AI 时代的传统车企转型：广汽的“双核”战略、组织裂变与自研之路｜行知数字中国

数字化转型是一场始于业务痛点、终于业务价值的深层革命，其成功依赖于组织、文化、技术三大支柱的协同演进，任何一方的缺失都可能导致转型失败。

在传统机械制造时期，广汽集团始终顺应国家产业发展趋势，实现了稳健发展。在行业鼎盛时期，广汽集团位列中央企业及地方国有汽车制造商第四位，成为"三大三小"格局中唯一非直辖的地方国有企业。然而，行业发展具有周期性，随着造车新势力的崛起，市场竞争格局开始发生变化。

新兴车企凭借原生数字化优势，建立了直达客户的商业模式，在技术架构、供销服务体系以及客户运营等方面与传统车企形成显著差异。尽管初期市场规模有限，但其迅猛的发展态势预示着产业转型的必然趋势。随着技术的发展，汽车行业必须向精细化运营、客户直连和服务升级的方向发展，这就要求车企全面数字化以满足客户诉求。本期《行知数字中国》，InfoQ 有幸采访到了广汽集团数字化部部长刘倩，一起了解广汽集团的数字化转型历程和未来规划。

本文核心观点如下：

• 领导层的战略决心与亲身参与是启动转型的第一推动力。 从如今的董事长、当年的总经理在调研归途中的果断拍板，到亲自牵头周度研讨会、直面历史短板，高层的坚定意志是打破传统国企路径依赖、克服巨大阻力的关键。

• “小切口，深纵深”是应对 AI 等新兴技术的务实策略。 与其遍地开花，不如聚焦于高频、重复、能快速见效的具体场景进行深度突破，通过快速成功来验证方向、建立信心，并为后续推广积累经验。

• 变革管理需要“软硬兼施”，既依靠机制也构建信任。 除了运用架构评审、预算分摊等“硬”机制，数字化部门更需秉持“服务而非管理”的心态，主动洞察业务痛点、设计解决方案、赋能业务团队，通过创造价值来赢得信任，潜移默化地培育变革文化。

• 数字化转型的最终目标是将项目成果转化为可持续的组织能力。 项目结束不是终点，必须将成果内化为流程、组织和标准。这需要业务领导亲自推动和第三方（如变革办）的介入，以确保局部效益能真正沉淀为整个组织的降本增效。

• 数字化转型的本质是业务转型，而非单纯的技术升级。 这是一场触及业务模式、组织架构和企业文化的系统性变革。成功的关键在于业务、流程与数据的协同变革，其最大瓶颈往往不在于技术，而在于业务端未能实现流程一体化和数据标准化。

• 组织与文化的变革是转型成功的底层基石。广汽通过整合 IT 资源、转变总部职能、建立“变革办”仲裁机制、引入 IPD 等先进方法论以及培育“金种子”文化，为技术赋能提供了至关重要的土壤。缺乏这片土壤，任何先进技术都难以发挥效用。

• 在 AI 时代，高质量的数据和标准的流程是训练有效模型的前提。AI 的价值并非源于模型本身，而是源于其背后的高质量数据与业务运营。“上线只是开始，运营方得始终”，必须将 AI 运营职责内化至业务部门的工作流中，否则 AI 将可能成为负资产。

• 自研与掌握核心技术是数字化时代的关键战略选择。这关乎数据主权、成本控制和响应敏捷性。广汽集团强调将核心业务能力转化为自主可控的数据资产和组件化平台，通过自研摆脱对外部供应商的依赖，从而掌控自身数字化命运。

• 有效的治理模式在于平衡“集中管控”与“业务敏捷”。基础平台（IaaS/PaaS）必须公共化、标准化以保持稳定，而应用层则应采用微服务架构以支持业务创新。通过 COE（能力中心）和 BP（业务伙伴）组成的“真矩阵”组织，确保资源能被业务一线有效“呼唤”。

• 数字化转型需要坚定的战略定力和长远的投入眼光。尤其是对基础设施和底层能力的投入，不能仅用短期 ROI 来衡量。企业必须敢于为长远战略算账，避免因短期利益而错失未来机遇。同时，通过架构评审、预算分摊等机制，将数字化投入和责任回归业务部门，是驱动其创造真实价值的关键。

