車企AI試點易、推廣難？江汽用三年時間給出破局答案

文/海峰看科技

當(dāng)下，中國AI市場保持兩位數(shù)增長，制造業(yè)是投入增長最快的行業(yè)之一，但能把AI從單點試驗推到規(guī)模化運營的企業(yè)，仍是少數(shù)。在汽車制造這個重要的制造行業(yè)，也是如此。

這不是技術(shù)問題，是實踐路徑問題。面對這種理想與現(xiàn)實的反差，江汽給出了另一種成功數(shù)智實踐答案。這家62年歷史的老牌國有車企，從工廠最基礎(chǔ)的質(zhì)檢環(huán)節(jié)切入，構(gòu)建覆蓋汽車研產(chǎn)供銷服核心環(huán)節(jié)的數(shù)智化能力體系，并推出汽車行業(yè)首個CV質(zhì)檢大模型。

“江汽AI建設(shè)的核心思路，就是統(tǒng)一AI平臺，圍繞尊界‘研產(chǎn)供銷服’高價值場景先行探索、沉淀能力，再賦能全集團。”5月15日，在華為與江汽集團聯(lián)合舉辦舉行的AI+制造行業(yè)峰會上，江汽集團數(shù)字化管理中心總經(jīng)理劉峰在演講中指出。

江汽集團股份公司數(shù)字化管理中心總經(jīng)理 劉峰

我們好奇，為什么是江汽率先實現(xiàn)AI在全鏈條的跑通？它的“小切口、大縱深”模式，能否成為中國車企智能化轉(zhuǎn)型的通用方法論？今天，我們來詳細(xì)聊聊江汽的數(shù)智化實踐。

冰與火之歌：汽車行業(yè)AI落地的三重困境

汽車行業(yè)其實是所有制造業(yè)中最適合AI落地的賽道。

大家想想，一輛車有上萬個零部件，從研發(fā)到售后全流程產(chǎn)生的海量高價值數(shù)據(jù)，讓AI有了最肥沃的土壤；每一個AI應(yīng)用的效果都能精確換算成成本、效率和質(zhì)量的提升，ROI清晰可見；而貫穿上下游的完整產(chǎn)業(yè)鏈，更讓AI的價值能夠產(chǎn)生乘數(shù)級的放大效應(yīng)。

但恰恰是這些優(yōu)勢，也讓汽車行業(yè)的AI落地遇到了其他行業(yè)沒有的難題。

首先，小模型碎片化：越建越多的智能孤島。

汽車四大工藝有上百個檢測點，傳統(tǒng)做法是一個檢測點開發(fā)一個小模型。這就導(dǎo)致了嚴(yán)重的重復(fù)建設(shè)，一個工廠可能有幾十個甚至上百個孤立的AI模型，每個模型都需要單獨的開發(fā)、訓(xùn)練和維護(hù)成本。更麻煩的是，新車型上市時，所有檢測模型都要重新開發(fā)，適配周期長，嚴(yán)重影響新車爬坡效率。

其次，知識斷層：老師傅走了，經(jīng)驗也沒了。

汽車行業(yè)是典型的經(jīng)驗驅(qū)動型行業(yè)，研發(fā)、生產(chǎn)、售后的大量關(guān)鍵知識都掌握在老師傅手里。一個有20年經(jīng)驗的質(zhì)檢工程師，能一眼看出新手看不出的細(xì)微缺陷；一個資深的維修技師，能聽聲音判斷出發(fā)動機的問題。但隨著人員流動，這些寶貴的隱性知識就會隨之流失。而且同一個問題可能在不同車型、不同工廠上反復(fù)出現(xiàn)，造成巨大的浪費。

最后，技術(shù)與業(yè)務(wù)兩張皮：上線即擱淺的AI項目。

大多數(shù)車企的AI項目由IT部門主導(dǎo)，IT人員不懂業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)人員不懂技術(shù)，導(dǎo)致需求理解偏差大，開發(fā)出來的系統(tǒng)不符合一線需求。而且項目上線后就缺乏持續(xù)運營機制，模型準(zhǔn)確率會隨著生產(chǎn)條件、原材料變化而逐漸下降，最后無人維護(hù)，變成僵尸系統(tǒng)。

江汽破局之道：統(tǒng)一AI平臺，賦能全業(yè)務(wù)

