深耕汽車20余年，聯友AI Factory打造AI+汽車數智應用新范式

　　當下，汽車行業正在發生前所未有的變革。從銷售端電子快消品式打法的變革，到研發端軟件成本占比激增，再到制造供應鏈的高效協同需求，每一個環節都在呼喚著AI+汽車數智化的深度賦能。

　　9月19日，在“聯創AI勢能 友享數智變革”2025 AI+汽車數智創享年會暨汽車行業“十五五”規劃數智發展峰會上，聯友科技總經理胡永力作《汽車行業AI應用創新模式——聯友AI Factory》主題演講。憑借深耕汽車行業20余年的經驗，聯友科技打造獨特的“AI Factory”模式，將AI技術與汽車“研產供銷服管”全價值鏈深度融合。

　　據悉，基于AI Factory創新模式，聯友科技計劃投入1.2億，規劃建設汽車行業 AI 應用場景庫，目前已經落地應用106個，還有146個正在研發中，未來規劃建設覆蓋“研-產-供-銷-服-管”全價值鏈1000+AI應用場景。

　　盡管人工智能的熱潮已經涌過千行百業，但一些傳統企業仍然存在路徑依賴，完全采用傳統信息化的方法、技術和組織開展 AI 應用創新活動，導致很多問題，創新成功的機會很少。

　　胡永力表示，聯友 AI Factory 的核心邏輯是摒棄AI 技術的“泛化應用”，聚焦汽車行業業務強相關的“深水區”，在一厘米的業務寬度上，挖掘一公里的技術深度。這種模式并非單點技術突破，而是以“業務需求為核心、數據為基礎、算法為引擎”，實現從流程重塑到價值創造的全鏈路變革。​

　　比如在研發端，聯友 AI Factory 幫助企業從“堆料競爭”到“精準定義”，破解產品同質化困局。胡永力稱，當前，汽車行業一年新車及改款車型發布超700款，平均每天兩款的節奏讓消費者眼花繚亂，也讓車企陷入“堆料卻難打動用戶”的困境。

　　基于此，聯友 AI Factory 首先構建“用戶需求-產品定義”的AI映射體系。區別于傳統的“經驗驅動”，聯友科技通過分析海量用戶行為數據（如社交偏好、用車場景、反饋評價），結合車企研發數據，建立用戶需求標簽庫（如智能座艙交互偏好、續航焦慮痛點等），精準定位產品“差異化賣點”。

　　其次，隨著汽車軟件成本占比大幅提升，代碼行數激增，傳統研發體系難以應對軟件復雜度挑戰。聯友 AI Factory 將 AI 嵌入軟件開發全流程，從需求分析、代碼生成到測試運維，實現自動化管理。

　　在制造端，聯友 AI Factory同樣在顛覆以往。汽車制造供應鏈的“長鏈路、多變量”特性，曾讓傳統計劃體系陷入“一周算完，計劃已落后”的被動。聯友 AI Factory 通過“算法拉通 + 實時響應”，徹底重構供應鏈協同邏輯：在計劃排程環節，AI 算法可整合銷售預測、生產能力、物流調度、供應商產能等多維度數據，從“月級計劃”細化到“小時級排程”。例如，用戶下單后 1 小時內即可納入生產計劃，大幅縮短交付周期。同時，AI 還能動態調整計劃——當某供應商突發產能波動時，系統可實時計算替代方案，避免生產線停擺。

　　不只如此，AI還能解決“設備保障+質量管控”兩大痛點。胡永力舉例說，針對機械臂減速機等關鍵設備“壞不起、難備用”等問題，聯友科技利用AI技術采集設備噪音、震動、電流等實時數據，建立壽命預測模型，準確率達70%-80%，可提前3個月預警故障。在質量檢測上，AI視覺系統替代人工完成多項關鍵檢測：涂膠環節通過實時影像識別斷膠風險，車輛下線時通過高清相機自動檢測劃痕，既提升檢測效率，又避免人工疲勞導致的誤差。

　　除了研發和生產端，在營銷端，AI也正在重塑To C 鏈路。汽車營銷從To B轉向To C 后，“線索質量低、轉化效率差、客戶體驗糟” 成為行業通病。聯友 AI Factory 通過“全鏈路 AI 賦能”，構建從線索獲取到成交服務的閉環。

　　在線索獲取與篩選環節，AI 實現“內容自動化 + 精準分發”。借助 AI 內容生成工具，可一鍵制作車型宣傳視頻、圖文素材，并根據不同平臺的用戶屬性自動調整內容風格；針對上千個矩陣賬號，AI 可自動完成內容分發與數據監測，避免人工管理的低效。​

