雷霆生：暢想AI潛力，實(shí)現概念落地
撰文 / 孟 為
編輯 / 黃大路
設計 / 趙昊然
AI“上車(chē)”只是起點(diǎn)，隨著(zhù)AI技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng )新，未來(lái)AI在汽車(chē)行業(yè)將涌現更多的應用場(chǎng)景和技術(shù)突破，幫助企業(yè)創(chuàng )造更多的價(jià)值。
當前，大語(yǔ)言模型的相繼“上車(chē)”體現了AI在產(chǎn)品層面的價(jià)值，但AI的應用潛力遠不止于此。
縱觀(guān)主機廠(chǎng)的業(yè)務(wù)鏈條，AI可在市場(chǎng)預測、生產(chǎn)優(yōu)化、供應鏈管理、售后服務(wù)提升、產(chǎn)品優(yōu)化等多個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)巨大價(jià)值。
面對AI的浪潮，車(chē)企應定義從“孵化想象”到“產(chǎn)生價(jià)值”的戰略與落地路徑，從而將想象力轉化為能夠為企業(yè)帶來(lái)實(shí)際價(jià)值的重要驅動(dòng)力。
2024年6月15日上午，EFS Consulting創(chuàng )始人雷霆生（Truls Thorstensen）、中國區業(yè)務(wù)總監卓然，在以“想象”為主題的第十六屆中國汽車(chē)藍皮書(shū)論壇上，發(fā)表了題為 《暢想AI潛力，實(shí)現概念落地》的主題演講，分享了EFS Consulting在汽車(chē)行業(yè)AI應用方面的深刻見(jiàn)解和豐富經(jīng)驗。
以下為演講實(shí)錄。
雷霆生
大家應該都聽(tīng)到了，我的中文名字叫雷霆生，再次感謝賈可給我起的這個(gè)中文名字。
有些人可能不知道，我再介紹一下。我本人的挪威名字Truls Thorstensen就是“雷神武器+雷神之孫”，所以雷霆生剛好契合了我的挪威名字。
說(shuō)起想象力，我的很多新的想法都跟中國有關(guān)，中國也是我在全世界最?lèi)?ài)的兩個(gè)國家之一。
三十二年前，我創(chuàng )立了EFS這家咨詢(xún)公司。十五年前，我問(wèn)自己，我能想象十五年以后中國的汽車(chē)行業(yè)會(huì )發(fā)展成什么樣子嗎？
當時(shí)我想象不到。我當時(shí)帶著(zhù)這個(gè)不確定的答案，買(mǎi)了一張機票來(lái)到中國，然后見(jiàn)到了賈可和賈曉坤，跟他們成為了非常好的朋友，過(guò)去的十五年一直在跟他們探討中國汽車(chē)行業(yè)到底會(huì )變成什么樣子。
“想象”這個(gè)話(huà)題剛好和我十五年前來(lái)到中國的時(shí)候的起因完美契合。
昨天有一位嘉賓提到，想象其實(shí)就是跳出盒子思考，這也正是我和我的公司做的，當時(shí)我就是跳出盒子直接來(lái)到了中國。
昨天我與幾位同事再次暢想EFS如何對待“想象”這個(gè)問(wèn)題，我們認為，想象不僅需要跳出盒子思考，還需要在自己的盒子里深入思考。如果你對自己的盒子不了解，對自己的行業(yè)和周?chē)纳鷳B(tài)系統缺乏認識，很難找到跳出盒子的靈感。因此，確保領(lǐng)導層具備有目標性的創(chuàng )新能力，與想象力本身同樣重要。
過(guò)去的三十二年來(lái)，歐洲和中國是我們的兩個(gè)主要市場(chǎng)。雖然有的時(shí)候中國和歐洲處理的話(huà)題是一樣的，但我們面對不同的客戶(hù)、不同的文化，解決方式也是不一樣的。
對于德國和其他歐洲客戶(hù)來(lái)說(shuō)，三十二年來(lái)建立了充分的信任感，所以他們在某些話(huà)題需要支持的時(shí)候會(huì )來(lái)直接找我們提供服務(wù)。
