智馭變革：生成式Al驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)聲明本白皮書由【德勤管理咨詢（上海）有限公司】（以下簡稱“【德勤管理咨詢】”）和Amazon

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Inc.或其關(guān)聯(lián)方（“亞馬遜云科技”）分別撰寫，雙方就各自撰寫的內(nèi)容分別、獨(dú)立享有相關(guān)知識(shí)產(chǎn)權(quán)。其中【德勤管理咨詢】負(fù)責(zé)撰寫【摘要，第一、二、三、五章節(jié)】，單獨(dú)享有該部分的知識(shí)產(chǎn)權(quán)；亞馬遜云科技負(fù)責(zé)【第四章節(jié)】，單獨(dú)享有該部分的知識(shí)產(chǎn)權(quán)。報(bào)告中所有文字、數(shù)據(jù)、圖片、表格，均受中華人民共和國著作權(quán)法及其它法律法規(guī)保護(hù)。未經(jīng)【德勤管理咨詢】和/或亞馬遜云科技書面許可，任何機(jī)構(gòu)和個(gè)人不得基于任何商業(yè)目的使用本白皮書中的信息（包含報(bào)告全部或部分內(nèi)容），不得摘錄、復(fù)制、儲(chǔ)存在檢索系統(tǒng)中，或以任何形式或通過任何手段（包括電子、機(jī)械、影印、錄制或掃描）進(jìn)行傳播。如果任何機(jī)構(gòu)和個(gè)人因非商業(yè)、非盈利、非廣告的目的需要引用本白皮書中內(nèi)容，需要注明“轉(zhuǎn)載自【德勤管理咨詢（上海）有限公司】和Amazon

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或其關(guān)聯(lián)方發(fā)布的《【智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)】》”。關(guān)于【德勤】部分的聲明：?

“本白皮書中所含內(nèi)容乃一般性信息，任何德勤有限公司、其全球成員所網(wǎng)絡(luò)或它們的關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)并不因此構(gòu)成提供任何專業(yè)建議或服務(wù)。在作出任何可能影響您的財(cái)務(wù)或業(yè)務(wù)的決策或采取任何相關(guān)行動(dòng)前，您應(yīng)咨詢合資格的專業(yè)顧問。?我們并未對(duì)本白皮書所含信息的準(zhǔn)確性或完整性作出任何（明示或暗示）陳述、保證或承諾。任何德勤有限公司、其成員所、關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)、員工或代理方均不對(duì)任何方因使用本白皮書而直接或間接導(dǎo)致的任何損失或損害承擔(dān)責(zé)任?！标P(guān)于亞馬遜云科技部分的聲明：本部分內(nèi)容陳述了亞馬遜云科技在封面頁所示日期的有關(guān)服務(wù)產(chǎn)品及實(shí)踐，該等信息可能變化且我們不會(huì)另行通知?？蛻魧?duì)于本部分的信息以及亞馬遜云科技的產(chǎn)品或服務(wù)應(yīng)自己做出獨(dú)立的判斷，該等內(nèi)容都是“依現(xiàn)狀”提供，不包含任何明示或者暗示的保證。本部分內(nèi)容并沒有創(chuàng)設(shè)來自亞馬遜云科技、北京光環(huán)新網(wǎng)科技股份有限公司（“光環(huán)新網(wǎng)”）、寧夏西云數(shù)據(jù)科技有限公司（“西云數(shù)據(jù)”）、或其各自的關(guān)聯(lián)方、提供方或許可方的任何保證、陳述、合同性承諾、條件或者擔(dān)保。亞馬遜云科技、光環(huán)新網(wǎng)、西云數(shù)據(jù)對(duì)其各自的客戶的義務(wù)和責(zé)任均由適用的客戶協(xié)議管轄。本部分內(nèi)容不是亞馬遜云科技、光環(huán)新網(wǎng)、西云數(shù)據(jù)和其各自的客戶之間任何協(xié)議的組成部分，也不構(gòu)成對(duì)任何協(xié)議的修改。本報(bào)告中亞馬遜云科技生成式人工智能相關(guān)的服務(wù)目前在亞馬遜云科技海外區(qū)域可用。亞馬遜云科技中國區(qū)域相關(guān)云服務(wù)由西云數(shù)據(jù)和光環(huán)新網(wǎng)運(yùn)營，具體信息以中國區(qū)域官網(wǎng)為準(zhǔn)。智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

|聲明目錄摘要：智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

2第一章挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略機(jī)遇

41.1

產(chǎn)業(yè)變革前夜：傳統(tǒng)汽車制造業(yè)的轉(zhuǎn)型壓力與價(jià)值重構(gòu)需求

51.2

生成式AI

重塑產(chǎn)業(yè)競爭維度的七大引擎

5第二章聚焦核心場景，驗(yàn)證價(jià)值回報(bào)

92.1

關(guān)鍵價(jià)值驅(qū)動(dòng)――效率，體驗(yàn)，能力創(chuàng)新

102.2核心應(yīng)用場景――收入增長與成本優(yōu)化

11第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型

163.1

戰(zhàn)略為先：從“技術(shù)試點(diǎn)”到“戰(zhàn)略錨定”183.2

組織為基：從“技能孤島”到“體系化能力”

203.3

流程為脈：從“點(diǎn)狀工具”到“價(jià)值鏈條”243.4

技術(shù)為器：從“單一工具依賴”到“平臺(tái)能力支撐”

273.5

產(chǎn)品為綱：從“產(chǎn)品功能開發(fā)”到“全生命周期管理”

283.6

合規(guī)為盾：從“風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避”到“價(jià)值實(shí)現(xiàn)護(hù)航”

333.7

工具為尺：從“主觀經(jīng)驗(yàn)評(píng)估”到“工具化規(guī)劃與執(zhí)行”

34第四章車企全球化GAI布局的破局之道374.1

中國車企：生成式AI

的出海全球戰(zhàn)略

384.2

外資車企：生成式AI

的在華布局與全球協(xié)同

394.3

亞馬遜云科技生成式AI

能力概覽

40第五章案例分享

415.1

某本土頭部車企生成式AI

轉(zhuǎn)型實(shí)踐：戰(zhàn)略、執(zhí)行與運(yùn)營的協(xié)同之路425.2某全球領(lǐng)先豪華品牌車企――通過生成式AI

提升車內(nèi)交互體驗(yàn)

44作者

45智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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目錄1摘要智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)當(dāng)汽車能讀懂你的情緒，當(dāng)生產(chǎn)線可以自我優(yōu)化，當(dāng)營銷內(nèi)容由AI精準(zhǔn)生成――這些曾屬于科幻的場景，正成為汽車產(chǎn)業(yè)的日常現(xiàn)實(shí)。我們正站在一場百年變革的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，而生成式人工智能（Generative

AI）正以前所未有的速度，將想象轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新引擎?；仡?025年，生成式AI已如潮水般席卷全球汽車業(yè)，從智能座艙的沉浸式交互、整車研發(fā)的效率飛躍，到供應(yīng)鏈的智能決策，技術(shù)落地處處開花，呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長的態(tài)勢。然而，繁榮的

數(shù)據(jù)背后隱藏著深刻的挑戰(zhàn)：超過80%的主流車企已啟動(dòng)生成式AI試點(diǎn)，但僅約15%成功實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；瘧?yīng)用。這一顯著的“試點(diǎn)困境”，清晰地揭示了技術(shù)熱潮與商業(yè)現(xiàn)實(shí)之間的巨大落差。車企在“研、產(chǎn)、供、銷、服”各環(huán)節(jié)的AI探索雖如火如荼，卻普遍陷入“有應(yīng)用，無融合；有嘗試，無價(jià)值”

的困局。研發(fā)部門用AI生成代碼，營銷團(tuán)隊(duì)用AI創(chuàng)作內(nèi)容，服務(wù)部門用AI處理咨詢，這些技術(shù)亮點(diǎn)如同散落各處的珍珠，各自閃爍，卻因缺乏串聯(lián)而無法形成提升企業(yè)核心競爭力的價(jià)值鏈條。癥結(jié)何在？德勤的深度研究發(fā)現(xiàn)，核心問題并非技術(shù)本身，而在于戰(zhàn)略與執(zhí)行之間的系統(tǒng)性斷層。如同裝備精良的軍隊(duì)缺乏統(tǒng)一的作戰(zhàn)地圖，許多車企在AI的浪潮中迷失了方向。展望2026年及未來，全球汽車產(chǎn)業(yè)的AI應(yīng)用正步入一個(gè)全新的階段――從技術(shù)試水的萌芽期，邁向由規(guī)?；瘧?yīng)用與商業(yè)化落地“雙輪驅(qū)動(dòng)”的深入發(fā)展期。行業(yè)的競爭焦點(diǎn)，正從“功能能否實(shí)現(xiàn)”的基礎(chǔ)層面，穩(wěn)步轉(zhuǎn)向“降本增效是否可見、商業(yè)價(jià)值能否兌現(xiàn)”的深耕階段，為產(chǎn)業(yè)智能化注入持久動(dòng)能。在此關(guān)鍵時(shí)期，企業(yè)若想跨越AI

“試點(diǎn)困境”、收獲切實(shí)價(jià)值，必須啟動(dòng)一場由戰(zhàn)略引領(lǐng)、貫穿組織與流程的全面轉(zhuǎn)型。本白皮書基于德勤在汽車行業(yè)的深度洞察與實(shí)踐，旨在提供清晰的AI行動(dòng)框架。我們認(rèn)為，破局的關(guān)鍵在于構(gòu)建一套環(huán)環(huán)相扣的AI戰(zhàn)略與執(zhí)行體系，這遠(yuǎn)非單純的技術(shù)升級(jí)，而是一場深刻的系統(tǒng)性變革，涵蓋以下七大核心維度：智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

|摘要2?戰(zhàn)略為先，將AI從分散的“技術(shù)試點(diǎn)”提升至與核心業(yè)務(wù)深度咬合的“戰(zhàn)略錨定”，確保技術(shù)投資與商業(yè)目標(biāo)同頻共振。這意味著AI目標(biāo)必須與公司整體戰(zhàn)略深度融合，由高層驅(qū)動(dòng)，確保資源投入與戰(zhàn)略方向一致，為所有后續(xù)動(dòng)作提供清晰指南。?

