汽車產業的 “智能革命”：生成式 AI 憑什么顛覆規則？

當智能座艙能讀懂駕駛者的情緒波動、生產線可自主完成迭代優化、營銷內容由 AI 精準生成，這些曾只存在于科幻想象中的場景，正成為全球汽車產業的日常現實。隨著生成式 AI 技術的爆發式演進，汽車產業正站在百年未有的變革轉折點上，以遠超以往的速度駛入智能化重構的新賽道。

回顧 2025 年，生成式 AI 如潮水般席卷汽車產業，從智能座艙的沉浸式交互體驗，到整車研發效率的飛躍提升，再到供應鏈的智能決策優化，技術落地呈現爆發式增長態勢。然而繁榮背后，行業也面臨著 “試點繁榮、規模遇冷” 的普遍困境：超過 80% 的主流車企已啟動生成式 AI 試點，但僅約 15% 成功實現規模化應用，技術熱潮與商業現實之間的巨大鴻溝逐漸顯現。車企在 “研、產、供、銷、服” 各環節的 AI 探索雖如火如荼，卻普遍陷入 “有應用，無融合；有嘗試，無價值” 的困局，零散的 AI 試點如同散落各處的珍珠，因缺乏串聯無法形成提升企業核心競爭力的價值鏈。

在技術迭代加速、行業競爭加劇的當下，生成式 AI 正在重塑汽車產業的競爭規則，其核心已從技術領先的競賽轉向價值創造能力的較量。在此背景下，《智馭變革：生成式 AI 驅動汽車產業價值重構》立足行業痛點與發展趨勢，旨在厘清生成式 AI 在汽車產業中的落地路徑，為車企突破 “試點困境”、構建系統化 AI 戰略與執行體系提供行動藍圖，助力行業在這場深刻的產業變革中搶占先機，共同開啟智能汽車的新紀元。

一、挑戰與戰略機遇

1.1 產業變革前夜：傳統汽車制造業的轉型壓力與價值重構需求

在全球汽車產業經歷百年變革的關鍵節點，傳統制造廠商正面臨著前所未有的系統性挑戰。

供給端：原材料價格攀升與市場競爭白熱化的雙重壓力下，成本控制已成為車企生死線，迫使企業通過生產流程再造與研發投入優化來謀求生存空間。與此同時，產業鏈中游的勞動力斷層進一步加劇困境，先進制造人才缺口導致生產周期延長、成本增加，疊加地緣政治緊張引發的供應鏈波動，如汽車芯片短缺，使交付穩定性遭受嚴峻考驗。更值得警惕的是，隨著智能座艙與自動駕駛滲透率提升，車輛系統遭網絡攻擊的風險指數攀升，數據安全與隱私保護也已成為車企持續加大的必要投入。

需求端：變革更為劇烈，用戶對智能化的期待呈爆發式增長。中國生成式人工智能用戶規模已達 5.15 億人，普及率為 36.5%，這意味著超過三分之一的消費者已熟悉并能接受 AI 驅動的產品與服務，為智能座艙、個性化營銷等場景的規模化應用奠定了市場基礎。電動化與智能網聯需求激增正改寫市場規則，比如消費者對 800V 高壓快充技術的快速普及、智能座艙人機交互體驗成為購車核心決策因子等，技術的快速更新和需求的快速升級倒逼車企改善現有的長研發周期，加速產品迭代以適應新的市場環境。此外，在新勢力的影響下，消費者對購車體驗、售后服務等方面也產生了更高的追求，促使傳統車企進行銷售模式、服務模式、用戶運營等方面的全面升級。

供給和需求端的雙重擠壓迫使汽車制造商尋求革命性突破：既要在研發端實現從 “市場跟隨” 到 “需求定義” 的模式轉變，又要在制造端構建彈性供應鏈，更要在用戶端打造全生命周期的價值服務體系。生成式 AI 的出現，恰好為破解這些結構性難題提供了技術鑰匙。

