Copyright 2018-2024 集齊豆 版權所有
九月的慕尼黑，再次成為全球汽車產業的焦點。今年的德國國際汽車及智慧出行博覽會(IAA MOBILITY 2025)不僅是一場技術與設計的盛宴，更清晰地揭示出汽車行業競爭格局的深刻轉變：戰局已從“電動化”的硬件競賽，全面邁向“智能化+用戶體驗”的軟件與生態之爭。
在這場轉型中，汽車企業陷入一個普遍困境：雖坐擁海量數據，卻困于數據孤島、系統割裂；雖深知AI是未來核心競爭力，卻難以走出“試點陷阱”，無法將AI從單點應用推向全局規?；瑥募夹g演示轉化為真正的業務價值。
正是在這一背景下，亞馬遜云科技（Amazon Web Services）于本屆IAA展會上帶來了一系列關鍵洞察與解決方案——不僅聚焦技術本身，更致力于幫助汽車企業實現從“AI實驗”到“AI運營”的跨越，展現了其如何借助云與AI幫助汽車企業走出一條扎實、可持續的智能化轉型之路。
IAA現場；圖片來源：亞馬遜云科技
一、從“工具”到“協作者”的AI范式轉移
如今，汽車產業正站在智能化轉型的關鍵分水嶺。人工智能在汽車行業的應用早已不是新鮮話題——從生產線的視覺檢測到性維護，從輔助駕駛系統的訓練到早期異常識別，多年來AI一直作為提升效率的“工具”而存在。然而，正如亞馬遜云科技全球汽車與制造事業部總經理Ozgur Tohumcu在主題演講中指出的那樣，當前我們正經歷一場堪比“上世紀90年代互聯網普及”的范式革命：AI正在從輔助性的技術工具，演進為具有自主決策能力的“協作者”，這將重新定義汽車企業的運營模式、創新速度與競爭邊界。
然而，這一變革并非一蹴而就，其演進可大致分為三個階段，每一階段都標志著AI與業務融合深度的根本性提升：
傳統AI階段（任務自動化）：專注于特定場景的優化，如視覺質檢、故障預測等。其核心邏輯是基于規則和歷史數據的響應式處理，雖提升了準確性與效率，仍未脫離“執行預設任務”的工具范疇。
生成式AI階段（交互智能化）：以Chatbot、內容生成引擎為代表，實現了自然語言理解與內容創造，重塑了客戶互動和服務體驗。它標志著AI開始“生成”而不僅是“識別”，但其運作仍嚴重依賴人工提問與指令。
Agentic AI系統階段（自主協同）：真正的范式突破在于Agentic AI技術的成熟。在該階段，系統不再僅響應指令，而是能夠基于目標自主規劃、執行并協同多個子系統完成復雜任務。
Ozgur先生以電池制造為例：“設想有這樣一個Agentic AI系統，其中的智能體（AI Agent）能分別監測關鍵原材料的價格與供應波動、追蹤全球航運成本及物流狀況，以及分析相關政策與法規變化。一旦這些智能體協同運作，只需設定諸如“降低電池運營成本10%”這樣的目標，系統便能自主規劃并執行全流程優化。這種多源數據的實時處理與智能體間的高效協作能力，是任何人類團隊無法比擬的。”
亞馬遜云科技全球汽車與制造事業部總經理Ozgur Tohumcu發表主題演講；圖片來源：蓋世汽車
可以說，汽車產業正經歷一場深刻的范式重構——AI尤其是Agentic AI技術的應用，不再僅僅是功能升級，而是在重塑產業的底層邏輯與價值標準。在該背景下，能否成功實現從“工具使用”到“智能協作”的范式跨越，很可能是企業塑造乃至奪取未來市場話語權的關鍵變量。
二、數據孤島、系統枷鎖與規?；櫆?/strong>
盡管以Agentic AI為代表的技術范式為汽車產業描繪出前所未有的創新圖景，企業在推進AI規模化落地的過程中，仍面臨從數據基礎、系統整合到組織能力的多重現實挑戰。
1. 數據之困：“燃料”質量堪憂
汽車行業雖坐擁海量數據，但數據往往分散在異構架構、多個云端和本地系統中，形成難以打通的數據孤島。
數據的割裂和質量問題，導致企業難以構建統一、可靠的數據基礎，無法為AI訓練和推理提供高質量、實時一致的“養料”，且會拖慢AI迭代的速度。
