摘要
生成式AI正以前所未有的速度重塑汽车产业的价值创造逻辑，为研发、物流、生产、销售、服务和生态拓展等领域带来七大引擎式变革。然而，超过80%的车企虽已启动AI试点，仅约15%实现规模化应用，普遍陷入“试点困境”。核心症结在于战略与执行脱节，缺乏系统性框架将AI与主营业务深度融合。未来，行业竞争将转向价值创造能力，车企需通过战略、组织、流程、技术、产品与合规的全面转型，构建环环相扣的AI战略与执行体系，将散落的AI应用串成“价值项链”。德勤提出“珍珠链”方法论，通过整合AI用例赋能端到端业务流程。亚马逊云科技提供全面的生成式AI技术栈和全球化基础设施，助力车企实现创新与合规。案例研究表明，车企需根据自身情况选择战略路径，无论是体系化转型还是聚焦核心场景深度合作，均需以提升用户体验和商业价值为核心。
第一章 挑战与战略机遇
传统汽车制造业面临成本控制、劳动力断层、供应链波动、网络安全等挑战，亟需通过生成式AI实现模式转变和结构性突破。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、售后服务等领域创造价值，重塑产业竞争维度。
第二章 聚焦核心场景，验证价值回报
生成式AI的关键价值驱动在于提升效率、改善体验和创新能力。核心应用场景包括收入增长（约1%-2%增长）和成本优化（约5-20%效率提升，5-10%成本节省）。德勤测算显示，生成式AI将为单个汽车制造商平均带来约70亿美元价值机遇，其中收入增加约63.2亿美元，成本节约约7.7亿美元。
第三章 体系化破局：战略、组织与流程的全面转型
车企需启动由战略引领、贯穿组织与流程的全面转型，德勤提出涵盖七大核心维度的AI行动框架：
- 战略为先：将AI提升至“战略锚定”地位，确保与商业目标同频共振。
- 组织为基：打破部门墙，构建体系化AI能力，培养复合型人才。
- 流程为脉：运用“珍珠链”方法论，将AI用例串联成端到端价值链。
- 技术为器：建设企业级AI平台，打造统一、敏捷的数据与能力底座。
- 产品为纲：从“产品功能开发”延伸至“全生命周期管理”。
- 合规为盾：借助德勤可信AI框架，将合规转为“价值基石”。
- 工具为尺：从主观经验评估进化到工具化规划与执行。
德勤提出生成式AI成功的十大关键决策点，并构建了AI规划及评估模型，包括生成式AI准入模型和成熟度评估模型。
第四章 车企全球化GAI布局的破局之道
中国车企出海需平衡技术架构、合规框架和生态伙伴，建议采用混合式重构策略。德勤VSOC实践证明，云原生架构可实现全球统一的安全运营标准。外资车企在华需建立本土化AI战略咨询团队，采用“中国一套、global一套”方案，并遵循“快速启动、独立规划”方针，实现“在中国、为全球”的战略愿景。
第五章 案例分享
- 某本土头部车企：通过“5阶13步”方法论和灯塔项目，实现AI场景蓝图规划及落地，构建了“战略-执行-运营”三位一体的推进模式。
- 某全球领先豪华品牌车企：与亚马逊合作开发新一代智能个人助理，提升车内语音交互体验，推动行业智能化转型。
作者
杨婉慧德勤中国汽车行业技术与转型主管合伙人、孙晓臻德勤中国咨询数智工程服务主管合伙人、李扬德勤中国咨询合伙人及DelphAI产品负责人、刘宇瑞德勤中国咨询合伙人、张震、郭大江德勤中国咨询合伙人、德勤中国亚马逊云科技联盟主管合伙人、德勤中国咨询合伙人、周宇亚马逊云科技汽车行业方案总监、许军亚马逊云科技汽车行业首席架构师、窦天池亚马逊云科技汽车行业方案专家
