在人工智能（AI）快速發(fā)展的驅(qū)動(dòng)下，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)邁入全方位深度變革周期，AIDV（AI定義汽車(chē)）成為車(chē)企搶抓時(shí)代機(jī)遇、構(gòu)筑核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵抓手。蓋斯特咨詢?cè)诒酒袌?bào)中，立足于AI驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的底層邏輯，剖析技術(shù)與組織變革趨勢(shì)，預(yù)判汽車(chē)產(chǎn)品形態(tài)、技術(shù)架構(gòu)、組織體系的演進(jìn)方向，并為汽車(chē)企業(yè)提出AIDV落地的核心策略建議。
一、AI推動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的底層邏輯與變革趨勢(shì)
在AI推動(dòng)下，產(chǎn)業(yè)變革呈現(xiàn)出復(fù)雜性、全面性、系統(tǒng)性的顯著特征。AI雖屬于技術(shù)范疇，但遠(yuǎn)超單一技術(shù)本身，是集技術(shù)、工具、基礎(chǔ)設(shè)施和范式于一身的綜合體系。隨著AI進(jìn)入智能體發(fā)展的新階段，完成從“輔助工具”到“核心主體”的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變，其帶來(lái)的變革價(jià)值將快速釋放。
1.AI推動(dòng)本輪產(chǎn)業(yè)變革的底層邏輯
本輪產(chǎn)業(yè)變革的底層邏輯，是AI發(fā)展驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)要素重構(gòu)、生產(chǎn)力融合及生產(chǎn)關(guān)系調(diào)整的全方位改變。在生產(chǎn)要素層面，數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素，其核心價(jià)值持續(xù)放大，并與其他生產(chǎn)要素實(shí)現(xiàn)全維度價(jià)值聯(lián)動(dòng)；在生產(chǎn)力層面，算法與算力深度結(jié)合，驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)力實(shí)現(xiàn)非線性量級(jí)的躍遷；在生產(chǎn)關(guān)系層面，企業(yè)內(nèi)部組織管理體系與外部合作生態(tài)均發(fā)生根本性變革，以適配新生產(chǎn)力發(fā)展需求。
具體到企業(yè)層面，AI將推動(dòng)從產(chǎn)品、業(yè)務(wù)到管理的系統(tǒng)性進(jìn)化。從產(chǎn)品維度看，AI賦能產(chǎn)品持續(xù)向智能體演進(jìn)，新產(chǎn)品形態(tài)加速涌現(xiàn)，將實(shí)現(xiàn)“更懂人”的需求適配與體驗(yàn)升級(jí)；從企業(yè)維度看，在數(shù)智底座（模型+數(shù)據(jù)）的支撐下，企業(yè)將形成“企業(yè)智能體”，AI深度賦能研發(fā)、生產(chǎn)、供應(yīng)、銷(xiāo)售、服務(wù)等全業(yè)務(wù)流程，鏈接技術(shù)、資本、人才等核心生產(chǎn)要素，實(shí)現(xiàn)創(chuàng)造力躍遷、產(chǎn)品力突破與管理力進(jìn)階，重構(gòu)價(jià)值創(chuàng)造模式。
AI驅(qū)動(dòng)本輪產(chǎn)業(yè)變革，具有復(fù)雜性高、機(jī)遇大、影響深遠(yuǎn)的特點(diǎn)，未來(lái)將重塑包括汽車(chē)在內(nèi)的諸多產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)，并徹底改變?nèi)祟?lèi)生產(chǎn)生活方式。擁抱AI變革成為企業(yè)生存與發(fā)展的必然選擇。若未順應(yīng)這一趨勢(shì)，企業(yè)將面臨被市場(chǎng)淘汰的巨大風(fēng)險(xiǎn)。
2.AI對(duì)技術(shù)架構(gòu)與組織體系的變革趨勢(shì)
AI從生產(chǎn)要素到生產(chǎn)力層面，全面推動(dòng)技術(shù)協(xié)同演進(jìn)；同時(shí)倒逼生產(chǎn)關(guān)系層面的組織治理體系適應(yīng)性重構(gòu)。二者相輔相成、協(xié)同發(fā)力，才能適配AI時(shí)代的產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求。
（1）技術(shù)架構(gòu)：從生產(chǎn)要素到生產(chǎn)力的全維度技術(shù)協(xié)同演進(jìn)
AI發(fā)展并非取決于單一技術(shù)的突破，而是能源、算力、數(shù)據(jù)、模型、應(yīng)用的全維度協(xié)同推進(jìn)。這五層架構(gòu)環(huán)環(huán)相扣、缺一不可，共同構(gòu)成AI發(fā)展的核心支撐。
具體而言，底層能源是驅(qū)動(dòng)AI發(fā)展的戰(zhàn)略資源，包括廉價(jià)且穩(wěn)定的電力供應(yīng)及配套AI設(shè)施；第二層算力是AI時(shí)代新基礎(chǔ)設(shè)施與“新電力”，已成為核心生產(chǎn)力，算力調(diào)度效率、規(guī)?；瘡?fù)用能力成為行業(yè)差異化競(jìng)爭(zhēng)的核心變量。企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)已從“拼人力”轉(zhuǎn)向“拼算力高效利用”；第三層數(shù)據(jù)是核心生產(chǎn)要素，高質(zhì)量、規(guī)?；瘮?shù)據(jù)是企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵所在，企業(yè)需實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)“有用、可用、能用”的三重目標(biāo)；第四層模型是AI能力的直接體現(xiàn)，其核心價(jià)值在于精準(zhǔn)匹配落地應(yīng)用，為企業(yè)創(chuàng)造差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；第五層是AI應(yīng)用，這是價(jià)值變現(xiàn)的“核心戰(zhàn)場(chǎng)”，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)完善的工業(yè)體系、豐富的應(yīng)用場(chǎng)景，為AI深度應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)支撐與廣闊空間。