組織為基

，變革須跨越“技能孤島”，鍛造企業(yè)級(jí)的“體系化能力”。這要求打破部門墻，設(shè)立協(xié)同機(jī)構(gòu)，并系統(tǒng)性培養(yǎng)兼具AI認(rèn)知與業(yè)務(wù)洞察的復(fù)合型人才，使AI能力成為組織的內(nèi)在基因。?

流程為脈

，應(yīng)用需從零散的“點(diǎn)狀工具”串聯(lián)成高效的“價(jià)值鏈條”。運(yùn)用德勤獨(dú)創(chuàng)的“珍珠鏈”方法論，將孤立的AI用例（珍珠）無縫嵌入核心業(yè)務(wù)流程，串聯(lián)成端到端的“AI價(jià)值鏈”，釋放整合效益。?

技術(shù)為器，從依賴“單一工具”轉(zhuǎn)向建設(shè)企業(yè)級(jí)AI平臺(tái)，打造統(tǒng)一、敏捷的數(shù)據(jù)與能力底

座，支撐規(guī)?；焖購?fù)制與可持續(xù)創(chuàng)新。?

產(chǎn)品為綱，從短期的“產(chǎn)品功能開發(fā)”延伸至長期的“全生命周期管理”。這里的產(chǎn)品，特指企業(yè)所開發(fā)與部署的生成式AI應(yīng)用與服務(wù)本身，對(duì)AI產(chǎn)品進(jìn)行獨(dú)立的規(guī)劃、版本迭代、效果度量和投資組合管理，確保其持續(xù)產(chǎn)生可衡量的商業(yè)回報(bào)。?

合規(guī)為盾，在監(jiān)管日益完善的背景下，將合規(guī)從被動(dòng)“成本項(xiàng)”轉(zhuǎn)為主動(dòng)“價(jià)值基石”，借助德勤的可信AI框架，在創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)管理中取得平衡。?

工具為尺，管理需從“主觀經(jīng)驗(yàn)評(píng)估”進(jìn)化到“工具化規(guī)劃與執(zhí)行”。德勤為企業(yè)提供成熟的方法論與量化工具，對(duì)AI項(xiàng)目的規(guī)劃、投資、成效進(jìn)行科學(xué)評(píng)估與精準(zhǔn)監(jiān)控，確保每一份投入都能指向可衡量的商業(yè)回報(bào)。為將框架付諸實(shí)踐，本白皮書通過精準(zhǔn)的價(jià)值場景分析，揭示了生成式AI在提升運(yùn)營效率、重塑用戶體驗(yàn)及創(chuàng)新商業(yè)模式等方面的巨大潛力，并提供從探索到落地的完整路線圖。案例研究部分將深入剖析行業(yè)先行者的實(shí)踐――從某本土品牌借助AI大幅提升研發(fā)效能，到某全球豪華車廠重新定義人車交互，為行業(yè)提供可借鑒的實(shí)戰(zhàn)范本?？偠灾墒紸I正在重塑汽車產(chǎn)業(yè)的競爭規(guī)則。競爭的核心，已從技術(shù)領(lǐng)先的競賽，轉(zhuǎn)向價(jià)值創(chuàng)造能力的較量。唯有通過戰(zhàn)略、組織、流程、技術(shù)、產(chǎn)品與合規(guī)的多維協(xié)同，車企方能將散落的“技術(shù)珍珠”，精心串成驅(qū)動(dòng)企業(yè)核心競爭力的

“價(jià)值項(xiàng)鏈”，真正駛?cè)階I驅(qū)動(dòng)增長的嶄新軌道。未來已來，唯變不變。本白皮書愿為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者提供清晰的行動(dòng)藍(lán)圖，助力在這場深刻的產(chǎn)業(yè)變革中搶占先機(jī)，共同開創(chuàng)智能汽車的新紀(jì)元。智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

|摘要3智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第一章挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略機(jī)遇第一章挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略機(jī)遇41.1產(chǎn)業(yè)變革前夜：傳統(tǒng)汽車制造業(yè)的轉(zhuǎn)型壓力與價(jià)值重構(gòu)需求在全球汽車產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷百年變革的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，傳統(tǒng)制造商正面臨著前所未有的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)。供給端，在原材料價(jià)格攀升與市場競爭白熱化的雙重壓力下，成本控制已成為車企生死線，迫使企業(yè)通過生產(chǎn)流程再造與研發(fā)投入優(yōu)化尋求生存空間。與此同時(shí)，產(chǎn)業(yè)鏈中游的勞動(dòng)力斷層危機(jī)進(jìn)一步加劇困境，先進(jìn)制造人才缺口導(dǎo)致產(chǎn)生產(chǎn)周期延長和成本增加，疊加地緣政治緊張引發(fā)的供應(yīng)鏈波動(dòng)，如汽車芯片短缺，使交付穩(wěn)定性遭受嚴(yán)峻考驗(yàn)。更值得警惕的是，隨著智能座艙與自動(dòng)駕駛滲透率提升，車輛系統(tǒng)遭網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)攀升，數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)也已成為車企持續(xù)加大的必要投入。需求端變革更為劇烈，用戶對(duì)智能化的期待已呈爆發(fā)式增長。中國生成式人工智能用戶規(guī)模已達(dá)5.15億人，普及率為36.5%。

這意味著超過三分之一的潛在消費(fèi)者已熟悉并可能接受AI驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品與服務(wù)，為智能座艙、個(gè)性化營銷等場景的規(guī)模化應(yīng)用奠定了市場基礎(chǔ)。電動(dòng)化與智能網(wǎng)聯(lián)需求激增正改寫市場規(guī)則，比如消費(fèi)者的續(xù)航焦慮推動(dòng)800V高壓快充技術(shù)的快速普及，智能座艙人機(jī)交互體驗(yàn)成為購車的核心決策因子等。技術(shù)的快速更新和需求的快速升級(jí)倒逼車企改善現(xiàn)有的長研發(fā)周期，加速產(chǎn)品迭代，以適應(yīng)新的市場壞境。除此之外，在新勢力的影響下，消費(fèi)者對(duì)于購車體驗(yàn)、售后服務(wù)等方面也產(chǎn)生了更高的追求，促使傳統(tǒng)車企進(jìn)行銷售模式、服務(wù)模式、用戶運(yùn)營等方面的全面升級(jí)。供給和需求端的雙重?cái)D壓迫使汽車制造商尋求革命性突破：

既要在研發(fā)端實(shí)現(xiàn)從“市場跟隨”到“需求定義”的模式轉(zhuǎn)變，又要在制造端構(gòu)建彈性供應(yīng)鏈，更要在用戶端打造全生命周期的價(jià)值服務(wù)體系。生成式AI

的出

現(xiàn)，恰好為破解這些結(jié)構(gòu)性難題提供了技術(shù)鑰匙。1.2生成式AI重塑產(chǎn)業(yè)競爭維度的七大引擎作為繼移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)之后最具顛覆性的技術(shù)創(chuàng)新，生成式

AI

正在重新定義汽車產(chǎn)業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造邏輯。沿著汽車產(chǎn)業(yè)鏈出發(fā)，生成式AI可在研發(fā)與創(chuàng)新、物流管理、生產(chǎn)管理、銷售與市場營銷、售后服務(wù)支持領(lǐng)域創(chuàng)造價(jià)值。個(gè)性化營銷，有效提升購買體驗(yàn)與訂單轉(zhuǎn)化率；客服系統(tǒng)服務(wù)成本下降40%；AI車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)售后服務(wù)毛利率提高12%創(chuàng)新加速引擎：從經(jīng)驗(yàn)依賴到數(shù)據(jù)智能自動(dòng)駕駛算法迭代速度提升5

倍，Corner

Case（極端場景）覆蓋度從80%提升至95%車輛產(chǎn)品智能體：從功能終端到移動(dòng)智能實(shí)體生成式AI需求預(yù)測系統(tǒng)，將預(yù)測準(zhǔn)確率從72%提至89%，庫存周轉(zhuǎn)率提高35%；AI路徑規(guī)劃系統(tǒng)，使零部件運(yùn)輸成本降低22%研發(fā)范式革命：從試錯(cuò)驅(qū)動(dòng)到預(yù)測驅(qū)動(dòng)AI質(zhì)量診斷；AI驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生系統(tǒng)，新車型產(chǎn)線規(guī)劃周期從18個(gè)月縮短至6個(gè)月；AI機(jī)器人訓(xùn)練平臺(tái)，使新工序編程時(shí)間從72小時(shí)縮短至4小時(shí)語音助手復(fù)雜指令完成率從65%提升至89%；可配置數(shù)字助手使車載系統(tǒng)NPS提升22%；AI購車顧問系統(tǒng)訂單轉(zhuǎn)化率提高18%引入生成式AI后風(fēng)阻系數(shù)優(yōu)化效率提升40%；新電池材料研發(fā)周期從5年壓縮至18個(gè)月 ,七大引擎“駕駛策略自主生成-用戶需求

主動(dòng)響應(yīng)-服務(wù)生態(tài)無縫銜接”的閉環(huán)服務(wù)生態(tài)拓展：從產(chǎn)品銷售到價(jià)值運(yùn)營供應(yīng)鏈重構(gòu)：從線性鏈?zhǔn)降骄W(wǎng)絡(luò)協(xié)同用戶體驗(yàn)重構(gòu)：從功能提供到場景定義智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第一章挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略機(jī)遇制造智能化：從自動(dòng)化到自主化*上述價(jià)值創(chuàng)造為個(gè)體案例數(shù)據(jù)，非行業(yè)均值5（一）研發(fā)創(chuàng)新的加速驅(qū)動(dòng)引擎在研發(fā)與創(chuàng)新領(lǐng)域，生成式AI可加速產(chǎn)品開發(fā)進(jìn)程，掃描市場趨勢，生成研究文獻(xiàn)的摘要與關(guān)鍵見解，提升研發(fā)效率和創(chuàng)新能力。某知名車企借助生成式AI

