在全球經濟的數(shù)字化浪潮中，汽車行業(yè)正經歷著前所未有的變革。在整體經濟下行的背景下，企業(yè)內功修煉成為重中之重，為實現(xiàn)經濟轉型與高質量發(fā)展，數(shù)字化轉型發(fā)揮著關鍵支撐的作用。這一趨勢在內卷淘汰賽進入下半場階段的汽車行業(yè)尤其凸顯，數(shù)字化轉型助力企業(yè)運營的優(yōu)化與升級，為企業(yè)創(chuàng)造更多附加值。

在汽車智能制造領域，AI與機器視覺技術結合，可以實現(xiàn)更精準的質量追溯和管理，與傳統(tǒng)的人工質檢方式相比，這很大程度提高了效率和準確性。首先，在產品開發(fā)層面，工程團隊現(xiàn)在可以利用來自測試、操作和其他來源的大量數(shù)據(jù)來開發(fā)和優(yōu)化新產品。例如，使用深度神經網絡對高保真系統(tǒng)模型進行降解以加速仿真，或利用實驗數(shù)據(jù)訓練基于AI的虛擬傳感器以降低硬件成本。其次，一些汽車廠商已經開始廣泛地應用AI技術來提高生產效率。例如，在生產效率層面，通過集成和應用AI技術，華晨寶馬不僅降低了生產復雜性，還提高了操作的精準度，確保為客戶生產交付最高品質的汽車。

云計算和邊緣計算在汽車行業(yè)中有著廣泛的應用前景，不僅可以提高汽車的性能和安全性，還可以為汽車制造商帶來更多的商業(yè)機會。通過收集和分析車輛運行數(shù)據(jù)，云計算可以幫助汽車廠商更好地了解客戶需求，從而提供更加個性化的服務，同時可優(yōu)化車輛的維護和修理流程，進而延長車輛的使用壽命。

而邊緣計算可以將汽車的各種傳感器數(shù)據(jù)和控制信息直接從云端發(fā)送到終端設備，使得汽車能夠更加智能化地響應駕駛者的指令，從而提高汽車的安全性能和駕駛體驗。同時，邊緣計算通過在車輛數(shù)據(jù)源頭的邊緣側進行數(shù)據(jù)處理來減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，確保了數(shù)據(jù)的實時性，更加快速響應自動駕駛等應用場景。

車輛能實現(xiàn)與周邊環(huán)境的實時信息交互，提供智能預警等輔助駕駛功能；此外，用戶和車企還能遠程監(jiān)控車輛狀態(tài)，出現(xiàn)車輛事故時主機廠可以實時得知車輛故障信息，滿足用戶安全性需求。

數(shù)字化浪潮已然來臨，AI、云計算、大模型等技術層出不窮，使得生產效率不斷提高、成本節(jié)降，如何借助數(shù)字化東風在激烈的市場競爭中立足，已成為行業(yè)研究的核心議題。

汽車行業(yè)數(shù)字化系統(tǒng)架構

從業(yè)務結構出發(fā)自上而下重新梳理數(shù)字化系統(tǒng)架構，圍繞SPIG四大架構原則：“小前臺”、“大平臺”、“強后臺”、“安全底線”：

? 小前臺SaaS：基于現(xiàn)有應用系統(tǒng)與觸點的功能模塊，匹配全生命周期業(yè)務核心場景，并標注對應的部門用戶，形成最小化的、敏捷的前端應用小模塊，最大化保證前端應用迭代效率。

? 大平臺PaaS：包括三大板塊，支撐業(yè)務前臺運作的業(yè)務中臺以及數(shù)據(jù)中臺，同時為了保障新技術與新業(yè)務的融合效率，進行容器化規(guī)劃（如低代碼、DevOps、應用商店等模塊）。

? 強后臺IaaS：除了企業(yè)云服務的建設，亦需考慮邊緣層的打造，如物聯(lián)網、邊緣數(shù)據(jù)計算、異構網關建設等。

? 安全底線Governance：伴隨車聯(lián)網的發(fā)展，在傳統(tǒng)物理安全、數(shù)據(jù)治理的基礎上亦需強化車云數(shù)據(jù)的安全與可獲取性。

AIGC即人工智能生成內容，近年來在汽車行業(yè)得到了廣泛應用，極大推動了技術變革。

AIGC在汽車行業(yè)的應用

? 汽車設計：AIGC可自動生成部分或全部汽車開發(fā)流程交付物，開發(fā)人員僅需負責需求輸入和對AI生成結果的修改確認。例如在一汽，其汽車設計知識大模型NKL VEHAITM，能夠實現(xiàn)動力學仿真模型的自動搭建等，大大提升了設計效率和質量。

? 汽車制造：可用于智能工藝設計、生產決策等，通過對工藝流程參數(shù)的生成和優(yōu)化，提高生產效率和產品質量，實現(xiàn)智能制造。

? 汽車營銷：在用戶端，助力消費者看車、選車、買車決策智能化;在經銷商端，能夠快速生成吸引消費者的營銷內容，提高品牌識別度和消費者參與度;在車企端，通過分析消費者的購買行為和偏好，為消費者提供更有差異性的產品推薦和服務，制定更精準的營銷策略，并指導新車型定義和設計。

