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网易汽车10月30日报道
当“AI定义汽车”成为行业高频词，真正棘手的问题并不是概念够不够新，而是AI能否从PPT走进业务线。10月22—23日，2026汽车AI World创享年会在广州举行，会议期间的一场媒体沟通会上，联友科技管理层围绕AI落地难、价值难量化、营销与采购全链路、制造排产、端云一体、出海与生态等话题作出回应。
通过与产业一线技术与业务管理者的深度交流，可以看到，行业正在褪去概念光环，重新思考AI之于汽车产业的真正定位。
技术在前业务在后，可信赖与价值量化是两大命题
大模型以周度、月度的速度迭代更新，但车企内部业务体系的改造节奏往往跟不上技术演进。联友科技副总经理付聪指出，当下行业普遍存在 “技术在前，业务在后”的错位。在付聪看来，破题的关键之一，是打造“可信赖的AI Agent”。大模型本质上是概率模型，同一问题在不同时间可能生成不同结果，这对于汽车这种强确定性、强合规要求的行业是绕不开的障碍。企业级AI不能只展示模型能力，还要解决可控性和可落地性。
与此同时，多数AI应用仍停留在个人办公提效层面，付聪表示，企业真正需要的是价值提升。单纯引入大模型不等于创造业务价值，必须结合汽车行业数十年沉淀的业务Know-how，识别真实业务痛点，联合车企在选定的高价值场景共创落地。本次大会发布AI World硅基人系列智能体，正是希望以此为载体锚定业务价值，避免AI沦为演示型概念工具。
在既有平台上做增量，数据标准化成采购AI门槛
针对此次发布的“数营星云（参数丨图片）”产品，付聪解释，数营星云并非推倒重来，而是在宏境产品平台底座之上生长出来的AI原生能力。联友科技保留原有云原生MP底座，叠加全新AI原生底座，原有沉淀的业务流程、行业Know-how全部复用。平台采用解耦式架构，八大平台、26个业务中台支持模块化部署，采取“新陈代谢”模式：对需要升级的模块迭代更新，其余模块直接对接车企现有系统，大幅降低车企改造、替换成本。
这套能力不止用于对话话术，消费者洞察数据可以向上反哺商品企划研发，判断用户产品偏好；向下用于售后，识别高回厂意愿客户，打通研-销-服的数据链路。针对线索转化这一车企共同焦虑，平台通过汽车AI大脑，把线索质量模型化、可度量化，目标是解决“线索很难真正转化为订单”的行业难题。
采购侧的逻辑类似。联友科技副总经理陈锣认为，采购过去核心是定点定价，现在向后端履约交付、结算延伸，但全链路不闭环导致合规审核压力大、效率低。AI可以在寻源阶段识别围标串标、供应商不合格等合规风险，在物料商品尤其是非生产性物料的海量数据中选优，在履约环节协助需求方跟催闭环，既降本又守住合规底线。
但陈锣直言，AI智采落地的最大阻碍不是算法，而是数据。物料多而杂、不标准，AI落地前要做大量数据标准化，且不是数字化部门单独能完成，必须业数融合，和业务一起清洗、定义；还需要政策法规和行业层面对供应商数据口径的规范。“同样一个物料，不同车企叫法可能都不一样，这不是一家企业能解决的。”联友科技此次发布的联友数采相关产品，正是把20多年数字化能力和业务理解结合，以AI Agent和算法平台与客户、行业伙伴共同提升采购管理水平。
大小模型协同，用“硬指标”说话
在制造场景，联友科技主推的并不是单一的大模型。付聪表示，联友科技从2017年就开始做AI投入，做过很多小模型；开源大模型出现后，又引入大模型能力。工业场景有确定性和时效性要求，工位过点、质检数据采集等不能只靠概率输出，因此联友科技采用大模型+小模型的工程化方式，前置预处理、后处理门禁和校验来控制结果，“一切为价值服务”。
具体到SCPC供应链协同系统，付聪解释，它不是孤立的新产品，而是在原有APS基础上升级。APS小模型求解器负责计算排产，上面套一层大模型，对产前供应链成本、批量、物流周期，产中工厂开工率、能源消耗、排班，产后供应商资金、经销商资金和物流成本进行推理演算，帮助工厂负责人看到运营全貌后决策。目前SCPC已在部分客户实施：原来近200人的排程团队采集基础信息，现在三四个人一周可以做完；下一步更关注两金占用、营收和库存的改观。
端云一体则回答“车反应更快、更安全，还是帮车企省钱”。联友科技总经理助理文军红认为，端侧优势是实时闭环、断网可用和安全兜底，云侧优势是海量知识、持续迭代和复杂推理。智连百灵通信技术平台解决连接通道，智连万演引擎解决计算任务协同，二者既解决联通，也解决什么任务在端、什么任务在云的协同管理。其价值体现在快、灵活和安全：常规指令600毫秒级，95%以上可在600毫秒内完成，复杂指令上云协同；自然语言直接表达意图，而非机械指令；同时通过安全策略避免误执行。文军红表示，这样一套模型交互推上车，目前1—2个月可以完成，出海也有离线端方案配合。
短板要联合补，本地化要“肉身出海”
中国汽车已经从产品出海走向销服、制造甚至研发本地化运营。联友科技总经理高亮认为，AI 数智平台可以支撑多国业务快速复制，但不是简单把国内系统直接输出。
通用能力沉淀为总部中台，海外分支机构做可配置化部署，但不同国家法律法规、数据安全、用户行为习惯差异巨大。他以马来西亚客户交流举例，当地工作习惯与国内不同，即便国内验证成熟的产品，也需要本地化适配。“出海要真人肉身出海”，把国内成熟能力结合本地实际做改良优化，才可以实现真正本地化复制。
海外布局上，联友科技已经设立日本子公司作为桥头堡，下一步研判墨西哥、泰国设立据点，中东、澳洲、欧洲现阶段优先项目制拓展。
最后
热闹的概念终将退潮，汽车 AI 产业正走到务实分水岭。从“软件定义汽车” 到 “AI 定义汽车”，不只是概念更迭，它要求产业跳出单点工具思维，平衡底层技术长期攻坚与业务场景短期价值落地，处理好大模型概率特性和汽车行业高确定性的矛盾。
真正的AI变革，在于能否真正帮助车企改善产销库存、供应链效率、线索转化、资金周转这些经营现实命题。协同共建、锚定业务价值，或许才是AI在汽车行业真正的打开方式。
