作者 ｜ 頤圣
編輯 ｜ 志豪
在全球化競爭加劇與行業(yè)快速迭代的背景下，IBM如何出招？
車東西4月28日消息，日前，IBM中國于北京召開了2025汽車行業(yè)媒體溝通會，重點討論了人工智能（AI）技術(shù)如何為汽車企業(yè)創(chuàng)造新的增長機(jī)會。
會上，IBM發(fā)布了“IBM咨詢+技術(shù)”的深度協(xié)同賦能方案，旨在幫助行業(yè)把握AI驅(qū)動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型窗口期。
IBM咨詢中國區(qū)汽車行業(yè)總經(jīng)理唐俊表示，當(dāng)前汽車產(chǎn)業(yè)的競爭已從單一產(chǎn)品向生態(tài)協(xié)同轉(zhuǎn)變，產(chǎn)品的焦點也從車輛轉(zhuǎn)向終端。IBM通過“全局規(guī)劃+場景拆解”的咨詢方法，協(xié)助汽車企業(yè)在AI驅(qū)動的新周期內(nèi)構(gòu)建可持續(xù)的端到端跨工作流能力。
IBM中國科技事業(yè)部汽車行業(yè)和跨國公司總經(jīng)理王勝航強(qiáng)調(diào)，IBM專為汽車行業(yè)開發(fā)的AI解決方案融合了生成式AI、物聯(lián)網(wǎng)和混合云技術(shù)，幫助主要客戶在研發(fā)效率、供應(yīng)鏈韌性和成本控制等方面取得重要突破。他指出，這種“咨詢藍(lán)圖牽引，技術(shù)敏捷落地”的閉環(huán)是IBM區(qū)別于純技術(shù)廠商的獨特優(yōu)勢。
一、降本增效之下 IBM的新洞察
在當(dāng)前的市場環(huán)境中，中國汽車行業(yè)面臨著產(chǎn)品創(chuàng)新速度加快與效益壓縮的雙重挑戰(zhàn)。
根據(jù)全國乘用車市場信息聯(lián)席會的數(shù)據(jù)，2024年汽車行業(yè)的利潤率僅為4.3%，明顯低于全國工業(yè)企業(yè)的平均水平。唐俊認(rèn)為，汽車行業(yè)正在經(jīng)歷從“規(guī)模擴(kuò)張”到“價值創(chuàng)造”的轉(zhuǎn)型。當(dāng)技術(shù)升級周期縮短與成本壓力疊加時，原有的發(fā)展模式將觸及臨界點，這正是行業(yè)通過數(shù)據(jù)驅(qū)動深化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略窗口期。
▲中國汽車行業(yè)正面臨變革與挑戰(zhàn)
同時，中國汽車企業(yè)在海外市場拓展中也面臨政策不明確的挑戰(zhàn)，需應(yīng)對技術(shù)適配、文化差異、數(shù)據(jù)合規(guī)及品牌認(rèn)知等多重問題。唐俊表示，產(chǎn)業(yè)升級過程充滿技術(shù)和組織挑戰(zhàn)，而IBM團(tuán)隊能夠在這些方面提供支持。
根據(jù)IBM的《2024年全球車企CEO調(diào)研》，覆蓋了30多個國家和地區(qū)的151位CEO，顯示他們在未來三年的投資重點將逐步轉(zhuǎn)向AI應(yīng)用，以提升用戶體驗，業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新則是他們面臨的最大挑戰(zhàn)。王勝航指出，AI的成功不僅取決于技術(shù)本身，還依賴于其在汽車行業(yè)全鏈條的深度滲透，以及與企業(yè)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)特性的結(jié)合，這需要CEO的領(lǐng)導(dǎo)和業(yè)務(wù)部門的全程參與。
IBM專注于企業(yè)級AI，并在IDC的2024 AI服務(wù)評選中被評為領(lǐng)導(dǎo)者。IBM通過“戰(zhàn)略洞察—技術(shù)穿透—價值提供”的方式，幫助汽車企業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，涵蓋從戰(zhàn)略咨詢到系統(tǒng)集成的全鏈條能力建設(shè)。
▲人工智能新時代的主要特征
