劉昊：新能源汽車行業“智能化”體系框架初探

從企業應用AI面臨的挑戰入手，分析新能源汽車行業“智能化”體系架構，并提出未來AI在新能源汽車行業發展的相關建議

企業應用AI面臨的挑戰

業務側，企業如何識別高價值AI場景，如何與企業現有運行流程相結合，應搭建什么樣的AI組織；數字側，如何在大量數字化系統和海量數據中實現模型和系統、數據間的有效融合，并改變現有的系統更有效地為業務賦能；智能側，企業選擇行業大模型的原則和策略是什么，應搭配怎樣的算力才能實現有效支持；安全側，大模型帶來新生產力的同時也給業務、流程、場景、數據等帶來新的挑戰，如何確保安全合規。

新能源汽車行業“智能化”體系框架

一是AI覆蓋相關場景，場景分為To B企業經營管理和To C產品研發、營銷兩類，并實現以價值為牽引，確保業務價值清晰、ROI達標，從場景切入，確保業務流程清晰、數字化程度高、AI技術可行，持續進化，確保運營有目標、可度量、有保障；二是AI滲透相關流程，將公司的業務流程解構，基于活動、任務判斷每個環節使用AI或人工的效率、成本，識別AI可優化的環節，并在上述基礎上，逐步推進AI滲透于整個流程，提升企業運行效率；三是AI升級相關組織，帶來組織架構的調整，AI作為助理的角色，在業務方面、數字化BP、研發等方面形成AI團隊與業務團隊的協同，實現“前店后廠”的模式；四是AI重構相關系統，系統中很多功能被AI取代，系統本身API也被AI調用；五是AI引導數據治理，實現數據采集結構化、消費精確化，同時AI本身也能對非結構化數據進行治理，提升數據價值；六是AI適配相關模型，在企業端建設“模型路由”，適配多種模型以滿足不同場景需求，并遵循“多、快、好、省、穩”原則；七是AI調度精準算力，為滿足智能智駕、智能座艙、通用AI業務等高算力需求場景，從“東數西算”的算力基建出發，實現統一調度、統一管理，合理規劃算力資源；八是AI確保安全可信，保證AI應用的全生命周期安全，包括內容、應用、數據和模型等；九是AI聚焦運營保障，運營以業務價值為牽引，運維以應用穩定為基石。

AI在新能源汽車行業發展的建議

面對即將到來的AI時代，算力將與電力一樣沉淀成為一種重要基礎設施，應搭建行業級/國家級的算力互聯平臺，支持AI能力的高效運行；同時，基于AI能力建設和運營，構建一套行業統一的企業數字化轉型成熟度標準，牽引行業AI發展方向，幫助企業識別數字化轉型成熟度并持續優化。

（作者系浙江極氪智能科技有限公司副總裁，本文由浙江數字經濟百人會供稿。）