2023年汽车行业全面拥抱AI智能化时代.pdf

汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨102丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.1 数据对汽车行业发展的影响1.1.1 汽车行业中数据的爆发式增长 1.1.2 汽车行业中数据的价值 1.1.3 汽车制造商的数据应对策略 1011121409151719202224人工智能在汽车行业发展现状1.2 汽车行业面临的颠覆性创新机遇1.2.1 颠覆式创新机遇之客户 1.2.2 颠覆式创新机遇之产品 1.2.3 颠覆式创新机遇之生态系统 1.2.4 颠覆式创新机遇之技术 1.2.5 颠覆式创新机遇之文化与技能目 录1汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨031.3 当前人工智能在汽车行业中的创新应用2.1 人工智能应用创新的原则2.1.1 人工智能创新的原则一：赋能 2.1.2 人工智能创新的原则二：商业运营 2.1.3 人工智能创新的原则三：组织建设 2.1.4 人工智能创新的原则四：监管和规模化39414246535825企业如何利用人工智能加速创新1.4 未来人工智能在汽车行业的创新展望 1.4.1 让汽车功能的升级像软件一样敏捷，快速演进 1.4.2 供应链可视化，风险模拟和预测 1.4.3 元宇宙及人工智能推动打破部门壁垒，推动内部协同实现极致的 成本和质量改进优化 1.4.4 元宇宙下的人工智能驱动-以客户为中心的购车体验 1.4.5 自动驾驶创造极致的长途驾驶体验 1.4.6 人工智能辅助低碳出行，并无缝衔接多种出行方式 1.4.7 重新定义车 移动共享美化时光的空间（房产、客厅、电影院、游戏厅、沉浸式学习空间）2931323334363738204丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代2.2 凯捷咨询加速数据及人工智能价值实现2.2.1 下一代企业数据及人工智能平台参考架构 2.2.2 人工智能及数据平台实施方法2.4 基于亚马逊云科技打造人工智能创新底座 2.4.1 亚马逊云科技卓越的全球基础设施 2.4.2 亚马逊云科技的智能湖仓架构 2.4.3 选择合适的人工智能和机器学习服务2.3 亚马逊云科技支撑多种汽车行业的方案2.3.1 软件定义智能汽车2.3.2 自动驾驶算法开发和验证 2.3.3 构建车企全球弹性车联网 2.3.4 个性化数字互动体验 2.3.5 智慧供应链 616369102103106112 717583879398汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨053.1 驱动规模化人工智能汽车企业可以获得重大回报3.2 在不同的创新水平面进行投入3.2.1 创新水平面 1 3.2.2 创新水平面 2 3.2.3 创新水平面 3120124125126127119128131133如何衡量人工智能带来的价值和收益结尾和展望参考文献作者简介345606丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代简 介福特汽车公司副总裁兼首席信息官 Jeff Lemmer 表示：“人工智能技术不仅对实现我们的自动驾驶汽车至关重要，而且在转变我们的客户和员工体验方便，也发挥着越来越大的作用。”“供应链风险识别和车辆预测性维护，仅仅只是福特已经应用人工智能来改善我们的客户和业务运营的众多方案之一。”沃尔沃汽车集团首席信息官兼首席数字官 Atif Rafiq 回应了这种观点，他说：“车企正在积极地将人工智能应用于自动驾驶，这通常会成为最热门的头条新闻，但不仅于此，汽车行业的各个方面都可以受益于人工智能，包括汽车的制造和销售，以及创造新的客户体验。”今天，随着人工智能（Artificial Intelligence,AI）和机器学习（Machine LearningML）技术的日益成熟，人工智能与机器学习技术早已脱离了资本炒作，正在迈向全面的商业化阶段，并与产业深度融合。正如历史上交通工具引擎的演进，车从蒸汽机车进化到内燃机车，再演进到电力机车，到今天的高铁，新引擎不断带给交通工具更快的速度、更高的效率、更好的体验，并让系统更加的安全稳定。而人工智能与机器学习技术也正在协助企业构建业务发展的“新引擎”，帮助企业获客，提升运营与生产效率，构建质量保障和风险控制体系，给企业带来崭新的用户体验。如何恰当地在应用场景中将业务痛点与人工智能相结合，把握数字时代的发展机遇，是所有企业的业务和技术决策者面对的首要的议题之一。同样，人工智能也是开启汽车行业未来价值的关键所在。