三、AIDV落地的策略建議
蓋斯特認(rèn)為，整車企業(yè)準(zhǔn)確把握AIDV發(fā)展趨勢，就能在新汽車產(chǎn)業(yè)競爭中占據(jù)主動。依托AI技術(shù)和生態(tài)的快速發(fā)展，AIDV推進(jìn)速度將持續(xù)加快，發(fā)展窗口期較窄，車企需盡早布局。當(dāng)前汽車產(chǎn)業(yè)的核心命題是“如何建立AIDV全新范式”，為此，蓋斯特提出整套AIDV落地策略建議：企業(yè)需在明確總體原則的基礎(chǔ)上，以總體策略為綱，全面推進(jìn)各項措施，早日建成AIDV發(fā)展新范式。
1.總體原則：以“三縱六橫”AI應(yīng)用體系為核心
建立AIDV全新范式的總體原則是：以構(gòu)建“三縱六橫”AI應(yīng)用體系為核心，推動企業(yè)實現(xiàn)全面智能化轉(zhuǎn)型。
具體而言，“三縱”是保障AIDV落地的三個目標(biāo)，即提升管理力、產(chǎn)品力和創(chuàng)造力；“六橫”是AIDV落地的六項關(guān)鍵能力，包括數(shù)據(jù)、模型和算力等三項基礎(chǔ)能力，以及場景、智能體與組織保障等三項應(yīng)用能力。簡而言之，企業(yè)需在構(gòu)建數(shù)據(jù)、算力及模型能力的前提下，以組織變革為保障，推動智能體在各類場景中廣泛應(yīng)用，最終達(dá)成產(chǎn)品力、創(chuàng)造力和管理力全面躍升。
“三縱六橫”AI應(yīng)用體系，其實指向三大核心能力：一是場景的需求定義及轉(zhuǎn)化能力；二是數(shù)字基礎(chǔ)支撐與AI技術(shù)深度開發(fā)的能力；三是組織動態(tài)適應(yīng)變革的能力。
需要明確的是，車企擁抱AI，不僅是產(chǎn)品和研發(fā)層面的創(chuàng)新，更是業(yè)務(wù)與管理上的智能化轉(zhuǎn)型。車企需從清晰定義場景需求出發(fā)，加速AI與自身業(yè)務(wù)的深度融合，逐步建立以智能體為主導(dǎo)、組織變革為支撐的新體系，實現(xiàn)持續(xù)的價值創(chuàng)造。
2.總體策略：以目標(biāo)為牽引、五方面協(xié)同演進(jìn)
車企推動AIDV落地的總體策略是——目標(biāo)牽引、試點切入、儲備能力、生態(tài)協(xié)同及組織變革，以打造“整車超級智能體”為終極目標(biāo)，采取“漸進(jìn)式演進(jìn)+因企制宜”的推進(jìn)策略。具體可從五個方面著手：
第一，產(chǎn)品設(shè)計上，以整車智能體為目標(biāo)，結(jié)合品牌特色、用戶體驗及自身AI能力，定義新汽車產(chǎn)品形態(tài)。需創(chuàng)新性定義能夠打通多個場景的連續(xù)“場景流”，通過“乘數(shù)效應(yīng)”實現(xiàn)產(chǎn)品體驗融合。初期可優(yōu)先以座艙智能體為試點，該方向能力成熟，且投入產(chǎn)出比高，能較快切入。從場景體驗角度分步推進(jìn)，逐步進(jìn)行復(fù)雜智能體組合，積累產(chǎn)品落地經(jīng)驗。
第二，技術(shù)能力建設(shè)上，重點掌握座艙場景定義、多智能體協(xié)同調(diào)度、外部生態(tài)接口定義的全流程能力；全鏈路掌控智能體核心技術(shù)；做好EEA定義，推動智能體軟硬件深度整合、算力適配、交互協(xié)議落地；強(qiáng)化芯片跨域融合與模型端側(cè)部署，夯實技術(shù)底座。
第三，生態(tài)協(xié)同層面，聚焦座艙差異化場景的價值創(chuàng)造，并積極參與行業(yè)“安卓體系”建設(shè)，建立AI生態(tài)與投資職能，與座艙智能體研發(fā)團(tuán)隊緊密聯(lián)動，前瞻掃描、評估并引入外部AI能力，提升協(xié)同效率。
第四，組織變革支撐上，設(shè)立頂層的AI領(lǐng)導(dǎo)與決策機(jī)構(gòu)，以研發(fā)變革需求為牽引，整合EEA與軟件架構(gòu)團(tuán)隊，推動EEA、OS與AI的深度融合。同時在工程開發(fā)中心內(nèi)成立跨領(lǐng)域團(tuán)隊，打破部門壁壘。
