一、研發(fā)價值重構：AI成降本提效核心引擎
汽車研發(fā)領域正面臨開發(fā)周期長、原型成本高、創(chuàng)新效率低等傳統(tǒng)痛點，而GenAI的落地為解決這些難題提供了關鍵方案。
在具體效益上，針對研發(fā)環(huán)節(jié)全流程的AI用例場景識別，以及相關用例帶來的價值潛力，基于羅蘭貝格的測算，未來3-5年間，隨著AI用例的全面落地，AI可幫助整體研發(fā)環(huán)節(jié)降低35%-55%的人力成本、15%-30%的非人力成本（含驗證、樣機等）。
從能力提升維度來說，未來2-3年AI將推動研發(fā)領域實現(xiàn)多重突破：60%的產品開發(fā)時間可縮減、60%的專利申請數(shù)量能提升、55%的模擬周期可增加以保障產品質量，同時還能實現(xiàn)35%的人均效率提升與25%的研發(fā)預算優(yōu)化。
二、實踐用例掃描：共性場景與差異化建設路徑
羅蘭貝格梳理出83個汽車研發(fā)AI應用場景，覆蓋創(chuàng)新設計、核心工程、研發(fā)管理等全流程，而不同類型企業(yè)的應用重心有所差異。
實際落地過程中，不同主機廠、零部件企業(yè)結合自身的業(yè)務場景痛點、內部數(shù)據(jù)成熟度、潛在業(yè)務價值等不同維度，會形成差異化的部署路徑。
三、轉型破局：從場景篩選到價值落地的關鍵路徑
AI在汽車研發(fā)的規(guī)模化落地需突破可靠性不足、數(shù)據(jù)就緒度低、場景碎片化等五大挑戰(zhàn)，而科學的落地方法論是破局關鍵。羅蘭貝格認為AI落地仍面臨五大挑戰(zhàn)：
1.AI可靠性瓶頸
企業(yè)對AI安全、確定性和泛化能力要求較高，模型弱小的不可解釋性與泛化失效問題明顯，影響大規(guī)模落地。
39%AI產品負責人將“幻覺”列為AI部署三大難題之一，擔心輸出不可靠帶來安全風險。
2.AI迭代快與企業(yè)穩(wěn)定性的矛盾
AI算法的更新以月為單位，日新月異，企業(yè)在難以跟上節(jié)奏。
74%的企業(yè)認為自身缺乏AI技術人才和技能。
3.企業(yè)數(shù)據(jù)/技術的就緒度不足
企業(yè)面臨數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)質量差、技術能力不足的難題。
50%的企業(yè)仍在使用文檔等原始方式進行數(shù)據(jù)管理。
4.面臨嚴峻的ROI挑戰(zhàn)
工業(yè)應用場景碎片化和多樣化，導致初期投入成本高、成果復制難、產出難量化。
48%的企業(yè)對AI的投資回報不清晰，因此無預算支撐。
5.場景碎片化制約項目復制擴展
應用場景多樣且標準不一，方案難以在不同產線、設備與工廠間高效遷移和復制，推動規(guī)模化落地面臨顯著難題。
45%的企業(yè)采用企業(yè)架構標準，不同部門、不同項目的技術體系割裂，難以實現(xiàn)跨場景的流程和平臺復用。
羅蘭貝格提出AI轉型SCALE-up方法論，從場景選擇、能力盤點、架構搭建、生態(tài)借力、效果評估五大維度推進轉型。在場景篩選階段，可基于“價值度” 與 “落地可行性” 雙維度評估，優(yōu)先部署價值顯著且可行性高的場景，并通過 “評估五問” 判斷場景適配性。
同時，針對企業(yè)面臨的難題，羅蘭貝格可提供AI產品PoC（概念驗證），基于高價值潛力場景的初步篩選，可通過快速（6-8周）的原型產品開發(fā)，實現(xiàn)產品框架搭建、模型篩選訓練、產品功能落地、數(shù)據(jù)閉環(huán)跑通等，快速驗證AI場景的產品落地可行性，通過可控投入驗證場景價值，提升企業(yè)持續(xù)投入信心，并持續(xù)引領市場創(chuàng)新。
四、攜手破局：羅蘭貝格賦能企業(yè)數(shù)智化升級
面對汽車研發(fā)領域的AI轉型挑戰(zhàn)，羅蘭貝格依托服務全球領先車企及零部件企業(yè)的深厚經驗積淀，結合本地化的執(zhí)行能力，為企業(yè)提供端到端的全流程支持：從360°AI成熟度評估、高價值場景篩選、IT架構高階規(guī)劃、AI治理與管控要求，到定制化落地方案設計、試點場景PoC驗證，以及AI落地成效的量化評估，全方位助力企業(yè)構建 AI 驅動的研發(fā)核心競爭力。
我們期待與您攜手，共探降本提效、價值躍升的數(shù)智化新路徑。
