在全球化競爭日益激烈與行業(yè)快速變革的背景下，IBM近期在北京舉辦了2025汽車行業(yè)媒體溝通會，深入探討了人工智能技術(shù)（AI）如何為汽車企業(yè)開辟新的增長路徑。

會上，IBM隆重推出了“IBM咨詢+技術(shù)”的深度協(xié)同賦能方案，旨在把握AI驅(qū)動下的數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵窗口，助力汽車行業(yè)實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。

IBM咨詢中國區(qū)汽車行業(yè)總經(jīng)理唐俊指出，當(dāng)前汽車產(chǎn)業(yè)的競爭格局已從單一產(chǎn)品向生態(tài)協(xié)同轉(zhuǎn)變，產(chǎn)品焦點(diǎn)也逐漸從車輛本身轉(zhuǎn)向了終端用戶。為此，IBM采用“全局規(guī)劃+場景拆解”的咨詢方法，幫助汽車企業(yè)在AI驅(qū)動的新周期中，構(gòu)建起端到端的跨工作流能力，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

IBM中國科技事業(yè)部汽車行業(yè)和跨國公司總經(jīng)理王勝航則強(qiáng)調(diào)，IBM為汽車行業(yè)量身定制的AI解決方案，融合了生成式AI、物聯(lián)網(wǎng)和混合云技術(shù)，已經(jīng)在研發(fā)效率、供應(yīng)鏈韌性和成本控制等方面，為眾多主要客戶帶來了顯著突破。他提到，IBM通過“咨詢藍(lán)圖牽引，技術(shù)敏捷落地”的閉環(huán)模式，展現(xiàn)出了區(qū)別于純技術(shù)廠商的獨(dú)特優(yōu)勢。

當(dāng)前，中國汽車行業(yè)正面臨著產(chǎn)品創(chuàng)新速度加快與效益壓縮的雙重壓力。根據(jù)全國乘用車市場信息聯(lián)席會的數(shù)據(jù)，2024年汽車行業(yè)的利潤率僅為4.3%，遠(yuǎn)低于全國工業(yè)企業(yè)的平均水平。唐俊認(rèn)為，汽車行業(yè)正處于從“規(guī)模擴(kuò)張”向“價值創(chuàng)造”的轉(zhuǎn)型階段。當(dāng)技術(shù)升級周期縮短與成本壓力疊加時，原有的發(fā)展模式將難以為繼，這正是行業(yè)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動深化轉(zhuǎn)型的重要戰(zhàn)略機(jī)遇期。

與此同時，中國汽車企業(yè)在海外市場拓展中也面臨著諸多挑戰(zhàn)，包括政策不明確、技術(shù)適配、文化差異、數(shù)據(jù)合規(guī)及品牌認(rèn)知等問題。唐俊表示，產(chǎn)業(yè)升級過程中充滿了技術(shù)和組織挑戰(zhàn)，而IBM團(tuán)隊(duì)能夠在這些方面提供有力支持。

IBM的《2024年全球車企CEO調(diào)研》覆蓋了30多個國家和地區(qū)的151位CEO，結(jié)果顯示，未來三年他們的投資重點(diǎn)將逐步轉(zhuǎn)向AI應(yīng)用，以提升用戶體驗(yàn)。然而，業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新是他們面臨的最大挑戰(zhàn)。王勝航指出，AI的成功不僅取決于技術(shù)本身，還依賴于其在汽車行業(yè)全鏈條的深度滲透，以及與企業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)特性的緊密結(jié)合，這需要CEO的領(lǐng)導(dǎo)和業(yè)務(wù)部門的全程參與。

IBM在企業(yè)級AI領(lǐng)域具有深厚積累，并在IDC的2024 AI服務(wù)評選中被評為領(lǐng)導(dǎo)者。IBM通過“戰(zhàn)略洞察—技術(shù)穿透—價值提供”的方式，幫助汽車企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，涵蓋從戰(zhàn)略咨詢到系統(tǒng)集成的全鏈條能力建設(shè)。

