IBM:混合云+AI,助力车企出海

发布时间:2024-06-18 10:51  

——IBM混合云与AI为中国企业出海提供有力支持之系列报道(二)

IBM日前在北京举行媒体会,从IBM的战略、定位、实践,到IBM Think大会的最新发布等几个方面,分享了IBM混合云与AI为中国企业出海提供有力支持的最新进展和独特价值。以下是《中国汽车报》记者张冬梅的报道(已获授权转载)。

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IBM:混合云+AI,助力车企出海

IBM:混合云+AI,助力车企出海

《中国汽车报》,记者 张冬梅

在过去的2023年,中国汽车工业首次站上3000万辆台阶,新能源汽车销量接近千万辆大关,出口接近500万辆,成为全球第一大汽车出口国。整车及零部件企业出海已经蔚然成风,但中国企业出海过程中,面临多重挑战,包括技术、经验、生态等。那么,作为全球知名科技公司,IBM能为中国企业出海提供什么样的支持和帮助?近日,IBM在京对媒体进行了分享。

以科技赋能企业出海

2024年是IBM进入中国市场的第四十年,而今天的IBM,已经从一家硬件主导的科技公司,转型为咨询、软件引领的混合云和AI公司。今年3月IBM发布2024年大中华区战略时指出,汽车行业将是IBM在华的主攻方向和重点深耕市场。帮助中国汽车企业出海也是业务方向之一。

IBM中国科技事业部汽车行业总经理许伟杰指出,中国企业出海,是企业科技和管理水平,以及业务发展到一定程度的全球化的结果,而IBM帮助中国企业出海,就像当年帮助宝马、梅赛德斯-奔驰、通用汽车等进入中国市场一样。

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(IBM中国科技事业部汽车行业总经理许伟杰)

那么,IBM如何利用科技赋能企业出海?许伟杰表示,出海第一个要考虑的因素是安全,要有安全的混合多云基础架构,而IBM在混合云与安全方面比较有经验,也有成熟领先的平台、技术和产品,可以帮助到客户,尤其是在海外。

第二是开放,要有互联互通的企业生态。许伟杰指出,IBM有咨询、底层的基础架构、中间件平台、AI平台等,且在收购红帽之后,基于红帽OpenShift,所有能力逐渐组件化,并与合作伙伴共创,包括Adobe、SAP、微软、英伟达等都与IBM有紧密合作,形成了遍布全球的合作伙伴生态。

第三是敏捷,即标准化的智能流程和用户体验。许伟杰介绍道,IBM基于混合云和AI提供平台工具集,以非常标准化的智能流程和用户体验工具,帮助企业实现想要的效果,而不需要企业改变习惯,且IBM的工具和能力,可以与市面上主流的其他厂商进行开放集成,例如IBM的智能化产品Planning Analytics可与Excel 进行集成,方便企业做智能化的业财一体化计划。

最后是AI加速。许伟杰指出,很多在国内做AI加速的场景,出海的效益更加明显,且这一轮出海的中国企业,具有先进的制造和业务能力,在布局AI体验方面有先发优势。

另外,对于企业出海的诸多挑战,许伟杰表示:"面对不确定性时,我们可以通过一些技术、经验,包括灵活安全可信的科技手段,让企业更灵活快速地发展,少走很多弯路。很多车企出去建厂,相关零部件供应商也要跟着出去,我们可以帮他们做一些灵活性、合规性的咨询,提供技术方案。IBM这两年咨询做得特别好的业务就是帮企业做集成供应链,降低企业生产成本,提高企业做决策的敏捷性和灵活度。"

端到端解决痛点

对于助力车企出海,IBM大中华区云计算平台事业部总经理阮野分享了一个真实案例。华东地区一家车企去美国建厂,面临一系列挑战,其中包括:地方合规问题、长期重资产投资、高人员成本、低人员经验、运输及供应链挑战等。

对此,阮野表示:"IBM作为一家全球的咨询和科技公司,我们可以帮助客户端到端地解决一些痛点,从咨询到实施到建厂,帮助他们达成目标。"

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(IBM大中华区云计算平台事业部总经理阮野)

具体来看,出海之前,IBM咨询团队可以帮助客户选择如何出海,到哪里出海,以及如何构建供应链。建厂之后,车企上线很多IT系统,IBM外包团队可以帮助客户迁移数据,做合规性的检查,以及长期的IT系统运维和外包。这家车企建厂地在北美的达拉斯,也是IBM公有云全球总部,因此,车企IT系统上线时,除了生产核心应用必须在工厂内的系统上,非核心和一些外围系统放在了IBM Cloud上,且可实现真正的混合云架构。

整体来看,企业出海需要具有开放性、成本效益与灵活性的方法与工具,而IBM可以提供:开放、可信、灵活的混合云与AI技术平台 + 丰富的行业经验、精深的领域知识、敏捷的创新方法(车库)+ 全球范围的能力支持。另外,借助IBM Cloud,可为出海中国企业提供众多IBM SaaS 产品的试用、体验和部分永久性免费服务。

"IBM帮助中国出海企业实现降本增效,让IBM变成一个公有云的平台之选,实现企业的数字化转型,帮助更多的企业有更好的技术,IBM认为,我们是中国客户出海的技术伙伴之选。"阮野指出。(完)

关于IBM

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