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。据盖世汽车及第一电动网报道，刘欣龙围绕大模型技术在汽车行业的应用实践，从企业生产力与C端产品力两大维度，详细拆解了车企AI转型的落地路径与具体场景配置。
如果把火山引擎这套车企AI转型方案看作一款“新车”，它的核心配置表可以拆分为基础架构、生产力套件和C端体验包三个版本。基础架构版是所有方案的“起售价”门槛，刘欣龙指出，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，企业需持续推进业务结构化和执行手册沉淀等三项“复利工程”。生产力套件版则相当于中配车型，标配数字员工落地所需的四大支撑要素：模型能力、安全agent架构、IM平台上下文以及AI能力沉淀；其覆盖场景包括跨系统操作、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。C端体验包则是顶配选装，包含座舱智能助手、3D桌面形象生成和个性化车衣等功能。综合各项“配置”的实用性与落地成熟度，生产力套件版（数字员工方案）是目前最值得车企优先采购的“版本”，它能直接在现有业务流程中产生效率差价。
| 配置版本 | 核心功能/参数 | 适用场景 | 落地门槛 |
|---|---|---|---|
| 基础架构版 | agent架构统一、三项复利工程（业务结构化、执行手册沉淀等） | 底层环境搭建 | 需长期投入 |
| 生产力套件版 | 四大支撑要素，涵盖数据分析、简历筛选、财务报销等7+场景 | 企业内部运营 | 中等，需IM平台配合 |
| C端体验包 | 座舱助手（人设交互/资讯查询/导航关联）、3D桌面形象生成、个性化车衣 | 消费者触点体验 | 较高，涉及软硬件协同 |
将火山引擎的方案与当前行业内其他平台的AI落地思路进行横向对比，可以看出明显的参数差异。根据新浪财经9月16日报道，阿里云基础设施异构计算资深总监卢晓伟在同期的AI投资峰会上表示，行业重心正从以训练为中心转向训练微调与持续推理并重，更关注并发数、延迟保证、成本可预测性及数据隔离，并将超节点作为AI推理的核心方向。而据中工网9月11日报道，在第八届中国金融科技交流会上，奇富数科总裁周旭强提出的方案是构建“一横N纵”全栈式AI解决方案，强调通过任务分级兼顾安全与成本。相比之下，火山引擎的配置单更侧重于汽车行业的垂直场景打通，不仅在内部生产力上给出了具体的应用清单，还在C端体验上给出了明确的成本指标——例如3D桌面形象生成的成本可控制在一元以内，这在同级方案的横向对比中具有较高的性价比优势。
回顾火山引擎在汽车行业的“换代”历程，据公开资料显示，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。早期的AI应用更像是一款“老款车型”，主要停留在单点工具的问答层面。而此次刘欣龙分享的方案则是典型的“新款”升级：核心变化在于从单一工具演进为多Agent协同处理复杂任务链的系统。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，这相当于为车企提供了更多开发环境的“原厂配件”支持。这种从外围辅助向核心业务延伸的转变，与中国人民银行原副行长李东荣在服贸会期间提到的“AI技术正从辅助工具迈向业务引擎”的行业趋势保持一致。
拆解这套方案的核心亮点，主要有四个方面。第一，数字员工的四大支撑要素定义清晰，让车企在评估AI项目时有了明确的“配置表”可以对标。第二，C端应用的成本控制极具吸引力，3D桌面形象生成成本控制在一元以内，大幅降低了个性化定制的门槛。第三，座舱智能助手已有实际合作案例，据盖世汽车报道，该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，证明了方案的量产交付能力。第四，嵌入式开发工具链的探索，补齐了车企在研发端的短板。不过，这套方案也存在需要关注的不足。正如麦肯锡公司李孟哲在9月16日的新浪保险年度论坛上所指出的，多数企业的AI应用仍停留在试点阶段，面临目标定位模糊、业务与技术协同不足等挑战。车企在引入火山引擎方案时，同样需要警惕模型“幻觉”风险，并解决组织机制适配的问题，否则再好的“高配”也难以跑出理想的性能数据。
总体而言，火山引擎在此次论坛上展示的车企AI转型方案，提供了一份颗粒度极细的“配置清单”。对于正在规划AI转型的车企来说，建议优先从生产力套件版入手，利用数字员工跑通跨系统操作与数据分析等高频场景，核算出实际的效率差价后，再逐步选装C端体验包。只有把底层的“复利工程”做扎实，才能让AI真正成为驱动车企运转的核心动力总成。