X模式成為我國目前發展自動駕駛的主流技術路線，在道路數

字化的推動之下，使得道路狀況等原本需要各類傳感器共同處理的復雜信息轉變為直接的數字信息輸入到決策系統，降低決策層處理難度，從而在低等級人工智能能力下實現高級別自動駕駛。一體化智能交通的三維模型V2X推進自動駕駛規模商用圖：V2X降低單車智能要求，助力提前實現自動駕駛規模商用一體化智能交通的三維模型V2X推進自動駕駛規模商用一維 二車輛智能化車輛智能化

三維車輛智能化車輛智能化自動駕駛級別車輛智能化車輛智能化L5

自動駕駛規模商用提前10-15年二維三維網聯化網聯化L4二維三維網聯化網聯化L3道路數字化L2道路數字化L1201720202025 2030 2050時間進度網聯化和道路數字化是V2X車路協同業務的基礎弱人工智能網聯化和道路數字化是V2X車路協同業務的基礎弱人工智能中人工智能強人工智能超人工智能15~202022但同時V2X在自動駕駛中的引入也對車路協同云端平臺提出了更高的要求：

端大算力平臺進行，需要云端平臺整合道路端邊緣算力，同時快速計算后精準下發以保證道路行車安全。商業模式創新——以數據為燃料賦能業務增長為深入評估自動駕駛技術用例的成熟度，普華永道對歐盟、美國和中國60多位行業專家進行了調研，總體而言，行業專家認為L4以上的私家車無人駕駛用例尚處規模應用早期，而大部分互聯服務的用例已走出“泡沫巔峰期”，預計到2035年中國的車載互聯服務市場預計為262億美元。

在互聯服務方面，車企的發展重心不一，擁有不同的目標定位，整體而言新勢力創新程度更高，在自動駕駛、遠程控制、車載互聯、衍生服務方面布局更多，而傳統車企現階段則更側重于傳統功能升級（如ADAS）以及數據對于現有業務的賦能（例如保險、預測性維修等）。–快遞到車服務創新程度較低較高預測性維修汽車數據平臺–Caruso、Otonomo、HighM.基于數據的車險駕駛員行車記錄–快遞到車服務創新程度較低較高預測性維修汽車數據平臺–Caruso、Otonomo、HighM.基于數據的車險駕駛員行車記錄/GPS跟蹤車隊管理/診斷娛樂–卡拉OK游戲–Arcade游戲中心忠誠度計劃–雪佛蘭會員積分獎勵計劃車載數字助手個人應急助手–OnStarGuardian智能家居互聯–IFTTT集成服務車輛管理–眾WeConnect數據/洞察服務汽車即服務照明–遠光燈輔助訪問–虛擬藍牙鑰匙攝像頭–哨兵模式車載服務高級導航–導航系統實時路況功能音樂流媒體–Spotify集成音樂–（NIORadio）汽車即服務照明–遠光燈輔助訪問–虛擬藍牙鑰匙攝像頭–哨兵模式車載服務高級導航–導航系統實時路況功能音樂流媒體–Spotify集成音樂–（NIORadio）乘客安全–疲勞駕駛檢測汽車衍生服務停車位查找和繳費–大眾WeParkP2P汽車共享/拼車–SonoMotors應用程序聲音–電動引擎音效包–巡航控制–自適應巡航控制系統自動駕駛–Autopilot升級停車輔助–停車輔助*懸掛系統–自適應懸掛系統新興車企傳統車企但是由于消費者付費意愿、收入分成等問題，汽車企業直接從互聯服務中實現貨幣化方面仍面臨嚴峻挑戰。多數主機廠正在嘗試從車聯網數據方面切入，將智能座艙和駕駛過程中產生的大量車聯數據與傳統數據相結合，作為重要的資產進行

統一的規范化管理，并沿車輛全生命周期旅程，以數據為燃料驅動，賦能傳統業務，且不斷延伸到新的應用領域，從而循環和變現出商業價值和服務商機。生活數據—提供第三方服務生態服務生活數據行車數據—實現數據貨幣化?用車行為行車數據了解車主駕駛習慣，為汽車產品開發或營銷策劃提供洞察。路況信息路況數據路況數據—助力自動駕駛車輛狀況車輛數據車輛數據—提供車售后服務通過車輛數據服務，發現問題的同時解決問題，整體來看隨著車聯網接入車輛規模的逐步擴大，應用深度不斷加強，在數據的采集，存儲以及處理分析層面對車企提出了全新的要求：短期內，已有大量車聯網數據被采集并應用到整車以及座艙產品的快速迭代輸入中，也有主機廠利用車機與整車數據，聯動車機屏幕與手機端，建立人-車-服務的融合標簽體系，提升傳統的銷售和售后營銷效率。隨著相關數據應用場景的不斷增多，采集數據規模也相應擴大，同時對于數據連續性，一致性要求也逐步增強。在存儲層面，當前車載互聯服務的接入規模已經達到百萬或千萬量級。例如PSA旗下車輛數據接入規模已經達到600萬，豐田、大眾等企業接入車輛更已經接近千萬級。單車層面未來每年將會傳輸100G-500G數據，因而對于車企來說，每

100萬輛車輛數據接入會面臨100PB以上的數據存儲規模，如此龐大的數據量對數據存儲空間以及相應數據應用需求的開發提出了新的要求，在傳統機房存儲模式下，預計需要機房建設投入在10億人民幣以上，因而對車企而言，將相關大數據存儲轉向云端將會是大勢所趨。在數據分析及價值挖掘層面，車企需要構建豐富的數據開發工具、模型與組件，交互式分析工具、數據分析挖掘平臺與工具、數據標簽體系等；同時還需要一系列數據分析與人工智能算法及相關通用工具組件。在海量數據的批量數據分析過程中，車企前期構建一站式大數據平臺投入過高，且短期收益并不明顯，可通過共有云分攤部分大數據平臺開發支出。 營銷服務創新——以用戶直聯和私域運營，帶動業務增長和服務體驗提升存量轉換、公域流量見頂的外部形勢下，倒逼從外部環境看，隨著中國汽車市場逐步轉向存量市場，公域流量見頂，汽車行業的營銷壓力與日俱增，傳統的營銷套路難以為繼。2020年以來，移動互聯網月活躍人數停滯在11.5億，流量見頂導致汽車企業的公域獲客成本以每年20-40%的速度增長，流量造假和網絡灰產導致車企一度寄希望于精準營銷，然而跨媒體平臺的數據打通、媒體平臺自身數據精準度不足、標簽不合用等問題仍然困擾著企業。個人信息的獲取難度增大，可能導致精準營銷的效果將進一步下降。與此同時，用戶本身和媒體平臺也在不斷分化演變，隨著自媒體、信息流、短視頻等崛起，消費者對垂直媒體的依賴度逐漸降低，而短視頻平臺上以種草、帶貨KOL為中心的打法，其影響力和轉化能力可能超過任何一位頂尖的銷售顧問和行業專家；車企數字營銷體系也需要不斷快速迭代更新。競爭驅動下，車企內部的用戶價值戰略定位和長期以來，汽車企業一直高度重視對用戶價值的挖掘，但過去用戶價值挖掘主要集中在潛客購車轉化和車主售后產值這兩方面。就實際操作來看，傳統車企雖然多年前就提出向“以客戶為中心”轉型，但用戶價值挖掘上仍是以汽車產品為中心，以經銷商為載體的操作思路。圖：傳統汽車產業鏈條下的不同用戶運營邏輯選擇示例某傳統車企新品牌：粉絲模某傳統車企新品牌：粉絲模（探） 某新勢車企了解 好感滿意推薦喜愛 推薦好感了解購買 滿意喜愛購買?促進新用戶提升好感，裂變傳播促進粉絲群增長，積累線索???提升老用戶滿意度促成老用戶推薦新用戶進入車企朋友圈，獲得大量潛客?目前處于探索期，現階段主要關注如何讓用戶從“關注者”發展為“裂變傳播者”?在現有用戶群識別核心用戶（推）何讓用戶從現階段主要關注核心車主滿意，“關注者”如何讓用戶從成為漣漪的中發展為“客戶”心了解好感了解好感購買 喜愛共同之處共同之處滿意 推薦

