2024年3月10日发(作者：进口福特suv越野车价格及图片)
学术|项目管理
ACADEMIC
长城汽车智能驾舱项目管理的风险因素估计和方案优选思考
摘要：本研究通过对长城汽车智能驾舱项目管理过程中的风险因素进行识别和研究，发现存在的五大类问题。针对这五类问题，基于层次分析法
（东风柳州汽车有限公司，柳州 545005）
（华东理工大学商学院，上海 200237）
潘正辉
建立了风险评估模型，通过对每一个因素的量化，计算出具体风险因素的权重，进行排序，进而找出首位的因子。基于分析结论，对风险管控方
正向的影响作用。
案进行优化，侧重于项目费用风险和研发技术风险改进。通过全面细致的风险防控措施，降低长城汽车在智能驾舱项目管理中的风险，产生积极的、
关键词：项目管理；智能驾舱；风险防控；因素估计；方案优选；层次分析
中图分类号： F270.5 文献标识码：A
0 研究背景
作为管理学科中一门新兴的科学分支，其萌芽于20世纪30年代，
并在随后的20年间逐步形成基本的理论框架。风险管理理论强
调需要一整套完整管理方案的实施，才能实现风险控制目标的实
现，这主要集中在风险应对、风险评估、风险识别和风险态度四
风险管理一词由宾西法尼亚大学的布纳博士在1930年提出。
推动汽车电动化、智能化和结构化。长城汽车作为我国自主品牌
超过百万辆。
的代表，2022年汽车销售量达到1 067 523辆，连续7年年销量
但随着汽车市场高速增长的同时，日益爆发的汽车产品质量
问题越来越受人关注。据2023年1月发布的《2022年中国汽车
问题数量中，车机系统相关占比达33%以上（表1）。排名前10
个方面。这就意味着在汽车智能驾舱项目的风险管理上，需要基
于系统的视角开展研究，不仅包含对已识别具体风险的识别和测
度，还包含着对潜在风险的监管和控制
[1]
。
鉴于项目的风险具有不以人的意志为转移的客观性、难以预
产品质量表现研究（AQR）》显示，2022年投诉排名前10的质量
的车企车型中，长城汽车有3款车型在榜，其中2款的质量问题
类别与车机系统相关。这就对项目管理，尤其是智能驾舱的项目
管理提出了更新、更高、更细和更严的要求。
车企车型
华晨宝马3系
华晨宝马5系
比亚迪宋Pro DM-i
吉利功夫牛EX3
上汽大众朗逸
吉利星瑞
质量问题数
量统计/次
3 736
1 984
1 424
1 027
788
996
表1 2022年汽车典型故障投诉排名
质量问题分类概述
测的偶然性、因时空因素变化而变化的相对性以及具有很大影响
的社会性和发生时间的不确定性等特点，一旦发生就会对项目目
风险管理的研究越来越系统和深入。常用的风险管理使用方法有
模糊数学分析法、德尔菲专家评判法、头脑风暴法、故障树分析
影像图形分析法和层次分析法等。
[2]
标产生消极或者积极的影响。因此随着科技进步和生产力的提升，
主要问题包括发动机烧机油和渗
机油、制动系统和转向系统异响等
主要问题包括发动机烧机油和渗
机油、制动系统和转向系统异响等
以车系系统卡顿和系统升级等为主
无法按时交车和变更价格等
无法按时交车等
法、遗传算法、贝叶斯网络法、蒙特卡洛模拟法、神经网络分析法、
虽然诸多学者在风险管理理论研究领域取得了巨大成功，但
是在应用领域，尤其是汽车智能驾舱项目风险管理上还不够全面、
定位也不够清晰。本研究基于层次分析法（AHP）对长城汽车智
并进行项目风险管理的方案优化选择。
能驾舱项目管理中存在的风险因素进行估计，提出风险改措施，
长城汽车哈弗F7
日产轩逸
764
车机故障，变速器异响，轮胎
开裂等
车机升级后的流量收费等问题
变速器异响、顿挫和故障率高，车
机故障，空调故障等
落等
漆面起泡开裂，车身装饰件脱
621
573
1 项目概述
长城汽车哈弗赤兔
长城汽车哈弗H6
总计
近年来，品牌车企布局新能源汽车市场，向智能网联转型，
12 457
544车机系统故障和升级等相关问题
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2 项目管理风险因素分析
门、400客服组织以及铁粉联盟和线上论
坛等渠道，采用了一对一访谈、焦点小组
讨论、名义小组技术、问卷调查和德尔菲
本研究从长城汽车售后团队、研发部
技术专家判断等方式，进行了广泛调研和
深入分析。在影响长城汽车智能驾舱项目
管理的众多风险因素中，识别出权重打分
研发技术风险、质量风险、事业环境风险
和国家政策风险。
2.1 项目费用风险
排名前5位的因子，分别是项目费用风险、
图1 长城汽车2003—2021年期间研发费用投入趋势图
型和线性关系。
地位。如图1所示，长城汽车2003—2021年期间研发费用投入
在整体上呈现上升趋势，从2003年的1.07亿元增长至2021年