? 智能座艙和自動駕駛：這是AIGC在汽車產品的兩大殺手級應用，能夠極大提升消費者體驗，通過賦能車企打造差異性的功能，跳出同質化競爭的困境。

AIGC的汽車行業(yè)規(guī)范

???制定汽車行業(yè)標準規(guī)范。

建議行業(yè)統(tǒng)一進行數(shù)據(jù)治理，包括數(shù)據(jù)格式的標準化，使之能夠被AI直接讀取識別和計算。在設計和實施AIGC解決方案時，必須考慮到數(shù)據(jù)保護和隱私合規(guī)性問題。車輛在收集和使用用戶數(shù)據(jù)時，必須遵守嚴格的隱私保護法規(guī)。確保用戶數(shù)據(jù)的安全，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。

??匯聚專家資源。

汽車行業(yè)專屬大模型的智能化水平很大程度上取決于其所能獲取到的知識經驗，即高質量的數(shù)據(jù)，建議由工作多年的有經驗專家來進行知識的收集和梳理，訓練汽車行業(yè)專屬大模型，使大模型匯聚眾多專家的知識水平，形成超出一般工程師的設計開發(fā)能力，更好地服務設計師。

??展開上下游深度合作。

為促進汽車制造行業(yè)內上下游企業(yè)圍繞AIGC技術開展深度合作，共享資源、建議行業(yè)主管部門出臺相應的評估定價標準與交易機制，使得一些共性技術，如專業(yè)大模型、數(shù)據(jù)集等技術資源可以流通，促進行業(yè)發(fā)展。推動解決數(shù)據(jù)合規(guī)、數(shù)據(jù)確權、數(shù)據(jù)交易等問題，探索建立智能駕駛數(shù)據(jù)共享機制，探索安全合規(guī)的數(shù)據(jù)共享與交易模式，促進數(shù)據(jù)要素流通。

同時，對于企業(yè)獨有的企標、內部流程規(guī)范、以及產品開發(fā)過程數(shù)據(jù)，由企業(yè)自行治理并可作為一種商品出售，形成知識市場，保障企業(yè)知識產權利益，促進行業(yè)健康發(fā)展。

??建立企業(yè)文化。

大模型的應用將使汽車企業(yè)更加依賴數(shù)據(jù)進行決策。企業(yè)需要建立數(shù)據(jù)驅動的決策文化培養(yǎng)員工使用數(shù)據(jù)進行分析和決策的能力。

??堅持以人為本。

AIGC開發(fā)模式會對從業(yè)人員的能力要求、工作方式等造成相當顯著的影響，企業(yè)的用工式也可能會發(fā)生變化，為保護從業(yè)人員的權益，體現(xiàn)科技創(chuàng)新“以人為本"的理念，建議行業(yè)主管部門、機構出臺相應的法律法規(guī)和支持措施，規(guī)范企業(yè)的用工機制、培訓機制，讓企業(yè)和員工共同享受到AIGC創(chuàng)新帶來的益處。

AIGC對汽車行業(yè)的影響和挑戰(zhàn)

? 推動數(shù)智化轉型：AIGC是汽車企業(yè)數(shù)智化轉型的前沿領域，業(yè)務流程的數(shù)字孿生和數(shù)據(jù)資產治理為其開發(fā)模式奠定了基礎，進而通過AIGC可大幅度提升研發(fā)效能。

? 重塑研發(fā)運營：AIGC技術將重塑企業(yè)的整體研發(fā)、運營和決策方式，對汽車行業(yè)的影響是全面并且顛覆性的，是一種新質生產力。汽車企業(yè)的研發(fā)組織將從過去的人海戰(zhàn)術轉向技術精英組成的小團隊模式。

? 提升競爭力：在汽車行業(yè)淘汰賽中，率先應用AIGC的車企將占據(jù)顯著競爭優(yōu)勢。

? 挑戰(zhàn)：AIGC發(fā)展面臨數(shù)據(jù)處理、隱私保護等挑戰(zhàn)，需要制定相關的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，進行數(shù)據(jù)治理，包括真實數(shù)據(jù)與合成數(shù)據(jù)格式的標準化、數(shù)據(jù)隱私保護等，為專業(yè)大模型、數(shù)據(jù)集等公共技術資源的流通交易提供制度保障，形成知識市場，促進行業(yè)健康發(fā)展。

? 趨勢：隨著AI和大數(shù)據(jù)技術的深度融合，AIGC將成為汽車行業(yè)發(fā)展的關鍵驅動力。中國汽車產業(yè)應進一步挖掘智能化與數(shù)據(jù)驅動的潛力，搶占全球智能汽車市場。

本文轉載自公眾號數(shù)字化助推器  作者：天涯咫尺TGH

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