作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產(chǎn)業(yè)家

2025年，匈牙利德布勒森的一間工廠(chǎng)內(nèi)，寶馬首次關(guān)掉了傳統(tǒng)的人工質(zhì)檢線(xiàn)。

取而代之的是，一整套AI驅(qū)動(dòng)的鏡頭、傳感器和預(yù)測(cè)模型。這些設(shè)備、系統(tǒng)能在車(chē)輛駛離產(chǎn)線(xiàn)的幾秒鐘內(nèi)，自動(dòng)判斷車(chē)門(mén)縫差異、焊點(diǎn)溫度變化、噴涂微瑕疵，并生成針對(duì)車(chē)輛的質(zhì)檢建議。

這是寶馬歷史上第一次讓AI決定一臺(tái)車(chē)是否可以被交付。

而這，是被逼出來(lái)的選擇。

一組數(shù)據(jù)顯示，全球乘用車(chē)銷(xiāo)量中，L2級(jí)輔助駕駛新車(chē)滲透率從2019年的20.14%，增長(zhǎng)到2024年的47.43%。這一數(shù)據(jù)，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)更為瘋狂。2019年，國(guó)內(nèi)L2級(jí)輔助駕駛新車(chē)滲透率約3.3%，預(yù)計(jì)到2025年底將逼近 70%。這意味著，每賣(mài)出三輛新車(chē)，就有超過(guò)兩輛配備了L2級(jí)輔助駕駛功能。

在汽車(chē)行業(yè)，智能化的趨勢(shì)愈演愈烈。

在新能源乘用車(chē)領(lǐng)域，這一趨勢(shì)更為明顯，2025年前4個(gè)月L2級(jí)及以上輔助駕駛功能的裝車(chē)率達(dá)到了 77.8%。而中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，2025年10月份新能源汽車(chē)銷(xiāo)量占比首次超過(guò)50%的數(shù)據(jù)，這是一個(gè)歷史性突破，意味著新能源時(shí)代真正的來(lái)臨。

不難發(fā)現(xiàn)，“電車(chē)+智能化”正在成為用戶(hù)購(gòu)車(chē)時(shí)新標(biāo)配。隨之而來(lái)的是，原來(lái)燃油車(chē)時(shí)代的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正慢慢發(fā)生一些變化。

在這場(chǎng)結(jié)構(gòu)性變化里，電動(dòng)化讓平臺(tái)切換成本飆升，智能化讓軟件成為競(jìng)爭(zhēng)核心，全球供應(yīng)鏈在震蕩中重組。傳統(tǒng)豪華品牌曾倚重的機(jī)械性能、制造精度，正被新勢(shì)力靠更快的迭代、更靈活的架構(gòu)不斷侵蝕。

在這些新挑戰(zhàn)之下，寶馬也迎來(lái)了屬于自己的大考：過(guò)去的造車(chē)方式還能用嗎？如何繼續(xù)保證制造質(zhì)量？如何控制研發(fā)和運(yùn)營(yíng)成本？以及，如何在智能化競(jìng)爭(zhēng)中維持豪華品牌的差異化？

AI變革，成為必然。

一、“電動(dòng)化+智能化”趨勢(shì)下，

收入、利潤(rùn)雙雙下降

寶馬的困局，源于時(shí)代的變革。

要知道，在燃油車(chē)時(shí)代，寶馬沉淀了幾十年的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，也為其建造了堅(jiān)固的競(jìng)爭(zhēng)壁壘，但這個(gè)壁壘在電車(chē)時(shí)代開(kāi)始松動(dòng)。