在多要素綜合推進(jìn)下，AI發(fā)展將呈現(xiàn)漸進(jìn)式、波浪式演進(jìn)特征。當(dāng)前，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、高投入場(chǎng)景化應(yīng)用中，各類(lèi)技術(shù)趨向整合；但長(zhǎng)期來(lái)看，將遵循“分久必合、合久必分”規(guī)律，出現(xiàn)差異化發(fā)展。因此，車(chē)企競(jìng)爭(zhēng)將出現(xiàn)清晰的階段性：短期比拼模型落地能力，中期比拼應(yīng)用生態(tài)構(gòu)建，長(zhǎng)期比拼數(shù)據(jù)積累與復(fù)用能力，且數(shù)據(jù)與算力的發(fā)展終局均指向集中化。
需要明確的是，AI發(fā)展不會(huì)形成單一贏家，企業(yè)無(wú)須擔(dān)憂某一核心要素被壟斷，而應(yīng)盡力避免陷入“重復(fù)造輪子”的低效模式。未來(lái)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，需要各參與主體建立清晰的生態(tài)分工，通過(guò)協(xié)同共創(chuàng)實(shí)現(xiàn)價(jià)值最大化。例如，形成“算力中心+數(shù)據(jù)中心+垂直應(yīng)用企業(yè)”的新分工格局，以及“優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)、分工協(xié)作”的新型產(chǎn)業(yè)生態(tài)。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)將從單體企業(yè)比拼轉(zhuǎn)向生態(tài)系統(tǒng)博弈。生態(tài)合作的本質(zhì)是定位清晰、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，核心不是“掌控單一要素”，而是“找準(zhǔn)自身位置”。因此，企業(yè)應(yīng)該立足自身基因優(yōu)勢(shì)，聚焦垂直場(chǎng)景，構(gòu)建能力型生態(tài)，并強(qiáng)化生態(tài)協(xié)作意識(shí)；反之，若脫離自身基因而盲目擴(kuò)張，終將難以立足。
（2）組織體系：AI推動(dòng)組織全面重構(gòu)，以適配新型生產(chǎn)關(guān)系
AI的深入應(yīng)用建立新生產(chǎn)力，唯有構(gòu)建與之適配的新型生產(chǎn)關(guān)系，才能充分釋放新生產(chǎn)要素與新生產(chǎn)力的價(jià)值，這就倒逼企業(yè)組織體系進(jìn)行根本性重構(gòu)。這一重構(gòu)以AI能力為核心導(dǎo)向，要求企業(yè)構(gòu)建“人機(jī)共生基座”，通過(guò)新組織流程與新治理體系的深度融合，完成從“工具革命”到“革命工具”的跨越，讓組織體系真正適配AI時(shí)代需求。
企業(yè)技術(shù)底座由算力、模型、數(shù)據(jù)三大核心要素構(gòu)成，而人機(jī)共生基座則包含新組織流程和新治理體系，二者相互促進(jìn)、互為前提：技術(shù)底座越強(qiáng)大，對(duì)人機(jī)共生基座的適配要求越高；人機(jī)共生基座越穩(wěn)固，技術(shù)底座的價(jià)值釋放越充分，二者共同支撐新型生產(chǎn)關(guān)系落地見(jiàn)效。
新組織流程構(gòu)建的核心任務(wù)，是實(shí)現(xiàn)從“人治”到“智治”、從固定分工到動(dòng)態(tài)協(xié)同的轉(zhuǎn)變。具體而言，人才模式從固定分工轉(zhuǎn)向資源池動(dòng)態(tài)調(diào)配，提升人才利用效率；專(zhuān)業(yè)能力從個(gè)體依賴(lài)升級(jí)為智能體沉淀復(fù)用，實(shí)現(xiàn)能力的規(guī)?；敵?；架構(gòu)與考核體系由職責(zé)導(dǎo)向調(diào)整為能力導(dǎo)向，聚焦核心能力提升；干部準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)要求AI能力與管理能力雙達(dá)標(biāo)，確保組織決策適配AI時(shí)代需求。
新治理體系的核心任務(wù)，是建立標(biāo)準(zhǔn)化、共享化、跨域化、全周期價(jià)值化的數(shù)據(jù)治理體系。具體包括三方面：一是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素化，必須厘清數(shù)據(jù)權(quán)屬、建立動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制，推動(dòng)數(shù)據(jù)內(nèi)外流通；二是推動(dòng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，需要打破數(shù)據(jù)孤島，將其轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品數(shù)據(jù)化成果，建立“可用不可見(jiàn)”的分級(jí)交易機(jī)制；三是明確數(shù)據(jù)交換規(guī)則，構(gòu)建多方所有制數(shù)據(jù)湖，保障數(shù)字空間的可信性與安全性。
未來(lái)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力，將取決于AI能力與組織治理體系的適配程度。若企業(yè)僅將AI視為單純的效率工具，未從組織治理層面進(jìn)行系統(tǒng)性適配，將陷入“只會(huì)用AI卻不懂整合”的被動(dòng)局面，難以在產(chǎn)業(yè)變革中占據(jù)主動(dòng)地位。
二、AIDV演進(jìn)趨勢(shì)預(yù)測(cè)
探討汽車(chē)產(chǎn)品演進(jìn)前，需先明確“新汽車(chē)”、SDV和AIDV之間的關(guān)系，理清三者的演進(jìn)邏輯與邊界差異。
“新汽車(chē)”是基于數(shù)據(jù)、能夠自我進(jìn)化、承載智能移動(dòng)空間的新物種。本質(zhì)是整車(chē)超級(jí)智能體，其不僅能自主進(jìn)化，還能成為人類(lèi)伙伴，主動(dòng)提供服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“車(chē)更懂人”的體驗(yàn)升級(jí)。“新汽車(chē)”核心能力包括三方面：汽車(chē)本身的機(jī)械/電動(dòng)化能力、數(shù)字化能力和持續(xù)進(jìn)化能力。
