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智驭变革:生成式AI驱动汽车产业价值重构

交运设备2026-01-26-德勤赵***
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智驭变革:生成式AI驱动汽车产业价值重构

声明 本白皮书由【德勤管理咨询(上海)有限公司】(以下简称“【德勤管理咨询】”)和Amazon Web Services, Inc.或其关联方(“亚马逊云科技”)分别撰写,双方就各自撰写的内容分别、独立享有相关知识产权。其中【德勤管理咨询】负责撰写【摘要,第一、二、三、五章节】,单独享有该部分的知识产权;亚马逊云科技负责【第四章节】,单独享有该部分的知识产权。报告中所有文字、数据、图片、表格,均受中华人民共和国著作权法及其它法律法规保护。未经【德勤管理咨询】和/或亚马逊云科技书面许可,任何机构和个人不得基于任何商业目的使用本白皮书中的信息(包含报告全部或部分内容),不得摘录、复制、储存在检索系统中,或以任何形式或通过任何手段(包括电子、机械、影印、录制或扫描)进行传播。如果任何机构和个人因非商业、非盈利、非广告的目的需要引用本白皮书中内容,需要注明“转载自【德勤管理咨询(上海)有限公司】和Amazon Web Services, Inc.或其关联方发布的《【智驭变革:生成式AI驱动汽车产业价值重构】》”。 关于【德勤】部分的声明: •“本白皮书中所含内容乃一般性信息,任何德勤有限公司、其全球成员所网络或它们的关联机构并不因此构成提供任何专业建议或服务。在作出任何可能影响您的财务或业务的决策或采取任何相关行动前,您应咨询合资格的专业顾问。 •我们并未对本白皮书所含信息的准确性或完整性作出任何(明示或暗示)陈述、保证或承诺。任何德勤有限公司、其成员所、关联机构、员工或代理方均不对任何方因使用本白皮书而直接或间接导致的任何损失或损害承担责任。” 关于亚马逊云科技部分的声明: 本部分内容陈述了亚马逊云科技在封面页所示日期的有关服务产品及实践,该等信息可能变化且我们不会另行通知。客户对于本部分的信息以及亚马逊云科技的产品或服务应自己做出独立的判断,该等内容都是“依现状”提供,不包含任何明示或者暗示的保证。本部分内容并没有创设来自亚马逊云科技、北京光环新网科技股份有限公司(“光环新网”)、宁夏西云数据科技有限公司(“西云数据”)、或其各自的关联方、提供方或许可方的任何保证、陈述、合同性承诺、条件或者担保。亚马逊云科技、光环新网、西云数据对其各自的客户的义务和责任均由适用的客户协议管辖。本部分内容不是亚马逊云科技、光环新网、西云数据和其各自的客户之间任何协议的组成部分,也不构成对任何协议的修改。本报告中亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务目前在亚马逊云科技海外区域可用。亚马逊云科技中国区域相关云服务由西云数据和光环新网运营,具体信息以中国区域官网为准。 目录 摘要:智驭变革:生成式AI驱动汽车产业价值重构2 第一章挑战与战略机遇 4 1.1产业变革前夜:传统汽车制造业的转型压力与价值重构需求51.2生成式AI重塑产业竞争维度的七大引擎5 第二章聚焦核心场景,验证价值回报9 2.1关键价值驱动――效率,体验,能力创新102.2核心应用场景――收入增长与成本优化11 第三章体系化破局:战略、组织与流程的全面转型16 3.1战略为先:从“技术试点”到“战略锚定”18 3.2组织为基:从“技能孤岛”到“体系化能力”203.3流程为脉:从“点状工具”到“价值链条”243.4技术为器:从“单一工具依赖”到“平台能力支撑”273.5产品为纲:从“产品功能开发”到“全生命周期管理”283.6合规为盾:从“风险规避”到“价值实现护航”333.7工具为尺:从“主观经验评估”到“工具化规划与执行”34 第四章车企全球化GAI布局的破局之道37 4.1中国车企:生成式AI的出海全球战略384.2外资车企:生成式AI的在华布局与全球协同394.3亚马逊云科技生成式AI能力概览40 第五章案例分享41 5.1某本土头部车企生成式AI转型实践:战略、执行与运营的协同之路42 5.2某全球领先豪华品牌车企――通过生成式AI提升车内交互体验44 作者 45 摘要 智驭变革:生成式AI驱动汽车产业价值重构 当汽车能读懂你的情绪,当生产线可以自我优化,当营销内容由AI精准生成――这些曾属于科幻的场景,正成为汽车产业的日常现实。