虽然人工智能在自动驾驶领域的应用备受瞩目，但是人工智能的用武之地远不止此，汽车行业在研发、生产、供应链、客户体验和出行服务等诸多领域都在推进人工智能的应用。06丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨07自 2017 年以来，虽然许多企业对于人工智能的应用依然停留在小范围试点和概念验证阶段，但是已经有领先的企业在人工智能的规模化应用方面取得了重大进展。如今人工智能进入汽车行业，并产生了积极效益的例子有很多。上汽集团已经拥有非常丰富的人工智能应用场景，涵盖了智能驾驶、智能出行、智能制造、智能物流这些技术复杂、可靠性要求又相当高的场景，为上汽的人工智能实验室发展提供了有力的支撑，这也是上汽集团在人工智能领域独有的竞争优势。宝沃汽车通过人工智能搭建测试平台，通过人工智能模拟实现更丰富的路况，减少重复测试，从而提高自动驾驶测试的效率。通用汽车公司的“Dreamcatcher”系统使用机器学习来改进原型开发。该解决方案最近对生成安全带支架零件的设计进行了测试，最终的单一组件设计比最初的八组件设计轻 40%，强度高 20%。大众汽车在慕尼黑的 DATA LAB 建立了自己的语音技术团队，应用于与供应商的标准化沟通。该项目的目标是实现 10000 美元以下商品的采购流程自动化。斯柯达（koda）正在其位于捷克姆拉达博莱斯拉夫的工厂测试将自动驾驶无人机应用于库存盘点。应用该技术实现了每日三次从上空检测、识别和清点工厂外的空集装箱，并将收集的数据传输给物流部门进行处理。08丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业中利用人工智能进行创新面临的机遇和挑战。汽车行业客户如何搭建企业级的人工智能及数据平台。云计算如何帮助驱动人工智能在汽车行业创造价值和收益。凯捷咨询和亚马逊云科技精诚合作，通过人工智能赋能客户，拥抱未来。在本白皮书中，我们从当前成熟的人工智能与机器学习案例出发，探讨并关注人工智能与机器学习技术在业务增长、效率提升、体验创新、风险控制等方面为汽车行业带来的创新，解读人工智能与机器学习的应用场景。汽车行业的客户可以借助凯捷咨询在汽车行业的深入实践和丰富经验，以及亚马逊云科技全面、可靠、可扩展、安全的人工智能和机器学习服务打造相应的解决方案，从而更加便捷，有效地从数据中提取价值、赋能业务。本白皮书主要包含如下内容：汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨09汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨091 1人工智能在汽车行业发展的现状10丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.1 数据对汽车行业发展的影响在如今这个世界，所谓“正常”只是对某种似曾相识但绝非一成不变的隐喻，因此我们需要接受不确定性，因为不确定性已经成为我们今天日常生活的一部分。快速识别和响应不断变化的环境，对于任何组织都是重要的。为了蓬勃发展，企业面对机遇和挑战，必须灵活地调整战略，持续地进行业务和技术的转型。在印度，有一个概念叫做“Jugaad”：是一种灵活务实地解决问题的方式，在资源有限的情况下进行创新。这种节俭的创新概念以某种形式存在于世界各地的每一种文化中，现在对汽车行业的企业来说比以往任何时候都更有意义。随着需求的变化和技术创新的不断加速，组织可以利用许多机会应对大规模的变化。如水一般保持柔韧，有助于组织规划未来，无论未来将面对什么。“StratOps”战略运营一体化企业将体现这种柔韧性，它利用技术让组织做好准备好面对这个截然不同的世界。然而，仅仅向往未来是无济于事的。组织需要采取切实的行动，专注于其愿景，拥抱技术趋势，并提升稀缺人才的技能。今天，每个企业都是科技业务企业。信息技术的应用已经不再仅限IT部门，而需要融入组织所有维度的战略规划、日常运营中。此外，企业目标也在发生变化。可持续发展在疫情期间曾被置于次要地位，现在又回到了战略优先的位置。应对稀缺性不仅是自然资源，还有人力资源正迅速成为企业成功的决定性因素。组织的领导者在专注于“客户至上”的卓越体验和高效的运营的同时，现在还必须将注意力放在运营上，须将人才创新和以员工为中心的体验结合。实际上，无论商业还是社会的机遇和挑战，他们都有一个共同的特点：依赖于技术，并使其成为整体变革的一部分。由此，科技和业务运营将交织在一起，融为一体，无法分离。上述的观点在凯捷的技术创新愿景报告 2022中有更加深入的描述和呈现。这些原则对于汽车行业的影响也是深刻而持续的。该报告对汽车行业中利用数据技术及人工智能进行创新的趋势做了进一步的分析：“虽然对车辆数据的价值存在过早和过于乐观的预测，但车辆数据的价值却是真实的。”汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨111.1.1 汽车行业中数据的爆发式增长汽车行业市场的积极发展主要是由可用数据信息的强劲增长所驱动。同时，第三方的商业需求、不断改进的数据收集技术和不断增加的传感器数量，也推动了可用数据信息的迅速增长。这也导致了数据产品组合的优化和汽车制造商价值定位正在发生改变。汽车制造商将不得不处理大量的车辆数据。自 2020 年以来，可用的电动车数据信息大量增加，例如围绕电池改进、二次利用和回收的商业模式的充电率、电池周期、电池和充电状态等数据。除了数据量，数据质量也在不断提高，消费者更容易获得数据。因此，客户在愿意为来自数据平台的高质量和丰富的数据支付溢价的同时，为车辆本身的差异支付溢价的意愿正在下降。在未来，可用数据信息的增长将成倍加快，因为它主要取决于自动驾驶(Autonomous Driving，AD)的水平以及实现自动驾驶的技术（激光雷达、雷达等）。以特斯拉为例，在使用 5 级自动驾驶的测试版后，一天就有大约 4GB 的数据传输给汽车制造商。然而，随着更多自动驾驶技术的加入和对此类车辆的更大依赖，这一数字可能增加到每小时 3.6TB 的数据，并将随着数据传输能力的增长而继续增长。即使有可靠的 5G 网络，管理高数据负荷也将变得更加困难。汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨1112丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.1.2汽车行业中数据的价值在过去五年中，车辆数据的货币化吸引了世界各地研究人员和分析师的注意力和想象力。一些分析师断言，汽车数据和服务的利润将超过汽车本身的利润，将出现大量新的市场机会。虽然在过去几年有一些不成熟的预测，但对车辆数据的巨大潜力预测是有充分根据的。组织如果忽视最近该领域增长的迹象，将错失一个重要机会，而这种错误的代价是高昂的。一个新兴的市场正在酝酿，呼之欲出。以欧洲市场为例，预计 2022 年欧盟的潜在收入将达到 1900 万欧元，未来三年车辆数据收入将增长 700%以上。在最理想的情况下，到2030 年，欧洲汽车数据的收入潜力将达到 8 亿欧元，主要用于销售个性化和匿名的原始数据。这还不包括对内部价值（如销售优化、研发和数据驱动的软件开发）和成本削减的估计。欧洲市场预计 2022 年的销售额突破1900万欧元12丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨13另外，车队数据和内部结构化数据也将产生最大价值。以欧盟市场为例，每辆车每年有可能产生高达 4 欧元的收入。车队数据的潜力特别大，这是由于车队经营者对数据有更大的需求，并且能够依靠数据建立成功盈利模式。值得一提的是，目前简单的个性化和匿名的原始图 1 欧洲车辆数据产品的收益潜力数据商用化模式，如果仅仅通过垂直增长到新的细分市场，由于地域覆盖面的原因，这种增长总有一天会达到上限。汽车制造商可以通过攀登价值链实现更高的收入，通过在自己的服务中内化基于数据分析或人工智能等特定数据产品，可以实现高达60%的收入增长。14丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.1.3汽车制造商的数据应对策略随着数据流量的增加，汽车制造商需要优化 IT、组织和法律运营汽车行业数据的不断增长，对汽车行业客户提出了更多的要求，也使得基于数据分析和人工智能的创新有了更多的可能。要达到这一点，汽车制造商，需要在多个方面优化其运营。在详细研究了这些领域之后，我们总结了一些关键要点帮助汽车制造商定义和执行其数据策略：技术前沿加速奠定活跃市场的基本趋势。需要利用技术应对新的挑战，否则在竞争中可能会输给行动更快的汽车制造商、数据平台方或是价值链中的第三方。随着每小时产生数据的流量和车辆的增加，第一个挑战是创建专用的数据架构和基于云原生的方案，以结构化的方式保存数据，并提供数据的可访问性，并对这些数据进行价值提炼。组织前沿需要组织进行变革，以满足销售数据的业务需要。同时，这种新的商业模式也要求组织构建全新的技能。销售数据不再被认为是一种顺带完成业务，而是需要被视为一种与车辆销售并行业务，并配合专业的数据销售方法。需要找出哪个市场有哪些要求，以及如何满足这些要求，如何为每个买家提供最大价值。同时，有必要将车辆数据销售活动与企业整体的数据资源以及CRM、ERP、产品数据以及经销商和传统销售数据中更广泛的数据协调起来。法律前沿以新法律和立法的形式出现。其中大多数可能没有考虑到车辆数据，但仍将影响业务的核心。过去一年，欧美和中国的数据相关立法变得活跃起来，旨在使法规跟上不断变化的技术和市场趋势。