寶馬，如何建設一座AI汽車工廠？｜產業AI案例

作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產業家

2025年，匈牙利德布勒森的一間工廠內，寶馬首次關掉了傳統的人工質檢線。

取而代之的是，一整套AI驅動的鏡頭、傳感器和預測模型。這些設備、系統能在車輛駛離產線的幾秒鐘內，自動判斷車門縫差異、焊點溫度變化、噴涂微瑕疵，并生成針對車輛的質檢建議。

這是寶馬歷史上第一次讓AI決定一臺車是否可以被交付。

而這，是被逼出來的選擇。

一組數據顯示，全球乘用車銷量中，L2級輔助駕駛新車滲透率從2019年的20.14%，增長到2024年的47.43%。這一數據，在國內市場更為瘋狂。2019年，國內L2級輔助駕駛新車滲透率約3.3%，預計到2025年底將逼近 70%。這意味著，每賣出三輛新車，就有超過兩輛配備了L2級輔助駕駛功能。

在汽車行業，智能化的趨勢愈演愈烈。

在新能源乘用車領域，這一趨勢更為明顯，2025年前4個月L2級及以上輔助駕駛功能的裝車率達到了 77.8%。而中國汽車工業協會發布數據顯示，2025年10月份新能源汽車銷量占比首次超過50%的數據，這是一個歷史性突破，意味著新能源時代真正的來臨。

不難發現，“電車+智能化”正在成為用戶購車時新標配。隨之而來的是，原來燃油車時代的產業結構正慢慢發生一些變化。

在這場結構性變化里，電動化讓平臺切換成本飆升，智能化讓軟件成為競爭核心，全球供應鏈在震蕩中重組。傳統豪華品牌曾倚重的機械性能、制造精度，正被新勢力靠更快的迭代、更靈活的架構不斷侵蝕。

在這些新挑戰之下，寶馬也迎來了屬于自己的大考：過去的造車方式還能用嗎？如何繼續保證制造質量？如何控制研發和運營成本？以及，如何在智能化競爭中維持豪華品牌的差異化？

AI變革，成為必然。

一、“電動化+智能化”趨勢下，

收入、利潤雙雙下降

寶馬的困局，源于時代的變革。

要知道，在燃油車時代，寶馬沉淀了幾十年的技術優勢，也為其建造了堅固的競爭壁壘，但這個壁壘在電車時代開始松動。

寶馬2024年年報顯示，其稅后凈利潤為77億歐元，比上一年減少了37%。全年銷售收入1420億歐元，同比下降8.4%。

在豪華車銷量放緩、電動車競爭加劇、轉型投入上升的背景下，寶馬原本依賴燃油車和機械工程構建的盈利體系正失去穩定性。用戶的決策標準也從發動機與操控轉向智能化和軟件體驗，迫使寶馬拆開原有體系，以適應“電動化＋軟件定義”時代的競爭。

寶馬試圖在統一架構下整合硬件與軟件開發，用新的電子電氣平臺承載更多智能化能力。Neue Klasse平臺是寶馬啟動體系重構的第一步。

然而，這種整合也將復雜度提高。

要知道，過去的車型開發節奏是相對線性的，硬件定型、系統匹配、整車調校，各環節按既定順序推進。而在電動化與智能化疊加的今天，節奏被徹底打亂。智能座艙、駕駛輔助、電池管理、動力控制、車載軟件等模塊不再分階段更新，而是必須同步演進。

軟件需要快速迭代、持續更新，但寶馬的大部分研發流程、協作方式和決策鏈條并未同步改造。技術棧在變快，組織能力卻沒能同步提速，內部出現了節奏錯位。

這種復雜度也慢慢向制造端擴散。

一直以來，寶馬以個性化定制作為品牌特色，例如MINI的配置組合可達數萬億種。而在電車時代，這種個性化不再只涉及顏色和配置，而是延伸到電池包規格、驅動系統、傳感器版本、電子架構乃至軟件版本。

一條產線要同時處理這些差異化需求，意味著工廠必須對每臺車進行從零部件到軟件的全量管理，而不能再依賴抽檢。

隨之而來的是，質檢壓力逐漸提高。

對于豪華品牌而言，質量期望值更高，返修率、瑕疵率必須保持嚴格水平。但現實是電動車時代質量問題的來源不僅僅集中在機械部件，而是軟件版本兼容、電池管理、傳感器校準、線束布置等細碎環節。這需要更高頻率、更精細化的質量控制。

這種復雜度不僅體現在最終成品上，也沿著產業鏈向上擴散。

動力電池價格波動、芯片供應不穩、區域化制造帶來的零部件版本差異，都讓供應鏈比過去更難預測。這對管理體系提出了前所未有的要求。

當制造端和供應鏈端的壓力疊加，問題就不再是某個單點的挑戰，而是整個體系的挑戰。研發、制造、采購、物流、質量管理都需要不同程度的重寫，原本依賴經驗、流程和人工判斷構建的秩序開始出現斷點。

