汽车产业的发展,迄今已有近百年历史,随着互联网时代的到来,以及汽车电动化趋势的加快,整个汽车产业都在进行着颠覆性的变革,传统造车企业逐渐没落,造车新势力蓬勃发展。同时,苹果、华为、小米等电子产品企业也纷纷跨赛道进入汽车行业,包括互联网企业百度、阿里、京东等,都纷纷布局汽车产业,这些企业的加入对传统汽车行业造车理念造成了巨大的冲击。更开放,更快捷,客户服务优先的造车思想,在汽车产业变革的大环境下往往更容易抓住新价值维度。相对于大众、通用等传统车企而言,理想、蔚来等新势力玩家思维更加活跃开放,对原有产品进行更新迭代的速度跟力度,都极大地加速了汽车行业全面向电气化、智能化变更的进程。以特斯拉、比亚迪为首的新能源汽车企业正在引领着汽车行业进入新的竞争格局。本文首先以J汽车公司为案例,通过综合运用研发项目管理理论以及集成产品开发理论,从大数据的视角,结合数据价值模型,再利用理论联系实际的方法,通过对J汽车公司各相关人员的调查访谈等,对J汽车公司研发管理的现状问题进行分析梳理。发现存在研发管理周期长,研发管理效率不高,研发管理决策科学性不足,研发管理数字化转型进程偏缓等问题。其次,从数据间的协同、计算间的协同、分析间的协同、人机间的协同四个角度来分析研发管理问题的原因。然后,针对问题原因,认为研发管理周期长问题,通过优化数据间的协同,实施产品平台化管理,建立统一的数据模式规范,优化不同零部件设计开发数据源协同,以缩短研发周期。研发效率不高的问题,通过优化计算间的协同,优化有效数据提取及分析能力,优化大数据处理计算能力,以提升研发管理效率。研发管理决策科学性不足问题,通过优化分析间的协同,完善研发管理决策的数据分析,建立统一的数据分析逻辑规范,以提升研发管理决策科学性。研发管理数字化转型进程偏缓问题,通过优化人机间的协同,强化从人工执行向数字化转化的流程制定能力,优化人为判断与数据分析结果的互补性,以加快数字化转型进程。通过本文的研究,可以提升J汽车公司研发管理能力,同时对汽车及相关零部件企业的研发管理也有重要的借鉴意义,为“新四化”浪潮下我国汽车产业的变革与发展提供帮助。同时,探索了大数据在汽车企业研发管理中的应用,分析了如何基于大数据价值模型发现问题、分析问题,以及优化问题的完整路径,进一步扩展并丰富了研发管理的理论研究,也为现有的研发管理理论提供案例支持。