产品数字化工具链技术路径可通过相关数据库体量、异构数据库维度、模型与定量指标覆盖率3个量化指标进行描述。

数据库体量。数据库是产品数字化工具应用的基础，与其他板块不同，产品规划数据涉及到竞品对标、用户分析、座舱定位设计等多个环节，产生的异构数据库相对庞大。在实际业务工作中，通常需要对产品特征数据、消费者行为数据、产品感知数据库和场景环境数据等多类数据库进行深度挖掘，形成多维度的数据。本书将以数据库体量评价产品工具链成熟度情况。

异构数据库维度。产品领域涉及的异构数据库维度较多，包括图片数据、文字数据、主观评价数据等。通过搭建数据平台，可实现产品领域全业务领域、全生命周期、全价值链等数据在线自动获取，具体包括产业链上游零部件数据及车辆相关数据、下游产品及服务数据、第三方数据等类型的数据采集。本书将以异构数据库维度评价产品工具链成熟度情况。

模型与定量指标覆盖率。为更好的结合产品市场需求数据，构建多维数据体系及相关算法模型，支撑产品业务决策，实现基于模型驱动的产品研究，需要企业制定有效的定量评价指标，实现多个业务的数字化评价与拓展。本书将以模型与定量指标覆盖率评价产品工具链成熟度情况。

围绕上述3类量化指标，给出产品数字化工具链在2025、2030、2035年的阶段性发展目标。

2025年，利用先进数据采集核心方法，构建覆盖产品全生命周期的产品特征数据体系和用户数据体系：数据库体量在500万-1000万条数据以上；异构数据库维度为2-3维度；模型与定量指标覆盖率为30%以上。

2030年，建立底层智能算法逻辑，挖掘数据价值，形成数据驱动型高效战略决策和运营管理能力，支撑企业各项决策制定：数据库体量在2000万条数据以上；异构数据库维度为3-4维度；模型与定量指标覆盖率为40%以上。

2035年，具备智能云端平台开发协作模式，开展闭环流程校核和远程协作验证，形成完整的产品功能定义数字化平台工具链，为企业提供策略支持：数据库体量在5000万条数据以上；异构数据库维度为5个维度；模型与定量指标覆盖率为60%以上。