SDV（軟件定義汽車(chē)），其基于新智能硬件、軟件、算法及架構(gòu)等數(shù)字化能力，使汽車(chē)具備了預(yù)設(shè)場(chǎng)景下的初級(jí)智能功能。但這種智能存在天然局限：一是功能強(qiáng)弱與豐富程度依賴(lài)于人為設(shè)定規(guī)則的軟件，且產(chǎn)品易同質(zhì)化；二是僅能響應(yīng)單一場(chǎng)景的預(yù)設(shè)需求，泛化能力弱；三是域級(jí)軟硬架構(gòu)相對(duì)獨(dú)立，跨域融合難度大。
AIDV（AI定義汽車(chē)），可實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的人工智能，它通過(guò)激活數(shù)據(jù)、重構(gòu)軟件、驅(qū)動(dòng)硬件，真正向“新汽車(chē)”進(jìn)化。AIDV具備的核心價(jià)值恰恰能夠破解上述SDV局限：從被動(dòng)服務(wù)轉(zhuǎn)向個(gè)性化、情感化的主動(dòng)服務(wù)；從單一場(chǎng)景預(yù)設(shè)升級(jí)為全場(chǎng)景自學(xué)習(xí)、自決策、自組織能力；從域級(jí)獨(dú)立架構(gòu)變?yōu)槿騾f(xié)同決策、執(zhí)行及進(jìn)化。
更重要的是，打造AIDV必須重塑汽車(chē)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與運(yùn)作方式，帶來(lái)全維度價(jià)值創(chuàng)新——產(chǎn)品形態(tài)顛覆、技術(shù)能力躍遷、產(chǎn)業(yè)分工變革，將驅(qū)動(dòng)整個(gè)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)性變革。由此可見(jiàn)，AIDV既是發(fā)展“新汽車(chē)”的必然要求，也是AI驅(qū)動(dòng)下產(chǎn)業(yè)變革的范式重構(gòu)。
因此，從SDV向AIDV跨越是汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)，蘊(yùn)藏全新的機(jī)遇。當(dāng)前，SDV發(fā)展已進(jìn)入相對(duì)收斂階段，技術(shù)體系與產(chǎn)業(yè)分工逐漸成形，車(chē)企之間的能力差異更多體現(xiàn)在戰(zhàn)術(shù)層面，如軟件迭代效率、硬件耦合深度等，并非戰(zhàn)略方向分歧。而依托通用大模型、具身智能等AI技術(shù)的持續(xù)突破與規(guī)模化落地，AIDV憑借其先進(jìn)理念與顛覆性價(jià)值，正在成為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)新的發(fā)展方向，受到更多企業(yè)關(guān)注。
1.產(chǎn)品形態(tài)演進(jìn)趨勢(shì)：整車(chē)超級(jí)智能體（“智能總管”）
從SDV到AIDV的演進(jìn)，不僅是汽車(chē)產(chǎn)品形態(tài)的改變，更是產(chǎn)品形態(tài)、技術(shù)架構(gòu)、研發(fā)體系的全面重構(gòu)。如果說(shuō)SDV完成了汽車(chē)“身體”和“神經(jīng)系統(tǒng)”改造，那么AIDV則是在此基礎(chǔ)上，賦予汽車(chē)“大腦”和“靈魂”。二者的本質(zhì)區(qū)別如下：
其一，核心驅(qū)動(dòng)不同。SDV以軟件為核心，通過(guò)調(diào)度硬件資源實(shí)現(xiàn)功能和體驗(yàn)升級(jí)。在此過(guò)程中，SDV主要依托結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)利用率也不高，硬件能力開(kāi)發(fā)程度有限；AIDV以AI為“大腦”統(tǒng)領(lǐng)全局，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和軟硬件支撐，激活結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的雙重價(jià)值，實(shí)現(xiàn)汽車(chē)的自主感知、決策及執(zhí)行，讓相同硬件釋放出更大價(jià)值。
其二，能力邊界不同。SDV基于人為預(yù)設(shè)規(guī)則來(lái)響應(yīng)場(chǎng)景需求，缺乏泛化性，屬于“感知智能”層面的被動(dòng)服務(wù)，其能力邊界取決于硬件預(yù)埋和特定軟件性能；AIDV則可實(shí)現(xiàn)端到端的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)，可通過(guò)場(chǎng)景融合泛化，預(yù)判甚至挖掘用戶的新需求，屬于“認(rèn)知智能”層面的主動(dòng)服務(wù)，其能力邊界由模型水平、算力規(guī)模和數(shù)據(jù)質(zhì)量共同決定。
其三，迭代方式與進(jìn)化速度不同。SDV通常采用線性、版本式的迭代方式，通過(guò)OTA進(jìn)行階段性升級(jí)。其迭代速度取決于后臺(tái)軟件的開(kāi)發(fā)、迭代與部署速度；AIDV則是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的自我演進(jìn)，呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)、實(shí)時(shí)性的迭代特性。其迭代速度取決于數(shù)據(jù)閉環(huán)的訓(xùn)練效率。
其四，產(chǎn)品形態(tài)不同。SDV是無(wú)自主意識(shí)、軟硬件融合的智能終端；AIDV則是一種具身智能生命體，能夠?qū)崿F(xiàn)自我進(jìn)化和自我適應(yīng)。
其五，價(jià)值范式不同。SDV的商業(yè)模式通常是硬件出售、軟件服務(wù)訂閱與運(yùn)營(yíng)；AIDV則可實(shí)現(xiàn)汽車(chē)與大智能產(chǎn)業(yè)的生態(tài)協(xié)同，其價(jià)值維度和邊界大幅拓展，可以實(shí)現(xiàn)智能汽車(chē)與智慧城市、智能交通、智慧能源、具身智能等產(chǎn)業(yè)的深度協(xié)同。
上述差異的核心，是汽車(chē)從“工具智能”向“主體智能”的進(jìn)化，人車(chē)關(guān)系從傳統(tǒng)“工具使用”升級(jí)為“人車(chē)協(xié)同”的雙向互動(dòng)模式。在此過(guò)程中，汽車(chē)的智能化與自主性持續(xù)提升，推動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)向更高層次發(fā)展。