我们正站在一场百年变革的转折点,而生成式人工智能(Generative AI)正以前所未有的速度,将想象转化为产业发展的新引擎。 回顾2025年,生成式AI已如潮水般席卷全球汽车业,从智能座舱的沉浸式交互、整车研发的效率飞跃,到供应链的智能决策,技术落地处处开花,呈现出爆发式增长的态势。然而,繁荣的数据背后隐藏着深刻的挑战:超过80%的主流车企已启动生成式AI试点,但仅约15%成功实现了规模化应用。这一显著的“试点困境”,清晰地揭示了技术热潮与商业现实之间的巨大落差。 车企在“研、产、供、销、服”各环节的AI探索虽如火如荼,却普遍陷入“有应用,无融合;有尝试,无价值”的困局。研发部门用AI生成代码,营销团队用AI创作内容,服务部门用AI处理咨询,这些技术亮点如同散落各处的珍珠,各自闪烁,却因缺乏串联而无法形成提升企业核心竞争力的价值链条。 症结何在?德勤的深度研究发现,核心问题并非技术本身,而在于战略与执行之间的系统性断层。如同装备精良的军队缺乏统一的作战地图,许多车企在AI的浪潮中迷失了方向。 展望2026年及未来,全球汽车产业的AI应用正步入一个全新的阶段――从技术试水的萌芽期,迈向由规模化应用与商业化落地“双轮驱动”的深入发展期。行业的竞争焦点,正从“功能能否实现”的基础层面,稳步转向“降本增效是否可见、商业价值能否兑现”的深耕阶段,为产业智能化注入持久动能。 在此关键时期,企业若想跨越AI“试点困境”、收获切实价值,必须启动一场由战略引领、贯穿组织与流程的全面转型。本白皮书基于德勤在汽车行业的深度洞察与实践,旨在提供清晰的AI行动框架。我们认为,破局的关键在于构建一套环环相扣的AI战略与执行体系,这远非单纯的技术升级,而是一场深刻的系统性变革,涵盖以下七大核心维度: •战略为先,将AI从分散的“技术试点”提升至与核心业务深度咬合的“战略锚定”,确保技术投资与商业目标同频共振。这意味着AI目标必须与公司整体战略深度融合,由高层驱动,确保资源投入与战略方向一致,为所有后续动作提供清晰指南。 •组织为基,变革须跨越“技能孤岛”,锻造企业级的“体系化能力”。这要求打破部门墙,设立协同机构,并系统性培养兼具AI认知与业务洞察的复合型人才,使AI能力成为组织的内在基因。 •流程为脉,应用需从零散的“点状工具”串联成高效的“价值链条”。运用德勤独创的“珍珠链”方法论,将孤立的AI用例(珍珠)无缝嵌入核心业务流程,串联成端到端的“AI价值链”,释放整合效益。 •技术为器,从依赖“单一工具”转向建设企业级AI平台,打造统一、敏捷的数据与能力底座,支撑规模化快速复制与可持续创新。 •产品为纲,从短期的“产品功能开发”延伸至长期的“全生命周期管理”。这里的产品,特指企业所开发与部署的生成式AI应用与服务本身,对AI产品进行独立的规划、版本迭代、效果度量和投资组合管理,确保其持续产生可衡量的商业回报。 •合规为盾,在监管日益完善的背景下,将合规从被动“成本项”转为主动“价值基石”,借助德勤的可信AI框架,在创新与风险管理中取得平衡。 •工具为尺,管理需从“主观经验评估”进化到“工具化规划与执行”。德勤为企业提供成熟的方法论与量化工具,对AI项目的规划、投资、成效进行科学评估与精准监控,确保每一份投入都能指向可衡量的商业回报。 为将框架付诸实践,本白皮书通过精准的价值场景分析,揭示了生成式AI在提升运营效率、重塑用户体验及创新商业模式等方面的巨大潜力,并提供从探索到落地的完整路线图。案例研究部分将深入剖析行业先行者的实践――从某本土品牌借助AI大幅提升研发效能,到某全球豪华车厂重新定义人车交互,为行业提供可借鉴的实战范本。 