赵福全，世界汽车工程师学会联合会终身名誉主席，清华大学教授、汽车产业与技术战略研究院院长，《汽车制造业》编委会主任委员

对汽车产业而言，AI既是提升产品体验、研发效率与运营质量的重要手段，也可能成为牵引产业价值链重构、组织形态演化与生态关系调整的关键变量。与此同时，AI的能力边界仍在扩展，技术迭代与应用落地同步加速。汽车产业在获得效率提升与创新红利的同时，也不可避免地面临可控性、可靠性以及安全、合规与伦理治理等现实挑战。

基于此，世界汽车工程师学会联合会（FISITA）终身名誉主席，清华大学教授、汽车产业与技术战略研究院院长，《汽车制造业》编委会主任委员赵福全近日在中国汽车人才高峰论坛上，发表了题为《AI驱动下汽车产业发展趋势的预判与应对策略》的主题演讲，深入阐述了AI的本质及其如何重塑世界，精要分析了AI给人类带来的重大改变及挑战，前瞻研判了AI驱动汽车产业发展的主要趋势，最后提出了汽车产业拥抱AI的应对策略。以下内容由清华大学汽车产业与技术战略研究院和《汽车制造业》编辑部根据赵福全教授的现场发言要点整理。

AI的本质与关键特征：技术×工具×基础设施×范式

AI的时代已然来临，每个产业、企业乃至个人，都必须全力拥抱AI，才有可能形成面向未来的核心竞争力，所以必须直面AI的本质和影响，挖掘AI的价值，释放AI的潜能。

AI的本质是：基于算法与数据驱动，模拟、延伸和扩展人类智能行为的理论、技术及应用的综合性系统。今后AI的发展尤其依赖算法与数据的有效组合，高质量的数据是基础和支撑，而持续进步的算法可以更有效地利用数据。

由此定义出发，一个基本的判断是——未来AI的进步没有止境、潜力也没有上限，其发展只受两个因素制约：一是成本，因为芯片、算力基础设施等需要大量的资金投入；二是安全，即人类必须确保AI充分受控，这可能是最大的约束。

AI具有多重属性，其关键特性可以概括为“技术×工具×基础设施×范式”。

作为技术，AI建立在数字化技术的积累之上，实现了从“数据处理”到“决策赋能”的跨越，本质是数据、算法与算力的系统融合。

作为工具，AI具备感知、决策与生成能力，能够拓展人类的思维与认知边界，让专业知识及能力的获取变得异常快捷，从而产生难以估量的深远影响。

作为基础设施，AI将成为未来新型社会的基座，支撑经济系统的重构、治理范式的变革以及文明形态的演进。一旦建成了基于算力、算法（大模型）的AI基础设施，各行各业就都获得了应用AI的“高速公路”。

作为一种全新的范式，AI实现了端到端的结果输出，这将改变人类的思维与工作方式，实现“可见即可得、可说即可得”，彻底改变人类未来的思维、生产及生活方式。

综上所述，AI是“技术×工具×基础设施×范式”的集大成者，它将全面融入并重塑整个社会，碳基与硅基作为“双智”甚至是“双生命”共存的新纪元正在加快到来。届时，人类的知识体系、思维方式、价值观、社会分工乃至道德伦理都将发生根本性改变。

AI如何重塑世界：认知、生产力、生产关系的联动重构

AI对世界的影响并非单点提升，而是以系统的方式展开，并集中体现为认知与思维、生产力和生产关系这三个层面的联动变化。

认知与思维层面，AI跨领域的专业能力将打破人类传统的结构化认知和思维方式。AI可以在不同领域内迅速形成“超博士级”的专业水平；AI可以轻松实现跨领域的高效协同；AI还具有端到端输出的能力，无需逻辑推理过程，就可以输出超越人类推理的更优结果；更进一步来说，未来AI甚至有望自主发现新规律。由此，AI将重塑人类的知识体系、拓展人类的认知边界。

生产力层面，AI展现出了“新生产要素”与“新生产工具”的双重属性，并将作为“新基础设施”驱动整个社会生产力的极大跃升。首先，数据作为重要的新生产要素，其价值将被AI充分激活，在此基础上，AI还将进一步提升资本、劳动力等其他要素的价值；其次，AI将会赋能生产工具，带来生产效率的极大提高以及创造力的指数级提升；再次，AI将引发生产方式的变革，催生出数实融合、人机协同的新范式，进而推动各行各业进入价值创造的全新发展阶段。

