课程大纲
第一部分：
机器智能对汽车业界和出行服务的整体影响
1.
市场趋势和消费者期望的变化
·
智能出行体验的诉求
o 消费者越来越期待无缝连接的出行体验，往细里说，包括自动驾驶、车联网、个性化服务等等。这些诉求促成了汽车制造商和服务提供商持续革新。
o 随着城市化进程加快，落地时，交通拥堵问题日益严重，智能化的出行解题打法成为缓解这一问题的要害手段。
o
实例拆解
：
Waymo（谷歌旗下的自动驾驶公司）借助其先进的自动驾驶技艺，已经在多个城市推出了无人驾驶出租车服务。用户能够借助手机运用程序预约车辆，享受无需司机的便捷出行体验。该服务不仅拉升了出行效率，还减少了交通事故的发生率。
2.
供给链和制造流程的革新
·
智能制造和生产效率拉升
o AI驱动的智能制造系统能够实时监控生产线上的每一个环节，预测装置故障，精进生产规划，从而大幅拉升生产效率。
o
资料驱动的货品生命周期管控（
PLM）能够支援公司更好地跟踪货品的规划、生产和售后服务，达成全生命周期的精进。
o
实例拆解
：宝马集团在其工厂中引入了
AI支持的质量将控系统，利用机器视觉技艺检测零部件的质量，并借助资料拆解精进生产工艺。结果表明，该系统的运用显著降低了次品率，并缩短了新货品上市的时间。
第二部分：
汽车智能体和公司智能体
1.
汽车智能体的演进路径
·
从辅助驾驶到完全自动驾驶
o
自动驾驶技艺正在经历从
L2级（部分自动化）向L5级（完全自动化）的演进。每一级别的拉升都带来了更多的功能和更高的安全性要求。
o 车联网技艺使得车辆能够与其他车辆、基础设施以及云端开展通信，形成一个智能交通生态系统。
o
实例拆解
：奥迪推出的
Traffic Light Information系统，利用车联网技艺让车辆和交通信号灯开展通信，提供实时的红绿灯状态资讯，支援驾驶员精开展驶路线，减少等待时间。这不仅拉升了用户体验，还有助于缓解交通拥堵。
2.
公司智能体的概念和实践
·
构筑智能化的公司营运平台
o
借助整合海量资料和
AI技艺，公司能够创建智能化的营运平台，达成资源的最优配置、成本将控和隐患预警。
o
基于
AI的公司洞察力拉升，支援公司更精准地弄懂市场诉求，拟定有效的营销打法，并提供个性化的买方服务。
o
实例拆解
：福特汽车公司利用
AI技艺构筑了全球供给链管控系统，达成了对全球各地供应商的实时监控和资料共享。该系统不仅拉升了供给链的透明度，还增强了化解突发经过的本领，如疫情期间的供给链中断问题得到了有效缓解。
第三部分：
AI对组织形式和组织协同变革的影响
1.
组织架构的适应性调整
·
灵活，扁平化的组织结构
o 在迅速变化的市场环境中，传统的层级式组织结构显得过于僵化。公司需要转向更为灵活，扁平化的组织结构，以更快响应市场变化。
o 引入敏捷开发办法论，鼓励队伍自主决策，加速货品迭代周期，拉升革新本领。
o
实例拆解
：丰田公司在其内部推行了
“丰田新全球架构”（TNGA），运行层面，这是一种基于模块化规划理念的全新生产方式。借助这种方式，丰田不仅拉升了生产效率，还缩短了新车开发周期，使其能够更快推出符合市场诉求的新车型。
2.
跨部门协同的新模式
·
资料共享制度的意义
o 资料是现代公司的核心资产，构筑高效的资料共享制度对于打破资讯孤岛、助推跨部门协同举足轻重。
o
利用
AI技艺达成资料的自动采集、处理和拆解，为公司决策提供科学依据，增强各部门之间的协同效应。
o
实例拆解
：大众汽车集团借助构筑统一的资料平台，达成了各业务部门间的资料共享。该平台不仅拉升了内部交流效率，还助推了不同品牌之间的技艺交流和资源共享，形成了强大的协同效应。
3.
信念转型和英才方略
·
练就新型英才
o
在
AI时代，公司需要更多具备跨界本领的英才，如资料科学家、算法工程师等等。故而，主力练就和引进成为公司方略的要害组成部分。
o 构筑开放包容的公司信念，鼓励员工提出革新想法，营造积极的研习氛围。
o
实例拆解
：戴姆勒集团借助设立内部革新实验室，为员工提供了探索新技艺的空间和支持。该实验室不仅激发了员工的创造力，还勾住了大量外部出色英才加入，促成了公司在电动化和智能化领域的迅速演进。
第四部分：
未来展望和挑战化解
1.
技艺演进趋势预测
·
新兴技艺对
AI演进的潜在影响
o
量子计算、
5G等等新兴技艺将为AI带来前所未有的计算本领和网络带宽，进一步拓展AI的运用情境。
o
可能出现的新运用情境以及其商业价值，在实际应用里，如虚拟现实（
VR）、增强现实（AR）在车内娱乐系统中的运用。
o
实例拆解
：梅赛德斯
-奔驰正在研发基于5G网络的车载娱乐系统，往细里说，该系统能够提供高清视频流、在线游戏等等多种娱乐功能，极大地拉升了乘客的乘车体验。随着5G网络的普及，这种高带宽，低延迟的运用将成为未来的主流趋势。
2.
法规政策环境考量
·
各国立法进展以及其对公司的影响
o 各国政府针对自动驾驶、资料隐私等等领域的立法进程直接影响公司的技艺革新方向和演进速度。
o
公司需要密切关注法规动态，确保在合规轮廓内最大化
AI的运用潜力。
o
实例拆解
：通用汽车在欧洲市场推出
Super Cruise自动驾驶系统时，换个角度看，必须遵守欧盟严格的GDPR（通用资料保护条例）。为此，该公司采取了一系列措施，如匿名化处理用户资料，确保符合当地法规要求，从而顺利推进自动驾驶技艺的商业化运用。
3.
社会责任和伦理问题
·
碰头
AI带来的社会议题
o
随着
AI技艺的广泛运用，隐私保护、就业结构调整等等社会问题逐渐显现。公司应承担相应的社会责任，积极参与相关议题的碰头和破解。
o
拟定明晰的伦理准则，指导
AI技艺的研发和运用，确保技艺造福人类。
o
实例拆解
：沃尔沃汽车公司承诺在
2025年前达成所有新车型都配备高级驾驶辅助系统（ADAS），并在规划进程中充分考虑行人安全和隐私保护。该公司还积极参与业界准则的拟定，促成整个业界的健康演进。借助这种方式，沃尔沃不仅拉升了品牌样貌，还赢得了消费者的信任和支持。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|尹智老师
适合谁听
管人者。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。