第五，數(shù)據(jù)中心建設(shè)上，根據(jù)產(chǎn)品研發(fā)需要，逐步整合原IT、數(shù)據(jù)、算力等團(tuán)隊，構(gòu)建AI數(shù)智平臺中心，強(qiáng)化數(shù)據(jù)要素化、資產(chǎn)化治理；積極參與行業(yè)可信空間建設(shè)，推動行業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)的聯(lián)通和可交換。
當(dāng)前，AIDV發(fā)展方向已經(jīng)明確，不同車企推進(jìn)節(jié)奏雖有差異，但均需啟動相關(guān)能力儲備，從自身積累最深厚、需求最明確的方向打造智能體，并逐步吸收、融合、拓展能力邊界，為AIDV全面落地奠定基礎(chǔ)。
3.產(chǎn)品規(guī)劃與開發(fā)能力建設(shè)：以整車全域智能體化為目標(biāo)
AIDV產(chǎn)品規(guī)劃重點，是整車形態(tài)向智能體演進(jìn)，通過各域級功能應(yīng)用邊界逐漸模糊，最終實現(xiàn)“整車全域智能體化”。為此，需打造“主智能體+垂域智能體”的協(xié)同架構(gòu)，讓產(chǎn)品做到“服務(wù)找人、自主思考”。
車企需重點培育三種核心能力：一是智能體規(guī)劃、定義與設(shè)計能力，包括規(guī)劃智能體的體驗?zāi)繕?biāo)、定義智能體的形態(tài)與能力邊界、設(shè)計智能體的功能融合與服務(wù)調(diào)用；二是整車AI應(yīng)用開發(fā)底座能力，通過形成AIDV開發(fā)架構(gòu)，為AI應(yīng)用開發(fā)與運行提供全方位的支持。包括構(gòu)建智能體開發(fā)框架，面向智能體業(yè)務(wù)邏輯與工作流設(shè)計。實現(xiàn)AI三要素（數(shù)據(jù)、模型、算力）的系統(tǒng)級封裝，以供智能體開發(fā)調(diào)用。以及整車應(yīng)用開發(fā)框架，支持快速SOA，提供更多通用接口；三是AI硬件創(chuàng)新與標(biāo)準(zhǔn)化能力，包括推動傳統(tǒng)硬件標(biāo)準(zhǔn)化、設(shè)計AI原生硬件，以及創(chuàng)新復(fù)用、挖掘硬件價值，以支撐AI高效運行。
AIDV產(chǎn)品規(guī)劃與開發(fā)能力建設(shè)的基本原則是：底座穩(wěn)且可靠，上層應(yīng)用開發(fā)速度快。這一原則要求車企在筑牢技術(shù)底座、保障運行穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，加速應(yīng)用層的創(chuàng)新迭代，以快速響應(yīng)市場需求與用戶體驗升級訴求。
4.研發(fā)體系重塑：AI驅(qū)動的研發(fā)體系革命
從SDV到AIDV，不僅是技術(shù)能力的躍遷，更是一場研發(fā)體系的革命，意味著要從傳統(tǒng)的、相對線性和封閉的研發(fā)體系，轉(zhuǎn)向以AI為核心驅(qū)動、高度協(xié)同開放、高效研發(fā)且具備持續(xù)進(jìn)化能力的AI研發(fā)體系。
在相對傳統(tǒng)的SDV研發(fā)體系中，車企基于軟硬件解耦，按專業(yè)領(lǐng)域進(jìn)行模塊化組織分工；研發(fā)流程可拆解，在場景挖掘、定義、分解之后開發(fā)完善功能，效率提升依賴人力投入；生態(tài)建設(shè)以軟件和硬件等技術(shù)為核心，主要考慮成本、競爭力等因素建立合作關(guān)系。
AIDV研發(fā)體系的革命，主要體現(xiàn)在以下三個方面：
第一，全新組織分工，強(qiáng)調(diào)協(xié)同型組織與跨業(yè)務(wù)部門共創(chuàng)。不僅要實現(xiàn)研發(fā)的跨域融合(如艙駕融合），還要跨業(yè)務(wù)部門共創(chuàng)，研發(fā)－生產(chǎn)－銷售緊密協(xié)同；
第二，流程重塑與模式變革，強(qiáng)調(diào)端到端開發(fā)閉環(huán)，以及基于場景需求的智能體能力設(shè)計。包括調(diào)用數(shù)據(jù)與模型、算力動態(tài)調(diào)度，輸出業(yè)務(wù)價值，并反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行模型優(yōu)化；
