在全球經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化浪潮中，汽車行業(yè)正經(jīng)歷著前所未有的變革。在整體經(jīng)濟(jì)下行的背景下，企業(yè)內(nèi)功修煉成為重中之重，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與高質(zhì)量發(fā)展，數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)揮著關(guān)鍵支撐的作用。這一趨勢在內(nèi)卷淘汰賽進(jìn)入下半場階段的汽車行業(yè)尤其凸顯，數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力企業(yè)運(yùn)營的優(yōu)化與升級(jí)，為企業(yè)創(chuàng)造更多附加值。

在汽車智能制造領(lǐng)域，AI與機(jī)器視覺技術(shù)結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的質(zhì)量追溯和管理，與傳統(tǒng)的人工質(zhì)檢方式相比，這很大程度提高了效率和準(zhǔn)確性。首先，在產(chǎn)品開發(fā)層面，工程團(tuán)隊(duì)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(chǎn)品。例如，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高保真系統(tǒng)模型進(jìn)行降解以加速仿真，或利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)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(jīng)開始廣泛地應(yīng)用AI技術(shù)來提高生產(chǎn)效率。例如，在生產(chǎn)效率層面，通過集成和應(yīng)用AI技術(shù)，華晨寶馬不僅降低了生產(chǎn)復(fù)雜性，還提高了操作的精準(zhǔn)度，確保為客戶生產(chǎn)交付最高品質(zhì)的汽車。

云計(jì)算和邊緣計(jì)算在汽車行業(yè)中有著廣泛的應(yīng)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(jī)會(huì)。通過收集和分析車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)，云計(jì)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(gè)性化的服務(wù)，同時(shí)可優(yōu)化車輛的維護(hù)和修理流程，進(jìn)而延長車輛的使用壽命。

而邊緣計(jì)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(shè)備，使得汽車能夠更加智能化地響應(yīng)駕駛者的指令，從而提高汽車的安全性能和駕駛體驗(yàn)。同時(shí)，邊緣計(jì)算通過在車輛數(shù)據(jù)源頭的邊緣側(cè)進(jìn)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(shí)時(shí)性，更加快速響應(yīng)自動(dòng)駕駛等應(yīng)用場景。

車輛能實(shí)現(xiàn)與周邊環(huán)境的實(shí)時(shí)信息交互，提供智能預(yù)警等輔助駕駛功能；此外，用戶和車企還能遠(yuǎn)程監(jiān)控車輛狀態(tài)，出現(xiàn)車輛事故時(shí)主機(jī)廠可以實(shí)時(shí)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(jì)算、大模型等技術(shù)層出不窮，使得生產(chǎn)效率不斷提高、成本節(jié)降，如何借助數(shù)字化東風(fēng)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(gòu)

從業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)出發(fā)自上而下重新梳理數(shù)字化系統(tǒng)架構(gòu)，圍繞SPIG四大架構(gòu)原則：“小前臺(tái)”、“大平臺(tái)”、“強(qiáng)后臺(tái)”、“安全底線”：

• 小前臺(tái)SaaS：基于現(xiàn)有應(yīng)用系統(tǒng)與觸點(diǎn)的功能模塊，匹配全生命周期業(yè)務(wù)核心場景，并標(biāo)注對(duì)應(yīng)的部門用戶，形成最小化的、敏捷的前端應(yīng)用小模塊，最大化保證前端應(yīng)用迭代效率。
• 大平臺(tái)PaaS：包括三大板塊，支撐業(yè)務(wù)前臺(tái)運(yùn)作的業(yè)務(wù)中臺(tái)以及數(shù)據(jù)中臺(tái)，同時(shí)為了保障新技術(shù)與新業(yè)務(wù)的融合效率，進(jìn)行容器化規(guī)劃（如低代碼、DevOps、應(yīng)用商店等模塊）。
• 強(qiáng)后臺(tái)IaaS：除了企業(yè)云服務(wù)的建設(shè)，亦需考慮邊緣層的打造，如物聯(lián)網(wǎng)、邊緣數(shù)據(jù)計(jì)算、異構(gòu)網(wǎng)關(guān)建設(shè)等。
• 安全底線Governance：伴隨車聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在傳統(tǒng)物理安全、數(shù)據(jù)治理的基礎(chǔ)上亦需強(qiáng)化車云數(shù)據(jù)的安全與可獲取性。

AIGC即人工智能生成內(nèi)容，近年來在汽車行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用，極大推動(dòng)了技術(shù)變革。