的44.90亿元，19年间的平均增幅比例达到26.91%。但是随着
在趋于平和。
一个项目的成功与否，企业的资金投入占据主要的影响
据显示（表2），相关系数R为91.21%，R2为83.19%，自变量
著性水平指标F为79.20，大于Significance F，构造的数据模型
置信度达到了99.99%以上，模型通过验证。
根据长城汽车研发费用支出与年度汽车销量的回归分析表数
与因变量的拟合效果高于78.00%，表明强相关，可以接受。显
为真，能够解释现象。弃真概率P值小于0.01%，表明此模型的
据此可以构建起研发费用支出与年度汽车销量的方程：
长城汽车的销量进入到慢增长阶段，研发费用的支出增幅趋势也
为了能更进一步分析长城汽车在研发费用的资金投入对汽车
销量的具体拉动作用，同时，鉴于汽车研发的资源投入需要6～18
个月后才能体现在量产车辆上，故将研发的资金支出与下一年的
销量匹配，样本数量为18组。本研究采用了回归分析方法，以
式中 X——研发费用支出，单位：亿元
Y——年度汽车销量，单位：万辆
Y=0.3439X+2007.9869 （1）
研发支出作为自变量，年度汽车销量作为因变量，构造了数学模
回归统计
表2 长城汽车研发费用支出与年度汽车销量的回归统计分析
长城汽车的销量拉动作用系数为0.3439。两者呈正相关，即每增
从回归分析结论和公式（1）可见，研发费用的资金投入对
调整后的
R
2
标准误差
方差分析
回归分析
残差
总计
观测值
相关系数
R
2
相关系数
R
0.912098907
0.831924416
0.821419692
18
2.256000614
df
16
17
1403.0674
484.5000
标准
误差
81.4326
SS
403.0674
5.0895
MS
79.1953
F
1.3562×10
-7
下限
95%
上限
95%
下限
95.0%
上限
95.0%
SF
研发费用X
截矩2007.9869
0.3439
系数
0.0386
0.81642459.4920
8.8992
T
值
4.7046×10
-46
1.3562×10
-7
P
值
2006.2561
0.2620
2009.7176
0.4259
2006.2561
0.2620
2009.7176
0.4259
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长一个亿单位的资金投入，带来的汽车增量为3 439辆。对比汽
费用上存在如下几点风险。
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车行业数据，这个系数并是特别卓越，根本原因在于长城汽车在
2.1.1 研发费用的投入资金不够
构安装质量、原材料质量、工艺管线、应用场景复杂以及软件
特性等诸多制约。因此，软件灌装很难一次到位，经常出现人
工刷机或者紧急发版OTA升级，解决车机等软件故障（BUG）
问题。另外在生产过程中，很容易出现偏差和错误，残次品多，
导致产线出现停线卡线等对项目管理产生不利的影响，对风险
管控是巨大挑战。
2.3.2 芯片短缺、保供难度大
没有过盈亏平衡点，目前仍有很大价值的挖掘空间。通过扩大研
另一方面能继续扩大市场占有率，抢占新能源细分市场。
2.1.2 费用估计上过于保守、不够准确
从回归分析的结论可见，研发费用对汽车销量的拉动作用并
发投入，一方面能提升汽车产品的品质，降低项目的失败风险；
活动，经过充分研究和论证后自下而上地进行估算。在长城汽车
的管理中，受限于军事化的企业文化、绝对服从的组织体制和对
市场的保守态度，导致在项目预算的估计上过于保守。
2.1.3 成本控制和效率上仍有提升空间
制定项目的预算时，不能错过任何一个环节和分解后的工作
片的市场供小于求，芯片现货紧张，尤其是智能驾舱对芯片的依
赖度极高，芯片短缺严重制约了零部件生产，拉高了成本，不利
于项目管理
[3]
。
2.4 事业环境风险
受中美贸易摩擦和COVID-19等因素的持续影响，车规级芯
时，时间成本也是隐藏的费用支出，不仅要在财务计划表上详细
记录每一笔花销，而且也要严格审核研发和生产过程中财务流程
造成的时间成本损耗。因为花销没有得到控制，项目就无法有足
够的资源开展；而错过了上市窗口，消费者对汽车产品的购买意
愿就会发生变化，导致项目失败。
2.2 研发技术风险
对成本的控制，是需要基于大量的、准确的数据为基础。同
收盘价格是6.3521人民币，在2022年一路高涨，到2022年11
截至2023年1月16日，美元的收盘价为6.7302人民币。汇率
导致以美元为结算单位的长城汽车出口业务利润空间被压缩；人
民币兑美元的汇率高，会造成以人民币为结算的进口业务成本被
拉高，这都不利于项目的风险管理。
