在全球化竞争日益激烈与行业快速变革的背景下，IBM近期在北京举办了2025汽车行业媒体沟通会，深入探讨了人工智能技术（AI）如何为汽车企业开辟新的增长路径。
会上，IBM隆重推出了“IBM咨询+技术”的深度协同赋能方案，旨在把握AI驱动下的数字化转型的关键窗口，助力汽车行业实现跨越式发展。
IBM咨询中国区汽车行业总经理唐俊指出，当前汽车产业的竞争格局已从单一产品向生态协同转变，产品焦点也逐渐从车辆本身转向了终端用户。为此，IBM采用“全局规划+场景拆解”的咨询方法，帮助汽车企业在AI驱动的新周期中，构建起端到端的跨工作流能力，实现可持续发展。
IBM中国科技事业部汽车行业和跨国公司总经理王胜航则强调，IBM为汽车行业量身定制的AI解决方案，融合了生成式AI、物联网和混合云技术，已经在研发效率、供应链韧性和成本控制等方面，为众多主要客户带来了显著突破。他提到，IBM通过“咨询蓝图牵引，技术敏捷落地”的闭环模式，展现出了区别于纯技术厂商的独特优势。
当前，中国汽车行业正面临着产品创新速度加快与效益压缩的双重压力。根据全国乘用车市场信息联席会的数据，2024年汽车行业的利润率仅为4.3%，远低于全国工业企业的平均水平。唐俊认为，汽车行业正处于从“规模扩张”向“价值创造”的转型阶段。当技术升级周期缩短与成本压力叠加时，原有的发展模式将难以为继，这正是行业通过数据驱动深化转型的重要战略机遇期。
与此同时，中国汽车企业在海外市场拓展中也面临着诸多挑战，包括政策不明确、技术适配、文化差异、数据合规及品牌认知等问题。唐俊表示，产业升级过程中充满了技术和组织挑战，而IBM团队能够在这些方面提供有力支持。
IBM的《2024年全球车企CEO调研》覆盖了30多个国家和地区的151位CEO，结果显示，未来三年他们的投资重点将逐步转向AI应用，以提升用户体验。然而，业务模式创新是他们面临的最大挑战。王胜航指出，AI的成功不仅取决于技术本身，还依赖于其在汽车行业全链条的深度渗透，以及与企业数据和业务特性的紧密结合，这需要CEO的领导和业务部门的全程参与。
IBM在企业级AI领域具有深厚积累，并在IDC的2024 AI服务评选中被评为领导者。IBM通过“战略洞察—技术穿透—价值提供”的方式，帮助汽车企业实现可持续发展，涵盖从战略咨询到系统集成的全链条能力建设。
IBM咨询团队以其高效、专注的服务态度和满足具体需求的细致解决方案，赢得了客户的广泛认可。其在数据架构、技术路线、研发体系等转型相关领域的专长，使其能够为汽车企业提供全面的企业级服务。目前，IBM咨询在生成式AI领域拥有200家活跃客户和65,000名专业顾问，业务额超过50亿美元。
IBM科技部门则以开放、安全、可扩展的混合云架构和AI能力为核心，提供从底层算力到智能应用的完整技术栈，助力车企实现数智化升级。在研发创新方面，IBM帮助某车企成功开发了智能代码助手，显著提升了代码编写和测试的效率。
在媒体沟通会上，IBM高管还与记者进行了深入对话，分享了他们对汽车业务和客户价值的独到见解。
王胜航表示，任何技术的发展都经历一个过程。他提到，在云计算发展初期，私有云先行发展，而公有云的发展需要满足一些基本条件，如网络带宽的提升和计算力成本的降低。同样地，在AI领域，选择适合的模型至关重要。对于面向消费者的商业应用，大模型非常重要；而对于企业内部模型，小模型反而更为合适。IBM的watsonx平台可以支持多种模型，企业可以根据自身需求进行选择。
唐俊则指出，在与多位汽车企业高层的交流中，他发现互联网车企的领导层对AI的使用相对较为成熟，因为他们大多具有科技背景，对新技术的理解较为深刻。同时，他也观察到外资车企在尝试将AI与业务进行匹配，以寻找创新点。而国内车企在新技术的应用和开放程度上表现得更加大胆，积极探讨如何与新技术结合。
在谈到自动驾驶问题时，王胜航表示，IBM的服务对象是汽车制造商，而非直接服务于汽车本身。他提到，有人拍摄了一段视频，比较了使用激光雷达和视觉技术的两款车在五种不同场景下的表现，展示了激光雷达与视觉系统在黑暗和玻璃场景下的表现差异。IBM更多关注的是如何将现有的智能驾驶技术与城市大脑的信息结合，提升智能驾驶系统的道路信息反馈的精准性和及时性。
针对车企降本增效的诉求，唐俊表示，传统车企（他更倾向于称之为“主流车企”）和造车新势力在这方面存在显著差异。主流车企面临新兴挑战者时，通常希望从集团层面出发，整合营销、供应链和研发。而新势力则通常以单一品类为突破口，速度较快，且整个管理流程从研发到量产的效率也相对较高。IBM通过提供供应链集成等咨询服务，帮助车企构建全新的价值管理体系。
