9月18日，在盖世汽车第四届AI定义汽车论坛上，火山引擎车企AI应用解决方案负责人刘欣龙发表了题为“车企AI转型实战分享”的演讲，系统介绍了大模型技术在汽车行业的应用实践。据盖世汽车及第一电动网报道，其核心逻辑在于将AI能力拆解为内部生产力提升与外部产品力重塑两条主线。这标志着科技巨头对汽车产业的赋能，正从前期的营销云、数据中台，全面向研发制造与用户体验的核心腹地渗透。
刘欣龙在演讲中指出，随着Agent架构趋于统一，AI已具备实际介入企业生产环境的条件。他提出企业可持续推进三项“复利工程”，包括业务结构化和执行手册沉淀，以此为后续AI能力发挥价值奠定基础。在企业生产力层面，数字员工的落地需具备四大支撑要素：模型能力、安全Agent架构、IM平台上下文以及AI能力沉淀。他以豆包工作为例，展示了其在跨系统操作、用户研究、数据分析、视频创作与复刻、差旅管理、简历筛选和财务报销等场景的实际应用情况。
在产品力与C端体验方面，刘欣龙分享了座舱智能助手、3D桌面形象生成和个性化车衣等应用案例。其中，座舱助手已与特斯拉开展合作，可提供人设交互、资讯查询和导航关联等功能；而3D桌面形象生成的成本可控制在一元以内。此外，火山引擎正在嵌入式开发工具链领域进行探索，尝试与各类研发工具联动，为车企提供更多开发环境支持。据介绍，火山引擎自2019年起深耕汽车行业，目前已与国内多数车企主机厂开展不同维度的合作。
将这一事件置于更宏观的产业趋势中审视，AI从“辅助工具”向“生产系统”的跃迁已是跨行业共识。在9月16日新浪财经主办的AI投资峰会上，阿里云基础设施异构计算资深总监卢晓伟指出，过去一年AI的使用场景发生深刻变化，企业关注点已从模型榜单排名转向并发数、延迟、成本可预测性及数据隔离，AI正从多Agent协同处理复杂任务链的方向演进。同样在9月12日的2026新浪保险年度论坛上，麦肯锡公司李孟哲也强调，生成式AI是继计算机、互联网之后的第四次平台革命，将重构生产力与生产关系。对于重资产、长链条的汽车制造业而言，这种底层逻辑的重构意味着研发周期缩短与供应链效率的质变。
从产业链视角来看，火山引擎的方案直接触及了多方利益博弈。对上游供应商而言，嵌入式开发工具链的打通意味着软硬件协同开发的门槛降低，传统Tier 1的软件外包利润空间可能受到挤压。对中游车企主机厂而言，“复利工程”所强调的业务结构化与执行手册沉淀，直指当前车企数字化转型中“数据孤岛”与“流程非标”的痛点。若能将非标的经验转化为标准化的AI资产，车企的管理费用率有望实现实质性压降。在下游消费者端，成本控制在一元以内的3D桌面形象生成以及与特斯拉合作的座舱智能助手，预示着智能座舱的差异化竞争正从单纯的硬件堆料转向低边际成本的软件生态运营。值得注意的是，正如服贸会期间第八届中国金融科技交流会上中国人民银行原副行长李东荣所言，AI应用不仅要解决“油门怎么踩”的效率问题，更要回答“方向盘往哪打”的价值问题，并在创新与治理间把握平衡，车企在引入大模型时同样面临数据安全合规与模型幻觉风险的考验。
推演未来发展，短期内决定车企AI转型成败的关键变量在于组织机制的适配度。李孟哲在保险业观察到的“目标与价值定位模糊、项目布局零散”等挑战，在汽车业同样存在。AI转型势必是“一把手工程”，需要打破部门墙。中期来看，当火山引擎等云厂商将底层Agent架构标准化后，车企间的竞争壁垒将从“是否拥有AI”转移至“谁沉淀了更多高质量的业务结构化数据”。那些率先完成执行手册数字化沉淀的车企，将在毛利率改善和新车型研发响应速度上获得显著优势。同时，随着算力重心从训练向持续推理并重转移，车企IT基础设施的资本开支结构也将随之改变，云端超节点与边缘计算的协同将成为常态。
归根结底，火山引擎此次分享的不仅是技术工具的迭代，更是汽车产业从“制造驱动”向“数据与智能驱动”切换的缩影。当大模型真正嵌入车企的研发流水线与座舱交互层，汽车产业的产能利用率与价值链分配格局将迎来新一轮洗牌。