未來(lái)汽車(chē)的最終演進(jìn)形態(tài)是“新汽車(chē)”，即整車(chē)超級(jí)智能體，人車(chē)之間形成全新的伙伴關(guān)系，汽車(chē)為用戶提供“更懂人”的主動(dòng)服務(wù)，全方位升級(jí)出行體驗(yàn)。
整車(chē)超級(jí)智能體擁有一套有機(jī)的、復(fù)合的智能體架構(gòu)，其層級(jí)結(jié)構(gòu)清晰，包含1個(gè)“大腦”（整車(chē)超級(jí)智能體）、3個(gè)“超級(jí)小腦”(座艙/智駕/車(chē)控智能體）、N個(gè)“內(nèi)外小腦”（輔助智能體）、X個(gè)“軀干和肢體”(單智能體）。其中，整車(chē)超級(jí)智能體作為“智能總管”統(tǒng)領(lǐng)全局，以“整車(chē)交互伙伴”（座艙智能體）為核心，連接“司機(jī)”（駕駛智能體）與“管家”（車(chē)控智能體），整合導(dǎo)航、座椅控制、人臉識(shí)別等各類(lèi)單智能體運(yùn)作，同時(shí)與便攜設(shè)備、AIoT、生態(tài)服務(wù)等多類(lèi)輔助智能體進(jìn)行深度協(xié)同。這些智能體通過(guò)自組織、自協(xié)同工作，充分滿足用戶個(gè)性化、多樣化需求，提供主動(dòng)精準(zhǔn)、便捷無(wú)感的“不可說(shuō)、不可見(jiàn)、即可得”的服務(wù)。
需要強(qiáng)調(diào)的是，隨著汽車(chē)產(chǎn)品設(shè)計(jì)重心轉(zhuǎn)向“體驗(yàn)優(yōu)化”，座艙作為人車(chē)交互的唯一窗口，需求價(jià)值被空前放大，將成為整車(chē)超級(jí)智能體的核心入口。另外，車(chē)企滿足用戶智能出行需求、構(gòu)建產(chǎn)品差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵，是深度融合外部智能體生態(tài)，依托外部生態(tài)力量，不斷拓展整車(chē)超級(jí)智能體的能力邊界，為用戶創(chuàng)造更豐富、更智能、更便捷的出行體驗(yàn)。
2.技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)趨勢(shì)：具身智能體架構(gòu)的重塑與升華
AI將全面影響汽車(chē)技術(shù)，特別是在汽車(chē)技術(shù)架構(gòu)的演進(jìn)中擔(dān)當(dāng)重要角色。蓋斯特預(yù)測(cè)，AIDV將是“能感知、會(huì)思考、可執(zhí)行、有溫度”的具身智能體。但是，從SDV向AIDV的技術(shù)演進(jìn)，并非推翻SDV的積累，也不是簡(jiǎn)單疊加升級(jí)，而是在繼承SDV基礎(chǔ)上，以“具身智能機(jī)器人”理念進(jìn)行全面的技術(shù)架構(gòu)重構(gòu)，其中核心技術(shù)要素也隨之延伸和變革，在漸進(jìn)重塑中不斷創(chuàng)新升華。
汽車(chē)技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)主要是三大改變：
第一，從“軟件主導(dǎo)的SDV六層技術(shù)架構(gòu)+ APP應(yīng)用生態(tài)”，升級(jí)為“基于大模型的AIDV具身智能體生態(tài)”。例如，SDV是通過(guò)SOA服務(wù)化架構(gòu)將整車(chē)功能解耦為原子化服務(wù)，基于不同的使用場(chǎng)景需求獨(dú)立開(kāi)發(fā)、定義并部署差異化的APP應(yīng)用；AIDV則由智能體自主規(guī)劃應(yīng)對(duì)不同的場(chǎng)景需求，自動(dòng)駕駛智能體代替司機(jī)職能，座艙智能體成為人的伙伴等。AIDV所有場(chǎng)景應(yīng)用均以智能體為主導(dǎo)。
第二，車(chē)用操作系統(tǒng)由“軟件調(diào)用AI”的傳統(tǒng)OS，變?yōu)椤癆I調(diào)用軟件”的AIOS，所有服務(wù)接口、協(xié)議、工具等，由“面向開(kāi)發(fā)者設(shè)計(jì)”變?yōu)椤懊嫦駻I模型自主調(diào)用設(shè)計(jì)”，操作系統(tǒng)為多智能體協(xié)同提供穩(wěn)定運(yùn)行環(huán)境。
第三，產(chǎn)品架構(gòu)由“汽車(chē)架構(gòu)”升級(jí)成“機(jī)器人架構(gòu)”。機(jī)器人架構(gòu)具備“大腦－神經(jīng)－軀干”的類(lèi)人架構(gòu)，也為更多具身智能形態(tài)的AI應(yīng)用提供通道。
具體而言，AIDV的技術(shù)架構(gòu)分為智能體及協(xié)同技術(shù)架構(gòu)、軟件及硬件三部分。首先，智能體及協(xié)同技術(shù)架構(gòu)構(gòu)建需依托技術(shù)底座，該技術(shù)底座由“OS +芯片+基座大模型”和“中央集中架構(gòu)”構(gòu)成。其中，OS、芯片與AI大模型的深度融合，可實(shí)現(xiàn)算力動(dòng)態(tài)調(diào)度與場(chǎng)景自適應(yīng)優(yōu)化，提升運(yùn)行效率；中央集中架構(gòu)可持續(xù)演進(jìn)，不僅能夠集中算力資源，降低線束復(fù)雜度與硬件成本，還為AI能力落地提供支撐。技術(shù)底座的深度集成與協(xié)同效率，直接決定整車(chē)智能體體驗(yàn)的上限與長(zhǎng)期進(jìn)化空間。然后，在技術(shù)底座上構(gòu)建智能體及協(xié)同技術(shù)架構(gòu)，核心任務(wù)是實(shí)現(xiàn)安全高效的場(chǎng)景服務(wù)調(diào)度與編排權(quán)。為此，企業(yè)需精準(zhǔn)拆解出行場(chǎng)景，明確各場(chǎng)景中“移動(dòng)－空間交互”“情感服務(wù)”等核心需求，針對(duì)每個(gè)原子場(chǎng)景，定義對(duì)應(yīng)的AI核心能力，確保智能服務(wù)可精準(zhǔn)匹配用戶需求。
其次，軟件層面需圍繞AI進(jìn)行全面重構(gòu)，構(gòu)建AI原生架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)“軟件in AI”、傳統(tǒng)規(guī)則算法被AI大模型替代、通過(guò)AI調(diào)用原子服務(wù)等新型模式，支撐模型與服務(wù)調(diào)用、智能體開(kāi)發(fā)、硬件驅(qū)動(dòng)、數(shù)據(jù)激活等核心能力。構(gòu)建安全、有序、可靠的AI原生軟件架構(gòu)，是AIDV價(jià)值落地、持續(xù)進(jìn)化的關(guān)鍵。
