宝马、岚图等车企如何借助人工智能变革汽车全产业链？

人工智能在汽车研发中的应用

岚图汽车的AI探索

岚图汽车正在深入探索“人工智能+”在各业务领域的应用。在AI+研发、AI+设计领域取得进展，其智能电子电气团队通过自研AI大模型运用，推出4类“AI虚拟工程师”。这些工程师涵盖底软开发、功能安全等职能类别，在软件前期开发、测试阶段参与工作，像数据分析、风险识别等，开发效能较人工提升21倍。这表明人工智能能够极大地提升汽车研发环节的效率。

宝马集团的研发举措

宝马集团在中国启动360度全链AI战略，其中研发是重要的一部分。公司搭建了研发与生产、协作、产品三大AI平台，分别为不同领域职能赋能。以AI协作平台为例，平台上的AI应用市场，中国区已开发200多个应用，全球超12000个应用，覆盖研发、供应链等多领域。这体现出宝马在研发环节利用AI构建了强大的生态系统。

人工智能在汽车生产与运营中的应用

宝马的生产运营战略

宝马的360度全链AI战略以赋能数字化生产运营为基础。其三大AI平台中的研发与生产平台等，对生产运营起到重要作用。通过这些平台，可以在生产环节实现更高效的资源配置、质量控制等。例如，在供应链管理方面，利用AI技术能够更精准地预测零部件需求，减少库存积压，提高生产的灵活性和效率。

岚图汽车的运营潜力

岚图汽车在探索“人工智能+”时涉及到AI+行政等领域。这意味着在运营管理方面，人工智能也有很大的应用潜力。比如在行政事务中，利用AI可以优化办公流程、提高文件处理效率等。虽然目前没有像宝马那样详细的体系展示，但岚图在这方面的探索也显示出人工智能在汽车企业运营管理方面的广阔前景。

人工智能在汽车智能化体验方面的应用

宝马与阿里的合作成果

宝马集团与阿里巴巴集团联合推动AI大语言模型“上车”。基于阿里通义大模型技术，全新BMW智能个人助理被赋能，并且将AI智能体引入座舱。其具备拟人化沟通等核心能力，能实现精准意图捕捉等功能。2026年全新BMW智能个人助理将率先搭载于中国生产的BMW新世代车型，还将推出针对中国用户高频需求的AIAgent并在车展亮相，这将极大提升用户的智能化体验。

阿尔特的AI创绘工具

阿尔特发布的垂直AI创绘工具“TAI”具有创意探索、草案绘制等功能。它可解决汽车设计师在创意表达、设计效率与精准控制等方面的痛点。这一工具不仅用于汽车设计，还开始训练其他品类产品。这表明AI在汽车设计以及更广泛的产品设计方面，有助于提升智能化体验，为汽车的外观、内饰等设计带来更多的创意和效率。

人工智能在汽车全产业链应用的挑战与风险

缺乏统一标准

目前AI在汽车全产业链应用，但缺乏统一标准。不同车企、不同的AI应用开发者可能采用不同的算法和数据格式等。这就导致在汽车产业链的各个环节，例如零部件供应商与车企之间、不同车企之间的AI应用对接和协同可能会遇到困难。比如在智能驾驶系统的开发中，如果没有统一标准，可能会出现不同系统之间无法兼容的情况。

算法水平参差不齐

由于不同的开发者在AI算法研发能力上存在差异，导致算法水平参差不齐。一些算法可能存在漏洞或者不够精准。在汽车的安全系统中，如果算法不准确，可能会误判风险，例如自动紧急制动系统的算法不准确，可能会在不该刹车的时候刹车，或者在该刹车的时候没有及时刹车，从而带来安全隐患。

数据安全隐患

汽车全产业链涉及大量的数据，包括用户的驾驶习惯、车辆的运行数据等。在AI应用过程中，存在数据安全隐患。如果数据被恶意获取或者泄露，不仅会侵犯用户的隐私，还可能被用于不正当的用途，例如被黑客利用来攻击汽车的控制系统。所以在应用AI时，要重视数据安全的保护。

相关问答

岚图汽车的AI虚拟工程师有哪些职能类别？

岚图汽车的AI虚拟工程师涵盖底软开发AI工程师、功能安全AI工程师、底软测试AI工程师、BCM测试AI工程师等职能类别。

宝马集团的360度全链AI战略包括哪些内容？

宝马集团的360度全链AI战略以赋能数字化生产运营为基础，提升全场景用户智能体验为中心，促进研发领域的开放创新为支点，还搭建了研发与生产、协作、产品三大AI平台。

宝马与阿里巴巴的合作将给宝马汽车带来什么变化？

宝马与阿里巴巴合作将基于阿里通义大模型技术赋能全新BMW智能个人助理，引入AI智能体到座舱，提升拟人化沟通等能力，2026年将有新车型搭载相关成果，还会推出针对中国用户的AIAgent。

阿尔特的垂直AI创绘工具“TAI”有什么功能？

阿尔特的“TAI”具有创意探索、草案绘制等功能，可解决汽车设计师在创意表达、设计效率与精准控制等方面的痛点，还可用于其他品类产品训练。

人工智能在汽车生产运营中有哪些应用？

在生产运营中，人工智能可用于精准预测零部件需求、优化办公流程、提高文件处理效率、优化资源配置、质量控制等方面。

AI在汽车全产业链应用存在哪些风险？

AI在汽车全产业链应用存在缺乏统一标准、算法水平参差不齐、数据安全隐患等风险，可能导致应用对接困难、安全隐患、隐私侵犯等问题。