智能化与电动化的融合正深刻重塑全球汽车产业格局。中国作为全球最大的汽车生产与消费市场，正在经历一场由AI驱动的深层次变革。传统车企在面对新势力挑战的同时，也正被迫打破旧有路径依赖，重塑从产品设计到用户运营的全过程逻辑。在这个过程中，数据成为核心资产，智能化能力则成为衡量企业竞争力的新标尺。
事实上，中国汽车行业的“卷”，已是共识。2024年，国内汽车销量达到3143.6万辆，同比增长4.5%，随之带来的是成本压力持续上升，降本增效需求十分紧迫，加上市场饱和叠加产品迭代加速，车企承受前所未有的剪刀差压力；另一方面，出口市场迅速崛起，2024年中国汽车出口量达585.9万辆，同比增长19.3%，成为中国车企走向全球化的重要引擎。
“汽车行业正经历从‘规模扩张’到‘价值创造’的范式转换。当技术升级周期压缩与成本收益压力形成共振，原有发展模式触及到了临界点，这时恰恰是行业通过数据驱动深化转型的战略跃迁窗口期，尤其是通过 AI 赋能以及系统化的工程方法，在现有产业积累的基础上实现升级与重构。”IBM咨询中国区汽车行业总经理唐俊认为，这不仅仅是科技议题，更是商业战略问题。在这场深刻的产业剧变中，IBM坚定选择了一条高价值赛道—— 既是企业战略与运营升级之旅的陪伴者，又是前沿技术的敏捷提供者，赋能企业向新而生。从企业级AI到数字化转型，从组织架构到出海合规，IBM正在将其“咨询+技术”的双轮驱动模式助力企业实现以数据为基础的全链路智能升级。
IBM之所以设立Consulting事业部，正是基于对这一趋势的前瞻判断。作为业内唯一背靠科技公司的企业级咨询机构，IBM Consulting不止解决方案层面的问题，更强调战略洞察与组织能力的深度协同。其前身GBS曾在十多年前就为中国本土及跨国车企提供端到端咨询服务。而今，伴随AI等技术的快速演进，这一角色正变得愈发关键。
“今天企业谈数字化转型，不应再将其视作一个纯技术项目，而是从管理工具的角度重新定义经营方式。”唐俊表示，平台化运营已成为国内多数车企转型过程中共识性趋势。降本增效不应仅停留在财务表现上，而是要在产品全生命周期内实现系统化提效。
在IBM“咨询+技术”的双轮驱动体系中，Consulting所承载的不仅是理念层面的引导，更是落地执行的结构性能力。这种端到端、贯穿“研产供销服”全链条的服务体系，正是IBM Consulting的核心优势。
“我们讲‘研产供销服’，那是一个维度；还有一个精度，是我们自己到底能做什么。”I唐俊认为，这种“精度”背后，源自IBM长期构建的跨行业流程管理体系，其代表性实践包括“三字经”方法论——IPD（集成产品研发）、ISC（集成供应链）和IFS（业财一体化），它们分别构成IBM对车企在研发、供应链与财务协同上的关键赋能工具。
据了解，IBM咨询服务涵盖战略规划、出海支持、新业务模式设计、组织再造等多个方向，尤其聚焦于车企一把手与核心管理层所面临的系统性决策问题。“我们不仅解决痛点，更陪着客户把路径走出来，把数字化工具落地到厂端。”
与此同时，IBM还构建了一套企业架构解构与重构的方法论体系，CBM（Component Business Model，组件化业务模型）即是其中核心。“CBM的理念，是把企业拆解为最小服务单元，每个单元可以用AI代理对接和支持。”唐俊解释道，“未来大量的业务流程将被AI所取代，前提是企业必须理解自身组织与流程的颗粒度细节。”通过CBM，IBM可协助客户识别组织架构、业务流程与关键绩效指标（KPI）中的优化空间，并基于AI技术构建匹配的解决方案。
值得注意的是，IBM Consulting并非只是服务客户，而是自身先行者——成为“Client Zero”，即企业级AI的首位实践者。四年来，IBM咨询已在内部全面推行AI应用，典型场景包括HR智能服务平台Ask HR，这一系统现已全面服务于IBM内部员工，成为AI赋能业务运营的实证范本。
基于这套体系，IBM总结出咨询服务的“五大优势”：第一，行业洞察力。依托IBM商业价值研究院（IBV）持续发布的白皮书与调研报告，结合AI工具如Consulting Advantage平台，IBM能够在洞察、对标、流程建模等维度提供实时支持；第二，AI专家团队。在全球范围内，IBM Consulting拥有超过6.5万名AI顾问，与传统管理咨询顾问无缝协作，覆盖六大咨询服务线，具备强大的“洞察+落地”双重能力；第三，方法论沉淀。凭借IPD、ISC、IFS等实践模型，以及CBM等结构化工具，IBM能够快速构建客户数字化转型所需的流程基底；第四，多领域的能力，包括数字化规划、业务战略、组织变革等方面；第五，专业的方法，例如IBM的项目管理方法和工具以及IBM的质量保障措施等。
