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今天上午，工信部领导和各位同仁已经对数据 AI 的整体蓝图、技术路线做了精彩诠释与讲解。接下来，作为一家名不见经传企业的普通员工，我将为大家简要汇报哪吒汽车在数据驱动产品研发和服务方面的一些落地情况，权当抛砖引玉。

建立企业级数字中心，以数据驱动提高研发精准度，提升车辆智能化、提高整体运营效率，实现服务智能化，提升用户体验

先简单介绍一下我们的数据架构。在哪吒汽车，数据分为两大方向：左侧部分涵盖整车全生命周期的研发驱动以及车主全生命周期的服务，主要服务于整车研发和用户服务；右侧部分主要聚焦于企业运营效率相关的数据，包括财务、生产等方面。今天我重点汇报的是左半部分，即整车研发和测试服务板块。

哪吒汽车“1底座+2中台+5驱动” 的数字化服务能力建设

基于上述两大方向规划，哪吒汽车构建了大数据平台和数据服务平台。从基础的混合云底座汇聚企业全域数据，在此之上搭建了业务中台和数据中台。业务中台主要支撑销售服务，提炼通用服务，为前台提供标准化基础服务；数据中台则从数据层面提供支撑，包括数据标签、报表、算法、模型等，助力企业提升运营效率，推动产品智能化以及营销、服务的增长。此外，我们还打造了管理驾驶舱，为公司管理层的运营决策提供支持。

数据驱动全旅程用户体验

下面我快速展示一下整体落地情况。在用户全生命周期中，从最初的手机 APP、小程序、垂直媒体，到线下门店，我们从接触用户的第一天起，便开始收集数据。在用户试驾、购车、使用等后续环节，通过数据分析深入了解用户，并在整个生命周期中为用户提供贴心且具温度的服务，提升用户体验。

哪吒汽车大数据业务方向

在整车研发的生命周期里，我简单汇报一下我们在数据层面所做的工作，包括从产品定义、研发设计到市场分析、客户诊断、故障预警与分析等，进而实现品牌车型的产品升级与整体分析，为整车从最初规划到产品生命周期以及改款的全过程提供数据分析支持。

由于各板块内容较多，受时间限制，我不再详细展开。会后若有同仁感兴趣，我们可进一步交流。

除上述两个生命周期外，我们还搭建了生态合作板块，例如保险、金融风控领域。大家知道，哪吒汽车早期有 2B 交付业务，针对车队管理，我们在数据层面已与生态伙伴形成共创服务生态，助力生态服务开放。

哪吒汽车大数据落地案例

接下来分享一些具体落地案例。以整车研发为例，传统研发模式多采用自上而下的垂直方式，由工程师用技术语言拆解指标、配置功能来研发整车产品。我们在此基础上，引入了左侧横向的用户体验维度，区分用户属性和使用场景，结合不同用户群体的需求提炼指标，构建技术指标与用户体验相结合的矩阵式数字决策模型，以此指导功能和性能指标的研发。

在用车服务和智能化服务方面，我们落地了智能推荐服务。该服务打通了手机端、车端和云端，基于规则、用户画像进行精准推送。不仅主机厂可编辑规则，车主也能通过手机自定义场景规则，提升用车过程中的智能化体验。

在车辆从试验试制到万公里检测，再到销售及市场运行的过程中，我们针对数据质量和性能分析做了以下工作：一是打通部分数据与车主的连接；二是预警部分与售后系统联动，自动生成工单，实现主动服务；通过分析定位到的质量和性能问题，也会反馈至研发部门进行改进。

在自动驾驶板块，我们自研了哪吒火控平台，结合大数据平台，涵盖标注、训练、仿真等功能，实现了智能驾驶研发全过程的数据闭环，包括数据采集存储、标注、训练以及结果评价等环节。

主要从三个方面展开：一是正向研发过程；二是在用户开启智驾功能时进行实时监控与诊断；三是针对智驾过程中可能出现的异常场景，通过实时数据和分析快速定位事故原因。

我们还搭建了自主分析平台。在底层进行数据治理、制定数据标准并建立算子库，使业务部门能够在平台上自主选择数据、拖拽模型，快速获取分析结果。以下通过几个简单案例说明，包括电池监控分析、智驾效率提升、成本降低、座舱手机遥控性能提升以及售后服务等方面。因时间关系，我讲解速度会快些，以免耽误大家用餐。会后如有同仁感兴趣，欢迎随时与我详聊。

以上就是我对哪吒汽车在数据层面具体落地案例的简要汇报，谢谢大家！