完成新車型研發(fā)，從概念提

出到原型制造階段的時(shí)間大幅縮短至傳統(tǒng)流程的一半，充分展現(xiàn)了生成式AI在加速研發(fā)創(chuàng)新方面的強(qiáng)大能力。（二）供應(yīng)鏈重構(gòu)：智能協(xié)同中樞生成式AI正成為汽車供應(yīng)鏈智能重構(gòu)的核心引擎，其價(jià)值已從需求預(yù)測、物流優(yōu)化擴(kuò)展至生產(chǎn)協(xié)同與生態(tài)創(chuàng)新等全鏈路環(huán)節(jié)。在需求協(xié)同方面，某德系豪華品牌部署的生成式AI預(yù)測系統(tǒng)，通過融合實(shí)時(shí)市場信號(hào)與訂單數(shù)據(jù)，將多級(jí)供應(yīng)鏈的預(yù)測準(zhǔn)確率從72%大幅提升至89%，庫存周轉(zhuǎn)率隨之提高35%，有效緩解了“牛鞭效應(yīng)”。在物流與履約領(lǐng)域，技術(shù)的應(yīng)用更為深入：某國際物流集團(tuán)與某跨國車企合作的AI動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃系統(tǒng)，通過同步生產(chǎn)計(jì)劃與實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了零部件運(yùn)輸成本降低22%及碳排放減少18%的雙重效益。除此之外，領(lǐng)先車企正將AI應(yīng)用于更廣泛的場景：例如，利用AI模擬與優(yōu)化其全球超級(jí)工廠的生產(chǎn)動(dòng)線及物料調(diào)度，大幅提升了生產(chǎn)節(jié)拍與設(shè)備綜合效率（OEE）；主機(jī)廠與零部件供應(yīng)商共建基于AI的協(xié)同平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)能與庫存狀態(tài)的實(shí)時(shí)透明與自動(dòng)補(bǔ)貨。這些實(shí)踐標(biāo)志著生成式AI已從單點(diǎn)工具演變?yōu)楣?yīng)鏈的“智能協(xié)同中樞”，正在驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)從傳統(tǒng)的線性鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)，向一個(gè)具有更強(qiáng)韌性、更高效率與更優(yōu)成本的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)全面演進(jìn)。（三）制造智能化：從自動(dòng)化到自主化在生產(chǎn)管理方面，生成式AI可通過數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率。通過機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)算法，生成式AI對(duì)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，

一旦發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題，立即進(jìn)行定位、分類，并根據(jù)

問題嚴(yán)重程度進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，及時(shí)通知相關(guān)人員進(jìn)行處理，有效降低次品率。某頭部新能源品牌的AI

視覺檢測系統(tǒng)，將缺陷識(shí)別率提升至99.98%，漏檢率下

降60%。此外，生成式AI還能通過對(duì)研發(fā)文獻(xiàn)的智能分析，生成創(chuàng)新設(shè)計(jì)思路與工藝改進(jìn)方案，推動(dòng)汽車生產(chǎn)制造向智能化、柔性化方向發(fā)展，提高企業(yè)生產(chǎn)制造的靈活性與適應(yīng)性。某德系豪華車品牌工廠的AI

驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了新車型產(chǎn)線規(guī)劃周期從

18

個(gè)月縮短至6

個(gè)月，設(shè)備綜合效率（OEE）提升15%。某日系車企的AI機(jī)器人訓(xùn)練平臺(tái)，使新工序編程時(shí)間從72

小時(shí)縮短至4

小時(shí)，機(jī)器人適應(yīng)多品種生產(chǎn)的切換時(shí)間減少50%。某國

內(nèi)頭部車企新工廠的AI

能耗管理系統(tǒng)，使單位產(chǎn)值能耗下降23%，達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。（四）用戶體驗(yàn)重構(gòu)：從功能提供到場景定義在汽車行業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，生成式AI技術(shù)正在重塑客戶關(guān)懷體驗(yàn)?；谙冗M(jìn)的云和人工智能技術(shù)，智能客服系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)7×24小時(shí)全天候服務(wù)，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)精準(zhǔn)理解客戶問題，提供專業(yè)解答。系統(tǒng)支持語音、文字等多渠道統(tǒng)一接入，確?？蛻綦S時(shí)隨地獲得及時(shí)響應(yīng)。在個(gè)性化服務(wù)方面，依托機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建的客戶畫像和預(yù)測模型，能夠主動(dòng)識(shí)別車輛保養(yǎng)需求，提前預(yù)警潛在問題。通過整合車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和維修記錄，系統(tǒng)可為每位車主量身定制專屬的保養(yǎng)計(jì)劃和服務(wù)建議，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)服務(wù)。借助強(qiáng)大的全文檢索能力，系統(tǒng)可快速定位技術(shù)解決方案，持續(xù)積累和優(yōu)化知識(shí)庫。同時(shí)，基于智能推薦服務(wù)，系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶習(xí)慣和偏好推送個(gè)性化的保養(yǎng)提醒和增值服務(wù)建議，有效提升客戶滿意度和忠誠度。這一創(chuàng)新解決方案幫助汽車企業(yè)顯著提升售后服務(wù)效率，優(yōu)化運(yùn)營成本結(jié)構(gòu)，同時(shí)為客戶創(chuàng)造更加貼心、便捷的服務(wù)體驗(yàn)。通過智能化轉(zhuǎn)型，汽車品牌能夠建立更加緊密的客戶關(guān)系，增強(qiáng)市場競爭力。生成式AI驅(qū)動(dòng)的虛擬客戶支持系統(tǒng)集成了智能問答、遠(yuǎn)程診斷、故障預(yù)警等多種功能，可為客戶提供便捷、高效的自助服務(wù)?？蛻魺o需等待人工客服，即可通過智能系統(tǒng)快速獲取問題解決方案，極大地提升了服務(wù)效率與客戶滿意度。生成式AI疊加虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）技術(shù)打造的客戶服務(wù)培訓(xùn)系統(tǒng)，能夠模擬各種復(fù)雜售后場景，為服務(wù)人員提供沉浸式培訓(xùn)體驗(yàn)，有效提升服務(wù)人員專業(yè)能力，進(jìn)而提升客戶體驗(yàn)，同時(shí)降低培訓(xùn)成本。某德系豪華車品牌的語音助手集成GenAI

技術(shù)后，用戶主動(dòng)交互頻次提升300%，復(fù)雜指令完成率從

65%

提升至89%。某美資車企開發(fā)的可配置數(shù)字助手，支持用戶自定義語音交互風(fēng)格，使車載系統(tǒng)

NPS

（凈推薦值）提升22

個(gè)百分點(diǎn)。國內(nèi)新勢力造車的AI

購車顧問系統(tǒng)，通過分析200+用戶標(biāo)簽生成個(gè)性化配置方案，訂單轉(zhuǎn)化率提高

18%。智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第一章挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略機(jī)遇6這種創(chuàng)新方法顯著擴(kuò)展了設(shè)計(jì)空間探索范圍。通過分析歷史數(shù)據(jù)和持續(xù)優(yōu)化，系統(tǒng)能夠在短時(shí)間內(nèi)評(píng)估超過2,000個(gè)設(shè)計(jì)方案，幫助車企實(shí)現(xiàn)極具競爭力的風(fēng)阻系

數(shù)。端到端的工程仿真平臺(tái)不僅確保了計(jì)算資源的高效調(diào)配，還實(shí)現(xiàn)了與主流CAE軟件的無縫集成，從根本上改變了傳統(tǒng)汽車開發(fā)模式，助力車企在激烈的市場競爭中保持領(lǐng)先優(yōu)勢。（七）車輛產(chǎn)品智能體：從功能終端到移動(dòng)智能實(shí)體“車輛產(chǎn)品智能體”超越了傳統(tǒng)車載系統(tǒng)的功能疊加，它以AI

為內(nèi)核，打通人、車、路、云全場景數(shù)據(jù)，實(shí)

現(xiàn)“駕駛策略自主生成-

用戶需求主動(dòng)響應(yīng)

-

服務(wù)生態(tài)無縫銜接”的閉環(huán)，將車輛轉(zhuǎn)化為具備自主決策、自然交互、持續(xù)進(jìn)化能力的智能實(shí)體。智駕當(dāng)今汽車行業(yè)在開發(fā)輔助駕駛系統(tǒng)時(shí)面臨著數(shù)據(jù)處理的巨大挑戰(zhàn)。每輛智能汽車日均產(chǎn)生40-80TB的傳感器數(shù)據(jù)，累計(jì)達(dá)到PB級(jí)規(guī)模，這些數(shù)據(jù)包括雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭和GPS等多種形式。開發(fā)團(tuán)隊(duì)需要在有限時(shí)間內(nèi)處理和標(biāo)注數(shù)十億幀數(shù)據(jù)，同時(shí)還要確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私保護(hù)。生成式AI技術(shù)為這些挑戰(zhàn)帶來了創(chuàng)新解決方案。在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，

AI系統(tǒng)能自動(dòng)分析視頻流，提取道路類型、天氣狀況、交通參與者等多維度信息，并

生成結(jié)構(gòu)化的場景描述。通過智能匿名化技術(shù)，系統(tǒng)可

自動(dòng)處理視頻中的敏感信息，確保數(shù)據(jù)合規(guī)使用。在場

景檢索方面，多模態(tài)技術(shù)支持開發(fā)人員通過自然語言或

圖像快速定位所需場景，顯著提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)利用效率。更重要的是，生成式AI還能協(xié)助構(gòu)建高質(zhì)量的模擬場景。結(jié)合高精地圖數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可根據(jù)開發(fā)需求自動(dòng)生成符合

真實(shí)道路特征的測試場景，為模型訓(xùn)練提供豐富的數(shù)據(jù)

支持。這種端到端的智能化解決方案，不僅大幅提升了

開發(fā)效率，也加速了輔助駕駛技術(shù)的創(chuàng)新進(jìn)程。智能座艙語音助手車載語音助手已成為數(shù)字駕駛艙的關(guān)鍵特性，顯著影響消費(fèi)者的購買決策。根據(jù)

J.

D.