破局起点：传统车企的数字化觉醒

转型的计划在一次次关键的行业调研中成型。在考察美的集团前，广汽集团以为家电制造业复杂度低于汽车产业。但深入调研后，美的用数字化实践给了他们一记重击：基于统一数字化平台的管理体系，这家传统企业能在一个月内完成海外新公司的全流程整合。当被问及为何坚持每年投入约 20 亿元数字化资金时，美的集团董事长方洪波仅回应“因为尝到了甜头”。这促使如今的董事长，当年的总经理冯兴亚在返程途中便拍板决策：“美的作为民企对投资回报如此审慎尚能持续投入，广汽集团更应全力推进数字化转型。”

真正的攻坚始于 2020 年启动的 GDA 1.0 计划。 彼时的广汽集团仍延续着战略管控模式，集团总部仅 300 余人，却管理着近十万人的产业体系。采用典型的战略管控与财务管控模式。自主品牌业务（如传祺 GS4、埃安）市场表现强劲，现金流与利润表现优异，总部倾向于放权，各投资企业也习惯于独立运营。然而，进入数字化时代后，这种模式难以为继——数据无法贯通，数字化仅停留在单点应用层面，协作效率落后，难以实现真正转型。

变革从组织架构开始。 尽管业务单元更倾向于自主掌控 IT 资源以快速响应市场，但集团仍坚定推动资源统一管理。“美的方洪波强调转型需‘斩草除根’，这一理念被广汽集团冯兴亚董事长高度重视，以避免“影子 IT”的滋生。”刘部长回忆道。整合完成后，集团管理模式从战略管控转向经营管控：IT 团队由集团直接管理，项目由集团统筹推进。预算仍由各企业承担，但集团额外设立数字化先导资金，首年对数字化项目给予 100% 补贴，企业仅需提交方案并通过路演即可获得支持。此外，集团高薪从市场引入 CEO 执掌大圣科技（大圣科技成立于 2016 年，由广州汽车集团股份有限公司为主要股东发起成立，作为广汽集团旗下子公司，大圣科技主营业务为广汽集团体系内的数字化建设和高新技术研发），这在当时引起广泛关注。

体制破冰催生技术突破。 在体制保障下，集团迅速推进核心数字化项目。集团集中资源建设了广汽云，结束了各公司自建机房、数据分散的局面，核心经营数据全部沉淀在广汽私有云，高并发的 ToC 业务则灵活调用公有云，形成混合云架构；集团大数据湖也同步落地，整合研发、生产、供应链、销售及车联网数据，实现全域数据治理。这套从组织到技术的组合拳，最终获评国务院国资委 2021 年数字化转型典型案例，成为广东省当年唯一入选的国企样本。

深水区攻坚：转型背后的三重裂变

当广汽云和大数据湖初步搭建起数字化骨架时，真正的考验才浮出水面。业务、组织、文化的三重裂变在转型深水区激烈撞，每一步突围都伴随着阵痛与顿悟。

业务重构的试验场率先掀起波澜。 由于业务端尚未整体整合，初期只能采取单点突破策略。以广汽传祺营销为例，集团创新提出“权益流量运营”模式：从快消行业引入兼具业务与 IT 背景的骨干，组建跨部门“重量级团队”（涵盖研究院、主机厂、销售公司及 IT 部门），扁平化面向客户。通过企业微信社群收集客户声音，直通产品定义。例如，用户反馈“极致静谧”导致跑车缺乏声浪体验，工程师迅速增加“一键声浪”功能，轮毂、内饰等细节根据用户意见快速调整。用户深度参与后自发宣传，上海车展期间数万粉丝守候直播、自备锦旗。遗憾的是，官方未将该车型置于展台 C 位，导致流量未能充分承接。现场团队临时在展车张贴二维码，工程师亲自讲解，虽激发极大热情，但仍属“小团队的孤勇”。

这一系列尝试让刘部长更加确信：数字化转型绝非单纯的技术工程，而是业务模式、组织架构乃至企业文化的系统性变革。广汽传祺在营销本部内成立横向拉通的“用户生态部”，但若流程、系统与文化未能同步升级，创新仍将局限于操作层，难以形成顶层共识。最大的挑战在于业务端未能实现流程一体化与数据标准化，导致很多数字化项目无法释放全部价值。

组织能力的再造在阵痛中推进。2024 年 11 月，广汽集团启动一体化改革，总部迁至广州番禺化龙，标志着从“管理型总部”向“经营型总部”的转变。与此同时，广汽集团将分散在各企业的 IT 力量全部整合至集团数字化部，组建近 200 人的自有团队，彻底告别过去“科技公司—总部”的甲乙方合作模式。如今，集团已能统一规划应用架构，推进系统关停并转向产品化迭代，减少对供应商的依赖。从最初的 3 人团队到如今近 200 人的专业队伍，这支数字化力量终于迎来全面发力的时刻。

