研发质量管理是制造业企业保持长期竞争力的重要关隘，有时甚至能直接决定新产品新技术的成功与否。白热化一词很难概括竞争之激烈的当下，企业正把重心倾斜至此，试图在研发端开辟出一块新“飞地”。
这一变化其实早有端倪。过去，企业可以单纯拼出货量、拼市场占有率，一款王牌产品也许能稳稳拿下半壁江山长达数年之久。如今，这些都行不通了。就拿汽车行业来说，不论是传统燃油巨头还是新能源后起之秀，前者“是否已穷途末路”的讨论在舆论场甚嚣尘上，而后者队列中的第一宝座几易其主，难分高下。
VUCA时代不以个人意志为转移地到来了，再没有谁能像从前一样，“稳定”二字及其曾经所包含的种种荣耀，猝然退场。
说不清具体转折点究竟何在，低成本劳动力红利、市场快速增长红利迅速减少直至消失，中国汽车行业悄然进入大变局时代。于是，大环境左右的商业结构和注重个性化、 定制化的消费者需求紧扣在一起，共同握住了打开存量竞争与敏捷竞争新阶段的钥匙，对产品的迭代速度、质量水平等提出新要求。
简单举一个直观例子：从前一款车的产品迭代周期为40-50个月，现在则被迫要求缩减至12到15个月，甚至更短。可汽车的设计之复杂、对安全性要求之极致，又不可能让研发质量让步于研发周期，选修题变成必做题，怎么办？
这就又要谈到我们的老朋友数字化转型了。在汽车行业，“新四化”引领未来行业发展渐趋明朗，数字化制造占据着当前阶段的战略制高点。
值得一提的是，相较于其他工业行业，汽车行业本身的数字化实施程度是处于领先地位的。据ABI Research去年11月发布信息显示，汽车行业已成为全球数字化转型的最大投资者。新能源汽车自不必说，互联网原住民出身的他们从一开始就信赖用严谨的设备或机器来替代人力工作，坚持用数据说话。即使是传统汽车制造业，对数字化技术的接受程度也跑赢在起跑线上了。
另一方面，在汽车行业数字化转型的几大关键环节中，研发环节其实占据了先天优势——它们原本就已形成一定体系，且线上化、信息化程度较高。从这个起点出发，企业对于研发的主要需求则不会强调单点技术改造（比如像生产端一样，把线下流程搬运至线上），而更集中在全流程协同研发上。
之所以强调协同，是因为研发环节中的协同性是缩短研发周期的根本。正如我们前面所提及的那样，产品迭代周期是一项严峻挑战，只有当研发流程数据得以被打通、被整合，当研发知识得以被沉淀、被裂变，以用户为中心的敏捷开发，才算是奠定起了强韧的基础。
提升研发协同性、缩短研发决策链是研发端变革的底层逻辑。在此背景下，部分企业方可做到大幅降低研发周期，减少开发后期的设计修改。那么，如何解决研发协同提效提速的难题呢？
当我们提起数字化改造/转型/变革时，往往将其实现价值的方式粗暴地具象化，比如导入什么系统/软件，期望在哪个环节取得什么样的效果；或者更多关注在转型差异性上。但作为决策者和管理者，还需要具备抽象化能力，只有洞察事物背后的底层逻辑，找到纷纭变化中的同与不同，企业才能更从容地适应环境、增强定力、制成战略。
因此，研发流程的协同性变革不只关于某套系统/软件。决策者始终需要从顶层规划开始，厘清业务流与工作流，导入因欠缺而需补充的系统，打通部门与部门、旧有系统与新系统间的阻滞点，以点带面地并联起所有数据知识，带动业务流和数据流的统一协同。