售脫鉤目標及KPI

購買

運營 ? 尋找潛用重點 ? 促成：別意向用戶并促進成交意向轉化傳統模式下，用戶價值戰略定位以潛客轉化為主，以推動潛客沿著“了解—好感—喜愛—購買”鏈條遷移為核心運營邏輯。某造車新勢力則在汽車行業里首次落地了挖掘用戶影響力的漣漪模式，并判斷車主影響力更為強大，以圍繞車主

的“滿意—推薦”作為最核心的運營邏輯，從而最大化車主裂變拉新和同化轉化粉絲潛客的影響力。新一輪互聯網造車勢力預計也會將其差異化的互聯網用戶運營邏輯引入到汽車行業。構建前后端分離的用戶運營系統，前端多平臺矩陣化配置，后端用戶體驗統一為了支持前端的多場景矩陣式獲客布局，后端需要建立統一的業務運營平臺和數據運營平臺。圖：整合的用戶運營前端觸點與后端平臺框架私域營銷矩陣官網私域營銷矩陣官網公眾號藍V服務號用戶社區微信社群…免費自營公域流量（自媒體、主播等）付費軟廣流量（自媒體、主播等）付費硬廣流量免費自營公域流量（自媒體、主播等）付費軟廣流量（自媒體、主播等）付費硬廣流量（騰訊、字節廣告等）自營APP業務的深度認知、能力沉淀和推廣提升業務的深度認知、能力沉淀和推廣提升免費經銷商網絡流量（朋友圈、微信群、員工抖音、線下掃碼等）小程序免費經銷商網絡流量（朋友圈、微信群、員工抖音、線下掃碼等）小程序人群策略投放策略媒體渠道分析與選擇傳播鏈路溯源與追蹤營銷活動管理與執行素材管理輿情監控指導營銷效果追蹤與分析受眾數據收集與分析轉化歸因與增長駭客觸點布局體驗管理內容生產和內容運營用戶互動與溝通用戶分層分級社區維護和運營人群策略投放策略媒體渠道分析與選擇傳播鏈路溯源與追蹤營銷活動管理與執行素材管理輿情監控指導營銷效果追蹤與分析受眾數據收集與分析轉化歸因與增長駭客觸點布局體驗管理內容生產和內容運營用戶互動與溝通用戶分層分級社區維護和運營線上活動設計和管理行為和積分體系等級和權益體系線下運營業績追蹤與全鏈條協同銷售過程管理銷售線索管理社區社群運營運營行為與業績跟蹤銷售漏斗管理銷售流程管理客戶關系管理CRM車主分級管理積分與權益用戶間社交促進數據的產生、整合、分析與應用統一的數據平臺整合數據體系OneID用戶數據整合VIN車輛與業務數據整合經銷商與主機廠數據整合用戶標簽體系預測模型數據治理…媒體數據導入私域數據導入用戶數據導入數據底座媒體數據導入私域數據導入用戶數據導入經銷商數據導入主機廠數據導入…經銷商數據導入主機廠數據導入…其中，統一的后端業務運營平臺由三部分構成：裂變，借助內容、社區社群、事件等運營手段，推動運營平臺用戶活躍度增長，裂變拉新。的銷售轉化。通常而言，后端運營平臺將按照以下4步完成落地搭建：提取平臺服務。

業務服務沉淀：提供業務服務開發模板和指南，根據梳理的服務清單，逐步快速遷移業務服務。業務服務能力輸出：按照業界RESTFUL力。車企數據平臺化以業務訴求為牽引，以建立數據管理體系及服務體系為核心，整合企業數據，構建企業數據資產，為企業業務化、場景化提供統一數據服務能力。為了支持業務中臺和數據中臺的建設，車企需要搭建云底座，提供計算、存儲、網絡、大數據、AI、DevOps等技術，構建應用使能、數據使能和AI使能，支持業務中臺應用快速迭代開發、數據中臺數據高效處理。按照數據存儲和計算的地方，云底座通?？砂凑展性?、混合云、自主云的方式建設，但考慮到營銷更多的是面向ToC客戶的全渠道接觸，公有云的方式彈性伸縮更敏捷，效率更高。二車企云化價值簡述21車企上云之路白皮書PAGE23PAGE23車企上云之路白皮書PAGE22PAGE22車企上云之路白皮書數字化技術對于車企具有重要價值，而云技術是數字化技術的主要承載之一。上云和云轉型是全球企業的大趨勢。根據Gartner2020的分析公有云市場將從2020年的2,579億美元上漲到3,069億美元，55%的企業已經將一半以上的應用負載放到云上。

按照企業應用細分來看，與車企應用場景緊密相關的IoT、智能互聯和容災類應用是上云比例最大的，詳見下圖。圖：企業應用和服務上云狀況40%20%14%40%20%14%4%5%15%23%17%% 23%17%% %37%/文件存儲41%17%14%4%41%17%14%4%18%42%17%15%42%17%15%4%6%12%30%15%15%4%4%7%30%15%15%4%4%7%25%數據分析未來12月內計劃上云未來1-3年內計劃上云

