南方财经记者李依农报道
从汽车音响，到智能座舱、智能驾驶，再到AI赋能企业运营，德赛西威用40年的时间完成了一场从传统汽车电子企业向智能出行科技公司的转型。
面对汽车产业智能化、全球化的新周期，德赛西威持续加大研发投入，推动技术创新落地；同时从“产品出海”走向“体系出海”，加快海外本地化布局，在全球市场中寻找新的增长空间。
而在AI浪潮下，企业如何避免追逐短期热点，真正将AI融入业务流程，形成长期竞争力？如何在全球化过程中完成组织能力升级？
本期《典实成金——首席会科厅》，IBM咨询大中华区及韩国总裁陈科典对话德赛西威董事长兼总裁高大鹏，走近这家40年企业，探讨其如何穿越产业周期，在创新、出海与AI变革中寻找下一阶段的增长路径。
研发投入不是押注，而是判断趋势
陈科典：今年是德赛西威成立40周年。从最初的汽车电子企业，到如今被称为“移动出行科技公司”，能否简单介绍一下德赛西威目前的核心业务？
高大鹏：说到出行，大家首先想到的就是汽车。德赛西威主要围绕汽车，为驾乘人员提供产品和服务。简单来说，我们关注两大价值方向。
元股证券:ygzq.hk第一个是“情绪价值”，也就是如何让人在车里的体验更舒适、更愉悦。现在大家常说一个词叫“kill time”，就是如何更好地利用在车上的时间。比如车内的娱乐、交互、显示、语音等功能，都是为了让驾驶者和乘客在车内有更好的体验。
另一个是“save time”，也就是如何让出行更加高效。当然，高效出行的基础首先是安全。我们有很多产品都是围绕安全与高效出行展开，包括智能驾驶辅助，以及未来面向无人车等领域的相关产品。
这两个方向其实是相互促进的。只有安全、高效的出行，才能让人有更多时间去享受旅程。把这些基础问题解决之后，人们才能真正享受到更加愉悦的出行体验。
具体到产品层面，大家在车里能够看到的多媒体、导航、抬头显示，以及各种人机交互界面，都是我们的产品线。同时，还有一些看不到但同样重要的功能，比如自动泊车、高速智能驾驶辅助等。这些产品最终都是为了让出行更加安全、高效，也更加舒适和愉悦。
陈科典：德赛西威近几年持续加大研发投入，研发投入占营收比例从过去的3%~4%，提升到近年来约8%~10%，平均一年的投入就达到20多亿元。如何判断才能实现研发投入效益的最大化？
高大鹏：我们看研发投入，主要有两个判断逻辑。
第一，是看产业趋势。我们不会只看客户当前需要什么，而是会研究整个产业的发展状态，包括技术发展的周期，比如Gartner技术成熟度曲线。研发不能只是针对眼前的问题，而是要看到产业未来的方向，再思考我们的研发应该为这个趋势做什么。只有这样，才能真正提供解决方案。
比如中国汽车工业早期发展阶段，从上世纪八九十年代开始，很多西方汽车制造技术进入中国。当时行业最大的需求之一就是本土化，也就是要适应当地的供应链、经济环境和用户习惯，所以在90年代到2000年前后，德赛西威做了很多本土化研发布局。
第二，我们所理解的研发其实是创造稀缺性。只有形成差异化能力，才能创造独特价值。
举个例子，车载导航，我们是较早进行中国本土化方案研发的企业之一。当时海外方案更多按照欧洲用户习惯输入地址，而中国用户更多是通过地标、兴趣点（POI）寻找目的地。所以我们针对中国用户习惯进行了适配。
现在汽车产业进入智能化阶段，研发重点也随之变化。同时，数字化和人工智能正在推动产业融合。我们需要判断哪些融合技术值得投入，哪些能力需要自己掌握，哪些可以借助合作伙伴的优势，这就是我们研发投入的大逻辑。
陈科典：德赛西威在智能化领域投入很多。作为一名工程师出身的管理者，如何判断智能化投入的方向？更多是依靠数据和产业趋势判断，还是来自客户需求？如何平衡？
高大鹏：这也是我们过去成长过程中一直在思考的问题：什么时候听客户，什么时候基于自身判断，什么时候看产业趋势。