AIGC在汽車行業(yè)的應(yīng)用

• 汽車設(shè)計(jì)：AIGC可自動(dòng)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(fù)責(zé)需求輸入和對(duì)AI生成結(jié)果的修改確認(rèn)。例如在一汽，其汽車設(shè)計(jì)知識(shí)大模型NKL VEHAITM，能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)力學(xué)仿真模型的自動(dòng)搭建等，大大提升了設(shè)計(jì)效率和質(zhì)量。
• 汽車制造：可用于智能工藝設(shè)計(jì)、生產(chǎn)決策等，通過對(duì)工藝流程參數(shù)的生成和優(yōu)化，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)智能制造。
• 汽車營銷：在用戶端，助力消費(fèi)者看車、選車、買車決策智能化；在經(jīng)銷商端，能夠快速生成吸引消費(fèi)者的營銷內(nèi)容，提高品牌識(shí)別度和消費(fèi)者參與度；在車企端，通過分析消費(fèi)者的購買行為和偏好，為消費(fèi)者提供更有差異性的產(chǎn)品推薦和服務(wù)，制定更精準(zhǔn)的營銷策略，并指導(dǎo)新車型定義和設(shè)計(jì)。
• 智能座艙和自動(dòng)駕駛：這是AIGC在汽車產(chǎn)品的兩大殺手級(jí)應(yīng)用，能夠極大提升消費(fèi)者體驗(yàn)，通過賦能車企打造差異性的功能，跳出同質(zhì)化競爭的困境。

AIGC的汽車行業(yè)規(guī)范

制定汽車行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范

建議行業(yè)統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，包括數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化，使之能夠被AI直接讀取識(shí)別和計(jì)算。在設(shè)計(jì)和實(shí)施AIGC解決方案時(shí)，必須考慮到數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私合規(guī)性問題。車輛在收集和使用用戶數(shù)據(jù)時(shí)，必須遵守嚴(yán)格的隱私保護(hù)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(shí)經(jīng)驗(yàn)，即高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，建議由工作多年的有經(jīng)驗(yàn)專家來進(jìn)行知識(shí)的收集和梳理，訓(xùn)練汽車行業(yè)專屬大模型，使大模型匯聚眾多專家的知識(shí)水平，形成超出一般工程師的設(shè)計(jì)開發(fā)能力，更好地服務(wù)設(shè)計(jì)師。

展開上下游深度合作

為促進(jìn)汽車制造行業(yè)內(nèi)上下游企業(yè)圍繞AIGC技術(shù)開展深度合作，共享資源、建議行業(yè)主管部門出臺(tái)相應(yīng)的評(píng)估定價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與交易機(jī)制，使得一些共性技術(shù)，如專業(yè)大模型、數(shù)據(jù)集等技術(shù)資源可以流通，促進(jìn)行業(yè)發(fā)展。推動(dòng)解決數(shù)據(jù)合規(guī)、數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)交易等問題，探索建立智能駕駛數(shù)據(jù)共享機(jī)制，探索安全合規(guī)的數(shù)據(jù)共享與交易模式，促進(jìn)數(shù)據(jù)要素流通。

同時(shí)，對(duì)于企業(yè)獨(dú)有的企標(biāo)、內(nèi)部流程規(guī)范、以及產(chǎn)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(shí)市場，保障企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)利益，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展。

建立企業(yè)文化

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

堅(jiān)持以人為本

AIGC開發(fā)模式會(huì)對(duì)從業(yè)人員的能力要求、工作方式等造成相當(dāng)顯著的影響，企業(yè)的用工式也可能會(huì)發(fā)生變化，為保護(hù)從業(yè)人員的權(quán)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(jī)構(gòu)出臺(tái)相應(yīng)的法律法規(guī)和支持措施，規(guī)范企業(yè)的用工機(jī)制、培訓(xùn)機(jī)制，讓企業(yè)和員工共同享受到AIGC創(chuàng)新帶來的益處。

AIGC對(duì)汽車行業(yè)的影響和挑戰(zhàn)

推動(dòng)數(shù)智化轉(zhuǎn)型：AIGC是汽車企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的前沿領(lǐng)域，業(yè)務(wù)流程的數(shù)字孿生和數(shù)據(jù)資產(chǎn)治理為其開發(fā)模式奠定了基礎(chǔ)，進(jìn)而通過AIGC可大幅度提升研發(fā)效能。

• 重塑研發(fā)運(yùn)營：AIGC技術(shù)將重塑企業(yè)的整體研發(fā)、運(yùn)營和決策方式，對(duì)汽車行業(yè)的影響是全面并且顛覆性的，是一種新質(zhì)生產(chǎn)力。汽車企業(yè)的研發(fā)組織將從過去的人海戰(zhàn)術(shù)轉(zhuǎn)向技術(shù)精英組成的小團(tuán)隊(duì)模式。
• 提升競爭力：在汽車行業(yè)淘汰賽中，率先應(yīng)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(hù)等挑戰(zhàn)，需要制定相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，包括真實(shí)數(shù)據(jù)與合成數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等，為專業(yè)大模型、數(shù)據(jù)集等公共技術(shù)資源的流通交易提供制度保障，形成知識(shí)市場，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展。
• 趨勢：隨著AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度融合，AIGC將成為汽車行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。中國汽車產(chǎn)業(yè)應(yīng)進(jìn)一步挖掘智能化與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的潛力，搶占全球智能汽車市