IBM咨詢團(tuán)隊(duì)以其高效、專注的服務(wù)態(tài)度和滿足具體需求的細(xì)致解決方案，贏得了客戶的廣泛認(rèn)可。其在數(shù)據(jù)架構(gòu)、技術(shù)路線、研發(fā)體系等轉(zhuǎn)型相關(guān)領(lǐng)域的專長，使其能夠?yàn)槠嚻髽I(yè)提供全面的企業(yè)級服務(wù)。目前，IBM咨詢在生成式AI領(lǐng)域擁有200家活躍客戶和65,000名專業(yè)顧問，業(yè)務(wù)額超過50億美元。

IBM科技部門則以開放、安全、可擴(kuò)展的混合云架構(gòu)和AI能力為核心，提供從底層算力到智能應(yīng)用的完整技術(shù)棧，助力車企實(shí)現(xiàn)數(shù)智化升級。在研發(fā)創(chuàng)新方面，IBM幫助某車企成功開發(fā)了智能代碼助手，顯著提升了代碼編寫和測試的效率。

在媒體溝通會上，IBM高管還與記者進(jìn)行了深入對話，分享了他們對汽車業(yè)務(wù)和客戶價值的獨(dú)到見解。

王勝航表示，任何技術(shù)的發(fā)展都經(jīng)歷一個過程。他提到，在云計算發(fā)展初期，私有云先行發(fā)展，而公有云的發(fā)展需要滿足一些基本條件，如網(wǎng)絡(luò)帶寬的提升和計算力成本的降低。同樣地，在AI領(lǐng)域，選擇適合的模型至關(guān)重要。對于面向消費(fèi)者的商業(yè)應(yīng)用，大模型非常重要；而對于企業(yè)內(nèi)部模型，小模型反而更為合適。IBM的watsonx平臺可以支持多種模型，企業(yè)可以根據(jù)自身需求進(jìn)行選擇。

唐俊則指出，在與多位汽車企業(yè)高層的交流中，他發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)車企的領(lǐng)導(dǎo)層對AI的使用相對較為成熟，因?yàn)樗麄兇蠖嗑哂锌萍急尘埃瑢π录夹g(shù)的理解較為深刻。同時，他也觀察到外資車企在嘗試將AI與業(yè)務(wù)進(jìn)行匹配，以尋找創(chuàng)新點(diǎn)。而國內(nèi)車企在新技術(shù)的應(yīng)用和開放程度上表現(xiàn)得更加大膽，積極探討如何與新技術(shù)結(jié)合。

在談到自動駕駛問題時，王勝航表示，IBM的服務(wù)對象是汽車制造商，而非直接服務(wù)于汽車本身。他提到，有人拍攝了一段視頻，比較了使用激光雷達(dá)和視覺技術(shù)的兩款車在五種不同場景下的表現(xiàn)，展示了激光雷達(dá)與視覺系統(tǒng)在黑暗和玻璃場景下的表現(xiàn)差異。IBM更多關(guān)注的是如何將現(xiàn)有的智能駕駛技術(shù)與城市大腦的信息結(jié)合，提升智能駕駛系統(tǒng)的道路信息反饋的精準(zhǔn)性和及時性。

針對車企降本增效的訴求，唐俊表示，傳統(tǒng)車企（他更傾向于稱之為“主流車企”）和造車新勢力在這方面存在顯著差異。主流車企面臨新興挑戰(zhàn)者時，通常希望從集團(tuán)層面出發(fā)，整合營銷、供應(yīng)鏈和研發(fā)。而新勢力則通常以單一品類為突破口，速度較快，且整個管理流程從研發(fā)到量產(chǎn)的效率也相對較高。IBM通過提供供應(yīng)鏈集成等咨詢服務(wù)，幫助車企構(gòu)建全新的價值管理體系。