寶馬2024年年報(bào)顯示，其稅后凈利潤(rùn)為77億歐元，比上一年減少了37%。全年銷(xiāo)售收入1420億歐元，同比下降8.4%。

在豪華車(chē)銷(xiāo)量放緩、電動(dòng)車(chē)競(jìng)爭(zhēng)加劇、轉(zhuǎn)型投入上升的背景下，寶馬原本依賴(lài)燃油車(chē)和機(jī)械工程構(gòu)建的盈利體系正失去穩(wěn)定性。用戶(hù)的決策標(biāo)準(zhǔn)也從發(fā)動(dòng)機(jī)與操控轉(zhuǎn)向智能化和軟件體驗(yàn)，迫使寶馬拆開(kāi)原有體系，以適應(yīng)“電動(dòng)化＋軟件定義”時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)。

寶馬試圖在統(tǒng)一架構(gòu)下整合硬件與軟件開(kāi)發(fā)，用新的電子電氣平臺(tái)承載更多智能化能力。Neue Klasse平臺(tái)是寶馬啟動(dòng)體系重構(gòu)的第一步。

然而，這種整合也將復(fù)雜度提高。

要知道，過(guò)去的車(chē)型開(kāi)發(fā)節(jié)奏是相對(duì)線(xiàn)性的，硬件定型、系統(tǒng)匹配、整車(chē)調(diào)校，各環(huán)節(jié)按既定順序推進(jìn)。而在電動(dòng)化與智能化疊加的今天，節(jié)奏被徹底打亂。智能座艙、駕駛輔助、電池管理、動(dòng)力控制、車(chē)載軟件等模塊不再分階段更新，而是必須同步演進(jìn)。

軟件需要快速迭代、持續(xù)更新，但寶馬的大部分研發(fā)流程、協(xié)作方式和決策鏈條并未同步改造。技術(shù)棧在變快，組織能力卻沒(méi)能同步提速，內(nèi)部出現(xiàn)了節(jié)奏錯(cuò)位。

這種復(fù)雜度也慢慢向制造端擴(kuò)散。

一直以來(lái)，寶馬以個(gè)性化定制作為品牌特色，例如MINI的配置組合可達(dá)數(shù)萬(wàn)億種。而在電車(chē)時(shí)代，這種個(gè)性化不再只涉及顏色和配置，而是延伸到電池包規(guī)格、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、傳感器版本、電子架構(gòu)乃至軟件版本。

一條產(chǎn)線(xiàn)要同時(shí)處理這些差異化需求，意味著工廠(chǎng)必須對(duì)每臺(tái)車(chē)進(jìn)行從零部件到軟件的全量管理，而不能再依賴(lài)抽檢。

隨之而來(lái)的是，質(zhì)檢壓力逐漸提高。

對(duì)于豪華品牌而言，質(zhì)量期望值更高，返修率、瑕疵率必須保持嚴(yán)格水平。但現(xiàn)實(shí)是電動(dòng)車(chē)時(shí)代質(zhì)量問(wèn)題的來(lái)源不僅僅集中在機(jī)械部件，而是軟件版本兼容、電池管理、傳感器校準(zhǔn)、線(xiàn)束布置等細(xì)碎環(huán)節(jié)。這需要更高頻率、更精細(xì)化的質(zhì)量控制。

這種復(fù)雜度不僅體現(xiàn)在最終成品上，也沿著產(chǎn)業(yè)鏈向上擴(kuò)散。

動(dòng)力電池價(jià)格波動(dòng)、芯片供應(yīng)不穩(wěn)、區(qū)域化制造帶來(lái)的零部件版本差異，都讓供應(yīng)鏈比過(guò)去更難預(yù)測(cè)。這對(duì)管理體系提出了前所未有的要求。

當(dāng)制造端和供應(yīng)鏈端的壓力疊加，問(wèn)題就不再是某個(gè)單點(diǎn)的挑戰(zhàn)，而是整個(gè)體系的挑戰(zhàn)。研發(fā)、制造、采購(gòu)、物流、質(zhì)量管理都需要不同程度的重寫(xiě)，原本依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)、流程和人工判斷構(gòu)建的秩序開(kāi)始出現(xiàn)斷點(diǎn)。

