在汽车产业的智能化变革浪潮中，AI技术正在为智能化下半场的竞争与合作按下加速键。如今，随着DeepSeek等AI工具开源热潮的兴起，国内车企及相关产业链纷纷接入，借此机会完善AI服务等领域的技术布局。然而，放眼全球，AI在汽车领域的应用早已不再是新鲜事，全球车企在生产制造、技术优化等多个方面，已从理念探讨阶段迈向了实际操作的阶段。

重构生产体系转向“算法驱动”
从整车生产流程来看，制造端首当其冲，传统生产模式正被AI驱动的新模式逐步取代。当下，跨国车企面临着劳动力成本上升和市场需求快速变化的双重挑战，要想在激烈的市场竞争中站稳脚跟，持续优化生产流程、提升生产效率、增强核心竞争力迫在眉睫，而AI驱动的自动化、智能化生产模式成为了关键“武器”。
以特斯拉上海工厂为例，自2019年投产以来，其凭借高效的生产能力和先进的技术应用，成为全球制造业的标杆。该工厂的生产线实现了AI与机器人技术的高度融合，达到了自动化水平。据悉，该工厂的生产运营系统具备人机交互、智能识别与追溯功能，广泛应用于整车制造、电池车间、电机车间等多个环节。此外，工厂内的工业网络提供了高可靠性支持，保障了设备自动化、生产设备无线连接、信息数据采集、人机交互及智能决策的高效运行。
在焊接质量优化上，特斯拉利用Python算法，系统对焊接过程中的电流、电压、时间等关键参数进行实时监控与分析，并构建了精准的焊接质量预测模型。借助该模型，系统能够自动调整焊接参数，确保每一条焊缝都达到最优质量标准，大幅提升了焊接环节的生产效率。不仅如此，特斯拉生产线的机器视觉平台也实现了实时图像的数据接入、数据过滤、AI模型实时运算、异常告警以及数据导出等功能，目前已在其多个车间的多个场景中稳定运行，有效保障生产质量和效率。
这些实践表明，AI系统可以像一位不知疲倦且无比严谨的“智能监工”，实时把控生产的每一个环节。它运用先进算法对零部件进行严格质量检测，确保每一辆下线的汽车都符合高标准。通过深度分析设备运行数据，AI的故障预测功能能够提前发现设备故障隐患，提前安排预防性维护，有效减少了因设备故障导致的停工时间，保障生产的连续性。
除特斯拉外，宝马在生产端对AI工具的应用则更具规模。早在2022年，宝马便在业内率先部署了代号为“灯塔”（BEACON）的AI平台。这一平台为AI应用的创新、开发、部署、集成与运行提供了一体化的平台化支持，加速了多个业务场景的数字化转型进程。“灯塔”平台巧妙融合了AI与工业物联网的优势，如同一个“超级大脑”，赋能多个技术应用层级，成功攻克了传统AI应用面临的高门槛、高成本、低效率等难题。借助这一平台，IT工程师无需耗费大量资源建立实体数据中心，只需在线输入代码和参数，就能快速获取计算资源并开展算法训练，极大地提升了开发效率。
丰田方面同样在积极探索AI在生产端的应用。据悉，丰田汽车北美公司（TMNA）携手合作伙伴Invisible AI，借助人工智能助力工厂在质量、安全和生产效率方面做出更精准的决策。该伙伴的计算机视觉平台将在TMNA北美所有14个制造基地“上岗”，该系统借助人工智能技术，如同在每个操作角落都安装了“电子眼”，能够敏锐地分析潜在问题，实现质量、安全性及生产率的全面提升，远远超越了传统安全摄像头的监测能力。
展望未来，随着技术的持续进步，汽车生产制造将朝着“无人工厂”的目标加速前进。AI将与机器人、物联网、大数据等前沿技术深度融合，进一步提升生产自动化水平，实现生产全流程的智能化管控，让生产变得更加高效、精准和智能。

开启智驾出行新篇章
在当前汽车行业的技术研发领域，自动驾驶和智能网联技术无疑是核心焦点，而AI技术的深度应用和持续突破，更是加速了这两项技术的迭代更新，使得新功能能够更快地推向市场，为用户带来前所未有的出行体验。