权力集中伴随着尖锐的矛盾：当业务部门发现财务存在五套预算系统、人力资源系统多达十几套时，副总们纷纷质问“为何不能统一？”刘部长用“松鼠鱼”的隐喻回应困局：“我们统一了厨师团队，同样是松鼠鱼，但传祺要松鼠鲤鱼，埃安点松鼠桂鱼——当业务标准未统一时，技术团队如何满足所有需求？”更深层的冲突在于能力置换：在大圣科技试点建立的“资源池”机制，正给予无法适应新要求的人员竞聘转岗机会。“这可能会得罪一批人，但我希望给他们机会。”刘部长坦言，“躺平的人要卷起来，需要重新定位岗位价值。”

文化的变革最为隐秘而深刻。 在方法论层面，广汽集团同步进行变革，比如引入华为 IPD（集成产品开发）、DSTE（战略到执行） 以及 IPMS（集成产品营销与服务）等方法论。华为带给广汽集团的不仅是方法论，更是思想和理念层面的改变。比如，IPD 一期工程的核心价值在于实现思想层面的 “松土效应” ：推动高层与骨干层直面历史短板。例如董事长亲自牵头周度研讨会，中层以上人员每周都会一起学习、讨论、开工作坊，不仅研讨流程，还研讨战略和工作模式的根本转变。与此同时，广汽集团从外部引入了华为的专家，专家的价值在于他们敢对一把手说真话，指出广汽集团的优缺点，用外部力量刺激变革。

经过几个月的努力，每个业务部门都意识到自己是流程的主人。在机制设计上，广汽通过颁发 GPO（全球流程 Owner）聘书明确业务副总对流程的责任，并设立变革办公室专项仲裁跨部门冲突。比如，财务部门想上全面预算系统，但采购部门不配合，营销部门也不需要那么详细的数据。过去，这些问题都推给数字化部门，但数字化部门无法解决业务问题。现在，变革办可以仲裁这些问题，推动业务变革。虽然广汽集团的 IT 和变革是分开的（华为是结合在一起的），但数字化部门最终要承接所有变革结果。因此，数字化部门无法逃避问题，必须反向推动业务变革，让业务部门向变革办提需求，然后赋能其完成变革。这种上下联动的关系，是数字化转型的必然要求。

数字化部门看似是技术部门，但其实承担着更多责任。或许有人觉得数字化部门站得太高，但数字化转型的本质是业务转型。早在 2022 年行业尚未普及 IPD 时，刘部长及团队已在研发数字化项目群中加入 IPD 变革咨询项目，并预留了充足的资金。当时，数字化变革项目多是旧 IT 的数字化，缺乏业务价值。刘部长要求项目中必须加入 IPD 变革，否则不予通过。因为数字化转型的意义，绝不仅限于提升效率，更在于为整个组织创造价值。当时很多人不理解，但当大家真正开始提 IPD 变革时，才发现产品、制造和营销之间壁垒森严。过去，集团领导的指示无法真正落地，但现在，集团总经理变成了自主品牌总经理，必须面对这些问题。因此，变革项目应运而生。数字化转型本身就有痛点，从愿景来看，这本身就是业务转型。

数字化部门要洞察最先进的生产力，并推动与之相匹配的生产关系变革。尽管大家可能仍认为数字化部门只是技术部门，但其定位不应仅限于此。过去，CIO 更多地是赋能业务，满足需求、降低成本、提升效率。但在全面重构的时代，数字化转型不仅是技术赋能，更是生产力和生产关系的变革。AI 不仅是技术，更是新的生产力革命，它将改变整个汽车行业的产品和盈利模式。以前，这些只是研究报告中的内容，但现在正在发生。部分民企或互联网企业已经凭借在互联网时代积累的能力，更适合新时代的组织方式走在了前面。因此，广汽集团的转型不仅是降低成本、提升效率，更是组织能力的根本变化。

这场触及灵魂的深水区攻坚，最终让广汽集团领悟到最残酷的真相：最大的瓶颈不在技术，而在业务端未能实现的流程一体化与数据标准化。当部分业务领导仍在高喊“我的战场需要快速响应”时，数字化团队已在裂变中锻造出新的生存法则——真正的转型价值，永远始于业务痛点的终结。

