行业不确定性下的“造车之问”

智能汽车的诞生，早已不是金属与芯片的简单拼接。当机械、电子、软件深度融合成“系统之系统”，当两万个零件需要全球研发中心、车厂与供应商协同生产，当法规要求、技术迭代、用户需求接踵而来——造车，成了一场与“不确定性”的持久战。

当用户还在讨论“风阻系数”、“零百加速”时，阿维塔的工程师们看到的不止于此 ，他们更关注技术表象下的暗礁：如何让跨地域协同的研发链条环环相扣？如何在芯片短缺时保障生产节奏？如何让软件的快速迭代不与整车的安全底线冲突？

这些问题，指向一个核心命题：在“面对行业的不确定性”，如何为用户创造“确定的信赖感”？

阿维塔的答案，藏在一辆车的全生命周期里。晚归的年轻人需要堵车时的情绪安抚，家庭用户期待每一次出行的安全保障，而这些需求，最终都要通过研发、生产、交付的每一步“稳”来实现。

可过去阿维塔踩过不少坑：需求传着传着就断了，进度说失控就失控，跨部门协作像打橄榄球似的来回扯 —— 这不是某个主机厂的痛，是整个汽车行业的共同痛点。

智能汽车企业需要的不是能填表的普通工具，而是一个能 “智能进化” 的一体化平台 —— 既要纵览全局战略，又要穿透每个螺丝钉的交付细节。只有这样的 “引擎”，才能让流程说话、用数据决策，把交错的协同网络拧成一股绳。

2024 年 7 月，飞书项目发布的 IPD 解决方案让阿维塔 IT 团队眼前一亮。他们立刻决定试用，目标是打造整车研发的 “超级流程引擎”。“过去管的是点状任务，现在得经营端到端的价值流。” 阿维塔流程 IT 负责人张垒说，当所有人聚焦各自任务，从 “概念” 到 “交付” 的全链条流动效率，自然就提上去了。

全局管理、动态联动、一钻到底

整车项目从来不是“从 A 到 B ”的线性流程，它是一张覆盖研发、供应链、生产、质检的立体网络，等同一场历时 1 到 2 年的 “团队马拉松”，周期漫长、协同复杂。

为了从根本上提升整车研发的项目稳定性，阿维塔在研发管理体系上做出了关键性的创新 —— 用飞书项目构建了一套清晰、高效的 “多层项目计划管理体系”，从顶层设计上实现了全局管理、实时联动和一钻到底：

0 级计划 —— 全局把控，聚焦战略，通过泳道图和计划表，设置“关键里程碑”，明确各节点的进度目标、核心交付物、关键指标，并建立严格的评审制度，确保大方向无误。

1 级计划 —— 部门协作，分解目标，将 0 级的宏大目标，拆解到设计、工程等各个专业领域，明确各自的核心任务和对上下游的承诺，确保部门目标与整车目标高度一致。

2 级计划 —— 精细落实，责任到人，把 1 级计划进一步细化下沉到各二级子部门或核心小组，明确更具体的任务分工、时间节点和负责人，让每个环节的执行都清晰可见、责任分明。

这套体系并非孤立的表格，而是 “活的”—— 从 “开始量产” 的战略目标，能直接穿透到具体零部件的交付状态，让全局与细节实时联动。

同时，如此复杂的整车计划，也意味着交付物非常多。

阿维塔用飞书项目做了一件很酷的事，他们把过去所有项目踩过的坑、总结的经验，都沉淀成了飞书项目里的“交付物模板库”。一个新项目启动，近 1500 项关键交付物的清单、模板、责任人就自动生成了，并与底层计划的各个节点自动关联，过程可监控，成果可预期。

更进一步，阿维塔还引入了 AI 进行交付物的“预检”，在工程师提交之前，AI就能提示他交付对不对，关键信息有没有缺失。同时，也有强制审核流程，只有流程走完，计划节点才能进入下一环节。而且，这个“模板库”是不断刷新迭代的，研发中的新经验、最佳实践都会不断反哺到标准中。

“这实现了什么？我们把过去最宝贵的“隐性知识”，转化成了现在可以自动执行的“显性资产”，让整个交付物的审签流提效了 30% 。” 阿维塔流程IT负责人张垒说道。

当计划和交付物都在线后，阿维塔沉淀了大量实时、有效的数据，并据此建立了严密的指标和目标管理体系，让数据护航，不再靠“感觉”和“滞后报告”做决策。

比如阿维塔有一个叫“ OK to Buy ”的指标，是设置在整车开发的每个关键节点上的准入指标，超过 100 + 项，必须由各专业领域达标才能放行流程，飞书项目就帮阿维塔固化了这一原则，但同时能实现“带条件放行”的特殊机制。

