汽车行业第四大颠覆者：企业中的代理型人工智能

Alex Oyler
2025年12月5日
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更新日期：2025年12月15日

亚马逊云科技（AWS）首席执行官马特·加曼本周在公司年度旗舰大会AWS re:Invent的主题演讲中指出："我们正见证着具有能动性的人工智能爆发式发展。每个客户体验、每家企业乃至每个行业，此刻都正经历着重塑。"

尽管有人会说我天真，但参加AWS大会时，我完全没想到CEO的两小时主题演讲，以及次日代理人工智能副总裁斯瓦米·西瓦苏布拉马尼安的主题演讲，竟都聚焦于代理人工智能。我原以为会听到关于传统企业基础设施和平台使能器的内容，比如分析应用、容器管理、无服务器服务等等，结果却全是人工智能。

该策略奏效了。现在可以认为这个骑墙派已完全接受了人工智能的洗脑。汽车行业其他企业是否也如此，我汽车行业不敢断言。

汽车行业正经历三重颠覆：软件定义车辆、电气化自动化。因此，行业领袖们——尤其是那些决策权分散的企业高管——在拥抱自主决策型人工智能时显得举步维艰，这点还请多包涵。将自主决策型人工智能作为汽车革新第四维度，恐怕会让研发预算绷紧到极限，更遑论维持管理层的专注力了。

但能动性人工智能的革新具有其他技术所不具备的独特性。智能网联汽车、电动汽车和自动驾驶汽车能够创造客户价值。这些是汽车制造商必须投资和管理的基石，以保护其品牌、客户关系以及市场定位。这要求加速研发投入、资本支出和重组努力，重新定位技能和供应链合作伙伴，以兑现客户价值的承诺。

然而，人工智能具有本质不同的价值主张。

这不是聊天机器人，是小跟班

“人工智能助手正逐渐让位于能够执行任务并代为自动化的智能代理……这正是人工智能开始兑现其承诺、展现实际价值的领域，”加曼在主题演讲中继续说道。

生成式人工智能在汽车领域的首个应用前沿是车载语音助手，这合乎逻辑。 2022年11月ChatGPT面向公众发布时，这项技术颠覆对话式语音助手的潜力立即显现。其价值主张延伸至"副驾驶"类应用——通过快速自然语言交互获取信息，帮助用户高效完成任务。尽管存在缺陷，该技术的潜力促使梅赛德斯-奔驰等企业仅在一年后就将ChatGPT早期版本引入其车辆系统。

代理式人工智能则不同。诚然，这些仍是经过训练的大型语言模型，但随着英伟达硬件到Anthropic、Meta、OpenAI、谷歌等公司的模型在人工智能生态系统中取得飞速进展，以及对计算能力的大规模资本投入，上下文窗口得以快速扩展。这意味着人工智能公司能够利用越来越多的数据训练其模型，从而产生更准确、更强大且更具针对性的输出结果。通过在企业环境中部署封装特定上下文窗口的智能体，企业现可有效以智能体替代单体应用——这正是无服务器计算架构的终极形态。

通过创建能够协调工作流、自主管理输入输出的智能代理，首席信息官们突然间看到了这样的未来：开发人员无需再开发和维护大量陈旧应用程序，而是能够构建智能代理架构，实现实时管理、优化和分类处理。

这是智能代理AI的新疆界，不仅适用于汽车行业适用于所有不在汽车中、而在云端运行的行业。

现在正是汽车行业领军者投资代理型人工智能的时机

在座无虚席的观众面前，丰田汽车北美公司企业人工智能部门与丰田互联部门的负责人详细阐述了其自主人工智能的实践历程，生动展现了创新与优化的迅猛步伐。在布莱恩·库萨尔和戴夫·蔡等汽车行业领军人物的引领下，丰田已为其他汽车企业成功实现全企业范围自主人工智能应用奠定了范本。

丰田实现这一愿景的能力是多年积累的结果。通过制定并实施优先发展内部人工智能与工程人才的战略，丰田在众多竞争对手中占据了令人艳羡的地位——它能够依托技术精湛、多元化且充满活力的员工队伍，紧跟亚马逊云科技等人工智能工具领导者及其竞争对手的快速创新步伐。

本周，亚马逊云科技（AWS）推出多项面向企业级用户的新型智能代理服务，适用于不同工程能力水平的用户群体。其中包括Kiro在内的最新服务支持规范驱动开发模式。这种更低的准入门槛意味着，面临日益严峻的资源限制与竞争压力的汽车制造商及供应商，能够快速便捷地采用这些工具——其核心价值在于加速产品开发进程并提升质量水平。

这是自主人工智能为汽车行业带来的根本性承诺，却出人意料地低调。它并非新型动力总成、供应链、车辆技术平台或出行方式，而是一种赋能汽车制造商的超级力量——使其能更高效、更迅速地应对颠覆性压力，同时为企业创新开辟全新路径。

汽车代理型人工智能的未来发展方向

汽车行业人工智能重塑IT团队的能力汽车行业正涌现出多个创新前沿。今年re:Invent大会上呈现的三大创新方向包括：

SDV复杂性 ——汽车制造商智能网联车战略面临的最大难题，在于管理横跨架构、区域乃至内部部门的复杂嵌入式软件体系，更不用说软件供应商的碎片化问题。在re:Invent大会上，通用汽车展示了如何运用智能体人工智能重构遗留代码，在保持MISRA C等标准合规性的同时，显著降低了圈复杂度。

工业人工智能 ——构建工厂车间与供应链的数字孪生，运用智能代理监控运营状态、预测故障或停机风险、分级处理问题，并优化甚至支持业务流程重构，从而实现更高效、更可靠的工厂运营。

管理海量车辆数据 ——鉴于汽车制造商对车辆内置计算余量的高度敏感，加之这些资产的长期使用寿命，短期内在车内运行智能代理将面临挑战。但随着主机厂 SDV战略，以及边缘推理能力持续提升，在车载环境中运行智能代理以支持各类主机厂和主机厂的数据密集型应用正日益成为现实——这将增强用户隐私保护、降低合规成本，并实现更具预测性与个性化的车载体验。

安全人工智能 ——2025年堪称汽车制造商的灾难之年，黑客组织接连发动网络攻击，令业界深陷多重网络安全危机。更棘手的是，车辆作为使用寿命极长的资产，其加密能力往往在投入使用短短数年后便已过时，成为最难保障安全的领域之一。基于云端与车载环境的智能代理式AI安全系统，将使汽车制造商能够采取更主动、更具扩展性的网络安全策略。尽管行业领军者持续投入业务与产品防护，但智能代理式AI的可扩展性有望使企业运营韧性实现数倍提升。