在探討全球汽車行業(yè)的未來走向時，一項由IBM商業(yè)價值研究院的調查結果尤為引人注目。該調查顯示，高達60%的全球受訪車企CEO認為，企業(yè)能否擁有最先進的生成式AI技術，將直接影響其競爭優(yōu)勢。然而，與此同時，65%的受訪車企CEO卻將行業(yè)顛覆視為一種潛在風險，而非機遇。

面對這樣的不確定性，中國某工業(yè)制造業(yè)企業(yè)的CEO提出了一個獨到的見解：“不確定性往往伴隨著更多的機會。在過去，面對不確定性，十個CEO中可能有八個能做出正確決策，但現(xiàn)在可能只有兩個。但這兩個做對的人，將獲得前所未有的巨大收益。”

汽車行業(yè)，作為內(nèi)卷現(xiàn)象尤為嚴重的領域之一，正面臨前所未有的挑戰(zhàn)。IBM咨詢中國區(qū)汽車行業(yè)總經(jīng)理唐俊指出，車企一方面要應對成本壓力的不斷上升和降本增效的迫切需求，另一方面還要面對市場幾近飽和、產(chǎn)品迭代加速的雙重壓力。而中國移動董事長楊杰的預測更是為行業(yè)增添了緊迫感：到2030年，智能網(wǎng)聯(lián)汽車在新車中的占比將超過80%。

唐俊進一步強調，汽車行業(yè)正從“規(guī)模擴張”轉向“價值創(chuàng)造”的新范式。技術升級周期的縮短與成本收益壓力的增加，使得原有發(fā)展模式已觸及臨界點。此時，正是通過數(shù)據(jù)驅動深化轉型、實現(xiàn)戰(zhàn)略躍遷的窗口期。AI賦能以及系統(tǒng)化的工程方法，將在現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)積累的基礎上，推動行業(yè)的升級與重構。

蔚來創(chuàng)始人李斌也在上海車展上公開表示，智能電動汽車的“新三大件”——智駕芯片、全域操作系統(tǒng)和智能底盤，都離不開數(shù)字技術的加持。這些技術的發(fā)展，將成為推動汽車行業(yè)變革的關鍵力量。

在數(shù)字化轉型的浪潮中，平臺化運營成為了汽車行業(yè)的新熱點。唐俊指出，對于傳統(tǒng)國產(chǎn)汽車品牌而言，降本增效只是表象，更重要的是從管理角度思考，如何通過科學的方法打通產(chǎn)品線和研發(fā)到交付的全過程。而生成式AI技術，則在這一過程中發(fā)揮著越來越重要的作用。

IBM中國科技事業(yè)部汽車行業(yè)和跨國公司總經(jīng)理王勝航表示，AI技術不僅能幫助車企在“研產(chǎn)供銷服”每個環(huán)節(jié)實現(xiàn)降本增效、提高產(chǎn)品質量，還能在未來幾年幫助車企打造獨具特色的自研汽車品牌，將工具轉化為價值。

從AI能力的角度來看，生成式AI具備總結提取、會話式問答和內(nèi)容創(chuàng)作等多種能力。這些能力可以為車企帶來包括AI呼叫中心互動、報告內(nèi)容提取總結、產(chǎn)品描述等會話式互動問答、豐富服務與營銷方案等多方面的支持。車企還可以通過生成式AI進行多環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)分析，加快研發(fā)速度、提升服務質量。

以研發(fā)端為例，汽車的更新?lián)Q代速度不斷加快，給研發(fā)端帶來了巨大壓力。但應用了AI大模型后，企業(yè)可以通過構建研發(fā)知識庫、利用模型能力輔助研發(fā)流程，并通過構建智能體平臺進行低代碼開發(fā)、輔助編程等操作，為新車的研發(fā)提速。同時，在智能駕駛成為新車標配的當下，利用高性能計算（HPC）的能力，可以幫助車企提升汽車芯片的研發(fā)效率、降低研發(fā)成本。

不僅如此，AI技術還在汽車行業(yè)的其他領域發(fā)揮著重要作用。例如，在智能制造方面，AI圖像識別技術可以替代人工進行節(jié)氣閥等零部件的識別，提高識別準確率、節(jié)省人力成本。在供應鏈優(yōu)化上，AI技術可以幫助車企分析歷史數(shù)據(jù)、預測訂單需求、優(yōu)化庫存管理。在精準營銷與服務方面，AI技術可以幫助車企整合多源數(shù)據(jù)、生成客戶畫像和營銷洞察。

然而，AI在汽車行業(yè)的應用并不僅限于生成式AI。事實上，在生成式AI問世之前，AI技術就已經(jīng)開始在汽車行業(yè)中發(fā)揮作用。例如，在自動駕駛、地圖導航、自動客服、流程自動化等領域，AI技術早已得到了廣泛應用。

對于車企而言，在使用AI技術時，需要找到一個細微的場景進行嘗試應用。這樣不僅可以降低試錯成本，還更容易“跑通”單個場景。一旦跑通后，再將AI的能力通過搭建好的數(shù)字化平臺進行復制和推廣，進而實現(xiàn)全面的智能化。

以寶馬為例，該公司在兩年內(nèi)落地了100多個AI應用場景。之所以能夠形成如此大規(guī)模的應用與復制能力，一方面得益于數(shù)據(jù)的積累，另一方面則得益于平臺化的能力。平臺化作為AI規(guī)模化應用的一個重要前提，正在推動汽車行業(yè)向更加智能化、高效化的方向發(fā)展。