寶馬必須找到一種新的能力，能夠消化更高復(fù)雜度、支撐更快節(jié)奏，并減少人為誤差的能力。

二、一個(gè)全球首個(gè)AI汽車(chē)工廠(chǎng)

2022年，AI技術(shù)浪潮滾滾而來(lái)。

這一年，寶馬在匈牙利德布勒森市打造了一座汽車(chē)工廠(chǎng)。這是寶馬首次從零開(kāi)始，按照AI先行的理念設(shè)計(jì)和運(yùn)作一座工廠(chǎng)。

德布勒森工廠(chǎng)沒(méi)有按傳統(tǒng)路徑先建廠(chǎng)、后優(yōu)化流程。相反，它的起點(diǎn)是一座“虛擬工廠(chǎng)”，在生產(chǎn)線(xiàn)搭建前，寶馬先用數(shù)字孿生技術(shù)建出整座工廠(chǎng)的虛擬版本，包括沖壓、焊裝、涂裝、總裝等全部流程。

在這個(gè)全仿真的數(shù)字空間里，寶馬用AI模擬、迭代和優(yōu)化每個(gè)環(huán)節(jié)的節(jié)奏和布局，比如機(jī)器人動(dòng)作路線(xiàn)、零件物流路徑、能源流動(dòng)效率。這種方式減少了過(guò)去真實(shí)建廠(chǎng)后邊試錯(cuò)、邊修正的工程成本，也壓縮了整體上線(xiàn)時(shí)間。

可以說(shuō)，這座工廠(chǎng)就是“用AI建造的”。

從虛擬走向現(xiàn)實(shí)后，德布勒森工廠(chǎng)的每條生產(chǎn)線(xiàn)的質(zhì)控任務(wù)也被AI接管了。

傳統(tǒng)質(zhì)量檢查依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)，效率難以提升，誤差難以避免。而在這里，寶馬部署了一套名為AIQX的質(zhì)量管理平臺(tái)。AIQX系統(tǒng)整合了傳感器、攝像頭和云端分析模型，它可以對(duì)生產(chǎn)線(xiàn)上的每一輛車(chē)進(jìn)行全流程檢測(cè)，例如零部件是否錯(cuò)裝、是否漏裝、車(chē)身表面有無(wú)瑕疵，甚至還能識(shí)別組裝過(guò)程中的細(xì)微異響。這些問(wèn)題一旦被AI識(shí)別，系統(tǒng)會(huì)立刻通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)向裝配工位發(fā)出反饋，及時(shí)糾錯(cuò)，避免缺陷流入后續(xù)環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)豪華品牌對(duì)質(zhì)量的容錯(cuò)率極低，但又必須在轉(zhuǎn)型期實(shí)現(xiàn)成本控制和效率提升。AI，正是寶馬找到的平衡杠桿。

被AI改造的不只是生產(chǎn)本身。

為了提升整廠(chǎng)運(yùn)行效率，德布勒森工廠(chǎng)配備了大量自動(dòng)運(yùn)輸車(chē)和智能搬運(yùn)機(jī)器人，其由一套AI調(diào)度系統(tǒng)統(tǒng)一管理，動(dòng)態(tài)規(guī)劃電池和零部件的配送路徑。這不僅節(jié)省了人力，也讓生產(chǎn)線(xiàn)具備了更高的適應(yīng)能力。

比如，當(dāng)某款車(chē)型的需求突然上漲，AI可以調(diào)整物流與生產(chǎn)節(jié)拍，將資源優(yōu)先調(diào)配，支撐個(gè)性化和柔性化的訂單。這種能力正是傳統(tǒng)燃油車(chē)時(shí)代的流水線(xiàn)工廠(chǎng)所難以具備的。