2. 整合之痛：新舊系統如何協同
在數據挑戰之外，車企還普遍面臨系統整合的深層障礙。傳統核心業務系統，如ERP（企業資源規劃）、PLM（產品生命周期管理）和CRM（客戶關系管理），往往獨立運行、協議不一，形成沉重的技術債務。
將創新的AI試點項目與傳統核心業務系統無縫集成，不僅涉及復雜的技術適配，更要求對原有業務流程進行深度改造。
然而，許多企業的AI應用仍停留在“孤立實驗”階段，未能跨系統融通，形成所謂的“試點陷阱”。真正的業務價值需通過端到端的自動化流程來實現，而這要求AI能力能夠穿透部門壁壘，與傳統系統實現雙向交互與功能協同。
3. 規?；y：從PoC到企業級部署的巨大跨越
推進AI尤其是Agentic AI系統從一兩個成功的“概念驗證”（PoC）擴展到整個企業范圍，是一項系統性工程。這其中不僅涉及高昂的成本投入和基礎設施擴展，更包括治理框架的設計、安全與合規性保障，以及人才與文化轉型的深層挑戰。
正如Ozgur先生分享的案例所示，即使是豐田這樣的行業巨頭——其在北美擁有1,800家經銷商、6.3萬名員工和十幾座工廠——也長期受到數據整合問題的困擾。數據散落在多種數據庫、數據湖、第三方數據源及經銷商自有系統中，難以形成統一視圖，更不用說為AI提供實時、可信的數據支持。
此外，隨著AI應用規模的擴大，企業還需持續應對倫理合規性審查、以及既有人才技能升級等組織層面的挑戰。尤其在歐洲市場，數據主權與本地化要求成為許多汽車企業全球化部署AI時無法回避的議題。
三、破局之道：基石、引擎與全鏈觸手
面對數據分散、系統割裂與規模化難題，車企需要的不再是單點工具，而是一套貫穿底層數據、智能應用與全局合規的系統性框架。正如亞馬遜云科技在本屆IAA所展示的，其真正價值在于為企業提供端到端的AI轉型路徑——從統一的數據基座到Agentic AI驅動的業務引擎，從全價值鏈場景方案到合規保障，全面助力汽車企業跨越從“實驗”到“運營”的鴻溝。
1. 基石：統一且可信的數據平臺
如果數據是AI時代的“新石油”，那么高質量、易訪問且合規的數據平臺，就是挖掘這座寶藏的基礎設施。為此，亞馬遜云科技致力于幫助企業整合分散在多個云、本地系統及第三方來源的數據，構建真正互聯且實時可用的數據平臺。例如該公司在IAA展會演示的場景之一：通過AI分析車輛誤剎車事件，從客戶反饋、車隊級分析到OTA修復發布，全部在一個打通的數據平臺上完成——打破了傳統企業中工程、產品、服務之間的數據孤島。
尤其在歐洲這樣對數據主權極為敏感的市場，亞馬遜云科技沒有回避挑戰，而是主動出擊。其斥資78億歐元打造的“亞馬遜云科技歐洲主權云”，將在2025年底之前在德國勃蘭登堡推出首個區域。這是一個完全獨立運營、人才與技術本地化的云架構，在保持亞馬遜云科技全球基礎設施的高可用性與安全標準的同時，全面滿足歐盟嚴格的數據合規要求。對德國乃至歐洲的汽車來說，這無疑提供了強有力且可信的數據創新基礎。
2. 引擎：生成式AI與Agentic AI：從“輔助”到“自主”
當數據根基穩固，生成式AI與Agentic AI便成為激活數據價值、推動業務自動化的核心引擎。
例如大眾集團利用亞馬遜云科技的Amazon Nova基礎模型，自動生成符合品牌標準的營銷宣傳圖像，大幅節省了人力與時間成本。其中，奧迪則走得更遠：其與亞馬遜云科技合作開發部署了四款智能體——分別專注于成本管控、安全防護、基礎設施與資源調度。這些智能體協同工作，可將某些關鍵操作流程從30分鐘壓縮至短短15秒。
與此同時，寶馬集團與亞馬遜云科技已攜手走過十年的創新之路，合作成果豐碩。目前，寶馬全球已有超過2,450萬輛聯網車輛接入亞馬遜云科技的云端，每日處理超過166億次服務請求，系統可靠性高達99.95%。此外，基于亞馬遜云科技的技術，寶馬打造了應用于新世代（Neue Klasse）車型的全新電子電氣架構，這一合作正助力寶馬加速軟件開發、升級用戶服務。
