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      “蓋亞”落地中國,寶馬AI驅動從單點應用到智能體平臺躍遷

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      數字化轉型的大趨勢下,汽車產業正在面臨深度重構。汽車制造商們也在加速AI在各個領域的深化落地。目前,行業常見的AI技術多應用于智能座艙及智能駕駛領域,而寶馬已經將AI技術深度融入研發、生產、供應鏈、客戶服務等全價值鏈。

      前不久,寶馬集團已正式在華推出其自研AI智能體平臺“蓋亞”(GAIA,Group Artificial Intelligence Assistant),作為國內首批自主研發并部署企業級AI智能體平臺的汽車制造企業之一,寶馬重新定義人工智能在各業務領域創造價值的方式。



      華晨寶馬汽車有限公司總裁兼首席執行官寶思齊女士表示:“‘蓋亞’平臺是我們向人工智能驅動型企業轉型過程中的重要里程碑。在寶馬的人工智能生態中,‘蓋亞’平臺是賦能每一位員工、重塑智能制造體系的智能基座,持續推動產品質量、生產效能與用戶體驗的協同提升。”

      今年3月,寶馬在華發布360度全鏈AI戰略,明確將AI技術深度融入全價值鏈,“蓋亞”平臺的上線正是該戰略落地的關鍵布局。

      其將作為連接數據、系統與人員的數字化基礎,將在AI2.0時代加速本土創新、挖掘新業務機遇,賦能每一位員工、重塑智能制造體系的智能基座,持續推動產品質量、生產效能與用戶體驗的協同提升。

      “蓋亞”平臺推出 寶馬AI轉型的新里程碑

      相比眾多車企將AI技術當作加強智能座艙、智能駕駛功能的方式,寶馬在AI技術應用方面更注重深度,不僅通過AI技術強化產品能力,更以AI技術賦能寶馬研發、生產、運營服務等全鏈環節。

      在中國市場,寶馬是AI技術應用的先行者,在華AI實踐早有布局,首個落地應用可追溯至2018年。2022年,寶馬集團又正式部署自研人工智能平臺“燈塔”(BEACON),該平臺作為賦能全場景的“超級大腦”,為寶馬在國內的生產制造、業務運營等各項工作提供全面數字支撐。



      面對大模型與生成式AI驅動的AI2.0浪潮,寶馬致力于將人工智能從技術工具轉化為全域組織能力,并制定了清晰的三階段路線圖:從“AI輔助運營”起步,邁向“AI智能體驅動自動化”,最終實現以AI為核心的運營模式,以此重新定義業務流程。

      隨著“蓋亞”人工智能體平臺的全面上線,“燈塔”平臺將繼續承擔底層技術基座的核心作用,憑借強大的技術引擎支持AI模型的規模化擴展,進一步強化“蓋亞”的整體效能與本土場景適配能力。

      據介紹,“蓋亞”平臺將成為“智能體的操作系統”,為全價值鏈提供定制化解決方案:從生產流程的智能優化,到客戶交互的生成式對話,再到研發環節的仿真模擬與生成式設計,讓AI能力滲透到企業運營的每一個環節。

      “蓋亞”平臺的推出,也讓寶馬從1.0時代的單點應用,實現了到2.0時代的智能體平臺躍遷,寶馬集團正以持續的技術創新,構建起覆蓋研發、生產、運營、服務等的AI生態體系,開啟“人機協同”的新范式,為汽車行業的智能化轉型提供可借鑒的實踐路徑。

      從專家專屬到全員賦能 從單點突破到全場景拓展

      據介紹,“蓋亞”平臺的核心優勢在于大幅降低了AI技術的應用門檻,推動AI從“專家專屬”到全員化賦能。平臺提供自助式、低代碼的生成式AI服務,即使是零基礎的用戶,也可以在安全合規環境中快速創建應用。

      員工可自主創建自助應用、高效調用現有解決方案、集成定制化工具開發“蓋亞”應用、管理部門知識資產以及通過智能分析文本獲取最新知識。由此,員工既能以“使用者”身份通過各類應用創造價值,也能以“創造者”角色開發新應用與工具。

      此外,“蓋亞”平臺還通過整合寶馬自研創新方案與外部AI創造者的技術成果,創造多元價值。對多元技術的開放原則確保其不依賴單一的大語言模型供應商。

      同時,寶馬始終堅守“負責任使用AI”的理念,平臺內置的集成管理框架,可確保所有AI應用均符合安全規范與監管要求,實現技術創新與風險管控的平衡;同時保障組織內部信息流轉統一,構建“單一事實來源”,提升數據一致性與完整性,助力挖掘深度分析洞察。



      依托“蓋亞”平臺的落地,寶馬已在研發、生產、供應鏈及客戶服務等領域積極探索AI2.0技術的前沿應用,穩步推進AI轉型。以寶馬沈陽生產基地為例,人工智能解決方案已全面應用于質量管控系統、備件管理等生產運營的各個環節。這不僅為每一輛國產寶馬汽車的高品質生產奠定了堅實基礎,而且為2026年中國專屬版新世代BMW iX3的量產做好充分準備。



      生產過程中,寶馬始終將質量放在首位。在大東工廠,質量AI助手(QBBA)利用大語言模型搭建智能體,協助質量工程師診斷車輛質量問題并生成報告,助力“零缺陷”目標的實現。

      同時,高效的維修備件管理既能降低停機損失風險,更能優化庫存成本。非生產物料替換件識別功能系統就像“智能庫管員”,基于AI大語言模型和大視覺模型技術,通過文本、圖片和物料規格參數三重技術路徑,精準推薦相同件、相似件及替代件。該技術預計可減少備件種類10%,降低維修備件庫存成本約5%。

      AI的價值遠不止于降本增效,更具備沉淀與活化企業“智慧”的深遠戰略意義。智能維修虛擬專家應用將隱性的實操經驗轉化為結構化的、可隨時調用的數字知識庫,猶如把“經驗豐富的老師傅”裝進了口袋,隨用隨查。這不僅大幅縮短人才培養周期,更強化了寶馬作為知識驅動型制造企業的核心競爭力。

      寶馬在中國部署自研AI智能體平臺的最新進展,不僅展示了寶馬在智能化和本土化方面的深入布局,更預示著汽車行業未來的發展方向。“蓋亞”平臺的推出,降低了AI應用門檻,拓展了應用場景,深入賦能寶馬研發、生產、運營等多個環節,共同構成了寶馬AI生態的堅實基礎。

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