智能汽车，智造开路——混合云引领整合战略
混合云引领整合战略 主题专家 Sujay Nandi 副合伙人、行业架构师，工业制造市场IBM Consultinglinkedin.com/in/sujay-nandi/sujnandi@in.ibm.com Russell Gowers 副合伙人，汽车零售市场IBM Consultinglinkedin.com/in/russellgowers/?originalSubdomain=ukgowersr1@uk.ibm.com Noriko Suzuki 全球研究负责人，汽车、电子和能源行业IBM商业价值研究院linkedin.com/in/norikosuzuki/suzukino@jp.ibm.com Sascha Dieh 汽车和制造营销负责人Amazon Web Serviceslinkedin.com/in/saschadieh/sascdieh@amazon.de 摘要 真正的云原生企业就是一以贯之地采用整合方案—他们将混合云视为一项企业级战略。 大多数汽车制造商预测，到2030年，汽车制造商将进化为新形态。 62%的受访汽车行业高管表示，到2030年，其组织将大规模外包汽车生产业务，以专注于发展数字化能力。 从汽车、公司办公室、制造到客户模型，数字化转型全方位推进。 但大多数数字化转型都失败了。在所有行业中，71%的受访IT专业人员认为，如果没有混合云战略，就难以充分发挥数字化转型的潜力。 汽车制造商一直在尝试建立云基础，但在三个行业应用方面收效甚微。 这并非个例。近三分之一的云采用者表示其云旅程已经停滞不前，还有37%的受访者表示其云计划仅在迁移了少量负载之后就“匆匆结束”。 序言 数字化智能汽车转型已不再是未来场景，而是正切实发生在我们的客户身上。这种转型不仅带来了激动人心的新机遇，也带来了严峻的运营和技术挑战，从数据管理、安全性到建立弥合运营孤岛的工作流程。 对于正在推动数字转型的汽车制造商和供应商来说，混合云战略提供了必不可少的安全性、可扩展性和敏捷性。问题在于，尽管大多数汽车制造商已经采用了云平台，他们的做法与许多其他公司并无二致，即逐个用例采用云技术。相比之下，如果建立一种全面、整合的混合云战略，涵盖从汽车产品、互联制造到客户互动的所有维度，汽车制造商将在多个方面建立领先优势。 在IBM和Amazon Web Services (AWS)，我们对汽车行业的未来充满期待。我们希望这份报告能帮助汽车行业的决策者为其数字化工作建立坚实的云平台基础。随着AI的强势兴起，量子计算即将成为现实，现在正是帮助汽车IT建立所需的可扩展性、敏捷性和安全性，为未来成功夯实基础的最佳时机。 Gavin Sermon Wendy Bauer Ryan Coates 英国汽车、航空航天和国防负责人IBM Consulting 汽车与制造副总裁兼总经理AWS 美国汽车、航空航天和工业产品负责人IBM Consulting 的受访IT专业人员认为，如果没有混合云战略，就难以充分发挥数字化转型的潜力。 汽车制造商转变角色 曾经以底特律和德国工程为代表的汽车制造商正在经历一场巨变，正努力转型为生产智能汽车的数字化公司。汽车进化的驱动力已不再是马力[Horsepower]—云服务器和数字能力正在定义汽车的未来。 汽车制造商及其供应商正在经历一场全面转型，这不仅仅是仪表板的功能升级，而是从汽车设计、制造、销售到服务方式的全方位变革。智能网联和软件定义汽车(SDV)的时代已经来临。 基于软件的未来 汽车行业素来以管理复杂供应链、集成机械部件和制造安全可靠车辆而自豪，现在该行业正在全力向基于软件的未来迈进。62%的受访汽车高管预测，到2030年，其组织将大规模外包汽车生产运营业务，以专注于发展数字能力。1 除了软件定义汽车以外，汽车制造商自身也应当推动企业数字化转型，进化为“混合云”平台，为未来成功夯实关键的技术基础。