全新部署

無計劃車企云化價值簡述車企云化價值簡述數據來源：IDGCloudComputingSurvey,2020企業IT也開始由資源上云逐漸發展到架構上云，并演進到“云原生”階段：以“應用”為中心打造數字化平臺，企業IT數字化戰略從“CloudFirst”演進到“CloudNativeFirst”。圖：企業IT架構演進軟件系統3.89軟件系統轉變2：應用自動化….….數據庫企業服務總線統一云資源管理云原生平臺云原生基礎設施：以“應用”為中心應用定義存儲應用定義網絡應用定義算力多云軟件系統3.89軟件系統轉變2：應用自動化….….數據庫企業服務總線統一云資源管理云原生平臺云原生基礎設施：以“應用”為中心應用定義存儲應用定義網絡應用定義算力多云/混合云/邊云架構云原生應用使能中心新型業務系統核心業務系統敏捷開發系統云化運維系統/ERP運營支撐系統企業中間件平臺運營支撐系統CRM/ERP核心業務系統運營支撐系統CRM/ERP核心業務系統云化數據庫輕量級服務框架云化中間件平臺微服務應用中間件應用AI/大數據應用邊緣/IoT應用…物理機物理機物理機物理機NFSRAID陣列交換機路由器計算池化VPCELB存儲池化虛機虛機虛機塊存儲文件存儲對象存儲硬件系統轉變1：資源自動化硬件系統特別針對車企來講，它們上云的內在驅動力來自于：有效管控充分發揮資源價值：IT成創新氛圍供應商各方外部驅動力來自于：5G商用、云計算資源普及、AI應用加速

加速響國家政策導向：2020年國家重申數字化轉型的緊迫性，國有企業帶領,各行業自上而下驅動數字化轉型企業云轉型大勢所趨，車企云化動能十足的背景下，我們從業務視角、技術視角、成本視角、安全視角來概述云化對車企的價值所在。業務視角云轉型為企業帶來成本降低，敏態開發，彈性資源，邊緣計算，高效運維，全面治理能力，統一數據和分析能力。下圖為車企云應用架構示例。統一能力開放平臺圖：車企云應用架構示例統一能力開放平臺大數據應用質量 大數據應用質量 DMP/控制 BI市場 決策審計…管理應用自動駕駛智能制造財務 采購IoT 車聯網生產 補給計劃 資材流程貫通人力資源移動辦公流程貫通邊緣計算 導航物流通關 品質跨域融合培訓供應商跨域融合AI算法 應處制造現場 研發其他……生產線IoT …全公司據資管理 統一數安全控 全公司數據析銷售應用4S店 車聯銷售網上 二手銷售客服 車友應用 社區…云基礎設施和云應用運維中心&安全運維中心云平臺基礎能力車企上云對業務的意義主要在于：為提高研發產品效率，解決算力及時滿足問題，CAE、CAD場景開始云化應用，尤其HPC混合云模式構建?；ヂ摼W營銷產品研發智能制造(IoT)為滿足營銷業務與第三方數據更好融合應用及業務響應問題，電商官網、CDP、CRM等均以云化部署?；ヂ摼W營銷產品研發智能制造(IoT)

為滿足網聯的高并發、業務波峰波谷、多生態構建等訴求，90%為提高企業對大數據、AI等場景訴求，數字化服務訴求，降低自身運維及使用成本，平臺均以云化模式（公有云、私有云、混合云）構建。 車聯網（IoV） 車企應用場景 車聯網（IoV）車企應用場景大數據人工智能（AI）大數據人工智能（AI）新能源車企上云應用場景廣泛，現今車企云技術應用的場景已涵蓋研、產、供、銷、服等領域。例如在用戶服務方面，汽車廠正不斷加強OTA軟件實現程度，致力借此對外提升用戶體驗、孵化變現模式，對內降低召回風險、緩解研發壓力。再如，在生產研發方面，車聯網和自動駕駛對計算和網新能源

絡都提出了非常高的要求，這需要IoT技術、邊緣計算與5G協同提供可靠、安全的數據傳輸和處理能力。車企應用上云可以充分利用云廠商提供的IoT網絡和邊緣計算能力，滿足連接可靠性、全球聯網能力、并發實時數據分析能力、數據傳輸安全保障。成本視角云計算可以提供廣泛的財務利益，例如節省預算和提高工作場所生產力。根據Rackspace的1300家公司的調查，發現88％的云用戶實現了成本節省，而56％的公司指出利潤有所增長。與將內部架構刷新相比，OracleSVP指出，通過將其應用程序移至OCI云，總體上占了30％至50％。企業IT上云可以從以下方面節省成本： 降低硬件成本提高生產力無需購買內部設備，而是將硬件需求留給了供應商。對于快速發展的公司而言，新硬件可能會很大，價格昂貴且帶來不便。公司可以從即付即用/需求模型中受益，而不必為未來的增長而超額配置。降低硬件成本提高生產力

降低人工/維護成本減少軟件費用云解決方案還可以大大減少人工和維護成本。由于硬件歸供應商所有并存儲在異地，因此對內部IT降低人工/維護成本減少軟件費用 除了可以節省大量的勞動力外，由于勞動力生產力的提高，云計算對于企業而言可能具有極高的成本效益。

公司無需支付前期許可費用，可以取消該許可證，從而降低了無法運行的任何軟件的財務風險。云解決方案的前期成本低于內部解決方案。我們對TCO降本增效分析如圖：大數據集群（xxx）大數據集群（xxx）硬件Capex（分攤折舊）存儲設備（商用存儲）+配套網絡+維保容器部署集群MySQL、存儲設備（商用存儲）+配套網絡+維保容器部署集群MySQL、DDB、Mongo虛擬化集群集群(xxx)Oracle數據庫集群服務器（xxxx臺）+配套網絡+維?！逃么鎯ι逃么鎯υ崎g專線出網帶寬雙IDC裸纖其他設備機房費用（柜+電）xxxxW/云間專線出網帶寬雙IDC裸纖其他設備機房費用（柜+電）xxxxW/年xx柜（存儲及配套網絡）Opex持續投入xxx柜（服務器及配套網絡）金融專線專線費用xxxxW/年金融專線專線費用xx大數據oracle軟件+維保（年）xxxx大數據oracle軟件+維保（年）xxxxx……..……..*圖表接下頁傳統模式成本特征增長率最快，每年xxx平均CPUCPU：內存比機預留活部署5-6P空間，xx%xx%SSDxx%SATA厚置備xxxxxxx柜存儲占用柜