1.2 生成式 AI 重塑產業競爭維度的七大引擎

作為移動互聯網之后最具顛覆性的技術創新，生成式 AI 正在重新定義汽車產業的價值創造邏輯。沿著汽車產業鏈出發，生成式 AI 可在研發與創新、物流管理、生產管理、銷售與市場營銷、售后服務支持等領域創造價值。

（一）研發創新的加速驅動引擎

在研發與創新領域，生成式 AI 可加速產品開發進程，開拓市場趨勢，生成研究文獻的摘要與關鍵見解，從而提升研發效率和創新能力。例如，某知名車企借助生成式 AI 完成新車型研發，從概念提出到原型制造階段的時間大幅縮短至傳統流程的一半，充分展現了生成式 AI 在加速研發創新方面的強大能力。

（二）供應鏈重構：智能協同中樞

生成式 AI 為汽車供應鏈重構提供了核心引擎，其價值已從需求預測、物流優化擴展至全產業鏈協同與生態創新等全新環節。在需求協同方面，某德系豪華品牌部署的生成式 AI 預測系統，通過融合實時市場信號與訂單數據，將多級供應鏈的預測準確率從 72% 大幅提升至 89%，庫存周轉率隨之提高 35%，有效緩解了 “牛鞭效應”。在物流與履約領域，技術應用更為深入：某國際物流集團與某跨國車企合作的 AI 動態路徑規劃系統，通過同步生產計劃與實時交通數據，實現了零部件運輸成本降低 22% 及碳排放減少 18% 的雙重效益。此外，領先車企正將 AI 應用于更廣泛的場景：例如，利用 AI 模擬與優化其全球超級工廠的生產線及物料調度，大幅提升了生產節拍與設備綜合效率（OEE）；主機廠與零部件供應商共建基于 AI 的協同平臺，實現產能與庫存狀態的實時透明與自動補貨。這些實踐標志著生成式 AI 已從單點工具演變為供應鏈的 “智能協同中樞”，正推動汽車產業從傳統的線性鏈式結構，向一個具有更強韌性、更高效率與更優成本的價值網絡全面演進。

（三）制造智能化：從自動化到自主化

在生產管理方面，生成式 AI 可通過數據分析和模型預測，優化生產流程，提高生產效率。通過機器視覺與深度學習算法，生成式 AI 對生產線上的產品進行實時監測，一旦發現質量問題，立即進行定位、分類，并根據問題嚴重程度進行優先級排序，及時通知相關人員進行處理，有效降低次品率。例如，某頭部新能源品牌的 AI 視覺檢測系統，將缺陷識別率提升至 99.98%，漏檢率下降 60%。此外，生成式 AI 還能通過對研發文獻的智能分析，生成創新設計思路與工藝改進方案，推動汽車生產制造向智能化、柔性化方向發展，提高企業生產制造的靈活性與適應性。某德系豪華車品牌工廠的 AI 驅動數字孿生系統，實現了新車型產線規劃周期從 18 個月縮短至 6 個月，設備綜合效率（OEE）提升 15%。某日系車企的 AI 機器人訓練工廠，使新工序編程時間從 72 小時縮短至 4 小時，機器人適應多品種生產的切換時間減少 50%。某國內頭部車企新工廠的 AI 能耗管理系統，使單位產能能耗下降 23%，達到行業領先水平。

（四）用戶體驗重構：從功能提供到場景定義

在汽車行業服務領域，生成式 AI 技術正在重塑客戶體驗。基于先進的云和人工智能技術，智能客服系統能夠實現 7×24 小時全天候服務，通過深度學習技術精準理解客戶問題，提供專業解答。系統支持語音、文字等多渠道統一接入，確保客戶隨時隨地獲得及時響應。在個性化服務方面，依托機器學習構建的客戶畫像和預測模型，能夠主動識別車輛保養需求，提前預警潛在問題。通過整合車聯網數據和維修記錄，系統可為每位車主量身定制專屬的保養計劃和服務建議，實現精準服務。借助強大的全文檢索能力，系統可快速定位技術解決方案，持續積累和優化知識庫。同時，基于智能推薦服務，系統能夠根據用戶習慣和偏好推送個性化的保養提醒和增值服務建議，有效提升客戶滿意度和忠誠度。這一創新解決方案幫助汽車企業顯著提升了售后服務效率，優化了運營成本結構，同時為客戶創造了更加貼心、便捷的服務體驗。通過智能化轉型，汽車品牌能夠建立更加緊密的客戶關系，增強市場競爭力。

