在全球汽车产业面临深刻变革的2025年，大众汽车集团在慕尼黑国际汽车展上宣布了一项里程碑式的投资计划——未来五年将累计投入11.7亿美元用于人工智能技术研发与应用。这项战略部署覆盖车辆研发、工业制造和IT基础设施三大核心领域，预计到2035年将创造39亿美元的综合效益，同时将新车开发周期从传统四年压缩至三年。作为拥有宾利、奥迪、保时捷等12个品牌的全球第二大汽车制造商，大众正在通过AI技术重构从设计草图到生产线的全价值链体系。
战略背景与投资逻辑
尽管大众集团2024年仍实现220亿美元营业利润，但较2023年下滑15%的业绩表现凸显了传统汽车制造模式的增长瓶颈。董事会成员Hauke Stars在发布会现场指出：”人工智能是我们提升速度、质量和竞争力的核心钥匙。”这份宣言背后是汽车行业面临的共性挑战：电动化转型的高昂成本、供应链波动带来的不确定性，以及消费者对个性化产品日益增长的需求。大众的AI战略直指这些痛点，其1,200个已投入使用的AI应用和数百个在研项目，正在形成覆盖产品全生命周期的智能解决方案网络。特别值得注意的是，集团提出的”无AI不流程”（No process without AI）口号，标志着传统制造业向智能化运营的彻底转向。
车辆研发体系的智能革命
与法国达索系统合作构建的AI工程环境，代表着大众在产品开发维度最关键的突破。这个跨品牌部署的智能平台通过虚拟测试和零部件仿真技术，正在改写汽车研发的基本规则。传统需要耗费数月实车碰撞测试的场景，现在通过算法模拟可在数天内完成迭代；底盘调校参数可通过机器学习自动优化，而不必依赖工程师的试错经验。更深远的影响在于，AI大幅降低了多品牌协同开发的沟通成本——保时捷的悬挂技术经验可以快速迁移至斯柯达车型，宾利的豪华内饰设计元素能通过算法适配大众品牌定位。这种知识沉淀与复用的新模式，使得集团旗下12个品牌既能保持个性差异，又能共享技术红利。
智能制造与工业AI的深度融合
连接全球40个生产基地的数字生产平台（Digital Production Platform），构成了大众工业AI战略的物理载体。在这个工厂云网络中，AI算法实时优化着从焊装精度到涂装温度的数千个参数。德国沃尔夫斯堡主工厂的实践显示，通过预测性维护系统，机器人故障停机时间减少了62%；冲压车间的材料利用率算法，使得每辆车的钢板浪费量下降至历史最低水平。更具前瞻性的是”大型工业模型”（Large Industry Model）计划，该方案拟整合制造业全链条的设计、工艺和物流数据，构建跨企业协作的智能生态。这意味着大众的供应商体系将首次实现真正的数据互联，零部件库存可根据产能需求自动调节，物流路线能随天气变化动态优化。
全价值链的AI赋能图谱
大众的AI布局远不止于生产环节。在用户端，基于自然语言处理的车机系统正逐步升级为”数字副驾”，能理解”找一家适合家庭聚餐的意大利餐厅并预订靠窗座位”这类复杂指令。在售后服务领域，图像识别技术使技师通过手机拍摄就能诊断90%的常见故障。网络安全团队则部署了行为分析AI，可实时侦测针对车载系统的异常访问。这些应用共同构成了大众的”AI价值金字塔”：底层是效率提升（如缩短开发周期）、中层是质量保障（如缺陷检测）、顶层是体验创新（如场景化服务）。Stars特别强调，所有AI应用都遵循”可扩展、负责任、具明确工业效益”三大原则，避免为技术而技术的资源浪费。
产业协同与未来展望
大众的AI战略本质上是一场组织变革。为加速技术落地，集团成立了跨部门的AI卓越中心，统筹各品牌的技术路线图。同时加强与高校和研究机构的合作，在慕尼黑工业大学等机构设立联合实验室。最引人瞩目的是对AI伦理框架的构建——所有算法需通过偏差检测，确保不会在招聘、信贷等场景产生歧视性结果。展望2030年，大众计划将AI能力输出至整个移动出行生态，包括充电网络智能调度、共享汽车需求预测等创新场景。正如Stars所言：”这不是简单的技术升级，而是重新定义汽车公司如何创造价值。”
这场始于生产效率提升的AI革命，终将重塑人与汽车的关系。当算法接管了重复性工作，工程师的创造力得以释放；当系统理解了用户未言明的需求，交通工具便升华为生活伙伴。大众的百亿投资揭示了一个本质规律：在智能出行时代，最大的竞争优势不在于拥有多少专利，而在于多快能将技术转化为用户可感知的价值。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/da-zhong-qi-che-ji-tuan-xuan-bu-wei-lai-wu-nian-tou-ru-11
