当下，汽车行业正在发生前所未有的变革。从销售端电子快消品式打法的变革，到研发端软件成本占比激增，再到制造供应链的高效协同需求，每一个环节都在呼唤着AI 汽车数智化的深度赋能。

　　9月19日，在“联创AI势能 友享数智变革”2025 AI 汽车数智创享年会暨汽车行业“十五五”规划数智发展峰会上，联友科技总经理胡永力作《汽车行业AI应用创新模式——联友AI Factory》主题演讲。凭借深耕汽车行业20余年的经验，联友科技打造独特的“AI Factory”模式，将AI技术与汽车“研产供销服管”全价值链深度融合。

　　据悉，基于AI Factory创新模式，联友科技计划投入1.2亿，规划建设汽车行业 AI 应用场景库，目前已经落地应用106个，还有146个正在研发中，未来规划建设覆盖“研-产-供-销-服-管”全价值链1000 AI应用场景。

1、AI变革智能制造

　　尽管人工智能的热潮已经涌过千行百业，但一些传统企业仍然存在路径依赖，完全采用传统信息化的方法、技术和组织开展 AI 应用创新活动，导致很多问题，创新成功的机会很少。

　　胡永力表示，联友 AI Factory 的核心逻辑是摒弃AI 技术的“泛化应用”，聚焦汽车行业业务强相关的“深水区”，在一厘米的业务宽度上，挖掘一公里的技术深度。这种模式并非单点技术突破，而是以“业务需求为核心、数据为基础、算法为引擎”，实现从流程重塑到价值创造的全链路变革。

　　比如在研发端，联友 AI Factory 帮助企业从“堆料竞争”到“精准定义”，破解产品同质化困局。胡永力称，当前，汽车行业一年新车及改款车型发布超700款，平均每天两款的节奏让消费者眼花缭乱，也让车企陷入“堆料却难打动用户”的困境。

　　基于此，联友 AI Factory 首先构建“用户需求-产品定义”的AI映射体系。区别于传统的“经验驱动”，联友科技通过分析海量用户行为数据（如社交偏好、用车场景、反馈评价），结合车企研发数据，建立用户需求标签库（如智能座舱交互偏好、续航焦虑痛点等），精准定位产品“差异化卖点”。

　　其次，随着汽车软件成本占比大幅提升，代码行数激增，传统研发体系难以应对软件复杂度挑战。联友 AI Factory 将 AI 嵌入软件开发全流程，从需求分析、代码生成到测试运维，实现自动化管理。

　　在制造端，联友 AI Factory同样在颠覆以往。汽车制造供应链的“长链路、多变量”特性，曾让传统计划体系陷入“一周算完，计划已落后”的被动。联友 AI Factory 通过“算法拉通 实时响应”，彻底重构供应链协同逻辑：在计划排程环节，AI 算法可整合销售预测、生产能力、物流调度、供应商产能等多维度数据，从“月级计划”细化到“小时级排程”。例如，用户下单后 1 小时内即可纳入生产计划，大幅缩短交付周期。同时，AI 还能动态调整计划——当某供应商突发产能波动时，系统可实时计算替代方案，避免生产线停摆。

　　不只如此，AI还能解决“设备保障 质量管控”两大痛点。胡永力举例说，针对机械臂减速机等关键设备“坏不起、难备用”等问题，联友科技利用AI技术采集设备噪音、震动、电流等实时数据，建立寿命预测模型，准确率达70%-80%，可提前3个月预警故障。在质量检测上，AI视觉系统替代人工完成多项关键检测：涂胶环节通过实时影像识别断胶风险，车辆下线时通过高清相机自动检测划痕，既提升检测效率，又避免人工疲劳导致的误差。

2、AI赋能汽车营销

　　除了研发和生产端，在营销端，AI也正在重塑To C 链路。汽车营销从To B转向To C 后，“线索质量低、转化效率差、客户体验糟” 成为行业通病。联友 AI Factory 通过“全链路 AI 赋能”，构建从线索获取到成交服务的闭环。

　　在线索获取与筛选环节，AI 实现“内容自动化 精准分发”。借助 AI 内容生成工具，可一键制作车型宣传视频、图文素材，并根据不同平台的用户属性自动调整内容风格；针对上千个矩阵账号，AI 可自动完成内容分发与数据监测，避免人工管理的低效。

