全球车辆制造行业正面临市场需求多样化、供应链复杂化及用户服务精细化等多重挑战。传统生产与运营模式难以满足实时决策需求，数据孤岛、效率瓶颈等凸显。因此，需要不断开拓新思路新技术，提高要员效率、降低生产成本、提升品质等。当前大量业务数据依靠人工处理、分析，效率低、时效性差的问题，而人工智能(AI) 具有强大的算力可全天分析，并快速提供任意维度分析结果，可以解决传统人工数据分析效率低、响应慢的痛点，解决制约企业发展的因素。在车辆制造领域，以“AI+ 数据治理” 为核心，基于整体规划、分步实施的战略，通过构建智能化平台与场景化应用，实现从生产到服务的全链条优化，实现业务效率的指数级提高，为行业探索出一条高效、可持续的智能化路径。

一、数字化转型背景下车辆制造行业面临的挑战与机遇

(一)全球车辆制造行业数字化转型的必然性

传统生产与运营模式难以满足实时决策需求，数据孤岛、效率瓶颈等问题凸显。根据中国信息通信研究院《制造业AI 应用白皮书》(2024)，数字化转型已成为制造业企业提升竞争力的核心路径。以某车企为例，其通过构建覆盖数据治理、ChatBI 智能分析平台、车联网服务等领域的AI 应用体系，实现了从生产到服务的全链条优化，为行业探索出一条高效、可持续的智能化路径。数字化转型不仅能够解决传统模式的痛点，还能通过数据驱动决策提升企业运营效率和市场响应速度。

(二)AI 在制造业应用的技术经济特征

AI 在制造业的应用展现出显著的技术经济特征，包括高效的数据处理能力、智能化的决策支持和广泛的应用场景。车企本身的实践表明，AI 能够通过数据治理和智能分析平台实现数据标准化和质量提升，数据质量提升40%，报表生成效率提高24 倍。在智能决策方面，ChatBI 智能分析平台支持自然语言查询和多维度数据分析，使管理层能够快速获取市场洞察，决策响应时间从3 d 缩短至10 min。此外，AI 在车联网和用户服务领域的应用，如智能客服和驾驶行为分析，进一步提升了用户体验和安全性。技术经济特征的分析表明，AI 能够显著提升制造业的生产效率和经济效益，为行业转型提供强有力的支撑。

二、车企AI战略的系统性构建与实施框架

(一)战略规划的三阶段模型与演进逻辑

车企的AI 战略规划采用三阶段渐进式模型，体现了从基础建设到生态协同的系统性演进逻辑。第一阶段为基础建设期(2021-2022 年)，重点完成ChatBI 智能分析平台部署和数据治理体系搭建。数据显示，该阶段通过引入AI 驱动的数据清洗工具，报表生成效率提高24 倍(从240 min 缩短至10 min)，数据质量提升40%。第二阶段为场景深化期 (2023-2024 年)，在31 个业务场景实现AI 应用落地，包括销售预测、库存管理等核心业务。其中销售预测模型使库存周转率提升22%，订单满足率达到98%。第三阶段为生态融合期(2025 年开始)，通过构建“智能工厂-智慧销售-智联服务”一体化生态，实现产业链协同。中国信息通信研究院《制造业AI 应用白皮书》指出，这种分阶段实施模式有效降低了转型风险，使技术应用成功率提升60%。

(二)“数据驱动、场景落地、生态协同”原则的具体内涵

数据驱动体现在构建原始数据层-维度信息层-数据清洗层-数据服务层-数据应用层(ODS-DIM-DWD- DWS-ADS)五层数据仓库架构，实现全域数据资产整合。案例显示，通过数据标准化治理，跨系统字段冲突问题解决率达100%，数据质量显著提高。场景落地聚焦高频业务痛点，如在车联网领域开发故障诊断功能，使客服问题解决率提升65%。生态协同通过联合中国电信等合作伙伴，形成开放平台。

三、数据治理与AI融合的技术实现路径

(一)资源层-数据层-模型层-应用层的四级架构设计

车企的NgR(基于Angular 和RxJS 构建的现代化前端开发框架)场景数据治理项目采用了资源层-数据层-模型层-应用层的四级架构设计。资源层汇聚了各类业务系统、文档及异构算力资源，为数据治理提供了基础支撑。数据层对原始数据进行清洗、统一标准，并开展数据治理工作，涵盖数据离线与实时开发、数据管理及开发服务接口。同时，数据层还进行AI 知识模型管理，包括搭建知识库、知识切片及向量化编码等。模型层则构建了大模型(如行业大模型、DeepSeek 等)与小模型(具备数据检索、代码生成等功能)。最终在应用场景层，实现了区域销存分析、公文写作、智能客服等应用，使数据治理与AI 结合，赋能企业多领域业务。

(二)ODS-DIM-DWD-DWS-ADS 五层数据仓库体系的技术实现

车企构建的ODS-DIM-DWD-DWS-ADS 五层数据仓库架构，以支持实时数据同步与多维度分析，为AI 模型提供高质量数据输入。通过分层数据架构，车企实现了数据标准化，统一了多源数据命名规则与业务口径，解决了跨系统字段冲突问题，如将京津冀与河北省统一，数据质量提高了40%。此外，智能治理工具的引入，如AI 驱动的数据清洗、去重与质量监控，使报表生成耗时从240 min 缩短至10 min，效率提高了24 倍。