可以發(fā)現(xiàn)，不同于很多企業(yè)用AI優(yōu)化一個(gè)節(jié)點(diǎn)，寶馬在德布勒森的做法是先寫(xiě)好一部“AI劇本”，再去建造現(xiàn)實(shí)版本的工廠(chǎng)。AI貫穿了建廠(chǎng)前的規(guī)劃、建廠(chǎng)中的仿真、建廠(chǎng)后的生產(chǎn)管理與質(zhì)控。

如今，過(guò)去三年，寶馬位于匈牙利德布勒森的全新工廠(chǎng)已經(jīng)于2025年10月正式投產(chǎn)。全新車(chē)型寶馬iX3也將在這里誕生。

這座工廠(chǎng)的意義不止于擴(kuò)產(chǎn)或投產(chǎn)電動(dòng)車(chē)，它承載的是寶馬對(duì)未來(lái)制造方式的一次系統(tǒng)性重構(gòu)。而AI，是寶馬這一輪重構(gòu)的“主角”。

三、以AI打造基礎(chǔ)設(shè)施，

自底向上、由內(nèi)而外

一個(gè)問(wèn)題是：寶馬成功打造AI汽車(chē)工廠(chǎng)的底層邏輯是什么？

順著寶馬的價(jià)值鏈看下去，可以發(fā)現(xiàn)它的AI應(yīng)用呈現(xiàn)出一種由深到淺的分布。最底部、投入最徹底的，是制造與質(zhì)量控制環(huán)節(jié)。

例如，數(shù)字孿生、AIQX質(zhì)檢平臺(tái)、自動(dòng)化物流、人形機(jī)器人的早期試驗(yàn)，這些技術(shù)組合的共同指向非常明確，就是在不犧牲品牌質(zhì)量前提下，把單位車(chē)輛成本打下去，同時(shí)保留高度定制能力。

這里的成效最容易被量化，缺陷率下降、返工減少、產(chǎn)線(xiàn)切換時(shí)間縮短，而這些改善又會(huì)直接被放大到生產(chǎn)效率和整車(chē)?yán)麧?rùn)率上，所以它成為寶馬最優(yōu)先推進(jìn) AI 的領(lǐng)域。

沿著鏈條往上，AI逐漸進(jìn)入研發(fā)和采購(gòu)體系。

工程團(tuán)隊(duì)基于AI做碰撞與空氣動(dòng)力學(xué)仿真；采購(gòu)人員依賴(lài)它生成和分析招投標(biāo)文件；本質(zhì)上是用機(jī)器替代高成本腦力勞動(dòng)，把工程師和采購(gòu)人員從重復(fù)性任務(wù)中解放出來(lái)。

這部分的收益并不像制造端那樣立竿見(jiàn)影，但在一家工程主導(dǎo)、供應(yīng)鏈龐大的企業(yè)里，流程更順滑、延誤更少、合規(guī)更穩(wěn)，會(huì)在車(chē)型導(dǎo)入節(jié)奏和供應(yīng)鏈可靠性上體現(xiàn)出來(lái)。

最弱的是對(duì)用戶(hù)可感知的那一層。

車(chē)機(jī)里的智能助手、與本地大模型的合作、在線(xiàn)客服機(jī)器人，這些都還處在補(bǔ)齊體驗(yàn)短板的階段，而不是決定性賣(mài)點(diǎn)。相比特斯拉、國(guó)內(nèi)新能源品牌，寶馬的智能體驗(yàn)，能保證自身不在這一輪競(jìng)爭(zhēng)中掉隊(duì)。

這樣的層級(jí)分布是由公司自身的組織結(jié)構(gòu)與能力稟賦決定的。

寶馬最強(qiáng)的能力集中在工程、制造和質(zhì)量體系，這些領(lǐng)域數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化、流程成熟、變量可控，AI一旦嵌入，就能在可衡量的KPI上產(chǎn)生穩(wěn)定回報(bào)。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，在電動(dòng)化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，寶馬在BBA中相對(duì)領(lǐng)先，在2024年電動(dòng)汽車(chē)銷(xiāo)量已經(jīng)有了一定的增長(zhǎng)，占總銷(xiāo)量的24.2%。