IBM咨詢致力于高效、專注地服務(wù)客戶，專注于滿足具體需求，提供細(xì)致的解決方案。其在數(shù)據(jù)架構(gòu)、技術(shù)路線、研發(fā)體系等轉(zhuǎn)型相關(guān)領(lǐng)域的專長，使其能夠為汽車企業(yè)提供全面的企業(yè)級服務(wù)。目前，IBM咨詢在生成式AI領(lǐng)域擁有200家活躍客戶和65,000名專業(yè)顧問，業(yè)務(wù)額超過50億美元。
IBM科技則以開放、安全、可擴(kuò)展的混合云架構(gòu)和AI能力為核心，提供從底層算力到智能應(yīng)用的完整技術(shù)棧，幫助車企實現(xiàn)數(shù)智化升級。在研發(fā)創(chuàng)新方面，IBM幫助某車企實現(xiàn)智能代碼助手的開發(fā)，顯著提升了代碼編寫和測試的效率。
展望未來，IBM將繼續(xù)與中國汽車行業(yè)的客戶攜手合作，推動行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展。
二、對話IBM高管 專注汽車業(yè)務(wù)提升客戶價值
1、我注意到IBM目前正在專注于專有AI的開發(fā)?；叵朐朴嬎銊倓偱d起時，關(guān)于私有云與公有云的討論非常頻繁。如今，AI的算力成本相對較高，汽車企業(yè)面臨降本增效的需求，同時也有許多企業(yè)在使用專用的大模型。您如何看待通用AI大模型與專有AI大模型之間的關(guān)系？IBM對此有何看法
王勝航：任何技術(shù)的發(fā)展都經(jīng)歷一個過程。以云計算為例，最初是私有云先行發(fā)展。公有云的發(fā)展需要滿足一些基本條件，例如網(wǎng)絡(luò)帶寬的提升以及計算力成本的降低，這些都需要時間來實現(xiàn)。AWS在初期也面臨盈利挑戰(zhàn)，因為云計算和數(shù)據(jù)中心的建設(shè)屬于重資產(chǎn)投資，回收周期較長。幸運的是，技術(shù)的進(jìn)步往往超出我們的預(yù)期，能夠?qū)崿F(xiàn)飛躍式的發(fā)展。因此，當(dāng)技術(shù)達(dá)到一定水平后，許多功能便可以遷移至公有云上，包括數(shù)據(jù)安全。
▲IBM中國科技事業(yè)部汽車行業(yè)和跨國公司總經(jīng)理王勝航
回到您提到的模型問題，選擇適合的模型至關(guān)重要。如果是面向消費者的商業(yè)應(yīng)用，大模型是非常重要的，因為它需要處理大量來自社會的數(shù)據(jù)，而消費者的提問和關(guān)注點也源自社會。因此，需要一個規(guī)模較大的模型。然而，對于企業(yè)內(nèi)部的模型而言，主要應(yīng)用于優(yōu)化內(nèi)部事務(wù)，小模型反而更為合適。這就是為什么DeepSeek相較于通用大模型，能提供更大的顛覆力。它的算力需求遠(yuǎn)低于通用模型，僅需百分之一或十分之一的成本即可實現(xiàn)。
IBM的watsonx平臺可以支持兩種模型，而我們的Granite模型則更具行業(yè)聚焦性。同時，我們的AI平臺也能夠接入社會上的通用大模型，包括DeepSeek。企業(yè)可以根據(jù)自身需求進(jìn)行選擇，這取決于他們的投入程度。無論是智能駕駛、智能艙，還是對企業(yè)內(nèi)部研產(chǎn)供銷數(shù)據(jù)的優(yōu)化與數(shù)字營銷，企業(yè)都可以根據(jù)不同的需求選擇合適的模型。
2、您與多位汽車企業(yè)高層進(jìn)行了交流，他們的訴求各不相同。您認(rèn)為在這些高層中，哪些人的AI思考顯得成熟，只是借助當(dāng)前資源進(jìn)行拼圖？又有哪些人對AI的理解較為深刻？
唐?。篈I是一個熱門且相對新穎的話題。若要用“成熟”來形容對AI的使用，我認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)車企的領(lǐng)導(dǎo)層相對較為成熟，畢竟他們大多具有科技背景，對新技術(shù)的理解較為深刻。這是我個人的觀察。
在我們的討論中，許多領(lǐng)導(dǎo)者嘗試將AI視為工具，因為他們能夠迅速意識到AI作為降本增效工具的潛力，進(jìn)而為企業(yè)帶來快速的效果。讓我感到驚訝的是，這種現(xiàn)象在外資車企中尤為明顯。在對話中，我們發(fā)現(xiàn)外資車企往往嘗試在特定用例和場景中將AI與業(yè)務(wù)進(jìn)行匹配，以尋找創(chuàng)新點。