生成式 AI 驅動的虛擬客戶支持系統集成了智能問答、遠程診斷、故障預警等多種功能，可為客戶提供便捷、高效的自助服務。客戶無需等待人工客服，即可通過智能系統快速獲取問題解決方案，極大地提升了服務效率與客戶滿意度。生成式 AI 疊加虛擬現實（VR）技術打造的客戶服務培訓系統，能夠模擬各種復雜售后場景，為服務人員提供沉浸式培訓體驗，有效提升服務人員專業能力，進而提升客戶體驗，同時降低培訓成本。

某德系豪華車品牌的語音助手集成 GenAI 技術后，用戶主動交互頻次提升 300%，復雜指令完成率從 65% 提升至 89%。某美資車企開發的可配置數字助手，支持用戶自定義語音交互風格，使車載系統 NPS（凈推薦值）提升 22 個百分點。國內新勢力造車的 AI 顧問系統，通過分析 200 + 用戶標簽生成個性化配置方案，訂單轉化率提高 18%。

（五）服務生態拓展：從產品銷售到價值運營

生成式 AI 通過整合客戶全生命周期數據，運用先進的數據分析與建模技術，構建出精準、全面的客戶畫像。在銷售和市場營銷環節，生成式 AI 可生成定制化的營銷內容和素材，并通過大數據分析進行精準推送，實現精準營銷和客戶體驗優化。基于此，企業能夠對客戶購車流程進行精細化、個性化管理，從潛在客戶挖掘到購車決策引導，再到售后關系維護，實現全流程的精準營銷與服務。

面對消費者偏好快速變化的市場特點，生成式 AI 實時收集、分析市場趨勢與競品動態數據，及時調整企業營銷策略。例如，在新能源汽車市場，生成式 AI 可根據消費者對續航里程、充電設施、智能駕駛等方面關注度的變化，動態優化產品宣傳重點與促銷活動設計，確保企業營銷策略始終貼合市場需求。

某車企通過智能客服系統，實現 85% 的咨詢自助解決，服務成本下降 40%，問題響應時間縮短至 30 秒以內。AI 車聯網數據分析平臺，通過預測性維護將客戶到店率提升 25%，售后服務毛利率提高 12 個百分點。某頭部新能源車企的芯片算力優化算法，通過生成式 AI 持續升級自動駕駛模型，使軟件訂閱收入占比預計 2025 年突破 20%。

（六）創新加速引擎：從經驗依賴到數據智能

隨著中國汽車市場競爭加劇，車企面臨著將傳統 3-5 年開發周期壓縮至 24-36 個月的嚴峻挑戰。在眾多工程仿真環節中，空氣動力學分析（CFD）作為關鍵環節，其傳統流程存在明顯痛點：單次迭代需要 8-10 小時，從表面建模到分析計算需要 3-5 周，且 72.8% 的企業面臨計算資源受限問題。

生成式 AI 為空氣動力學設計帶來了革命性突破。通過融合文生圖模型（Diffusion Model）和神經輻射場（NeRF）技術，將傳統 8-10 小時的迭代時間縮短至 20-60 秒。系統首先快速生成符合美學和空氣動力學要求的設計方案，繼而將 2D 設計轉換為精確的 3D 點云模型，最后利用深度學習網絡完成網格生成和仿真計算。

這種創新方法顯著擴展了設計空間探索范圍。通過分析歷史數據和持續優化，系統能夠在短時間內評估超過 2,000 個設計方案，幫助車企實現極具競爭力的風阻系數。端到端的工程仿真平臺不僅確保了計算資源的高效調配，還實現了與主流 CAE 軟件的無縫集成，從根本上改變了傳統汽車開發模式，助力車企在激烈的市場競爭中保持領先優勢。（七）車輛產品智能體：從功能終端到移動智能實體

