AI 时代的汽车行业-智能加速，商机无限

AI 时代的 汽车行业智能加速，商机无限IBM 商业价值研究院 | 研究简报序言当今，“范式转变”一词虽已屡见不鲜，却恰如其分地描述了全球汽车行业的剧变。传统机械造车已成过去，如今汽车正走向“软件定义”(SDV) 的新时代。IBM 商业价值研究院 (IBV) 的一项最新调研显示，74% 的汽车行业高管认为，未来十年，新车将全面迈入 “软件定义+ AI 赋能” 的双驱动时代。1与此同时，结构性技术变革、不可预见的宏观经济波动、地缘政治紧张与贸易政策突变，正为全球经济注入不确定性因素。不过，汽车制造商早已历经多轮全球贸易冲突的洗礼。正如历次经济动荡所昭示的，唯有创新运营模式，方能破局前行。不妨借势加速转型，重构未来产业价值链的核心站位。软件定义汽车浪潮正盛，汽车行业正在重塑百年旧模式。数字服务和沉浸式体验正孕育出全新的营收模式。汽车制造商正借助 AI 软件，在提升客户体验、提供智能服务（预测性维护和智能车载服务）的同时，开启价值与收益的双重增长。重点在于：到 2035 年，汽车制造商预计，51% 的收入将来自数字化与软件服务。2AI，是推动这场深层转型的核心引擎。根据 IBM 最新一项针对汽车原始设备制造业高管的调研，61% 的受访者认为，AI 将在未来三年显著提升营收，63% 的受访者确信，AI 投资将带来明确且可量化的竞争优势。此外，64% 的受访者表示，已制定明确的 AI 整合战略，将其纳入长期创新规划。79% 的受访者指出，其 AI 投资获得高管团队的高度支持。简言之，AI 赋能，汽车行业正蓄势待发，即将迎来全面重塑。然而，AI 赋能的创新机遇，绝不会从天而降。想实现 AI 赋能的真正价值，必须精心筹划、协同推进：无论是重塑出行体验、强化软硬件实力，还是推动业务模式重塑。全球众多领先汽车制造商正携手 IBM，以 AI 助力业绩增长与盈利提效。凭借在汽车行业的深厚积淀，IBM 能洞察 AI 的变革潜力，并助力汽车制造商将商业模式向智能化转型。IBM 以自身 AI 技术实力、行业洞察与战略咨询三重优势，成为赋能企业领航软件定义汽车创新征程的核心推手。Rami Ahola IBM Consulting 工业制造全球行业负责人2AI 时代的汽车行业3AI 时代的汽车行业摘要汽车转型软件平台， AI 驱动行业变革汽车正从机械产品转型为智能平台。AI 将成为推动软件定义转型的核心引擎。79% 的汽车原始设备制造业高管预计，软件定义汽车将在三年内取得突破，其中 76% 认为 AI 是背后的关键推手。借力 AI 引擎， 撬动增长新曲线汽车原始设备制造业高管预计，AI 创造的营收占比将在三年内从当前的 5% 攀升至 9%。此外，行业高管预计，未来三年内，AI 将使产品的感知价值提升 22%，并推动数字服务增长 37%。构建 AI 赋能体系，激活创新动能在软件定义趋势下，汽车公司正重塑运营方式，引入 AI 推动创新。65% 的高管表示，已制定明确的 AI 整合战略，将其纳入长期创新规划。79% 的高管指出，其 AI 投资获得高管团队的高度支持。4AI 时代的汽车行业从自动驾驶到电动汽车，汽车行业始终是 AI 落地先锋，正从机械产品转型为智能平台。未来十年，软件定义汽车将全面提速，AI 将成为推动软件定义转型的核心引擎。79% 的汽车原始设备制造业高管预计，软件定义汽车将在三年内取得突破，其中 76% 认为 AI 是背后的关键推手。驱动产品创新，开启营收新引擎软件赋能的用户体验将成为汽车行业的核心竞争力，产业重心正从整车销售与零配件业务转向可持续的数字服务营收。