本文来源：时代财经 作者：吴典 林心林
车企的下一场AI战争来了。
近年来，汽车行业新能源与智能化进入加速发展期，传统的、粗放式的组织管理模式已无法适配行业发展节奏，组织端的智能化开始悄悄启动。
近日，时代财经在长安汽车总部走访发现，目前该公司已在研发、生产制造、供应链、销售、服务等多个业务场景接入千问办公，不少一线员工也开始使用千问办公开发工作流来提效。
“在长安汽车，千问办公这类Agent不仅是个人提效工具，更是企业打造AI native组织的利器，让AI成为企业基础设施的一部分。”长安汽车公司总裁助理、变革与效率部总经理梁光忠表示。
对于推动AI办公应用的决策依据，长安汽车变革与效率部副总经理景笑飞直言，长安汽车数年前就开始跟踪AI发展，当前大模型能力已达到一定成熟度，企业自身也存在效率提升需求，因此决定把AI真正放进业务场景。
这是行业变革的一个缩影。时代财经注意到，截至目前，包括中国一汽、宝马集团、上汽集团在内的多家传统汽车厂商密集落地办公AI Agent系统，成为破解车企组织管理痛点的关键抓手。
“让AI从工具逐步转化为企业基础能力”
据景笑飞介绍，长安汽车数字化建设的关键词是AI和效率。AI方面，长安提出“无AI，不长安”，并形成“一体三域”的AI变革策略。其中，“一体”是算力和平台底座，“三域”则是指产品、智造和运营，目标是让AI从工具逐步转化为企业基础能力。
战略落地需要组织能力承接。长安AI应用开发处经理肖世强透露，目前公司AI工具的平均日活率超50%，也就是说在已接入AI Agent工具的员工中每天大约有一半人在高频使用。
比如研发端，长安汽车电气系统集成测试工程师毛海以低压线束选型工具举例。他说，线束通常被称为汽车的“血管和神经”，支撑着整车运行。线束选型的复杂性首先来自参数多，包括线径、引脚、电流负载、电压负载、温度等；其次是数量大，从车头到车尾，各个控制器都依赖线束，“统计一个车型的全部线束并逐一完成选型，是一项工作量很大的任务”。
过去，线束工程师要花大量时间处理重复性的计算和核算工作，即便熟练工程师也要花两天时间完成参数计算。由于工作量大，漏算、算错都是常态。
如今引入AI后，可以将工程师头脑中的计算逻辑整理成产品需求文档，交给AI开发工具，导入数据后约五分钟即可完成选型，还附带每一步计算过程的追溯功能。毛海直言，在经过几轮调试后，AI工具交付工程师使用的实际反馈很好，“我们之所以选择这个场景，是因为它的输入、输出和计算逻辑都很明确，适合由AI执行”。
AI提效的不只是研发。
生产制造端，有员工基于Agent开发了扫码转中文工具，解决了产线扫码枪无法识别汉字的问题，目前已在河北长安多个生产单位推广使用；供应链端，物流处包装管理员张永泽通过AI，将连接全国数百家供应商、单个项目数千条零件的包装评审流程拆解为七八个自动化脚本，工作量减轻九成以上。
行业竞赛从“单车智能”走向“企业智能”
那么，引入数字员工后，长安汽车会更注重效率提升还是生产能力提升？景笑飞对此给出的回应是，AI赋能后，生产能力提升可能表现为生产效率提高，也可能表现为产品质量改善。
当前，长安汽车的首要任务是让员工了解AI、学习AI，并形成使用AI改善工作的习惯，暂未把Token消耗设为重要限制因素，下一阶段会更系统地分析投入产出比。
一个现象是，长安汽车的AI实践并非孤例。时代财经注意到，近两年来，头部车企开始进入“组织智能”阶段，AI在车企的渗透正在从“面向消费者的产品端”延伸到“面向内部的组织端”，这是比马力、算力更深层的一场较量。
譬如，2025年第八届数字中国建设峰会上，中国一汽发布了汽车行业首个企业级智能体OpenMind，并于今年7月迭代至2.0版本。截至目前，其已累计上线数字员工29个，智能体应用40个，2万余名员工实时在线作业。
公开数据显示，引入智能体架构后，中国一汽的人工审批节点精简60%，研发生产周期压缩50%，制造成本降低40%，销售转化率提升42%，订单交付周期缩短26%。
宝马集团则于近期宣布已经在内部业务落地Agentic AI，并于企业车队业务Alphabet、采购部门专用工具库存管理两大业务场景完成落地，可自主发起工作流、跨系统处理任务，新流程实现了高达90%的自动化替代率。
这是无可避免的趋势。根据IDC调研数据，中国工业企业应用大模型及智能体的比例已经从2024年的9.6%提升到2025年的47.5%；中国信通院也预计，未来三年领先工业AI渗透率将达60%。
阿里云智能集团副总裁、AI汽车行业总经理李强亦称，未来行业竞争将从“单车智能”走向“企业智能”，拉开车企差距的不是谁率先接入某个模型，而是谁能把AI转化为企业持续进化的能力，“模型会逐渐普及，单点应用也容易被复制，难以复制的是车企能否借助AI打通‘研产供销服’的完整链条”。
热门跟贴