九月的慕尼黑，再次成為全球汽車產(chǎn)業(yè)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(shù)與設(shè)計的盛宴，更清晰地揭示出汽車行業(yè)競爭格局的深刻轉(zhuǎn)變：戰(zhàn)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(tài)之爭。

在這場轉(zhuǎn)型中，汽車企業(yè)陷入一個普遍困境：雖坐擁海量數(shù)據(jù)，卻困于數(shù)據(jù)孤島、系統(tǒng)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(yīng)用推向全局規(guī)模化，從技術(shù)演示轉(zhuǎn)化為真正的業(yè)務(wù)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(guān)鍵洞察與解決方案——不僅聚焦技術(shù)本身，更致力于幫助汽車企業(yè)實現(xiàn)從“AI實驗”到“AI運(yùn)營”的跨越，展現(xiàn)了其如何借助云與AI幫助汽車企業(yè)走出一條扎實、可持續(xù)的智能化轉(zhuǎn)型之路。

IAA現(xiàn)場；圖片來源：亞馬遜云科技

一、從“工具”到“協(xié)作者”的AI范式轉(zhuǎn)移

如今，汽車產(chǎn)業(yè)正站在智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵分水嶺。人工智能在汽車行業(yè)的應(yīng)用早已不是新鮮話題——從生產(chǎn)線的視覺檢測到性維護(hù)，從輔助駕駛系統(tǒng)的訓(xùn)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(yè)部總經(jīng)理Ozgur Tohumcu在主題演講中指出的那樣，當(dāng)前我們正經(jīng)歷一場堪比“上世紀(jì)90年代互聯(lián)網(wǎng)普及”的范式革命：AI正在從輔助性的技術(shù)工具，演進(jìn)為具有自主決策能力的“協(xié)作者”，這將重新定義汽車企業(yè)的運(yùn)營模式、創(chuàng)新速度與競爭邊界。

然而，這一變革并非一蹴而就，其演進(jìn)可大致分為三個階段，每一階段都標(biāo)志著AI與業(yè)務(wù)融合深度的根本性提升：

傳統(tǒng)AI階段（任務(wù)自動化）：專注于特定場景的優(yōu)化，如視覺質(zhì)檢、故障預(yù)測等。其核心邏輯是基于規(guī)則和歷史數(shù)據(jù)的響應(yīng)式處理，雖提升了準(zhǔn)確性與效率，仍未脫離“執(zhí)行預(yù)設(shè)任務(wù)”的工具范疇。

生成式AI階段（交互智能化）：以Chatbot、內(nèi)容生成引擎為代表，實現(xiàn)了自然語言理解與內(nèi)容創(chuàng)造，重塑了客戶互動和服務(wù)體驗。它標(biāo)志著AI開始“生成”而不僅是“識別”，但其運(yùn)作仍嚴(yán)重依賴人工提問與指令。

Agentic AI系統(tǒng)階段（自主協(xié)同）：真正的范式突破在于Agentic AI技術(shù)的成熟。在該階段，系統(tǒng)不再僅響應(yīng)指令，而是能夠基于目標(biāo)自主規(guī)劃、執(zhí)行并協(xié)同多個子系統(tǒng)完成復(fù)雜任務(wù)。

Ozgur先生以電池制造為例：“設(shè)想有這樣一個Agentic AI系統(tǒng)，其中的智能體（AI Agent）能分別監(jiān)測關(guān)鍵原材料的價格與供應(yīng)波動、追蹤全球航運(yùn)成本及物流狀況，以及分析相關(guān)政策與法規(guī)變化。一旦這些智能體協(xié)同運(yùn)作，只需設(shè)定諸如“降低電池運(yùn)營成本10%”這樣的目標(biāo)，系統(tǒng)便能自主規(guī)劃并執(zhí)行全流程優(yōu)化。這種多源數(shù)據(jù)的實時處理與智能體間的高效協(xié)作能力，是任何人類團(tuán)隊無法比擬的。”