最后，硬件層面實(shí)現(xiàn)全域被AI驅(qū)動(dòng)，通過(guò)三條技術(shù)路徑：傳統(tǒng)機(jī)械硬件AI賦能、人機(jī)交互硬件融合創(chuàng)新、AI原生硬件定義，充分挖掘和釋放硬件的潛能與價(jià)值。核心任務(wù)是精準(zhǔn)定義內(nèi)外部硬件服務(wù)能力的適配邊界和協(xié)同邏輯，實(shí)現(xiàn)硬件創(chuàng)新與復(fù)用，為AI提供高效運(yùn)行支撐；同時(shí)完成標(biāo)準(zhǔn)化接口定義與協(xié)同時(shí)序設(shè)計(jì)，保障軟硬件深度協(xié)同與高效交互。
3.AIDV演進(jìn)階段：從“AI賦能”到“AI定義”的三階段躍遷
由SDV向AIDV的跨越，是新范式取代舊范式的過(guò)程。本質(zhì)是從“AI賦能”到“AI定義”的轉(zhuǎn)變。這一過(guò)程不會(huì)一蹴而就，而是漸進(jìn)重塑、從量變到質(zhì)變的演進(jìn)，可分為三個(gè)階段:
1.0階段：AI in SDV（當(dāng)前階段）。從產(chǎn)品形態(tài)上看，AI主要在SDV框架內(nèi)賦能，實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)應(yīng)用。例如，座艙和智駕大模型部署在汽車(chē)上，以及部分APP的智能體化（如導(dǎo)航智能體）；從技術(shù)架構(gòu)角度看，AI更多地嵌入原有的整車(chē)操作系統(tǒng)，以支持AI大模型快速上車(chē)。其中，部分應(yīng)用的原有分層架構(gòu)被對(duì)應(yīng)的智能體框架取代，從而快速接入最新AI模型；從硬件層面看，更多是圍繞AI應(yīng)用實(shí)現(xiàn)硬件標(biāo)準(zhǔn)化。
2.0階段：軟件+ AI聯(lián)合定義。這是SDV向AIDV演進(jìn)的關(guān)鍵范式切換期，會(huì)持續(xù)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間。在產(chǎn)品形態(tài)上，系統(tǒng)級(jí)智能體實(shí)現(xiàn)深度融合。例如大智能體嵌套或調(diào)用小智能體及APP，應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)始融合形成“場(chǎng)景流”；整車(chē)操作系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用系統(tǒng)化，通過(guò)引入標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，打通不同垂域的智能體框架，將AI運(yùn)行通用組件整合進(jìn)OS內(nèi)核；新的AI原生硬件被開(kāi)發(fā)出來(lái)，并實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)上車(chē)。
3.0階段：真正實(shí)現(xiàn)AIDV落地。此時(shí)將誕生整車(chē)級(jí)復(fù)合智能體。多智能體協(xié)同形成超級(jí)復(fù)合智能體，能力可以泛化至無(wú)限場(chǎng)景；在技術(shù)架構(gòu)上，AI本身成為操作系統(tǒng)，本質(zhì)是將AI內(nèi)化為系統(tǒng)級(jí)能力。通過(guò)構(gòu)建多智能體協(xié)作框架，支持不同智能體跨域調(diào)用模型及服務(wù)等。同時(shí)，各類(lèi)AI模型進(jìn)一步聚合、重組，形成融合大模型；多數(shù)硬件被AI化重構(gòu)，可與大智能產(chǎn)業(yè)共享、復(fù)用、調(diào)用，實(shí)現(xiàn)生態(tài)協(xié)同。
綜上，從SDV向AIDV的演進(jìn)過(guò)程可總結(jié)為：1.0階段是AI在SDV框架內(nèi)的賦能；2.0階段考驗(yàn)車(chē)企圍繞AI的深度開(kāi)發(fā)與協(xié)同能力；3.0階段實(shí)現(xiàn)AIDV的“質(zhì)變”，真正達(dá)成“新汽車(chē)”的發(fā)展目標(biāo)。
三、AIDV落地的策略建議
蓋斯特認(rèn)為，整車(chē)企業(yè)準(zhǔn)確把握AIDV發(fā)展趨勢(shì)，就能在新汽車(chē)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)主動(dòng)。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(chē)企需盡早布局。當(dāng)前汽車(chē)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(xiàng)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(dòng)企業(yè)實(shí)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(gè)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(xiàng)關(guān)鍵能力，包括數(shù)據(jù)、模型和算力等三項(xiàng)基礎(chǔ)能力，以及場(chǎng)景、智能體與組織保障等三項(xiàng)應(yīng)用能力。簡(jiǎn)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(dòng)智能體在各類(lèi)場(chǎng)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(shí)指向三大核心能力：一是場(chǎng)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(kāi)發(fā)的能力；三是組織動(dòng)態(tài)適應(yīng)變革的能力。
需要明確的是，車(chē)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(chē)企需從清晰定義場(chǎng)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(shí)現(xiàn)持續(xù)的價(jià)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(chē)企推動(dòng)AIDV落地的總體策略是——目標(biāo)牽引、試點(diǎn)切入、儲(chǔ)備能力、生態(tài)協(xié)同及組織變革，以打造“整車(chē)超級(jí)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(gè)方面著手：
