阿里雲握緊紅旗

（文/觀察者網 張廣凱）

“同樣是攀登珠穆朗瑪峯，一汽選擇了最難的北峯。”談到中國一汽的數字化轉型，阿里雲智能副總裁、科技研究中心主任安筱鵬博士給出了極高評價。

1月22日，由中國一汽聯合阿里雲通義千問打造的大模型應用GPT-BI率先落地，成為汽車行業首個投入使用的同類應用。

BI（Business Intelligence，商業智能）日益成為企業決策數字化的關鍵系統，藉助大模型能力，中國一汽的GPT-BI能夠將企業研發、生產、銷售中的海量數據進行建模、分析，並通過簡單問答的形式實時呈現給使用者，以便於業務成本、流程的優化。

大模型上車，是當下汽車產業最時髦的話題。不過一汽並沒有直接切入面向消費者的大模型應用，而是首先選擇對自身業務流程動刀，目的不僅僅是賣車，更是要顛覆整個汽車行業生產方式。

而對阿里雲大模型來説，成功進入壁壘極高的汽車行業也是意義重大的一步。旨在成為AI時代基礎設施的阿里雲，變現思路愈發清晰。展望未來，阿里雲也並不諱言同一汽紅旗擴大合作，進軍智能座艙領域的野心。

AI時代的造車方法論

《哈佛商業評論》曾經刊登過一個著名的“啤酒+紙尿褲”的故事，説明數據分析的重要性。

據説沃爾瑪的工作人員發現，週末購買紙尿褲的男性顧客中，有很大比例會同時購買啤酒。於是超市選擇將啤酒和紙尿褲捆綁銷售，獲得巨大成功。

背後隱藏的邏輯是，年輕母親常常會在週末讓奶爸去買紙尿褲，而奶爸會為了週末觀看體育比賽，順便給自己買啤酒。

現實世界中這樣的相關性無處不在，但邏輯往往較為隱晦，需要強大的數據挖掘能力才能發現，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。

藉助GPT-BI，企業管理者只要拿起手機用語音提問，就可以快速獲得實時的車輛交付數據、經銷商客流量排名。

GPT-BI不僅大大縮短了BI分析的報表設計、數據建模等交付週期，更可以自動生成最佳決策方案，實現“問答即洞察”。

例如，當問到“為什麼某車型產量不及預期”時，大模型可先將預期產量和實際產量對比，得出差值後，不僅僅給出對顯性變量的分析（例如：生產因設備等原因的異常停產20分鐘、某型號配件質量異常等），而是分析涉及的所有變量（例如：原材料供應波動、能源消耗及供應穩定性）。通過對數據排查，最終找出關聯性最大的原因並生成可視化報表。

此外，GPT-BI對汽車研發、生產帶來的效率提升也非常可觀。

中國一汽紅旗品牌運營委員會副總裁、一汽集團體系數字化部總經理門欣指出，汽車行業中存在大量重複性的工作，例如整車開發中的成本控制、工藝評審，都有規律可循，只需要根據不同車型的不同需求進行微調。但是在傳統的工作方式下，這些工作只靠工程師的個人經驗來把握，就會出現很大偏差。

而在AI賦能之下，一汽紅旗建立了基於海量數據和規則的自動評價模型，將原本需要人工花費50-80天進行的工作，放在數字化工作台上自動運行，可以把耗時壓縮到天級、甚至秒級。

“大模型是面對未來生產關係的基石，我們要把一汽集團所有的業務用GPT大模型重做一遍。”門欣介紹，在GPT-BI落地之後，一汽接下來將在軟件編程和整車開發工作中，都實現AI對人工的替代。

一汽數智化轉型的目標之一，是將運營效率提升100%，即業務翻倍後，人員規模不明顯增加，大模型的應用顯然是實現這一目標強大助力。

中國一汽紅旗品牌運營委員會副總裁、一汽集團體系數字化部總經理門欣

“老大哥”想要再次領先

行業首個GPT-BI落地，對一汽的意義絕不僅限於業務層面，更是一場企業架構和生產方式的深刻變革。

“中國一汽和阿里雲聯合打造的首個大模型應用GPT-BI正式上線，是一汽作為一家北方傳統國企的高光時刻，雙方的合作本身就有着特殊的意義”，門欣話語間透露着些許激動。

大模型應用，只是中國一汽數字化轉型的成果之一。而門欣作為數字化部總經理，對數字化轉型走過的彎路深有體會。

“大部分傳統企業的數字化轉型，都只是提需求，讓互聯網公司來搭建IT系統。後來我們發現這樣是不對的，要摒棄。”

門欣介紹，大約3年前，一汽這樣的傳統企業對信息化的理解僅僅是“上系統”，IT項目多為“交鑰匙”工程，系統建設“只管生，不管養”，導致IT部門跟業務部門割裂嚴重。

因此，2022年，中國一汽打響數智化轉型升級攻堅戰，走上了IT系統自研的道路。這正是安筱鵬博士所謂“北坡”的內涵。

藉助阿里雲的開發工具，一汽打造了一支全新的IT團隊，建立起自己的雲原生平台。而在此過程中，這家老國企也悄然開啓了一場自我革命。

“我們數字化部門的職級體系，跟阿里是完全一樣的，阿里這麼多年來成熟的能力評價體系和模型，我們都引進來了，工資體系也是按此打造，”門欣指出，能力體系建設是傳統企業的一大弱點，而一汽的數字化部門正努力向互聯網企業看齊。

