如今，汽车产业必须 让那些期望获得与智能设备无异的车辆体验的客户感到满意。消费者寻求一种能够完全融入他们忙碌的数字生活的车辆，该车辆是自动驾驶，可管理其运行、添加功能并主要或完全通过软件启用新功能。 随着汽车行业向软件驱动范式转型，软件定义车辆浪潮兴起，汽车制造商亟需在以下关键领域加速创新布局：
- 预测客户需求，重新构想体验
- 加速软件开发、测试和部署，领先竞争对手
- 提高工程师的工作效率，以增强产品并缩短上市时间
- 管理数量级增长的车辆数据并释放其创新潜力
- 将网络安全嵌入整个产品生命周期，以提升品牌价值
与 IBM 的合作有助于汽车制造商加快实现现代化、优化和创新。应用受治理的 AI 来获取洞察分析并自动化深思熟虑的操作，结合混合云战略并嵌入零信任技术，从而实现车辆的更新和升级、自主性和不断发展。
ELT 用例
了解汽车行业新一代 AI 应用程序与数字化转型的实践案例
快速大规模部署生成式 AI，以实现快速、智能、软件定义的汽车
简化工作流程和耗时任务，提高各职能部门的工作效率
加速软件开发，使新的车载功能尽快从“代码”到“道路”，以在软件定义汽车市场取得成功。
借助 Planning Analytics 内存数据库 (TM1)，深度解析零售业务盈利潜力，开展精细化假设性场景推演。通过强大且友好的网页与 Excel 交互界面，配合生成式 AI 助手降低应用门槛。
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通过智能解决方案和可信 AI 提高工程师的生产力和速度，缩短上市时间并提高质量。
通过实施混合工程数据管理解决方案，高效管理大量车辆数据。
在整个产品生命周期以及互联、自动驾驶、共享和电动汽车生态系统中嵌入端到端数据安全性。
随着产品复杂性的增加，行业也越来越需要更好的基于模型的系统设计。MBSE 方法使多个团队能够协作分析需求、优化设计决策并执行彻底的功能验证。团队还可执行设计评审、实现自动化交付。
需求管理
智能设备管理与物联监控；预测性维修及维修助手；备品备件管理和安全防护；表面缺陷识别和标识识别；尺寸形状检测等质量把控；行为识别与实时追溯
构建预测模型，动态调整需求；实时供应链追踪与可视化；智能采购与监控