▲IBM咨詢中國區(qū)汽車行業(yè)總經(jīng)理 唐俊
與之相比，國內(nèi)的車企，無論是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是國有和民營企業(yè)，在新技術(shù)的應(yīng)用和開放程度上表現(xiàn)得更加大膽。他們積極與我們探討如何在這一領(lǐng)域進(jìn)行合作，因為他們意識到AI是一個新興且充滿潛力的領(lǐng)域，愿意嘗試將新技術(shù)與自身業(yè)務(wù)相結(jié)合。這是我們的第二個觀察，外資企業(yè)與國內(nèi)企業(yè)在這一點上確實存在差異，這讓我感到欣慰，因為國內(nèi)企業(yè)，包括國有企業(yè)和央企的領(lǐng)導(dǎo)者也積極擁抱新技術(shù)與創(chuàng)新。
至于成熟度，我認(rèn)為目前大家的思考與嘗試仍未達(dá)到成熟階段。即便是一些互聯(lián)網(wǎng)車企及其CEO在公開場合中提出要將企業(yè)轉(zhuǎn)型為AI公司，他們的AI戰(zhàn)略仍然分為兩個部分。將AI應(yīng)用于汽車領(lǐng)域的想法較為直觀，因為無論是軟件定義汽車還是自動駕駛，AI都是不可或缺的。
另一個我們探討較多的方面是AI在研發(fā)流程和生產(chǎn)制造層面所帶來的突破。許多互聯(lián)網(wǎng)車企和新興勢力目前關(guān)注的重點是從單一產(chǎn)品線向多產(chǎn)品線擴(kuò)展，甚至是從單一品牌向多品牌的轉(zhuǎn)變。在這一過程中，他們在管理和流程上遇到越來越多的痛點，期望通過AI的能力解決部分問題，特別是在汽車研發(fā)方面。
熟悉汽車研發(fā)的人都知道，剛才提到的MBSE（基于模型的系統(tǒng)工程）是IBM的一種方法論，因為汽車本質(zhì)上是一個工程產(chǎn)品。當(dāng)前汽車研發(fā)中涉及需求到驗證的過程是非常嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?，必須形成閉環(huán)。通過AI的功能，我們可以在如此復(fù)雜的環(huán)境中，處理眾多離散制造供應(yīng)商的質(zhì)量問題?；ヂ?lián)網(wǎng)造車勢力對此非常關(guān)注，能夠在這方面進(jìn)行深入探討讓我感到欣慰。
3、關(guān)于自動駕駛問題，您提到機(jī)器視覺?，F(xiàn)在有一些車企采取較為激進(jìn)的策略，選擇一段式的自動駕駛方案。而不采用一段式的車企則擔(dān)心在初期數(shù)據(jù)提取中出現(xiàn)錯誤，導(dǎo)致車輛學(xué)習(xí)錯誤的場景。他們認(rèn)為必須有規(guī)則和干預(yù)。請問IBM能否幫助這些車企規(guī)避此類問題，確保其視覺場景的準(zhǔn)確性？
此外，關(guān)于純視覺自動駕駛的問題，隨著 小米SU7 （ 參數(shù) 丨 圖片 ）事件的影響，許多車企開始配備激光雷達(dá)。您認(rèn)為純視覺技術(shù)真的不如激光雷達(dá)嗎？在小米事件后，我們看到特斯拉通過純視覺技術(shù)成功識別并通過了一段復(fù)雜路段，這引發(fā)了人們對純視覺技術(shù)的思考。
王勝航：首先要說明的是，我們的服務(wù)對象是汽車制造商，而非直接服務(wù)于汽車本身。
對于您提到的第二個問題，我并不代表任何廠商的觀點，而是根據(jù)輿情觀察到一些情況。例如，有人拍攝了一段視頻，比較了使用激光雷達(dá)和視覺技術(shù)的兩款車在五種不同場景下的表現(xiàn)。第一種場景是正常情況下前方有障礙物，兩輛車均能成功剎車。第二種場景是旁邊有小孩踢球，雙方也都能及時剎車。第三種是在霧天的情況下，一輛車剎住了，另一輛車則發(fā)生了碰撞。第四種是在黑夜中，第五種是前方有玻璃障礙物。通過這些測試，可以明顯看出激光雷達(dá)與視覺系統(tǒng)在黑暗和玻璃場景下的表現(xiàn)差異。
至于智能駕駛的研究，IBM更多關(guān)注的是如何將現(xiàn)有的智能駕駛技術(shù)與城市大腦的信息結(jié)合，這對社會的貢獻(xiàn)更為顯著。我們希望通過AI提升智能駕駛系統(tǒng)的道路信息反饋的精準(zhǔn)性和及時性。此外，將車輛信息反饋到城市大腦中，有助于城市交通的優(yōu)化，這也是我們的研究方向之一。至于車輛本身的駕駛，許多汽車企業(yè)正在積極探索，這并不是我們當(dāng)前的主要工作方向。
