芯耀
与非AI
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前言
由车百会研究院理事长张永伟主编的《汽车AI革命：从产品变革到底层能力构建》，立足于汽车与人工智能深度融合的时代背景，通过“总括-产品-企业-要素-展望”五篇的系统性框架，深入剖析AI技术对汽车产业的全面影响。本书适合从事智能化汽车及其上下游产业的专业人士，以及科技和产业决策人员阅读，并为相关专业的学生及相关读者提供参考。
第四章 AI驱动企业智能化升级
第一节 不同发展阶段企业AI能力需求及边界
汽车工业百年史上每一次革命都伴随着生产方式与生产关系的巨变。福特凭借“标准化平台”击败了手工作坊，丰田以“精益生产”超越了美国巨头，特斯拉则通过“垂直整合”颠覆了传统车企。在AI汽车的演进中，技术架构的跃迁只是表象，产品功能的炫目也只是结果，核心在于企业组织自身的AI能力建设。在“人工智能+汽车”时代，汽车行业的生产方式再次面临新一轮重构，新的生产方式和生产关系将推动产业重新洗牌。企业如何分阶段、系统地打造AI能力，成为当前的关键命题。AI汽车是一个系统化的工程体系，并非仅靠堆砌芯片、采购算法或增加传感器就能实现，而需要从“应用场景驱动”到“构建AI研发能力”，再到“AI组织进化”，逐步构建自身的AI能力体系。
从使用AI工具到成为AI企业将分为三个阶段。第一阶段是使用AI工具。当前，部分车企、零部件企业及科技公司将AI大模型作为工具，应用于企业研发与管理中，以改变其业务流程。据调研，目前有超过60家车企和零部件企业已本地化部署DeepSeek，但多数仍停留在“技术贴牌”阶段。第二阶段是制造AI产品。企业将人工智能的理念和技术引入制造和研发环节，从而制造出更加智能化的AI产品。例如，部分企业提出，未来汽车将是AI汽车，即具备自我学习与自我认知能力的AI终端。第三阶段是成为AI企业。企业须建立AI原生的企业基因以及底层算法与数据能力，以AI技术平台驱动产品创新，并基于此底层能力生产出AI汽车、AI手机、机器人等多样化产品。未来，只有进入第三阶段的企业才最具成长价值。例如，特斯拉能够提供智能电动汽车、具身智能机器人等不同的AI产品。
第二节 企业AI化发展的阶段性演进节奏
不同的车企和零部件企业处于不同的发展阶段，应有选择地设立AI发展目标。与AI汽车的发展阶段相对应，企业AI能力建设也可分为三个阶段，并围绕不同时期AI汽车的发展特点进行重点建设。
1.0阶段是企业AI能力建设的“启蒙期”
目标是以最低成本、最快速度，为现有产品贴上“AI标签”。此时，企业更重视AI技术的应用，将其视为提升用户体验的“工具”，而非重构产品的“主食材”。企业通常在电子电气或软件部门下成立临时的“AI小组”，聚焦于语音交互、高速NOA等单点功能的落地。大部分的功能上车应用以外包或采购外部解决方案为主，关注重点在于“功能交付数量”而非“技术沉淀深度”。然而，AI功能彼此割裂，更注重功能“有无”，导致用户感知弱，难以形成口碑与产品溢价。
企业的AI能力体系更接近于“特种小分队”，接到任务就上，任务结束就散，缺乏长期规划。这一阶段的核心能力并非算法有多强，而在于能否精准定义用户愿意买单的场景，并跑通从数据采集到功能落地的最小闭环，以支持算法开发与AI大模型的应用。同时，需培养“算法调优”能力，尤其是对开源AI大模型的调优，不求全栈自研，但需掌握核心模块的定义能力。
企业组织管理要向数字化、AI化转型。尝试在研发、营销、经营等具体环节中使用AI工具，需要加强利用开源AI大模型开发相应AI智能体的能力，例如代码助手、AI会议纪要生成工具等，以提升组织效率。
2.0阶段是企业构建AI能力的“攻坚期”
企业意识到零散的AI功能无法构建护城河，开始将AI内核嵌入智能汽车底层，从芯片、操作系统到电子电气架构，再到上层应用，均以AI的开发思路进行设计。
众多车企开始成立独立的AI技术中心，像一支“集团军”一样，协同算法、硬件、数据、测试等环节作战。然而，由于仍处于汽车产业传统组织管理体系下，虽然能实现不同功能域的AI化突破与迭代，但AI并未真正深入企业基因，依然存在数据孤岛、不同功能域之间的信息壁垒以及管理体系不够灵活等问题。
在组织管理层面，应采取“渐进渗透、绩效约束、文化重塑”策略，分阶段推进AI技术落地。首先，优先选择业务独立性强、容错空间大的部门（如营销和人力资源）作为“试验田”，这类场景数据闭环度高且试错成本可控。随后，逐步向核心业务渗透，分阶段改造生产制造与供应链管理。同时，配套绩效约束措施，将AI化转型指标纳入高管KPI，并与晋升和薪酬强绑定。最终，通过全员培训和标杆场景展示，扭转传统思维，构建“AI驱动”的共识。
此阶段，需要通过对外投资、自建团队等方式打造核心算法的自研能力，建立AI技术护城河。同时，要建立统一的数据中台，让驾驶数据、座舱数据成为驱动AI汽车迭代的核心燃料。此外，还需与芯片、操作系统、传感器等零部件企业深度协同，并加强与数据服务商、云服务商等基础设施企业的合作，从而形成AI技术与应用生态。
3.0阶段，企业进化为具备“AI基因”的AI原生组织
在此阶段，企业能够运用AI的逻辑定义产品，形成数据驱动的AI原生组织。AI不再是某个部门的工具，而是企业的DNA——从产品需求定义到架构设计，从组织流程到文化，全部围绕AI进行重构。企业开始向AI公司转型。
最核心的是搭建起AI产品的正向研发能力。产品定义从“用户行为数据+AI预测模型”出发，而非传统的“市场调研+竞品分析”反馈链路。其核心在于利用用户的产品使用行为数据“直连”终端用户，通过用户行为数据定义需求，并以用户价值为进化方向标。这要求企业构建全新的、直面消费者的用户运营模式，这不仅意味着销售环节从经销商转向直营店，更是整个组织管理体系的变革。其中，研发流程不再仅依赖传统的“需求—设计—开发—测试—发布”的V字形流程，而是更加注重 “采集—处理—模型训练—仿真验证—OTA部署—用户反馈—数据回流”的闭环，开发迭代周期缩短至按月甚至按周计算。
在组织管理架构上，破除传统的“部门墙”，在统一的AI中台支持下，实现内部数据共享。例如，智能驾驶AI团队可直接调用电池、电机、悬挂等动力部门的数据，从而实现产品性能的“全局最优”，而非“局部最优”。业绩考核从“实现功能数量”转向“用户使用频率”“用户活跃度”等指标。
围绕AI汽车搭建的“算法自研+数据飞轮”工程体系，也能复用于机器人、飞行汽车等终端，构建起AI智能体产品生态，促使车企从“机械制造商”向“智能体制造商”转变。