亞馬遜云科技全球汽車與制造事業(yè)部總經(jīng)理Ozgur Tohumcu發(fā)表主題演講；圖片來源：蓋世汽車

可以說，汽車產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷一場深刻的范式重構(gòu)——AI尤其是Agentic AI技術(shù)的應(yīng)用，不再僅僅是功能升級，而是在重塑產(chǎn)業(yè)的底層邏輯與價值標(biāo)準(zhǔn)。在該背景下，能否成功實現(xiàn)從“工具使用”到“智能協(xié)作”的范式跨越，很可能是企業(yè)塑造乃至奪取未來市場話語權(quán)的關(guān)鍵變量。

二、數(shù)據(jù)孤島、系統(tǒng)枷鎖與規(guī)模化鴻溝

盡管以Agentic AI為代表的技術(shù)范式為汽車產(chǎn)業(yè)描繪出前所未有的創(chuàng)新圖景，企業(yè)在推進(jìn)AI規(guī)模化落地的過程中，仍面臨從數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、系統(tǒng)整合到組織能力的多重現(xiàn)實挑戰(zhàn)。

1. 數(shù)據(jù)之困：“燃料”質(zhì)量堪憂

汽車行業(yè)雖坐擁海量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)往往分散在異構(gòu)架構(gòu)、多個云端和本地系統(tǒng)中，形成難以打通的數(shù)據(jù)孤島。

數(shù)據(jù)的割裂和質(zhì)量問題，導(dǎo)致企業(yè)難以構(gòu)建統(tǒng)一、可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，無法為AI訓(xùn)練和推理提供高質(zhì)量、實時一致的“養(yǎng)料”，且會拖慢AI迭代的速度。

2. 整合之痛：新舊系統(tǒng)如何協(xié)同

在數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)之外，車企還普遍面臨系統(tǒng)整合的深層障礙。傳統(tǒng)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，如ERP（企業(yè)資源規(guī)劃）、PLM（產(chǎn)品生命周期管理）和CRM（客戶關(guān)系管理），往往獨立運(yùn)行、協(xié)議不一，形成沉重的技術(shù)債務(wù)。

將創(chuàng)新的AI試點項目與傳統(tǒng)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)無縫集成，不僅涉及復(fù)雜的技術(shù)適配，更要求對原有業(yè)務(wù)流程進(jìn)行深度改造。

然而，許多企業(yè)的AI應(yīng)用仍停留在“孤立實驗”階段，未能跨系統(tǒng)融通，形成所謂的“試點陷阱”。真正的業(yè)務(wù)價值需通過端到端的自動化流程來實現(xiàn)，而這要求AI能力能夠穿透部門壁壘，與傳統(tǒng)系統(tǒng)實現(xiàn)雙向交互與功能協(xié)同。

3. 規(guī)模化之難：從PoC到企業(yè)級部署的巨大跨越

推進(jìn)AI尤其是Agentic AI系統(tǒng)從一兩個成功的“概念驗證”（PoC）擴(kuò)展到整個企業(yè)范圍，是一項系統(tǒng)性工程。這其中不僅涉及高昂的成本投入和基礎(chǔ)設(shè)施擴(kuò)展，更包括治理框架的設(shè)計、安全與合規(guī)性保障，以及人才與文化轉(zhuǎn)型的深層挑戰(zhàn)。

正如Ozgur先生分享的案例所示，即使是豐田這樣的行業(yè)巨頭——其在北美擁有1,800家經(jīng)銷商、6.3萬名員工和十幾座工廠——也長期受到數(shù)據(jù)整合問題的困擾。數(shù)據(jù)散落在多種數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)湖、第三方數(shù)據(jù)源及經(jīng)銷商自有系統(tǒng)中，難以形成統(tǒng)一視圖，更不用說為AI提供實時、可信的數(shù)據(jù)支持。

此外，隨著AI應(yīng)用規(guī)模的擴(kuò)大，企業(yè)還需持續(xù)應(yīng)對倫理合規(guī)性審查、以及既有人才技能升級等組織層面的挑戰(zhàn)。尤其在歐洲市場，數(shù)據(jù)主權(quán)與本地化要求成為許多汽車企業(yè)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(shù)據(jù)分散、系統(tǒng)割裂與規(guī)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(shù)據(jù)、智能應(yīng)用與全局合規(guī)的系統(tǒng)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(yè)提供端到端的AI轉(zhuǎn)型路徑——從統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基座到Agentic AI驅(qū)動的業(yè)務(wù)引擎，從全價值鏈場景方案到合規(guī)保障，全面助力汽車企業(yè)跨越從“實驗”到“運(yùn)營”的鴻溝。