我們唯一需要做的就是不能變得懶惰，每次任務(wù)和項目的過(guò)程中都要充分發(fā)揮我們的想象力，把已經(jīng)做過(guò)很多次的事情做得更好。
中國生態(tài)圈的客戶(hù)不太一樣的是他們每次都會(huì )在“為什么做這件事情”上刨根問(wèn)底，為什么要做這件事情，為什么要這樣做，直到得到他們滿(mǎn)意的答案才肯往下一步開(kāi)展合作。
這些年我們也在學(xué)習怎么跟中國的客戶(hù)很好地相處，解答他們的問(wèn)題。
因此跟中國的客戶(hù)進(jìn)行交流和共享與和歐洲客戶(hù)打交道非常不一樣，需要國內團隊發(fā)揮想象力，更好地跟中國客戶(hù)共創(chuàng )共贏(yíng)。
因此我們在中國設立了體驗工作坊，把苦澀難懂的方法論通過(guò)實(shí)物實(shí)例讓客戶(hù)體驗我們的能力是怎樣的。
三十二年前，我創(chuàng )立這家公司開(kāi)始，平臺模塊化一直是非常難以讓客戶(hù)真正下定決心開(kāi)始做的話(huà)題，因為其涵蓋范圍廣泛，涉及部門(mén)眾多，所以我們在國內的體驗工作坊有兩個(gè)主要話(huà)題：一個(gè)就是平臺模塊化，通過(guò)兩天的時(shí)間把我們的方法和經(jīng)驗呈現出來(lái)，另外就是AI應用概念本身的落地。
在我下臺請我同事卓然來(lái)完成演講之前，我想最后表達一下對賈可的衷心感謝，過(guò)去十五年一起做了很多的想象，非常感謝跟你們的這份友誼。
卓 然
感謝雷總的簡(jiǎn)短介紹，也感謝賈博士對我們的邀請。因為這次的演講主題是“想象”，之前雷總也說(shuō)過(guò)，我們一直在想到底應該講一個(gè)怎樣的話(huà)題。
我們是一家總部在歐洲的咨詢(xún)公司，專(zhuān)注于汽車(chē)行業(yè)三十年，所以我們對汽車(chē)行業(yè)所有的業(yè)務(wù)、所有的場(chǎng)景都非常熟悉，但在A(yíng)I的時(shí)代下，每周大模型都要更新幾次，如何用新技術(shù)結合現有的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，為我們的客戶(hù)企業(yè)帶來(lái)更多的價(jià)值？
主機廠(chǎng)、AI和生態(tài)系統是相關(guān)的，如何把大家緊密地結合在一起，創(chuàng )造更多的價(jià)值、帶來(lái)更多效率的提升？在A(yíng)I時(shí)代下我們到底需要什么樣的想象力？
昨天華為的余總也向大家展示了華為全球領(lǐng)先的AI能力，尤其是大模型能力。我們從整車(chē)、主機廠(chǎng)、生態(tài)圈全價(jià)值鏈的業(yè)務(wù)來(lái)看，AI“上車(chē)“只是AI技術(shù)在汽車(chē)行業(yè)應用的起點(diǎn)。
從我們非常熟悉的語(yǔ)音交互、自動(dòng)駕駛、智能診斷，這些都是產(chǎn)品端的AI應用，包括今天和昨天華為講的在智能家居和智能生活。車(chē)是整個(gè)汽車(chē)工業(yè)的終點(diǎn)，也是產(chǎn)品代表，前端還有很長(cháng)的業(yè)務(wù)鏈和價(jià)值鏈。
我們認為AI真正給企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值不只是產(chǎn)品上的，還有業(yè)務(wù)上的。
前一段時(shí)間我有幸在歐洲總部參加一家美國公司和AI相關(guān)的峰會(huì )，讓我印象最深的一句話(huà)是“企業(yè)需要什么樣的AI？企業(yè)不需要只會(huì )寫(xiě)詩(shī)的AI，企業(yè)也不需要下周寫(xiě)詩(shī)寫(xiě)得更快的AI，企業(yè)需要的是能夠真正在業(yè)務(wù)鏈上帶來(lái)價(jià)值的AI”。