AI 时代的快速响应：GDA 3.0 双核战略

相较于 GDA 1.0，2.0 更侧重于管控管理，弥补了 1.0 侧重业务的短板，且在延续核心框架的基础上进行了深化，在项目上挖得更深，并引入了生态概念。现在广汽集团已经全面进入 GDA 3.0，面对全新的外部环境与挑战，广汽集团提出 “All in AI”与“AI for All” 的双核战略。

当前行业普遍将 AI 视为技术升级，但对广汽而言，AI 更是对过去短板的加速弥补。在 AI 时代，如果没有流程标准化和高质量数据集，就无法打造真正有价值的 AI 应用。广汽集团之前也做了很多单点实验，比如在经营驾驶舱中引入 AI 知识问答。一开始，模型准确率很高，但随着时间推移，准确率不断下降，幻觉越来越严重，这反映出数据质量及业务运营的重要性。上线只是开始，运营方得始终，但业务部门往往没有切身感受，功能上线后就不再关注。这种反复折腾不仅浪费成本，更浪费企业的时间。在 AI 时代，业务运营的重要性更加凸显，否则 AI 可能会变成负资产。因此，广汽集团学习华为的策略“小切口、深纵深”的策略，联合业务部门共建 AI 应用运营体系，并将运营职责深度内化至各职能部门工作流。这是 AI 时代带来的挑战，也让广汽意识到业务参与的不可或缺性。

AI+ 场景的攻坚战在快速推进。 在转型过程中，数字化部门联合业务部门挖掘出众多高价值 AI 场景，却面临着筛选困境，毕竟资源是有限的，这也是当前很多企业落地 AI 过程中会遇到的问题。对此，刘部长认为，场景选择不应由数字化部门独立决策，数字化部门可以提供方法论支持——例如在 AI 应用背景下，如何筛选适宜的切入场景。每个业务领域不宜同时开展过多试点，应聚焦于高频、重复且能快速见效的场景。试点必须能够在短期内呈现明确价值，才能验证方向、建立信心，并为后续推广奠定基础。

为此，广汽的数字化部门构建了一套系统化的评估指标，涵盖业务成熟度、数据准备度、技术可行性及运营机制完备性等方面。在明确评估框架后，主体责任应回归至业务部门：他们不仅需承担经营业绩指标，也应对本领域的组织能力建设负责。业务部门要管理好流程和数据，并通过数字化或 AI 工具实现业务价值。以办公室为例，其将积累多年的 TB 级历史文档进行数字化转化，构建出可被利用的知识资产。基于这些结构化知识，数字化部门与业务部门共同开发 AI 场景，让业务部门在实践中有实实在在的获得感。数字化部门始终定位为赋能者，提供方法、工具与平台，而场景选择与落地则交由业务团队主导。

数字化部门负责设定指标，业务部门负责领域的数字化。刘部长希望把数字化投入回归到业务部门，如果业务部门的 KPI 足够明确，他们自然会选择数字化或 AI，因为他们需要减少人员或提高效率。数字化部门可以提供衡量指标，让业务选择 ROI 最划算的场景。至于业内一直讨论的 AI 项目的 ROI 评估问题，刘部长认为这需要区分试点与战略布局。试点项目应当评估 ROI，但若涉及战略级投入，则必须首先依靠战略洞察坚定方向，保持定力、持续投入。过度纠结短期效益，往往导致企业错失未来机遇。

AI 能力建设尤其如此。若缺乏对底层能力的持续投入，便如同在沙滩上筑堡，难以经受风浪。回顾历史，广汽集团曾错过一些机遇：早年承接国家增程式技术攻关项目时，广汽集团不仅技术先行、已制成实车，甚至内部也已试用。然而，受当时合资燃油车业务利润丰厚的短期利益影响，认为该市场需求有限，最终中止项目。结果，广汽集团丧失了重要发展窗口。这一教训深刻说明，战略决策必须超越当期财务测算，依靠对趋势的深度洞察。这就是算长期账和短期账的不同结果。但算长期账就需要在战略洞察上非常有能力，一定要能够洞察趋势。这也是华为在广汽集团内部的影响力大的原因，华为总是能够瞄准下一个风口，然后基于他们的厚平台去构建能力，在短时间内打穿打透。所以，广汽集团一直在学习华为的方法论。

“数字化投入要有长远眼光，不是算一个项目的短期 ROI，可以算一个领域一段时间的 ROI，一个项目本身是非常有限的，除非固化下来长期运营，才能看出价值和效果。特别是在 AI 时代，以前说三分上线、七分运营。在 AI 时代，上线只是开始，如果不运营，可能任何价值都产生不出来，甚至是负资产。”刘部长补充道。