1. 基石：統(tǒng)一且可信的數(shù)據(jù)平臺

如果數(shù)據(jù)是AI時代的“新石油”，那么高質(zhì)量、易訪問且合規(guī)的數(shù)據(jù)平臺，就是挖掘這座寶藏的基礎(chǔ)設(shè)施。為此，亞馬遜云科技致力于幫助企業(yè)整合分散在多個云、本地系統(tǒng)及第三方來源的數(shù)據(jù)，構(gòu)建真正互聯(lián)且實時可用的數(shù)據(jù)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(fù)發(fā)布，全部在一個打通的數(shù)據(jù)平臺上完成——打破了傳統(tǒng)企業(yè)中工程、產(chǎn)品、服務(wù)之間的數(shù)據(jù)孤島。

尤其在歐洲這樣對數(shù)據(jù)主權(quán)極為敏感的市場，亞馬遜云科技沒有回避挑戰(zhàn)，而是主動出擊。其斥資78億歐元打造的“亞馬遜云科技?xì)W洲主權(quán)云”，將在2025年底之前在德國勃蘭登堡推出首個區(qū)域。這是一個完全獨立運(yùn)營、人才與技術(shù)本地化的云架構(gòu)，在保持亞馬遜云科技全球基礎(chǔ)設(shè)施的高可用性與安全標(biāo)準(zhǔn)的同時，全面滿足歐盟嚴(yán)格的數(shù)據(jù)合規(guī)要求。對德國乃至歐洲的汽車來說，這無疑提供了強(qiáng)有力且可信的數(shù)據(jù)創(chuàng)新基礎(chǔ)。

2. 引擎：生成式AI與Agentic AI：從“輔助”到“自主”

當(dāng)數(shù)據(jù)根基穩(wěn)固，生成式AI與Agentic AI便成為激活數(shù)據(jù)價值、推動業(yè)務(wù)自動化的核心引擎。

例如大眾集團(tuán)利用亞馬遜云科技的Amazon Nova基礎(chǔ)模型，自動生成符合品牌標(biāo)準(zhǔn)的營銷宣傳圖像，大幅節(jié)省了人力與時間成本。其中，奧迪則走得更遠(yuǎn)：其與亞馬遜云科技合作開發(fā)部署了四款智能體——分別專注于成本管控、安全防護(hù)、基礎(chǔ)設(shè)施與資源調(diào)度。這些智能體協(xié)同工作，可將某些關(guān)鍵操作流程從30分鐘壓縮至短短15秒。

與此同時，寶馬集團(tuán)與亞馬遜云科技已攜手走過十年的創(chuàng)新之路，合作成果豐碩。目前，寶馬全球已有超過2,450萬輛聯(lián)網(wǎng)車輛接入亞馬遜云科技的云端，每日處理超過166億次服務(wù)請求，系統(tǒng)可靠性高達(dá)99.95%。此外，基于亞馬遜云科技的技術(shù)，寶馬打造了應(yīng)用于新世代（Neue Klasse）車型的全新電子電氣架構(gòu)，這一合作正助力寶馬加速軟件開發(fā)、升級用戶服務(wù)。

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(shù)據(jù)飛輪，借助多模態(tài)大模型高效處理海量場景數(shù)據(jù)，加速應(yīng)對極端駕駛場景的算法優(yōu)化。

3. 觸手：深入全價值鏈的場景化解決方案

真正的規(guī)模化落地，需讓AI融入業(yè)務(wù)每一個環(huán)節(jié)。亞馬遜云科技通過五大展區(qū)及與合作伙伴聯(lián)合展區(qū)演示，證明了其方案在研發(fā)、生產(chǎn)、零售與售后四大領(lǐng)域的深度應(yīng)用：

