行业之声 | 重塑下一代出行时代的汽车价值链

汽车行业正处于一场重大变革的前沿，其核心驱动力是软件定义汽车的兴起。在迈向下一代出行所蕴含的转型机遇之际，评估行业供应链是否已准备好迎接新时代的需求，显得至关重要。

行业从全球供应危机中的复苏，正与半导体对下一代出行日益增长的重要性交汇。据BCG，单车芯片含量将继续以每年约7%的速度增长，到2030年将达到当前水平的1.5至2倍。然而，毕马威（KPMG）的调查数据显示，中国以外的汽车制造商高管中，有45%对半导体获取渠道表示极度担忧。

汽车行业面临的挑战与风险

Flex近期对供应链趋势的分析，以及我们专有的跨行业数据（来自联合风险管理应用，该应用利用AI/机器学习及500万个组件的信息）显示，汽车行业的供应链风险评分是其他行业的两倍多。

为更清晰地揭示汽车行业的挑战，不妨将其与超大规模数据中心行业由AI驱动的增长进行类比。这两个行业都在经历由高性能硅片驱动的技术转型，各自的面貌正在被重塑。

生成式AI的快速普及正在推高超大规模数据中心的需求，麦肯锡预测到2030年该市场将保持10%至12%的复合年增长率，主要参与者包括谷歌、微软、亚马逊和Meta。典型数据中心机架的功耗要求显著提升，从目前的16至20千瓦，可能很快增至250千瓦。

软件定义汽车的兴起遵循类似轨迹。彭博新能源财经（BloombergNEF）估计，对于配备L4级高度自动驾驶的电动汽车，其计算硬件的功耗占比可高达46%，而L3级系统仅为5%。软件定义汽车和AI数据中心都需要新的架构来管理对可扩展、强大计算能力的需求——这也要求我们重新思考对供应链的影响。

我们的数据指出了汽车行业在多个关键领域落后于数据中心行业。尽管我们看到一些汽车客户正在推进供应链韧性举措，但整体尚未形成规模化执行，这反映在风险评分上。

在对数据中心供应商的90,000个零部件和汽车行业的70,000个零部件进行并排比较后，以下指标的差距最为显著：

• 缺货风险（高出25%）：利用实时分销商数据检查当前库存是否可满足零部件需求。
• 可用性风险（高出15%）：衡量同一商品类别中类似零部件的历史数据，以预测未来短缺的可能性。
• 交付周期风险（高出10%）：衡量同一商品类别内不同零部件交付周期的波动性。

借鉴云行业的供应链最佳实践

我们认为，行业可以从云行业借鉴三个关键杠杆，以在构建韧性方面取得实质性进展：区域化、多源采购和协同合作。虽然这些解决方案对汽车行业并不陌生，但数据表明，我们并未以足以避免下一次供应危机的速度来执行。

• 区域化：在区域内制造正成为应对供应链中断、关税和地缘政治紧张等业务连续性风险的基本要求。区域化不仅是防御性策略，还能带来诸多益处，如更快速地响应区域客户需求、降低碳足迹。
• 多源采购：我们的数据表明，汽车行业的多源采购率不到其他行业的一半。这种缺乏多源采购的影响在对比领先超大规模数据中心的企业计算机架与全球OEM的中央计算模型时显而易见——汽车产品的可用性风险高出35%。在物料清单中最大化智能多源采购策略，可使汽车制造商提高敏捷性和韧性，从而减少生产线停线、获得有竞争力的价格并加快上市时间。虽然可能涉及前期成本和投入，但收益远大于弊端，相当于为汽车制造商提供了一份保险。
• 协同合作：正如数据中心公司通过与其供应生态系统的演进式合作加速了创新曲线，汽车制造商也必须这样做。汽车生态系统需要在更早的阶段（提前数年而非数月）加速合作。在产品开发周期早期进行合作，将有助于确保按时发布、供应链就绪和稳健性，并增强我们快速响应市场变化以实现规模化交付的能力。

携手共进，为成功未来铺路

汽车行业正处于为下一代出行做准备的关键时刻。要抓住这一前所未有的市场机遇，整个行业必须作为生态系统共同努力，构建更具韧性的汽车供应链，因为没有任何单一参与者能独自跨越终点线。通过采纳其他行业的最佳实践，如区域化、多源采购和协同合作，我们能够重塑汽车供应链，并实现下一代出行的愿景。

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