组织架构适配直指核心矛盾。 虽然数字化部门把人都集中起来了，但又必须派出去。目前，数字化部门共有十支战队，其中五个负责作战，五个负责建设能力。后台的炮火是被前台呼唤的。作战体系中的 COE（能力中心）承担产品规划职能，而 BP（业务伙伴）则长期驻扎业务部门，甚至深度参与业务架构设计与痛点梳理。不了解业务，就没办法做好解决方案。因此组织架构上必须兼顾集中管控与分布式赋能。

但是，派驻机制的成功关键在于避免“假矩阵”陷阱，很多矩阵式组织无法真正运作起来，是因为它是一个“假矩阵”。派驻出去的 BP 最后变成了业务部门的人，因为他们无法呼唤自己部门的“炮火”，不能按照整体规划原则去推动。这样就等于只是给业务部门贡献了一个员工，他个人的力量是非常有限的。BP 的作用是把需求快速反馈到应用战队、数据战队、基础架构战队、运维战队，然后用组织的能力帮业务解决问题。业务的需求也会成为数字化部门下一次规划的资源库，形成相互循环的关系，才能让业务和数字化的“飞轮”转动起来。

算力与合规问题正在全球上演。 当同行出海时普遍选择亚马逊、谷歌云时，广汽集团成为首个 All in 国有云的车企。这份选择饱含战略博弈：“中美格局下，国有云至少能和我们共进退。”国有云能提供很多生态服务，比如阿里云可以提供菜鸟的物流服务，字节的 TikTok 在海外合规方面已经千锤百炼，其合规能力可以为广汽所用。仅中文服务就能节省很多管理成本。这份选择一方面是无奈，另一方面确实能带来很多价值。另外，国有云在成本上的优势也十分明显。

更现实的考量在于算力效率——智驾训练对算力需求呈指数级增长，公有云能将算力利用率从 30% 提升至 90%。“30% 和 90% 的差距意味着成本差一个数量级。”眼下，团队正经历“甜蜜的烦恼”：研究院自建 HPC 私有云、大圣科技运行自研 AI 工具、外部商业模型并行不悖，最终必须走向集中调度。

国企转型方法论：变革管理者的破壁实践

架构创新、预算分摊：稳扎稳打，逐步推进

当广汽的数字化转型步入深水区，需要借助一些切实有效的管理手段来推动后续每一步的发展。刘部长逐渐摸索出一套数字化转型在国企破局的方法论。首先，广汽集团落实了 4A 架构（业务架构 BA、数据架构 DA、应用架构 AA、技术架构 TA）的评审机制。所有数字化项目申报必须由业务部门明确定义业务价值，并逐层完成四维架构论证，评审的顺序依次是业务架构、数据架构、应用架构以及技术架构。数字架构的搭建并非 IT 部门的“独角戏”，而应是与业务部门携手共进的成果。数字化部门拥有技术能力，但责任的主体在于业务部门。只有将这些架构评审得清清楚楚、讲得明明白白，项目才被允许向前推进。

其次，广汽集团当前正在推动预算分摊回归业务部门。过往业务部门仅承担需求提出职能，将运营责任转嫁数字化部门。在数字化转型的 1.0 阶段，集团总部确实提供了大量预算，但逐年递减。在数字化部门将预算统筹之后，业务部门似乎仍无动于衷，大多数业务部门认为只要需求提得精准，就万事大吉了。如今，刘倩部长计划让预算回归业务手中，要求业务部门真正承担起数字化项目的主导责任。唯有如此，业务部门才会认真思考如何让项目真正创造价值，对 KPI 产生积极影响。否则，这些预算投入的意义将会打折扣。尽管这些预算采用虚拟结算方式，但仍要纳入业务部门的 KPI 考核。

最后，广汽集团充分利用现有的变革组织架构。除了集团层面的变革办，各个领域的 GPO 下也设有变革流程组。起初，变革流程组只负责流程管理，如今，业务伙伴已经融入其中，共同管理变革事务。数字化转型项目需要组织业务部门共同参与，清晰阐释业务价值与后续运营体制，让业务领导深度介入。目前，在大研发领域，这一模式已落地生根且效果良好。很多事务绝非数字化部门力所能及，必须由业务部门的领导亲自操刀。项目成果需要内化为流程、组织与标准，而非项目结束便万事大吉。这需要业务领导亲自推动，变革流程办也需与我并肩作战。因为每位部长都有自身利益考量，例如，数字化仿真效果很好，能替代部分实物试验，所需的试验业务人员可能减少一半。他们或许能享受项目带来的短期红利，比如节省工时、提升部门效率，但往往不会从组织全局角度思考如何将项目成果转化为组织能力。组织真正的降本增效需要第三方力量来推动。这也是数字化转型进入深水区后，容易得罪人的原因。采访中，刘倩部长开玩笑早已做好成为“烈士”的准备，因为这对组织长远发展大有裨益。

