（文/觀察者網(wǎng) 張廣凱）

“同樣是攀登珠穆朗瑪峰，一汽選擇了最難的北峰?！闭劦街袊?guó)一汽的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，阿里云智能副總裁、科技研究中心主任安筱鵬博士給出了極高評(píng)價(jià)。

1月22日，由中國(guó)一汽聯(lián)合阿里云通義千問打造的大模型應(yīng)用GPT-BI率先落地，成為汽車行業(yè)首個(gè)投入使用的同類應(yīng)用。

BI（Business Intelligence，商業(yè)智能）日益成為企業(yè)決策數(shù)字化的關(guān)鍵系統(tǒng)，借助大模型能力，中國(guó)一汽的GPT-BI能夠?qū)⑵髽I(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、銷售中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、分析，并通過簡(jiǎn)單問答的形式實(shí)時(shí)呈現(xiàn)給使用者，以便于業(yè)務(wù)成本、流程的優(yōu)化。

大模型上車，是當(dāng)下汽車產(chǎn)業(yè)最時(shí)髦的話題。不過一汽并沒有直接切入面向消費(fèi)者的大模型應(yīng)用，而是首先選擇對(duì)自身業(yè)務(wù)流程動(dòng)刀，目的不僅僅是賣車，更是要顛覆整個(gè)汽車行業(yè)生產(chǎn)方式。

而對(duì)阿里云大模型來說，成功進(jìn)入壁壘極高的汽車行業(yè)也是意義重大的一步。旨在成為AI時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施的阿里云，變現(xiàn)思路愈發(fā)清晰。展望未來，阿里云也并不諱言同一汽紅旗擴(kuò)大合作，進(jìn)軍智能座艙領(lǐng)域的野心。

AI時(shí)代的造車方法論

《哈佛商業(yè)評(píng)論》曾經(jīng)刊登過一個(gè)著名的“啤酒+紙尿褲”的故事，說明數(shù)據(jù)分析的重要性。

據(jù)說沃爾瑪?shù)墓ぷ魅藛T發(fā)現(xiàn)，周末購(gòu)買紙尿褲的男性顧客中，有很大比例會(huì)同時(shí)購(gòu)買啤酒。于是超市選擇將啤酒和紙尿褲捆綁銷售，獲得巨大成功。

背后隱藏的邏輯是，年輕母親常常會(huì)在周末讓奶爸去買紙尿褲，而奶爸會(huì)為了周末觀看體育比賽，順便給自己買啤酒。

現(xiàn)實(shí)世界中這樣的相關(guān)性無處不在，但邏輯往往較為隱晦，需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘能力才能發(fā)現(xiàn)，BI就是要解決這樣的問題。

大模型則讓BI的能力得到更大提升。

借助GPT-BI，企業(yè)管理者只要拿起手機(jī)用語(yǔ)音提問，就可以快速獲得實(shí)時(shí)的車輛交付數(shù)據(jù)、經(jīng)銷商客流量排名。

GPT-BI不僅大大縮短了BI分析的報(bào)表設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)建模等交付周期，更可以自動(dòng)生成最佳決策方案，實(shí)現(xiàn)“問答即洞察”。

例如，當(dāng)問到“為什么某車型產(chǎn)量不及預(yù)期”時(shí)，大模型可先將預(yù)期產(chǎn)量和實(shí)際產(chǎn)量對(duì)比，得出差值后，不僅僅給出對(duì)顯性變量的分析（例如：生產(chǎn)因設(shè)備等原因的異常停產(chǎn)20分鐘、某型號(hào)配件質(zhì)量異常等），而是分析涉及的所有變量（例如：原材料供應(yīng)波動(dòng)、能源消耗及供應(yīng)穩(wěn)定性）。通過對(duì)數(shù)據(jù)排查，最終找出關(guān)聯(lián)性最大的原因并生成可視化報(bào)表。

此外，GPT-BI對(duì)汽車研發(fā)、生產(chǎn)帶來的效率提升也非?？捎^。

中國(guó)一汽紅旗品牌運(yùn)營(yíng)委員會(huì)副總裁、一汽集團(tuán)體系數(shù)字化部總經(jīng)理門欣指出，汽車行業(yè)中存在大量重復(fù)性的工作，例如整車開發(fā)中的成本控制、工藝評(píng)審，都有規(guī)律可循，只需要根據(jù)不同車型的不同需求進(jìn)行微調(diào)。但是在傳統(tǒng)的工作方式下，這些工作只靠工程師的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)來把握，就會(huì)出現(xiàn)很大偏差。