阿维塔还有一套目标管理体系，比如在 SOP 等核心节点，阿维塔设置了与车型立项蓝图强绑定的关键目标，进度实时可视，偏差自动预警，确保全过程的研发周期里，每个重大决策都与最初设定的航向精准对齐。

用流程来一场“自动化接力”

智能汽车的核心是 “软件定义汽车”，但硬件开发周期要以年计算，而软件迭代却快到按周推进，很容易出现“周期不匹配，被迫造轮子” 的效率洼地。

阿维塔的破局，从 “把技术资产变成可复用的战略资本” 开始。其通过飞书项目搭建 “研发技术资产平台”，用平台化功能层级树管控全项目功能与需求：功能库变更同步至所有项目，功能需求可一键关联多车型；更有公共用例广场，新车型能直接复用智驾感知算法等成熟技术。这套体系下，PXD 分析时间人均减少 90%，功能拆解时间人均减少 70%，项目清单对齐时间砍半 —— 技术资产不再是 “一次性投入”，反而成了可循环的效率引擎。

但要让软件流程真正 “跑起来”，还需要 “自动运转的数字化中台”。阿维塔用飞书项目的流程，来了一场“自动化接力运动”。一方面，阿维塔把 “VOC 到产品交付” 的全链路搬上平台，利用飞书项目的流程引擎，为数十万条研发数据设置了无数个“自动化钩子”。

举个例子，当客服接到一个 VOC，会首先用 AI 进行需求标签预分类；当“用户故事”评审通过后，系统会自动在研发和测试项目里，创建关联的开发任务和测试任务；当测试团队完成验证后，状态又会自动回传，推动上游的需求进入“已关闭”状态。这一整条链路都在推动资源调配从 “经验决策” 升级为 “数据决策”。

另一方面，中台还集成了开发、设计、AI 等 10 多个专业工具，供应商图纸能直接关联研发任务，产线质量问题一键就能派单给工程师。

如今的阿维塔，实现了 “事在其他系统，人在飞书项目”—— 海量需求传递、状态同步全交给流程，人工搬运式协作被智能联动取代。

解放人力去啃“更硬的骨头”

1% 的质量问题可能引发 100% 的品牌危机，对阿维塔而言，质量是汽车行业的核心生命线。为守住质量底线，阿维塔通过飞书项目搭建起贯穿全生命周期的 “三道防线”，实现从 “被动救火” 到 “主动免疫” 的转变。

第一道防线，是前期预防。阿维塔把过去积累的质量问题，全部变成了沉淀在飞书项目里的“经验案例库”。当一个新项目启动，到了某阶段，系统会自动把相关风险推送给团队。

第二道防线，是过程拦截。阿维塔通过飞书项目流程中的里程碑质量阀门来实现。

第三道防线，是闭环处置。比如当出现不达标问题时，飞书项目会创建一条高优级的“问题工单”，关联根本原因分析模板，直接推送到责任工程师的待办事项里；同时，阿维塔也做了对应的数据看板，动态监测问题处理情况。

此外，阿维塔还给团队配了个 “ AI 战友”—— AI 虚拟质量工程师！阿维塔内部戏称他为“永不疲倦的守夜人”，比如说问题刚录进去，AI 就会基于 TRIZ 矛盾矩阵立刻抛解决方案；到了改进措施环节，虚拟质量工程师又会通过 8D 模型实时校验。相比于传统人工分析和给方案，阿维塔现在 AI 核检有效率超过了 90% ，省下来的时间能解放更多人力去啃更硬的骨头。

项目管理韧性，是用飞书项目“练”出来的

迄今为止，阿维塔已经在飞书项目点亮了整车计划管理、多级软件研发流程和三层次质量防控体系等关键场景；也正在将整车链路上的其他场景，比如 GTM、软硬件协同管理、质量蓝图等都迁移到飞书项目上。并且，阿维塔还规划扩展供应链优化和 AI 驱动决策等场景，继续推动阿维塔的数字化转型。

这些场景不是孤立的 “点”，而是用飞书项目串成了一条 “从用户需求到整车交付” 的 “无缝链路”—— 比如，用户想要的 “智能座舱更流畅”，阿维塔就能直接从市场端通到研发端，再到生产端，每一步都 “看得见、追得着”。汽车企业能否行稳致远，都需要依赖这样的项目管理韧性——不管外部怎么变，都能“快速调整、精准执行、持续优化” 。阿维塔的实践里，这种韧性不是 “喊出来的”，是和飞书项目一起 “练出来的”。

“阿维塔不是在造一辆车，而是在创造一种可信赖的移动生活。”这是阿维塔的初心，也是“超级流程引擎”存在的意义。在这个充满不确定性的时代，当越来越多企业开始追问“如何让复杂项目更简单”，阿维塔的实践或许给出了一个参考答案——用数字化的确定性，对冲行业的不确定性；用流程的可信赖，托举用户的可信赖。