行业数据显示，到 2035 年，数字化和软件相关收入占比将从当前的 15% 跃升至 51%，各大汽车制造商正加紧资金投入，为此布局。3 尽管全面转型尚需时日，且市场成功案例有限，但行业负责人已展现出坚定决心。自动驾驶将成行业核心，64% 的汽车行业高管预计，到 2035 年，自动驾驶将成为用户最期待的功能之一。据预测，届时自动驾驶与高级辅助驾驶（ADAS）将为行业带来每辆汽车每月 269 美元的持续营收（以当前美元计）。4 此外，高管们也在探索更丰富的舱内体验，如沉浸式车载娱乐、智能管家等个性化服务。驱动未来出行新航向79%的行业高管预计，软件定义汽车将在三年内取得突破，AI 是背后的关键推手。5AI 时代的汽车行业十年后客户的需求难以预料，因此大部分公司正着力夯实软件定义汽车的技术与流程根基。具体措施包括：重建电子与计算架构、升级产品开发流程、采用新型软件开发工具与方法，以及建立合规监管体系。65% 的高管表示，AI 已深度融入这一长期创新战略的各个环节。展望近三年，汽车原始设备制造业高管预计，AI 创造的营收占比将从当前的 5% 攀升至 9%。其中，车队管理服务（如预测性维护和服务订阅）是最具潜力的增长点。在面向消费者的新服务中，语音助手则成为可快速变现的创收机遇。此外，行业高管预计，未来三年内，AI 将使产品的感知价值提升 22%，并推动数字服务增长 37%。高管们正加速数字化布局，数字服务的上市周期预计将缩短 21%。未来三年，汽车行业高管预计通过 AI 赋能，将产品感知价值提升22%并将数字服务的感知价值提高37%6AI 时代的汽车行业边缘 AI 驱动未来汽车体验车载边缘 AI 是当前 AI 创新中最具潜力的应用领域之一。由于车辆网络连接并不稳定，且车载算力较云端资源有限，在车内运行轻量化 AI 模型，即通过边缘计算处理关键 AI 任务，不仅提升响应速度，也减轻了云端负担，实现智能协同。从语音交互到个性化配置，从故障预警到驾驶监控，边缘 AI 为车载体验赋能更多实时能力。车载虚拟助手渐成标配，但商业变现模式因品牌而异：部分汽车制造商将服务成本纳入整车售价，其他则将其划归高端数字服务套餐。构建稳定的订阅营收体系，是当前车载 AI 商业化的核心挑战之一。相比边缘 AI，云端 AI 可处理更复杂的计算任务、深度理解用户场景，从而提供更深度的个性化与高附加值服务。因此，精准调配车载与云端 AI 工作负载的混合架构，将成为决胜未来的关键技术路径。车载轻量 AI 模型可实现语音交互、个性化配置、故障预警与驾驶行为实时监控等功能。7AI 时代的汽车行业在汽车行业中，唯有不断创新与数字化转型，方能赢得先机。尽管业界奋力奔向“软件定义”时代，但 74% 的高管坦言，这一转型绝非易事。这场转型受阻的根本，是汽车行业百年积淀下来的机械思维模式和运营惯性。数据印证了这一挑战的严峻性：未来十年，单车研发成本中软件定义汽车相关投入占比将激增近 50%。若生产效率无法同步提升，产品研发成本将推高整车售价，让许多消费者望而却步。此时，AI 的价值愈加凸显：它不仅能提效，更能催生新型运营模式。以自动驾驶系统验证为例，AI 可显著优化海量测试与仿真工作，确保系统的安全性、可靠性与防护性。预计未来三年，生成式 AI 将使软件定义汽车的开发效率提升近 40%。5AI 赋能的智能机器人与自动化技术，也正成为制造端的关键突破口。汽车迈入“软件定义”时代，制造流程也在同步迈向“软件定义制造”。这要求全面重构岗位职能与技能体系。AI 相关技能和人才缺口，已被业界列为头号挑战。要