AIGC人工智能如何赋能汽车行业 原创

在全球经济的数字化浪潮中，汽车行业正经历着前所未有的变革。在整体经济下行的背景下，企业内功修炼成为重中之重，为实现经济转型与高质量发展，数字化转型发挥着关键支撑的作用。这一趋势在内卷淘汰赛进入下半场阶段的汽车行业尤其凸显，数字化转型助力企业运营的优化与升级，为企业创造更多附加值。

在汽车智能制造领域，AI与机器视觉技术结合，可以实现更精准的质量追溯和管理，与传统的人工质检方式相比，这很大程度提高了效率和准确性。首先，在产品开发层面，工程团队现在可以利用来自测试、操作和其他来源的大量数据来开发和优化新产品。例如，使用深度神经网络对高保真系统模型进行降解以加速仿真，或利用实验数据训练基于AI的虚拟传感器以降低硬件成本。其次，一些汽车厂商已经开始广泛地应用AI技术来提高生产效率。例如，在生产效率层面，通过集成和应用AI技术，华晨宝马不仅降低了生产复杂性，还提高了操作的精准度，确保为客户生产交付最高品质的汽车。

云计算和边缘计算在汽车行业中有着广泛的应用前景，不仅可以提高汽车的性能和安全性，还可以为汽车制造商带来更多的商业机会。通过收集和分析车辆运行数据，云计算可以帮助汽车厂商更好地了解客户需求，从而提供更加个性化的服务，同时可优化车辆的维护和修理流程，进而延长车辆的使用寿命。

而边缘计算可以将汽车的各种传感器数据和控制信息直接从云端发送到终端设备，使得汽车能够更加智能化地响应驾驶者的指令，从而提高汽车的安全性能和驾驶体验。同时，边缘计算通过在车辆数据源头的边缘侧进行数据处理来减少数据传输的延迟，确保了数据的实时性，更加快速响应自动驾驶等应用场景。

车辆能实现与周边环境的实时信息交互，提供智能预警等辅助驾驶功能；此外，用户和车企还能远程监控车辆状态，出现车辆事故时主机厂可以实时得知车辆故障信息，满足用户安全性需求。

数字化浪潮已然来临，AI、云计算、大模型等技术层出不穷，使得生产效率不断提高、成本节降，如何借助数字化东风在激烈的市场竞争中立足，已成为行业研究的核心议题。

汽车行业数字化系统架构

从业务结构出发自上而下重新梳理数字化系统架构，围绕SPIG四大架构原则：“小前台”、“大平台”、“强后台”、“安全底线”：

• 小前台SaaS：基于现有应用系统与触点的功能模块，匹配全生命周期业务核心场景，并标注对应的部门用户，形成最小化的、敏捷的前端应用小模块，最大化保证前端应用迭代效率。

• 大平台PaaS：包括三大板块，支撑业务前台运作的业务中台以及数据中台，同时为了保障新技术与新业务的融合效率，进行容器化规划（如低代码、DevOps、应用商店等模块）。

• 强后台IaaS：除了企业云服务的建设，亦需考虑边缘层的打造，如物联网、边缘数据计算、异构网关建设等。

• 安全底线Governance：伴随车联网的发展，在传统物理安全、数据治理的基础上亦需强化车云数据的安全与可获取性。

AIGC即人工智能生成内容，近年来在汽车行业得到了广泛应用，极大推动了技术变革。

AIGC在汽车行业的应用

• 汽车设计：AIGC可自动生成部分或全部汽车开发流程交付物，开发人员仅需负责需求输入和对AI生成结果的修改确认。例如在一汽，其汽车设计知识大模型NKL VEHAITM，能够实现动力学仿真模型的自动搭建等，大大提升了设计效率和质量。

• 汽车制造：可用于智能工艺设计、生产决策等，通过对工艺流程参数的生成和优化，提高生产效率和产品质量，实现智能制造。

• 汽车营销：在用户端，助力消费者看车、选车、买车决策智能化;在经销商端，能够快速生成吸引消费者的营销内容，提高品牌识别度和消费者参与度;在车企端，通过分析消费者的购买行为和偏好，为消费者提供更有差异性的产品推荐和服务，制定更精准的营销策略，并指导新车型定义和设计。

• 智能座舱和自动驾驶：这是AIGC在汽车产品的两大杀手级应用，能够极大提升消费者体验，通过赋能车企打造差异性的功能，跳出同质化竞争的困境。

AIGC的汽车行业规范

🗳️制定汽车行业标准规范。

建议行业统一进行数据治理，包括数据格式的标准化，使之能够被AI直接读取识别和计算。在设计和实施AIGC解决方案时，必须考虑到数据保护和隐私合规性问题。车辆在收集和使用用户数据时，必须遵守严格的隐私保护法规。确保用户数据的安全，防止数据泄露和滥用。

🌊汇聚专家资源。

汽车行业专属大模型的智能化水平很大程度上取决于其所能获取到的知识经验，即高质量的数据，建议由工作多年的有经验专家来进行知识的收集和梳理，训练汽车行业专属大模型，使大模型汇聚众多专家的知识水平，形成超出一般工程师的设计开发能力，更好地服务设计师。

🎢展开上下游深度合作。

为促进汽车制造行业内上下游企业围绕AIGC技术开展深度合作，共享资源、建议行业主管部门出台相应的评估定价标准与交易机制，使得一些共性技术，如专业大模型、数据集等技术资源可以流通，促进行业发展。推动解决数据合规、数据确权、数据交易等问题，探索建立智能驾驶数据共享机制，探索安全合规的数据共享与交易模式，促进数据要素流通。

同时，对于企业独有的企标、内部流程规范、以及产品开发过程数据，由企业自行治理并可作为一种商品出售，形成知识市场，保障企业知识产权利益，促进行业健康发展。

🏅建立企业文化。

大模型的应用将使汽车企业更加依赖数据进行决策。企业需要建立数据驱动的决策文化培养员工使用数据进行分析和决策的能力。

⚖️坚持以人为本。

AIGC开发模式会对从业人员的能力要求、工作方式等造成相当显著的影响，企业的用工式也可能会发生变化，为保护从业人员的权益，体现科技创新“以人为本"的理念，建议行业主管部门、机构出台相应的法律法规和支持措施，规范企业的用工机制、培训机制，让企业和员工共同享受到AIGC创新带来的益处。

AIGC对汽车行业的影响和挑战

• 推动数智化转型：AIGC是汽车企业数智化转型的前沿领域，业务流程的数字孪生和数据资产治理为其开发模式奠定了基础，进而通过AIGC可大幅度提升研发效能。

• 重塑研发运营：AIGC技术将重塑企业的整体研发、运营和决策方式，对汽车行业的影响是全面并且颠覆性的，是一种新质生产力。汽车企业的研发组织将从过去的人海战术转向技术精英组成的小团队模式。

• 提升竞争力：在汽车行业淘汰赛中，率先应用AIGC的车企将占据显著竞争优势。

• 挑战：AIGC发展面临数据处理、隐私保护等挑战，需要制定相关的数据标准和规范，进行数据治理，包括真实数据与合成数据格式的标准化、数据隐私保护等，为专业大模型、数据集等公共技术资源的流通交易提供制度保障，形成知识市场，促进行业健康发展。

• 趋势：随着AI和大数据技术的深度融合，AIGC将成为汽车行业发展的关键驱动力。中国汽车产业应进一步挖掘智能化与数据驱动的潜力，抢占全球智能汽车市场。

本文转载自公众号数字化助推器  作者：天涯咫尺TGH

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/RacA0YKUQ_zSdEA_HW3g8g​​