在所有行业中，71%的受访IT专业人员认为，如果没有混合云战略，就难以充分发挥数字化转型的潜力。2混合云可以为汽车原始设备制造商(OEM)提供必不可少的技术能力和业务敏捷性，从而提升竞争力。尽管汽车制造商正在使用云技术，但在实施重要用例方面收效甚微。而且，大多数汽车制造商尚未将真正的混合云战略整合到全面的整体企业战略中。本报告将阐述汽车制造商在三大主要领域中所面临的困境，并展示混合云战略如何助力汽车制造商为数字化未来夯实基础。 观点 何为混合云？3 “混合云”用于描述由多种云构成的混合环境，包括公有云、私有云、多云环境和本地部署基础设施。我们的数据表明，在新冠疫情期间，在用户部门、IT部门和采购部门战术决策的推动下，许多组织已经成为了混合云用户。 然而，除了这种混合环境之外，“混合云平台”一词也用于描述跨公有云、私有云、多云与本地部署基础设施的某种程度的集成，而且逐渐开始涵盖边缘计算和分布式云。如果实施得当，混合云平台将为跨这些环境的编排、管理和应用可移植性提供一种可靠的多维结构。这最终将打造一种独一、统一、开放且灵活的分布式计算环境，让企业能够选择最合适的计算模式来运行和扩展其传统及云原生负载。 “混合云优化”是指一种前沿的混合云平台运行方式，这种方式可以大幅改善甚至革命性地提升业务绩效。 这些云采用计划都还没有达到产生回报的临界点就戛然而止。在这个临界点，投资回报达到盈亏平衡，随后才会开始盈利。 混合云：专为成功而设计 许多行业的企业都实施了混合云，但只是采用各自为战的孤立方案，而缺乏整体方案。例如，许多智能网联汽车需要在多个企业云之间传输功能数据和健康数据。除此之外，汽车制造商和供应商还在将其业务应用和工作负载迁移至云端。 通过与各个行业的客户讨论云计划，我们发现上述两个领域都是关切重点，却有着不同的责任人。智能网联汽车计划由产品开发组织负责，而企业云和应用计划则由IT部门负责。各自为战的孤立方法可能有助于在每一个特定领域取得成效，但要实现更广泛的数字转型，就需要全面的整合式云战略。 云旅程停滞不前 当前的云采用方法存在隐患。大多时候，在尚未产生投资回报之前，许多企业的云采用计划就已经失去了动力。这些云采用计划都还没有达到产生回报的临界点就戛然而止。在这个临界点，业务绩效改进产生的投资回报达到盈亏平衡，随后才会开始盈利。因此，云计划可能会被视为必要但不受欢迎的资源负担，而不是重塑运营的机会。 近三分之一的云采用者表示其云旅程已经停滞。4更有37%的受访者表示其云计划仅在迁移了少量负载之后就“匆匆结束”。5何以如此？一个原因就是，随着引入更多云供应商或将更多业务功能迁移至云端，企业发现其运营成本增长超过预期。6 企业级混合云战略 云采用还有更多的潜在问题。仅针对多个孤立用例开展一系列云计划会导致效率低下，并错失将数据从孤岛中提取并整合的机会，而无法生成新洞察、打造新产品和创造新的业务模式。真正的云原生企业就是一以贯之地采用整合方案—他们将混合云视为一项企业级战略，并判断在未来十年中可能会变革哪些业务领域。 当汽车行业的首席信息官(CIO)超越表面的简单应用场景，在三个核心业务领域审慎评估汽车混合云战略时，就可以增强企业的竞争优势。在所有行业中，当企业领导者将云战略与其他业务转型计划相结合时，就可以实现比孤立云高出13倍的财务回报。7 将战略提升到企业级层面有助于充分发挥混合云的真正效益，而不是仅仅在各个孤立用例中实现小幅收益。请继续阅读，了解企业级战略的成功之道。 混合云可以帮助汽车制造商应对三大挑战 “优化混合云”意味着厘清变革式业务成效与短期收益之间的区别。这是汽车企业取得成功的三个关键领域。 智能网联汽车和软件定义汽车 当今的汽车可能拥有数亿行软件代码，这些代码分布在由传感器、摄像头、雷达、光检测和测距(LIDAR)设备及车载信息娱乐系统支持的各种电子控制单元(ECU)中。