车百智库“如何促进企业更好构建AI能力体系”高端研讨会在武汉成功举办

11月17日，由车百智库研究院联合天马微电子联合组织的“如何促进企业更好构建AI能力体系”研讨会在武汉成功举办。会议由车百会副理事长、车百智库研究院院长师建华主持。

本次会议邀请近40位来自研究机构、整车企业及上下游产业链相关企业的代表出席。包括中汽智造科技总经理助理、中央汽车企业数字化转型协同创新平台专职秘书长秦超，长安汽车变革与效率部（企业数据中心）数字化高级总工程师、常务副总经理刘亮，东风研发总院智能化技术总工程师李红林，广汽集团大圣科技股份有限公司副总经理陈锐，吉利汽车数字运营总监张磊，天马微电子研发中心副总经理、首席专家李雄平，中兴通讯汽车电子副总经理鲁东海，以及联友科技、易诚高科、达梦技术、京东科技、地平线、商汤科技、蚂蚁数科等产业链企业代表。

师建华指出，“十五五”是全面推进汽车行业高质量发展的关键时期，以大算力、大数据、大模型为代表的AI技术体系正以前所未有的广度和深度赋能到汽车各个方面，推动智能汽车加速向AI汽车演进，“研产供销服”等各个环节也都开始使用AI来提升工作效率。AI作为底层技术底座，创新节奏快、投入大，充分利用好AI技术，在汽车智能化、AI化发展中继续保持住电动化取得的领先优势，构建相适应的AI能力体系能力成为必答题。

本次研讨会重点围绕AI如何重新定义汽车及零部件，产品AI化对企业“研产供销服”体系化能力提出了哪些新要求；AI模型与企业具体业务深度结合，存在的行业共性与企业个性问题；企业如何构建适应AI技术应用的工程化能力体系等关键问题展开讨论。

大算力、大数据、大模型为代表的AI技术体系，正以前所未有的广度和深度赋能汽车产业，推动汽车从传统的交通工具加速演进为“移动智能终端”，智能驾驶从规则驱动转向数据驱动，AI在人机交互、安全监测等环节的渗透，让汽车座舱变得更加智能、好玩和安全。

同时AI技术在研产供销服各个环节的上百个场景加速渗透，AI不仅优化了流程效率，更催生出全新的商业模式和服务形态，进一步推动了汽车产业的智能化升级。研发环节，AI辅助设计和软件代码开发、模拟仿真和数据分析等技术显著缩短了研发周期，提高了研发效率。生产环节，AI通过质量检测、预测性维护等手段提升了生产线的自动化和智能化水平。供应链管理环节，AI优化了库存预测和物流路径规划，降低了运营成本。在销售和服务环节，AI客服、AI营销文案生成、个性化推荐系统等则提升了用户体验和满意度。

汽车产业正经历一场由人工智能技术引领的深刻变革。数据闭环、智能体架构、边缘计算能力逐步构建起企业新的核心竞争力。在“十五五”这一关键发展期，AI成为决定车企能否实现高质量发展的关键要素。

汽车行业作为制造业，具备极高的严肃性，更加追求确定性，业务开展需要高度专业的专有模型。专有模型的训练不仅需要数据，还需要数据背后的知识和经验。但是许多企业内部数据孤岛现象严重，数据标准不一致，质量参差不齐，难以直接用于AI模型的训练。企业与企业之间数据流通不畅。这导致高质量数据集极度缺乏，限制了AI模型的准确性和应用。

AI模型的训练和推理需要高性能计算基础设施的支撑，而云端协同与边缘部署的平衡尚未形成成熟模式，高昂的算力成本让许多中小企业望而却步。即使是大企业，也面临着如何提高算力资源利用率、降低运营成本的问题。

AI技术本身的复杂性和不确定性增加了企业的应用的技术门槛，需要既懂业务也懂AI的人才。不同场景下的AI应用需求各异，企业需要根据自身业务特点定制化开发AI模型，这需要将业务背后的专业人员的经验和知识沉淀下来，知识工程成为业务和AI结合的关键，这也离不开专业人员的支撑。不完全统计，汽车行业复合型AI人才缺口达12万人，传统企业的IT人员转型成功率不足30%，导致项目推进缓慢或效果不佳。

加快制定数据格式、模型评估、伦理安全等方面行业级AI标准与规范，推动企业建立完善的数据治理体系，解决数据孤岛问题，实现数据的标准化和高质量化。同时，推动行业数据共享机制建设，通过数据交易所等平台实现数据的合法合规流通，提升行业整体数据资源利用效率。

政府应加大对AI基础设施建设的支持力度，提供算力补贴和税收优惠等政策措施，减轻企业负担。鼓励企业采用集约化算力资源平台，通过弹性调度和资源共享降低算力成本。同时，也要加快推动AI芯片、操作系统、数据库与中间件国产化，降低对外部技术依赖。

企业需强化工程化能力建设，构建AI模型转化为稳定可靠产品的系统性工程方法论，通过模块化设计、标准化接口、自动化测试等手段，提升AI系统的稳定性、可维护性与可扩展性，实现从实验室到产线的高效转化。打破“演示可行、量产难行”的困境。

充分发挥好行业机构的平台资源，促进整车企业、零部件商、科技公司之间的资源共享与联合攻关，共同探索符合业务需求的AI模型和应用场景，避免单打独斗、低水平重复投资。同时，鼓励企业积极参与行业标准制定工作，推动AI技术在汽车产业中的规范化应用和发展。

AI技术应用的深度依赖复合型AI人才的浓度，建议企业推进组织层面制度改革，设立专职AI战略部门，优化考核激励机制，吸引并留住复合型人才。

会议期间，与会代表对研讨会高度认可，也对持续推动AI与汽车深入融合提出了宝贵意见。后续，车百智库将坚持问题导向和聚焦，进一步梳理AI+汽车发展需要研究的关键问题清单，组织多场系列研讨会并开展深入研究，形成相关报告，为政府和企业决策提供支撑。