“車輛產品智能體” 超越了傳統車載系統的功能疊加，它以 AI 為內核，打通人、車、路、云全景數據，實現 “駕駛策略自主生成 - 用戶需求主動響應 - 服務生態無縫銜接” 的閉環，將車輛轉化為具備自主決策、自然交互、持續進化能力的智能實體。

智駕

當今汽車行業在開發輔助駕駛系統時面臨著數據處理的巨大挑戰。每輛智能汽車日均產生 40-80TB 的傳感器數據，累計達到 PB 級規模，這些數據包括雷達、激光雷達、攝像頭和 GPS 等多種形式。開發團隊需要在有限時間內處理和標注數十億幀數據，同時還要確保數據的安全性和隱私保護。生成式 AI 技術為這些挑戰帶來了創新解決方案。在數據處理環節，AI 系統能自動分析視頻流，提取道路類型、天氣狀況、交通參與者等多維度信息，并生成結構化的場景描述。通過智能匿名化技術，系統可自動處理視頻中的敏感信息，確保數據合規使用。在場景檢索方面，多模態技術支持開發人員通過自然語言或圖像快速定位所需場景，顯著提升數據資產利用效率。更重要的是，生成式 AI 還能構建高質量的模擬場景。結合高精地圖數據，系統可根據開發需求自動生成符合真實道路特征的測試場景，為模型訓練提供豐富的數據支持。這種端到端的智能化解決方案，不僅大幅提升了開發效率，也加速了輔助駕駛技術的創新進程。

智能座艙語音助手

車載語音助手已成為數字駕駛艙的關鍵特性，顯著影響消費者的購買決策。根據 J.D.Power 的調研顯示，78% 的客戶表示車載語音助手會影響其購車決定。

傳統基于規則的語音控制功能在開發和維護上成本高，且難以達到用戶期望。而生成式人工智能的應用為車載語音助手注入了新的活力。

生成式 AI 賦能的智能語音助手可以整合多種功能：實現車輛控制、車內導航、車載通訊、音樂和視頻播放等車載娛樂功能，甚至可以延伸至智能家居控制。結合網絡內容，還能實現天氣、新聞、常識等信息的智能查詢。這不僅讓人車交互實現了真正的解放雙手，還能提供更加親切友好、個性化的體驗。

在此過程中，生成式人工智能技術的應用體現在兩個方面：一是利用大模型增強自然語言理解和轉化能力，以更友好的方式與車內用戶交互；二是通過 LLM Agent 實現對話的智能調度和管理。隨著多模態大模型的發展，未來有望實現語音文字轉換的無縫銜接，帶來更多創新可能。

二、聚焦核心場景，驗證價值回報

2.1 關鍵價值驅動 —— 效率、體驗與能力創新

在數字化轉型浪潮中，生成式 AI 已成為企業提升競爭力、挖掘潛在價值的核心技術。越來越多的企業正積極部署各類生成式 AI 應用，聚焦于降低成本、提升效率，以驅動創新與業務增長。通過優化業務流程、提高資源利用率，生成式 AI 能夠幫助企業降低運營成本、加速任務處理速度、提升整體運營效率，從而在市場競爭中占據更有利位置。

AI驅動的轉型過程中，企業應該瞄準的三個可以創造業務價值的關鍵領域

2.2 核心應用場景 —— 收入增長與成本優化

根據德勤全球研究測算，從經濟效益角度出發，生成式 AI 將為單個汽車制造商平均帶來約 70 億美元的價值機遇。其中，成本節約約為 7.7 億美元，收入增長則更為可觀，達到約 63.2 億美元，充分展現了生成式 AI 在優化車企財務表現上的顯著作用。