特斯拉的FSD（完全自动驾驶）系统在自动驾驶领域成绩斐然，该系统依托AI深度学习和大数据训练，不断进行迭代升级。通过学习海量的路况数据、驾驶行为数据以及各类环境数据，FSD系统练就了“火眼金睛”，能够精准识别道路、行人、车辆、交通标志等物体，并做出合理、智能的驾驶决策，目前已实现从L2到L4级别的自动驾驶功能。截至2024年3月，FSD的累计行驶里程突破12亿英里，这一数据有力地验证了其强大的技术实力。进入2024年后，特斯拉持续加大对FSD的研发投入，不断优化算法，进一步提升系统性能和安全性，并计划在部分地区逐步实现无人监管的FSD技术，为未来的Robotaxi自动驾驶出租车服务筑牢根基。
丰田也在自动驾驶领域积极布局。丰田与日本电报电话公司（NTT）达成合作，计划投资5000亿日元用于研发AI软件，致力于提升自动驾驶技术水平。双方设定了明确目标，要在2028年推出一套可供使用的自动驾驶系统，并考虑将其分享给其他车企。此外，丰田自身的Toyota Guardian系统利用AI技术为驾驶员的安全保驾护航，在关键时刻能够及时介入，避免事故发生。
在ADAS（高级驾驶辅助系统）开发方面，沃尔沃的城市安全系统借助AI技术实现了自动紧急制动、盲点监测、车道偏离预警等实用功能。系统通过AI算法对摄像头和毫米波雷达收集的数据进行分析，一旦检测到车辆可能与前方障碍物或相邻车道车辆发生碰撞风险，便会及时发出警报，并自动采取制动或避让措施。奥迪的预安全系统同样引入AI技术，实时监测车辆周围环境，利用传感器融合和机器学习算法，提前预判潜在危险，自动调整车辆的安全带张紧度、车窗和天窗的关闭状态等，全方位保障驾乘人员的安全。
在车企虚拟助手领域，也不乏AI技术的身影。梅赛德斯-奔驰与谷歌云携手合作，基于Gemini LLM构建的MBUX虚拟助手即将在年内搭载于CLA车型。Stellantis旗下的标致、欧宝等品牌也纷纷跟进，陆续搭载Sound Hound Chat AI作为车载语音助手，覆盖奥地利、法国、德国等多个欧洲市场。
展望未来，AI在自动驾驶技术中的作用将愈发关键，尤其是在感知、决策与控制环节。AI将具备更强的能力，精准识别复杂路况和交通信号，在恶劣天气及复杂城市环境中做出更加智能灵活的驾驶决策。同时，AI与车联网技术的深度融合将成为未来发展的重要方向。通过V2V（车与车）、V2I（车与基础设施）等智能交互，实现交通流量优化、智能导航和远程控制等功能，为智能交通系统建设注入强大动力，缓解城市交通拥堵，提高道路通行效率，让出行更加高效、顺畅。

供应链与设计新视角
AI技术的影响力不仅体现在生产制造和自动驾驶领域，还为跨国车企的供应链管理和产品设计带来了全新的思路与方法，助力企业在复杂多变的市场环境中灵活应变。
在供应链管理方面，2024年2月7日，Stellantis宣布与法国AI技术公司Mistral扩大战略合作伙伴关系，旨在进一步强化其在客户反馈、制造质量和新品开发速度等方面的数据分析能力，为企业决策提供更有力的支持。丰田、本田等日本车企则充分发挥AI技术的优势，通过综合分析历史销售数据、市场趋势、消费者行为以及宏观经济数据等多维度信息，精准把握市场动态，进而优化库存管理。以丰田为例，其借助AI建立的需求预测模型，能够提前预测不同车型和地区的市场需求，合理安排生产计划和零部件采购，在2024年成功将零部件库存成本降低约15%。
在欧洲，车企则利用AI进行供应链风险评估，尤其是在面对疫情、贸易战、自然灾害等不确定性因素时，AI能快速分析风险对供应链的影响，帮助企业及时调整布局，采取应对措施，如寻找替代供应商、调整生产计划或优化物流路线，从而有效降低供应链中断的风险。戴姆勒卡车在2024年ALS欧洲数字战略会议上表示，公司已采用包括AI在内的数字工具，监控生产端供应商的风险，涵盖财务健康、地缘政治、自然灾害和法规等多方面内容。此外，AI还可用于评估现有数据质量，并将其导入供应商风险模型，帮助识别潜在风险，进一步向内部团队可视化呈现数据。