首先，我们一直愿意投入创新，尤其是一些从0到1、有一定不确定性的探索。在这个过程中，客户的声音当然非常重要。但我们不会只看某一个客户。因为我们的客户群体非常多元，有全球化的大客户，也有创新型、小而美的企业，有稳健型企业，也有追求突破的企业。所以我们能够获得大量真实的市场需求，这成为我们判断的重要依据。
另外，我们也非常重视前瞻性研究和跨行业融合。不同领域的人会带来不同的思考方式，因为创新本质上就是把不同的技术要素、产业要素重新组合。
德赛西威本身就是一个跨行业融合的企业。从最早的汽车音响，到后来的车联网、智能化，我们不断吸收来自互联网、人工智能等领域的生态伙伴，共同探索新的可能。同时，我们既有前沿研发能力，也有工程落地和量产能力。如果只有研发，没有商业化落地，很难创造价值；如果只有工程能力，没有创新，也很难保持竞争力。所以德赛西威形成了自己的成长逻辑：通过创新发现新的方向，通过快速工程化实现落地，再通过开放合作引入新的技术和能力，形成持续迭代的成长飞轮。
我们也非常重视开放共创。比如和IBM的合作，不是简单提供一个标准化方案，而是会陪跑，沉浸到工作场景中，和我们的专家去共创，共同发现问题、探索机会，发挥各自优势。
重庆证券配资网从产品出海到体系出海：中国企业如何走向全球
陈科典：德赛西威从成立之初就是一家全球化企业，但目前营收大部分仍来自国内市场。未来在全球布局上，公司有没有中长期目标？如何进一步优化全球业务结构？
高大鹏：这和我们到2030年的战略规划相关。目前我们的海外营收占比大概在7%到8%，从比例来看还不算高。但从质量来看，这部分业务非常有价值，因为海外收入主要来自一些具有代表性的全球客户。
到2030年，我们希望海外营收占比能够提升到20%左右。这意味着未来几年，海外业务需要实现较大增长。我们有这样的信心，是因为现在的海外业务虽然规模还不大，但它像一颗优质的种子，已经种在了合适的土壤里。我们的产品能力和服务能力具备竞争力，未来有机会进一步拓展。
同时，全球化不能只是出口产品，而是要真正建立当地化能力。过去我们更多是出口产品，但现在我们正在推进海外本地化布局。今年年底，西班牙工厂也将逐步投产，并根据订单需求释放产能。此外，我们在德国、墨西哥等地也有制造布局。
未来，我们希望在海外建立当地化的服务、生产、供应链和生态体系，真正扎根当地市场。
陈科典：确实现在中国企业出海也经历了从以长链出口为主，到短链，再到本地化生产的转变。就像你提到的，德赛西威在西班牙建设工厂也是这样。那现在最大的挑战是什么？IBM作为伙伴，在这方面能够怎么助力解决一些问题？
高大鹏：IBM已经陪伴了我们相当长的一段时间。
在出海过程中，我觉得首先需要理解的是，在中国越成功的公司，惯性可能越大，会习惯拿中国的经验去衡量海外市场。所以这个改变不是海外组织单方面的改变，而是总部的改变。海外不是简单的分支机构，而应该和总部形成协同并行的结构。我们需要思考总部如何支持海外成长，这也是IBM可以帮助我们的地方，比如如何去规划不同区域的定位。因为出海不是产品出海，而是体系出海，包括研发、生产、供应链、销售和服务。这个过程很复杂，需要考虑先做什么、后做什么。
同时，中国企业也需要克服过去的惯性。中国当然有优势，但我们不能简单复制中国经验到海外，而要耐心观察、理解当地市场和客户需求。中国的产业链和资源要素非常丰富，迭代速度也很快。如果战略方向不对，很快就能感知并调整。但海外市场反馈周期更长，一个决策可能影响三年、五年，所以决策风险更高。因此，中国企业走向海外，需要更多外部第三方的输入。我觉得IBM的价值就在于提供不同视角、案例和经验，帮助企业更准确地判断机会和风险。
AI不是简单“All In”
