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。
第五章 探索高价值企业级AI应用
第一节：汽车企业AI应用阶段分析
数字化转型是汽车企业未来发展的必然趋势。AI作为数字底座智能化的核心，据汽车平台组织20余家头部企业统计，“AI+智造”已在汽车行业形成239个应用场景，其中生产制造类132个、供应链类42个、研发设计类33个、销售服务类32个。从AI的成熟度和应用情况来看，研发领域专业性强、开发难度大，但具备集中性与复用性，应用相对成熟；生产制造领域范围广、小模型占比高、定制化需求强，可复用性较差；供应链领域受基础积累不足制约，应用成熟度偏低；销售服务领域以知识库为基础，跨行业的可借鉴性较强，应用也相对成熟。AI应用在汽车研、产、供、销、服各环节的成熟度及典型场景分布如图5-1所示。
AI在汽车行业的应用不仅依赖于算法模型，更依赖于对业务流程的深刻理解与端到端的技术保障。其主要环节包括目标设定与场景筛选、流程重塑、知识治理、模型开发与部署、应用融合与运营迭代等（见图5-2）。
人工智能应用创新需坚持以具体应用场景为出发点，采用小步快跑的策略；秉持长期主义，进行持续迭代运营；组建业务与技术深度融合的团队；高度重视知识治理与隐性知识挖掘；积极开展开放的技术合作，构建生态联盟（见图5-3）。
汽车行业的AI应用进程并非一蹴而就，其发展轨迹呈现出鲜明的阶段性特征。按照技术发展情况，可划分为三个阶段。
第一阶段是试错期，即初步应用与单点试错。企业追逐技术热点，构建自有模型或微调通用大模型，聚焦单点式、高频刚需场景，优先选择标准化程度高、数据易获取的环节。此阶段通常不涉及核心业务流程重构，整体风险可控。例如，多家企业将智能客服、AI工具生成营销文案等单点场景应用于实际工作，但很少涉及核心技术业务，且缺乏统一规划。
第二阶段是探索期，即工具整合与流程嵌入。此阶段企业聚焦对高价值场景进行深度开发，实现AI从辅助工具向核心业务支撑的转变，场景从单点式向流程级延伸，覆盖研、产、供、销、服全链路关键环节。场景与核心业务深度绑定，呈现定制化、多模态特征，通过AI深度融合可解决具体痛点，提升工作效率。例如，某企业利用AI使代码开发效率提升30%。但此阶段场景间协同较弱，数据孤岛仍然存在。
第三阶段是落地期，即生态协同与智能跨越。此阶段实现从业务支撑到战略赋能的跨越，具备自主迭代与生态协同能力。场景从流程级向企业级贯通，部分场景具备初步的自进化、自适应特征，形成全域协同的AI应用体系。例如，某企业提出的全域数字员工管理体系初步探索，设立“A序列”管理数字员工，由HR部门统筹管理，按A1至A5层级进行能力认证与升降级，规范数字员工的选、用、育、留与退出机制，确保管理的独立性与客观性。
当前，汽车行业的企业级AI应用整体处于第一阶段。不同企业因技术积累与战略布局差异呈现显著分化。头部企业正从盲目试错的第一阶段转向聚焦业务痛点的第二阶段，将AI深度融入核心业务流程。例如，部分企业利用AI实现智能质检，优化生产线良品率等（见图5-4）。