生产关系层面，人机协同模式将重构社会分工体系。此前的生产关系仅涉及人与人之间的关系，而未来的生产关系将涵盖人与人、人与机器、机器与机器，这些主体之间的关系将更加多重和复杂。一方面，通过人类与AI能力的有效协同，跨界解决各类复杂问题将更加容易和普及，这将使不同行业、不同岗位的分工及边界渐趋弱化；另一方面，传统组织的信息壁垒和层级约束将逐渐被打破，形成基于AI的敏捷型、任务流式的网络协作新模式。

这三个层面的变化并非彼此独立：AI带来的生产力提升是核心突破点，将会冲击并重塑人类的认知和思维方式，并倒逼生产关系的全面重构；唯有构建新型生产关系，才能确保AI驱动的新生产要素及新生产力得到充分释放；人类认知和思维方式的转变，将助推生产力的发展和生产关系的重构。三者之间是动态适配、相互促进的关系，最终引发人类社会发生根本性的改变。

发展AI必须要客观理性，严守安全底线，要坚持“以人为本”，必须时刻强调人的主体性以及核心价值，确保AI能够真正实现“科技向善”。未来推动AI发展必须同时关注两方面的能力：一方面是AI能力的提升，另一方面是人类安全的守护。两者必须协同推进。说到底，如果AI开始挑战人类的价值，甚至危及人类的存续，其发展就没有任何意义了。

AI对人的挑战与能力重塑：“以人为本”与“人本价值”

AI改变的不只是机器，更深刻影响人本身。AI对人类的冲击主要体现在四个方面：

一是知识获取过度便利可能导致记忆知识的价值锐减。人类的记忆并非简单存储，而是知识蒸馏与结构化的过程，若一味依赖AI输出，人类可能出现知识“空心化”，从而降低对AI结果的判断力。

二是知识的离散化和随机性导致知识的系统性与正确性受到挑战。当知识呈现高度碎片化，将导致人类自主思考、独立思考以及主动探索能力的高阶能力严重下滑，而系统性、批判性、独立性思维恰是人类形成主观判断力的关键所在。

三是AI端到端和投喂式的输出模式导致人类出现全面退化的风险。一方面，AI模型的思考过程不透明，让人无法从过程中学习和提升自身能力。另一方面，投喂机制叠加算法推送，可能加剧“信息茧房”，导致人的知识面越来越窄，进而使整个社会圈层固化。

四是人机界限渐趋模糊可能弱化人与人的情感连接与道德责任。人的情感特质将逐步退化，思维与交流方式也越来越机器化。当伦理判断被外包给AI，将会导致人类价值观扭曲与社会责任感下降等巨大风险和严重的社会问题。

因此，拥抱AI必须坚持“以人为本”，重新明确人类的价值定位，个人与组织都需要从“人力资源”逻辑转向“人本价值”视角，其中有三个要点：

首先，未来人类更需要强化人文素养。这既是人与AI有效互动的基础能力，也是人与人乃至人与机器融洽相处的伦理基石，更是人类最终区别于机器的根本所在，所以人文科学在AI时代不是可有可无，而是更加重要。同时在知识更新日益加快的AI时代，人类需要更强的辨伪能力，而这要以系统、精深的专业知识作为保障，所以人类的终身学习能力变得更加重要。此外，掌握运用与控制AI的知识，也将成为AI时代人类的必备能力。

其次，人类必须强化高阶的原创思维并注重辨别力、想象力和创造力的培养。尽管AI也会具备某种意义上的想象力和创造力，但这两种能力仍然是人类最重要的，并且有可能是人类与AI抗衡的最根本的能力。

最后，人类还必须具备在技术洪流中守护人性本真的定力和正确的价值观，以确保AI始终是辅助人类的强大工具，而不会颠覆“以人为本”的基本原则。

总之，AI时代个人能力的塑造，必须从过去的单维叠加竞争转向未来的多维融合较量。一方面要特别关注人与AI协同能力的形成，并且重点放在“人×AI”上，而非简单的“人+AI”；另一方面要不断强化机器无法复制的“人之所以为人”的独特创造性和思想性。唯有如此，人类才能在AI时代永保主导地位，真正回答“何以为人”以及“谁主沉浮”的本质问题。