陈科典：德赛西威目前在AI方面有哪些投入和布局？
高大鹏：我们在AI上的投入，其实是沿着整个智能化发展的延长线持续投入，并不是简单地说“all in AI”。
德赛西威一直没有说要彻底转型到某一个方向，而是在自身发展的逻辑上不断延伸。比如我们最早做的是整车的信息娱乐系统、网联化和智能化，后来为什么进入智能驾驶？因为智能驾驶本身需要更高密度的AI算法。
但这并不是从一个领域跳到另一个领域，而是在原有能力上的自然延伸。举个例子，过去车里面有显示屏，我们也会问自己：这个屏到底给谁看？什么场景下用户会看？后来发现，开车过程中其实很少有人会一直看屏幕，导航也不是让驾驶员盯着看的，因为那样反而不安全。真正需要看屏幕的场景，往往是在倒车时，需要感知周围环境。所以我们逐渐意识到，车载屏幕不仅仅是娱乐设备，更重要的是帮助用户感知车辆周围环境。这也推动我们去做ADAS（高级驾驶辅助系统），进一步发展感知、算力和决策能力。
所以我们和英伟达较早开始布局车载算力。2018、2019年的时候，英伟达还没有今天这么受关注，我们已经投入了大量资源。当时公司利润大概只有4亿元，却投入接近2亿元去做相关布局。所以回过头看，这不是一次“押注”，而是基于对产业趋势的判断而充满信心的决定。不是因为我们多有勇气，而是智能化的发展，本身就在我们的延长线上，所以很自然地就要去做这个工作。
AI不只是产品端的事情。现在我们的客户也在转型，希望成为AI科技公司。汽车本身也是具身智能的一种形态，作为合作伙伴，我们也需要适配客户的发展。比如在研发领域，我们认为AI帮助提升20%~30%的研发效率是非常正常的。客户有这样的需求，我们自身也需要跟上。
另外，在运营和制造端，我们也在布局机器人。但我们的理解不是简单地用机器人替代人，而是让机器人作为新的生产要素加入制造体系。加入机器人之后，整个制造工艺可能都会发生变化。
同时，AI也会推动组织能力的变化。我们现在鼓励员工使用AI，公司投入了相关资源，比如AI委员会、AI应用比赛等，让员工探索AI在不同岗位中的应用。当然，前提是信息安全和数据安全。这也是我们和IBM交流过程中学到的一点：战略意图、关键任务明确之后，组织需要相应调整。
AI最终帮助企业做的，不是“怎么执行”，而是让企业有更多时间思考“应该怎么选择”。
陈科典：很多企业在推进AI时，会比较快地从面向客户的小型POC（概念验证）开始，但这类项目往往规模有限，也不一定能找到清晰的ROI。相比之下，如果企业先从内部场景入手，通过AI优化流程和工作方式，让员工真正感受到AI带来的价值，可能更有助于建立使用AI的信心和能力。我相信德赛西威也正在推动这样的探索。您怎么看？
高大鹏：我们公司其实还是有比较强的共识的，包括我们的同事们也都非常积极。当然，也会有一些阻力，有些人可能还没有完全理解。但我觉得企业必须有责任感，也必须有耐心去做这部分准备。因为这不仅是某一个企业的变化，更是整个社会转型的过程。
另外一个想法是，AI进入企业以后，每一个人可能都应该更多地像一个研究人员一样去看待自己的工作。如果有了这样的环境和工具，你会怎么重新理解自己的工作？你会怎么去研究和优化它？我觉得这是一个很有意思的实验。
我们为什么在公司内部做很多AI应用探索？其实它既是管理实验，也是工作方式的实验。企业本身就是一个很好的实验场。我们有数据，也有反馈系统，可以知道某一个动作、某一种方式在系统里产生了什么效果。这是过去没有数字化能力时做不到的。在这个过程中，会产生很多创新实验。
所以未来我们对人才的需求，也会越来越往这个方向发展——不仅仅是执行，更是具备实验精神。比如在自己的工作流里面，能不能用另一种方式去观察、模拟。这其实就是过去讲的“数字孪生”：如果改变某个环节，系统会发生什么变化？我觉得这是非常有意思的一件事情。