IAA現(xiàn)場；圖片來源：亞馬遜云科技

研發(fā)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(yè)向軟件定義汽車轉(zhuǎn)型過程中的核心痛點之一：通過深度融合云端開發(fā)工具與經(jīng)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(fā)環(huán)境，打造可快速部署的數(shù)字工作平臺，從而顯著縮短新車型的研發(fā)周期。

生產(chǎn)與供應(yīng)鏈域：Agentic AI系統(tǒng)正在重新定義復(fù)雜制造與供應(yīng)鏈管理的邊界。在展區(qū)演示中，AWS進(jìn)一步呈現(xiàn)了Agentic AI在制造運(yùn)營中的實際應(yīng)用——通過該系統(tǒng)實時識別生產(chǎn)瓶頸、預(yù)測設(shè)備故障，并自動觸發(fā)調(diào)整優(yōu)化決策，將傳統(tǒng)依賴人工的響應(yīng)機(jī)制升級為閉環(huán)自動優(yōu)化，從而提升工廠的運(yùn)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(shù)字化革新已成為品牌差異化關(guān)鍵。借助Amazon Connect，亞馬遜云科技將生成式AI深度嵌入客戶聯(lián)絡(luò)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(jù)此提供高度個性化服務(wù)。這種從前端咨詢到售后支持的無縫體驗，正重新定義消費(fèi)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(wù)（如Amazon Bedrock）構(gòu)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(wù)全鏈路數(shù)據(jù)，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(wù)體驗。

售后與服務(wù)域：售后服務(wù)智能化是提升用戶忠誠與運(yùn)營效率的重要戰(zhàn)場。亞馬遜云科技與柯基數(shù)據(jù)（KGDATA）聯(lián)合打造的“Automotive Services GraphRAG”解決方案，基于知識圖譜與大模型技術(shù)，構(gòu)建了融合維修歷史、故障庫與診斷流程的智能輔助系統(tǒng)，使技術(shù)人員能夠快速定位問題、推薦解決方案，顯著減少車輛停機(jī)時間。

四、與中國創(chuàng)新者同行，駛向智能未來

隨著汽車產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型步入深水區(qū)，中國力量正加速全球布局，從到智能輔助駕駛，從車聯(lián)網(wǎng)服務(wù)到數(shù)字化供應(yīng)鏈，中國車企與科技企業(yè)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(shù)架構(gòu)需具備全球可擴(kuò)展性，數(shù)據(jù)合規(guī)成為進(jìn)入關(guān)鍵市場的準(zhǔn)入壁壘，文化差異與生態(tài)融合更是長期而復(fù)雜的挑戰(zhàn)。

亞馬遜云科技憑借其全球化的基礎(chǔ)設(shè)施、豐富的合規(guī)實踐與龐大的合作伙伴網(wǎng)絡(luò)，正成為中國汽車生態(tài)出海進(jìn)程中值得信賴的“同路人”。其所提供的是一套覆蓋底層數(shù)據(jù)基座、Agentic AI驅(qū)動引擎、場景化解決方案和全球合規(guī)生態(tài)的全棧賦能體系——這不僅減輕了企業(yè)技術(shù)復(fù)用的成本，更為中國企業(yè)參與全球競爭提供了從架構(gòu)到合規(guī)、從開發(fā)到運(yùn)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(xiàn)的遠(yuǎn)不止于技術(shù)工具的組合，更是一套貫穿戰(zhàn)略、架構(gòu)與落地實踐的完整轉(zhuǎn)型框架。它不再僅僅是云服務(wù)提供商，更是與車企共同探索智能化邊界的戰(zhàn)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(xié)同，構(gòu)建不僅更智能、更個性化，也更安全、高效、合規(guī)的新一代業(yè)務(wù)模式。在這場以“Agentic AI”為標(biāo)志的產(chǎn)業(yè)變革中，那些率先打破數(shù)據(jù)孤島、實現(xiàn)AI規(guī)模化運(yùn)營的企業(yè)，將不再只是技術(shù)的使用者，而是成為重新定義汽車價值的引領(lǐng)者。