而在AI賦能之下，一汽紅旗建立了基于海量數(shù)據(jù)和規(guī)則的自動(dòng)評(píng)價(jià)模型，將原本需要人工花費(fèi)50-80天進(jìn)行的工作，放在數(shù)字化工作臺(tái)上自動(dòng)運(yùn)行，可以把耗時(shí)壓縮到天級(jí)、甚至秒級(jí)。

“大模型是面對(duì)未來生產(chǎn)關(guān)系的基石，我們要把一汽集團(tuán)所有的業(yè)務(wù)用GPT大模型重做一遍?！遍T欣介紹，在GPT-BI落地之后，一汽接下來將在軟件編程和整車開發(fā)工作中，都實(shí)現(xiàn)AI對(duì)人工的替代。

一汽數(shù)智化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)之一，是將運(yùn)營(yíng)效率提升100%，即業(yè)務(wù)翻倍后，人員規(guī)模不明顯增加，大模型的應(yīng)用顯然是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)強(qiáng)大助力。

中國(guó)一汽紅旗品牌運(yùn)營(yíng)委員會(huì)副總裁、一汽集團(tuán)體系數(shù)字化部總經(jīng)理門欣

“老大哥”想要再次領(lǐng)先

行業(yè)首個(gè)GPT-BI落地，對(duì)一汽的意義絕不僅限于業(yè)務(wù)層面，更是一場(chǎng)企業(yè)架構(gòu)和生產(chǎn)方式的深刻變革。

“中國(guó)一汽和阿里云聯(lián)合打造的首個(gè)大模型應(yīng)用GPT-BI正式上線，是一汽作為一家北方傳統(tǒng)國(guó)企的高光時(shí)刻，雙方的合作本身就有著特殊的意義”，門欣話語(yǔ)間透露著些許激動(dòng)。

大模型應(yīng)用，只是中國(guó)一汽數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成果之一。而門欣作為數(shù)字化部總經(jīng)理，對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型走過的彎路深有體會(huì)。

“大部分傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，都只是提需求，讓互聯(lián)網(wǎng)公司來搭建IT系統(tǒng)。后來我們發(fā)現(xiàn)這樣是不對(duì)的，要摒棄。”

門欣介紹，大約3年前，一汽這樣的傳統(tǒng)企業(yè)對(duì)信息化的理解僅僅是“上系統(tǒng)”，IT項(xiàng)目多為“交鑰匙”工程，系統(tǒng)建設(shè)“只管生，不管養(yǎng)”，導(dǎo)致IT部門跟業(yè)務(wù)部門割裂嚴(yán)重。

因此，2022年，中國(guó)一汽打響數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)攻堅(jiān)戰(zhàn)，走上了IT系統(tǒng)自研的道路。這正是安筱鵬博士所謂“北坡”的內(nèi)涵。

借助阿里云的開發(fā)工具，一汽打造了一支全新的IT團(tuán)隊(duì)，建立起自己的云原生平臺(tái)。而在此過程中，這家老國(guó)企也悄然開啟了一場(chǎng)自我革命。

“我們數(shù)字化部門的職級(jí)體系，跟阿里是完全一樣的，阿里這么多年來成熟的能力評(píng)價(jià)體系和模型，我們都引進(jìn)來了，工資體系也是按此打造，”門欣指出，能力體系建設(shè)是傳統(tǒng)企業(yè)的一大弱點(diǎn)，而一汽的數(shù)字化部門正努力向互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)看齊。

更重要的是，在IT系統(tǒng)的搭建過程中，一汽意識(shí)到自身存在的更深層問題，也就是體制的僵化。

“最大的敵人是自己。在業(yè)務(wù)流程中，我們多年來形成了很多做事的習(xí)慣，但這些習(xí)慣的流程往往是有問題的，不是以價(jià)值最大化為主導(dǎo)?！?

在門欣看來，傳統(tǒng)企業(yè)傾向于將流程固化，形成規(guī)則，誰都不要越過雷池，這導(dǎo)致部門之間壁壘林立，從固化走向僵化?！榜R斯克是沒有流程的，他是以目標(biāo)為導(dǎo)向，先去努力實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，然后再回過頭來定義規(guī)則?！?