9月23日，腾讯对外披露AI落地最新成果——WorkBuddy AI工作台在零跑汽车完成规模化部署，将帮助零跑落地超40套标准化业务系统，把原有1700余人天的传统开发工作量压缩至177人天，节省约90%的人力投入。
当前，汽车行业的AI舆论焦点大多集中在车载端，座舱大模型交互、车载智能体迭代、高阶智驾算法进化等占据了大量篇幅。而腾讯本次将AI工具应用于车企研产供销后台的实践，则抛出了一个新的行业议题：车企的智能化竞争，是否应当把内部效率的提升也纳入评估框架？
后台AI落地，从单点试点走向规模化
据腾讯介绍，针对汽车行业长尾业务数字化难题，腾讯AI工作台能够适配整车制造体系的人机协同开发体系，重构车企传统IT开发流程。
这套模式由腾讯输出标准化AI开发能力、业务封装能力与安全审核机制，结合车企一线业务需求落地场景，形成“业务提需求、AI快速生成原型、IT合规审核落地”的闭环体系，打破了传统车企IT排期紧张、需求积压的行业困境。
目前，这套AI工作台已经在零跑汽车完成全场景的落地，覆盖整车研发、冲压制造、试验验证、智能驾驶、车联网、供应链风控、内部审计等40余个核心业务域，带来了可观的量化成果。
例如，冲压模具全生命周期管理系统12大功能模块，传统开发需100人天，借助腾讯AI开发能力仅需10人天即可完成上线；试验车下线交付管理系统，将45人天的开发工作量压缩至5人天，解决多部门数据混乱、状态无法统一管控的问题。
除了提质增效，依托于WorkBuddy的技能封装能力，腾讯AI工作台还能帮助车企完成业务经验的数字化沉淀，有效规避人员流动带来的经验流失，帮助车企实现从单一效率提效，到整体组织数字化能力升级的跨越。
区别于行业普遍的单点试点模式，这套方案还具备跨场景、跨板块批量复制的能力。不仅深度适配汽车工业标准，保留业务校验、IT审核联调双重合规关卡，还能够杜绝AI输出直接上线带来的数据风险、追溯风险，解决了多数行业AI方案“灵活有余、严谨不足”的难题。
据悉，目前腾讯与零跑的合作仍在持续迭代，后续还将持续向生产、销售、交付等全经营链条进一步拓展，全流程赋能车企。
两条技术路线，海内外车企的不同选择
腾讯AI工作台的落地实践是国内工业AI赋能车企的一个缩影。在价格战常态化、车型迭代加速的当下，行业逐步意识到：车企的核心竞争力已经不再局限于产品参数，成本管控、供应链安全、研发效率、组织沉淀等后台能力，也是穿越周期的核心壁垒。相对应的，AI的应用边界也不止于座舱与智驾，工厂、研发、供应链体系同样是重要的落地场景。
目前来看，基于产业基础、技术路径的差异，海内外车企在AI领域的B端实践演化出了两条不同的路径。
先看海外车企，AI改造更侧重于底层架构革新，投入周期长、体量庞大，偏向自上而下的体系化升级。
例如，英伟达与现代共建AI工厂，依托Blackwell算力底座打通自动驾驶仿真、数字孪生、产线机器人训练体系，实现产线规划、仿真调度的全域AI管控；通用携手英伟达，基于Omniverse平台训练工业AI模型优化工厂布局与机器人作业逻辑；宝马依托Omniverse搭建全球统一虚拟工厂，通过数字孪生完成产线仿真、质检模型训练、多工厂协同规划；大众联合AWS搭建全球统一工业云平台DPP，统一全球工厂设备数据标准，批量落地预测性维护、智能排产AI应用；奥迪落地边缘云生产架构，以虚拟化硬件替代传统工业设备，为产线AI规模化运行提供算力支撑；特斯拉则自建全域AI计算集群，闭环承载自动驾驶训练、工厂机器人迭代、工艺模型优化，走高度垂直整合的自研基建路线。
与海外重基建模式不同，国内车企更倾向于从具体的业务痛点切入，以AI工作台、企业AI Agent为载体，轻量化、快速化地赋能一线业务人员。
例如，长安依托AI工具实现工程师自主搭建业务应用，将线束选型计算的工作时长从手工的两天压缩至AI的数分钟；一汽自研OpenMind智能体，应用于BOM物料管理，实现大部分工艺路线自动编制，减少手工数据处理工作量；上汽推进集团全域AI建设，覆盖研发协同与供应链管理；江汽落地工业质检大模型，用于四大工艺产线缺陷识别。
这两条路径无优劣之分，都是产业演进中的不同探索方向。而客观来看，汽车产业的B端AI规模化落地整体仍处于早期发展阶段。在这一时期，企业端AI定位是补充，而非替代传统IT。ERP、MES这类核心工业系统承载生产关键业务，仍需要传统IT流程严谨实施。AI工作台与Agent则主要承接需求零散、迭代速度快的中小型业务，填补原有数字化空白，二者属于协同共生关系，将共同推动汽车工业智能化升级。
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