汽车产业拥抱AI的五维布局

汽车产业拥抱AI空间巨大，但其业务系统高度复杂、主体多元、场景泛在且安全要求极高，因此，AI在汽车行业的落地是一项长期系统工程，需要进行五个维度的系统性布局：

一是以数据为支撑。作为生产要素的数据，数据的可用性、专业性、流通性以及安全性至关重要，只是单纯的数量堆积毫无意义，因此，车企必须首先解决数据治理的难题。获取高质量的数据并实现跨领域、跨主体的打通，挑战企业数据治理的综合能力。

二是以技术为保障。车企必须积极应对技术复杂性的挑战，其中既包括大模型，也包括专业小模型，既有单点技术，又有复合性技术，而且各种技术及其边界均处于动态变化的持续探索中。

三是以业务场景为目标。车企必须有效识别关键场景，并建立起处理多重复杂场景的系统能力，解决不同业务的数字化进程不一、不同场景的需求差异化，以及不同主体的角色多元化等一系列问题，这其中的核心是如何以AI的泛化能力适配汽车产业的泛在化场景。

四要构建基础设施，即算力、通信等。车企要直面基础设施的巨大投入，并有效利用好社会上的相关资源。AI算力门槛高、建设周期长，即便外购也依然如此，这无疑非常考验企业持续投入的定力和实力。

五要调整企业内部的组织架构以及与外部的协作模式。车企必须打破现有组织协同的高壁垒，简化相互协同的复杂流程，才能充分发挥AI弱/去人化的组织设计和流程管理优势。

这五个维度环环相扣、相互制约，车企必须抓住一条逻辑主线：以数据打通模型，以模型适配场景，并以基础设施和组织架构共同支撑模型在场景中的应用，最终确保AI的全面、有效落地。

汽车产业拥抱AI的体系建设

企业拥抱AI的关键在于，面向AI建立起一套完整的有机体系，并且不断完善。这就要求企业必须重构认知思维、建设新型能力、变革组织架构和生态合作模式，而企业高层的领导力在这一过程中起到决定性作用。

1、重构认知思维

认知思维的重构是汽车产业拥抱AI的前提。企业必须对AI建立正确的认知理念和思维方式，建立综合系统的“科学论”。相对于“+AI”等观点，“×AI”更能体现AI“科学论”的重要内涵，即所有产业、企业乃至个人都需要与AI深度融合，才能最大化释放AI的潜在价值。此外，也有专家提出了“XAI”的观点，强调AI不是普通的技术或工具，而是能够给不同行业带来指数级重大改变的新物种，这也是一种科学的认知。在正确认知的指引下，企业必须以积极的态度拥抱AI，而且越早投入越好。原因在于：第一，企业与AI的融合无法一蹴而就，唯有持续探索和不断积累，一步一个脚印，才能逐步实现AI与自身业务的深度融合；第二，企业推行AI变革无法借助后发优势，必须通过自身的全面实践和不断积累，才有可能逐步摸索出适应自身AI变革的有效路径；第三，AI变革意味着用新范式取代旧范式，这个过程越快越好，未来三到五年是关键阶段，在此期间，先发企业一旦建立起“技术+数据+组织+生态”闭环的竞争优势，就会对落后者构成“代际技术鸿沟+全新范式”的降维打击。

有了积极拥抱AI的态度，企业还必须科学地推进AI的落地。核心工作的关键词之一是系统工程。企业要认识到AI的落地不仅是单纯的技术升级，更是从能力、体系到组织基因的系统性重构。关键词之二是目标牵引。企业要在全领域和全维度上设定清晰目标，以指引和拉动AI的系统布局与持续投入。例如在产品打造方面，以实现用户体验升维为目标；在价值创造方面，以实现“研产供销服”全业务链一体化协同为目标；在管理优化方面，以实现企业运营效率和质量提升为目标。关键词之三是长期主义。企业要做好战略性的统筹规划和系统布局，并落实好各项具体举措，以实现战术性的单点突破，进而以点带面，实现AI的全面落地。