同样，数据隐私法也变得更加面向商业的具体实践，加强了客户的数据隐私，并规范了制造商对其车辆数据的处理。汽车制造商现在面临着一个决定，要么在制定即将出台的法规的过程中尽早介入，要么依靠其快速反应的能力，采取观望态度并等待合规要求明确后进入市场。14丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨151.2 数据对汽车行业发展的影响汽车行业已经有100多年的历史，而如今正在经历着最大的价值链重构变革。汽车“新四化”（电气化、网络化、智能化、共享化）推动着客户，从以往主要关注汽车产品自身属性到更加追求科技感和个性化服务。随着新技术和社会发展趋势的不断融合，汽车行业正演变为“未来移动出行”。客户可以方便地，选择各种交通方式和移动服务。以产品为中心的汽车制造商，需要不断变革成为一个以客户为中心的移动服务提供商。同时，车辆和相关基础设施之间需要更加智能的连接，来提供更高的安全性，便利性和可持续性。如今整个汽车行业正在重新定义其商业模式，这也为一些新的技术和移动公司进入该行业提供了进入机会。然而，无论是行业中的汽车设备制造商、汽车零部件供应商或者是汽车科技/初创公司、甚至汽车经销商，都需要不断积极采取措施，面对行业变革。对于传统的汽车制造商，面对着行业以及跨界的竞争，往往需要寻求通过自建团队或者收购的方式来建立内部的能力和专业知识，在车辆的内部和外部提供各种差异化的产品和服务，以保持自己在这场变革中的主导角色。汽车行业的现状和预期之间的巨大差距，意味着供需双方还有很多未开发的潜力。由于汽车行业是一个非常专业化、并受高度监管、复杂的和非中介化的网络，无论是在需求方面，还是在供应方面，有诸多瓶颈需要不断克服。在需求方面，来自客户、产品、生态系统、技术以及文化与技能 5 方面的多重颠覆，为汽车行业来带来新的创新机遇。在这5类颠覆式创新的领域（包含共 14 门类），其中有一部分还处于早期阶段，而另一些甚至还没有为市场化做好准备。然而，组织必须积极主动地应对这些潜在的颠覆式创新机遇，不断挖掘场景价值，发挥数据优势，利用人工智能等先进技术，深化客户体验，实现跨越式增长。汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨1516丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代图 2 多重颠覆为汽车行业带来创新机遇生态产品客户技术文化与技能16丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨171.2.1 颠覆式创新机遇之客户首次购买体验的数字化和车辆所有权模式变更不断扩展的客户关系购车者越来越期望一种端到端的在线购买体验，从比较到购买，再到足不出户就能在家门口完成车辆交付。这一趋势一直以来都存在，疫情强化了这一点。当然，在这样的背景下，经销商网络仍然发挥着重要的作用，例如提供试驾，完成交付，维修车辆等方面。所有权模式似乎也将发生变化。随着出行替代选项（拼车、叫车服务、短期租赁和社区车队）变得越来越流行，汽车制造商可能需要专门设计用于共享的车辆（例如，具有卫生功能，配备空气净化器和离子发生器，以减少对手动清洁的需要），以及使车辆共享成为更便捷简单的服务。以后的客户不是为他们的新车支付固定价格，而是选择按照每公里或每英里支付费用。传统上，客户关系一般始于经销商实体店，但从很久以前，模拟经销商实体店就可以在互联网上实现，例如网页浏览“MyBrand”智能应用程序或自助服务终端，或点击在线广告，客户通常可以使用这些渠道收集信息，配置他们想要试驾的车辆，甚至还可以看到车内不同内饰的视觉效果。同样，当车辆行驶时，销售旅程也不会结束。过去，当客户在经销商那完成了购车后，和经销商的互动就仅限于偶尔的车辆维修。但是，未来，客户更希望在整个车辆使用的生命周期中不断获得创新的服务，为此车辆制造商也正在努力提供越来越多的服务，例如，所有权（共享、租用等）服务，或者定期无线更新服务获得新的应用程序等。18丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代不断扩展和更加多样化的驾驶员旅程比如，在司机开始旅程之前，扩展的汽车系统可以检查日历预定的出发时间，然后提前将目的地传输到导航系统，根据驾驶员的喜好调整该旅程类型的首选歌曲，然后进行车辆预热。在司机下车后，车辆可以自动停车，自动到充电站充电，甚至可以设定在最便宜和最可持续的时候开始充电，同时确保在下次出发时能够及时充满电量。甚至，车辆可以将其储存的剩余能量转移到车主的电网中。过去典型的旅行是从上车开始、点火、行驶，到达目的地结束。但是很快，人与车辆的互动将在驾驶过程的前后两端延伸。汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨191.2.2 颠覆式创新机遇之产品电气化和可持续发展竞赛更好的易用性更高水平的个性化和适应性电动汽车（Electric Vehicle，EV）的销售正在蓬勃发展，在实现碳中和排放的竞赛中，普遍的期望将推动几个关键的行业变革，使其超过符合全球统一的轻型汽车测试程序（Worldwide Harmonised Light Vehicle Test Procedure，WLTP)的标准。电动汽车其他需要解决的问题包括可持续的电池材料，整体可持续性供应链，更多的充电站，以及回收能力等。可持续发展也创造了更多的机会。由于供应链不确定性的增加，本已充满活力的二手车市场因新车供应不足而得到进一步发展。这个市场可以通过改装产品得到进一步改善例如将电动引擎安装到旧车中比传统的改装和翻新更进一步。尽管期望很高，但车辆离完全自动驾驶应该还有几年的时间。高级驾驶辅助系统（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）被应用到了越来越多新车中。对于越来越多的驾驶任务，我们可以期待查看更直观的用户界面，这些界面可最大限度地减少驾驶员需要付出的努力和注意力。提供这些交互界面需要在车载设备之间集成应用程序，以及利用控制面板和用户智能手机互动，为乘客创造更好的体验。此外，车辆功能将不再满足于仅仅连接一个蓝牙：车辆将要成为一个超连接的节点，通过其内置接口（屏幕、语音和其他传感器）和智能设备完全集成到扩展的数字生态系统中。特斯拉已经证明，今天的客户可能不太关注以前看似重要的功能，例如外部装饰，而是希望他们的体验更加个性化。汽车制造商为了满足这类客户的要求，也在不断尝试创新，比如能够选择屏幕和内部照明的风格，以及将汽车与乘客的数字生活动态地结合起来，并在适当的时候提供无缝体验。另外一个很火的话题是车辆在其整个生命周期中会持续提供软件更新，就像智能手机一样定期进行远程更新或激活新功能来更好地利用已安装的硬件。20丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.2.3颠覆式创新机遇之生态系统从销售车辆到提供移动服务生态系统参与带来的变化客户越来越希望能够选择最佳的方式到达特定的目的地，期间可能会结合不同的交通方式。为了向客户提供良好的体验，汽车制造商正逐步将自己的产品和服务与消费者生态系统中的第三方产品结合起来，以实现流程各环节之间的无缝转换。这进一步加强了从车辆到服务的重要转变。为了从这种转变中获利，关键是要了解客户真正的期望、需求以及感兴趣的产品；对社会文化趋势和类别的分析，可以阐明不同领域中不同客户的期望。汽车行业已经是一个非常开放的生态系统，庞大成熟的公司网络一起形成了具有不同封闭程度的网格。今天越来越多的新进入者开始重塑行业的传统细分市场。这些包括新入局的纯粹玩家（如仅限 EV 的初创公司），以及成熟的原生于其他行业的科技公司，正在通过提供整车或交钥匙工程项目来提供他们的产品组合组件（如智能驾舱或 ADAS）的方式来扩张自己的业务版图。汽车零件领域，一级供应商的传统商业模式的变化面临前所未有的挑战。这不仅仅是因为汽车制造商正在投资嵌入式软件研发，以重新获得对嵌入式软件的控制对于汽车制造商，这是获取价值的关键环节；另外半导体企业，传统的二级供应商，正在扩张他们的产品组合，向上包括中间件直接满足汽车制造商的需求。此外，来自电信和消费者电子行业的创新产品也在发挥替代作用。系统集成商的角色在此过程中被重新定义，越来越依赖于软件专业知识。汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨21合规性、标准化和合作疫情期间半导体等零部件的不稳定性凸显整车厂对零件极具针对性的依赖。更通俗地说，导致半导体供应链问题的深层次原因是，由于各个汽车制造商使用的零部件之间标准不统一，同时现有车辆电气和电子（E/E）缺乏灵活性架构，汽车的专业技术缺乏行业级的通用标准的问题。相比之下，IT 行业多年来开发了许多标准来支持互操作性和灵活性（如硬件抽象层）。汽车行业的监管压力持续增加。更严格的安全标准、更严格的社会和环境目标、不断完善的隐私保护、更加具体的网络安全要求，所有这些压力迫使企业产生额外支出，但也创造了新的机会 例如，eCall 引发了多项互联汽车服务的增值投资。相关各方的合作正在努力进行中，在不涉及品牌差异化的领域，力求创建行业水平的（通用）组件。例如，定义通用的详细测试用例目录，用于认证的虚拟模拟器，以及多个软件定义汽车工作组。22丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.2.4颠覆式创新机遇之技术产品、工业环境和企业流程正逐步转变为主要围绕软件进行定义、设计和运作。