AI 大潮强势侵袭全球，汽车行业正经历着前所未有的变革，AI、大模型、云计算等技术层出不穷，脑机接口、AI 保养……在人工智能的加持下，智能汽车的发展只有你想不到，没有它研发不到。目前的汽车市场只要抓住了 AI 技术，就是抓住了消费者的钱包。而这些令人眼花缭乱的功能研发对车企内部提出了超高的要求，使得众车企纷纷将目光聚焦到团队数字化、生产效率提高、成本节降等工作上，如何借助数字化东风在激烈的市场竞争中立足，已成为车企研究的核心议题。
我国 2024 年的工作重点已将开展“人工智能+”行动列入其中，目标打造具有国际竞争力的数字产业集群，实施制造业数字化转型行动，深化人工智能、大数据等研发应用。这对于汽车行业无疑也有着明确的指导作用，不仅要从消费者的角度打造智能汽车，大力引入大模型赋予汽车更多人性化功能；团队内部的业务流程也要逐步将 AI 应用其中，加大对 AI 领域的投入力度，新一代“汽车人”智能化，研发出的汽车从出发点上就智能了。
三大数字化发展阶段总体呈现为：1.0 阶段信息化，2.0阶段数字化，3.0阶段智能化。目前车企已然迈进“3.0”智能化阶段，各大汽车企业通过大量引入人工智能技术，从用户体验出发，应用个性化、定制化、自动化的全生命周期业务经营与管理，释放更多不必要的人工投入，提供更具竞争力的产品与服务。
在汽车产业的全生命周期中，数字化转型为企业带来了巨大的发展空间，同时也提高了对业务团队和人才的要求。汽车制造商在执行数字化战略时，常遇到业务部门难以有效主导转型的难题，导致进程缓慢和产业链数字化不充分。要克服这些挑战，企业需要建立一个从战略层面出发的双向数字化认知循环机制，确保全员对数字化价值有共识。此外，企业应积极在内部开展各类培训和研讨会，通过数字化案例的学习，促进团队间的创新思维和协作精神。
在这个过程中，打造一支适应智能化时代要求的“3.0”人才梯队至关重要。这样的团队不仅能够应对汽车行业在智能化“3.0”阶段的挑战，还能够在数字化转型的道路上发挥关键作用，推动企业持续向前发展。通过这样的努力，汽车制造商将能够更好地利用数字化转型的潜力，实现产业链的全面升级和优化。
痛点 1：技术部门不了解汽车行业的业务模式和流程，难研发出有效的解决方案业务人员不懂数字化产品和方案，更不懂技术，难以提出有效的数字化需求。
培训方案：面向业务人员，进行数字化思维和工具培训，学习业务建模、数据建模、产品建模等技能。
痛点 2：汽车制造的业务体系复杂，但一线车间人员技能单一性，且对数字化理解度低，无法形成多制造环节串联的数字化产品模型和解决方案。
培训方案：从车企整体制造流程内的各个环节，抽取关键人群定向赋能，帮助其理解数字化和工业互联网，掌握建模技能共同培训学习，了解不同业务节点的工作内容和流程，让学员成长为数字化需求发起者和转型引擎。
痛点 3：难以招聘到能熟练掌握新型技术，如自动驾驶、车辆网等技术的 T 工程师缺乏理解业务发展需求的技术人才，无法高效运用技术手段赋能业务发展。
培训方案：针对相关技术方向，面向车企进行定向技术培训。
传统研发流程冗长，难以适应短暂的汽车生命周期。
传统大批量生产方式难以满足消费者定制化需求。
漏斗式营销过于关注投放转化，忽略用户体验和保客粘性培养。
平台架构难以支撑数字业务的全部流程与数据分析。
传统整车产品难以安祖智能化时代的汽车发展需求。
基于当前汽车企业高频的数字科技人才培养诉求，极客时间企业版提炼出系列方案，帮助企业高效打造汽车数字人才队伍，获得数字化竞争优势。
锚定业务人员能够发现业务价值并且推进业务发展的核心能力诉求，从数据分析思维、数据分析工具、数据分析方法、业务价值汇报 4 大维度全面打通业务数据分析整条链路，培养出具备数据分析思维、数据处理工具应用能力、数据可视化表现能力、数据分析分析能力、数据价值汇报能力的绩优业务数据分析人才。
培养学员对数据的敏感度，利用数据维度诠释生活中的问题。
掌握切实好用的数据分析工具，如 Excel，PowerBISQL，快速掌握核心技能。
以战代练，场景化掌握数据分析方法，使学员充分理解不用分析方法。
厘清数据报告撰写逻辑，掌握数据报告撰写技巧，具备业务价值思维的核心内容。
17 大内容模块构建数字应用人才能力提升矩阵
首先了解汽车企业数字化营销转型的背景与机遇，通过树立数字化营销思维，理解数字化营销实战体系，掌握汽车企业数字驱动营销增长、数字化营销实战方法，从而通过数字化营销工具、案例练习与解析，提升实战能力。
“研、测、学、练、考、评”流程化培训体系设计，覆盖 IT 人才全职涯学习发展需求，培训 + 认证，一线专家保驾护航，助力车企 IT 专项人才培养。
考取工业和信息化部人才交流中心颁发的《工业和信息化人才能力提升证书》。
一线技术专家与专业教研团队共同打磨学习内容，增加知识密度，降低学习难度。
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