寶馬必須找到一種新的能力，能夠消化更高復雜度、支撐更快節奏，并減少人為誤差的能力。

二、一個全球首個AI汽車工廠

2022年，AI技術浪潮滾滾而來。

這一年，寶馬在匈牙利德布勒森市打造了一座汽車工廠。這是寶馬首次從零開始，按照AI先行的理念設計和運作一座工廠。

德布勒森工廠沒有按傳統路徑先建廠、后優化流程。相反，它的起點是一座“虛擬工廠”，在生產線搭建前，寶馬先用數字孿生技術建出整座工廠的虛擬版本，包括沖壓、焊裝、涂裝、總裝等全部流程。

在這個全仿真的數字空間里，寶馬用AI模擬、迭代和優化每個環節的節奏和布局，比如機器人動作路線、零件物流路徑、能源流動效率。這種方式減少了過去真實建廠后邊試錯、邊修正的工程成本，也壓縮了整體上線時間。

可以說，這座工廠就是“用AI建造的”。

從虛擬走向現實后，德布勒森工廠的每條生產線的質控任務也被AI接管了。

傳統質量檢查依賴人工經驗，效率難以提升，誤差難以避免。而在這里，寶馬部署了一套名為AIQX的質量管理平臺。AIQX系統整合了傳感器、攝像頭和云端分析模型，它可以對生產線上的每一輛車進行全流程檢測，例如零部件是否錯裝、是否漏裝、車身表面有無瑕疵，甚至還能識別組裝過程中的細微異響。這些問題一旦被AI識別，系統會立刻通過車聯網平臺向裝配工位發出反饋，及時糾錯，避免缺陷流入后續環節。

傳統豪華品牌對質量的容錯率極低，但又必須在轉型期實現成本控制和效率提升。AI，正是寶馬找到的平衡杠桿。

被AI改造的不只是生產本身。

為了提升整廠運行效率，德布勒森工廠配備了大量自動運輸車和智能搬運機器人，其由一套AI調度系統統一管理，動態規劃電池和零部件的配送路徑。這不僅節省了人力，也讓生產線具備了更高的適應能力。

比如，當某款車型的需求突然上漲，AI可以調整物流與生產節拍，將資源優先調配，支撐個性化和柔性化的訂單。這種能力正是傳統燃油車時代的流水線工廠所難以具備的。

可以發現，不同于很多企業用AI優化一個節點，寶馬在德布勒森的做法是先寫好一部“AI劇本”，再去建造現實版本的工廠。AI貫穿了建廠前的規劃、建廠中的仿真、建廠后的生產管理與質控。

如今，過去三年，寶馬位于匈牙利德布勒森的全新工廠已經于2025年10月正式投產。全新車型寶馬iX3也將在這里誕生。

這座工廠的意義不止于擴產或投產電動車，它承載的是寶馬對未來制造方式的一次系統性重構。而AI，是寶馬這一輪重構的“主角”。

三、以AI打造基礎設施，

自底向上、由內而外

一個問題是：寶馬成功打造AI汽車工廠的底層邏輯是什么？

順著寶馬的價值鏈看下去，可以發現它的AI應用呈現出一種由深到淺的分布。最底部、投入最徹底的，是制造與質量控制環節。

例如，數字孿生、AIQX質檢平臺、自動化物流、人形機器人的早期試驗，這些技術組合的共同指向非常明確，就是在不犧牲品牌質量前提下，把單位車輛成本打下去，同時保留高度定制能力。

這里的成效最容易被量化，缺陷率下降、返工減少、產線切換時間縮短，而這些改善又會直接被放大到生產效率和整車利潤率上，所以它成為寶馬最優先推進 AI 的領域。

沿著鏈條往上，AI逐漸進入研發和采購體系。

工程團隊基于AI做碰撞與空氣動力學仿真；采購人員依賴它生成和分析招投標文件；本質上是用機器替代高成本腦力勞動，把工程師和采購人員從重復性任務中解放出來。

這部分的收益并不像制造端那樣立竿見影，但在一家工程主導、供應鏈龐大的企業里，流程更順滑、延誤更少、合規更穩，會在車型導入節奏和供應鏈可靠性上體現出來。

最弱的是對用戶可感知的那一層。

車機里的智能助手、與本地大模型的合作、在線客服機器人，這些都還處在補齊體驗短板的階段，而不是決定性賣點。相比特斯拉、國內新能源品牌，寶馬的智能體驗，能保證自身不在這一輪競爭中掉隊。