收入增長：在促進收入增長的場景中，生成式 AI 廣泛覆蓋研發、供應鏈管理、市場營銷、銷售、售后支持與客戶服務等多個領域，可實現約 1%-2% 的收入增長。

成本優化：在成本優化方面，生成式 AI 同樣發揮著重要作用：

銷售與管理費用優化：企業各部門可借助生成式 AI 加速成果產出、自動化重復任務，實現約 5%-20% 的效率提升。

例如，營銷部門可利用 AI 制定營銷策略、生成個性化信息；信息技術部門可通過 AI 實現跨編程語言快速轉換、模擬安全威脅以強化網絡安全；運營部門可進行數據分析，預測未來人力需求；法務部門則可實現自動化文件審查與合同條款起草。

產品成本優化：生成式 AI 可基于海量數據分析，提供庫存水平優化建議、最優分銷路線建議，并通過觀察制造過程識別錯誤及質量問題，生成優化的產線布局與合作流程，從而提升生產效率，整體可節省 5%-10% 的成本。

越來越多的汽車制造商開始在生成式AI領域主動嘗試

這些實踐普遍圍繞汽車價值鏈各個環節展開，但目前仍普遍是單點單場景的嘗試……

2.3 當前實踐困局：從 “點狀實驗” 到 “價值斷鏈”

越來越多的汽車企業正圍繞 “研、產、供、銷、服” 等核心價值環節，積極嘗試生成式 AI 技術。然而，這些探索大多停留在 “點狀實驗” 階段，如同散落的珍珠，未能串聯成鏈，主要表現為：

• 場景孤島化：市場部門用 AI 生成營銷文案，研發部門用 AI 代碼輔助編程，服務部門嘗試智能客服 —— 這些嘗試彼此獨立，缺乏統一的戰略規劃與數據打通。

• 與主流流程脫節：相關應用往往作為額外工具或試點項目存在，未能深度嵌入產品研發、供應鏈管理、生產制造、銷售服務等企業核心運營系統。

• 價值衡量模糊：由于未能與主營業務流程深度融合，這些 “點狀嘗試” 難以形成從技術投入、效率提升到商業成果的清晰價值傳導路徑，導致投資回報率難以衡量，無法實現規模化價值。

這種 “有應用，無融合；有嘗試，無價值” 的困局，根源在于企業缺乏將前沿技術與主營業務戰略相連接的系統性框架，其根本癥結在于技術探索與業務戰略之間存在結構性斷層 —— 前沿技術未能納入企業價值創造的主航道，淪為散點式的點綴。

三、體系化破局：戰略、組織與流程的全面轉型

破局之道：系統性轉型組合拳

德勤觀點認為，破局的關鍵在于啟動一場戰略引領、貫穿組織與流程的全面轉型。這要求企業打出系統化的 “組合拳”，而非進行局部調整：

• 戰略為先：從 “技術試點” 到 “戰略錨定”

企業必須將生成式 AI 從部門級的技術工具，提升為驅動企業未來發展的核心戰略支柱。這意味著需要明確 AI 戰略意圖，并將其與企業核心業務目標（如提升市場份額、打造差異化體驗、開辟新收入來源）進行強關聯，確保每一分技術投入都服務于整體商業成功。

• 組織為基：從 “技能孤島” 到 “體系化能力”

打破傳統的部門墻，構建一個具備 AI 素養、能夠進行跨職能協同的敏捷組織。這涉及人才結構調整、激勵機制重設與新文化培育，旨在將短暫的 “技術火花” 轉化為組織內生的、可持續的 “創新能力”。

• 流程為脈：從 “點狀工具” 到 “價值鏈條”

這正是德勤 “珍珠鏈” 理論的核心 —— 通過對 “研、產、供、銷、服” 等核心業務流程進行端到端的梳理與重構，打造一條能夠串聯并承載 AI 應用的 “金鏈”。唯有將技術能力徹底融入業務運營的主干道，才能實現價值的順暢傳導與規模化釋放。

德勤的生成式 AI 評估與實施框架，正是為企業提供這樣一套完整的 “組合拳”。它從戰略契合度、組織準備度、流程成熟度三大維度出發，幫助企業精準評估現狀、明確轉型路徑，并最終將散落的 AI “珍珠” 系統性地串聯成一條提升企業核心競爭力的 “價值項鏈”。