随着汽车制造商不断生产出日益数字化的汽车，两个新兴领域正强势兴起—智能网联汽车和软件定义汽车。 智能网联汽车 智能网联汽车支持双向通信，可与车内外的其他设备共享互联网连接和数据。智能网联汽车使用云技术来管理工作负载和数据。 软件定义汽车(SDV) 软件定义汽车的特性和功能主要通过软件而非硬件来实现。软件定义汽车的一个典型应用场景就是自动驾驶。自动驾驶需要保证低延迟，这就要在经过优化的计算机网络上，以极低的延迟处理大量数据消息。想象一下出于安全原因需要立即响应的情形—汽车需要处理与道路障碍物或其他潜在危险相关的数据。软件定义汽车使用车载边缘计算来接收信息并快速进行处理，而不是将信息发送到中央位置，等待响应后再继续处理。 为了保证低延迟，软件定义汽车需要在车载边缘计算和云计算之间分配工作负载。 软件定义汽车可以与周围环境交互，自主采取行动，自主学习，始终保持互联，还可以支持基于服务的业务模式。 汽车制造商面临的主要挑战 多种多样的非集成解决方案。如今，智能网联汽车和软件定义汽车解决方案使用托管在多种环境中的不同应用和服务，包括车载系统、私有云、公共云、本地部署环境或所有环境的组合。此外，与云平台相比，车载计算的功能通常比较有限。这导致管理和集成解决方案变得极具挑战性。 混合云战略如何提供帮助 各种形式的海量传入数据。数据的范围、种类、频率以及预测产生的数据量都发生了显著变化，从而导致严重的可扩展性问题。 在市场向智能网联汽车和软件定义汽车转型的过程中，云计算可以发挥至关重要的作用。下面列出了云计算为数字汽车赋能的三种方式。 安全和隐私问题。随着汽车日益智能化，受攻击面也显著扩大。汽车制造商必须通过从车内到云端的多个技术层来保障复杂的边缘连接。此外，应对监管要求也增加了大量的工作。8 强大的基础架构。尽管车载计算能力对于软件定义汽车至关重要，但需要依托于强大的云基础架构来启用、构建和更新软件。这有助于确保汽车软件的质量和一致性，以及快速更新整个车队的软件。 混合数据处理有助于生成深度洞察。将车辆数据和历史记录存储在汽车制造商的云端有助于生成更深刻的洞察。车内、边缘和云端之间的分布式计算和混合数据处理将有助于应对数据分散的挑战。 一次构建，多次部署。云技术可以无缝协同车内外的应用。这就是以目标为导向的“北极星”解决方案。汽车与企业之间的标准化部署流程有助于加快模拟和虚拟测试，并支持更快地推出新功能。企业还可以更轻松地利用开源社区、技术生态系统和联盟的优势。 01 基于未来使用场景重新审视技术架构。 盘点IT基础架构、数据、中间件和应用。考虑车载计算和网络限制，同时尽力集成先进的云端技术。 将产品开发实践从硬件驱动思维转变为软件优先思维。 这种转变可能不会一蹴而就。但可以采用OpenShift方法以及云工作工具和开放流程来培育文化转型。 近三分之一的云采用者表示其云旅程已经停滞。 互联制造 互联制造将边缘计算与云计算结合，充分利用操作和业务数据来改进流程和洞察，并从中挖掘更大的价值。然而，只有四分之一的制造相关业务已经将其数据和工作负载迁移至云端。9此外，受访高管表示其组织的云架构不足以支持一些最重要的技术项目，例如供应协同和制造质量根本原因分析。10 制造工厂产生数百GB的数据，但处理这些数据的能力却有限。 汽车制造商面临的主要挑战 缺乏标准的IT环境。不同制造工厂之间的IT环境通常存在显著差异，并且会在本地部署环境中管理各种专有和自主开发的IT系统。对于希望在全球推广最佳实践的组织来说，这是一项严峻的挑战。由于存在各种旧式设备和缺乏标准，加上某些工厂对数据处理延迟和带宽问题的担忧，全面实现互联制造成为了一个遥远的梦想。 海量数据，洞察有限。与海量数据形成鲜明对比的是，制造环节往往严重缺乏数据处理能力。具体来说，制造工厂产生数百GB的数据，但处理这些数据的能力却有限。比如说，即使可以利用工具来收集数据，但却无法以相同的方式管理所收集的数据并将其置入相关情景。 信息技术(IT)与
