千问办公进车厂了！长安汽车算清“AI账”，打通“研产供销服”全链路

作者 ｜ 郭月

编辑 ｜ 志豪

车东西9月4日消息，日前，在“走进长安”媒体沟通会上，长安汽车官方透露，长安汽车已在研发、生产制造、供应链、销售、服务等业务场景接入千问办公。

作为中国汽车行业三大央企之一，长安汽车积极拥抱AI技术浪潮，此前，长安汽车已推出业内领先的天枢领航、天枢座舱等产品。今年以来，长安汽车进一步将AI创新推进到组织内部，覆盖各个业务单元。

长安汽车公司总裁助理、变革与效率部总经理梁光忠表示：“在长安汽车，千问办公这类Agent不仅仅是个人提效工具，更是企业打造AI native组织的利器，它能把AI能力嵌入到业务流程本身，让整个组织的运转方式发生变化，使得AI成为企业基础设施的一部分。”

为此，长安汽车要求全员使用AI agent，千问办公这一类AI agent已深度融入一线员工的日常工作。

现场，长安汽车一线工程师们分享了千问办公在“研产供销服”等业务领域的诸多应用案例。

▲长安汽车一线工程师分享千问办公应用案例

在研发端，电气系统集成测试工程师毛海借助千问办公开发出线束选型计算工具和灯效模拟器两款业务应用。

其中，线束选型涉及单车型成百上千条线束的参数计算，此前由资深工程师手工完成需要约两天，现在导入参数表后五分钟即可输出结果。灯效模拟器则可直接在3D车模上渲染灯光效果，替代了过去“用语言描述很难可视化，或走开发流程制作实车demo”的方式，将方案共识的效率从数周缩短到一次会议。

在生产制造端，工作了13年的质量体系管理工程师郭子雅此前没写过一行代码，今年才接触AI，她基于千问办公开发了扫码转中文工具，解决了产线扫码枪无法识别汉字的问题，目前已在河北长安多个生产单位推广使用。

内部员工还打造了随车文件核查小程序，覆盖合格证、COC证书、环保清单等随车文件的数十项参数比对：过去人工核对一台车需要十几分钟，现在拍照上传后由小程序自动抓取参数、比对公告数据并标出差异，单车核对时间降至一到两分钟。

在供应链端，55岁的物流处包装管理员张永泽自学千问办公后，将连接全国数百家供应商、单个项目数千条零件的包装评审流程拆解为七八个自动化脚本，实现数据自动抓取、进度汇总和滞留预警，工作量减轻九成以上。

采购中心全球采购平台数字化高级项目经理龚玄则更进一步，将千问办公作为日常数据分析、项目盘点和材料生成的核心工具，并正在基于企业数据库构建自动化成本分析能力。

在销售及服务环节，单个调研项目都需处理约两到三万份用户样本。过去，对这些非结构化的用户原声进行分类和分析需耗费数天人力，现在通过千问办公可自动完成情绪识别和观点聚类，将分析周期压缩至半天以内，为产品设计提供数据化的用户洞察支撑。

阿里云智能集团副总裁，AI汽车行业总经理李强表示：“未来行业竞争将从‘单车智能’走向‘企业智能’，拉开车企差距的不是谁率先接入某个模型，而是谁能把AI转化为企业持续进化的能力。模型会逐渐普及，单点应用也容易被复制。难以复制的是车企能否借助AI打通‘研产供销服’的完整链条。千问办公落地长安汽车的示范价值正在于此。 ”

据了解，长安汽车与阿里合作由来已久且成果丰硕。

长安天枢领航智能驾驶辅助系统已在使用平头哥自研AI芯片进行模型训练，长安天枢座舱亦已接入千问大模型。未来，长安汽车与阿里将继续推进AI合作，携手打造汽车行业智能化标杆。

会上，重庆长安汽车变革与效率部副总经理景笑飞、阿里云智能集团副总裁兼AI汽车行业总经理李强、千问办公副总裁兼产研负责人束骏亮、梧桐科技总经理曹斌，就AI对车企竞争格局的影响、AI投入产出比的权衡策略，以及长安下一阶段座舱规划等议题作出回应。

车东西对核心观点进行了摘录整理。

1、未来3至5年，AI会在哪些方面拉开车企差距？

李强： 主要是产品力和生产力。生产力方面，AI进入业务流程后，部分流程会被简化，智能体和数字员工会进入办公体系，不同企业的运行速度和效率可能出现明显差异。产品力方面，智能座舱、主动服务、多屏融合和自动驾驶将直接影响消费者体验。企业需要尽早制定AI战略，并保障算力资源稳定供应。

景笑飞： 长安也从产品和经营管理两个方向推动AI。未来3至5年，汽车产品可能普遍具备AI能力；生产体系中，员工可能形成“碳基员工配硅基伙伴”的协作方式，具身智能机器人也可能进入工厂。企业会逐渐向AI原生方向发展。

2、推动全员使用AI后，Token消耗会增加，是否会设定使用警戒线？如何权衡投入产出？

景笑飞： 当前阶段的首要任务，是让员工了解AI、学习AI，形成使用AI改善工作的习惯，暂未把Token消耗设为最重要的限制因素。

过去，员工提出数字化需求，再由专门团队建设系统；现在员工可以直接结合自身业务，用AI创造新的工作方式，积极性和创造力都被调动起来。一些场景能够实现数倍甚至数十倍的效率提升，现阶段获得的价值可能高于Token成本。

AI还可以把个人形成的Skill沉淀为组织Skill，进一步提升整体效率。进入下一阶段后，公司会更系统地分析投入产出。最终目标仍然是让效能和效益提升高于投入。

3、长安座舱下一阶段将如何规划？

曹斌： 座舱对模型的需求很多样，其中最明确的趋势是自然语音交互。驾驶过程中，语音比触屏和输入法更自然，也更适合车辆行驶状态。

未来模型需要具备Audio In、Audio Out能力，并结合车辆状态上下文、本地知识库和服务生态。

用户可以通过语音完成导航、出行规划和生活服务。由于部分指令涉及车辆控制和驾驶安全，模型还需要更高的推理准确性和确定性，同时兼顾多模态能力和算力消耗。

4、企业AI落地最关键的能力是什么？

束骏亮： 办公智能体只是阶段性产品形态，市场每3至6个月都可能出现新变化。更长期的能力来自对企业客户的理解、既有服务经验，以及从基础设施到模型、软件和业务服务的综合支持。核心不是某个单一产品，而是能否持续帮助不同规模企业完成AI转型。