变革流程组作为公允的第三方，组织专家评定哪些成果需要推广，哪些必须落地实施。广汽集团在大研发体系里积极推进此事，已初见曙光。若每个 GPO、每个 VP 都能站在自身领域提出要求，并管理数字化转型项目，我们定会发现，数字化转型为组织带来的巨大收益与价值，而非仅是项目完成后的局部效益提升。然而，这件事不宜公开大声疾呼（因为会产生减员分权等影响），否则极易树敌无数，甚至在项目尚未取得成效前就成为“先烈”，只能稳扎稳打，逐步推进。

信任基础构建：“不要老想着去管理别人，而应该是服务别人”

在数字化转型的过程中，推动者往往需要构建来自多方角色的信任，比如企业管理者、业务管理者等，才能够真正推动转型。在刘部长看来，广汽集团管理层具备开放包容的特质，在坚持公平公正原则的基础上，对于有益组织发展的建议始终保持接纳态度。当然，他们决策时需统筹平衡多方因素，自然面临诸多现实约束。

因此，刘部长经常告诫团队：一是不要老想着去管理别人，而应该是服务别人。无论是对领导还是同事，关键是要给他们带去价值。只要他们想做的事情，你能帮他们做成，甚至超出业务部门的期望，业务部门才会产生信任。

二是敏锐洞察业务痛点并主动策划变革方案。以财务部门为例，他们可能苦于不知道如何变革，这时数字化部门可以主动给出方案，甚至带着财务团队开展行业对标，使其对数据和变革有更深刻的知识，帮助财务部门整合资源并解决痛点。在这个过程中可以慢慢将变革的思想和方法扩散开来。

三是通过设计 AI 工作坊等参与平台，赋予员工贡献创意的机会，及时给予激励与试点资源。虽然没有物质奖励或升职，但他们会觉得在做一件有意义的事情，这种价值感和获得感是不一样的。这些就是“金种子”。当“金种子”越来越多，集团内部就会形成潜移默化的变革文化。在实践中，这些人自然会主动拥抱新的生产力和生产方式，因为他们身处其中，这就是所谓的变革管理。

“以前我也不知道这叫变革管理，我只是想往前推事情，将心比心，当个体在变革中获得成长，组织便自然拥抱进化。”刘部长补充道。

敏捷与管控的边界：业务部门与数字化部门的分工

当前，广汽集团实施"集团集中管控与业务单元自主运营"并行的数字化治理框架，而在实践过程中必然面临管控标准化与业务敏捷性之间的结构性张力。在数字化领域，这是一个战略和策略的选择。在广汽看来，基础平台必须实现公共化与标准化，而应用体系则需构建微服务架构保障业务敏捷性。这一理念与华为"大平台精兵作战"模式高度契合。

IT 团队一定要把平台做厚，无论是 IaaS 还是 PaaS 层，都应该是公共的、现代化的底座。平台的能力要足够强大，比如基础架构要稳定，数据中台的数据质量要高，数据元素要全，才能更好地满足上层业务需要。应用层应该与业务强相关，与底层中台松耦合，可以不停地调整技术解决方案，甚至用低代码、零代码的方式让业务部门自己也能用智能表格去实现。只有这样，才能真正实现稳定与敏捷的平衡：该敏捷的地方由业务部门做主，该稳定的地方由数字化部门来把控。

面向 AI 时代的基础设施建设：需要 IT 层面的持续投入

当前，广汽集团将数字化部门定位为成本中心、要求逐年降本。然而现实是，业务侧对数字化能力的需求正以前所未有的速度增长。仅以云资源为例，每年均呈爆发式增长——越来越多的车辆接入与业务上云已成为刚需，云服务如同水电般不可或缺，数据量亦呈指数级攀升。

