从“用AI”到成为“AI企业”！百度智能云把智能编入车企组织

车东西（公众号：chedongxi）

作者 ｜ 郭月

编辑 ｜ 志豪

汽车行业AI竞争升级已是事实，车企AI能力的比拼，不再局限于智能座舱、智能辅助驾驶等产品技术层面，体系能力也在拉大企业之间的差距。

当前，AI已深入车企业务核心环节，成为车企研发生产的基础设施。

IDC最新报告显示，2026年上半年，国内自动驾驶研发解决方案市场中，百度智能云的市场份额稳居行业第一。

在数据采集、仿真、标注、模型训练、算法迭代等智驾研发环节，百度智能云已经带着AI走进众多车企的核心业务场景。

不过，任何行业的智能化都非一蹴而就，当技术进入真实场景，问题随之而来。如何让AI创造真实价值，从“用AI”到成为“AI企业”，是诸多企业关注的问题。

在百度世界2026“AI+研产”专场论坛上，百度智能云也给出了一个核心判断：车企AI转型的痛点，不在模型不够强、参数不够优，而在AI能不能承担核心业务。

汽车AI竞争背景下，AI落地不只需要更强技术，更需要智能组织——重构流程、驱动创新、释放价值。

一、AI转型难在哪里？

2016年百度世界大会上，李彦宏曾提出“互联网的下一幕，是人工智能”。十年后，百度世界再次以“下一幕”为题，把焦点转向“智能组织”。

李彦宏认为，AI不仅是技术革命，更是一场组织革命，企业若只更换“AI电机”而不重新设计“新厂房”，无法释放真正的生产力。

为什么行业需要智能组织？放到汽车行业，就得先看清当前卡在哪。

如今，AI Agent工具已经被应用到研产供销服各环节。

但企业在AI上的投入与产出存在落差：AI布局越来越深、投入成本越来越高，收入利润却没有同步增长，问题出在两个层面。

其一，AI在一些企业业务中仍停留在表层，没有深入核心业务。

有行业高管曾透露，当前市面上许多AI智能体，被用来做数据查询、内容总结、文档整理这类基础辅助工作。

它们难以理解车企业务背后的关联，搞不清车型参数、VIN码（车辆识别代号）、BOM清单（物料清单）、生产工艺、质量事件、供应商体系、产线之间的逻辑关系，也回答不了业务最关心的核心问题：问题为什么发生、会影响哪些环节、优先处理哪项任务。

AI应用停留在业务浅层，一旦缺少数据血缘、版本管理、权限控制、过程溯源、推理链路和人工复核机制，容错率极低的生产、质量、交付等核心环节，根本不敢交给AI决策。

应用效果与可信度上的不足，把AI拦在了企业核心业务门外。

其二，部分AI工具进入业务现场后，效果仍不及预期。

百度智能云汽车业务部总经理孙婧表示，企业交给AI的任务已转向真实业务，越贴近业务，越要把数据、应用与部门协作接在一起。

▲百度智能云汽车业务部总经理孙婧

现实中的错位是，数据仍分散在不同系统、未围绕同一业务对象关联；刚验证出部分能力，就期待覆盖整条业务链。

她以海外物流智能协同案例拆解出三堵墙：数据能否被应用及时调用，是“数据墙”；经验能否表达并推演，是“业务墙”；方案由谁确认、谁执行，是“组织墙”。

在她看来，破题要先把一个场景用扎实——限定首轮任务、反复验证、跟着反馈调整，再让各部门围绕同一份交付计划行动，落到服务上。

以上两重问题，企业往往都会面临，而放到汽车行业，模型能力、座舱体验、智驾性能只是体系里的一环，组织能否承接AI，才是长期竞争的分水岭。

二、AI需要懂业务 才能打通“三堵墙”

如何打造智能组织？

核心要攻克两大痛点：一是让核心业务“敢用”AI，解决信任问题；二是让AI在业务现场“好用”，提升落地效果。

为此，百度智能云形成了一套完整的落地打法。

1、解决“不敢用”，让AI“吃透”业务

车企不敢在核心业务用AI，是因为Agent缺少对业务足够强的理解能力，像个“聪明的局外人”，要让它参与核心生产决策，先得让它真正懂业务。

百度智能云在2026年5月发布企业数据智能平台——百度胜算，核心就是通过企业业务本体能力，让AI吃透车企业务，具备核心决策能力。

▲百度智能云企业数据智能平台百度胜算

不同于传统AI只读取系统零散字段，百度胜算把车型、VIN、BOM、订单、库存、供应链等核心业务对象梳理串联，把碎片化数据结构化、关联化，让AI读懂数据背后的真实业务关联。