AI时代：数据与融合带来的新增长机会
陈科典：除了AI之外，未来还有哪些趋势是被低估、但可能带来巨大增长机会的？
高大鹏：我觉得一个重要趋势是“融合”，尤其是跨领域融合。汽车本身就是一个融合的产业。未来会有越来越多的技术要素出现，关键是如何把这些技术组合起来，创造新的价值。
另外一个被低估的趋势，是数据闭环能力。比如我们现在做无人配送车，过去获取相关数据非常困难。但当你提供一个具体场景和服务后，自然就会形成数据闭环。
未来企业之间的差异，很大程度上会体现在数据能力上。企业天然拥有大量业务场景，这些场景会产生数据。如果不投入研究，这部分价值很容易被低估。人工智能不仅需要模型，更需要高质量数据的产生、提取、标注和应用。尤其对于中国制造业来说，拥有大量真实场景，这是一个巨大的优势。
当然，未来数据也会面临区域和合规的问题。不同国家和地区对数据的要求不同，企业需要具备在不同区域获取、管理和使用数据的能力。所以我认为，数据能力既是一个被低估的机会，也是一个门槛很高的能力。
未来，数据和AI结合，会成为推动企业增长的重要方向。
德赛西威的“倔匠”基因
陈科典：从毕业加入德赛西威，到作为一名工程师一路成长为德赛西威40年来的第二任掌舵人，想请你分享一下，你的家乡和成长经历如何影响了你今天的管理风格？
高大鹏：我是北方人，2000年毕业后来到广东惠州工作，加入德赛西威，到今年已经26年了，所以也算是一个广东人。
我毕业前一直在陕西，来到广东之后就一直在这家公司工作。我没有换过公司，但公司经历了几次更名，产品也在不断迭代升级。我也跟着公司一起成长、一起变化。
如果总结我的管理风格，我觉得更多是专注和坚持。德赛西威有一个自己的文化理念，叫“倔匠”。“倔”代表坚持和韧性，“匠”代表匠心精神，就是长时间专注做好一件事情，力求把它做到更好、更完美。
陈科典：是什么契机让你从一名工程师，逐步走向管理岗位？
高大鹏：其实我并没有刻意规划过自己的职业路径。我一开始就是一名工程师，喜欢钻研技术，享受解决问题的过程。所以很长时间里，我更多是随着公司的发展，在公司提供的不同机会中不断学习、调整自己。
真正让我开始思考管理者角色的，是一次“主动举手”的经历。
每个企业的发展都有自己的高光时刻，也有很多需要蹲下来蓄力的时刻。在那个阶段，公司导入了一些新的国际客户，但客户的要求和我们当时的能力之间还存在一定差距。全公司都非常希望实现突破，但这个过程其实很难。
那个时候，我主动举手承担了质量体系建设的工作。
过去我们更多是给客户提供产品，但随着业务发展，包括研发过程管理、售后服务以及全球化服务等，我们也逐渐意识到，公司还有很多成长空间。
一开始我觉得质量工作挺难的。因为把质量管理好了，别人可能看不到你的成绩；但出了问题，也很难说成绩在哪里。但在推动质量体系建设的过程中，我和团队一起推动公司从做好一个产品，向建立一套能够持续满足客户需求的体系转变。这个过程让我第一次意识到，管理者或者领导者应该做的事情，就是在关键时刻站出来，承担责任，带领团队一起面对挑战。企业现在的能力和未来的目标之间，总会存在差距，而管理者要做的，就是带领团队不断缩小这个差距。这段经历对我的成长影响很大。
结语
40年的发展过程中，德赛西威不断寻找新的增长路径，也在探索如何让组织能力匹配产业变化。正如高大鹏所说，企业不仅要知道“做什么”，也要思考“如何选择”。
在这一过程中，包括IBM在内的生态伙伴，也通过不同视角和实践经验参与企业转型，共同探索技术、业务与组织融合的新方式。
从技术创新到管理变革不敢买怎么办，从个人成长到组织进化，或许这正是一家企业穿越周期、持续成长的底层逻辑。
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