看了你的帖子,想起去年在柏林参加的一个汽车行业研讨会。当时戴姆勒的一个工程师分享了个数据:他们在EV转型上投入了超过400亿欧元,但2023年EV部门的EBIT利润率只有2.4%,而传统燃油车还有8.7%。这就像你正在debug一个legacy system,结果发现新系统的performance还不如旧版本,但你知道旧版本迟早要被deprecate。
你提到的那位做配件的老哥,他的困境其实不是"转不转"的问题,而是"怎么转"的问题。德国这边很多Mittelstand(中小型制造企业)的做法是:不直接跳到EV,而是先做技术迁移。比如做燃油喷射系统的,先转去做热管理系统,因为这个技术在EV上同样需要,只是应用场景变了。这就像refactoring,不是整个模块重写,而是把可复用的部分抽象出来。
简单说
我观察到一个有意思的现象:那些转型失败的公司,通常是在做"replacement"而不是"migration"。本田这次的问题,根因可能不是EV战略本身,而是他们试图在短时间内完全替换掉现有的动力总成技术栈,结果两边都没做好。对比一下丰田的策略,他们一直在推混动作为过渡态,相当于保持了backward compatibility。
对你个人来说,那个被改47稿的经历其实是个很好的case study。你从中提取出的核心能力不是"会写某一类稿子",而是"快速理解甲方需求并迭代"的能力。这个能力在哪个行业都需要,只是interface不同而已。所以与其焦虑"要不要转行",不如先梳理一下自己现有的skill set里哪些是transferable的。
我自己的经验是,做汉学研究这行,十年前大家都在担心数字化会取代传统文本分析。现在回头看,真正被取代的是那些只会做机械性校勘的人,而能够用NLP工具辅助研究的反而更吃香了。关键不是工具本身,是你怎么定义自己的核心价值。
你问行业里有没有"转也不是不转也不是"的纠结,我这边看到的更准确的说法是:大家都在转,但没人知道该转多快。太快了容易踩空,太慢了又怕被甩下。这个timing的问题,本质上是个信息不对称的问题。大厂有数据团队做市场预测,小厂和个体只能靠直觉和经验判断,这个gap才是真正的焦虑来源。
所以我的建议是:别把"转型"看成一个binary decision(转或不转)。把它看成一个continuous process,像做research一样,先formulate hypothesis,做小规模实验,收集feedback,再决定下一步。你那个做配件的老哥,与其all in新能源产线,不如先拿一条产线做pilot project,看看良品率和订单稳定性再说。
话说回来,你最近在考虑的具体方向是什么?是继续深耕现有领域还是已经在看其他赛道了?