3.1 生成式 AI 成功的十大關鍵決策點

在落實生成式AI戰略時，需針對企業整體業務組合做出關鍵決策

在企業決定啟動 AI 戰略并落地執行時，往往需要綜合考量戰略制定、組織與人員能力建設、流程優化及數據與技術迭代更新等諸多要素。我們總結了確保生成式 AI 能創造商業價值的十大關鍵要素，它們共同構成了一個從頂層設計到基礎支撐的完整行動框架。

每個決策點都對應著實現生成式 AI 價值所需的核心能力，這些能力將為企業開辟價值兌現的路徑。

3.2 組織為基：從 “技能孤島” 到 “體系化能力”

德勤的調查顯示，生成式 AI 的采納 “更多是人力資本的挑戰，而非技術挑戰”。43% 的領導者擔心員工技能熟練度會隨著 AI 的使用而下降。因此，如何大規模提升員工的 AI 技能，并重構組織架構以適應人機協作，是車企必須解決的核心問題。

3.2.1 AI 組織發展階段

企業需根據自身發展階段，選擇適配的 AI 運營組織模式。德勤研究認為，這通常分為三個階段，逐步提高業務部門的參與度與對 AI 建設的深度參與。

1、AI 組織架構的演進階段

企業的 AI 組織模式會隨發展階段動態調整，通常分為以下三類：

1. 起步階段：集中式 AI 管理模式：在數字化部門下設 AI 管理部門，統一負責所有 AI 相關項目的計劃、預算與具體建設工作。特點：AI 相關業務職能仍分散在各業務部門執行，與數字化 AI 管理組織協同推進。核心目標：聚焦 AI 基礎能力建設，如搭建數據存儲和處理系統、引入生成式 AI 算法模型、培養專業人才。

2. 發展階段：AI 指導委員會模式模式：成立集團 AI 指導委員會，監督所有 AI 建設流程，控制計劃、費用與關鍵指標。特點：AI 相關業務職能仍由各業務部門執行，但需向委員會匯報，接受戰略指導。核心目標：聚焦 AI 戰略落地，委員會依據行業趨勢和企業目標確定重點應用領域，統一管控 AI 建設的計劃、費用與指標。

3. 成熟階段：分布式 AI 建設模式：各業務部門均建立獨立的 AI 建設組織，自主推進部門內 AI 建設與考核。特點：數字化部門的 AI 管理小組主要負責技術底座建設，并為各部門提供能力指導。核心目標：實現 “處處用 AI”，各部門依據自身需求開展 AI 應用，如營銷部門做精準營銷、研發部門加速創新，最終促進經驗共享與整體能力提升。

3.2.2 德勤 AI 能力蜂窩圖：多維度賦能體系解析

德勤 GenAI 能力蜂窩圖以 “GenAI 戰略規劃” 為核心，向外輻射出不同顏色的六邊形，清晰展示了參與 GenAI 部署的各類角色與職能單元。

該圖形象地表明，GenAI 的成功落地并非僅靠技術團隊，而是需要組織內部多方力量緊密協同、相互支撐的系統工程。它強調了跨部門溝通、知識共享，以及在統一戰略引領下的分工協作。

德勤 GenAI 能力體系揭示了一個覆蓋戰略、業務、技術、治理與支撐等多個層面的賦能體系。

3.3 “珍珠鏈” 模型：生成式 AI 驅動端到端業務轉型

3.3.1 核心概念

“珍珠鏈”（String of Pearls）是一種通過集成人工智能（尤其是生成式 AI）來更快識別、分類、預處理和解決質量問題，并優化業務流程，從而實現轉型價值的創新方法。

• 珍珠（Pearl / Use Case）：將多種 AI 能力組合起來解決特定業務問題的離散單元。單個 “珍珠” 的應用范圍通常局限于特定流程步驟，并依賴上下游環節，是構建 “珍珠鏈” 的基礎。