四、AI场景应用的商业价值创造机制

(一)数据分析场景效率提高的路径

1.销售预测与库存管理的优化模型

车企通过构建基于时序预测模型的销售预测系统，整合历史销售数据、市场趋势及外部经济指标(如GDP 增长率、油价波动等)，实现了动态生产计划调整。数据显示，该模型使库存周转率提升22%，订单满足率达到98%。例如，在2023 年的旺季前，系统预测到华南地区某车型需求增长 15%，企业据此增加排产量，最大程度上避免了缺货风险。同时，应用AI 驱动的库存优化算法，实现了多仓库协同管理，将滞销车型识别准确率提升至92%，显著降低了库存持有成本。

2.工厂智能调度的算法设计

车企采用强化学习算法开发了智能排产系统，该系统可实时整合库存数据、物流状态及设备产能信息。具体而言，系统通过以下机制提高效率:首先，基于实时库存数据动态调整生产优先级;其次，利用遗传算法优化生产线节拍;最后，通过数字孪生技术模拟生产过程。实施后，设备利用率提升 18%，交付周期缩短30%。以发动机装配线为例，系统通过动态调整工序顺序，将单线日产能从200 台提升至236 台。

(二)车联网与用户服务的价值创造逻辑

车企自身的智能客服系统采用检索增强生成技术，结合企业专属知识图谱，实现了故障诊断准确率达92% 的突破。系统架构包含三个核心模块:自然语言理解模块(基于双向变换器模型);知识检索模块(响应时间 <0.5 s );维修方案生成模块。实际运营数据显示，该系统使客服问题解决率提升 65%，用户满意度达4.8 分(满分5 分，行业平均4.2 分)。典型案例如用户咨询“防抱死制动系统灯亮如何处理”，系统能自动关联维修手册第3 章第5 节内容，并推荐最近服务网点。

(三)办公与决策智能化的转型效应

ChatBI 智能分析平台实现了经营分析报告的全流程自动化:一是自然语言查询转为结构化查询语言;二是多维数据自动关联;三是可视化图表自动生成。

具体成效如下:月度报告生成时间从3 d 缩短至2 h;支持中、日、英三种语言交互;业务人员自主配置分析逻辑的比例达70%。典型案例是零配件销售分析模块，业务人员通过拖拽式界面即可完成跨区域、多个存货单位的对比分析，使促销决策响应速度提升80%。

表1 NgR场景应用AI+数据治理前后对比

五、行业示范效应与可持续发展路径

(一)数据治理的标准化模板构建

车企通过NgR 场景数据治理项目构建了可复制的标准化数据治理模板。该项目实现了全域数据资产整合，通过 ODS-DIM-DWD-DWS-ADS 五层数据仓库架构解决了跨系统数据冲突问题，使数据质量提升40%。其创新性体现在以下三个方面。第一，采用AI 驱动的数据清洗工具，将报表生成效率提高24 倍。第二，构建企业级知识库与行业大模型，支持自然语言查询和智能分析。第三，通过标准化命名规则统一多源数据，如将京津冀与河北省等区域表述标准化。这一模板已形成跨行业AI 落地标杆，为中国制造业数据治理提供了可复制的解决方案。

(二)跨行业AI 落地的标杆案例特征

车企的AI 应用体系展现出三大标杆特征:一是“平台+ 场景+ 治理”的三维模式，通过ChatBI 智能分析平台实现从数据采集到决策支持的全链条智能化;二是高场景覆盖率，在销售预测、库存管理等31 个核心业务场景实现AI 落地;三是显著的经济效益，如库存周转率提升22%，订单满足率达98%。这些特征使其成为行业首个通过数据管理能力成熟度四级认证的企业，其经验已被中国电信纳入制造业AI 应用白皮书，成为跨行业数字化转型的示范案例。

六、结论

“平台+ 场景+ 治理”三维模式实现了制造企业数字化转型的系统性突破。在平台层面，ChatBI 智能分析平台通过自然语言处理技术将数据分析效率提高80%，支持中日英三语交互，使管理层需求覆盖率超过90%。在场景层面，AI 已深度融入销售预测、库存管理等31 个核心业务场景，其中生产排程优化使设备利用率提升18%，交付周期缩短30%。在治理层面，通过NgR 场景数据治理项目，数据质量提升 40%，报表生成效率提高24 倍。这种三维协同模式不仅解决了传统制造业数据孤岛问题，更创造了“数据资产化-场景价值化-平台生态化”的转型路径，为离散型制造业数字化转型提供了可复制的范式。

上述研究验证了数字经济时代制造业转型的三个关键理论命题。第一，数据治理与AI 应用的螺旋式上升关系，某车企构建了ODS-DIM-DWD-DWS-ADS 五层数据仓库体系，使AI 模型训练效率提高60%，证实了高质量数据基础设施对算法效能的决定性作用。第二，场景化应用的价值创造机制，其车联网客服系统将故障诊断准确率提升至92%，表明特定场景的深度数字化能产生显著的边际效益。第三，生态协同的创新扩散效应，通过与中国电信等企业的战略合作，案例车企成功将AI 解决方案复制到上下游 200 余家供应商，验证了开放式创新在制造业数字化转型中的乘数效应。这些发现丰富了技术-组织-环境论框架在智能制造领域的应用内涵。

车辆制造企业通过前瞻性的战略规划和扎实的技术落地，验证了“平台+ 场景+ 治理”三维模式在解决传统制造业痛点、提高运营效率与用户体验、驱动业务创新方面的有效性。实践方面，不仅实现了企业自身的智能化升级，更为整个制造业的数字化转型提供了具有重要参考价值的理论启示与实践路径。该案例表明，以高质量数据治理为基础，深度融合AI 与核心业务场景，并构建开放协同的产业生态，是驱动制造业实现高效、智能、可持续发展的核心动力。

原文刊载于《汽车画刊》2025年10月 作者：五羊 - 本田摩托（广州）有限公司 张文青