云化成本模型變更大數據存大數據存分離 存儲3副EC,計算能提升CPU:內存比例化 云上配比靈活，優化為鯤鵬算力代 并發算力性價比高 CPU使用率優化 現網平均20%->提至40%+彈性伸縮 資源一次性峰值建設—>按可縮容跨部署減少副本 雙azT3+機房+地備份數據庫跨AZ高可用存算分離降本，高性能高可靠裸金屬容服務 SDI卡卸載減損耗，優算力業務發展留 資源池建設預留 CPU算力縮核 CPU主頻提高，每年算更新存儲替換低成本高可靠obs、evs替代，按需擴容機柜效能優化機柜效能優化托管租賃->云資源，無功率浪費軟件維保云服務替代，節省軟件服務及配套費用存儲上云軟件維保云服務替代，節省軟件服務及配套費用存儲上云云上存儲高可靠，SLA，減少托管費用xxw/月云上部分服務化新增費用增項：新增服務云上部分服務化新增費用增項：新增服務增項：專線帶寬關聯業務拆分產生大量網間流量增項：搬遷費用搬遷增加過程的投入費用x%每年增項：專線帶寬關聯業務拆分產生大量網間流量增項：搬遷費用搬遷增加過程的投入費用x%敏捷視角持續集成持續交付快速發布持續集成持續交付快速發布持續監控和反饋持續測試和安全測試自動配置云化應用利用敏捷的開發發布模式可以帶來以下好處：縮短上市時間（Time-to-Market）減少人力勞動提高生產效率減少基礎設施空轉率提高內部合作能力想法/設計想法/設計加速實施設計、施工、測試、迭代

用戶/細分市場

產品或服務的推出與優化制作MVP以測試未來的狀態經驗

定價、營銷、渠道策略基于長期優先準 則探索未來需求

客戶主導（聚焦機會）

商業主導（聚焦組合）

設計運營和部署模式

提出人員、流程、技術安全視角云計算在提供各種開放能力和多樣服務的同時，也為客戶提供了多種安全能力，幫助企業快速的建設IT安全防護系統并滿足合規要求。

有別于傳統數據中心的安全保護模式，云上安全架構的建筑可以由以下安全框架開展，從各層關鍵點切入對系統進行全局風險控制。云計算架構模型云計算安全功能架構Web安全API安云計算架構模型云計算安全功能架構Web安全API安全虛擬機安全虛擬存儲安全虛擬網絡安全虛擬平臺層物理安全支撐性基礎安全安全事件監控及審計災難備份與恢復密鑰管理認證及訪問管理數據安全接口層Web控制臺API虛擬資源層虛擬平臺層硬件資源層管理層安全管理運行管理服務管理虛虛虛擬擬擬計網存算絡儲計網計網存算絡儲虛虛虛擬擬擬化化化計網存算絡儲虛虛虛擬擬擬化化化安安安全全全計網計網存算絡儲資資資源源源計網存算絡儲安安安全全全虛擬化平臺層風險虛擬化平臺完整虛擬化平臺層風險虛擬化平臺完整性篡改管理接口非法訪向資源分配拒絡服務硬件風險拒絕服務服務器非法訪問存儲硬件失效導致數據丟失設備非法接入網絡服務器病毒感染服務器節點失效物理安全風險數據中心輔助設施失效數據中心非法進入自然災害通過層次化的云安全框架，可以實現：細化各層風險控制點確定點檢目標為檢測確定信息來源（設計文檔，產品使用手冊，訪談對象等）確定和選擇收集信息對控制點進行檢測虛擬風險虛機隔離失效虛機遷移安全失效虛擬風險虛機隔離失效虛機遷移安全失效虛機逃逸共享存儲數據刪除不徹底同主機上的虛機網絡流量監控失效虛機鏡像非法訪問及篡改其它風險多用戶身份及訪問控制失效動態系統監控失效合規審計失效服務計量和計費失效服務商綁定接口層風險弱密碼攻擊API訪問控制失效會話控制和劫持云安全風險三車企云化建設分析車企上云之路白皮書32PAGE33PAGE33車企上云之路白皮書PAGE34PAGE34車企上云之路白皮書車企云化可給企業帶來價值，但是大多車企存在巨大的歷史包袱，云轉型困難。為實現企業云化戰略，需重點審視，因地制宜地構建原則。我們從企業云化障礙、企業云定位、云構建模式、企業云能力建設幾點分析入手。車企云化可給企業帶來價值，但是大多車企存在巨大的歷史包袱，云轉型困難。為實現企業云化戰略，需重點審視，因地制宜地構建原則。我們從企業云化障礙、企業云定位、云構建模式、企業云能力建設幾點分析入手。云化之路的障礙概述車企云化建設分析在云計算出現之前，雖然傳統IT架構模塊之間的耦合度較高導致可擴展性很差，并存在大量的因為供應商、架構設計、產品特性所導致的企業IT孤島，但信息化建設仍然在企業發展中起到了至關重要的推動作用，并且由于許多企業的信息化歷程往往倡導10-20年，這意味著無論從技術架構、系統構建、成本與預算管理，還是組織經驗、管理模式、知識技能等方面，已經形成了一套完整而堅固的體系。車企云化建設分析客觀來說，傳統企業全面上云必然會面臨阻礙，這其中最常見的阻礙包括組織文化、系統架構、安全、成本、運維管理等方面，我們做簡要概述。組織文化長期以來，企業以往推進業務信息化，采用的是簡單組織架構，表現為業務部門提一個需求，由IT部門做一個響應，缺乏面向企業規模的頂層平臺設計。企業IT被認為是企業的成本中心，即使是在強依賴IT基礎設施的互聯網企業，由于其成本范圍最廣、成本費用發生占比較大、成本支出與業務增長之間關聯性不強，企業IT仍然無法擺脫成本中心的角色定位。造成IT部門重心考慮成本費用，責任擔當，以責任和成本進行考核和控制的特點，對業務價值及其他組織價值體現偏弱。

對于真正意義上的轉型，華為提出要由業務部門與IT部門組成一體化團隊，基于統一的數字平臺組織，共同開展數字化轉型工作。因此為保障企業云化轉型的順利進行，需要具備組織架構、人員能力、KPI等方面保障。需要組建對應的人才隊伍，從上層管理中下層技術人員，都要從思想意識上接受并擁抱云，并在云化轉型過程中制定相關考核機制。IT領導也需要參加定制化的學習，幫助個人、團隊和組織發展。根據企業戰略和文化構建適應企業自身發展的IT新業態。云化轉型，同樣需要企業文化做出相應的改變，要有價值創造與共享，有責任有擔當。示例：華為平臺化組織考核機制的調整，從主管考核的PBC，到周邊評價的OKR；評價從自已創造多少價值，轉向為他人提供服務及利用他人服務創造價值。組織文化調整是一個深層次課題，此處不做詳細概述，更多內容可參考云能力章節。圖：數字化轉型帶動企業文化的改變責任結果個人有效產生責任結果個人有效產生為客戶創造價值利用他人產出的貢獻責任結果個人有效產生責任結果個人有效產生為客戶創造價值利用他人產出的貢獻對他人產出的貢獻系統架構直擴展模式（行伸縮，例如I/O密集型、計算密集型服務等與云的虛擬化、開源技術、分布式技術等差異較大，大多無法直接遷移需要做云化改造，工作量也是巨大的。較大，企業原有IT（問題。如何進行云化建設請參考業務云化章節。