　　线索运营环节，AI 打造“实时响应 智能质检”体系。用户在直播间留资后，AI系统可立即将线索分配至对应客服，并触发电话邀约，实现“用户未下播，邀约已接通”；客服沟通过程中，AI 语音质检系统实时监测话术规范性，并与知识库比对，确保信息准确。同时，AI 还能对线索进行动态标签化，根据用户意向程度（如咨询频次、关注配置）分级，优先推送高意向线索至销售顾问，提升转化效率。

　　到店成交环节，联友智慧门店通过AI 赋能软硬件系统，可自动记录客户到店批次、监测店内商品布置合规性；试乘试驾时，AI 质检系统继续监督销售介绍的完整性。成交后，AI 自动创建企微服务群，通过整合车企知识库的AI客服，实时解答用户用车疑问，避免 “回复不及时、答案不准确”等问题。

　　联友科技透露，重塑后的流程，线索管理不再是“人盯人”的苦活累活，而是 AI 驱动的高速通道，效率提升 30% ，过去要几小时的事情，现在几分钟完成；人工质检大幅减少，成本下降 15%；每一条线索都能被最大化利用，转化率提升 8%。

3、AI重塑汽车金融

　　汽车金融领域面临“白户难授信、风控效率低”等挑战，联友 AI Factory 通过“非传统数据 合规算法”，为该领域打开新空间。

　　联友科技总经理助理李嵩告诉媒体，在风控环节，AI 实现“全维度数据建模”。传统风控过度依赖征信数据，联友科技则整合第三方合规数据（如用户手机 APP 使用频次、社交圈层标签等），构建300 汽车金融专属标签。

　　银行流水审核是汽车金融风控的痛点。传统人工审核效率低、易出错。联友科技利用AI技术自动识别 Excel 表、图片格式等流水数据，提取收支信息并与风控模型比对，使审贷效率大幅提升。

　　下沉市场“白户”因信用数据匮乏，难以获得传统金融机构授信。联友科技与温州数安港等机构合作，在数据安全框架下实现标签互换，补充四五线城市用户行为数据；针对下沉市场样本量少等问题，AI 模型随服务用户增多持续优化算法准确度。

　　在汽车金融领域，贷后业务办理是最慢、最痛的环节。贷款完成后，客户希望修改还款计划，变更还款账户，申请延期还款，都要人工录入系统、逐条审核合同、流水、征信，层层审批流转。一个流程下来，常常几天才能办完。联友AI Factory重塑了贷后业务办理流程，从“人工处理”，到“AI 代理”。客户一句话输入需求，AI 自动识别、自动校验，直接生成处理意见，一键下发执行，将业务员从繁琐的录入、审核活动中彻底解放。贷后业务办理自动化率超过 80%，客户体验提升超过 40%，人工客服咨询量下降一半以上。原来需要几天才能完成的贷后业务，现在几分钟就能办结，客户立等可取。同时，AI 全面接管业务，全程可追溯，满足合规审查要求。

4、联友 AI Factory ：既懂AI，又懂行业

　　与通用AI公司相比，联友科技虽然不是最强的，但在汽车行业，却有自己的核心竞争力。

　　联友科技CTO俞斌称，不同于通用AI公司“技术先行、适配行业”的模式，联友科技深耕汽车行业20余年，对“研产供销服管”的“末端流程与逻辑”了如指掌。例如，在智能排产环节，联友科技不仅掌握算法技术，更清楚汽车生产中“不同车型切换的设备调试时间”“零部件供应商的交付周期波动规律”等行业细节，能让算法更贴合实际业务需求；在营销线索管理中，AI可精准识别“用户咨询‘续航’背后的真实需求（如长途出行焦虑）”。这种“行业经验 技术能力”的融合，让联友科技AI避免“技术先进但落地难”等困境。

　　此外，联友 AI Factory还与车企建立“长期共生”关系。例如，在营销线索运营中，AI 知识库需每天从数万条客户对话中提取新知识点，实现“一天 2-3 次更新”；在供应链协同中，AI系统会根据车企海外布局的变化（如新增东南亚工厂等），实时调整物流算法与供应商管理模型。这种“高频迭代、动态适配”的服务，远快于科技公司“半年一迭代”的节奏，能更好应对汽车行业的快速变化。

　　在汽车行业向“电动化、智能化”转型的关键期，联友AI Factory 不仅为车企提供了可落地、高价值的 AI 汽车数智场景解决方案，更定义了汽车行业 AI 应用的“创新范式”—— 不是追求技术的“高大上”，而是让 AI 真正成为破解业务痛点、创造用户价值的“生产力工具”。或许这才是中国汽车产业在全球竞争中实现“数智领先”的关键模式。