现在无可争议的是，人工智能在各个领域的应用日益广泛，汽车行业当然也深知数字化转型对业务成功的重要性。

Grant Thornton最近的一项CFO（首席财务官）调查显示，数字化转型是首CFO的首要任务，这有助于他们应对不确定性与业务风险、提升客户体验以及优化财务和运营绩效。此外，CFO官们认为，即使在经济动荡时期，技术改进也能带来可靠的投资回报。

人工智能（AI）在汽车转型中的作用

随着汽车行业努力应对贸易政策变化和地缘政治紧张局势带来的巨大不确定性，AI为汽车公司提供了在客户体验、质量、供应链弹性、制造优化和财务业绩方面取得重大收益的承诺。通过机器学习、数字孪生、计算机视觉和自然语言处理等技术，AI支持更智能的车载系统、优化的生产流程和符合不断发展的行业需求的智能工具。

AI在汽车行业应用的一些示例包括车辆设计、开发和测试、预测性维护、供应链、工厂设计和仿真、制造质量优化和车载客户体验。随着软件定义、互联和自动驾驶汽车的快速发展，车载AI应用的实施速度也在加快。

尽管AI在汽车行业越来越受欢迎，但据估计，该行业只有10%或更少的行业大规模采用AI并最大限度地发挥其运营和战略优势。因此，该行业存在进一步实现AI驱动型商业利益的重要机会。

人工智能（AI）的三种不同类型

应用AI–部署AI以解决特定的实际问题。例如，工厂中的预测性维护。

生成式AI（GenAI）创建（生成）各种类型的新内容，通常用于为项目提供起点，然后人类可以进一步开发该项目。例如，汽车制造商使用它来创建初始产品设计。

代理AI是指AI“代理”自主行动以实现特定目标的地方，例如由于供应链问题而重新安排货物路线。

生成式AI和代理式AI越来越多地出现在产品和车间设计、质量控制、碰撞测试、语音助手、客户服务和供应链优化等应用中。在这些领域和其他领域，AI为行业转型和实现竞争优势的量级提升提供了巨大的未开发潜力。

AI的发展趋势

随着全球经济的不断变化，人工智能（以及一般的智能自动化）将在汽车行业中发挥越来越重要的作用。例如，美国最近的关税战略的一个既定目标是将制造业回流。然而，鉴于发达国家和发展中国家之间的工资水平差距，任何回流的制造业都可能必须高度自动化并启用人工智能，以生产价格具有竞争力的产品。

数据驱动型数字化转型中的两个主要挑战是数据质量和系统集成。最智能的 AI与底层数据一样好-低数据质量充其量会导致不可靠的结果，最坏的情况会导致严重的业务影响。断开连接的孤立系统限制了决策速度和业务敏捷性。

成功的转型必须满足这些基本要求，而那些具有强大数据功能并与现有遗留系统集成能力的供应商和技术平台应该在任何选择过程中脱颖而出。此外，强烈建议使用多租户云架构，以最大限度地提高可扩展性和业务敏捷性，并降低IT总拥有成本。

除了技术考虑之外，决策者还应设定具体的流程改进目标，以实现有效性、效率和成本节约方面的长期、可持续收益。内置流程挖掘和机器人流程自动化（RPA）应包含在关键供应商和平台选择标准中。

此外，为了加速实现业务优势，汽车公司应寻求提供预构建的行业特定流程的解决方案，以加快价值实现速度、最大限度地减少配置需求、降低项目成本和风险并提高用户采用率。

汽车行业人工智能驱动转型的未来

汽车行业正经历由CASE（即网联化、自动驾驶、软件定义和电动化）驱动的转型，这在充满固有不确定性的环境中，带来了迅速、果断且主动行动的持续压力。从优化不同动力总成组合（内燃机/纯电/混合动力）的制造能力、产量和组合，到在资助创新的同时管理成本、提升供应链韧性、满足利益相关者和客户的期望以及增强业务的敏捷性和可扩展性，挑战与机遇并存。

数据驱动、人工智能支持的数字化转型是该行业需要接受的当务之急，这不仅是为了应对当前的不确定性，也是为了加强其在下一个世纪汽车的竞争地位。