最近 DeepSeek 狂潮席卷全球，掀起了新一輪汽車行業企業 AI 熱潮。它打破了傳統大模型依賴大算力的路徑，加速 AI 技術普及和普惠。AI 賦能汽車全價值鏈，已成為驅動汽車智能化變革的核心引擎和新的戰略支點，助力車企在智能化轉型中搶占先機。迎接 AI 定義汽車時代來臨，但也應正視 AI 應用所面臨的諸多現實和潛在挑戰。

圍繞 AI 汽車賽道，《汽車縱橫》特作本期 " 封面故事 " 專題報道。

自預訓練大模型研究突破后，AI 技術如浪潮般席卷全球汽車產業，推動從生產線無人化到自動駕駛的飛躍，帶領汽車行業從傳統 " 機械制造 " 邁向 " 智能移動服務生態 " 的新時代。

在汽車產業的智能化變革浪潮中，AI 技術正在為智能化下半場的競爭與合作按下加速鍵。如今，隨著 DeepSeek 等 AI 工具開源熱潮的興起，國內車企及相關產業鏈紛紛接入，借此機會完善 AI 服務等領域的技術布局。然而，放眼全球，AI 在汽車領域的應用早已不再是新鮮事，全球車企在生產制造、技術優化等多個方面，已從理念探討階段邁向了實際操作的階段。

重構生產體系轉向 " 算法驅動 "

從整車生產流程來看，制造端首當其沖，傳統生產模式正被 AI 驅動的新模式逐步取代。當下，跨國車企面臨著勞動力成本上升和市場需求快速變化的雙重挑戰，要想在激烈的市場競爭中站穩腳跟，持續優化生產流程、提升生產效率、增強核心競爭力迫在眉睫，而 AI 驅動的自動化、智能化生產模式成為了關鍵 " 武器 "。

以特斯拉上海工廠為例，自 2019 年投產以來，其憑借高效的生產能力和先進的技術應用，成為全球制造業的標桿。該工廠的生產線實現了 AI 與機器人技術的高度融合，達到了自動化水平。據悉，該工廠的生產運營系統具備人機交互、智能識別與追溯功能，廣泛應用于整車制造、電池車間、電機車間等多個環節。此外，工廠內的工業網絡提供了高可靠性支持，保障了設備自動化、生產設備無線連接、信息數據采集、人機交互及智能決策的高效運行。

在焊接質量優化上，特斯拉利用 Python 算法，系統對焊接過程中的電流、電壓、時間等關鍵參數進行實時監控與分析，并構建了精準的焊接質量預測模型。借助該模型，系統能夠自動調整焊接參數，確保每一條焊縫都達到最優質量標準，大幅提升了焊接環節的生產效率。不僅如此，特斯拉生產線的機器視覺平臺也實現了實時圖像的數據接入、數據過濾、AI 模型實時運算、異常告警以及數據導出等功能，目前已在其多個車間的多個場景中穩定運行，有效保障生產質量和效率。

這些實踐表明，AI 系統可以像一位不知疲倦且無比嚴謹的 " 智能監工 "，實時把控生產的每一個環節。它運用先進算法對零部件進行嚴格質量檢測，確保每一輛下線的汽車都符合高標準。通過深度分析設備運行數據，AI 的故障預測功能能夠提前發現設備故障隱患，提前安排預防性維護，有效減少了因設備故障導致的停工時間，保障生產的連續性。

除特斯拉外，寶馬在生產端對 AI 工具的應用則更具規模。早在 2022 年，寶馬便在業內率先部署了代號為 " 燈塔 "（BEACON）的 AI 平臺。這一平臺為 AI 應用的創新、開發、部署、集成與運行提供了一體化的平臺化支持，加速了多個業務場景的數字化轉型進程。" 燈塔 " 平臺巧妙融合了 AI 與工業物聯網的優勢，如同一個 " 超級大腦 "，賦能多個技術應用層級，成功攻克了傳統 AI 應用面臨的高門檻、高成本、低效率等難題。借助這一平臺，IT 工程師無需耗費大量資源建立實體數據中心，只需在線輸入代碼和參數，就能快速獲取計算資源并開展算法訓練，極大地提升了開發效率。

豐田方面同樣在積極探索 AI 在生產端的應用。據悉，豐田汽車北美公司（TMNA）攜手合作伙伴 Invisible AI，借助人工智能助力工廠在質量、安全和生產效率方面做出更精準的決策。該伙伴的計算機視覺平臺將在 TMNA 北美所有 14 個制造基地 " 上崗 "，該系統借助人工智能技術，如同在每個操作角落都安裝了 " 電子眼 "，能夠敏銳地分析潛在問題，實現質量、安全性及生產率的全面提升，遠遠超越了傳統安全攝像頭的監測能力。

展望未來，隨著技術的持續進步，汽車生產制造將朝著 " 無人工廠 " 的目標加速前進。AI 將與機器人、物聯網、大數據等前沿技術深度融合，進一步提升生產自動化水平，實現生產全流程的智能化管控，讓生產變得更加高效、精準和智能。