數據安全隨著ITIT，IT管理好自己的IT甚至可能還不自知情的情況下被竊取如何進行安全建設請參考業務云化章節。企業云定位云的定位決定了企業的重視度與價值高度，也間接的影響云化的步伐，我們認為云是企業戰略和變革的一部分。需取得CIO及以上高層的支持認可。車企上云是數字化轉型的重大舉措之一，它對IT部門既有的工作內容、運行模式、人員能力、IT與業務融合度都帶來顯著的改變。我們建議車企制定穩定的云轉型工作框架，穩健的推動云化的工作，通過不斷產生的價值收益，提升企業內部的云化信心，促進IT團隊能力的建設。企業云化的轉型歷程往往需要持續數年，車企在轉型初期設定清晰的戰略方向和分階段的轉型路徑顯得尤為重要。

車企制定并發布清晰的云戰略規劃注意以下幾點：識別適合車企自身情況的云轉型的中長期方向；在規劃周期內作為轉型工作的原則性評價依據；作為企業內部IT和業務團隊文化和意識轉型的參照基礎；因此，我們建議車企云戰略規劃圍繞下列7個方面展開：、基準1安全云戰略風險、合規6愿景2路線圖7、基準1安全云戰略風險、合規6愿景2路線圖7組織影響43戰略決策5財務影響圖：云戰略規劃組織影響43戰略決策5財務影響基準：基于對企業當前對云技術應用現狀的全面評估。我們建議在評估過程中參考業界成熟的評估模型（如華為云成熟度評估模型）,圖：數字化轉型帶動企業文化的改變云戰略和架構（6個評估項）DevOps(5個評估項）安全(5個評估項）SaaS(8個評估項）運營運維(6個評估項）PaaS（9個評估項)laaS(11個評估項）流程組織與能力(6個評估項）云成熟度評估總分云戰略與限架構流程組織與能力流程組織與能力運營運維0.50.0敏捷開發與運營Saa云安全PaaS

愿景：明確上云在全面數字化轉型中的定戰略決策：定義云能力建設的模式（多云、混合云等）和轉型方向。組織影響：從現有IT運營模型，評估上云過程中對組織和人員能力帶來的影響，并擬定組織轉型方向。財務影響：明確與云轉型相關的成本節約機會，收集云計算價值分析所需的財務數據，制定財務基線。安全、風險、合規：對業務和技術平臺進行安全、風險和合規等方面進行評估和體系規劃。路線圖：定義與業務戰略規劃周期匹配的云Level55（行業領先）-LeadingLevel55（行業領先）-LeadingLevel44（成為競爭優勢）-AdvancingLevel33（全面開展）-PerformingLevel22（局部突破）-Emerging）-InitiatingLevel1和laaS車企云模式構建企業云化建設落地，要考慮的重點包括云平臺建設原則和模式，企業需要建設怎樣的云，應該怎么建設的問題。

云平臺建設原則車企云化建設需統籌規劃、資源共享、系統兼容、因地制宜。通過行業云模式，構建公司統一云服務運營和運維體系，并對各個子公司提供云服務能力，支撐業務敏捷開發、全生命周期管理，滿足各業務特征需求。圖：數據化底座構建模式1企業核心業務用戶服務2&創新業務3云資源租賃行業云管理平臺前臺應用(彈性)統一運維統一運營私有云 公有1企業核心業務用戶服務2&創新業務3云資源租賃行業云管理平臺前臺應用(彈性)統一運維統一運營私有云 公有Vmware虛擬化小機托管…PLMCAD工廠系統ERPBOMSRM…OneAppOTATSP充電系統出行系統…ADAS智慧交通…車路協同業務可遷移數據可互傳公有云：私有云：云管平臺：公有云：私有云：云管平臺：滿足出行、智能網聯、營銷等新業務對高并發、高可用、彈性伸縮的需求，完成從傳統架構向云原生架構的演進。

滿足生產制造等穩態應用業務系統需求并保障核心信息的安全，主要承載公司內部傳統應用，如ERP系統、OA系統、財務系統，同時具備伸縮、安全、災備能力。

統籌企業資源，對外服務統籌資源出口，對內資源拉通與那管，構筑統一運維運營。公司整體平臺規劃建議：中心云區域云邊緣云傳統IT圖：云化建設部署藍圖中心云區域云邊緣云傳統IT關鍵特點：統一管理，物理分散，邏輯集中，資源共享，數據交互，按需服務，網絡互通關鍵特點：統一管理，物理分散，邏輯集中，資源共享，數據交互，按需服務，網絡互通公有云分布式云管公有云分布式云管+專屬云HCSO專屬云HCSO邊緣云IES/IEF硬件設備邊緣云-xx工廠區域云--xx邊緣云-xx工廠–海外分布式云管區域云--xx邊緣云-xx工廠專線邊緣云-xx工廠廠房：傳統硬件–國內 中心云邊緣云-xx工廠建設架構應用公有云:車聯網、營銷|應用公有云:車聯網、營銷|專屬云:產供研銷、OA、財務…ERP、QA、制造、園區生產制造、園區不能云化應用云管控流 業務數流本部中心云：集團本部建設具備全棧云服務能力，多機房部署的專屬云，管理地域IT設施需求并提供HR服務等SaaS類公共平臺型業務，同時統一規劃公有云資源作為補充，滿足集團內高彈性業務、對外業務等訴求。

分子公司區域云：分公司采用小型專屬云建設，承載ERP/Oracle等傳統重型業務的就近部署，同時多機房部署，收編本地區域內工廠的IT設施需求。

工廠側邊緣云：只具備工廠的地域，由于設備規模有限，以及后續可能規劃，建議部署輕量級云平臺IES/IEF承接輕型業務和智能業務。同時，管理面對接上級云平臺統一管理。

其他：不能云化或無訴求的存量業務，保持現狀，待生命周期終結或資源管理規劃建議：云管理平臺提供平臺云服務及基礎資源服務統一管理并通過統一門戶進行統一訪問。圖：云管理平臺能力服務能力SLA服務能力SLA管理服務生命周期管理自服務可靠性消息和開放API治理模式交付能力服務轉換需求管理故障管理供應商與合同管理變更管理問題管理質量與性能管理應用DevOps運維能力運維事件/問題管理……遷移/備份/容災海量數據導入歸檔容災跨云的數據庫遷移跨云數據備份……資源管理配置管理資源管理多云管理CMDB……參考架構與模式參考架構與模式云策略和標準服務提供和配置云網絡和容量資產管理自動化工具主動監控事件監控和管理云代碼庫云策略和標準服務提供和配置云網絡和容量資產管理自動化工具主動監控事件監控和管理云代碼庫