在这一背景下，刘部长选择带领团队迎难而上：“我们不得不通过自研替代商业套件来压缩采购支出。”然而，刘部长也呼吁：其他关键平台，尤其是基础设施部分的投入，绝不能削减。数字化部门本质是生产力引擎，而非成本中心，需要持续的战略性投入。基础设施若得不到夯实，无异于在沙滩上建造高楼，潜藏巨大风险。日前发生的基础架构硬件崩溃，正是历史投入不足所累积的问题爆发——这如同冰山，水面之上的问题只是表象，真正支撑系统稳定性的水下基座才决定生死。硬件崩盘后如何应对？这些投入不是可选，而是必需，但可能部分业务领导者尚未真正意识到这一点。

在有限的能力范围内，刘部长仅能争取一项权利：预算下达后，数字化部门拥有自主分配权。集团不必对每个项目做过细干预——这些需求往往源于业务部门年初提报，其中不少并非真实需求。而真正需要持续投入的基础设施与能力建设部分，恰恰无法用短期投资回报率衡量。它们的价值，只在系统崩溃时才会被彻底认清。刘部长表示：“我可以根据实际风险与战略需求灵活调配资源，这是当前最迫切也略显奢侈的期望。”

对曾经历曲折的同行们，刘部长强调，从数字化转型起步之初，就应当在核心领域坚定投入自研能力建设。这并不意味着所有系统都要自研——例如像 ERP 这类成熟的财务系统完全可以外采，但在真正影响企业核心竞争力的数据与业务领域，必须将主动权牢牢掌握在自己手中。越是底层、越是关键的数字基础设施，越应自主可控。

平台可以引入，但更重要的是在此基础上构建属于自己的平台，将核心数据写入自己的数据底座之中。自研不应始于技术实现，而应始于业务变革——从流程拆解入手，从数据溯源切入，直至厘清每一个业务对象。只有通过这样的深度解析，才能真正形成扎实的自研能力，将数据自主权握在手中，并推动业务部门深度参与到数字化项目中，共同将业务语言与真实痛点转化为精准的定制化解决方案。

这种做法不仅能够贴合业务需求、掌握数据主权，还能大幅缩短开发周期。通过对可复用业务与能力组件的灵活组合，常见的业务场景和流程可以通过“排列组合”快速实现。未来的开发将更多是基于业务单元与能力模块的装配——开发周期可从“年”缩短至“月”，甚至进一步压缩到“周”，从而快速响应市场的敏捷变化。成本也将随之下降：既无需采购外部大厂的成套商业软件，也省去了高昂的实施顾问与后期运维费用。更重要的是不再受制于供应商，一旦运维依赖外部，任何细微调整都需向其求助。因此，自研不仅仅关乎技术，更是一种战略选择，是掌控自身数字化命运的根本路径。总结下来：

• 业务能力要掌握在自己手里，企业需将业务转换为数据语言，变成组织能力；

• 数据要掌握在自己手里，边建边治，而不是先建后治；

• 通过自研和组件化开发，能够显著缩短开发周期，从而更好地满足业务的敏捷需求；

只有掌握核心技术，才能实现全生命周期成本的有效降低。

这就是自研的重要性，所以不要在这方面吝啬，一定要一开始就向着最难的方向去，要有决心、魄力，坚持走下去。

当前，广汽集团在技术路线上正采取“赛马机制”并行推进。研究院已部署自有 HPC 私有云，同时也在外部商业化 AI 中台及大模型上运行部分场景，并取得了良好效果。广汽云目前主要由大圣科技团队基于其自研 AI 产品开展应用。从长远来看，广汽集团不会维持两套 AI 中台并行的局面。计划通过一段时间的“赛马”验证后，逐步推动能力整合与统一管理，构建集中的云管平台，将各类 AI 能力以公共服务形式进行调度和赋能。

在云策略层面，广汽集团仍在深入研判未来应继续加大对私有云的投入，还是在一定阶段后逐步转向公有云或混合云架构。无论底层资源形态如何，管理必须实现统一——AI 中台、公共能力组件，甚至模型工厂都应当集中建设和提供；数据知识库需汇聚为统一的大数据集，算力也需实现集约化调度与管理。这既是面向 AI 时代的基础设施建设方向，也是实现资源高效协同、能力持续演进的必然选择。

成功的项目要素：业务场景明确、业务流程清晰、数据质量高

在历经众多项目的锤炼后，广汽集团也总结出成功项目需要具备的要素：业务场景明确、业务流程清晰、数据质量高。以广汽集团的智能工厂为例，其之所以能达到全球领先水平，根本原因在于制造流程本身已具备行业顶尖水准。广汽集团继承了丰田精益生产模式的精髓，奠定了极高效的制造基础。正是在如此成熟的流程体系之上，数字化改造所形成的数据才具备高可用性，进而催生出真正优秀的应用案例。