這樣的層級分布是由公司自身的組織結構與能力稟賦決定的。

寶馬最強的能力集中在工程、制造和質量體系，這些領域數據結構化、流程成熟、變量可控，AI一旦嵌入，就能在可衡量的KPI上產生穩定回報。相關數據顯示，在電動化轉型進程中，寶馬在BBA中相對領先，在2024年電動汽車銷量已經有了一定的增長，占總銷量的24.2%。

而在AI營銷、用戶體驗層面，寶馬則交給了合作伙伴。

2025年3月，寶馬在中國發布的“360 度全鏈AI戰略”，就是為了將AI快速落地產品與營銷端。

同年4月份，寶馬宣布與字節跳動深化展開新合作，圍繞AI 在汽車營銷體系中的新應用，提升用戶購車體驗與經銷商運營效能。同月，寶馬又宣布將為多款中國在售新車接入DeepSeek功能，通過深度思考能力賦能以BMW智能個人助理為中心的人機交互體驗。

除此之外，還進一步借助伙伴的力量，打通用戶觸點的前后鏈路。

例如基于阿里千億參數大語言模型，寶馬深度定制了兩大中國專屬 AI 智能體“用車專家”和“出行伴侶”，可以讓BMW新世代智能座艙能解答和執行多指令提問、提供最“寶馬”的建議。

從這些線索匯總來看，寶馬AI落地邏輯是把AI先嵌入最容易量化、最能規模化、最不容易出錯的底層體系，再以此為基礎向外擴散。其中包含幾個關鍵特征，自底向上、以制造為錨；以數據質量為起點、以流程標準化為加速器；優先在封閉環境驗證，再向開放場景延伸；把 AI 看作基礎設施，而不是單點能力。

這是典型的工業企業式的風險管理方式，這也讓其重新打造了自己的競爭壁壘。

四、產業結構重構下，

再看主機廠重回“主位”

一個事實是，汽車產業結構，正在發生一場大遷移。在這場遷移中，傳統主機廠最大的風險不是賣不出車，而是慢慢失去“定義汽車”的資格。

電動化和智能化趨勢的疊加，產業表面上是從發動機轉向電驅、電池，實質卻是從“零部件主導”走向“軟件與算力主導”。

這一趨勢，從汽車軟件市場的增長便可見一斑。

一組數據顯示，2024年全球汽車軟件市場規模預計為181億美元，并預計在2025年至2034年間以10.9%的復合年增長率增長。

在這個過程中，一個關鍵變化是，產品復雜性的來源從機械結構，變成了版本、數據和軟件迭代。燃油車時代的復雜性是可規劃的，而智能電車時代的復雜性是持續變化的。如果主機廠無法管理這種變化，它在產品路線上就會逐漸被動，甚至不得不圍繞供應商的能力做出妥協。

從這一點看，德布勒森工廠并不只是寶馬提升制造效率的一項工程，而是寶馬試圖重建主導權的一種方式。

寶馬在新的工廠中引入的數字孿生、全流程在線檢測、柔性物流調度等能力，本質上是希望在高版本復雜度、高更新頻率、多技術路徑并存的背景下，讓制造系統仍然具備穩定性和可預測性。這種能力是智能時代主機廠維持主導權的基礎。

同樣的思路，已經在電車市場需求更大、更有發展前景的中國落地。在沈陽的動力總成工廠，寶馬將本土團隊自主研發的AI視覺檢測系統應用于汽缸蓋質量檢測，該系統能夠識別部件表面的細微瑕疵，檢測準確率達到99.7%。目前，沈陽生產基地已實現約100項AI技術的應用，將這一套“結構化制造能力”擴展到更多工藝與場景。

從更高維度來看，寶馬的路徑正在輸出一種新的數智化轉型思路。

智能化競爭并不只有“算法領先”或“生態綁定”兩種方式，把制造體系數字化、數據化、本地化，是傳統車企產生持續競爭力的基礎工程。其或許不會帶來短期的亮眼賣點，但能夠在長期運營過程中減少軟件版本沖突、降低供應波動帶來的風險，并讓產品在生命周期內保持更穩定的質量表現。

在智能化浪潮下，整個行業都在面對技術更新周期縮短，復雜度提升，供應鏈不確定性增加，用戶需求差異化擴大的挑戰。在這些變量共同作用之下，傳統能力體系容易被掏空，而新的體系尚未完全成形。寶馬在德布勒森落地的這套實踐，提供了一種可被參考的路徑，那就是通過制造端的數字基礎設施重構，來應對智能時代的復雜性。

其價值不在于是否能立即贏得某一輪競爭，而在于為企業、行業乃至整個產業提供了一個更穩定的升級方式：當技術變得更快、系統變得更復雜時，如何用結構化的生產與質量體系來保持可控性；當智能化不斷加碼時，如何用系統性思路而非單點技術去構建長期能力。

在諸多難題重疊的今天，這種以底層體系能力為核心的轉向，或許才是傳統制造企業在智能化時代仍能保持競爭力的一條可行路徑。