第三，開放生態(tài)建設(shè)，打造能力型生態(tài)。圍繞AI關(guān)鍵資源與能力的互補(bǔ)，例如，智能體服務(wù)、算力、模型、數(shù)據(jù)等，構(gòu)建開放合作生態(tài)。
5.部署能力要求：云、邊、端協(xié)同聯(lián)動
AIDV落地的核心部署要求，是構(gòu)建云、邊、端協(xié)同的技術(shù)體系，支撐AI汽車具備獨立學(xué)習(xí)與自主執(zhí)行能力，能為用戶提供全場景主動服務(wù)。該體系要求汽車實現(xiàn)“快思考+慢思考+局域信息傳遞”的協(xié)同運作，根據(jù)不同出行場景需要來動態(tài)平衡快慢思考。這意味著端側(cè)算力需進(jìn)一步強(qiáng)化，同時云、邊、端充分發(fā)揮各自優(yōu)勢、協(xié)同聯(lián)動，三者缺一不可。
首先，云、邊、端應(yīng)分工明確、各司其職：端側(cè)負(fù)責(zé)實時性任務(wù)，直接完成本地處理，如駕駛員狀態(tài)識別、語音指令處理、緊急制動輔助等；云側(cè)負(fù)責(zé)重算力、高復(fù)雜度任務(wù)，如全局規(guī)劃、復(fù)雜生成類任務(wù)、模型訓(xùn)練等，均需依托海量算力與數(shù)據(jù)池生成最優(yōu)結(jié)果；邊側(cè)承擔(dān)輔助任務(wù)，如超視距感知及信息傳遞等，將外部環(huán)境信息及時反饋至車端，拓展端側(cè)感知邊界。
根據(jù)場景快慢思考的平衡需求，云、邊、端的功能分工可進(jìn)一步細(xì)化：端側(cè)優(yōu)先承載實時決策，需部署千億級參數(shù)模型，算力至少達(dá)到2000TOPS；云端重點支撐重資源類需求場景，實現(xiàn)AI能力的持續(xù)升級與迭代；邊側(cè)重點拓展超視距感知，完成本地數(shù)據(jù)實時處理與高效傳輸，打通與云側(cè)、端側(cè)的信息鏈路。
未來，整車將形成以“端”為決策與執(zhí)行中心、“云”為能力升級底座、“邊”為感知延伸觸角的三級協(xié)同架構(gòu)。現(xiàn)階段，企業(yè)需同步推進(jìn)端側(cè)模型能力部署，深化三級協(xié)同架構(gòu)的能力儲備，在保障用車場景實時性、安全性的基礎(chǔ)上，最大化釋放分布式算力效能，進(jìn)而實現(xiàn)智能體運行效率與用戶體驗的雙重升級。
6.生態(tài)分工要求：差異化協(xié)同，打造行業(yè)的“安卓體系”
AIDV技術(shù)體系分為全層級共性技術(shù)（模型、數(shù)據(jù)、算力）和層級專屬個性技術(shù)（場景智能體、協(xié)作中樞架構(gòu)），需先明確底層與上層技術(shù)的分層及發(fā)展方向。底層技術(shù)聚焦共性技術(shù)平臺化，前文談到，技術(shù)底座包括整車具身智能大模型、AIOS、中央計算架構(gòu)等，這部分應(yīng)穩(wěn)定高效；上層技術(shù)聚焦場景差異化價值創(chuàng)造，包括場景化智能體定義與接入、智能體調(diào)度中樞、整車原生AI硬件等，滿足用戶個性化與差異化體驗需求。
AIDV技術(shù)落地要求上層應(yīng)用快速迭代、底層技術(shù)平臺穩(wěn)定支撐，但是整車企業(yè)難以掌握大模型、外部服務(wù)生態(tài)等全部核心要素，同時面臨產(chǎn)品開發(fā)高投入與低利潤的雙重擠壓，無法包攬所有工作。因此，車企若想把握AIDV發(fā)展先機(jī)，必須擁抱開放協(xié)同的產(chǎn)業(yè)分工。
為此，車企需牽頭打造行業(yè)“安卓體系”——共性技術(shù)研發(fā)平臺，以實現(xiàn)生態(tài)協(xié)同，形成“底層開源+上層定制”的發(fā)展模式。生態(tài)中各主體各司其職，在專業(yè)分工下優(yōu)勢互補(bǔ)、協(xié)同共創(chuàng)。其中，供應(yīng)商主導(dǎo)通用大模型、算力基礎(chǔ)設(shè)施等共性技術(shù)研發(fā)；整車企業(yè)聚焦垂類模型、場景化應(yīng)用開發(fā)，打造產(chǎn)品差異化體驗；行業(yè)組織牽頭梳理共性技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，建立數(shù)據(jù)安全共享機(jī)制。