Momenta則通過亞馬遜云科技的“AD Insight Hub” 解決方案賦能其自動駕駛數據飛輪，借助多模態大模型高效處理海量場景數據，加速應對極端駕駛場景的算法優化。
3. 觸手：深入全價值鏈的場景化解決方案
真正的規?；涞?，需讓AI融入業務每一個環節。亞馬遜云科技通過五大展區及與合作伙伴聯合展區演示，證明了其方案在研發、生產、零售與售后四大領域的深度應用：
IAA現場；圖片來源：亞馬遜云科技
研發域：本屆IAA展會，亞馬遜云科技推出了其“SDV加速器”，旨在解決汽車行業向軟件定義汽車轉型過程中的核心痛點之一：通過深度融合云端開發工具與經亞馬遜云科技市場驗證的第三方解決方案，幫助車企整合碎片化的開發環境，打造可快速部署的數字工作平臺，從而顯著縮短新車型的研發周期。
生產與供應鏈域：Agentic AI系統正在重新定義復雜制造與供應鏈管理的邊界。在展區演示中，AWS進一步呈現了Agentic AI在制造運營中的實際應用——通過該系統實時識別生產瓶頸、預測設備故障，并自動觸發調整優化決策，將傳統依賴人工的響應機制升級為閉環自動優化，從而提升工廠的運營效率。
車載Agentic AI助手解決方案；圖片來源：亞馬遜云科技
零售與客戶體驗域：購車體驗的數字化革新已成為品牌差異化關鍵。借助Amazon Connect，亞馬遜云科技將生成式AI深度嵌入客戶聯絡流程：虛擬助手高效處理常見詢問，而人工座席則在通話過程中實時獲得AI生成的客戶畫像與行為洞察，據此提供高度個性化服務。這種從前端咨詢到售后支持的無縫體驗，正重新定義消費者與汽車品牌的互動方式。
例如，極氪正基于亞馬遜云科技的AI服務（如Amazon Bedrock）構建其營銷智能平臺（Marketing Intelligence Platform）。該平臺旨在整合銷售、市場與售后服務全鏈路數據，賦能終端門店與客服體系，旨在為用戶提供更智能、更個性化的服務體驗。
售后與服務域：售后服務智能化是提升用戶忠誠與運營效率的重要戰場。亞馬遜云科技與柯基數據（KGDATA）聯合打造的“Automotive Services GraphRAG”解決方案，基于知識圖譜與大模型技術，構建了融合維修歷史、故障庫與診斷流程的智能輔助系統，使技術人員能夠快速定位問題、推薦解決方案，顯著減少車輛停機時間。
四、與中國創新者同行，駛向智能未來
隨著汽車產業智能化轉型步入深水區，中國力量正加速全球布局，從到智能輔助駕駛，從車聯網服務到數字化供應鏈，中國車企與科技企業不再局限于本土市場，而是將目光投向歐洲、北美乃至全球。
然而，出海之路道阻且長：技術架構需具備全球可擴展性，數據合規成為進入關鍵市場的準入壁壘，文化差異與生態融合更是長期而復雜的挑戰。
亞馬遜云科技憑借其全球化的基礎設施、豐富的合規實踐與龐大的合作伙伴網絡，正成為中國汽車生態出海進程中值得信賴的“同路人”。其所提供的是一套覆蓋底層數據基座、Agentic AI驅動引擎、場景化解決方案和全球合規生態的全棧賦能體系——這不僅減輕了企業技術復用的成本，更為中國企業參與全球競爭提供了從架構到合規、從開發到運營的端到端支持。
寫在最后：
本屆IAA車展，亞馬遜云科技所呈現的遠不止于技術工具的組合，更是一套貫穿戰略、架構與落地實踐的完整轉型框架。它不再僅僅是云服務提供商，更是與車企共同探索智能化邊界的戰略同路人。
展望未來，我們有望看到更多車企與科技伙伴深度協同，構建不僅更智能、更個性化，也更安全、高效、合規的新一代業務模式。在這場以“Agentic AI”為標志的產業變革中，那些率先打破數據孤島、實現AI規?；\營的企業，將不再只是技術的使用者，而是成為重新定義汽車價值的引領者。