開啟智駕出行新篇章

在當前汽車行業的技術研發領域，自動駕駛和智能網聯技術無疑是核心焦點，而 AI 技術的深度應用和持續突破，更是加速了這兩項技術的迭代更新，使得新功能能夠更快地推向市場，為用戶帶來前所未有的出行體驗。

特斯拉的 FSD（完全自動駕駛）系統在自動駕駛領域成績斐然，該系統依托 AI 深度學習和大數據訓練，不斷進行迭代升級。通過學習海量的路況數據、駕駛行為數據以及各類環境數據，FSD 系統練就了 " 火眼金睛 "，能夠精準識別道路、行人、車輛、交通標志等物體，并做出合理、智能的駕駛決策，目前已實現從 L2 到 L4 級別的自動駕駛功能。截至 2024 年 3 月，FSD 的累計行駛里程突破 12 億英里，這一數據有力地驗證了其強大的技術實力。進入 2024 年后，特斯拉持續加大對 FSD 的研發投入，不斷優化算法，進一步提升系統性能和安全性，并計劃在部分地區逐步實現無人監管的 FSD 技術，為未來的 Robotaxi 自動駕駛出租車服務筑牢根基。

豐田也在自動駕駛領域積極布局。豐田與日本電報電話公司（NTT）達成合作，計劃投資 5000 億日元用于研發 AI 軟件，致力于提升自動駕駛技術水平。雙方設定了明確目標，要在 2028 年推出一套可供使用的自動駕駛系統，并考慮將其分享給其他車企。此外，豐田自身的 Toyota Guardian 系統利用 AI 技術為駕駛員的安全保駕護航，在關鍵時刻能夠及時介入，避免事故發生。

在 ADAS（高級駕駛輔助系統）開發方面，沃爾沃的城市安全系統借助 AI 技術實現了自動緊急制動、盲點監測、車道偏離預警等實用功能。系統通過 AI 算法對攝像頭和毫米波雷達收集的數據進行分析，一旦檢測到車輛可能與前方障礙物或相鄰車道車輛發生碰撞風險，便會及時發出警報，并自動采取制動或避讓措施。奧迪的預安全系統同樣引入 AI 技術，實時監測車輛周圍環境，利用傳感器融合和機器學習算法，提前預判潛在危險，自動調整車輛的安全帶張緊度、車窗和天窗的關閉狀態等，全方位保障駕乘人員的安全。

在車企虛擬助手領域，也不乏 AI 技術的身影。梅賽德斯 - 奔馳與谷歌云攜手合作，基于 Gemini LLM 構建的 MBUX 虛擬助手即將在年內搭載于 CLA 車型。Stellantis 旗下的標致、歐寶等品牌也紛紛跟進，陸續搭載 Sound Hound Chat AI 作為車載語音助手，覆蓋奧地利、法國、德國等多個歐洲市場。

展望未來，AI 在自動駕駛技術中的作用將愈發關鍵，尤其是在感知、決策與控制環節。AI 將具備更強的能力，精準識別復雜路況和交通信號，在惡劣天氣及復雜城市環境中做出更加智能靈活的駕駛決策。同時，AI 與車聯網技術的深度融合將成為未來發展的重要方向。通過 V2V（車與車）、V2I（車與基礎設施）等智能交互，實現交通流量優化、智能導航和遠程控制等功能，為智能交通系統建設注入強大動力，緩解城市交通擁堵，提高道路通行效率，讓出行更加高效、順暢。

供應鏈與設計新視角

AI 技術的影響力不僅體現在生產制造和自動駕駛領域，還為跨國車企的供應鏈管理和產品設計帶來了全新的思路與方法，助力企業在復雜多變的市場環境中靈活應變。

在供應鏈管理方面，2024 年 2 月 7 日，Stellantis 宣布與法國 AI 技術公司 Mistral 擴大戰略合作伙伴關系，旨在進一步強化其在客戶反饋、制造質量和新品開發速度等方面的數據分析能力，為企業決策提供更有力的支持。豐田、本田等日本車企則充分發揮 AI 技術的優勢，通過綜合分析歷史銷售數據、市場趨勢、消費者行為以及宏觀經濟數據等多維度信息，精準把握市場動態，進而優化庫存管理。以豐田為例，其借助 AI 建立的需求預測模型，能夠提前預測不同車型和地區的市場需求，合理安排生產計劃和零部件采購，在 2024 年成功將零部件庫存成本降低約 15%。

在歐洲，車企則利用 AI 進行供應鏈風險評估，尤其是在面對疫情、貿易戰、自然災害等不確定性因素時，AI 能快速分析風險對供應鏈的影響，幫助企業及時調整布局，采取應對措施，如尋找替代供應商、調整生產計劃或優化物流路線，從而有效降低供應鏈中斷的風險。戴姆勒卡車在 2024 年 ALS 歐洲數字戰略會議上表示，公司已采用包括 AI 在內的數字工具，監控生產端供應商的風險，涵蓋財務健康、地緣政治、自然災害和法規等多方面內容。此外，AI 還可用于評估現有數據質量，并將其導入供應商風險模型，幫助識別潛在風險，進一步向內部團隊可視化呈現數據。