而在AI營(yíng)銷(xiāo)、用戶(hù)體驗(yàn)層面，寶馬則交給了合作伙伴。

2025年3月，寶馬在中國(guó)發(fā)布的“360 度全鏈AI戰(zhàn)略”，就是為了將AI快速落地產(chǎn)品與營(yíng)銷(xiāo)端。

同年4月份，寶馬宣布與字節(jié)跳動(dòng)深化展開(kāi)新合作，圍繞AI 在汽車(chē)營(yíng)銷(xiāo)體系中的新應(yīng)用，提升用戶(hù)購(gòu)車(chē)體驗(yàn)與經(jīng)銷(xiāo)商運(yùn)營(yíng)效能。同月，寶馬又宣布將為多款中國(guó)在售新車(chē)接入DeepSeek功能，通過(guò)深度思考能力賦能以BMW智能個(gè)人助理為中心的人機(jī)交互體驗(yàn)。

除此之外，還進(jìn)一步借助伙伴的力量，打通用戶(hù)觸點(diǎn)的前后鏈路。

例如基于阿里千億參數(shù)大語(yǔ)言模型，寶馬深度定制了兩大中國(guó)專(zhuān)屬 AI 智能體“用車(chē)專(zhuān)家”和“出行伴侶”，可以讓BMW新世代智能座艙能解答和執(zhí)行多指令提問(wèn)、提供最“寶馬”的建議。

從這些線(xiàn)索匯總來(lái)看，寶馬AI落地邏輯是把AI先嵌入最容易量化、最能規(guī)�；�、最不容易出錯(cuò)的底層體系，再以此為基礎(chǔ)向外擴(kuò)散。其中包含幾個(gè)關(guān)鍵特征，自底向上、以制造為錨；以數(shù)據(jù)質(zhì)量為起點(diǎn)、以流程標(biāo)準(zhǔn)化為加速器；優(yōu)先在封閉環(huán)境驗(yàn)證，再向開(kāi)放場(chǎng)景延伸；把 AI 看作基礎(chǔ)設(shè)施，而不是單點(diǎn)能力。

這是典型的工業(yè)企業(yè)式的風(fēng)險(xiǎn)管理方式，這也讓其重新打造了自己的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

四、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重構(gòu)下，

再看主機(jī)廠(chǎng)重回“主位”

一個(gè)事實(shí)是，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，正在發(fā)生一場(chǎng)大遷移。在這場(chǎng)遷移中，傳統(tǒng)主機(jī)廠(chǎng)最大的風(fēng)險(xiǎn)不是賣(mài)不出車(chē)，而是慢慢失去“定義汽車(chē)”的資格。

電動(dòng)化和智能化趨勢(shì)的疊加，產(chǎn)業(yè)表面上是從發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)向電驅(qū)、電池，實(shí)質(zhì)卻是從“零部件主導(dǎo)”走向“軟件與算力主導(dǎo)”。

這一趨勢(shì)，從汽車(chē)軟件市場(chǎng)的增長(zhǎng)便可見(jiàn)一斑。

一組數(shù)據(jù)顯示，2024年全球汽車(chē)軟件市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)為181億美元，并預(yù)計(jì)在2025年至2034年間以10.9%的復(fù)合年增長(zhǎng)率增長(zhǎng)。

在這個(gè)過(guò)程中，一個(gè)關(guān)鍵變化是，產(chǎn)品復(fù)雜性的來(lái)源從機(jī)械結(jié)構(gòu)，變成了版本、數(shù)據(jù)和軟件迭代。燃油車(chē)時(shí)代的復(fù)雜性是可規(guī)劃的，而智能電車(chē)時(shí)代的復(fù)雜性是持續(xù)變化的。如果主機(jī)廠(chǎng)無(wú)法管理這種變化，它在產(chǎn)品路線(xiàn)上就會(huì)逐漸被動(dòng)，甚至不得不圍繞供應(yīng)商的能力做出妥協(xié)。