　　線索運營環節，AI 打造“實時響應+智能質檢”體系。用戶在直播間留資后，AI系統可立即將線索分配至對應客服，并觸發電話邀約，實現“用戶未下播，邀約已接通”；客服溝通過程中，AI 語音質檢系統實時監測話術規范性，并與知識庫比對，確保信息準確。同時，AI 還能對線索進行動態標簽化，根據用戶意向程度（如咨詢頻次、關注配置）分級，優先推送高意向線索至銷售顧問，提升轉化效率。

　　到店成交環節，聯友智慧門店通過AI 賦能軟硬件系統，可自動記錄客戶到店批次、監測店內商品布置合規性；試乘試駕時，AI 質檢系統繼續監督銷售介紹的完整性。成交后，AI 自動創建企微服務群，通過整合車企知識庫的AI客服，實時解答用戶用車疑問，避免 “回復不及時、答案不準確”等問題。

　　聯友科技透露，重塑后的流程，線索管理不再是“人盯人”的苦活累活，而是 AI 驅動的高速通道，效率提升 30%+，過去要幾小時的事情，現在幾分鐘完成；人工質檢大幅減少，成本下降 15%；每一條線索都能被最大化利用，轉化率提升 8%。

　　汽車金融領域面臨“白戶難授信、風控效率低”等挑戰，聯友 AI Factory 通過“非傳統數據+合規算法”，為該領域打開新空間。

　　聯友科技總經理助理李嵩告訴媒體，在風控環節，AI 實現“全維度數據建模”。傳統風控過度依賴征信數據，聯友科技則整合第三方合規數據（如用戶手機 APP 使用頻次、社交圈層標簽等），構建300 + 汽車金融專屬標簽。

　　銀行流水審核是汽車金融風控的痛點。傳統人工審核效率低、易出錯。聯友科技利用AI技術自動識別 Excel 表、圖片格式等流水數據，提取收支信息并與風控模型比對，使審貸效率大幅提升。​

　　下沉市場“白戶”因信用數據匱乏，難以獲得傳統金融機構授信。聯友科技與溫州數安港等機構合作，在數據安全框架下實現標簽互換，補充四五線城市用戶行為數據；針對下沉市場樣本量少等問題，AI 模型隨服務用戶增多持續優化算法準確度。

　　在汽車金融領域，貸后業務辦理是最慢、最痛的環節。貸款完成后，客戶希望修改還款計劃，變更還款賬戶，申請延期還款，都要人工錄入系統、逐條審核合同、流水、征信，層層審批流轉。一個流程下來，常常幾天才能辦完。聯友AI Factory重塑了貸后業務辦理流程，從“人工處理”，到“AI 代理”?？蛻粢痪湓捿斎胄枨螅珹I 自動識別、自動校驗，直接生成處理意見，一鍵下發執行，將業務員從繁瑣的錄入、審核活動中徹底解放。貸后業務辦理自動化率超過 80%，客戶體驗提升超過 40%，人工客服咨詢量下降一半以上。原來需要幾天才能完成的貸后業務，現在幾分鐘就能辦結，客戶立等可取。同時，AI 全面接管業務，全程可追溯，滿足合規審查要求。

　　與通用AI公司相比，聯友科技雖然不是最強的，但在汽車行業，卻有自己的核心競爭力。

　　聯友科技CTO俞斌稱，不同于通用AI公司“技術先行、適配行業”的模式，聯友科技深耕汽車行業20余年，對“研產供銷服管”的“末端流程與邏輯”了如指掌。例如，在智能排產環節，聯友科技不僅掌握算法技術，更清楚汽車生產中“不同車型切換的設備調試時間”“零部件供應商的交付周期波動規律”等行業細節，能讓算法更貼合實際業務需求；在營銷線索管理中，AI可精準識別“用戶咨詢‘續航’背后的真實需求（如長途出行焦慮）”。這種“行業經驗+技術能力”的融合，讓聯友科技AI避免“技術先進但落地難”等困境。

　　此外，聯友 AI Factory還與車企建立“長期共生”關系。例如，在營銷線索運營中，AI 知識庫需每天從數萬條客戶對話中提取新知識點，實現“一天 2-3 次更新”；在供應鏈協同中，AI系統會根據車企海外布局的變化（如新增東南亞工廠等），實時調整物流算法與供應商管理模型。這種“高頻迭代、動態適配”的服務，遠快于科技公司“半年一迭代”的節奏，能更好應對汽車行業的快速變化。

　　在汽車行業向“電動化、智能化”轉型的關鍵期，聯友AI Factory 不僅為車企提供了可落地、高價值的 AI +汽車數智場景解決方案，更定義了汽車行業 AI 應用的“創新范式”—— 不是追求技術的“高大上”，而是讓 AI 真正成為破解業務痛點、創造用戶價值的“生產力工具”?；蛟S這才是中國汽車產業在全球競爭中實現“數智領先”的關鍵模式。