在研发板块，数字化推进较为顺畅。这得益于业务领导层深度参与——他们多具备技术背景，对数字化重视程度高。大研发领域明确要求业务负责人担任数字化项目的第一责任人，项目组长优先由业务领导担任，IT 负责人则处于协同位置。这种机制确保项目从一开始就紧密贴合业务需求，在建设阶段就获得业务部门的充分主导与参与，从而更好地体现业务价值。

在营销领域，此前广汽集团已投入大量资源进行创新，瞄准新势力，对标新势力，进行 ToC 端的创新。这种创新反过来又会影响组织架构的变化，从而推动组织变革，这进一步为数字化价值提供加持。用户生态部的成立，就是典型成果之一。归根结底，业务流程、组织架构和数据这三者的变革，关键要素越多，数字化的成效就越好。但当初的变革仅限于各品牌内部，当下需要拉通营销全领域的业务流程和数据，让数据赋能决策和执行的价值倍增。

在高标准的数据层面，高质量数据的产生首先依赖于明确的业务条件与规范。其中，指标的定义精准与标准统一是基础前提。在推进数据治理的过程中，数字化部门始终强调与业务部门协同制定标准。以“经营驾驶舱”项目为例，此前三大营销本部独立运营，即便在订单量、转化率等常见指标上，也因管理目标和风格差异导致计算口径不一、无法横向比对。一体化改革后，品牌营销本部领导意识到这一问题，开始讨论每个指标的内涵、计算公式和定义，这不仅是对指标的共识，更是对管理的共识。大家都围绕共同的指标衡量工作绩效和质量，从而在管理上达成一致，这实际上是高质量数据的起点。

标准化的具体内容主要还是由业务部门来定标准，数字化部门提供技术标准，比如告诉采购部门零件号如何设计，以免在达到一定量级后产生混乱。数字化部门会给出这样的技术规则，但如何确定零件号，应该是数据所有者与上下游协商的结果，上下游都能使用相同的数据，才能形成公司级别的数据标准。哪怕在上游是几位数，在下游又加几位数，只要基于共同的规则和框架，数据就能上下对齐。如果数据对不齐，成本也计算不清楚，成本控制就无从谈起。这就是技术和业务相结合的过程。

在这个过程中，GPO 必须承担起数据的责任，这是数据治理的基石，他们需在业务领域内指定“数据管家”——即具备数据潜质、熟悉业务且能协助管理数据资产的关键角色，数据管家是业务领导作为数据所有者的重要助手。对于业务部门推选的数据管家，数字化部门将提供系统化培训，持续提升其数据素养与专业能力。

此外，数字化部门会给业务配备 DA（数据架构师），从数据架构池中派人深入业务部门，这在广汽集团内部被称之为“金三角”：BA（业务架构师）主要负责流程；DA 与业务的数据管家共同制定数据标准；IT 经理，即传统意义上的应用架构产品经理。这个三角形能够从业务场景、业务架构、流程一直延伸到数据层面。最终，业务标准与数据标准得以明确，清晰地呈现出来。广汽集团目标是不用等到建完一套系统后再反过来做数据治理，而是从一开始数据就是统一且符合标准的。IT 经理只需要开发即可，这就是广汽集团自研和掌握数据主动权的重要基础。

结语

当刘部长将 GDA 3.0 定义为“AI+ 变革的双螺旋”时，实则是从基因层面推动一场根本性的转型。向上看，“AI+ 变革”已深入各核心业务板块——无论是 IPD（集成产品开发）、IPMS（集成产品营销）、ISC（集成供应链）、IFS（集成财务系统），还是 HRM（人力资源管理），AI 不仅重塑业务本身，更在支撑体系中带来系统性赋能。唯有紧扣业务目标，精选高价值场景，将业务、流程与数据三重变革紧密结合，才能真正推动 AI 场景的构建与落地。

向下看，广汽集团正通过 ESC（企业战略委员会）和 EAT（企业架构团队），持续滋养包括文化、人才、团队与组织机制在内的“黑土地”。缺乏这片经过变革管理深耕的土壤，再先进的技术也难以发挥真正效用。

这是一场没有退路的战役——在 AI 时代汹涌的数据洪流中，那些仍未实现流程标准化与数据质量治理的企业，终将被时代淘汰。