Power的調(diào)研顯示，

78%

的客戶表示車載語音助手會(huì)影響其購車決定。然而，傳統(tǒng)語音控制已不能滿足車主日益增長的需求。用戶對(duì)語音識(shí)別的準(zhǔn)確性和自然語言理解的質(zhì)量提出了更高要求，同時(shí)也期待更個(gè)性化的語音交互體驗(yàn)和持續(xù)（五）服務(wù)生態(tài)拓展：從產(chǎn)品銷售到價(jià)值運(yùn)營生成式AI

通過整合客戶全生命周期數(shù)據(jù)，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析與建模技術(shù)，構(gòu)建出精準(zhǔn)、全面的客戶畫像。在銷售和市場營銷環(huán)節(jié)，生成式AI可生成定制化的營銷內(nèi)容和素材，并通過大量數(shù)據(jù)分析進(jìn)行精準(zhǔn)推送，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和客戶體驗(yàn)優(yōu)化?；诖?，企業(yè)能夠?qū)蛻糍徿嚶贸踢M(jìn)行精細(xì)化、個(gè)性化管理，從潛在客戶挖掘到購車決策引導(dǎo)，再到售后關(guān)系維護(hù)，實(shí)現(xiàn)全流程的精準(zhǔn)營銷與服務(wù)。面對(duì)消費(fèi)者偏好快速變化的市場特點(diǎn)，生成式AI實(shí)時(shí)收集、分析市場趨勢與競品動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整企業(yè)營銷策略。例如，在新能源汽車市場，生成式AI

可根據(jù)消費(fèi)者對(duì)續(xù)航里程、充電設(shè)施、智能駕駛等方面關(guān)注度的變化，動(dòng)態(tài)優(yōu)化產(chǎn)品宣傳重點(diǎn)與促銷活動(dòng)設(shè)計(jì)，確保企業(yè)營銷策略始終貼合市場需求。某車企通過智能客服系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)85%的咨詢自助解決，服務(wù)成本下降40%，問題響應(yīng)時(shí)間縮短至30秒以內(nèi)。AI車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，通過預(yù)測性維護(hù)將客戶到店率提升25%，售后服務(wù)毛利率提高12個(gè)百分點(diǎn)。某頭部新能源車企的芯片算力優(yōu)化算法，通過生成式

AI持續(xù)升級(jí)自動(dòng)駕駛模型，使軟件訂閱收入占比預(yù)計(jì)

2025

年突破20%。（六）創(chuàng)新加速引擎：從經(jīng)驗(yàn)依賴到數(shù)據(jù)智能SDV隨著中國汽車市場競爭加劇，車企面臨著將傳統(tǒng)3-5年開發(fā)周期壓縮至24-36個(gè)月的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在眾多工程仿真環(huán)節(jié)中，空氣動(dòng)力學(xué)分析（CFD）作為關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其傳統(tǒng)流程存在明顯痛點(diǎn)：單次迭代需要8-10小時(shí)，從表面建模到分析需要3-5周，且72.8%的企業(yè)面臨計(jì)算資源受限問題。生成式AI為空氣動(dòng)力學(xué)設(shè)計(jì)帶來革命性突破。通過融合文生圖模型（Diffusion

Model）和神經(jīng)輻射場（NeRF）技術(shù)，將傳統(tǒng)8-10小時(shí)的迭代時(shí)間縮短至20-60秒。系統(tǒng)首先快速生成符合美學(xué)和空氣動(dòng)力學(xué)要求的設(shè)計(jì)方

案，繼而將2D設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)換為精確的3D點(diǎn)云模型，最后利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)完成網(wǎng)格生成和仿真計(jì)算。智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第一章挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略機(jī)遇7內(nèi)容，還能實(shí)現(xiàn)天氣、新聞、常識(shí)等信息的智能查詢。這不僅讓人車交互實(shí)現(xiàn)了真正的解放雙手，還能提供更加親切友好、個(gè)性化的體驗(yàn)。在此過程中，生成式人工智能技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

一是利用大模型增強(qiáng)自然語言理解和轉(zhuǎn)化能力，以更友好的方式與車內(nèi)用戶交互；二是通過LLM

Agent實(shí)現(xiàn)對(duì)話的智能調(diào)度和管理。隨著多模態(tài)大模型的發(fā)展，未來有望實(shí)現(xiàn)語音文字轉(zhuǎn)換的無縫銜接，帶來更多創(chuàng)新可能。的用戶行為學(xué)習(xí)能力。為滿足這些需求，傳統(tǒng)基于規(guī)則的語音控制功能在開發(fā)和維護(hù)上成本驟增，且難以達(dá)到用戶期望。而生成式人工智能的應(yīng)用為車載語音助手注入了新的活力。生成式AI賦能的智能語音助手可以整合多種功能：實(shí)現(xiàn)車輛控制、車內(nèi)導(dǎo)航、車載通訊、音樂和視頻播放等車載娛樂功能，甚至可以延伸至智能家居控制。結(jié)合網(wǎng)絡(luò)智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第一章挑戰(zhàn)與戰(zhàn)略機(jī)遇8智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第二章聚焦核心場景，驗(yàn)證價(jià)值回報(bào)第二章聚焦核心場景，驗(yàn)證價(jià)值回報(bào)92.1關(guān)鍵價(jià)值驅(qū)動(dòng)—效率，體驗(yàn)，能力創(chuàng)新在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，生成式AI正逐漸成為企業(yè)提升競爭力、挖掘潛在價(jià)值的核心技術(shù)。越來越多的企業(yè)積極部署各類生成式AI用例，主要聚焦于降低成本、提高效率，驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新與業(yè)務(wù)增長。通過優(yōu)化業(yè)務(wù)流程和提高資源利用率，生成式AI幫助企業(yè)降低運(yùn)營成本，加速任務(wù)處理速度，提升整體運(yùn)營效率，從而在市場競爭中占據(jù)更有利的地位。AI驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)應(yīng)該瞄準(zhǔn)的三個(gè)可以創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值的關(guān)鍵領(lǐng)域

流程自動(dòng)化優(yōu)化成本

提升標(biāo)準(zhǔn)化減少人員

減少浪費(fèi)

加快速度盈利能力和利潤提高SG&A、

COGS/M占收入的百分比相關(guān)利益人價(jià)值每股收益、息稅折舊攤銷前利

潤、收入復(fù)合年增長率產(chǎn)品、

TA、產(chǎn)品組合和管線績效盈利能力、損益、利潤

個(gè)性化內(nèi)容差異化服務(wù)

提升質(zhì)量

加速創(chuàng)新

知識(shí)轉(zhuǎn)移以參與為中心客戶旅程的參與客戶體驗(yàn)和相關(guān)指標(biāo)客戶忠誠度和交流新的數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新的數(shù)字化產(chǎn)品

產(chǎn)生新洞察提高適應(yīng)性

增強(qiáng)員工技能改善決策

提升資產(chǎn)利用率經(jīng)得起未來考驗(yàn)的技術(shù)關(guān)鍵的、適合用途的體系結(jié)構(gòu)商業(yè)模式靈活性上市時(shí)間未來的工作、勞動(dòng)力和工作場所虛擬、自動(dòng)化、增強(qiáng)的勞動(dòng)力隊(duì)伍用更少的資源做更多的事情，通過提高生產(chǎn)力來提高運(yùn)營績效為客戶、合作伙伴和員工提供符合目的的定制體驗(yàn)開發(fā)和增強(qiáng)由GenAI支持的企業(yè)數(shù)字化的核心能力智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第二章聚焦核心場景，驗(yàn)證價(jià)值回報(bào)核心能力價(jià)值體驗(yàn)價(jià)值效率價(jià)值10核心應(yīng)用場景?通過環(huán)境感知方案優(yōu)化物流和路線規(guī)劃，提升配送時(shí)效?在供應(yīng)鏈中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和管理，以提高庫存可用性?

第三方物流供應(yīng)商異常進(jìn)度追蹤（如“查詢客戶車輛實(shí)時(shí)位置”）?匯總庫存限制并探索優(yōu)化機(jī)會(huì)?動(dòng)態(tài)定價(jià)模型，對(duì)標(biāo)競爭對(duì)手的價(jià)格對(duì)車輛、零部件和維修服

務(wù)進(jìn)行定價(jià)?生成符合各地區(qū)法規(guī)、文化和主題要求的營銷素材?通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)管理經(jīng)銷商的價(jià)格、促銷活動(dòng)及庫存投資?基于客戶偏好和行為生成個(gè)性化產(chǎn)品推薦?基于多元財(cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)行內(nèi)容摘要，

用戶查詢應(yīng)答及文稿起草?快速核查多維度數(shù)據(jù)點(diǎn)以驗(yàn)證借款人信用?

由生成式AI驅(qū)動(dòng)的個(gè)人售后虛擬助手―全方位滿足客戶日常需求?幫助服務(wù)代理結(jié)構(gòu)化處理客戶數(shù)據(jù)查詢?零售數(shù)字化賦能?

道路救援助手?生成研究文獻(xiàn)、學(xué)術(shù)報(bào)告及其他學(xué)術(shù)出版物的摘要和核心洞察?利用生成式AI的語義搜索和摘要技術(shù)來分析社交媒體內(nèi)容，以便識(shí)別不良事件，并為未來的產(chǎn)品發(fā)布和質(zhì)量改進(jìn)提供依據(jù)?利用大型語言模型加快技術(shù)產(chǎn)品的開發(fā)，包括生成和調(diào)試代

碼、生成用例、提出產(chǎn)品功能的新創(chuàng)意。1%供應(yīng)鏈管理優(yōu)化分銷與物流管理銷售1%1%

-

2%市場營銷1%

-

2%金融0.1%客戶服務(wù)/售后支持研發(fā)0.1%5%2.2核心應(yīng)用場景—收入增長與成本優(yōu)化根據(jù)德勤全球研究測算，從經(jīng)濟(jì)效益視角出發(fā)，生成式AI將為單個(gè)汽車制造商平均帶來約70億美元的價(jià)值機(jī)遇。其中，成本節(jié)約方面可達(dá)約7.7億美元，收入增加則更為可觀，達(dá)到約63.2億美元，充分展示了生成式AI在優(yōu)化汽車制造商財(cái)務(wù)表現(xiàn)方面的顯著作用。促進(jìn)收入增長的核心應(yīng)用場景價(jià)值驅(qū)動(dòng)收入增長在促進(jìn)收入增長的場景中，生成式AI廣泛涉及研發(fā)、供應(yīng)鏈管理、市場營銷、銷售、售后支持、客戶服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域，可實(shí)現(xiàn)約1%-2%的收入增長。通過提高庫存可用性和實(shí)現(xiàn)超個(gè)性化的客戶體驗(yàn)，帶來1-2%的增長機(jī)會(huì)智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第二章聚焦核心場景，驗(yàn)證價(jià)值回報(bào)增效杠桿優(yōu)化率11核心應(yīng)用場景?

