7月18日，宝马宣布将中国的数字化中枢业务单元领悦数字升级成为独立公司，并且成立宝马（南京）信息技术有限公司（下文简称“宝马南京数字研发中心”）。这一消息发出后，舆论的关注度并不高，估计是大家没有看到宝马这步棋背后的商业与战略目的。因此，尝试从几个方面给大家找找这个不起眼的新闻背后，对宝马接下来在中国数字化发展的重要性。

将南京业务升级成为宝马全球六大IT研发中心，必须要先看看其他研发中心的业务属性和分工。

宝马六个IT研发中心中，各方资料查询汇总后发现，慕尼黑是全球技术中枢，核心职能包括基础架构设计、数据安全标准制定、量子计算应用研究。美国硅谷负责宝马前瞻技术探索，我曾到访过这里，该中心负责自动驾驶AI算法、V2X车联网以及元宇宙交互技术。此次升级后的南京新公司，目前我个人认为可以排到宝马六大IT研发中心第三甚至第二，稍后具体介绍。第四中心是以色列特拉维夫，专攻网络安全与车联网，具体研究车载系统攻防技术，OTA安全认证以及区块链应用，是全球网络安全技术高地。第五是葡萄牙里斯本，负责云计算与Devops，研究全球云平台运维、开发流程自动化工具链的构建，通过葡萄牙底层本高粱软件工程人才池的特点发展这一中心业务。第六就是捷克布拉格，将企业数字化包含的SAP系统优化、供应链金融科技以及全球经销商管理系统放在这里，原因是中东欧制造业的枢纽作用，平衡成本与效率。

大家注意看，宝马六个IT研发中心，在地域、人才、经济发展和技术专长上又非常针对性的选择。从这一点我们必须看到，此次升级南京IT业务研发中心地位，有几个核心信息点。

1、规模和定位的独特性。宝马在南京拥有600+团队，是宝马集团亚洲最大的IT研发中心，说明这个中心接下来就是宝马IT亚洲研发的大脑。唯一覆盖“研发、生产、销售、服务”全链条的中心定位，这是宝马从没有做过的，说明宝马在中国市场这次现地开发数字化的决心很强。尤其是新世代车型即将导入中国市场，南京IT研发中心将承担2026年国产新世代车型智能制造系统开发，例如AI质检、数字孪生物流等。

2、不要忽视目前宝马在中国数字化研发成果反哺全球这个细节。目前，宝马自研的JoyCode工具已经部署到慕尼黑总部研究。宝马沈阳工厂全流程实时仿真系统，也已经复制到了匈牙利德穆勒森新工厂。包括与Momenta合作适配中国路况的AI决策模型，也和欧洲正在开发的L3级自动驾驶进行深度融合训练。

3、作为在中国扎根最深的豪华车企，宝马这次在南京升级数字化研发业务地位，大家一定要看到地缘战略价值。升级南京数字业务，在100%宝马控股下确保AI核心技术的自主发展。利用日均处理10-20tB路测数据的中国复杂的出行场景，对于宝马这家全球车企来说，不仅提升中国本土发展力，也带动宝马全球训练最强壮的自动驾驶模型。还有一点，南京可是中国数字化人才的摇篮，现在中国既不缺汽车人才也不缺AI人才，但就是缺少既懂汽车又懂AI的复合型人才，据我了解，单单一个东南大学软件学院，一年本科与研究生毕业就超过500人以上，超过96%的就业率可以看出人才的抢手。对宝马来说，南京可能成为这家跨国车企构建汽车数字化人才的储备池。

在未来宝马六个IT研发中心中，我们还要看到南京中心的不可替代性。第一点，中国是汽车智能化需求和技术最成熟的市场，宝马必须实现中国市场的适配，南京中心的功能是对中国需求的深度理解，不需要再去对慕尼黑或硅谷的研发进行中国翻译或二次开发。第二点，南京中心的业务升级，和清华、同济几位教授昨天在一起交流后大家预测，让宝马在中国的数字化需求开发响应速度大概提升40%，这是宝马欧洲业务单元不可比拟的速度，因为欧洲流程受合规约束太多。第三点，在软硬件和人力成本核算上，南京中心接下来的单位代码成本可能只有宝马硅谷研发中心的三分之一，尤其是人力成本，要知道在硅谷，一个工程师的年薪可能就超过20万美元。第四点，不要忽视了中国的政策红利。这一次南京业务单元的升级，相关政府机构人士也到场，查阅资料发现，宝马南京业务享受南京经开区税收减免和数据开放试点的政策支持。在这一点上，欧洲的《通用数据保护条例》反倒在不断限制企业的数据流动。

从四个角度看，这次宝马升级南京数字化业务单元地位，不是简单的在中国为中国，而是要真正的发挥中国数字化市场、技术、效率和成本多方位优势，成为宝马全球数字化提速、提质不可或缺的一部分。

最后，希望大家关注宝马慕尼黑和南京两个数字研发中心的战略打法差异。慕尼黑目前采用量子计算开发数字化技术，南京则重点在AI。两种技术方案在算法、能耗和数据上不只是差异，更是互补。量子计算能力是针对特点问题的指数突破，AI则注重线性增长，双方融合一个提效一个捅破算力天花板。能耗效率上，量子计算特定任务能耗只有超算的千分之一，AI的高耗能尤其是GPT训练耗电量相当于120个家庭一年的用电量。对宝马这种在碳中和目标上和经营与企业信用评级挂钩的企业来说，两种模式必须融合。再加上量子不需要大量训练数据可以原创，AI又必须依赖数据，宝马可以通过两种方式既做到底层创新，又做到数据再次创新。

就拿新世代车型的第六代圆柱电池开发举例，慕尼黑中心通过量子模拟电化学衰变，南京中心可以通过AI实时调整充电策略，延长整车和电池寿命。包括自动驾驶和材料研发决策，量子强化学习训练的复杂场景下紧急避障模型，例如鬼探头场景，还可以生成百万级分子结构筛选最优电池材料，可以让研发筛选成本降级90%。所以，大家不要割裂看待量子和AI的关系。短期看，宝马南京中心可以通过AI高效率的赢得市场，长期从2030年看，量子+AI的融合，让宝马慕尼黑和南京中心协同，可以定义下一代汽车数字标准。车圈大事件大v聊车