一、研发价值重构：AI成降本提效核心引擎

汽车研发领域正面临开发周期长、原型成本高、创新效率低等传统痛点，而GenAI的落地为解决这些难题提供了关键方案。

在具体效益上，针对研发环节全流程的AI用例场景识别，以及相关用例带来的价值潜力，基于罗兰贝格的测算，未来3-5年间，随着AI用例的全面落地，AI可帮助整体研发环节降低35%-55%的人力成本、15%-30%的非人力成本（含验证、样机等）。

从能力提升维度来说，未来2-3年AI将推动研发领域实现多重突破：60%的产品开发时间可缩减、60%的专利申请数量能提升、55%的模拟周期可增加以保障产品质量，同时还能实现35%的人均效率提升与25%的研发预算优化。

二、实践用例扫描：共性场景与差异化建设路径

罗兰贝格梳理出83个汽车研发AI应用场景，覆盖创新设计、核心工程、研发管理等全流程，而不同类型企业的应用重心有所差异。

实际落地过程中，不同主机厂、零部件企业结合自身的业务场景痛点、内部数据成熟度、潜在业务价值等不同维度，会形成差异化的部署路径。

三、转型破局：从场景筛选到价值落地的关键路径

AI在汽车研发的规模化落地需突破可靠性不足、数据就绪度低、场景碎片化等五大挑战，而科学的落地方法论是破局关键。罗兰贝格认为AI落地仍面临五大挑战：

1.AI可靠性瓶颈

企业对AI安全、确定性和泛化能力要求较高，模型弱小的不可解释性与泛化失效问题明显，影响大规模落地。

39%AI产品负责人将“幻觉”列为AI部署三大难题之一，担心输出不可靠带来安全风险。

2.AI迭代快与企业稳定性的矛盾

AI算法的更新以月为单位，日新月异，企业在难以跟上节奏。

74%的企业认为自身缺乏AI技术人才和技能。

3.企业数据/技术的就绪度不足

企业面临数据孤岛、数据质量差、技术能力不足的难题。

50%的企业仍在使用文档等原始方式进行数据管理。

4.面临严峻的ROI挑战

工业应用场景碎片化和多样化，导致初期投入成本高、成果复制难、产出难量化。

48%的企业对AI的投资回报不清晰，因此无预算支撑。

5.场景碎片化制约项目复制扩展

应用场景多样且标准不一，方案难以在不同产线、设备与工厂间高效迁移和复制，推动规模化落地面临显著难题。

45%的企业采用企业架构标准，不同部门、不同项目的技术体系割裂，难以实现跨场景的流程和平台复用。

罗兰贝格提出AI转型SCALE-up方法论，从场景选择、能力盘点、架构搭建、生态借力、效果评估五大维度推进转型。在场景筛选阶段，可基于“价值度” 与 “落地可行性” 双维度评估，优先部署价值显著且可行性高的场景，并通过 “评估五问” 判断场景适配性。

同时，针对企业面临的难题，罗兰贝格可提供AI产品PoC（概念验证），基于高价值潜力场景的初步筛选，可通过快速（6-8周）的原型产品开发，实现产品框架搭建、模型筛选训练、产品功能落地、数据闭环跑通等，快速验证AI场景的产品落地可行性，通过可控投入验证场景价值，提升企业持续投入信心，并持续引领市场创新。

四、携手破局：罗兰贝格赋能企业数智化升级

面对汽车研发领域的AI转型挑战，罗兰贝格依托服务全球领先车企及零部件企业的深厚经验积淀，结合本地化的执行能力，为企业提供端到端的全流程支持：从360°AI成熟度评估、高价值场景筛选、IT架构高阶规划、AI治理与管控要求，到定制化落地方案设计、试点场景PoC验证，以及AI落地成效的量化评估，全方位助力企业构建 AI 驱动的研发核心竞争力。

我们期待与您携手，共探降本提效、价值跃升的数智化新路径。