定義營銷策略?生成有關(guān)忠誠度計(jì)劃和產(chǎn)品的個(gè)性化信息?跨編程語言的代碼轉(zhuǎn)換

（如支持?jǐn)?shù)據(jù)遷移場景）?模擬安全威脅以強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全?

識(shí)別和診斷平臺(tái)相關(guān)問題

（如作業(yè)執(zhí)行失?。?專利數(shù)據(jù)庫分析，侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)/機(jī)遇識(shí)別?利用模擬技術(shù)加速原型設(shè)計(jì)和測試?通過生成摘要、列表、表格、關(guān)鍵點(diǎn)來加速科技論文撰寫?增強(qiáng)欺詐檢測與風(fēng)控流程?

自動(dòng)化重復(fù)性報(bào)告任務(wù)?

差異診斷分析?財(cái)務(wù)運(yùn)營和流程優(yōu)化：提升發(fā)票處理流程效率，降低交易失敗率?分析性預(yù)測助力計(jì)劃流程?為銷售團(tuán)隊(duì)提供AI助手：實(shí)時(shí)識(shí)別、總結(jié)、分級(jí)線索并進(jìn)行個(gè)性

化互動(dòng)?根據(jù)客戶偏好生成定制化的電子郵件和新聞通訊?

文件審核與驗(yàn)證?生成和維護(hù)人力資源門戶內(nèi)容，包括員工手冊(cè)、政策、活動(dòng)信

息等。?

自動(dòng)化與優(yōu)化招聘流程?分析勞動(dòng)力數(shù)據(jù)并預(yù)測未來人才需求?

自動(dòng)化文件審查和分析?

模擬合同談判?

合同及條款的起草?聊天機(jī)器人以類人智能、個(gè)性化和同理心響應(yīng)客戶咨詢?cè)鲂Ц軛U營銷信息技術(shù)研發(fā)金融銷售人力資源法務(wù)客戶服務(wù)與售后

支持優(yōu)化率5-15%10-20%10%-15%5%-15%5-10%10%15%至20%30%價(jià)值驅(qū)動(dòng)銷售管理費(fèi)用成本優(yōu)化效率提升5-20%：加速成果產(chǎn)出，自動(dòng)化重復(fù)任務(wù)。智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第二章聚焦核心場景，驗(yàn)證價(jià)值回報(bào)推動(dòng)成本優(yōu)化的核心應(yīng)用場景–銷售管理費(fèi)用12核心應(yīng)用場景?基于可執(zhí)行洞察的庫存水平優(yōu)化?供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與管理?

生成并向分銷商分享最優(yōu)路線?供應(yīng)商貨運(yùn)證書準(zhǔn)確性審核及摘要報(bào)告生成?觀察制造過程，

識(shí)別錯(cuò)誤及質(zhì)量問題?監(jiān)控并處理實(shí)時(shí)訂單，如自動(dòng)訂購磨損零件?

生成優(yōu)化的產(chǎn)線布局及工作流程?構(gòu)建數(shù)字孿生工廠以測試流程變更?AI助手進(jìn)行文檔和市場審查，以支持供應(yīng)商談判?起草合同和采購訂單及續(xù)簽提案?根據(jù)可持續(xù)性、成本等其他因素生成供應(yīng)商對(duì)比報(bào)告?

改進(jìn)合同分析和洞察以減少支出漏損在成本優(yōu)化方面，生成式AI同樣發(fā)揮著重要作用。以銷售和管理費(fèi)用為例，車企的不同部門可借助生成式AI加速成果產(chǎn)出，自動(dòng)化重復(fù)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)不同程度（約5%-20%）的效率提升。

營銷部門利用它定義營銷策略，生成個(gè)性化信息；信息技術(shù)部門通過生成式AI實(shí)現(xiàn)跨編程語言的快速代碼轉(zhuǎn)換，模擬安全威脅以強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全，識(shí)別和診斷IT運(yùn)營故障；汽車金融部門可通過它增強(qiáng)欺詐檢測與風(fēng)控流程；人力資源部門可用它生成并優(yōu)化員工手冊(cè)，進(jìn)行員工數(shù)據(jù)分析，預(yù)測未來人力需求；法務(wù)部門可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化文件審查和分析，合同條款起草等。推動(dòng)成本優(yōu)化的核心應(yīng)用場景

—產(chǎn)品成本增效杠桿供應(yīng)鏈管理分銷與物流制造與生產(chǎn)采購與供應(yīng)鏈管理優(yōu)化率5-10%5-10%5-10%5%至10%價(jià)值驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品成本成本優(yōu)化在產(chǎn)品成本方面，生成式AI可生成基于海量數(shù)據(jù)分析的庫存水平優(yōu)化建議、最優(yōu)分銷路線建議，并通過觀察制造過程，識(shí)別錯(cuò)誤及質(zhì)量問題，生成優(yōu)化的產(chǎn)線布局和合作流程，提升生產(chǎn)效率，整體可節(jié)省5

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10%的成本。通過減少故障、優(yōu)化庫存和加強(qiáng)供應(yīng)商談判，節(jié)省5-10%的成本。智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第二章聚焦核心場景，驗(yàn)證價(jià)值回報(bào)13?

通過GenAI語音助手改善用戶體驗(yàn)?

生成個(gè)性化售后服務(wù)推薦?

利用ML技術(shù)提

供精確的賬戶詳

情，簡化退貨/退款流程?

智能交付跟蹤，

實(shí)時(shí)提供訂單位

置等信息及時(shí)反

映交付情況?

售后質(zhì)量輿情分析?

客戶口碑洞察分析?

多模態(tài)智能搜索

引擎及客戶復(fù)購

預(yù)測分析?

分析訂單數(shù)據(jù)，

以確定優(yōu)先訂單

并確定訂單的最

佳順序?

數(shù)字孿生模擬倉庫存儲(chǔ)，智能庫

存管理及分析?

利用GenAI工具優(yōu)化裝配線及供應(yīng)鏈?

通過整合知識(shí)圖譜中的系統(tǒng)和應(yīng)

用GenAI優(yōu)化供應(yīng)鏈流程?

采購策略分析及供應(yīng)商尋源智能

選擇?

車間智能排產(chǎn)優(yōu)化?

產(chǎn)品設(shè)計(jì)圖智能生成?使用GenAI設(shè)計(jì)工具設(shè)計(jì)車輪和輪圈?

將專有的大語言模型Grok集成到車載語音助手中?利用GenAI工具更高效地設(shè)計(jì)混合

動(dòng)力系統(tǒng)?利用GenAI技術(shù)精簡實(shí)驗(yàn)流程，模

擬材料加速研發(fā)

進(jìn)度?

GenAI加速設(shè)計(jì)流程自動(dòng)化，支持

場地方案定制?利用GenAI技術(shù)更新生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺(tái)?

開發(fā)工廠的數(shù)字孿生，以虛擬方

式規(guī)劃新的/改造現(xiàn)有的裝配線?

開發(fā)大行為模型，教授機(jī)器人新的高難度技能?

智能制程統(tǒng)計(jì)分析，減少等待及浪費(fèi)?

利用人工智能分析圖像數(shù)據(jù)，及早發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷?

裝配系統(tǒng)缺陷識(shí)別及維護(hù)預(yù)警?

推出技術(shù)導(dǎo)向的GenAI驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)站虛擬助理?

根據(jù)購買歷史及客戶喜好，生成

個(gè)性化推薦?

通過GenAI舞臺(tái)背景生成器吸引相

關(guān)客戶關(guān)注?

推動(dòng)由GenAI支持的廣告活動(dòng)?

多渠道銷量ROI分析?

經(jīng)銷商返利定價(jià)優(yōu)化?

智能投放策略制定內(nèi)部運(yùn)營管理代碼自動(dòng)生成來自不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的

數(shù)據(jù)進(jìn)行智能聚合，

建立智能企業(yè)數(shù)據(jù)搜

索工具使用GitHub

Copilot作為軟件開發(fā)的輔助

工具使用GenAI工具為企

業(yè)財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)提供支持智能職位匹配及相關(guān)

崗位描述發(fā)布利用大語言模型，識(shí)

別分析合同條款合規(guī)

性及風(fēng)險(xiǎn)開發(fā)可與GenAI相媲

美的xAI

Grok聊天機(jī)

器人內(nèi)部智能技術(shù)支持庫這些實(shí)踐普遍圍繞汽車價(jià)值鏈各個(gè)環(huán)節(jié)展開，但目前仍普遍是單點(diǎn)單場景的嘗試

…

…生產(chǎn)供應(yīng)鏈銷售研發(fā)售后智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第二章聚焦核心場景，驗(yàn)證價(jià)值回報(bào)越來越多的汽車制造商開始在生成式AI領(lǐng)域主動(dòng)嘗試14越來越多的汽車企業(yè)正圍繞上述“研、產(chǎn)、供、銷、服”等核心價(jià)值鏈環(huán)節(jié)，積極嘗試生成式AI技術(shù)。然而，這些探索大多停留在“點(diǎn)狀實(shí)驗(yàn)”階段，如同散落的明珠，未能串聯(lián)成鏈。其主要特征表現(xiàn)為：?場景孤島化：

市場部門利用AI生成營銷文案，研發(fā)部

門用于代碼輔助，服務(wù)部門嘗試智能客服――這些嘗

試彼此獨(dú)立，缺乏統(tǒng)一的戰(zhàn)略規(guī)劃與數(shù)據(jù)打通。?與主流流程脫節(jié)：

相關(guān)應(yīng)用往往作為額外工具或試點(diǎn)項(xiàng)目存在，未能深度嵌入產(chǎn)品研發(fā)、供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)制造、銷售服務(wù)等企業(yè)核心運(yùn)營系統(tǒng)。?價(jià)值衡量模糊：由于未能與主營業(yè)務(wù)流程深度融合，

這些“點(diǎn)狀嘗試”難以形成從技術(shù)投入、效率提升到商業(yè)成果的清晰價(jià)值傳導(dǎo)路徑，導(dǎo)致投資回報(bào)率難以

