5月18日，“CIAS 2023第二届中国数智汽车峰会”在杭州·千岛湖拉开帷幕，峰会以“数启新景·智领未来”为主题，吸引了350+来自国内外知名汽车制造商、零部件、科研院校等单位的总裁/VP/总经理、CIO/CTO/CDO/数字化总监/IT总监/信息总监、专家学者等踊跃参与。人瑞人才创始人、CEO张建国应邀参与本届盛会，在题为《汽车行业数字化转型与人才策略》的演讲中与众多嘉宾探讨了当前中国汽车企业面临的数字人才困境，并分享了人瑞人才多元化用工策略、人才生态化建设等系列解决方案。
汽车行业迎来百年变局，但数字化转型效果并不理想
张建国认为，汽车行业正经历百年未有之大变局，具体包括：
自主品牌持续发力，在市场份额和售价方面快速追赶，汽车产业竞争格局重塑，2022年自主品牌市场份额已经达到45.2%，同期合资+进口品牌份额54.8%；
中国制造出海，在全球化竞争格局下积极争取更多主导权，2023年一季度，中国汽车出口总量达107万辆，同比增长58.3%超过日本，位居世界第一；
新能源汽车持续爆发式增长，逐步进入全面市场化拓展期，2022年新能源汽车渗透率达到25.6%，2023年有望突破30%，未来5年内渗透率很有可能达到50%的临界点；
“智能化”已纳入中国用户购车参考因素，近半数中国消费者对智能化产品具有较强的支付意愿，未来智能化将成为汽车市场布局的核心；
面对百年变局，在供需两侧的共同驱动下，车企在研发端、生产端和营销端均开启了数字化的变革。但是，目前中国汽车产业数字化的成果仍十分有限。从产业链企业数字化转型进程看，上游新型智能软硬件企业和下游服务型企业要领先于上游的智能系统和主机厂。数字化转型贯穿研发、生产、供应链、营销 / 销售、服务、经营管理等企业各个业务层面，研发、营销明显领先于生产和供应链环节。大多数企业处于数字化发展初期，仅不到三分之一的车企能够利用 AI、大数据等技术对生产进行事前管理。体现在转型成效上，近4成企业表示数字化转型的投入产出比低，目前尚未对企业利润带去实质性的提振作用。
“如何吸引和培养数字人才，利用数字化工具挖掘数据价值、洞察客户需求、提升运营效率，是目前所有中国车企都需要面对的新课题。”张建国表示。
过半智能汽车企业在数字化转型中遇到人才匮乏问题，但数字人才招聘挑战重重
根据人瑞人才与德勤中国日前联合发布的《产业数字人才研究与发展报告》，51%智能汽车企业在数字化转型中遇到人才匮乏等问题，其中43%的企业数字人才缺口较大。
据张建国介绍，从供求关系看，汽车行业人才的紧缺度高于全行业平均水平，其中嵌入式软件开发、算法工程师、硬件工程师的紧缺度最高。
从企业调研和企业招聘需求看，智能汽车人力资源的矛盾主要体现在跨行业竞争加剧和供需错配，使得企业普遍对数字人才的供给前景感到悲观，预计行业将面临数字人才长期供应短缺的风险。数字人才招聘目前面临四大挑战：缺少有行业经验的技术人才是目前智能汽车企业人才招聘的首要难题，企业希望候选人熟悉行业知识和业务流程，招进来就能用，无须对人才开展额外的技能培训。此外，人岗技能不匹配、数字人才总体基数小也是数字化转型中智能汽车企业人力资源管理面临的挑战。
“井”型数字人才能力模型，破解人岗匹配难题
随着数字化转型进入攻坚阶段，吸引和培养新阶段所需要的数字人才、搭建体系性的数字人才团队成为未来智能汽车企业发展的战略重心。而构建数字化转型生态圈，打造数字化转型“一把手”工程，组建多层次数字人才梯队成为车企数字化转型的未来方向。
张建国表示，数字化时代对于“人才”的定义和要求应该从“π型”走向“井型”。所谓“π型”人才，就是除了具备专业知识，还需要具备基本业务技能。而“井型”人才除了“π型”人才所具备的特征以外，还要具备数字化技术以及还有软性技能，软性技能更多是对于个人素质的要求，包括沟通技巧、学习能力等。
以“嵌入式软件工程师”岗位为例，《报告》提供了相应的数字人才胜任力模型：一是基本特征，包含专业背景、工作经验、热招城市、薪酬水平；二是软性技能，包括团队合作意识、分析问题和解决问题能力以及英语能力；三是业务能力，例如设计和编码、测试和调优能力等；四是数字能力，包括精通C语言编程、拥有基于AUTOSAR架构的开发经验等。
在张建国看来，“井”型结构不单单是构建了人才的能力模型，还更加精准地描绘了数字化岗位所需的人才画像和企业的客观需求，能够帮助用人单位进行精准高效的、多层次的、全面的人岗匹配，达到人与岗的统一，让组织团队发挥最大的效能。
根据人才分类，制定多元化用工策略
除了通过“井”型能力模型直接助力中国企业优化数字人才选拔，张建国还与现场企业分享了人瑞人才在企业用工策略、人才生态化建设等方面推出的创新解决方案。
他认为，在汽车行业数字化转型过程中，战略驱动是根本，要对准战略方向，支撑战略达成；数据治理是基础，通过对数据的科学治理，使数据在企业内部的流动具有意义，不同维度的数据汇聚在一起，创造新的价值；数据智能是方向，数据成为生产力，数据智能使得数据随需、易懂、有用，是数组转型的深化；数字人才是保障，自上而下需要数字人才落地保障实施，打造数字人才生态，构建更加灵活的用人机制。
他建议企业应将技术分类，比如核心技术、关键技术、一般技术、通用技术等，并针对不同的技术定位，采取多元化的用工策略。
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