安全能力應用安全用戶身份認證日志脫敏網頁防篡改安全校驗訪問控制協議安全安全能力應用安全用戶身份認證日志脫敏網頁防篡改安全校驗訪問控制協議安全……數據安全秘鑰理 完整檢敏感息護安全儲數據監控 隱私護……云管理平臺安全用戶訪問控制數據安全訪問數據傳輸安全……IaaS安全租戶離 鏡像規查容器全 虛擬源控平臺離 鏡像整檢查……PaaS安全主機隔離口令管理虛擬化安全內核加固補丁管理漏洞管理……網絡和通訊安全網絡訪問控制DDoS防護入侵截 網絡侵測傳輸密 訪問密……物理設備安全物理離 電力障火災測 人員問制視頻控 入侵測……可移植和可擴展性NFR和測試應用市場產品運營計量計費可移植和可擴展性NFR和測試……

治理策略管理權限控制操作審計……

服務配置自動化部署和配置圖：云管理平臺關鍵能力及描述云管理平臺開放及集成能力

云管理平臺本身開放程度及可集成能力，可分層解耦，異構融合服務及流程自動化能力

服務自助化及所用各種流程的自動化執行能力自服務能力 用戶自助申請云服務的能力資源調度能力 由服務調整所帶來的資源伸縮調度能力資源擴展能力 云管理平臺及資源池的擴展能力安全防護能力 全面提升云管理平臺防護能力及云服務安全等級可靠性能力 平臺可靠性及故障轉移能力體驗操作易用性 如何通過簡化云平臺部署、操作、完善可視化，升用戶體驗運營數據可視化分析能力

用戶視角和信息中心視角運營數據可視化分析、展現能力云管理平臺定制能力 云管理平臺與客戶實際需求差距及通過客戶化定彌補差距深化服務能力 云管理平臺構建完成之后各種功能改善及能力提的保障云平臺建設方式云平臺模式相比傳統虛擬化建設不同，能夠讓企業輕而易舉就可以獲得業界最先進的技術，為企業提供了極大可獲得性、便捷性。在大多數企業IT人員能力有限情況下，建設是非常困難的，從價值與高效上講，IT重心在于如何助力企業造好車賣好車，如何運用好工具發揮更大價值，并非重復造輪子。云廠家協助構建優勢概述：云廠家具備全面強大的技術能力，具備成套的應用中間件、數據庫及大數據、開發、運維一體化解決方案。（SpringCloud/Dubbo/ServiceMesh）；能夠無縫集成運維、監控，對接負載均衡、容器及各類中間件；支持分布式事務等；高效標準的API網關，支持API全局管理和快速編排。公有云上的API網關簡單易用，支持發布一個API到多個環境，支持快速迭代、測試API。能夠提供表單、JSON、YAML三位一體設計，并支持API評審與發布，發布后可直接注冊在API網關，還提供實時、可視化監控。支持使用嚴格的身份認證和權限管理；

可靠性非常高。同時，云廠家往往是開源社區的技術引領者，能夠保持其云服務支持開源最新版本；中間件支持的各類高可用模式，可以適配各種場景需求。使用過程中，企業不需要考慮多種中間件復雜的維護和升級；一站式的應用集成平臺。公有云上可以提供支持應用和數據統一集成的平臺進行集成。這類平臺可以支持API、數據、消息等的統一集成能力，能夠支撐業界主流的新老應用、數據平臺及傳統ESB類產品。可以提供數據安全（敏感數據加密）、系統安全、網絡安全（防火墻防入侵）、業務安全（租戶隔離）等多層安全防護機Appkey認證、支持SSL/TSL加密，黑白明單設置等能力，可以很好滿足集成安全訴求。支持可視化配置集成，集成易于監控運維；支持分布式部署，支持可自動擴展，支持高并發和低延時的集成平臺，以滿足各類應用及數據的集成需求；公有云廠家有強大的技術投入，大廠研發人員均在上萬人，并技術社區具備一定影響力和貢獻。能夠保持這些組件始終保持業界領先。車企人員可以低成本快速的使用這些領先平臺技術，自己聚焦在業務應用上，實現價值最大化。云化能力建設在明確了轉型戰略和建設原則和模式后，車企應適時的展開對云轉型所涉及的技術領域能力進行設計和建設；同時業務上云后所需要的組織人員儲備及管理機制的變化也應該同步籌劃。在能力設計階段，我們建議從如下六個領域展開能力設計：運營與運維云計算能力領域框架示意圖運營與運維以低成本方式維護核心業務系統的可靠性和性能吸引、保留和激勵人才云計算能力框架云計算能力框架?????

應用維護崗位與人員崗位與人員運營中心

成本管理

安全與合規安全與合規建立可靠、安全、穩定的IT環境網絡安全應用安全風險管理平臺與架構 工具平臺與架構工具管理、設計、建立和交付新技術、新架構平臺架構IaaS/PaaS

與相關方協作、推動業務變革

管理和分析工具云管平臺運維工具協同與治理智能報告協同與治理知識管理數據分析管理組織

服務&供應商集成流程云技術棧能力——技術架構技術漫天飛，應該有條技術主線，做技術架構的管理。技術架構（TechnicalArchitecture，簡稱TA），華為數字化轉型建設中，技術架構將實現從傳統將應用架構中定義的各種應用組件映射為相應的技術組件，這些技術組件代表了各種可以從市場或組織內部獲得的軟件和硬件組件。同時，技術架構也定義了與技術組件相關的標準，指導和規范IT產品規劃、設計、實施、運維等場景下的技術工作。

垂直、封閉式的IT架構轉變為云化、服務化的開放架構，輔以保障業務連續性、保障安全兩大支柱，打造云化服務化的IT統一技術平臺，以支撐數字化轉型落地。以華為架構規范參考規范如下：圖：技術架構的內容框架（華為）技術策略技術策略 企業技術框架指 技術架藍皮書 引 技術標準 技術規范落地技術服務目錄 技術設計 【技術架構六大原則】支撐業務應用和數據的所有技術服務和功能【華為IT云化、服務化能力框架】用于制定某個技術領域的策略和規則、架構路標【網絡、計算、存儲、數據庫、集成、網絡安全、WEB等】針對華為IT建設過程中可能重復使用的IT技術和軟硬件資源所制訂的選擇規則和技術特性用于規范和指導IT建設的技術運用以表格的方式對技術服務進行羅列和描述【HIC服務目錄】描述應用模塊使用I層/P層技術服務的情況【高階技術設計】（含技術平臺、技術服務選擇）變革項目主要關注高階技術方案的設計云原生技術主線為企業提供了穩定可靠的技術保障，降低技術門欄，提升技術的先進性，是