4、您在展示車企CEO調(diào)查時提到，目前大家關(guān)注的核心是效率和成本的降低，即降本增效。如果將車企分為傳統(tǒng)車企與造車新勢力，他們在降本增效方面的痛點或業(yè)務(wù)需求是否存在顯著差異？根據(jù)IBM的觀察，我們可以為他們提供哪些幫助？
唐俊：謝謝您的提問，確實存在顯著差異。雖然我不太喜歡“傳統(tǒng)車企”這一稱謂，更傾向于稱之為“主流車企”。使用“主流”一詞的原因在于這些企業(yè)在中國汽車行業(yè)已有二十年的品牌營銷歷程，形成了自己的戰(zhàn)略和慣性。它們的管理經(jīng)驗一方面源于與國外合資品牌的學(xué)習(xí)，另一方面則是多年積累的經(jīng)驗。中國六大主流車廠，包括三大和三小品牌，基本涵蓋了所有合資品牌。
在當(dāng)前市場環(huán)境中，當(dāng)這些主流車企面臨新興 挑戰(zhàn)者 時，我們觀察到，新勢力通常以單一品類為突破口，其創(chuàng)始人對這一品類有著強(qiáng)烈的感知能力。他們往往會選擇一個單品類的產(chǎn)品進(jìn)行市場測試，速度較快，且整個管理流程從研發(fā)到量產(chǎn)的效率也相對較高。新勢力的核心在于能夠?qū)⒃S多事務(wù)外包，同時保留核心價值。
對于主流車企而言，降本增效的訴求主要體現(xiàn)在兩個方面：首先是平臺化運營。過去，車廠通常采用模塊化生產(chǎn)或靈活生產(chǎn)，但隨著整體體量的擴(kuò)大，合資品牌的獨立運營、經(jīng)營和核算現(xiàn)象愈加明顯，導(dǎo)致研發(fā)和供應(yīng)鏈的自主權(quán)增強(qiáng)，而整體業(yè)績表現(xiàn)卻不盡如人意。
因此，主流車企在降本增效方面的核心訴求是從集團(tuán)層面出發(fā)，整合營銷、供應(yīng)鏈和研發(fā)。這一過程十分艱難，可能導(dǎo)致多個品牌的供應(yīng)鏈團(tuán)隊被精簡，研發(fā)團(tuán)隊的規(guī)模也可能從400人縮減至150人。更大的挑戰(zhàn)在于，許多國內(nèi)車企尚未為模塊化生產(chǎn)做好準(zhǔn)備，沒有建立起模塊化基礎(chǔ)。在沒有模塊化基礎(chǔ)的情況下，整合過程會受到供應(yīng)鏈的較大沖擊，尤其是Tier 1供應(yīng)商也會共同承擔(dān)成本，這成為一個重要的挑戰(zhàn)。
在過去一年中，我們接到了大量關(guān)于供應(yīng)鏈集成的咨詢需求。例如，IBM與長城汽車達(dá)成長期合作協(xié)議，通過集成供應(yīng)鏈的方式幫助其構(gòu)建全新的價值管理體系。這一成功案例不僅限于長城汽車，我們還為其他國內(nèi)和國際品牌的頭部車企提供了類似的咨詢服務(wù)。
另一方面，新興企業(yè)的訴求則集中在標(biāo)準(zhǔn)化管理方面，特別是希望打破部門間的壁壘，統(tǒng)一員工的工作方式、術(shù)語和KPI。許多新興企業(yè)，尤其是隨著疫情后軟件定義汽車和電動車快速發(fā)展的企業(yè)，急需通過我們的經(jīng)驗進(jìn)行整合。此外，一些企業(yè)可能有強(qiáng)烈的出海需求，包括市場選擇、進(jìn)入策略及企業(yè)文化的調(diào)整，這些都是我觀察到的現(xiàn)象。
結(jié)語：IBM持續(xù)賦能汽車客戶
IBM 將繼續(xù)通過深厚的行業(yè)經(jīng)驗和創(chuàng)新技術(shù)，持續(xù)賦能汽車客戶，助力他們在快速變化的市場環(huán)境中實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與可持續(xù)發(fā)展。
不難看出，通過結(jié)合戰(zhàn)略咨詢與先進(jìn)的 AI 解決方案，IBM 致力于幫助汽車企業(yè)提升競爭力，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，最終實現(xiàn)更高的用戶體驗和商業(yè)價值。
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