蓋斯特認(rèn)為，打造AIDV“安卓體系”，能夠有效規(guī)避汽車行業(yè)重復(fù)投入，降低中小車企的準(zhǔn)入門檻，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)效率與創(chuàng)新活力雙提升。當(dāng)前產(chǎn)業(yè)內(nèi)對協(xié)同分工、資源共享的需求迫切性，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過SDV時代。
7.組織變革策略：循序漸進(jìn)，研發(fā)變革是核心
在AIDV時代，全新組織形態(tài)是以智能體為各主體連接的核心樞紐，以產(chǎn)品智能體為需求牽引，在企業(yè)內(nèi)部構(gòu)建協(xié)同型組織，同時引入外部伙伴生態(tài)，形成“內(nèi)部協(xié)同+外部聯(lián)動”的全新產(chǎn)業(yè)協(xié)作模式。
組織變革的目標(biāo)，是以用戶體驗為導(dǎo)向，基于任務(wù)流構(gòu)建由智能體驅(qū)動、融合內(nèi)部協(xié)同與外部能力導(dǎo)入的自組織綜合智能體。在企業(yè)內(nèi)部，智能體形成任務(wù)流智能閉環(huán)，精準(zhǔn)把握用戶需求、生成解決方案、開展預(yù)測分析并反哺優(yōu)化，依托企業(yè)級共性AI能力平臺，打破研、產(chǎn)、供、銷、服各環(huán)節(jié)的界限，實現(xiàn)高效協(xié)同；在企業(yè)外部，與生態(tài)伙伴建立能力型伙伴關(guān)系，整合外部資源與能力，形成內(nèi)外聯(lián)動格局，共同賦能用戶體驗升級。
組織變革無法一蹴而就，推進(jìn)速度依賴兩個因素：一是AI技術(shù)成熟度，需從解決特定問題向自進(jìn)化能力演進(jìn)；二是企業(yè)與AI的融合深度，AI之于企業(yè)的關(guān)系需從工具到協(xié)作者、再到共生體演進(jìn)。
可以看出，組織變革是“一把手工程”，需要全局統(tǒng)籌資源配置，通過局部探索由點及面落地。當(dāng)前階段，企業(yè)應(yīng)聚焦強(qiáng)AI業(yè)務(wù)場景的突破與資源整合，以業(yè)務(wù)驅(qū)動型組織重構(gòu)為起點，其中研發(fā)組織變革是核心。例如，可優(yōu)先從整車產(chǎn)品部門切入，抽調(diào)研發(fā)工程師與AI技術(shù)專員，組建造型設(shè)計AI專項試點組。同時，應(yīng)建立企業(yè)級AI中臺，通過模型平臺吸收軟件能力、統(tǒng)籌AI應(yīng)用規(guī)劃；依托數(shù)據(jù)中心強(qiáng)化跨場景、跨部門、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)貫通，為組織協(xié)同提供支撐。
需要強(qiáng)調(diào)的是，整車企業(yè)的組織變革并非對傳統(tǒng)架構(gòu)的修修補(bǔ)補(bǔ)，而應(yīng)圍繞企業(yè)級AI能力重構(gòu)組織基因，塑造以智能體為主導(dǎo)、數(shù)據(jù)價值貫通、任務(wù)流主導(dǎo)調(diào)度、內(nèi)外協(xié)同進(jìn)化的新型組織形態(tài)，為AIDV全面落地提供堅實的組織保障。
8.數(shù)據(jù)治理戰(zhàn)略：標(biāo)準(zhǔn)化、可互通、高價值及全生命周期
AIDV對數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量、流通性需求，與SDV存在本質(zhì)差異，這也決定了數(shù)據(jù)治理在AIDV落地中的核心戰(zhàn)略地位。
SDV時代的數(shù)據(jù)受預(yù)設(shè)規(guī)則限制，對質(zhì)量與數(shù)量的要求較低，價值隨需求結(jié)束而快速衰減，生命周期較短，且與場景強(qiáng)耦合，易形成數(shù)據(jù)孤島；而AIDV時代的數(shù)據(jù)對質(zhì)量和數(shù)量的要求顯著提升，能夠?qū)崿F(xiàn)在產(chǎn)品全生命周期內(nèi)持續(xù)增值與復(fù)用，可與原場景解耦，實現(xiàn)低成本流動和復(fù)用，其價值呈現(xiàn)長期放大趨勢。