衡量，無法實(shí)現(xiàn)規(guī)模化價(jià)值。這種“有應(yīng)用，無融合；有嘗試，無價(jià)值”

的局面，其根源在于企業(yè)缺乏一個(gè)將前沿技術(shù)與主營業(yè)務(wù)戰(zhàn)略相連接的系統(tǒng)性框架。其根本癥結(jié)，在于技術(shù)探索與業(yè)務(wù)戰(zhàn)略之間存在著結(jié)構(gòu)性斷層――前沿技術(shù)未能納入企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造的主航道，淪為散點(diǎn)式的點(diǎn)綴。智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第二章聚焦核心場景，驗(yàn)證價(jià)值回報(bào)15智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型16德勤觀點(diǎn)認(rèn)為，破局的關(guān)鍵，在于啟動(dòng)一場由戰(zhàn)略引領(lǐng)、貫穿組織與流程的全面轉(zhuǎn)型。這要求企業(yè)打出系統(tǒng)化的“組合拳”，而非進(jìn)行局部調(diào)整：1.戰(zhàn)略為先：從“技術(shù)試點(diǎn)”到“戰(zhàn)略錨定”企業(yè)必須將生成式AI從部門級(jí)的技術(shù)工具，提升為驅(qū)動(dòng)企業(yè)未來發(fā)展的核心戰(zhàn)略支柱。這意味著需要明確AI投資的戰(zhàn)略意圖，并將其與企業(yè)的核心業(yè)務(wù)目標(biāo)（如提升市場份額、打造差異化體驗(yàn)、開辟新收入來源）進(jìn)行強(qiáng)關(guān)聯(lián)，確保每一分技術(shù)投入都服務(wù)于整體的商業(yè)成功。2.

組織為基：從“技能孤島”到“體系化能力”打破傳統(tǒng)的部門墻，構(gòu)建一個(gè)具備AI素養(yǎng)、能夠進(jìn)行跨職能協(xié)同的敏捷組織。這涉及人才結(jié)構(gòu)的調(diào)整、激勵(lì)機(jī)制的重設(shè)與新文化的培育，旨在將短暫的“技術(shù)火花”轉(zhuǎn)化為組織內(nèi)生的、可持續(xù)的“創(chuàng)新能力”。3.

流程為脈：從“點(diǎn)狀工具”到“價(jià)值鏈條”這正是德勤“珍珠鏈”理論的核心――通過對(duì)“研、產(chǎn)、供、銷、服”等核心業(yè)務(wù)流程進(jìn)行端到端的梳理與重構(gòu)，打造一條能夠串聯(lián)并承載AI用例的“金鏈”。唯有將技術(shù)能力徹底融入業(yè)務(wù)運(yùn)營的主干道，才能實(shí)現(xiàn)價(jià)值的順暢傳導(dǎo)與規(guī)?；尫?。德勤的生成式AI評(píng)估與實(shí)施框架，正是為企業(yè)提供這樣一套完整的“組合拳”。它從戰(zhàn)略契合度、組織準(zhǔn)備度、流程成熟度三大維度出發(fā)，幫助企業(yè)精準(zhǔn)評(píng)估現(xiàn)狀、明確轉(zhuǎn)型路徑，并最終將散落的AI

“珍珠”系統(tǒng)性地串聯(lián)成一條提升企業(yè)核心競爭力的“價(jià)值項(xiàng)鏈”。?考慮平臺(tái)復(fù)用性、可拓展性

，遷移成本建設(shè)集團(tuán)層面的人工智能平臺(tái)和數(shù)據(jù)平臺(tái)?考慮數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)權(quán)限，建設(shè)企業(yè)內(nèi)部知識(shí)體系和知識(shí)庫?

生成式AI

產(chǎn)品運(yùn)營需要一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的框架。貫穿初始需求識(shí)別到產(chǎn)品上線后持續(xù)迭代運(yùn)營的全過程，通過敏捷實(shí)施、運(yùn)營驅(qū)動(dòng)、持續(xù)改進(jìn)、緊密協(xié)作和價(jià)值實(shí)現(xiàn)等原則，確保生成式AI

產(chǎn)品能夠高效、穩(wěn)定地為?AI

（包括生成式AI大模型）的應(yīng)用伴隨著流程重塑和流程再造，在積累足夠的知識(shí)、足夠的數(shù)據(jù)的前提下，可支撐全業(yè)務(wù)域（研發(fā)-生產(chǎn)-供應(yīng)-營銷-銷售-服務(wù)）業(yè)務(wù)自動(dòng)化和智能化賦能?

明確集團(tuán)人工智能團(tuán)隊(duì)的定位和價(jià)值；基于戰(zhàn)略重點(diǎn)和發(fā)展目標(biāo)，定義不同階段、不同部門間AI場景落地分工和價(jià)值?

明確人工智能及大模型人才能力建設(shè)路徑和儲(chǔ)備計(jì)劃AI賦能的流程重塑人工智能平臺(tái)建設(shè)

及產(chǎn)品管理組織、人員的變革智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型AI時(shí)代車企真正需要面對(duì)的是整體能力的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型BAC戰(zhàn)略與策略確定企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值17應(yīng)選擇哪些大型語言模型平臺(tái)作為企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

（例如

OpenAI、

Nvidia、

Google

和AWS）？如何結(jié)合GenAI、傳統(tǒng)AI和分析技術(shù)？

是否擁有必要的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)工具？應(yīng)該購買、構(gòu)建還是采用現(xiàn)有的GenAI解決方案和大型語言模型？?

LLM平臺(tái)的成本vs

性能?

自主研發(fā)vs

合作?對(duì)現(xiàn)有架構(gòu)和技術(shù)棧的影響如何持續(xù)優(yōu)化已部署的GenAI解決方案以適應(yīng)業(yè)務(wù)需求的變化？新型數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)科學(xué)模式有哪些？如何最小化AI與數(shù)據(jù)孤島？我們?nèi)绾巫R(shí)別并處理新的知識(shí)產(chǎn)權(quán)、法律、倫理和監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)？?一次性部署vs

持續(xù)模型調(diào)優(yōu)?持續(xù)的性能和準(zhǔn)確性監(jiān)控?

企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承受度能否招募到所需的新型崗位（如提示詞工程師）及掌握開發(fā)GebAI解決方案的技術(shù)人才？如何推出GenAI解決方案，以確保對(duì)員工和業(yè)務(wù)流程產(chǎn)生積極影響？如何確保GenAI的廣泛應(yīng)用？如何培養(yǎng)‘AI優(yōu)先9的企業(yè)文化？?招聘新人才vs

提升現(xiàn)有員工技能?

人力增強(qiáng)vs

自動(dòng)化技術(shù)?

員工培訓(xùn)與教育如何構(gòu)建統(tǒng)一的GenAI戰(zhàn)略愿景與商業(yè)論證？如何實(shí)施生成式AI計(jì)劃？應(yīng)由哪些交付合作伙伴參與？如何系統(tǒng)化地實(shí)現(xiàn)多應(yīng)用場景的持續(xù)創(chuàng)意生成、優(yōu)先級(jí)排序及落地執(zhí)行，以確保資金模型匹配并實(shí)現(xiàn)價(jià)值捕獲?

專門的GenAI卓越中心vs

分布式模型?

自主研發(fā)vs

外包?參與行業(yè)聯(lián)盟及生態(tài)伙伴合作3.1戰(zhàn)略為先：從“技術(shù)試點(diǎn)”到“戰(zhàn)略錨定”在落實(shí)生成式AI戰(zhàn)略時(shí)，需針對(duì)企業(yè)整體業(yè)務(wù)組合做出關(guān)鍵決策流程技術(shù)與數(shù)據(jù)關(guān)鍵考量：關(guān)鍵考量：關(guān)鍵考量：關(guān)鍵考量：智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型策略人員18在企業(yè)決定啟動(dòng)AI戰(zhàn)略并落地執(zhí)行時(shí)，往往需要并行考慮很多要素并針對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)組合做出關(guān)鍵決策，比如戰(zhàn)略和策略的制定，組織和人員能力建設(shè)，流程優(yōu)化及數(shù)據(jù)與技術(shù)的迭代更新。我們總結(jié)了確保生成式AI能成功創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值的十大關(guān)鍵要素，它們共同構(gòu)成了一個(gè)從頂層設(shè)計(jì)到基礎(chǔ)支撐的完整行動(dòng)框架。生成式AI成功的十大關(guān)鍵決策點(diǎn)

技術(shù)環(huán)境在交付GenAI解決方案時(shí)，您需要規(guī)劃交付、監(jiān)控、評(píng)估和優(yōu)化所需的技術(shù)。充分考量企業(yè)現(xiàn)有基礎(chǔ)，將是成功的關(guān)鍵要素

制定高效的數(shù)據(jù)治理策略企業(yè)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析中構(gòu)建的數(shù)據(jù)能力，許多同樣適用于GenAI，但需重點(diǎn)強(qiáng)化以下維度：數(shù)據(jù)質(zhì)量、治理機(jī)

制、可用性及權(quán)屬清晰度制定GenAI的戰(zhàn)略目標(biāo)

您的戰(zhàn)略應(yīng)明確所要實(shí)現(xiàn)的價(jià)值及其領(lǐng)域（即

核心業(yè)務(wù)、數(shù)字業(yè)務(wù)或兩者兼顧）

―應(yīng)通過深

思熟慮且可落地的行動(dòng)路徑達(dá)成目標(biāo)撰寫有說服力的商業(yè)案例

在向董事會(huì)提交方案時(shí)，需綜合評(píng)估以下維度：經(jīng)濟(jì)可行性、技術(shù)可行性、隱私合規(guī)性、風(fēng)險(xiǎn)偏好、所需資源投入及競爭優(yōu)勢確定關(guān)鍵人物以引領(lǐng)和驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型需要在領(lǐng)導(dǎo)層中推動(dòng)文化轉(zhuǎn)型，重新設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)流程，并在各類業(yè)務(wù)運(yùn)營中融入GenAI。建立系統(tǒng)化的應(yīng)用場景優(yōu)先級(jí)評(píng)估機(jī)制GenAI高度依賴應(yīng)用場景，且易受偏見