综上，企业拥抱AI，要有正确的认知、积极的态度，然后科学地推进其落地。唯有真相信、真投入、真实干，才能形成真能力，使企业持续受益。

2、建设“三纵三横”的新型能力

新型能力建设是汽车产业拥抱AI的核心。对此，清华大学汽车产业与技术战略研究院研究团队提出了“三纵六横”的全新AI应用体系。

“三纵”是目标，即企业推进AI落地的三大方向，即“三力”：一是产品力，对应与产品相关的能力，旨在借助AI提升企业的产品竞争力；二是创造力，对应与业务相关的创新能力，旨在依托AI打通企业“研产供销服”的全业务链，并全面提升各环节的能力；三是管理力，对应与管理相关的能力，旨在基于AI大幅提升整个企业的运行效率和质量。

“六横”则涵盖了AI落地的关键能力，包括数据、模型和算力等三项内容的基础能力，以及场景、智能体与组织保障等三项内容的应用能力。企业要在构建数据、算力及模型能力的基础上，以组织变革为保障，实现智能体在相关场景中的广泛应用，达成产品力、创造力和管理力全面跃升的AI落地目标。

具体来看，“三纵六横”的体系实际上指向三个层面的AI应用能力：

一是场景的需求定义及转化能力。企业需要基于对“三力”场景的理解，面向AI应用，进行需求的清晰定义和技术转化。这是AI赋能“三力”的前提，同时也决定着AI落地的程度。

二是数字基础支撑与AI技术深度开发的能力。一方面，企业需要形成高质量的数据集和知识图谱，动态规划与建设相关算力，同时选择合适的基础大模型及其部署方式，并强化垂域模型和专业模型的开发与积累；另一方面，企业需要构建技术协同架构，编排跨场景的业务流，并集成内外部的相关系统和工具，以实现智能体的有效开发与协同。

三是组织动态适应变革的能力。企业需要积极进行内部组织变革与外部生态建设，以形成内外部资源充分打通、能力有效融合的新型组织体系。同时这种新型组织还需要结合AI落地需求的变化进行动态调整与优化。

总之，汽车企业应以“产品力×创造力×管理力”为目标导向，清晰定义相关场景的应用需求，并通过系统性的关键能力建设，加快AI能力与各项业务的深度融合，逐步建立起以智能体应用为主导、以组织动态调整为保障的协同共创型生态，进而驱动企业实现提质增效降本的持续价值创造。

3、以组织变革与生态建设为关键抓手

组织变革与生态建设是汽车产业拥抱AI的关键抓手。能力建设要解决的是生产力问题，而组织变革和生态建设要解决的是生产关系问题。要想充分释放AI带来的全新生产力，必须建立起与之适配的全新生产关系，这不仅涉及到企业内的组织变革，还涉及到跨企业的生态建设，由此相关的流程、分工以及决策机制等都将发生全面重构。

在面向AI的全新组织中，AI智能体将成为连接车企、各类供应商以及用户等不同主体的核心枢纽，并形成“需求精准把握—方案高效生成—自动预测分析—持续反馈优化”的全任务流智能化闭环。这不仅能够有效弥合业务断点，还将显著提升整体效能并不断演进。与之相应，车企在内部需要基于企业级的共性AI能力平台，构建部门界限模糊、业务相互融合的协同型组织；同时，车企在外部需要以专业化分工的多主体协作为目标，构建能够充分整合生态伙伴资源的能力型组织。

汽车企业进行组织变革的目标是：以用户体验为导向，基于各种任务流，由智能体驱动，打造形成一个“内部业务协同+外部能力导入”的自组织型综合智能体。就内部的协同型组织而言，企业各部门的边界日趋模糊，工作渐趋融合交织，呈现出“你中有我，我中有你”的协同关系。这种协同不是简单依靠行政命令就能达成的，而是必须调整任务流，并基于智能体实现业务协作与资源调度。展望未来，几乎所有工作都将由碳基智能的人类与硅基智能的AI共同协作来完成。

就外部的能力型组织而言，企业需要与各类伙伴形成资源共享、能力整合的生态，即实现由内及外的协同，以充分借助生态伙伴的专业化能力。车企不能再像过去那样简单从供货成本维度来选择合作伙伴，更要从供需两端能否高效匹配、实时响应以及动态决策等维度来选择生态伙伴；而对供应商来说，成本竞争力只是基础能力之一，综合性的业务能力强大乃至稀缺才能使其成为不可或缺的生态协作伙伴。最终，各类生态主体之间的诸多智能体将相互连接、有效协作，从而形成一个跨企业的融合共创整体。