第一，產(chǎn)品設(shè)計(jì)上，以整車(chē)智能體為目標(biāo)，結(jié)合品牌特色、用戶體驗(yàn)及自身AI能力，定義新汽車(chē)產(chǎn)品形態(tài)。需創(chuàng)新性定義能夠打通多個(gè)場(chǎng)景的連續(xù)“場(chǎng)景流”，通過(guò)“乘數(shù)效應(yīng)”實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品體驗(yàn)融合。初期可優(yōu)先以座艙智能體為試點(diǎn)，該方向能力成熟，且投入產(chǎn)出比高，能較快切入。從場(chǎng)景體驗(yàn)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(yàn)。
第二，技術(shù)能力建設(shè)上，重點(diǎn)掌握座艙場(chǎng)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(dòng)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(shí)技術(shù)底座。
第三，生態(tài)協(xié)同層面，聚焦座艙差異化場(chǎng)景的價(jià)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(duì)緊密聯(lián)動(dòng)，前瞻掃描、評(píng)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(duì)，推動(dòng)EEA、OS與AI的深度融合。同時(shí)在工程開(kāi)發(fā)中心內(nèi)成立跨領(lǐng)域團(tuán)隊(duì)，打破部門(mén)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(duì)，構(gòu)建AI數(shù)智平臺(tái)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(dòng)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(chē)企推進(jìn)節(jié)奏雖有差異，但均需啟動(dòng)相關(guān)能力儲(chǔ)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(kāi)發(fā)能力建設(shè)：以整車(chē)全域智能體化為目標(biāo)
AIDV產(chǎn)品規(guī)劃重點(diǎn)，是整車(chē)形態(tài)向智能體演進(jìn)，通過(guò)各域級(jí)功能應(yīng)用邊界逐漸模糊，最終實(shí)現(xiàn)“整車(chē)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(chē)企需重點(diǎn)培育三種核心能力：一是智能體規(guī)劃、定義與設(shè)計(jì)能力，包括規(guī)劃智能體的體驗(yàn)?zāi)繕?biāo)、定義智能體的形態(tài)與能力邊界、設(shè)計(jì)智能體的功能融合與服務(wù)調(diào)用；二是整車(chē)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)底座能力，通過(guò)形成AIDV開(kāi)發(fā)架構(gòu)，為AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)與運(yùn)行提供全方位的支持。包括構(gòu)建智能體開(kāi)發(fā)框架，面向智能體業(yè)務(wù)邏輯與工作流設(shè)計(jì)。實(shí)現(xiàn)AI三要素（數(shù)據(jù)、模型、算力）的系統(tǒng)級(jí)封裝，以供智能體開(kāi)發(fā)調(diào)用。以及整車(chē)應(yīng)用開(kāi)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(dòng)傳統(tǒng)硬件標(biāo)準(zhǔn)化、設(shè)計(jì)AI原生硬件，以及創(chuàng)新復(fù)用、挖掘硬件價(jià)值，以支撐AI高效運(yùn)行。
AIDV產(chǎn)品規(guī)劃與開(kāi)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(kāi)發(fā)速度快。這一原則要求車(chē)企在筑牢技術(shù)底座、保障運(yùn)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(chǎng)需求與用戶體驗(yàn)升級(jí)訴求。
4.研發(fā)體系重塑：AI驅(qū)動(dòng)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(chǎng)研發(fā)體系的革命，意味著要從傳統(tǒng)的、相對(duì)線性和封閉的研發(fā)體系，轉(zhuǎn)向以AI為核心驅(qū)動(dòng)、高度協(xié)同開(kāi)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(duì)傳統(tǒng)的SDV研發(fā)體系中，車(chē)企基于軟硬件解耦，按專(zhuān)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(chǎng)景挖掘、定義、分解之后開(kāi)發(fā)完善功能，效率提升依賴(lài)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(jìng)爭(zhēng)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(gè)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(mén)共創(chuàng)。不僅要實(shí)現(xiàn)研發(fā)的跨域融合(如艙駕融合），還要跨業(yè)務(wù)部門(mén)共創(chuàng)，研發(fā)－生產(chǎn)－銷(xiāo)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(kāi)發(fā)閉環(huán)，以及基于場(chǎng)景需求的智能體能力設(shè)計(jì)。包括調(diào)用數(shù)據(jù)與模型、算力動(dòng)態(tài)調(diào)度，輸出業(yè)務(wù)價(jià)值，并反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行模型優(yōu)化；