更重要的是，在IT系統的搭建過程中，一汽意識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。在業務流程中，我們多年來形成了很多做事的習慣，但這些習慣的流程往往是有問題的，不是以價值最大化為主導。”

在門欣看來，傳統企業傾向於將流程固化，形成規則，誰都不要越過雷池，這導致部門之間壁壘林立，從固化走向僵化。“馬斯克是沒有流程的，他是以目標為導向，先去努力實現目標，然後再回過頭來定義規則。”

IT系統的開發過程，則恰恰是對業務流程的一次重新梳理。在此過程中，一汽得以重新思考流程的合理性，重新思考用户需求，打破原有的部門隔閡，將組織架構拆解成原子化的業務單元，讓業務單元之間的溝通更為順暢合理。

例如，在傳統的車型開發流程中，往往是工程師先完成初期設計，再交由財務部門進行成本評價，如果不過關再打回修改。而有了數字化工作台，數據可以在不同部門的業務單元之間實時流動，節省了大量的跨部門溝通成本。

“其實，現在一汽就像一個IT公司，具備了跟互聯網公司掰掰手腕的技術能力。”門欣向觀察者網透露，一汽的數字化轉型已經成為國資委的標杆項目，半年多來開辦了67場交流培訓活動，並對外提供諮詢服務。

曾經的“共和國長子”，想要在數字化時代重新成為領先者，這對於東北大地來説也彌足珍貴。

一汽數字化平台界面示例

阿里雲的“電廠夢”

央企一汽的數字化轉型，為什麼選擇了阿里作為合作伙伴？這不是一個無關緊要的問題。

在以政府單位、大型央國企客户為主的政企市場，阿里雲在過去幾年中表現掙扎。去年11月，阿里雲新任董事長兼CEO吳泳銘提出了“AI驅動、公共雲優先”的戰略，更讓外界猜測阿里雲是否在主動弱化以混合云為主的政企業務。

不過阿里雲內部人士向觀察者網強烈否認了這一猜測。就在1月25日，阿里雲官宣其混合雲業務事業部更名為政企事業部，上述人士指出，此舉就是要重申阿里雲對政企市場的投入。

此次中國一汽GPT-BI項目落地，則無疑是阿里雲在政企市場的一劑強心劑。

“我們同一汽紅旗的合作，在行業內一定會形成頭部效應，這是毋庸置疑的。”阿里雲智能副總裁李強向觀察者網表示。

阿里雲智能副總裁、汽車能源行業總經理李強

其實，相比於拿下一汽這個客户本身，對阿里雲來説意義更大的或許是雙方合作形式的創新。

一汽內部人士向觀察者網透露，一汽的數字化轉型，最初是受到華為啓發。“華為的數字化轉型藍皮書，我們組織了集體學習，所有高級經理連續6周參加考試，董事長親自看每個人的成績。”

然而在AI產品落地上，一汽最終選擇了同阿里合作。

有消息人士對觀察者網指出，目前大模型更多在礦山、港口等行業落地，是因為場景相對簡單，而汽車行業更加複雜，壁壘極高，如果仍然採用“交鑰匙”的模式，跟業務的匹配度並不理想。

價格則是另一個重要因素。據悉，阿里雲同一汽合作的報價，只有對手的幾分之一。這並非“價格戰”，根本原因在於合作形式。

阿里雲同一汽合作的主要形式，是基於公有云的vpc方案。在這一方案下，阿里雲提供了通用大模型能力和訓練支持，但由一汽自己的技術團隊承擔專屬模型的訓練，所使用的數據也運行在專屬空間上。訓練完成後，一汽可以將其封裝為自己的大模型，並脱離公有云進行本地化部署，以滿足政策監管要求。

換句話説，阿里雲並不是在賣產品，而是向政企客户深度賦能，讓對方擁有了自主的AI能力。

事實上，傳統“交鑰匙”的業務模式，儘管能夠給雲企業帶來更高的營收，但利潤率和現金流難以令人滿意。在AI時代，阿里雲正在試圖迴歸雲服務的本質。

阿里雲創始人王堅院士去年提出，AI時代算力和應用的關係，正如同電力與電動機的關係，今天的數字化革命正如同過去的電氣化革命。

在同一汽的合作模式下，阿里雲便更加類似於“電廠”的角色，賺的是公共基礎設施服務的錢。

安筱鵬博士對觀察者網強調，“阿里雲的目標，是能夠做好一個基礎資源、基礎能力、基礎組件的提供者，但在企業數字化轉型過程中，總架構師一定是企業自身。”

而明確了“電廠”的定位，阿里雲的另一重思考，是跳出單次項目收益考量，更關注如何快速擴大“朋友圈”，通過降低部署門檻，讓更多傳統企業用上AI大模型。其更深層的邏輯，正如王堅院士此前指出，人類正處在AI應用的初級階段，未來的算力需求仍有巨大成長空間，相對於搶奪存量，誰能主導廣闊的增量市場才是更大圖景。

以汽車行業為例，李強對觀察者網表示，目前智能座艙領域的AI應用仍然相對簡單，智能助手與用户的連續對話能力遠遠不足，真正像同伴一樣貼心的智能助手或許要3年後才能出現。

李強指出，而未來的智能座艙競爭，一定是頭部企業的戰場，需要大量的研發人員投入，阿里雲擁有一流的軟件工程師團隊，會在未來競爭中佔據優勢。

握緊一汽這面紅旗，阿里雲關注的不是一城一地得失，而是在政企市場建立一個制高點，準備好迎接一場漫長的戰爭。