2.5 国家政策风险
2.5.1 政策内容较为单一化、简单化
汇率波动大，金融环境不稳定。2021年12月31日的美元
月4日达到峰值，收盘价为7.1826人民币；然后又一路下跌，
的波动对境外业务产生了巨大影响。人民币兑美元的汇率低，会
2.2.1 智能驾舱技术细分和专精化程度不断加深
评估都是偏乐观的。但在实际的项目实施阶段，难免会在技术的
细节和深层次上遇到新的难题或问题。如果没有做好风险预案和
整车项目的延期甚至失败，导致无法挽回的经济损失。
应急措施，必然会严重制约项目工作的正常开展，严重的会导致
2.2.2 智能驾舱产品的生命周期在不断减少、且越来越短
在立项之初技术可行性分析阶段，团队对通用技术的理解和
根据市场的经济反馈进行调整。这就造成了汽车产业政策缺乏了
过于单一化、简单化。
在每年逐步增多的汽车零部件产业发展文件中，并没有及时
对细分消费者市场的未来预判，缺少了对车企的指导作用，政策
2.5.2 零部件相关的针对性政策少
速度已经超越了技术的生产速度。这也就意味着企业需要不断进
行研发投入，研究新的技术，进行功能迭代升级，才会延长智能
给长城汽车带来不必要的损失。
2.3 质量风险
2.3.1 产品合格率不高
驾舱产品的生命周期。不然，必将被市场和消费者舍弃和淘汰，
随着智能驾舱技术的不断升级换代和商业应用，技术的更新局相关，没有针对性的政策、法律法规来指导零部件企业或项目。
这制约了零部件企业的生产和发展，对智能驾舱等零部件企业或
项目来说是不利的。
在汽车行业中，目前的政策多集中于汽车整车制造或产业布
3 风险评估模型构造
3.1 AHP模型构造
70年代初提出了层次分析法（简称AHP）。这种分析方法是通过
美国运筹学家托马斯·赛蒂（）在19世纪
艺复杂，对软、硬件的依赖度较高，受限于基础设备质量、结
智能驾舱产品在研发和生产过程中，因其技术含量高，工
定性地构建多层次的分析体系，把复杂的问题进行分解，并将分
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解后的因素予以量化、赋予对应权重，通过加权、排序和择优，
从而进行决策。这种分析方法具备着定性和定量相结合、系统层
次化等特点。AHP非常适合复杂问题或者系统的评价，能够将多
目标、多准则和无结构的复杂问题运用数学思维进行简化，有着
构造如图2所示
[5]
。
传统定性分析难以比拟的优势
[4]
。据此，本研究的核心执行逻辑
3.2 模型计算推导过程
表3 长城汽车智能驾舱项目管理的风险因素分析统计表
影响因素
项目费
用风险
1.00
0.85
0.74
0.39
0.79
研发技
术风险
1.17
1.00
0.68
1.21
质量风险
1.35
1.35
1.00
0.52
1.21
事业环境
风险
2.57
1.48
1.91
1.00
1.10
项目费用风险
研发技术风险
事业环境风险
国家政策风险
质量风险
国家政
策风险
1.26
0.83
0.83
0.91
1.00
0.74
准则层中的因素进行两两比较，量化在同一层级的比重情况。
（2）
j
——第j个因素
以
a
ij
来表示因素之间的关系，公式如下：
如图3所示，智能驾舱项目风险管理层次模型分为三层，对
其中，
i
和
j
表示为第
i
个因素相对于第
j
个因素的进行比较。
基于判断矩阵
A
，计算每一行要素的几何平均值
P
i
，然后可
式中
i
——第i个因素
向量：
以得到每一个
P
i
在所有P中的权重
ω
i
，则所有
ω
i
构成一组权重
两指标具有相等影响，标度9则是i要绝对重要于
j
。
对
a
ij
参考9挡标度打分法进行指标量化
[6]
，即标度1表示
汇总长城汽车智能驾舱项目管理中的风险因素打分如表3所示。
将风险因素打分构造成判断矩阵
A
，如公式（3）所示。
（4）
3.3 一致性检验
如下：
采用最大特征值
λ
max
来进行一致性需求检验，其计算公式
（5）
（3）
n
=1，2，3……，10
可以得到
λ
max
=5.074
Aω
的第
i
项。
其中，
Aω
为判断矩阵
A
和权重向量
ω
的乘积，
Aω
i
为向量
衡量判断矩阵偏离一致性的评价指标
CI
计算公式如下所示：
式中
CI
——判断矩阵偏离一致性评价指标，CI=0.019
n
——阶数
λ
max
——最大特征值
则
CI
=0.019。
（6）
图2 AHP分析法的执行流程图
（表4），5阶矩阵RI为1.12，则
CR
=
CI
/
RI
=0.017，小于0.1，所
4.4 风险因素估计
以判断矩阵A通过一致性检验
[7]
。
根据平均随机一致性系数
RI
与阶数
n
的取值对应关系可知
车智能驾舱项目管理的风险管控影响就越大。因此影响最大的是
根据对ω值的研究可知，权重越大的影响因素，对长城汽