“企业的未来，一定是由AI来掌握的。”唐俊如此总结。
在汽车行业进入白热化竞争的新周期中，AI不再是锦上添花的创新标签，而成为企业穿越“内卷困局”的破局钥匙。IBM 中国科技事业部汽车行业和跨国公司总经理王胜航表示，AI和混合云正成为当前车企最重要的战略工具，“在最卷的时候，每一分钱在每一个零件的节约，都会给整车成本带来决定性改变。”
来自《2024年全球车企CEO调研》的结论显示，从整车厂到Tier1供应链企业的高层管理者均普遍认同，未来两到三年，“降本增效”仍是行业主线，而AI正是打通从“研产供销服”全流程的关键推手。更进一步，AI还将在“差异化”竞争中发挥决定性作用——帮助企业构建独特的用户体验与业务模式，实现从工具到价值的转化。
王胜航将AI在车企中的应用价值概括为三点：第一，提升用户体验。在“软件定义汽车”成为行业共识的今天，汽车的吸引力正从性能指标转向舱内智能化体验。“用户希望从家中无缝迁移到车内，内容不中断、交互不中断，这才是新一代消费者对汽车的真正需求。”
第二，业务模式创新。就像智能手机改变了通信工具的商业生态，AI也为传统汽车带来了延展性的业务可能，从硬件一次性销售，转向持续性软件服务与生态盈利。
第三，技术平台重构。AI能力的释放，不再局限于算法或模型本身，而是通过与边缘计算、混合云、5G/6G网络等技术集群结合，推动整个车企IT架构的演进。
他特别指出，AI在车企中的真正落地，必须基于对几个误区的纠正：其一，AI并不等于生成式AI，后者虽因ChatGPT等爆火，但企业级AI更强调专属数据的闭环治理与结构性建模；其二，AI不是CIO的职能范围，而是CEO主导的战略工程，关系到从研发、生产到客户运营的全面重构；其三，AI已经不再是未来式，而是现实中的应用常态，且正在显著拉开车企之间的“智能差距”。
“传统燃油车的复杂差异在于发动机、变速箱等硬件，而电动车的最大变量是软件。软件定义的不仅是功能，更决定了用户感知与品牌认知。”王胜航强调，整个汽车的发展、研发的选型、车型的方向到生产到销售，到最后用户的回馈管理，都离不开系统策略的反馈。
以研发创新领域为例，IBM 帮助某车企开发了智能代码助手，实现从代码编写到测试审查的全流程智能化，代码辅助效率提升 50%，代码辅助检查效率提升 70%，运维问题分类和自动分类效率提升 60%。而借助 IBM 为其开发的零部件标准知识库系统，另一家车企轻松解决了海量非结构化多出口国标准的高精准检索（效率提升 80%），将其零部件针对特定出口国的合规率提升 50%，为其全球化布局按下了“加速键”。
IBM在此中发挥的是全栈式服务的能力。自底层架构起步，通过红帽混合云平台连接多源异构环境，再由watsonx企业级AI平台提供AI建模、数据治理、智能编排等功能，形成覆盖研发、制造、营销、服务、安全运营等多个场景的解决方案体系。
“IBM做的AI方案，不是给你一个答案，而是帮你溯源、追责，并让你形成可持续演进的能力。”王胜航举例说，在出海场景中，IBM可通过合规对照系统提供国标、企标等法规依据的溯源与核对，解决车企“最后一公里”的准入壁垒。
在王胜航看来，IBM更像一个系统性合作者：“我们不谈车，我们服务的是‘做车的人’。从战略咨询到产品定义，从架构落地到生态建设，IBM在过去二十年已与所有你能想到的车企合作过。”这一积累，也成为其今天能将咨询与科技深度融合并落地的底气所在。
写在最后
当所有人都在谈AI时，IBM却在悄然定义AI如何真正释放价值。在中国汽车行业这场深刻的系统级重构中，它更像是一位不动声色却极具穿透力的合作者——在混沌中提供清晰，在复杂中带来确定，在迷茫中引导方向。
这场由AI引领的行业跃迁，仍处于初始阶段，但方向已然明确。对于每一家渴望在新一轮产业变革中立于潮头的中国车企而言，问题不再是是否需要AI，而是如何高效、务实且持续地用好AI。而IBM，正以其深入行业、贯穿战略与技术的能力，成为那条通往智能未来的关键通道。
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