在不久的将来，车辆性能（而非纯粹的化学机械性能）将不再取决于大量专用微控制器的特性，而更多地取决于运行在日益通用和集成硬件上的软件。这一新兴变革的一个好处是将复杂性从物理硬件转移到软件堆栈 软件堆栈完善的设计模式和工具，更易于管理，例如面向服务的体系结构、微服务配置管理、基于容器的部署等。而且，硬件抽象层开软件驱动的转型和平台方法这一新兴变革的一个好处是将复杂性从物理硬件转软件堆栈完善的设计模式和工具，更易于管理，例如面向服务的体系结构、微服务配置管理、基于容器的部署等。而且，硬件抽象层开辟一个灵活的平台，创造了更多创新的空间和可能性。在整车的范围内，使用的标准电子硬件，然后根据客户所需和购买的选项进行配置，并且具有更多附加功能可以轻松集成的第三方服务产品。作为扩展环境中的积极参与者，车辆不仅和消费者建立连接，提供服务，而且还会与基础设施（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）例如高速公路、城市系统，其他车辆（Vehicle-to-Vehicle，V2V）以及（也许有一天）其他公共道路使用者(Vehicle to Pedestrian，V2P)例如骑行者或行人进行常规互动。汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨23工业自动化与技术融合车辆安全和网络安全工业过程也在不断挖掘附加到每个设备的廉价计算能力，以及与集中式功能的高速连接。这种连接的潜力，现在看起来是无限的。通过这种方式，运营技术（Operational Technology，OT）和信息技术(Information Technology，IT)正在迅速融合。生产线自动化正在经历另一波改进，提高效率和质量。例如，安装一系列基于人工智能的系统，基于智能摄像头可以在车间装配线上执行质量检查，优化卡车的装载空间；利用增强现实（Augmented Reality，AR）在 AR 眼镜上投射各种有用信息，这些都可最大限度地减少操作员的错误。使用软件定义系统来管理复杂性并提供灵活性和价值的副作用是，增加了缺陷发生的可能性，并提供了更大的网络攻击界面。因此需要付出巨大的努力去监控预防，并准备对这些问题做出反应。在这个领域，汽车业可借鉴其他行业的最佳实践，例如银行、航空和国防。事实上，预计各国的合规要求将迫使相关企业增加对安全的额外投入。一方面，这是由潜在的安全风险引发的；但另一方面，则来自社会对企业日益增长的期望值，例如，在工作环境中保护员工。24丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.2.5 颠覆式创新机遇之文化与技能瀑布式流程不适合当今的动态环境，因为基于微服务软件的快节奏开发和更长的车辆生命周期之间存在矛盾。因此现在需要的是通过敏捷转型让组织具备像水一样的柔性。纯电动汽车玩家已经广泛采用端到端敏捷方法，并已证明他们每月甚至每周可以持续发布软件产品。对于这个行业来说，这是一个重大的文化变革 这将迫使人们重新思考一些其传统运营模式的关键规则。例如，正在使用更加抽象的和基于服务的方式对硬件和软件开发模式进行重新思考，如何重构车辆的硬件架构。汽车行业的转型需要融合传统工程和信息技术的技能。这些新的技能在市场上是稀缺的，也是其他行业所需要的，这些行业已经在雇用、培训和保留最好的人才方面设立了很高的标准。几乎所有行业都宣布了大规模的招聘目标。随着汽车行业对新型复合型的劳动力需求的大幅增长，人才稀缺的情况将更加迫切。业界在尝试采取各种方式解决技能短缺问题：建立软件学院，启动大规模的再培训计划；拆分成立专门的软件子公司，与科技公司合作，培养长期可能具有职业前景的候选人；另一个更原始的伴随性方法是用人工智能系统为当前的劳动力赋能。对敏捷性的需求解决前所未有的技能短缺问题24丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨251.3 当前人工智能在汽车行业中的创新应用 汽车行业，数据的不断增长为以机器学习为主的人工智能在汽车行业应用提供了足够的养分，各种颠覆式的创新又使得通过人工智能进行创新，变得更加迫切。如今的人工智能技术，也日益成熟，在各个行业，包括汽车行业，已经或正在证明其所能带来的业务效益。促成更明智、更快速的决策：人工智能与机器学习可以让数据和分析源变得更加智能，而企业及其员工可以根据这些信息更快地做出更明智的决策，从而及时抓住机遇并获得更好的结果。向现有产品中添加新功能：人工智能与机器学习可以丰富现有产品、提高客户参与度，并通过更深入的体验来吸引新用户。发明全新产品：借助人工智能与机器学习，企业可以利用数据来将突破性的创意投入开发，并将新产品（甚至新的产品类别）推向市场。