在全球經濟的數字化浪潮中，汽車行業正經歷著前所未有的變革。在整體經濟下行的背景下，企業內功修煉成為重中之重，為實現經濟轉型與高質量發展，數字化轉型發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尤其凸顯，數字化轉型助力企業運營的優化與升級，為企業創造更多附加值。

在汽車智能制造領域，AI與機器視覺技術結合，可以實現更精準的質量追溯和管理，與傳統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，在產品開發層面，工程團隊現在可以利用來自測試、操作和其他來源的大量數據來開發和優化新產品。例如，使用深度神經網絡對高保真系統模型進行降解以加速仿真，或利用實驗數據訓練基于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機會。通過收集和分析車輛運行數據，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據和控制信息直接從云端發送到終端設備，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據源頭的邊緣側進行數據處理來減少數據傳輸的延遲，確保了數據的實時性，更加快速響應自動駕駛等應用場景。

車輛能實現與周邊環境的實時信息交互，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控車輛狀態，出現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、成本節降，如何借助數字化東風在激烈的市場競爭中立足，已成為行業研究的核心議題。

汽車行業數字化系統架構

從業務結構出發自上而下重新梳理數字化系統架構，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：基于現有應用系統與觸點的功能模塊，匹配全生命周期業務核心場景，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，支撐業務前臺運作的業務中臺以及數據中臺，同時為了保障新技術與新業務的融合效率，進行容器化規劃（如低代碼、DevOps、應用商店等模塊）。
• 強后臺IaaS：除了企業云服務的建設，亦需考慮邊緣層的打造，如物聯網、邊緣數據計算、異構網關建設等。
• 安全底線Governance：伴隨車聯網的發展，在傳統物理安全、數據治理的基礎上亦需強化車云數據的安全與可獲取性。

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

AIGC在汽車行業的應用

• 汽車設計：AIGC可自動生成部分或全部汽車開發流程交付物，開發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的生成和優化，提高生產效率和產品質量，實現智能制造。
• 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的汽車行業規范

制定汽車行業標準規范

建議行業統一進行數據治理，包括數據格式的標準化，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，必須考慮到數據保護和隱私合規性問題。車輛在收集和使用用戶數據時，必須遵守嚴格的隱私保護法規。確保用戶數據的安全，防止數據泄露和濫用。

匯聚專家資源

汽車行業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，即高質量的數據，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內上下游企業圍繞AIGC技術開展深度合作，共享資源、建議行業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，如專業大模型、數據集等技術資源可以流通，促進行業發展。推動解決數據合規、數據確權、數據交易等問題，探索建立智能駕駛數據共享機制，探索安全合規的數據共享與交易模式，促進數據要素流通。

同時，對于企業獨有的企標、內部流程規范、以及產品開發過程數據，由企業自行治理并可作為一種商品出售，形成知識市場，保障企業知識產權利益，促進行業健康發展。

建立企業文化

大模型的應用將使汽車企業更加依賴數據進行決策。企業需要建立數據驅動的決策文化培養員工使用數據進行分析和決策的能力。

堅持以人為本

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

AIGC對汽車行業的影響和挑戰

推動數智化轉型：AIGC是汽車企業數智化轉型的前沿領域，業務流程的數字孿生和數據資產治理為其開發模式奠定了基礎，進而通過AIGC可大幅度提升研發效能。

• 重塑研發運營：AIGC技術將重塑企業的整體研發、運營和決策方式，對汽車行業的影響是全面并且顛覆性的，是一種新質生產力。汽車企業的研發組織將從過去的人海戰術轉向技術精英組成的小團隊模式。
• 提升競爭力：在汽車行業淘汰賽中，率先應用AIGC的車企將占據顯著競爭優勢。
• 挑戰：AIGC發展面臨數據處理、隱私保護等挑戰，需要制定相關的數據標準和規范，進行數據治理，包括真實數據與合成數據格式的標準化、數據隱私保護等，為專業大模型、數據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，促進行業健康發展。
• 趨勢：隨著AI和大數據技術的深度融合，AIGC將成為汽車行業發展的關鍵驅動力。中國汽車產業應進一步挖掘智能化與數據驅動的潛力，搶占全球智能汽車市