第三，開(kāi)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(kāi)放合作生態(tài)。
5.部署能力要求：云、邊、端協(xié)同聯(lián)動(dòng)
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(chē)具備獨(dú)立學(xué)習(xí)與自主執(zhí)行能力，能為用戶提供全場(chǎng)景主動(dòng)服務(wù)。該體系要求汽車(chē)實(shí)現(xiàn)“快思考+慢思考+局域信息傳遞”的協(xié)同運(yùn)作，根據(jù)不同出行場(chǎng)景需要來(lái)動(dòng)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(shí)云、邊、端充分發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)、協(xié)同聯(lián)動(dòng)，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(shí)時(shí)性任務(wù)，直接完成本地處理，如駕駛員狀態(tài)識(shí)別、語(yǔ)音指令處理、緊急制動(dòng)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(lèi)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(shí)反饋至車(chē)端，拓展端側(cè)感知邊界。
根據(jù)場(chǎng)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(shí)時(shí)決策，需部署千億級(jí)參數(shù)模型，算力至少達(dá)到2000TOPS；云端重點(diǎn)支撐重資源類(lèi)需求場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)AI能力的持續(xù)升級(jí)與迭代；邊側(cè)重點(diǎn)拓展超視距感知，完成本地?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理與高效傳輸，打通與云側(cè)、端側(cè)的信息鏈路。
未來(lái)，整車(chē)將形成以“端”為決策與執(zhí)行中心、“云”為能力升級(jí)底座、“邊”為感知延伸觸角的三級(jí)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(jí)協(xié)同架構(gòu)的能力儲(chǔ)備，在保障用車(chē)場(chǎng)景實(shí)時(shí)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(shí)現(xiàn)智能體運(yùn)行效率與用戶體驗(yàn)的雙重升級(jí)。
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(jí)共性技術(shù)（模型、數(shù)據(jù)、算力）和層級(jí)專(zhuān)屬個(gè)性技術(shù)（場(chǎng)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(tái)化，前文談到，技術(shù)底座包括整車(chē)具身智能大模型、AIOS、中央計(jì)算架構(gòu)等，這部分應(yīng)穩(wěn)定高效；上層技術(shù)聚焦場(chǎng)景差異化價(jià)值創(chuàng)造，包括場(chǎng)景化智能體定義與接入、智能體調(diào)度中樞、整車(chē)原生AI硬件等，滿足用戶個(gè)性化與差異化體驗(yàn)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(tái)穩(wěn)定支撐，但是整車(chē)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(shí)面臨產(chǎn)品開(kāi)發(fā)高投入與低利潤(rùn)的雙重?cái)D壓，無(wú)法包攬所有工作。因此，車(chē)企若想把握AIDV發(fā)展先機(jī)，必須擁抱開(kāi)放協(xié)同的產(chǎn)業(yè)分工。
為此，車(chē)企需牽頭打造行業(yè)“安卓體系”——共性技術(shù)研發(fā)平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)生態(tài)協(xié)同，形成“底層開(kāi)源+上層定制”的發(fā)展模式。生態(tài)中各主體各司其職，在專(zhuān)業(yè)分工下優(yōu)勢(shì)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(chē)企業(yè)聚焦垂類(lèi)模型、場(chǎng)景化應(yīng)用開(kāi)發(fā)，打造產(chǎn)品差異化體驗(yàn)；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(chē)行業(yè)重復(fù)投入，降低中小車(chē)企的準(zhǔn)入門(mén)檻，實(shí)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(duì)協(xié)同分工、資源共享的需求迫切性，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)SDV時(shí)代。
7.組織變革策略：循序漸進(jìn)，研發(fā)變革是核心
在AIDV時(shí)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(shí)引入外部伙伴生態(tài)，形成“內(nèi)部協(xié)同+外部聯(lián)動(dòng)”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(yàn)為導(dǎo)向，基于任務(wù)流構(gòu)建由智能體驅(qū)動(dòng)、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(kāi)展預(yù)測(cè)分析并反哺優(yōu)化，依托企業(yè)級(jí)共性AI能力平臺(tái)，打破研、產(chǎn)、供、銷(xiāo)、服各環(huán)節(jié)的界限，實(shí)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(dòng)格局，共同賦能用戶體驗(yàn)升級(jí)。