我们预测，在未来，汽车行业的很大一部分潜在收入将来自车队服务、保险等，更重要的是来自于软件定义汽车（Software Defi ned Vehicle，SDV）。以应用数据为基础，提升服务质量，增加收益，打造数据驱动的软件，通过人工智能等技术持续优化，以更好地服务客户。26丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代智能传感器，检测车内任何技术/医疗紧急情况机器/车辆物体探测/识别/规避预测为现有客户提供的最佳附加产品/服务的可能性提供新的和创新的建议产品和服务排放控制/燃料效率的提高/动为效率(对于电动汽车)改善 B2B 服务的车队管理使用自主机器人运送包裹移动储物柜实时应用性能管理,例如,预测/预防性负载平衡网络安全(如积极主动的检测和应对威胁)利用模拟来预测结果,以减少实验研发成本(如组件测试、轨道测试)供应链和成品的质量控制,例如，自动化视觉检查预测和预报订单,从而减少多余的库存支持工厂和机械维护的增强/混合现实应用对设备进行预测性护、以减少生产停工时间研究开发与工程供应链制造运营营销/销售客户驾驶员体验信息技术移动服务图 3 汽车行业的高收益人工智能使用 按价值链划分汽车制造商应该把他们的人工智能投资集中在哪里？我们分析了不同职能部门的 45 个人工智能使用案例 从研发到客户/司机体验 以评估哪些案例提供了最大的效益。图 3 中展现了这些按价值链划分的从研发到 IT 信息技术的高收益用例。26丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨272132129141511B1317181026313028312JD276LE29252419222320GMHKIFA168457规模化的高复杂性规模化的低复杂性低收益研究开发和工程高收益制造?运营营销?销售?服务客户?司机体验供应链信息技术移动服务图 4 高效益、低复杂度的人工智能案例按价值链划分汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨27为了更细致地了解哪些案例需要重点关注，我们还考察了交付的复杂性。如图 4 所示，我们根据这两个维度评估用例复杂性和收益我们就会发现有 13 个理想的候选用例。28丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代高效益 低复杂性领域的使用用例价值链用例研发和工程A.利用模拟来预测结果，以减少实验研发成本（如组件测试、轨道测试）D.新产品模型的虚拟原型设计G.分析车辆的实时诊断结果，以持续改进未来车型J.自动化的在线质量控制（即机器人检查油漆作业，焊接质量，处理视频，图像，声音等的人工智能软件）M.排放控制/燃油效率提高/功率效率（电动汽车）供应链B.预测订单，从而减少多余的库存制造运营C.使用人工智能进行智能资产管理F.新的可视化和生产率优化选项，可提高生产中的整体设备效率（OEE）I.工厂运营/仓库中的能耗管理K.设备的预测性维护，以减少制造停机时间（例如，机械臂故障）移动服务H.改善 B2B 服务的车队管理信息技术E.自主自愈系统（根据尚未发生的条件决定网络的重新优化）L.网络安全（例如，主动威胁检测和响应）汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨291.4 未来人工智能在汽车行业的创新展望 在可以预见的未来，我们从汽车行业的价值链和颠覆式创新机遇两个维度展望潜在的人工智能应用场景 非虚构硬核科幻，以此激发想象力，帮助企业把握时机获得先发优势。在这个环节，可以应用凯捷发布的技术创新愿景2022中已经被领先企业验证过的先进科技和其他业界热门的技术，通过行业专家的共创，探索在第二创新水平面（Innovation Horizon），即 0.5 年到 2.5 年间，将实现技术和市场规模化 的人工智能应用场景。希望这些场景可以帮助汽车行 业的从业者建立一个快速搭建概念架构，并持续迭代验 证演进的人工智能应用创新机制。汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨2930丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代30丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代价值链未来场景颠覆式创新机遇的关联度客户产品生态技术文化研究开发与工程让汽车功能的升级像软件一样敏捷，快速演进供应链供应链可视化，风险模拟和预测制造运营元宇宙及人工智能推动打破部门壁垒，推动内部协同实现极致的成本和质量改进优化营销/销售元宇宙下的人工智能驱动的以客户中心的购车体验客户驾驶员体验自动驾驶创造极致的长途驾驶体验客户驾驶员体验人工智能辅助低碳出行，并无缝衔接多种出行方式 客户驾驶员体验重新定义车 移动的共享美化时光的空间（房产、客厅、电影院、游戏厅、沉浸式学习空间）汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨311.4.1让汽车功能的升级像软件一样敏捷，快速演进通过对汽车功能的在线快速升级和迭代，可以及时发布新功能，创建新的互动模式，满足个性化需求，快速修复缺陷（免召回）和上线新功能。