《汽车研发转型：最大化生成AI的价值潜力》
本文基于对汽车行业内部的深入研究，探讨了如何通过引入生成人工智能（Gen AI）技术优化研发流程，从而实现成本节约、时间缩短与质量提升。这项研究得到了来自麦肯锡汽车与组装实践部门的多位专家的共同贡献。
当前，汽车行业正面临三大变革趋势：
- 从内燃机到电动汽车的技术转变，这是自上世纪石油价格飙升和竞争加剧推动对燃油效率车辆需求以来，行业所面临的最大变革。
- 软件定义的车辆，采用中央架构，旨在满足消费者需求。软件提供了汽车制造商差异化的机会，如信息娱乐和高级驾驶辅助系统。但同时，这也带来了将硬件为中心的操作转变为支持软件提供商角色的挑战。
- 生成AI的兴起，这种技术具有重新构想研发工作流程的潜力，尽管仍处于早期阶段，但它在生成语言和图像、整合多源洞察、处理跨格式信息以及为监管目的生成详细文档方面的能力预示着一个全新的研发未来。
新进入者，尤其是来自中国、美国等地的电动汽车制造商，已经成功实施了加快新产品上市时间的研发流程创新，从而获得了显著的战略优势。现有参与者面临着利润率被挤压的挑战。
研究通过与欧洲领先汽车和制造公司的高管进行了深入讨论，以更好地理解这些趋势的影响和机遇。通过参与工作坊和完成详细调查的12位高管反馈，文章揭示了一个关键教训：采取专注于价值的方法，整合生成AI贯穿整个研发流程，公司可以捕捉到显著的价值，包括成本降低、加快上市时间和提高质量，以及更多创新。
生成AI在研发中的应用涵盖了多个领域，如需求工程、软件测试与验证、产品设计与优化等。大多数接受调查的高管表示，他们的公司正在将生成AI应用于研发流程，但大多数试点项目仅限于流程的一个阶段。广泛使用的案例表明，高管们主要瞄准的是全面整合生成AI的未来方法。超过40%的受访者优先考虑超过75%的潜在应用案例。
生成AI估计的影响力和价值大部分参与者同意，量化在调查或研讨会中的大多数生成AI应用能带来实质性的价值，并有可能改善研发流程达10%-20%。一些参与者将其整合生成AI用例视为收回投资的手段，而另一些则视其为维持与同行竞争力所需的投资。然而，普遍认为需要重大组织和文化变革来充分利用生成AI的价值。
目前正在进行或正在探索的生成AI用例集中在要求工程、软件测试与验证、产品设计与优化等领域。在每个研发流程环节，都有可行的生成AI用例提供降低成本、加快上市时间和提高质量的机会。例如，通过使用生成AI来完成某些合规性所需的文档任务，可以降低行政成本，从而释放开发者的容量，提高工程经验与效率。
生成AI的障碍被认为是“大型”或“非常大型”的，只有25%的受访者认为它们较小。缺乏将生成AI系统性地整合到现有运营模式中，归因于其需要进行的重大组织和文化变革。为了使生成AI在整个研发过程中增加价值，需要一种超越技术和数据的全面、以价值为中心的方法。只有构建出所需的能力范围和文化，企业才能预期从新技术如生成AI中获益。
研究提出了一项以价值为中心的路线图，强调明确的目标和领导层的清晰共识对于资源分配和进展追踪至关重要。首先，将生成AI定位为一种增强器，通过提前讨论其利益，避免组织内的反弹。其次，建立一个清晰一致的变革叙事，确保所有内部利益相关者——首席体验官、管理人员、员工及相关部门（如法律、伦理和合规）——都参与到定义变革叙事的过程中。这有助于建立信任、理解和对生成AI实施的支持，鼓励组织成员共同支持其战略目标。最后，赋予C级领导者相关数据和案例研究，展示生成AI对组织战略的潜在影响，是至关重要的第一步。