從這一點(diǎn)看，德布勒森工廠(chǎng)并不只是寶馬提升制造效率的一項(xiàng)工程，而是寶馬試圖重建主導(dǎo)權(quán)的一種方式。

寶馬在新的工廠(chǎng)中引入的數(shù)字孿生、全流程在線(xiàn)檢測(cè)、柔性物流調(diào)度等能力，本質(zhì)上是希望在高版本復(fù)雜度、高更新頻率、多技術(shù)路徑并存的背景下，讓制造系統(tǒng)仍然具備穩(wěn)定性和可預(yù)測(cè)性。這種能力是智能時(shí)代主機(jī)廠(chǎng)維持主導(dǎo)權(quán)的基礎(chǔ)。

同樣的思路，已經(jīng)在電車(chē)市場(chǎng)需求更大、更有發(fā)展前景的中國(guó)落地。在沈陽(yáng)的動(dòng)力總成工廠(chǎng)，寶馬將本土團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用于汽缸蓋質(zhì)量檢測(cè)，該系統(tǒng)能夠識(shí)別部件表面的細(xì)微瑕疵，檢測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到99.7%。目前，沈陽(yáng)生產(chǎn)基地已實(shí)現(xiàn)約100項(xiàng)AI技術(shù)的應(yīng)用，將這一套“結(jié)構(gòu)化制造能力”擴(kuò)展到更多工藝與場(chǎng)景。

從更高維度來(lái)看，寶馬的路徑正在輸出一種新的數(shù)智化轉(zhuǎn)型思路。

智能化競(jìng)爭(zhēng)并不只有“算法領(lǐng)先”或“生態(tài)綁定”兩種方式，把制造體系數(shù)字化、數(shù)據(jù)化、本地化，是傳統(tǒng)車(chē)企產(chǎn)生持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)工程。其或許不會(huì)帶來(lái)短期的亮眼賣(mài)點(diǎn)，但能夠在長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)過(guò)程中減少軟件版本沖突、降低供應(yīng)波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，并讓產(chǎn)品在生命周期內(nèi)保持更穩(wěn)定的質(zhì)量表現(xiàn)。

在智能化浪潮下，整個(gè)行業(yè)都在面對(duì)技術(shù)更新周期縮短，復(fù)雜度提升，供應(yīng)鏈不確定性增加，用戶(hù)需求差異化擴(kuò)大的挑戰(zhàn)。在這些變量共同作用之下，傳統(tǒng)能力體系容易被掏空，而新的體系尚未完全成形。寶馬在德布勒森落地的這套實(shí)踐，提供了一種可被參考的路徑，那就是通過(guò)制造端的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施重構(gòu)，來(lái)應(yīng)對(duì)智能時(shí)代的復(fù)雜性。

其價(jià)值不在于是否能立即贏得某一輪競(jìng)爭(zhēng)，而在于為企業(yè)、行業(yè)乃至整個(gè)產(chǎn)業(yè)提供了一個(gè)更穩(wěn)定的升級(jí)方式：當(dāng)技術(shù)變得更快、系統(tǒng)變得更復(fù)雜時(shí)，如何用結(jié)構(gòu)化的生產(chǎn)與質(zhì)量體系來(lái)保持可控性；當(dāng)智能化不斷加碼時(shí)，如何用系統(tǒng)性思路而非單點(diǎn)技術(shù)去構(gòu)建長(zhǎng)期能力。

在諸多難題重疊的今天，這種以底層體系能力為核心的轉(zhuǎn)向，或許才是傳統(tǒng)制造企業(yè)在智能化時(shí)代仍能保持競(jìng)爭(zhēng)力的一條可行路徑。

       原文標(biāo)題 : 寶馬，如何建設(shè)一座AI汽車(chē)工廠(chǎng)？｜產(chǎn)業(yè)AI案例