近日,上海國際汽車工業展覽會(簡稱"上海車展")上各大車企爭相發布重磅新車,讓人應接不暇。中國汽車工業協會發布數據顯示,2024年我國汽車產銷分別完成3128.2萬輛和3143.6萬輛,同比分別增長3.7%和4.5%。
但在繁榮的表象下,汽車行業正潛藏著巨大的隱憂,價格戰白熱化、技術迭代加速、行業利潤持續承壓,一場關乎生存的轉型之戰已然打響。
汽車行業的競爭已不僅是市場爭奪,更是一場創新突圍戰,企業必須在這場“內卷”中鍛造出差異化的技術壁壘和獨特的核心競爭力。
而解決這一問題的答案就是AI+。
讓AI這個工具釋放價值潛能
當前汽車行業面臨最大的三大挑戰在于,成本壓力持續上升,降本增效已成為企業提升競爭力的核心訴求;市場飽和疊加產品迭代加速,車企正承受前所未有的剪刀差壓力;國內極度內卷,出海會面臨客戶不同、員工不同、法律法規不同三大挑戰。
在中國,不同的車企面臨著的變革和挑戰也有所差異。外資車企主要面臨嚴峻的戰略轉型挑戰。隨著市場環境變化,燃油車市場規模預計將逐步收縮至600-700萬臺的穩定水平。外資車企不僅需要應對傳統燃油車市場的持續萎縮,更亟需突破產品創新與市場推廣的雙重瓶頸,而且創新并非僅限于新能源,傳統燃油車同樣面臨著產品升級的迫切要求。
本土車企則普遍在產品研發體系完善度、質量管理標準提升以及營銷管理流程國際化等方面存在明顯短板,這些關鍵能力的不足直接制約著企業出海實現新增長。
IBM發布的《2024年全球車企CEO調研》覆蓋了全球 30多個國家和地區,151位車企 CEO,調研顯示,車企CEO希望通過實施AI實現快速轉型,實現從試點實驗、到降本增效、再到推動業務增長。
同時《調研》還有三個關鍵發現,第一,提升用戶體驗已經躍居車企CEO未來三年的優先要務;第二,車企CEO面臨的最大挑戰的變化是他們開始關注業務模式創新;第三,車企CEO最希望通過AI來實現所需要的業務結果。
這些趨勢在2025年發布的《汽車2035——軟件定義時代的成功之道》報告中得到進一步印證。報告顯示,全球74%和中國77%的 受訪汽車行業高管表示,2035年的汽車將依賴于軟件定義和AI驅動。
“降本增效是現階段企業最關注的重點領域,并且偏向于希望使用工具型的應用,尤其是AI在相關領域的應用?!盜BM咨詢中國區汽車行業總經理唐俊說。
IBM咨詢中國區汽車行業總經理唐俊
“AI和混合云”可以成為車企的“工具”,尤其使用AI在“研產供銷服”每個階段都可以實現降本增效與質量管控的提升。IBM中國科技事業部汽車行業和跨國公司總經理王勝航指出,未來幾年,車企的策略是要通過AI打造品牌的差異化,也就是讓工具轉化為價值。
IBM中國科技事業部汽車行業和跨國公司總經理王勝航
人工智能新時代不僅是技術的進步,更是從工具到生態、從單一到融合的全面升級,將為社會帶來前所未有的變革。
“IBM咨詢在數字化領域有非常重要的一個理念:工具到人,并且要挑戰我們現有的經營模式?!碧瓶≌f,數字化轉型不僅僅是科技工具,更是一個管理工具。
讓AI融入企業每一個最小單元
AI在2C和2B領域的應用完全不同,可以看到目前企業級AI有著三大誤區,包括AI=生成式AI、AI是CIO的事、AI離規模應用還很遠。
為系統推進企業AI轉型,IBM咨詢建立了"IPD-ISC-IFS"方法論體系:IPD集成產品研發、ISC集成供應鏈、IFS業財一體,代表端到端跨領域、跨價值鏈的流程梳理。
同時2000年,IBM將企業業務拆解為最小單元,并探索如何通過AI技術對這些單元進行匹配和優化??蓱玫纳墒紸I核心能力包括總結提取、會話式問答、內容創作、生成式數據分析、AI驅動自動化;傳統AI核心能力包括分類規劃、模式識別、自動化決策。