和錯(cuò)誤的影響；因此在確定優(yōu)先場景時(shí)，建議采用風(fēng)險(xiǎn)收益權(quán)衡法。

調(diào)整運(yùn)營模式核心和邊緣業(yè)務(wù)的運(yùn)營模式應(yīng)確保GenAI解決

方案的安全穩(wěn)定交付，并通過可靠的洞察決策

建立各方信任確保強(qiáng)有力的控制風(fēng)險(xiǎn)管控不容忽視，必須將風(fēng)

險(xiǎn)識(shí)別與應(yīng)對(duì)措施納入實(shí)施規(guī)劃，與工作小組設(shè)置、階段評(píng)審節(jié)點(diǎn)及資源部署等同對(duì)待將風(fēng)險(xiǎn)、隱私和倫理置于核心地位優(yōu)先考慮治理和控制機(jī)制，確保GenAI的開發(fā)符合道德規(guī)范與問責(zé)要求，并

與企業(yè)政策及客戶期望保持一致人才升級(jí)，與時(shí)俱進(jìn)為確保人類與機(jī)器有效協(xié)作，必須提升業(yè)務(wù)和技術(shù)團(tuán)隊(duì)對(duì)新技術(shù)的熟練應(yīng)用和適應(yīng)能力

GenAI成功的十大關(guān)鍵決策點(diǎn)每個(gè)決策點(diǎn)都對(duì)應(yīng)著實(shí)現(xiàn)生成式AI價(jià)值所需的核心能力，這些能力將為您開辟價(jià)值兌現(xiàn)的路徑。智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型193.2組織為基：從“技能孤島”到“體系化能力”沃頓商學(xué)院的調(diào)查指出，生成式AI的采納“更多是人力資本的挑戰(zhàn)，而非技術(shù)挑戰(zhàn)”。43%的領(lǐng)導(dǎo)者擔(dān)心員工技能熟練度會(huì)隨著AI的使用而下降。因此，如何大規(guī)模地提升員工的AI技能，并重構(gòu)組織架構(gòu)以適應(yīng)人機(jī)協(xié)作，是車企必須解決的核心問題。3.2.1AI組織發(fā)展階段企業(yè)需根據(jù)自身發(fā)展階段，選擇適配的AI運(yùn)營組織模式，德勤研究認(rèn)為通?？煞譃槿齻€(gè)階段，逐步提高業(yè)務(wù)部門參與度。成立如何實(shí)施（對(duì)運(yùn)營模式、能力、文化的影響）自動(dòng)化和簡化招聘與入職流程采購和海關(guān)

文件的自動(dòng)生成與審核自動(dòng)訂單處理和實(shí)時(shí)配送跟蹤與預(yù)警優(yōu)化業(yè)務(wù)利用GenAI工具使高度人工化和重復(fù)性的任

務(wù)得以現(xiàn)代化和精簡化轉(zhuǎn)型業(yè)務(wù)利用GenAI轉(zhuǎn)型端到端流程，并從現(xiàn)有數(shù)據(jù)

集、工具和合作伙伴關(guān)系中挖掘潛在價(jià)值重塑業(yè)務(wù)提供GenAI賦能的新服務(wù)，進(jìn)入新的數(shù)字驅(qū)

動(dòng)市場，并重新定義企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)GenAI

戰(zhàn)略層及

示例說明智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型啟動(dòng)GenAI應(yīng)用，需構(gòu)建涵蓋不同戰(zhàn)略目標(biāo)的企業(yè)級(jí)項(xiàng)目組合(對(duì)企業(yè)功能、客戶等影響)在何處實(shí)施20

集團(tuán)

示例

I

I

市場產(chǎn)品研發(fā)

數(shù)字化部門

KA管理

數(shù)據(jù)管理

??各業(yè)務(wù)部門均建立部門下的AI建設(shè)組

織，統(tǒng)籌推進(jìn)本部門的AI建設(shè)，其工作由本部門考核?

數(shù)字化部門下的AI管理小組主要負(fù)責(zé)AI技術(shù)底座建設(shè)，并為各部門提供AI能力的指導(dǎo)?

成立集團(tuán)的AI指導(dǎo)委員會(huì)，監(jiān)督所

有AI建設(shè)相關(guān)的流

程，控制AI建設(shè)相

關(guān)的計(jì)劃、費(fèi)用和

指標(biāo)?AI相關(guān)的業(yè)務(wù)職能

仍由各個(gè)業(yè)務(wù)部門

來執(zhí)行，但是虛線

匯報(bào)給集團(tuán)AI指導(dǎo)

委員會(huì)?

在數(shù)字化部門下設(shè)立AI管理部門，統(tǒng)一負(fù)責(zé)管理所有AI相關(guān)項(xiàng)目的計(jì)劃、預(yù)算和具體建設(shè)工作?AI相關(guān)的業(yè)務(wù)職能仍然分散在各個(gè)業(yè)務(wù)部門執(zhí)行，與數(shù)字化下的AI管理組織因事協(xié)同

品牌經(jīng)銷商管理系統(tǒng)管理 戰(zhàn)略

產(chǎn)品對(duì)應(yīng)不同的企業(yè)自身發(fā)展階段，需選擇契合的運(yùn)營組織模式，通常AI組織架構(gòu)建設(shè)可分為三個(gè)階段，業(yè)務(wù)部門對(duì)AI建設(shè)的參與度不斷加深

媒體

市場AI中心

渠道AI中心

AI管理

經(jīng)銷商管理

工程渠道

電商渠道客戶咨詢產(chǎn)品調(diào)研

AI管理

;

系統(tǒng)管理

數(shù)據(jù)管理

硬件管理

AI管理?

集團(tuán)高管?

業(yè)務(wù)VP?

數(shù)字化負(fù)責(zé)人成熟階段發(fā)

展階段起步階段智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型集團(tuán)集團(tuán) AI指導(dǎo)委員會(huì)

C分散式AI組織架構(gòu)（“處處用AI”）數(shù)字化部門

銷售網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃硬件管理

A集中式AI組織（AI基礎(chǔ)建設(shè)）BAI指導(dǎo)委員會(huì)（AI戰(zhàn)略提升）數(shù)字化部門市場客服產(chǎn)品研發(fā)品牌戰(zhàn)略產(chǎn)品媒體市場戰(zhàn)略品牌戰(zhàn)略系統(tǒng)管理產(chǎn)品開發(fā)產(chǎn)品測試硬件管理數(shù)據(jù)管理客戶建議客戶投訴示例示例

產(chǎn)品研發(fā)

研發(fā)AI中心

產(chǎn)品開發(fā)

產(chǎn)品測試營銷活動(dòng)渠道市場21?起步階段，采用集中式AI組織架構(gòu)，重點(diǎn)進(jìn)行AI基礎(chǔ)建設(shè)。比如搭建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理系統(tǒng)，引入生成式AI算法模型，培養(yǎng)專業(yè)人才。AI相關(guān)業(yè)務(wù)職能分散在各部門，由集中式AI組織負(fù)責(zé)預(yù)算、計(jì)劃、費(fèi)用和指標(biāo)管理，各部門協(xié)同推進(jìn)AI初步應(yīng)用。?發(fā)展階段，企業(yè)設(shè)立AI指導(dǎo)委員會(huì)，成員包括集團(tuán)高管、業(yè)務(wù)VP、數(shù)字化負(fù)責(zé)人，聚焦AI戰(zhàn)略提升。委員會(huì)依據(jù)行業(yè)趨勢和企業(yè)目標(biāo)，制定AI戰(zhàn)略，如確定重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域，監(jiān)督AI建設(shè)相關(guān)的計(jì)劃執(zhí)行、費(fèi)用和指標(biāo)。各業(yè)務(wù)部門仍執(zhí)行AI相關(guān)職能，但需向委員會(huì)虛線匯報(bào)，接受指導(dǎo)監(jiān)督。?成熟階段，企業(yè)構(gòu)建分布式AI組織結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)“處處用AI”。各業(yè)務(wù)部門成立專門的AI建設(shè)組織，依據(jù)自身需求開展工作。如營銷部門用AI做精準(zhǔn)營銷，研發(fā)部門借AI加速創(chuàng)新。各部門自行考核AI建設(shè)工作，促進(jìn)經(jīng)驗(yàn)技術(shù)共享，提升企業(yè)整體AI能力。3.2.2德勤AI

能力蜂窩圖：多維度賦能體系與關(guān)鍵角色解析德勤GenAI能力蜂窩圖以“GenAI戰(zhàn)略規(guī)劃”為核心，向外輻射，通過不同顏色的六邊形清晰地展示了參與GenAI部署的各類角色和職能單元。通過蜂窩結(jié)構(gòu)形象地表達(dá)了GenAI的成功落地并非單一技術(shù)團(tuán)隊(duì)的任務(wù)，而是需要組織內(nèi)部多方力量緊密協(xié)同、相互支撐的系統(tǒng)工程。它強(qiáng)調(diào)了跨部門的溝通、知識(shí)共享以及統(tǒng)一戰(zhàn)略引領(lǐng)下的分工協(xié)作。德勤Gen

AI能力體系揭示了一個(gè)包含戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)、技

術(shù)、治理與支撐等多個(gè)層面的賦能體系：生成式人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃治理及

運(yùn)營模型價(jià)值工程師業(yè)務(wù)分析師變革引領(lǐng)者質(zhì)量保證其他平臺(tái)與系統(tǒng)所有者內(nèi)容審核員安全知識(shí)經(jīng)理DevOps

工程師GenAI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人數(shù)據(jù)工程師提示詞工程師數(shù)據(jù)標(biāo)注員知識(shí)工程師RLHF/RLAIF專家財(cái)務(wù)營銷部門人力資源生產(chǎn)部門供應(yīng)鏈其他部門MLOps工程師供應(yīng)商

掃描儀架構(gòu)師道德與合規(guī)生成式人工智能研究員智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型用戶體驗(yàn)/界面設(shè)計(jì)師22-

數(shù)據(jù)標(biāo)注師(DataAnnotator):為模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，尤其在監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)中至關(guān)重要。-RLHF/RLAIF專家

(RLHF/RLAIFSpecialist):專注

于通過人類反饋（RLHF）或AI反饋（RLAIF）來對(duì)模型進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)和對(duì)齊，提升模型的有用性、誠實(shí)性和無害性。?