可以看到，越來越多的公司期待 AI 驅動的供應鏈管理展現出實時和智能的特性。借助大數據分析和機器學習算法，AI 能夠實現對供應鏈的實時監控，及時掌握庫存水平、物流狀態、生產進度等關鍵信息。同時，AI 還能進行智能調度，根據實際情況優化供應鏈流程，提高供應鏈的響應速度和韌性，確保企業在復雜多變的市場環境中穩定運營。

在產品設計領域，AI 同樣大放異彩。通用汽車利用 Autodesk 的生成式 AI 設計軟件，對汽車零部件進行設計優化，如座椅支架。該 AI 工具生成了超過 150 種設計方案，最終設計出的產品相比之前版本，重量減輕了 40%，強度卻提高了 20%。這一成果充分彰顯了 AI 在產品設計中對潛在風險的評估與優化能力，不僅有助于提升產品性能，還能避免后期生產和使用中可能出現的問題，從而提升市場競爭力。

2023 年，豐田研究所（TRI）開發了一款 AI 工具，能夠根據輸入的文字指令自動設計汽車外形，輔助創意過程的早期階段。例如，設計師只需輸入 " 流暢線條 " 或 "SUV 造型 " 以及 " 低風阻 " 等要求，工具便能根據指令自動生成相關樣圖，協助設計師完成設計。

然而，盡管 AI 設計優化在現階段簡化了相關工作流程，但實際汽車設計涉及眾多復雜因素。豐田研究所人類互動駕駛（HID）部門主任阿維納什巴拉錢德蘭（Avinash Balachandran）指出，雖然 AI 生成內容（AIGC）常被用作設計師靈感的來源，但在實際汽車設計中，AI 仍無法處理諸如底盤尺寸、風阻系數等復雜的工程與安全因素。這些因素對新車的燃油經濟性、操控性、安全性及人體工學等方面都有著深遠影響。因此，在實際設計過程中，AI 需要與工程師的專業判斷緊密結合，才能打造出最佳的設計方案。

在技術創新與合規倫理中尋求平衡

盡管 AI 為跨國車企帶來了巨大的發展機遇，但在這一過程中也伴隨著諸多潛在風險。2025 年 2 月 10 日，巴黎 AI 行動峰會聚焦 AI 技術，提出應將其應用于實際場景，為科學、文化、醫療健康及工業等領域提供切實可行的解決方案。然而，峰會也特別強調了 AI 監管與治理、倫理與責任等議題，這些問題無疑將對跨國車企的生產線優化、自動駕駛技術、供應鏈管理及風險監測等方面產生深遠的影響。

技術成熟度與安全性是跨國車企面臨的首要問題。以自動駕駛為例，特斯拉 FSD 系統雖然取得了顯著進展，但目前仍需人工監督，在某些復雜路況下，自動駕駛系統仍可能出現失誤，導致事故發生。為應對這一風險，車企需要建立冗余系統，確保在主系統出現故障時，備用系統能夠及時接管車輛，保障行車安全。同時，構建明確的倫理框架至關重要，它能規定自動駕駛系統在面對復雜情況時的決策原則，切實保障乘客與行人的安全。奔馳秉持的 " 安全優先 " 開發原則，始終將安全放在技術研發的首位，為行業樹立了良好榜樣。

其次，數據隱私與合規問題同樣不容忽視。跨國數據流動受到歐盟 GDPR、中國《數據安全法》等一系列法律法規的嚴格限制，一旦發生數據泄露事件，將對企業聲譽和用戶權益造成嚴重損害。因此，車企應積極建設區域化數據中心，將數據存儲在本地，減少跨國數據流動帶來的風險。特斯拉在中國實現本地化存儲駕駛數據的舉措，有效降低了數據合規風險。此外，加強數據加密與訪問控制，確保數據的安全性，是車企在數據管理方面必須重視的關鍵環節。

此外，高成本與商業化難題也是企業面臨的現實挑戰。AI 研發需要投入巨額資金，但短期內回報率較低。為降低成本，車企可以采取合作與資源共享的方式，優化資源配置，減輕單獨研發帶來的沉重負擔。

綜上所述，跨國車企在 AI 應用的征程中機遇與挑戰并存。未來，車企需要在技術突破、合規適配和生態合作之間找到平衡，持續加大研發投入，加強數據安全管理，積極應對各類風險，牢牢抓住發展機遇，在智能化時代實現可持續發展，為消費者提供更加智能、便捷、安全的汽車產品和出行服務。

總的來說，AI 正重塑汽車行業，將汽車從傳統的 " 機械產品 " 轉變為 " 智能移動服務生態 "。跨國車企之間的競爭，也從過去單一技術的比拼，升級為 " 數據 - 算法 - 生態 " 的體系化競爭。未來，只有那些能夠平衡技術創新與倫理責任、全球化布局與本地化適配、短期投入與長期收益的企業，才能在這場激烈的競爭中脫穎而出，引領行業發展潮流。