能赢在未来的认知创新者是谁？

汽车行业正在经历颠覆式转变——无人驾驶汽车、电动汽车和新型移动服务这些在过去是遥不可及的概念已然成为现实。汽车企业开始越来越多地采用认知计算来挖掘洞察、深化认识。

为掌握认知计算对于汽车行业的潜在影响，IBM分析了参与IBM商业价值研究院认知计算调研的500名汽车行业高管的回答，并且细致研究了在认知技术采用方面领先于同行的部分企业，以了解他们的不同之处，以及如何综合运用数字业务（通过数字方式开展的业务）与数字智能（运用数字技术获取的洞察）营造卓越的企业和移动体验。

通过数据推动增长

汽车企业坐拥珍贵的数据宝藏，其包括业务、产品和服务、客户及其他外部来源生成的数据。到2025年，预计每100万辆自动驾驶汽车每日生成并使用4000GB数据，这些数据可帮助客户实现个性化车内体验。

但是，很多数据属于非结构化形式且复杂多变，传统分析方法只能利用其中一小部分。为充分利用可用数据，必然需要开发一些全新技术。认知计算便应运而生。

认知系统可以像人类一样理解、推理、学习和互动。通过运用认知优势（如自然语言交互或模式识别）强化人类独有的杰出能力（如想象力和抽象化），认知系统可以在人类与技术之间建立新型伙伴关系。

在采用认知计算的过程中，汽车企业正处于一个关键的转折点。根据参与调研的汽车行业高管的回答，这项技术已做好面世准备，整个行业及他们所在的企业已准备好进行部署（见图一）。

此外，汽车制造商和供应商的调查结果也十分相似：66%的OEM和61%的供应商表示，认知计算技术已经成熟，可以在市场中推广；与此同时，69%的OEM和61%的供应商指出整个行业已做好部署准备。

此外，68%的OEM表示他们的企业已准备好采用认知计算；相比之下，58%的供应商持有同样态度。而且，很多受访高管计划采取行动：58%的OEM表示，他们的企业可能会在未来三年内实施认知计算技术；另有41%的供应商也表达了同样的意愿。

尽管绝大多数汽车企业发布报告，其称已做好采用认知计算的准备，但OEM与供应商在认知采用程度方面还存在一定差异。73%的受访OEM高管表明，认知计算将于三年内对企业产生重大影响。60%的供应商赞同这一观点。总体而言，OEM的认知技术实施水平更高，37%的受访OEM正在企业内部试行、实施或运行认知系统，而采用相同做法的供应商的比例仅为14%（见图二）。

移动体验多样化

我们的调研显示，企业若能综合运用数字业务与更高水平的数字智能来营造卓越的移动体验，就很有可能成为引领整个汽车行业未来发展的领头羊。

对于创新者而言，数字智能至关重要，这也是他们希望通过数据和认知能力实现的首要目标：70%的创新者已经制订数据和分析战略；64%的创新者已经聘请首席数据官负责战略监督。更重要的是，认知创新者还建立了更成熟的数据和分析基础：67%的创新者采用企业级数据管理系统；57%的创新者制订了通用数据标准。此外，在投资高级数据功能方面，认知创新者遥遥领先于其他企业，前者还更加了解加强高级分析技术应用所需的各类技能。

无论是提供个性化车内体验、新型移动服务还是未来交通选择，认知计算均有助于打造适合各种出行偏好的解决方案。在审视认知创新者的过程中，我们发现他们更注重从多方来源（如传感器和执行器、图像和视频）收集多种类型的客户相关数据。79%的创新者强烈赞同收集客户通过社交媒体及其他数据源生成的文本至关重要，51%的其他企业对此表示强烈认同。

广大汽车行业高管认为，认知计算将对自主品牌车辆提供的车内体验产生重大影响。87%的受访认知创新者赞同这一观点。

某车企在北美地区通过集成至车辆的智能手机应用提供“智能”礼宾式服务。其车内服务已针对车主进行个性化处理，无论在车内还是车外都能自如使用。估算路线时间、加油、充电、寻找停车位及协调其他生活事件仅仅是其中一部分功能。该服务会根据用户的行为和偏好持续开展学习。在汽车共享的场景下，该体验将配置到其他类似型号车辆中，从而提供一致的品牌体验。另外，汽车行业高管还表示，认知计算将在移动服务和人们的出行交通方式方面发挥重大作用。

成为认知创新者

认知创新者将创新作为企业核心，集中关注认知计算可以解决的问题及带来的机遇，并采用敏捷方法开展工作。要加入认知创新者行列，广大汽车行业高管可以采取下列具体行动：

将创新置于企业愿景、战略和执行工作的中心位置

●将创新融入业务和移动战略，并确保二者协调一致。支持未来业务模式扩展，并确保获得高级管理层的支持。

●制订明确的流程和措施，帮助并引导传统汽车企业生态系统内外的新创新者。获得全体参与者的一致支持。

●鼓励与客户及生态系统合作伙伴开展协作和共同创造，从而开发新型移动产品与服务。传达创新计划。

清晰阐述认知技术可以帮助解决的业务问题和带来的移动机遇

●构建能力中心，确定认知技术可以帮助解决的业务问题和带来的移动机遇。

清晰明确认知干预的范围

●制订相关有效流程，从整个企业中收集有关认知机遇，以及与客户和业务合作伙伴进行共同创造机遇的想法。将所收集到的想法传达至所有利益相关方。

●评估并再次确定认知计算带来的合格机遇。阐明问题并持续评估选择流程。

确定与汽车业务、员工和客户相关的机遇的价值，并做出适当的投资

●在流程初期明确认知计算将会带来的差异化价值。探索各类可行机遇，实事求是地明确潜在收益。

●制订认知投资方针，牢记认知系统在本质上是不断演进的，而且会带来递增的收益。定期验证实际收益与预期收益。

●定期重新检查并验证投资战略。根据所获得的增量收益调整战略。

确保数据战略针对抓住确定机遇所需要的信息

●建立支持认知系统所需的数据生态系统（包括客户、业务和移动性）。同时建设必要的基础架构。

●通过增加新的数据类型和数据源来增强生态系统。持续监测客户偏好并做出调整。

●打造治理有方的数据管理服务。严格监管数据管理并遵守企业政策。