工程與運(yùn)維團(tuán)隊(duì):-

架構(gòu)師(Architect):設(shè)計(jì)可擴(kuò)展、可靠且安全的GenAI系統(tǒng)架構(gòu)。-DevOps工程師

(DevOps

Engineer):負(fù)責(zé)CI/CD流程，實(shí)現(xiàn)開發(fā)、測試和部署的自動(dòng)化，確?？焖俚?。-MLOps工程師(MLOpsEngineer):專注于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的全生命周期管理，包括部署、監(jiān)控、維護(hù)和再訓(xùn)練，確保模型的持續(xù)性能和可靠性。?

治理與支撐角色:-

業(yè)務(wù)分析(BusinessAnalysis):深入理解業(yè)務(wù)需

求，將其轉(zhuǎn)化為AI系統(tǒng)可以理解和執(zhí)行的任務(wù)。-

質(zhì)量保證(QualityAssurance):負(fù)責(zé)測試GenAI應(yīng)用的性能、可靠性、安全性和合規(guī)性。-內(nèi)容審核員(ContentReviewer):對(duì)GenAI產(chǎn)生的內(nèi)容進(jìn)行審核，確保其符合法律法規(guī)、倫理要求和品牌形象。-

知識(shí)經(jīng)理(KnowledgeManager):負(fù)責(zé)組織內(nèi)部

知識(shí)資產(chǎn)的管理與共享，為GenAI應(yīng)用提供支持。-

安全(Security):負(fù)責(zé)GenAI系統(tǒng)的數(shù)據(jù)安全、模型安全及應(yīng)用安全。-

其他平臺(tái)和系統(tǒng)負(fù)責(zé)人

(OtherPlatformandSystemLeaders):確保GenAI系統(tǒng)與企業(yè)現(xiàn)有IT基礎(chǔ)設(shè)施和其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)的兼容與集成。4.指導(dǎo)原則與支撐結(jié)構(gòu):?敏捷迭代:“GenAI的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)可以建立在敏捷的方法上，并不斷迭代GenAI產(chǎn)品。”強(qiáng)調(diào)采用敏捷開發(fā)模式，快速響應(yīng)變化，持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)品。?

GenAI

CoE(Center

of

Excellence):“GenAI

CoE可以從中立的架構(gòu)模型中構(gòu)建，并持續(xù)迭代?！苯ㄗh成立卓越中心，集中專業(yè)知識(shí)、制定標(biāo)準(zhǔn)、提供支持并推動(dòng)創(chuàng)新。1.戰(zhàn)略與規(guī)劃核心層：?

GenAI戰(zhàn)略規(guī)劃

(Generative

AI

StrategicPlanning):位于蜂窩圖的中心，是整個(gè)體系的驅(qū)動(dòng)

核心。負(fù)責(zé)制定企業(yè)GenAI的愿景、目標(biāo)、發(fā)展路線圖、應(yīng)用領(lǐng)域優(yōu)先級(jí)以及相應(yīng)的資源配置策略。2.業(yè)務(wù)整合與價(jià)值實(shí)現(xiàn)層:?

業(yè)務(wù)部門(BusinessDepartments):包括財(cái)務(wù)、營銷部門、

HR、生產(chǎn)部門、供應(yīng)鏈以及其他業(yè)務(wù)部門。這些部門是GenAI應(yīng)用的最終用戶和價(jià)值實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。如文稿右側(cè)提示所述：“GenAI的場景可以由業(yè)務(wù)部門判斷，因?yàn)閷頃?huì)由業(yè)務(wù)部門使用，并進(jìn)行適當(dāng)?shù)淖兏锕芾怼?。它們?fù)責(zé)識(shí)別應(yīng)用場景、提供領(lǐng)域知識(shí)、推動(dòng)變革并評(píng)估應(yīng)用效果。?

價(jià)值工程師(ValueEngineer):銜接技術(shù)與業(yè)務(wù)，負(fù)責(zé)挖掘和量化GenAI在具體業(yè)務(wù)場景中的潛在價(jià)值，

確保技術(shù)投入與商業(yè)回報(bào)對(duì)齊。?

變革引領(lǐng)者(ChangeLeader):在組織內(nèi)部推動(dòng)因引入GenAI而產(chǎn)生的流程、文化及技能轉(zhuǎn)變，確保新技術(shù)的順利采納和有效利用。3.專業(yè)技術(shù)與執(zhí)行核心層:?產(chǎn)品與設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì):-

產(chǎn)品負(fù)責(zé)人(ProductOwner):定義GenAI產(chǎn)品的特性、用戶故事，管理產(chǎn)品待辦事項(xiàng)列表，并確保產(chǎn)品方向與業(yè)務(wù)需求一致。-UX/UI設(shè)計(jì)師(UX/UIDesigner):負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)用戶友好、符合倫理的GenAI應(yīng)用交互界面和用戶體驗(yàn)。?數(shù)據(jù)與AI研發(fā)團(tuán)隊(duì):-

數(shù)據(jù)科學(xué)家(DataScientist):負(fù)責(zé)模型選擇、訓(xùn)

練、調(diào)優(yōu)以及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，探索和驗(yàn)證GenAI算法。-GenAI研究員(GenerativeAIResearcher):專注于前沿GenAI技術(shù)的研究與探索，為組織引入創(chuàng)新的解決方案。-

數(shù)據(jù)工程師(DataEngineer):構(gòu)建和維護(hù)數(shù)據(jù)管道，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和可訪問性，為模型訓(xùn)練和運(yùn)行提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。-

知識(shí)工程師(KnowledgeEngineer):負(fù)責(zé)構(gòu)建和管理知識(shí)庫，使GenAI能夠利用特定領(lǐng)域的知識(shí)，提升輸出的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。如文稿提示：“品牌知識(shí)中心是GenAI產(chǎn)品為最終用戶創(chuàng)造有效信息的關(guān)鍵”。智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型23在實(shí)踐過程中，我們一種名為“珍珠鏈”（String

ofPearls）的創(chuàng)新方法，旨在通過集成人工智能（AI），特別是生成式人工智能(生成式AI)，來更快地識(shí)別、分類、優(yōu)先處理和解決質(zhì)量問題及優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，從而實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型價(jià)值。該模型強(qiáng)調(diào)將多個(gè)AI用例（“珍珠”）串聯(lián)起來，以增強(qiáng)端到端業(yè)務(wù)流程的整體性能和價(jià)值。3.3.1

“珍珠鏈”核心概念“珍珠鏈”模型包含三個(gè)核心組成部分：?AI能力(AI

Capability)：

指構(gòu)成用例基礎(chǔ)的技術(shù)功能模塊，例如生成式AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和分析技術(shù)。

生成式AI專注于通過學(xué)習(xí)海量文本數(shù)據(jù)的模式來創(chuàng)建新的文本、代碼、音頻、圖像和視頻。機(jī)器學(xué)習(xí)算法則能夠在沒有明確編程的情況下做出明智決策并隨時(shí)間學(xué)習(xí)。分析技術(shù)利用統(tǒng)計(jì)和建模來預(yù)測未來結(jié)果和表現(xiàn)。?珍珠(Pearl/

Use

Case)：是將多種AI能力組合起來以解決特定業(yè)務(wù)應(yīng)用的離散單元。單個(gè)“珍珠”（用例）的范圍和價(jià)值通常局限于特定的流程步驟，并依賴于上下游環(huán)節(jié)?，F(xiàn)有的AI解決方案通常處于這個(gè)層面，并可作為未來“珍珠鏈”的基礎(chǔ)。?珍珠鏈(String

of

Pearls)：這是多個(gè)用例的互聯(lián)，共同增強(qiáng)或加速端到端業(yè)務(wù)流程?！罢渲殒湣钡姆秶蛢r(jià)值取決于整個(gè)端到端流程的整體表現(xiàn)。其價(jià)值是復(fù)合的，因?yàn)橐粋€(gè)用例的輸出會(huì)成為下一個(gè)用例的輸入，當(dāng)一個(gè)階段得到改進(jìn)時(shí)，下一個(gè)階段也會(huì)受益。珍珠

A珍珠B珍珠C珍珠

D業(yè)務(wù)流程核心競爭力重塑數(shù)智化技術(shù)流程工具3.3流程為脈：從“點(diǎn)狀工具”到“價(jià)值鏈條”流程重塑不是局部的優(yōu)化，而是端到端業(yè)務(wù)的整體重塑，是業(yè)務(wù)能力與數(shù)智化技術(shù)的深度融合，是快速地驗(yàn)證重塑價(jià)值并敏捷迭代的過程?

GenAI

PMO(Project

ManagementOffice):“GenAI

PMO可以管理整體的建設(shè)路徑和投資。”設(shè)立項(xiàng)目管理辦公室，負(fù)責(zé)統(tǒng)籌規(guī)劃、資源協(xié)調(diào)、進(jìn)度跟蹤和風(fēng)險(xiǎn)管理。?

治理和運(yùn)行模型(GovernanceandOperatingModel):位于蜂窩圖內(nèi)，強(qiáng)調(diào)建立清晰的治理框架和運(yùn)營模式，確保GenAI的負(fù)責(zé)任和可持續(xù)發(fā)展?；ゲ僮餍栽O(shè)計(jì)跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)連接一致的人工智能

方法和標(biāo)準(zhǔn)封閉的學(xué)習(xí)/反饋循環(huán)統(tǒng)一的學(xué)習(xí)體驗(yàn)商業(yè)用戶在他們選擇的系統(tǒng)中使用人工智能功能，輸出結(jié)果（如果適用）被送入下一個(gè)“珍珠”珍珠鏈用戶旅程圖解智馭變革：生成式AI驅(qū)動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)價(jià)值重構(gòu)

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第三章體系化破局：戰(zhàn)略、組織與流程的全面轉(zhuǎn)型獲得一站式、專有、可持續(xù)的業(yè)務(wù)指數(shù)級(jí)變現(xiàn)下一個(gè)端到端（E2E）流程中的商業(yè)用戶使用一個(gè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用前一步的輸出作為輸入一個(gè)商業(yè)用戶通過接入集成的數(shù)據(jù)和人工智能網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)端到端流程端到端流程的結(jié)果和學(xué)習(xí)可以反饋到前面的“珍珠”中加速的關(guān)鍵因素最小化