這三大痛點，幾乎是所有車企在推進(jìn)AI落地時都會遇到的攔路虎。

江汽為何能脫穎而出？正如劉峰所言，江汽以汽車全價值鏈業(yè)務(wù)價值為導(dǎo)向，以統(tǒng)一平臺為底座，以組織變革為保障，以數(shù)據(jù)資產(chǎn)化為核心，走出一條“小切口試點—能力沉淀—全集團復(fù)制—生態(tài)賦能”的務(wù)實路線。

其一，從最苦的質(zhì)檢環(huán)節(jié)撕開一道口子。

大多數(shù)車企做AI，都是先從營銷、客服、座艙等輕場景切入。這些場景見效快，容易出成果，也容易被用戶感知到。但問題是，這些場景的價值有限，容易被競爭對手復(fù)制。

江汽選擇了從生產(chǎn)端最苦、最累、但價值最大的質(zhì)檢環(huán)節(jié)切入。他們依托華為盤古CV基礎(chǔ)大模型和昇騰算力底座，用尊界工廠積累的130萬張高質(zhì)量質(zhì)檢圖片，訓(xùn)練出邁思特CV質(zhì)檢大模型。這個模型實現(xiàn)一模型多場景通用，在線束插接場景的平均檢測精準(zhǔn)度達(dá)到了99.99%。

在我看來，這是一個非常聰明的選擇。對于車企來說，生產(chǎn)端是核心競爭力的根本。AI在生產(chǎn)端產(chǎn)生的價值是乘數(shù)效應(yīng)，它不僅提升了良品率和產(chǎn)能，還建立了全員對AI的信心。當(dāng)一線工人親眼看到AI能幫他們提高工作質(zhì)量時，他們就會主動擁抱AI，這為后續(xù)在研發(fā)、供應(yīng)鏈、售后等環(huán)節(jié)的推廣奠定了堅實基礎(chǔ)。

而且，生產(chǎn)端的AI能力最難被復(fù)制，它需要長期的數(shù)據(jù)積累和工藝沉淀。未來邁思特CV質(zhì)檢大模型將覆蓋江汽集團汽車生產(chǎn)的所有檢測環(huán)節(jié)。同時，江汽還將打通生產(chǎn)、供應(yīng)、銷售、服務(wù)各個流程的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全息質(zhì)量回溯。

其二，用統(tǒng)一平臺打破智能煙囪的魔咒。

很多車企在做AI，都是各部門、各工廠各自為戰(zhàn)。你建你的AI系統(tǒng)，我建我的AI平臺，結(jié)果形成新的智能煙囪。這不僅造成了巨大的資源浪費，也無法實現(xiàn)數(shù)據(jù)和能力共享。

江汽從一開始就堅持統(tǒng)一平臺、統(tǒng)一架構(gòu)、統(tǒng)一運營的原則。他們基于昇騰算力底座，構(gòu)建集團級AI平臺，統(tǒng)一數(shù)據(jù)規(guī)范和開發(fā)工具。所有的AI應(yīng)用都在這個統(tǒng)一的平臺上開發(fā)和運行，沉淀下來的模型和數(shù)據(jù)資產(chǎn)也由集團統(tǒng)一管理。

這樣做的好處是當(dāng)一個場景的AI應(yīng)用在尊界工廠跑通后，就可以快速復(fù)制到乘用車、商用車、核心零部件等其他板塊。比如AI質(zhì)檢模型，在尊界工廠驗證成功后，只需要簡單微調(diào)，就能部署到江汽的其他工廠，大幅降低后續(xù)場景的開發(fā)成本和周期。

筆者認(rèn)為，統(tǒng)一平臺的本質(zhì)不是技術(shù)統(tǒng)一，而是資產(chǎn)沉淀。對于擁有多個品牌、多個工廠的車企來說，只有建立統(tǒng)一的AI平臺，才能讓AI能力像水電一樣隨用隨取，真正實現(xiàn)規(guī)模化落地。江汽的AI平臺不僅是一個技術(shù)平臺，更是一個企業(yè)級的AI資產(chǎn)運營平臺。

其三，把數(shù)據(jù)變成真正的企業(yè)核心資產(chǎn)。

數(shù)據(jù)決定AI效果上限，這是江汽在實踐中總結(jié)出的重要經(jīng)驗之一。正如劉峰總結(jié)的江汽核心經(jīng)驗：“數(shù)據(jù)質(zhì)量決定AI效果上限，必須讓數(shù)據(jù)和AI形成飛輪。”在智能化時代，數(shù)據(jù)成為車企最重要的生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的數(shù)量和質(zhì)量，直接決定車企的核心競爭力。