IBM幫助車企從整體企業角度進行梳理:首先是組織架構,其次是流程,再者是KPI,最后通過CBM模型將工作拆解為最小單元。通過運用相應的方法論將拆解后的單元重新組合,并在過程中識別出具有價值的環節,利用AI技術實現這些價值,并通過搭建AI工具落地。
研發創新環節,比如某外資車企的制動系統能根據雨雪天氣、電池溫度等實時數據自動調整參數。這種研發過程需要建立全生命周期管理體系。同時,車企在智能駕駛研發中面臨的高性能計算資源調配問題。
智能制造環節,視覺檢測技術的應用正從簡單的二維識別擴展到復雜行為分析。傳統人工目檢存在疲勞導致的誤差率,通過引入AI視覺檢測和大數據分析,可顯著提升產品良率,同時降低人力成本。
智慧供應鏈環節,預測性維護和耗材管理是關鍵。汽車產線備件庫存占用資金巨大,通過精準預測維護需求和多工廠協同,可大幅降低庫存成本。在采購環節,新能源車企的特點是有一到兩個爆款車型,通過集中采購零部件可實現成本降低,傳統車企則需要優化多款車型零部件采購策略,IBM的解決方案能幫助實現更精準的采購預測。
精準銷售與服務環節,車企已從傳統4S店轉向商場體驗店和網絡直銷,消費者更注重使用體驗而非技術參數,這使得精準營銷和輿情管理變得尤為重要。
安全運營環節,出海合規和維修智能化是重點關注方向。各國汽車標準差異顯著,需建立完善的知識庫確保合規。維修環節也正從依賴老師傅經驗轉向數據驅動的智能診斷,通過整合車輛數據、視覺和聲音分析,形成標準化維修方案,降低對維修人員經驗的依賴,提高服務效率。
根據唐俊過往的經驗,汽車行業對AI的應用主要集中在財務和營銷兩個低風險、高回報的應用場景。財務共享中心可通過AI自動化處理發票、合同等標準化流程,解決人工操作效率問題。營銷重點打造智能呼叫中心,整合AI客服與企業微信等平臺,實現客戶互動數據閉環分析,有效提升運營效率。
讓咨詢與科技雙輪賦能車企突圍
“四年前,IBM咨詢提出all in AI,自己要成為第一個AI的用戶,即Client Zero?!疤瓶≌f道,時至今日,IBM咨詢在生成式 AI 領域擁有200家活躍客戶和65,000+名專業顧問,業務額已經超過50億美元。并在IDC和Gartner等評級機構中被評為行業領先者,像Ask HR就是IBM咨詢在企業級AI應用中的實際場景。
如同車輪的轉動一樣,在經過全面的梳理制定出咨詢戰略后,IBM科技則進行接力,通過產品和技術把它們一一落地,賦能汽車行業全價值鏈數智化轉型。
“IBM深耕汽車行業二十余年,在運營優化、產品設計、服務創新等領域積累了豐富的行業洞察和實踐經驗,并在中國市場與主流車企建立了深度合作?!蓖鮿俸秸f,這些合作主要由IBM Consulting牽頭,并結合IBM科技的技術實力,為客戶提供從戰略規劃到實施落地的全方位支持。
目前IBM科技以開放、安全、可擴展的混合云架構和AI能力為核心,為車企提供從底層算力到智能應用的完整技術棧,從底層基礎架構到紅帽混合云平臺,再到企業級AI平臺watsonx(包含watsonx.ai、watsonx.data、watsonx.governance和watsonx.orchestrate)。
“IBM的解決方案有別于通用AI工具,強調數據溯源和責任認定。”王勝航指出,以出海合規為例,IBM和合作伙伴共同打造的解決方案不僅能夠提供標準內容,同時標注標準來源,并通過"車庫創新"方法論幫助客戶實現從規劃到落地的全程共創。
在汽車產業加速發展的新階段,IBM將持續深化與車企的戰略合作,依托領先的咨詢方法論和AI技術能力,幫助車企在內卷時代,打開產業變革的N種可能。
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