总而言之,生成式AI正在重塑汽车产业的竞争规则。竞争的核心,已从技术领先的竞赛,转向价值创造能力的较量。唯有通过战略、组织、流程、技术、产品与合规的多维协同,车企方能将散落的“技术珍珠”,精心串成驱动企业核心竞争力的“价值项链”,真正驶入AI驱动增长的崭新轨道。 未来已来,唯变不变。本白皮书愿为行业领导者提供清晰的行动蓝图,助力在这场深刻的产业变革中抢占先机,共同开创智能汽车的新纪元。 第一章挑战与战略机遇 与智能网联需求激增正改写市场规则,比如消费者的续航焦虑推动800V高压快充技术的快速普及,智能座舱人机交互体验成为购车的核心决策因子等。技术的快速更新和需求的快速升级倒逼车企改善现有的长研发周期,加速产品迭代,以适应新的市场坏境。除此之外,在新势力的影响下,消费者对于购车体验、售后服务等方面也产生了更高的追求,促使传统车企进行销售模式、服务模式、用户运营等方面的全面升级。 1.1产业变革前夜:传统汽车制造业的转型压力与价值重构需求 在全球汽车产业经历百年变革的关键节点,传统制造商正面临着前所未有的系统性挑战。 供给端,在原材料价格攀升与市场竞争白热化的双重压力下,成本控制已成为车企生死线,迫使企业通过生产流程再造与研发投入优化寻求生存空间。与此同时,产业链中游的劳动力断层危机进一步加剧困境,先进制造人才缺口导致产生产周期延长和成本增加,叠加地缘政治紧张引发的供应链波动,如汽车芯片短缺,使交付稳定性遭受严峻考验。更值得警惕的是,随着智能座舱与自动驾驶渗透率提升,车辆系统遭网络攻击的风险指数攀升,数据安全与隐私保护也已成为车企持续加大的必要投入。 供给和需求端的双重挤压迫使汽车制造商寻求革命性突破:既要在研发端实现从“市场跟随”到“需求定义”的模式转变,又要在制造端构建弹性供应链,更要在用户端打造全生命周期的价值服务体系。生成式AI的出现,恰好为破解这些结构性难题提供了技术钥匙。 1.2生成式AI重塑产业竞争维度的七大引擎 作为继移动互联网之后最具颠覆性的技术创新,生成式AI正在重新定义汽车产业的价值创造逻辑。沿着汽车产业链出发,生成式AI可在研发与创新、物流管理、生产管理、销售与市场营销、售后服务支持领域创造价值。 需求端变革更为剧烈,用户对智能化的期待已呈爆发式增长。中国生成式人工智能用户规模已达5.15亿人,普及率为36.5%。这意味着超过三分之一的潜在消费者已熟悉并可能接受AI驱动的产品与服务,为智能座舱、个性化营销等场景的规模化应用奠定了市场基础。电动化 服务生态拓展:从产品销售到价值运营 用户体验重构:从功能提供到场景定义 制造智能化: 从自动化到自主化 语音助手复杂指令完成率从65%提升至89%;可配置数字助手使车载系统NPS提升22%;AI购车顾问系统订单转化率提高18% AI质量诊断;AI驱动数字孪生系统,新车型产线规划周期从18个月缩短至6个月;AI机器人训练平台,使新工序编程时间从72小时缩短至4小时 个性化营销,有效提升购买体验与订单转化率;客服系统服务成本下降40%;AI车联网数据分析平台售后服务毛利率提高12% 供应链重构: 从线性链式到网络协同 自动驾驶算法迭代速度提升5倍,Corner Case(极端场景)覆盖度从80%提升至95% 生成式AI需求预测系统,将预测准确率从72%提至89%,库存周转率提高35%;AI路径规划系统,使零部件运输成本降低22% 研发范式革命: 车辆产品智能体:从功能终端到移动智能实体 从试错驱动到预测驱动 引入生成式AI后风阻系数优化效率提升40%;新电池材料研发周期从5年压缩至18个月 “驾驶策略自主生成 - 用户需求主动响应 - 服务生态无缝衔接”的闭环 短至6个月,设备综合效率(OEE)提升15%。某日系车企的AI机器人训练平台,使新工序编程时间从72小时缩短至4小时,机器人适应多品种生产的切换时间减少50%。某国内头部车企新工厂的AI能耗管理系统,使单位产值能耗下降23%,达到行业领先水平。 (一)研发创新的加速驱动引擎 在研发与创新