项目费用风险，权重为0.27；其次是研发技术风险，权重为0.21；
图3 智能驾舱项目风险管理层次模型
然后是国家政策风险，权重为0.20；第四位的是质量风险，权重
为0.19；最后是事业环境风险，权重为0.13。
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表4 平均随机一致性系数RI与阶数n的取值对应关系表
0.90
4
1.12
5
1.24
6
1.32
7
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阶数
n
4 项目管理方案优选
4.1 项目费用因素
RI
0.00
1
0.00
2
0.58
3
风险管控重心应放在费用风险和技术风险的管理和控制上。
4.1.1 风险抑制措施
根据本研究的分析过程可见，长城汽车智能驾舱项目管理的
别风险。同时加强项目团队的文化建设，保持谦虚、谨慎和务实
的拼搏态度，为项目管理方案的优化和执行奠定坚实的基础。
1.41
8
1.45
9
1.49
10
5 结束语
况，没有达到预期的销量。此时，应该重点抓费用预算和利用率，
要业财融合，在价值增值原则下积极拉通公司财务管理和研发销
售体系，减少不必要的非增值作业环节。同时，根据市场的反馈，
及时、准确地调整费用预算和费用支出，围绕主价值链环节快速
响应，抑制费用的浪费情况或利用率低的困境，促成项目管理的
从项目目标量化考核、项目奖金分配原则以及项目奖金分配比例
等方面开展细致工作。
4.1.2 风险转移措施
受大环境的影响，长城汽车在2022年出现了销量回落的情
在加速，数字化、网联化、智能化正成为汽车制造企业的新目标，
也是新一代汽车产品的核心竞争力。其中，以基于人工智能包含
视觉识别、语音技术、手势算法等核心要素，涉及人机交互、虚
大车企和主流供应商角逐的战场。车机系统作为智能驾舱与用户
随着汽车电子化技术的逐步走向成熟，汽车的新四化进程正
拟化、域控制、大数据应用和OTA技术等场景的智能驾舱成为各
的核心交互载体，是汽车零部件项目管理的关键路径。在项目管
理的风险防控上，自主品牌的优势不如外资品牌，尤其是在系统
化、细致化、精准化等管理方法上，还有很大的提升空间。
本研究基于对自主品牌长城汽车的智能座舱研发项目管理的
成功和客户订单的达成。同时，建立有效的项目团队激励制度，
城汽车本身不擅长但又非核心的技术领域或者业务，可以在已明
在智能驾舱项目立项之初识别出非关键研发活动，尤其是长
过程研究，识别出五种影响汽车零部件项目的风险因素，找到在
管理上的问题和不足，并根据识别出来的主要问题建立起一套全
新的项目管理方法以解决现实存在的问题，降低长城汽车零部件
项目管理的风险。
确需求、风险不大且可精准计算的项目采用总价合同前提下，通
过对外采购来转移和缓解费用风险的发生。同时，通过优化项目
管理信息体系，时时对供应商的研发数据、产品设计、知识沉淀
和生产流程等进行强有力管理，满足并行开发的要求。
4.2 研发技术因素
4.2.1 风险降低措施
【参考文献】
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[2]
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严珊.企业风险管理与防控分析——以WL集团为例[J].商
讯,2023(01):17-20.
大规模的采样分析，通过诸如拆解、模拟实验等方式找出导致故
时，加强信息一体化建设。在项目开发过程中，项目成员需在在
线数据库维护项目信息和资料，实现信息共享、透明，规避信息
不对称，降低搜集信息工作的重复性和额外花销。
4.2.2 风险回避措施
长城汽车应在企业冬天的时刻，对市场投诉量高的问题进行
障的技术原因，并重新评估技术方案选择的正确性和合理性。同
[5]
[6]
[7]
Manel Ibar-Arribas, Petra , Alexander Brem. The Risk
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程,2018(04):34.
潘正辉.基于云计算的基础设施云服务平台设计和实现[J].电子技术与
软件工程,2017(15):12.
层次的研讨，从技术可行性、财务可行性、组织可行性、经济可
行性和社会可行性等方面综合考量，定期开展与技术供应商的交
应增强预研投入。在立项之初，长城汽车就应对项目进行深
流活动，并有目的的加强技术引入，规避技术不对称带来的未识
作者简介:
潘正辉，硕士，研究方向为战略管理。
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