• 珍珠鏈（String of Pearls）：多個 “珍珠” 的互聯，共同增強或加速端到端業務流程。其價值是復合的，一個階段的輸出會成為下一個階段的輸入，因此某一環節的優化會帶動全鏈路受益。

該模型包含三個核心部分：AI 能力（AI Capability）：構成應用基礎的技術功能模塊，如生成式 AI、機器學習和分析技術。生成式 AI 通過學習海量文本數據創建新的文本、代碼、音頻、圖像和視頻；機器學習算法則能在無明確編程的情況下做出決策并持續學習，分析技術用于統計建模和預測未來結果。

3.3.2 賦能端到端業務流程的轉型升級

生成式 AI “珍珠鏈” 模型為企業提供了強大框架，通過系統性整合與編排多個 AI 用例，賦能端到端業務流程的轉型升級。

它不僅關注單個 AI 能力的部署，更強調通過 “串聯” 創造復合價值，從而在不同業務領域實現效率提升、成本節約、體驗改善和質量增強。成功實施的關鍵在于：

• 建立可互操作的數字基礎架構、確保數據流暢通、采用統一的 AI 標準、構建持續學習的反饋機制。

• 端到端流程的運轉邏輯：業務用戶在所選系統中使用 AI 功能，其輸出可輸入到下一個 “珍珠” 中，端到端流程中的業務用戶使用系統，將上一步的輸出作為輸入。

• 下一個業務用戶通過接入集成的數據和 AI 網絡，繼續端到端流程；

• 端到端流程的結果與學習成果可反饋到前期 “珍珠” 中，形成閉環優化。

以汽車行業客戶關懷 “珍珠鏈” 為例，生成式 AI 支持的客戶關懷可實現整個售后客戶旅程的轉型，以客戶體驗和效率為導向。

3.3.3 業務編排與實施要素

成功編排和實施 “珍珠鏈” 模型，需要以下關鍵要素：互操作設計（Interoperable design）：確保不同系統和 AI 功能模塊間順暢協作跨平臺數據連接（Data connectivity across platforms）：實現數據在不同平臺間無縫流動與共享統一 AI 方法與標準（Consistent AI approach and standards）：采用統一的 AI 開發與應用標準，確保一致性和可擴展性閉環學習 / 反饋循環（Closed learning/feedback loop）：建立持續學習與改進機制，將流程結果和經驗反饋到前端環節統一的學習體驗（Unified learning experiences）：為業務用戶提供一致且易用的 AI 工具與界面

3.4 技術為器：從 “單一工具依賴” 到 “平臺能力支撐”

面對企業 AI 建設的規劃與實施挑戰，德勤基于豐富實踐，推出了涵蓋 “業務場景、生成式 AI 產品代理層、大模型平臺層、數據及知識庫” 的四層框架。該框架不僅為企業提供了全面的 AI 能力評估體系，更指明了從頂層場景到底層技術的建設路徑，已在德勤 DelphiAI 平臺實踐中形成閉環，并得到持續驗證與優化。

各層核心作用：

• 用戶與業務場景層面：需要業務與技術人員深度協作，從生產、營銷、銷售等多領域出發，識別真實業務需求，針對痛點進行場景迭代優化。

• 生成式 AI 產品代理層：作為連接業務系統與模型的橋梁，避免業務系統直接暴露于大模型以降低風險，并根據任務復雜度、數據量等因素，智能調配大模型或小模型處理請求，為終端提供統一接口。

• 基礎設施平臺層：提供標準化工具鏈，降低模型開發與運維復雜度。其混合架構整合通用能力與垂直能力，避免過度依賴單一廠商，包含文本生成、多模態等多種模型類型，既能滿足當下需求，也能靈活適應未來技術演進。

• 數據及知識庫：是企業 AI 建設的基石。它需要深入業務流程挖掘 “專家知識”，搭建包含知識庫、特征庫、存儲車、用戶等多方面的完整知識體系，并嚴格把控數據質量，確保數據準確、完整、及時，實現全域知識的統一管理，為 AI 應用提供堅實支撐。

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