企業數字化轉型的源動力（云原生、技術棧標準體系、人員能力）。開發測試統一編排自動化部署、微服務注冊發現與治理、中間件運行環境智能運維開發測試統一編排自動化部署、微服務注冊發現與治理、中間件運行環境智能運維業務應用業務應用4.DevOps（含質量效能）平臺3.PaaS平臺之微服務平臺5.1中間件平臺6.大數據平臺服務格 服務格服務監控2.PaaS平臺之應用運行運維平臺1.混合云管理平臺PaaS混合云管理平臺容器混合云混合云集成平臺數據搜索引擎通知服務數據倉庫流程服務開源大數據計算業務分析服務開源大數據存儲消息服務大數據平臺緩存服務事務管理安全管控治理中心配置中心注冊中心傳統應用微服務應用5.2集成平臺應用集成數據集成混合云集成設備集成敏捷項目管理文檔管理敏捷項目管理文檔管理測試管理持續集成質量度量與分析系統模型設計工具平臺應用編排App/PaaS/IaaS資源一鍵式創建應用鏡像倉庫軟件倉庫日志采集故障告警性能壓測應用拓撲容器引擎Docker無服務器計算 Serverless K8sIaaS混合云管理平臺統一賬戶認證統一服務發放統一配額管理統一計量統一運維監控混合云備份IaaS計算存儲網絡建設混合云管理平臺，包括IaaS混合云實現基礎設施的混合管理，PaaA混合云實現統一的跨云應用管理、應用集成和數據集成1.建設混合云管理平臺，包括IaaS混合云實現基礎設施的混合管理，PaaA混合云實現統一的跨云應用管理、應用集成和數據集成1.混合云管理平臺基于K8s和Docker建設PaaS平臺，提升應用允許和運維的自動化程度2.PaaS云平臺建設微服務平臺，支持主流的微服務框架，實現服務治理，提供微服務分解的方法論3.微服務平臺通過DevOps平臺支撐軟件交付的全周期需求與計劃、設計與開發、測試、部署與發布、運維以及反饋等4.DevOps(含質量效能)平臺提供對中間件服務化的設計方案，簡化中間件的運維5.中間件及集成平臺支持多種數據源、多種數據結構統一接入，分布式存儲6.大數據平臺混合云產品應具備以下特性：圖：某混合云架構公有云專屬云廠公有云專屬云廠商運維標準云服務共享資源池按需提供服務全棧專屬面向全部租戶的一朵大云專線到云廠商機房以公有云技術駐地云按需提供服務全棧專屬將一套公有云建設到客戶機房、廠商運維私有云&傳統IT成本彈性創新混合云混合云專享安全合規專享安全合規低時延專屬云：部署位置：公有云機房業務場景：云服務構建，客戶資源專屬，資源隔離，安全合規駐地云：部署位置：客戶機房業務場景：云服務構建，客戶資產化，數據本地保存。崗位與人員能力設計云計算能力崗位和人員能力模型，形成支撐云轉型中的建設、運維、運營的組織框架。組織架構依據云計算管理所需要的組織能力，優化調整組織架構，并明確各部門職責：組織架構圖部門職責組織架構依據云計算管理所需要的組織能力，優化調整組織架構，并明確各部門職責：組織架構圖部門職責崗位設置 按照各部門分工，進行崗位、編制設計，并定義各崗位職責：崗位設置按照各部門分工，進行崗位、編制設計，并定義各崗位職責：定崗定編崗位職責定義人員績效將云計算年度戰略和目標拆解到部門和個人，制定績效指標并進行考核：人員績效將云計算年度戰略和目標拆解到部門和個人，制定績效指標并進行考核：績效指標績效考核人才管理 成立專家中心，制定人才管理制度、推行文化管理，留住用好云計算相關的專業人才：人才管理成立專家中心，制定人才管理制度、推行文化管理，留住用好云計算相關的專業人才：成長路徑文化管理建議對服務管理機制、組織構建及績效體系、項目管理與服務能力、技術創新體系四大方面進行能力提升。IT完善IT完善IT完善服務管理機制基礎靈活組織績效體系技術能力創新體系能力項目管理服務能力運營與運維能力體驗管理、成本管理、資源優化的管理機制和運行流程；業務關系管理服務支撐體系云財務管理業務關系管理服務支撐體系云財務管理運營管理運營度量平臺考核質量管理決策支持專業培訓過程管理技術規范流程制度信息系統考核知識管理供應商管理指標體系建設成本分析結算管理服務報告自服務用戶管理用戶運營用戶培訓計量計費預算管理SLA服務請求服務目錄反饋管理需求管理運維管理運維流程管理運維管理運維流程管理事件管理日常運維運維工具自動化管理統一監控管理服務臺變更管理問題管理運維報告自動化運維配置管理智能運維流程編排監控采集數據分析監控策略告警通知評估和設計適應云服務的管理和運維工具。在多云策略下，車企需要考慮采取第三方或自建部分的云管理和運維工具，以統一和協同不同云廠商提供的原生管理工具。云管理平臺自助及云管理平臺自助及開放API服務管理運營管理運維管理資源管理多云管理云安全技術云安全合規云安全管理云安全服務云安全技術云安全合規云安全管理云安全服務云安全技術云安全合規云安全管理安全與合規能力設計在云上運行業務負載時應考慮使用的安全技術手段和運營流程。特別是，車企在逐步擴大公有云或混合云架構下運行的業務負載規模時，需要尤其重視安全邊界擴大后應對安全而風險和突發事件的響應機制，并應關注業務延續性方面的技術能力建設（高可用、容災等）。云安全戰略云安全治理云安全治理圖：云安全體系框架示例云安全戰略云安全治理云安全治理預測性云安全態勢感知云安全服務預測性云安全態勢感知云安全服務協同與治理能力設計云計算能力組織與內部云消費組織的職責界面和協同流程；同時，車企應密切關注業界云技術發展的進展，定期評估合作廠商的技術水平和服務能力，并建立協同工作機制確保從各合作廠商獲得綜合最優的服務組合資源。在能力建設階段，我們建議車企優先展開技術基礎（即云平臺和架構領域）和安全措施（即安全與合規領域）的建設，為業務負載向云上平滑、安全的遷移提供基礎。在此過程中，協同與治理機制應該同步進行實施落地，以支撐業務負載上云過程中的內外部協同和關鍵決策。運營與運維機制和工具建設應跟隨業務負載的上云同步展開。崗位設置與人員能力提升可以伴隨云平臺搭建進行，由項目組轉化為常設組織，同時識別和補充人員能力。 四車企云化方法概述51車企上云之路白皮書PAGE53PAGE53車企上云之路白皮書PAGE52PAGE52車企上云之路白皮書作為支撐數字化轉型之一的企業云化實施，車企應重點考慮以如下兩個原則“雙模IT”：選擇和使用云技術時，需要考慮同時滿足面向內部運行管理的穩態應用、以及面向外部用戶以及創新的敏態應用的需求；立而不破：云轉型并不是將當前應用系統的推倒重來，而是以云化服務化的架構理念，通過云技術的應用，依托既有的應用系統提

