一、研發價值重構：AI成降本提效核心引擎
汽車研發領域正面臨開發周期長、原型成本高、創新效率低等傳統痛點，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，針對研發環節全流程的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可幫助整體研發環節降低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將推動研發領域實現多重突破：60%的產品開發時間可縮減、60%的專利申請數量能提升、55%的模擬周期可增加以保障產品質量，同時還能實現35%的人均效率提升與25%的研發預算優化。
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AI應用場景，覆蓋創新設計、核心工程、研發管理等全流程，而不同類型企業的應用重心有所差異。
實際落地過程中，不同主機廠、零部件企業結合自身的業務場景痛點、內部數據成熟度、潛在業務價值等不同維度，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在汽車研發的規模化落地需突破可靠性不足、數據就緒度低、場景碎片化等五大挑戰，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：
1.AI可靠性瓶頸
企業對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迭代快與企業穩定性的矛盾
AI算法的更新以月為單位，日新月異，企業在難以跟上節奏。
74%的企業認為自身缺乏AI技術人才和技能。
3.企業數據/技術的就緒度不足
企業面臨數據孤島、數據質量差、技術能力不足的難題。
50%的企業仍在使用文檔等原始方式進行數據管理。
4.面臨嚴峻的ROI挑戰
工業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，推動規模化落地面臨顯著難題。
45%的企業采用企業架構標準，不同部門、不同項目的技術體系割裂，難以實現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，實現產品框架搭建、模型篩選訓練、產品功能落地、數據閉環跑通等，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，提升企業持續投入信心，并持續引領市場創新。
四、攜手破局：羅蘭貝格賦能企業數智化升級
面對汽車研發領域的AI轉型挑戰，羅蘭貝格依托服務全球領先車企及零部件企業的深厚經驗積淀，結合本地化的執行能力，為企業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，全方位助力企業構建 AI 驅動的研發核心競爭力。
我們期待與您攜手，共探降本提效、價值躍升的數智化新路徑。