組織變革無(wú)法一蹴而就，推進(jìn)速度依賴(lài)兩個(gè)因素：一是AI技術(shù)成熟度，需從解決特定問(wèn)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(guò)局部探索由點(diǎn)及面落地。當(dāng)前階段，企業(yè)應(yīng)聚焦強(qiáng)AI業(yè)務(wù)場(chǎng)景的突破與資源整合，以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)型組織重構(gòu)為起點(diǎn)，其中研發(fā)組織變革是核心。例如，可優(yōu)先從整車(chē)產(chǎn)品部門(mén)切入，抽調(diào)研發(fā)工程師與AI技術(shù)專(zhuān)員，組建造型設(shè)計(jì)AI專(zhuān)項(xiàng)試點(diǎn)組。同時(shí)，應(yīng)建立企業(yè)級(jí)AI中臺(tái)，通過(guò)模型平臺(tái)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(chǎng)景、跨部門(mén)、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(chē)企業(yè)的組織變革并非對(duì)傳統(tǒng)架構(gòu)的修修補(bǔ)補(bǔ)，而應(yīng)圍繞企業(yè)級(jí)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(jià)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(jiān)實(shí)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(jià)值及全生命周期
AIDV對(duì)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(shí)代的數(shù)據(jù)受預(yù)設(shè)規(guī)則限制，對(duì)質(zhì)量與數(shù)量的要求較低，價(jià)值隨需求結(jié)束而快速衰減，生命周期較短，且與場(chǎng)景強(qiáng)耦合，易形成數(shù)據(jù)孤島；而AIDV時(shí)代的數(shù)據(jù)對(duì)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(chǎng)景解耦，實(shí)現(xiàn)低成本流動(dòng)和復(fù)用，其價(jià)值呈現(xiàn)長(zhǎng)期放大趨勢(shì)。
數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)力已成為企業(yè)在AIDV時(shí)代的核心競(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)景落地需求，因此必須推動(dòng)企業(yè)間數(shù)據(jù)共享，特別是整車(chē)企業(yè)內(nèi)外數(shù)據(jù)雙通。
對(duì)于車(chē)企內(nèi)部，需建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，推動(dòng)整車(chē)與供應(yīng)鏈協(xié)同，統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集維度、存儲(chǔ)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(tái)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)部全鏈路數(shù)據(jù)流通。
對(duì)于車(chē)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(diǎn)，遵循“死水私有、活水調(diào)度”原則，實(shí)行數(shù)據(jù)流通按需計(jì)費(fèi)，實(shí)現(xiàn)車(chē)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(xiàng)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(zhǎng)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(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。
四、總結(jié)
綜上所述，本輪汽車(chē)產(chǎn)業(yè)變革的底層邏輯，是AI驅(qū)動(dòng)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(chē)產(chǎn)業(yè)智能化的高階演進(jìn)方向，將全面重塑汽車(chē)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與運(yùn)作方式，推動(dòng)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(jià)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(shí)代機(jī)遇，必須盡早全方位推動(dòng)AIDV落地。
然而，從當(dāng)前SDV向AIDV跨越極具挑戰(zhàn)，這不是簡(jiǎn)單的產(chǎn)品升級(jí)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(chē)超級(jí)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(kāi)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(chē)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(chē)超級(jí)智能體”為牽引，先從座艙智能體等成熟場(chǎng)景試點(diǎn)切入，持續(xù)夯實(shí)技術(shù)與研發(fā)能力，推動(dòng)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(shì)，做好技術(shù)、人才、生態(tài)的全方位能力儲(chǔ)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(dòng)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)價(jià)值與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的雙重躍升。