基于華為等先進企業的云化實踐，我們建議車企在上云過程中按照戰略規劃-能力建設-業務云化-持續運營的“四步法”工作框架展開（圖）。車企云化方法概述服務建設云化數字平臺車企云化方法概述服務建設云化數字平臺 業務應用 業務使能云成熟度評估平臺共享治理運營云DC業務云化建設數字化轉型技術底座圖：企業上云總體規劃方法建設數字化轉型技術底座目標與原則目標與原則“雙模IT”立而不破云轉型云轉型略 云能力設 業務云化 云服務營容安云門戶應用構建運維災全gPaaSdPaaS運營IaaS運作和規則運作和規則組織與流程策略與原則業務現狀調研IT現狀調研最佳實踐對標云轉型目標目標架構藍圖投資分析路標規劃測試驗證業務現狀調研IT現狀調研最佳實踐對標云轉型目標目標架構藍圖投資分析路標規劃測試驗證演練咨詢規劃掌握云技術應用現狀問題IT建設總體目標項目啟動業務戰略解讀現狀評估及差距分析報告業界趨勢分析云化轉型愿景項目規劃方案設計藍圖規劃報告實施路徑規劃報告高階實施方案指導戰略到執行圖：華為云轉型咨詢工作方法示意IT建設總體目標項目啟動業務戰略解讀現狀評估及差距分析報告業界趨勢分析云化轉型愿景項目規劃方案設計藍圖規劃報告實施路徑規劃報告高階實施方案指導戰略到執行現狀評估現狀評估藍圖設計實施規劃方案驗證云平臺建設規劃應用云化云安全規劃運營和運維參考華為自身的云化實踐，我們建議車企采用“6R4S”框架指導業務云化的展開。我們稱為“全業務上云6路徑和4階梯”，簡稱為“6R+4Step”，通過這套方法論，可以幫助企業

6R路徑是在Gartner的5R方法論基礎上，華為云基于華為內部上云和服務客戶的實踐上，總結而來，其詳細信息如下：圖：云化路徑6R模型云化類型云原生(Cloud-Native)

路徑應用新建Replace應用重構Re-Architect

特征據遷移

適用場景新建系統應用使用PaaS云服務

?云使能(Cloud-Enable)

Re-platform基礎設施上云保持不變Retain保持不變Retain

使用容器服務等用VM等

除架構限制無法使用PaaS或IaaS云服務的，按“例外”規則進行管理OnPremiseRetire：

日落下線RetireRe-Platform日落下線Retire

且機構限制無法使用在上云路徑中被稱為“日落下線”，對于企業中存在的部分應用系統，已經沒有使用價值不再使用或會逐步停用，可以對齊進行必要的歸檔備份后停用，減少對資源的浪費。Retain：在上云路徑中被稱為“應用保留”，是指在企業上云過程中基于資源成本、應用生命周期或企業業務策略等被識別為暫時不需要或者不適合上云的應用，策略上會采用保留的方式繼續留在云下運行，但需要和云上其他應用進行應用和數據集成。Re-Host：在上云路徑中被稱為“直接遷移”或者“基礎設施上云”，即對應用程序運行環境不做改變的情況下遷移上云，一般的操作是P2V（PhysicaltoVirtual，物理機遷移至虛擬機）、V2V（VirtualtoVirtual，虛擬機遷移至虛擬機），是應用進行云遷移時最常見的策略。

在上云路徑中被稱為稱為“更換平臺”，在不改變應用核心架構的基礎上，會對線下應用使用的中間件、數據庫等基于云上的PaaS平臺進行替換，以此來降低平臺技術資源投入、降低管理成本，以提升效率。Re-Architect：在上云路徑中被稱為“應用重構”，一般會改變應用的架構和開發模式，進行云原生的應用服務實現，例如單體應用向微服務架構改造，這種策略一般是在現有應用環境下難以滿足日后功能、性能或規模上的需求時采用，以滿足企業在云上長遠發展的需求。Replace：改為采購新的替代產品，典型的如采用SaaS應用或業務云化指導這些應用選擇的架構風格、基礎資源的部署形態多種多樣。車企云轉型過程中，如何利用云技術對通常首先會考慮的是“3W1H”問題：哪些業務負載/應用系統應該優先上云哪些業務負載/應用系統應該優先上云WhenWhere業務負載/應用上云時應該選擇何種形態（公有云、私有云）業務負載/應用系統上云有哪些上方式What不同技術棧的應用系統如何云化不同技術棧的應用系統如何云化HowWHAT––上云范圍借助‘6R’模型，車企可以基于IT應用的技術棧分析，進行各應用系統云化路徑分類定義，回答“What”的問題。圖：云化可行性評估不需要上云不需要上云需要上云1.需要上云1.應用使用情況2.技術架構限制3.需求變化及用戶體驗???技術限制，無法上云，如OnPremise軟件包；改造成本高；現有系統能滿足業務需要，且需求較為穩定，變化不大。日落下線(Retire)關/停/并/轉

保持不變(Retain) 圖：某車企應用云化路徑評估考量要素樣例分類評估項生命周期及可行性是否長期低流量或已規劃下線專有硬件綁定，且無法云化或遷移使用私有軟件或協議，且無法在云上部署系統物理隔離的安全要求應用構建技術信息應用建設模式技術可控程度應用類型應用架構風格新功能/修改上線周期微服務框架所使用的緩存中間件類型所使用的消息中間件類型數據庫類型計算資源類別應用運行信息用戶類別活躍用戶數用戶分布用戶增長速度或負載增長速度用戶/業務負載存在波峰波谷，或難以預測數據量增長速度（年/月增長率）可用性要求（年停機時間或可用率百分比）高可用方案WHERE云形態選擇車企建設的混合云架構下，需要根據私有云和公有云的優勢特性，選擇應用云化部署的形態。我們建議從用戶、數據、負載、可用性等方面對應用運行狀況進行量化評估。當業務應用對用戶訪問的時延體驗、資源彈性、可用性水平等有較高得分權重和云形態選擇閾值，從而設立云形態選擇的評估規范。圖：某車企混合云形態選擇評估考量要素樣例資源池選擇評估得分計算公式=∑單項得分資源池選擇評估得分計算公式=∑單項得分*權重系數分類評估項評估分值得分權重用戶類別（內部、外部）100%用戶分布（集中、國內/全球區域集中、全球）100%用戶活躍用戶數（日均在線