通过云原生的软件更新，支持新的信息娱乐功能。用户旅程移动端车端云端1.全球的设计师在元宇宙中，跨越语言和空间的障碍，对下一代出行服务进行讨论和设计。元宇宙-我和我的元宇宙Avatar-based-自己的私人替身N/A语音助手-机器人嗨起来2.在云工作区工作，访问与问题行为相关的大量数据，并利用这些数据来调整控制算法。N/AN/A开发工作区-车云环境对等3.在云上实现算法更新和测试，实现功能的快速迭代开发，实现每日“集成”，及时发现不匹配和潜在的安全和功能问题（缺陷）。N/A敏捷开发-软件定义汽车敏捷开发-自动驾驶软件在环测试4.每周发布，并邀请消费者在元宇宙中试驾体验。客户平台技术-体验 2元宇宙-我和我的元宇宙N/A32丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.4.2供应链可视化，风险模拟和预测更准确的需求计划预测，增强供应链的实时可见性和可追溯性，同时可以预测货物到达时间，并对可能的瓶颈和风险进行仿真建模，甚至实现全业务的统一管理、实时监测及全局业务信息洞察、以及业务智能决策支持。用户旅程移动端车端云端1.基于 IoT 等技术，增加供应链数据的实时性，来降低供应链中断的风险。N/AN/A互联赋能-一切都有所关联2.通过对供应链数据深度分析，基于区块链为上下游的供应商建立供应链融资体系，保障上下游供应商的现金流。流程灵活自动化-打破孤岛N/A数据分析、数据洞察-数据分离联合云计算-云数据的王者3.在云上实现算法更新和测试，实现功能的快速迭代开发，实现每日“集成”，及时发现不匹配和潜在的安全和功能问题（缺陷）。流程灵活自动化-打破孤岛N/A云计算-云数据的王者汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代丨331.4.3元宇宙及人工智能推动打破部门壁垒，推动内部协同实现极致的成本和质量改进优化在 XR/AR 和区块链的技术加持下，人工智能在元宇宙中可以为各个职能部门提供统一的视图，并帮助在价值流的各个环节打通信息，实现高效协同，实现真正意义上的“系统思维”和“系统优化”。用户旅程移动端（司乘）车端云端1.根据企业的价值流，建立内部跨组织的去中心化的自治组织（Decentralized Autonomous Organizations，DAO），利用元宇宙的技术，实现跨部门的协同进行专项的技术改进、流程改进、客户体验提升等。元宇宙-我和我的元宇宙客户平台技术-体验 2N/A云计算-云数据的王者互联赋能-一切都有所关联2.在元宇宙中，基于数字孪生的技术，在虚拟空间中，针对产品、流程、服务，借助可视化的工具，实现跨组织、跨部门、跨专业的问题解决和整改。元宇宙-我和我的元宇宙流程灵活自动化-打破孤岛元宇宙-我和我的元宇宙数字孪生兄弟(Digital Twin，DT)-流程，挖掘无限潜力数字资产(Non-fungible Token,NFT)-我和我的元宇宙&被代币取代3.利用元宇宙及模拟技术，实现价值链上各个环节（产品研发和制造、销售、售后）的协同，通过并行工作，缩短产品上市时间周期，快速响应客户和市场的变化（之前工作可能是串联，上下游关系）。元宇宙-我和我的元宇宙客户平台技术-体验 2流程灵活自动化-打破孤岛元宇宙-我和我的元宇宙数 字 孪 生 兄 弟(Digital Twin，DT)-流程，挖掘无限潜力数字资产(Non-fungible Token,NFT)-我和我的元宇宙&被代币取代34丨汽车行业全面拥抱 AI 智能化时代1.4.4元宇宙下的人工智能驱动-以客户为中心的购车体验 元宇宙为人、车、生活创造了更多的可能性，利用人工智能可以辅助销售代表（智能销售代表）在虚拟空间中更好的和客户互动。销售代表可以邀请客户到元宇宙的会议室中，播放和交流客户关心的各种资讯，并探讨客户对车辆的各种诉求及适用场景。在互动和销售代表互动过程中，未来可能虚拟销售代表可以能和客户进行初步的意向探索，再转交给最合适的销售代表。这样可以降低销售成本同时，提升成单的几率。基于更多开放数据，可以预想到另外一种场景就是利用人工智能可以做到代表客户的独立销售代表，以客户立场，和不同的汽车经销商（厂家）以及金融服务提供商，进行询价和谈判