江汽通過AI賦能數(shù)據(jù)治理，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量；同時，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)又反過來提升AI模型的性能。

江汽系統(tǒng)地開展了高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)，圍繞質(zhì)檢、安全監(jiān)管、研發(fā)設(shè)計、物流、高級排程等領(lǐng)域，建設(shè)多類高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。2025年6月，江汽入選安徽省首批高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)基地；2025年12月，完成數(shù)據(jù)資源企業(yè)認(rèn)定，并取得了數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)登記證書。

沿著這條務(wù)實的路線，江汽為自己的AI之路規(guī)劃了清晰的“三步走”戰(zhàn)略：2026年之前完成架構(gòu)搭建和高價值場景試點；2027年將成熟能力在全集團泛化應(yīng)用；2028年之后推動AI與業(yè)務(wù)模式深度融合，全面重構(gòu)業(yè)務(wù)。這三個階段的規(guī)劃，不僅是江汽自身的發(fā)展路線，也為中國車企的智能化轉(zhuǎn)型提供了一個清晰的時間表和路線圖。

筆者觀察：沉下心做AI，實現(xiàn)智能強國躍遷

當(dāng)整個行業(yè)都在為前端智能化的競賽焦頭爛額時，江汽在后端默默耕耘，為中國汽車工業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型蹚出了一條不同的路。“未來，AI 的價值不只是單點效率提升，更是推動經(jīng)營體系、業(yè)務(wù)模式和組織能力重塑。”劉峰的這句話讓我記憶猶新。

筆者認(rèn)為，江汽數(shù)智化實踐的價值在于，它用實打?qū)嵉某晒卮鹆艘粋€行業(yè)級的問題：AI到底該如何真正融入制造業(yè)的血脈？同時，這場演講也引發(fā)了我的不少思考。

第一，智能化競爭的下半場，拼的是體系化能力。

過去，車企的智能化競爭主要集中在智駕算法、座艙交互等單點技術(shù)上。但未來車企的智能化競爭將是體系化能力競爭，包括數(shù)據(jù)治理能力、平臺建設(shè)能力、生態(tài)協(xié)同能力等。江汽的實踐告訴我們，只有構(gòu)建起完整的智能化體系，才能在未來的競爭中立于不敗之地。

第二，AI正在改寫汽車產(chǎn)業(yè)的價值分配規(guī)則。

傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)的價值主要集中在制造環(huán)節(jié)。但隨著AI發(fā)展，價值正在向數(shù)據(jù)和服務(wù)環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移。誰能更好地利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值，誰就能在未來的產(chǎn)業(yè)價值分配中占據(jù)主導(dǎo)地位。江汽的數(shù)據(jù)資產(chǎn)化探索，正是抓住了這一趨勢，為其未來發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。

第三，生產(chǎn)端AI，正在成為中國汽車的新名片。

在汽車行業(yè)的傳統(tǒng)領(lǐng)域，我們一直是追趕者。但在智能化時代，中國車企走在世界前列。特別是在生產(chǎn)端AI應(yīng)用，中國車企擁有最豐富的場景、最龐大的數(shù)據(jù)和最完整的產(chǎn)業(yè)鏈。江汽聯(lián)合華為推出汽車行業(yè)首個CV質(zhì)檢大模型，也是中國汽車工業(yè)向世界輸出中國標(biāo)準(zhǔn)的開始。

當(dāng)我們談?wù)撈囍悄芑瘯r，我們往往只關(guān)注那些看得見的智能，能自動泊車的汽車、能和你聊天的座艙。但我們卻忽略了那些看不見的智能，工廠里能自動檢測缺陷的攝像頭、能自動分析失效模式的系統(tǒng)。但正是這些看不見的智能，才是汽車工業(yè)的根基。

江汽用它的實踐證明，汽車行業(yè)的智能化競賽，最終拼的是誰能把AI真正融入造車的每一個環(huán)節(jié)，融入企業(yè)的每一個細(xì)胞中。當(dāng)越來越多的中國車企像江汽一樣，沉下心來做AI，中國汽車工業(yè)才能真正實現(xiàn)從制造大國向制造強國的偉大躍遷。