可以看到，越来越多的公司期待AI驱动的供应链管理展现出实时和智能的特性。借助大数据分析和机器学习算法，AI能够实现对供应链的实时监控，及时掌握库存水平、物流状态、生产进度等关键信息。同时，AI还能进行智能调度，根据实际情况优化供应链流程，提高供应链的响应速度和韧性，确保企业在复杂多变的市场环境中稳定运营。
在产品设计领域，AI同样大放异彩。通用汽车利用Autodesk的生成式AI设计软件，对汽车零部件进行设计优化，如座椅支架。该AI工具生成了超过150种设计方案，最终设计出的产品相比之前版本，重量减轻了40%，强度却提高了20%。这一成果充分彰显了AI在产品设计中对潜在风险的评估与优化能力，不仅有助于提升产品性能，还能避免后期生产和使用中可能出现的问题，从而提升市场竞争力。
2023年，丰田研究所（TRI）开发了一款AI工具，能够根据输入的文字指令自动设计汽车外形，辅助创意过程的早期阶段。例如，设计师只需输入“流畅线条”或“SUV造型”以及“低风阻”等要求，工具便能根据指令自动生成相关样图，协助设计师完成设计。
然而，尽管AI设计优化在现阶段简化了相关工作流程，但实际汽车设计涉及众多复杂因素。丰田研究所人类互动驾驶（HID）部门主任阿维纳什・巴拉钱德兰（Avinash Balachandran）指出，虽然AI生成内容（AIGC）常被用作设计师灵感的来源，但在实际汽车设计中，AI仍无法处理诸如底盘尺寸、风阻系数等复杂的工程与安全因素。这些因素对新车的燃油经济性、操控性、安全性及人体工学等方面都有着深远影响。因此，在实际设计过程中，AI需要与工程师的专业判断紧密结合，才能打造出最佳的设计方案。

在技术创新与合规伦理中寻求平衡
尽管AI为跨国车企带来了巨大的发展机遇，但在这一过程中也伴随着诸多潜在风险。2025年2月10日，巴黎AI行动峰会聚焦AI技术，提出应将其应用于实际场景，为科学、文化、医疗健康及工业等领域提供切实可行的解决方案。然而，峰会也特别强调了AI监管与治理、伦理与责任等议题，这些问题无疑将对跨国车企的生产线优化、自动驾驶技术、供应链管理及风险监测等方面产生深远的影响。
技术成熟度与安全性是跨国车企面临的首要问题。以自动驾驶为例，特斯拉FSD系统虽然取得了显著进展，但目前仍需人工监督，在某些复杂路况下，自动驾驶系统仍可能出现失误，导致事故发生。为应对这一风险，车企需要建立冗余系统，确保在主系统出现故障时，备用系统能够及时接管车辆，保障行车安全。同时，构建明确的伦理框架至关重要，它能规定自动驾驶系统在面对复杂情况时的决策原则，切实保障乘客与行人的安全。奔驰秉持的“安全优先”开发原则，始终将安全放在技术研发的首位，为行业树立了良好榜样。
其次，数据隐私与合规问题同样不容忽视。跨国数据流动受到欧盟GDPR、中国《数据安全法》等一系列法律法规的严格限制，一旦发生数据泄露事件，将对企业声誉和用户权益造成严重损害。因此，车企应积极建设区域化数据中心，将数据存储在本地，减少跨国数据流动带来的风险。特斯拉在中国实现本地化存储驾驶数据的举措，有效降低了数据合规风险。此外，加强数据加密与访问控制，确保数据的安全性，是车企在数据管理方面必须重视的关键环节。
此外，高成本与商业化难题也是企业面临的现实挑战。AI研发需要投入巨额资金，但短期内回报率较低。为降低成本，车企可以采取合作与资源共享的方式，优化资源配置，减轻单独研发带来的沉重负担。
综上所述，跨国车企在AI应用的征程中机遇与挑战并存。未来，车企需要在技术突破、合规适配和生态合作之间找到平衡，持续加大研发投入，加强数据安全管理，积极应对各类风险，牢牢抓住发展机遇，在智能化时代实现可持续发展，为消费者提供更加智能、便捷、安全的汽车产品和出行服务。
总的来说，AI正重塑汽车行业，将汽车从传统的“机械产品”转变为“智能移动服务生态”。跨国车企之间的竞争，也从过去单一技术的比拼，升级为“数据-算法-生态”的体系化竞争。未来，只有那些能够平衡技术创新与伦理责任、全球化布局与本地化适配、短期投入与长期收益的企业，才能在这场激烈的竞争中脱颖而出，引领行业发展潮流。
注：本文首发于《汽车纵横》杂志2025年3月刊