为了做好以上组织变革，企业应在数据畅通、充分联动和协同创新三个方向上重点施策。首先要建立企业级AI中台，以充分吸收软件能力，统筹规划AI应用，这是协同创新的基础支撑；二要强化数据中心建设，以实现跨场景、跨部门、跨领域和跨企业的数据贯通，有效释放数据价值，这是数据畅通的根本保障；三要做好全局统筹的资源配置，这也应成为企业领军人直接督进的一把手工程，具体可根据业务需要从局部试点探索入手，比如先将智驾和座舱部门相互打通，然后由点及面，逐步实现AI的全局落地，这是充分联动的终极目标。

需要强调的是，组织变革不可能一步到位，更不是对传统架构的修补，而是必须按照“变革更深化、协作更广泛”的新思维，打造数据闭环、智能体主导的生态型组织，最终实现全场景打通、弱化或去中心化运行以及内外部价值共生。

汽车产业拥抱AI的实施路径

汽车产业拥抱AI的过程中，企业必须奉行以下原则：一是坚持长期主义，也许未来50年，AI都将是企业最重要的议题之一；二是切忌操之过急，企业如果战略目标不明、业务需求模糊、数据基础薄弱、组织协同不足，就冒然建立AI中台，只会沦为“技术花瓶”；三是需要分阶段推进，并确保“沿途下蛋”，不断产生价值，才能持续受益、不断投入。

汽车产业拥抱AI的实施路径可以分为三个阶段，每个阶段企业都要在产品力、创造力和管理力三个方面同步施策。

第一步是场景切入，即选择价值高且易落地的场景来导入AI。在产品力方面，应选择与用户体验直接相关的重要场景切入，如开发智驾模型、接入座舱模型等；在创造力方面，应选择设计开发、供应链管理、销售及服务等成熟的业务场景，合理匹配相应的大模型；在管理力方面，应选择提质增效降本见效快的职能部门及其工作场景应用AI。此阶段的关键在于，企业将AI用起来就能产生价值。

第二步是深度开发。一方面，参与各种行业垂域模型的开发，并基于此建设企业自身的可复用平台；另一方面，基于合理选择的大模型，导入并优化企业自身的专业模型。在产品力方面，应致力于实现驾舱跨域协同，进而实现整车全域AI化；在创造力方面，应基于共性模型平台的建设与个性业务模型的积累，向复杂业务环节不断深入；在管理力方面，应着力开发垂域模型，例如法务、财务等领域，使AI逐步渗透到企业管理的各个层面。此阶段的关键在于，企业将业务需求与AI深度融合，并逐步沉淀形成全面支撑AI应用的平台架构能力。

第三步是业务智能体化，从单个智能体的构建到多智能体的协同，进而形成共性架构在全企业乃至全行业应用。在产品力方面，应打造各个系统/总成的单个智能体，再相互打通形成整车级的复合智能体；在创造力方面，应打造“研产供销服”全链条各个环节的智能体；在管理力方面，应打造覆盖所有职能的专业智能体。最终要形成“产品力×创造力×管理力”的企业综合智能体，并融入整个社会的智能体生态中，实现更高维度、更广范围的多智能体协同共生。

总之，为了确保AI落地的有效性和有序性，汽车企业必须统筹规划、分层建设、逐步深入。在这个过程中，“沿途下蛋”是不断产生AI价值、持续推进AI落地的关键动力所在。

结语

未来制造业的转型方向将是“AI+机器人”，也就是说，机器人将替代人类从事制造业的大量工作，而AI将使机器人的能力更强、效率更高，并把各类机器人都连接和组织起来，从而创造出价值空前的全新制造业。而汽车产业作为制造业中的“集大成者”，拥抱AI的难度最大、价值最高，既可以为制造业拥抱AI提供强大的牵引和拉动，又需要通过制造业拥抱AI来获得有力的基础支撑。

汽车产业拥抱AI是一次现在就要出发、不断向前迈进的万里长征，是一项关联广泛、高度复杂的长期系统工程，也是一场人人都无法置身事外的颠覆性变革。汽车行业企业必须彻底升级自己的认知理念，加快培育全新的能力体系，大力推进组织变革与生态建设，并且始终坚持“以人为本”的基本原则，强调“人本价值”，以期在确保人类安全底线不被突破的前提下，最大限度地释放AI的巨大潜力，实现可持续的产业跃迁。

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