數(shù)據(jù)競爭力已成為企業(yè)在AIDV時代的核心競爭力之一，數(shù)據(jù)治理的深度與共享廣度，直接決定AI落地的質(zhì)量與效率。單一企業(yè)的數(shù)據(jù)存在先天不足，難以支撐AIDV全場景落地需求，因此必須推動企業(yè)間數(shù)據(jù)共享，特別是整車企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)雙通。
對于車企內(nèi)部，需建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，推動整車與供應(yīng)鏈協(xié)同，統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集維度、存儲格式與標(biāo)注規(guī)范；加大數(shù)據(jù)工程能力投入，搭建高效數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)內(nèi)部全鏈路數(shù)據(jù)流通。
對于車企外部，需構(gòu)建安全合規(guī)的共享機(jī)制，探索數(shù)據(jù)脫敏、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)交易等模式，以混合所有制數(shù)據(jù)湖為保障試點，遵循“死水私有、活水調(diào)度”原則，實行數(shù)據(jù)流通按需計費，實現(xiàn)車企間數(shù)據(jù)的安全高效交換。
蓋斯特認(rèn)為，數(shù)據(jù)要素化是一項多維度協(xié)同進(jìn)化的系統(tǒng)工程，企業(yè)必須從戰(zhàn)略層面進(jìn)行長周期、系統(tǒng)性、全方位的數(shù)據(jù)要素化治理，為AIDV落地提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。
四、總結(jié)
綜上所述，本輪汽車產(chǎn)業(yè)變革的底層邏輯，是AI驅(qū)動下生產(chǎn)要素、生產(chǎn)力及生產(chǎn)關(guān)系的全方位改變，因此產(chǎn)業(yè)變革呈現(xiàn)復(fù)雜性、全面性、系統(tǒng)性特征。AIDV作為汽車產(chǎn)業(yè)智能化的高階演進(jìn)方向，將全面重塑汽車產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與運作方式，推動產(chǎn)品形態(tài)、技術(shù)體系、組織治理、產(chǎn)業(yè)生態(tài)等全維度價值革新，孕育全新產(chǎn)業(yè)發(fā)展機(jī)遇。企業(yè)若想抓住這一時代機(jī)遇，必須盡早全方位推動AIDV落地。
然而，從當(dāng)前SDV向AIDV跨越極具挑戰(zhàn)，這不是簡單的產(chǎn)品升級或技術(shù)迭代，而是全方位、系統(tǒng)性、體系化的范式重構(gòu)。AIDV落地的終極目標(biāo)是打造整車超級智能體，其技術(shù)架構(gòu)應(yīng)圍繞具身智能體重構(gòu)，必須突破產(chǎn)品定義、開發(fā)能力、技術(shù)架構(gòu)、組織體系、生態(tài)分工、數(shù)據(jù)支撐等多維度瓶頸。
為此，蓋斯特為整車企業(yè)制定了整套AIDV落地策略：以“三縱六橫”AI應(yīng)用體系為核心，以最終目標(biāo)“整車超級智能體”為牽引，先從座艙智能體等成熟場景試點切入，持續(xù)夯實技術(shù)與研發(fā)能力，推動組織和治理體系變革，深化生態(tài)分工協(xié)同，完善數(shù)據(jù)治理體系，多方面協(xié)同、逐漸演進(jìn)。企業(yè)唯有順應(yīng)AI發(fā)展規(guī)律，立足自身優(yōu)勢，做好技術(shù)、人才、生態(tài)的全方位能力儲備，強(qiáng)化整供協(xié)同共創(chuàng)，才能在產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的變革中占據(jù)主動，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)價值與企業(yè)競爭力的雙重躍升。