同时，平台把车企资深工程师、行业专家的隐性经验，转化为机器可识别、可调用、可执行的标准化业务规则，覆盖故障排查、工程变更、缺料调度、质量研判等场景逻辑。

有了这套能力，AI能主动开展业务研判、给出处置方案，还能联动企业系统执行任务、留存结果、持续迭代学习，把人工决策升级为人机协同。

自5月发布以来，百度胜算已形成体系化的平台能力，支撑超过20家KA客户（重点客户）开展规模化建设与推广，落地多个核心业务场景；在车企复杂业务场景中，准确率达到99%以上，落地门槛也大幅降低，原本需要专业研发人员开发的AI能力，普通业务人员即可操作，开发周期从传统天级压缩至小时级。

2、解决“不好用”，打通三面墙

解决了核心业务不敢用AI的问题后，还要解决AI在业务中难用、低效的问题。百度智能云给出的方案，是打通三面墙。

第一，打通数据墙。车企数据分散在各系统、口径混乱，百度智能云可协助车企完成数据梳理、对齐与规整，统一口径，让AI随时调取完整、有效的业务数据。

第二，打通业务墙。百度胜算平台支持将零散的个人经验转化为企业标准化、可复用的数字资产，让AI适配车企专属业务体系，读懂专业逻辑，独立完成业务分析、多方案推演、仿真和问题研判。

第三，打通组织墙。百度智能云可助力车企重构车企协作与执行流程，明确AI输出方案后的审核主体、执行部门和分工机制，补齐系统对接、结果回写、人工审计、迭代优化的完整闭环，让AI能力真正融入业务流转。业务本体和知识层面的共享、进化，也需要组织保障。

3、给一套稳定底座，让AI规模化跑起来

三堵墙打通后，AI要长期赋能组织、实现规模化交付，还需要一套稳定、适配车企业务的技术底座。

百度智能云重构全新全栈AI云体系：以通用CPU计算为基础，叠加GPU核心AI算力，围绕智能体的运行、调度、安全、迭代，优化计算、网络、存储、安全治理等云服务，适配车企AI全场景落地需求。

落到业务上，百度智能云把多重能力接进业务：百度百舸的AI Infra提供异构算力，千帆的Agent Infra承载模型服务与智能体运行，DuMate作为统一AI入口覆盖管理、研发、工艺生产、质量、供应链、营销服务……

4、陪跑落地，把能力留在组织里

技术支持之外，百度智能云还贯彻陪跑落地机制，组建百度FDE（前置部署工程师）+客户团队+生态伙伴的联合团队，共同定任务、联合做验证、持续看使用、把能力沉淀为客户自己的组织能力。

整体来看，百度交付的不是一套模型或AI工具，而是一套可嵌入现有系统、适配自有业务规则、沉淀企业智慧的AI应用方法论，助力车企从“用AI”走向“成为AI智能组织”。

这套方法论已经在百度自身业务体系中得到验证。

百度地图推出“百舱计划”，把AI语音、智能体、地图出行和量产项目中积累的技术与经验，以开放、解耦、可组合的方式提供给行业，开发周期可缩短50%以上，核心能力复用率达到80%以上，相关能力已在深蓝L06 2027款上实现量产上市。

▲百度地图驱动汽车智能出行体验升级

三、智能组织，让AI变成企业生产力

回到刚开始那个问题，为什么AI的下一幕是智能组织？原因很简单，智能组织会带给企业自我进化的能力。

对汽车行业而言，自我进化意味着生产研发模式的根本改变。

传统模式下，各个车型项目相互独立，项目结束后，大量宝贵经验就锁在团队和个别员工的脑子里。

而智能组织模式下，每一次项目验证、每一次质量问题处置、每一轮仿真迭代，相关经验、规则、场景案例都会沉淀到企业内部。

等推进下一款车型，企业可以直接沿用过往的经验与成果，避免大量重复的研发投入，压缩研发周期，降低试错成本。

模型会迭代，采购来的工具可以被竞品替换，但沉淀在业务流程、知识资产、人机协作机制里的组织能力，很难被复制，会长久扎根在车企体系内部，成为企业持续性的差异化竞争优势。

这也是百度智能云将智能组织视作AI下一幕的原因。

一些跨行业案例也印证了这套逻辑：京雄高速依托百度搭子、Harness引擎，把异常事件处置从多系统人工切换变为智能体自动研判、派单、生成报告，大幅压缩处置时长，平均响应时间从48分钟降至33分钟，提升约30%。

花都自来水厂借助工人的工艺经验，打造出“7+1全流程智控架构”，年节约水资源359万吨以上，减少碳排放112吨二氧化碳当量，实现能耗、节水率等多项指标优化。

两个案例底层逻辑一致：把个体经验转化为组织可复用的闭环能力，并持续优化迭代。

AI规模化落地的核心，从来不是更大的模型参数，而是可以反复执行、持续沉淀经验的组织能力。

百度智能云给车企提供的，正是向内挖掘效率、构筑长期壁垒的一条可行路径。

未来在行业竞争中占据优势的车企，未必是拥有最强AI工具的那家，而更可能是率先完成组织重构、让AI深度融入研产全链路、具备持续自我进化能力的智能组织。