我們公司在汽車(chē)行業(yè)摸爬滾打了三十二年，對產(chǎn)品和業(yè)務(wù)都很熟悉。剛才賈博士說(shuō)大家可能沒(méi)有想到江淮的產(chǎn)品量業(yè)務(wù)量這么大，我們的客戶(hù)很大一部分都是既有商用車(chē)又有乘用車(chē)的全球企業(yè)。
結合AI可能在業(yè)務(wù)上的使用場(chǎng)景和潛力，我們梳理了大概200多個(gè)全業(yè)務(wù)價(jià)值鏈上的使用潛力和使用場(chǎng)景。
根據企業(yè)不同的戰略重心和價(jià)值重心，AI在不同業(yè)務(wù)鏈上產(chǎn)生的價(jià)值是不一樣的，但和傳統意義上的數字化不同之處在于，由于A(yíng)I智能化、生成化，在同一個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域所能夠產(chǎn)生的價(jià)值往往是多維度的。
如何讓AI帶來(lái)更多的價(jià)值？這里通過(guò)一個(gè)對比的示例向大家說(shuō)明。
圖中是基于傳統機器學(xué)習方式的可預見(jiàn)性維護示例，因為我們的客戶(hù)有一部分是商用車(chē)客戶(hù)、一部分是乘用車(chē)客戶(hù)，商用車(chē)客戶(hù)是前十五年已經(jīng)開(kāi)始相關(guān)工作，相信各位汽車(chē)行業(yè)的同仁也比較熟悉，數據的采集、分析、決策和結果輸出，是能夠讓我們人工做出更好決策的過(guò)程。
記得微軟上個(gè)月發(fā)布了移動(dòng)端可用的小型大模型，通過(guò)更強大的邊緣算力，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習的方式帶來(lái)更大的可能。
聯(lián)邦學(xué)習聽(tīng)著(zhù)很拗口，但其實(shí)很好理解，原來(lái)是集中式，現在是分散式，原來(lái)是在云上，現在是在本地，原來(lái)是傳輸數據，現在只需要傳輸模型參數也就是訓練過(guò)的知識參數，這樣既能降低計算成本、存儲成本，又能保護數據隱私，也有很好的擴展性能夠支持之后數據的更新、技術(shù)的迭代。
由于車(chē)作為產(chǎn)品的維護本身不是新業(yè)務(wù)，我們利用新技術(shù)給傳統業(yè)務(wù)帶來(lái)更多的價(jià)值，創(chuàng )造更多的增值，這是最近跟我們的某個(gè)客戶(hù)一起定義以聯(lián)邦學(xué)習，邊緣算力架構來(lái)實(shí)現的。
實(shí)現AI功能在紙面上看起來(lái)很容易很有價(jià)值，但真正進(jìn)行AI落地的時(shí)候還是有很多困難和挑戰，主要有六點(diǎn)：不能產(chǎn)生價(jià)值，產(chǎn)生多少價(jià)值，有沒(méi)有經(jīng)濟性，數據質(zhì)量問(wèn)題，不同的數據類(lèi)型、以及和現有系統集成的困難，包括數據隱私、數據安全、數據合規。今年歐盟就最新推出了相關(guān)的AI立法。
所以實(shí)際應用的過(guò)程中如何進(jìn)行落地？通過(guò)我們展示的6步法，可以把前期成本降到最低，并且通過(guò)原型到小規模試點(diǎn)和大規模試點(diǎn)，以開(kāi)放式的框架，讓后期的系統、技術(shù)、數據和模型的拓展成為可能。
今天賈博士給我們的主題是“想象”，想象我們利用新技術(shù)、利用指數式增長(cháng)的AI技術(shù)來(lái)實(shí)現給企業(yè)的增值。GPT一年前被國內外各種網(wǎng)友都“玩壞了“，現在手機上就可以用，所以我們需要足夠的想象力運用最新的技術(shù)給我們帶來(lái)最高的價(jià)值。
如今我們有人工智能、大模型，還有小的大模型、各種各樣的超高算力，企業(yè)究竟需要什么？企業(yè)需要的并不是會(huì )做圖、寫(xiě)詩(shī)、講笑話(huà)的GPT，不應該是AI在作詩(shī)，畫(huà)圖，生成視頻的時(shí)候，我們在努力工作，而是AI幫我們工作，我們去詩(shī)和遠方。
