作者|斗斗

編輯|皮爺

出品|產業(yè)家

2025年，匈牙利德布勒森的一間工廠內，寶馬首次關掉了傳統(tǒng)的人工質檢線。

取而代之的是，一整套AI驅動的鏡頭、傳感器和預測模型。這些設備、系統(tǒng)能在車輛駛離產線的幾秒鐘內，自動判斷車門縫差異、焊點溫度變化、噴涂微瑕疵，并生成針對車輛的質檢建議。

這是寶馬歷史上第一次讓AI決定一臺車是否可以被交付。

而這，是被逼出來的選擇。

一組數(shù)據(jù)顯示，全球乘用車銷量中，L2級輔助駕駛新車滲透率從2019年的20.14%，增長到2024年的47.43%。這一數(shù)據(jù)，在國內市場更為瘋狂。2019年，國內L2級輔助駕駛新車滲透率約3.3%，預計到2025年底將逼近 70%。這意味著，每賣出三輛新車，就有超過兩輛配備了L2級輔助駕駛功能。

在汽車行業(yè)，智能化的趨勢愈演愈烈。

在新能源乘用車領域，這一趨勢更為明顯，2025年前4個月L2級及以上輔助駕駛功能的裝車率達到了 77.8%。而中國汽車工業(yè)協(xié)會發(fā)布數(shù)據(jù)顯示，2025年10月份新能源汽車銷量占比首次超過50%的數(shù)據(jù)，這是一個歷史性突破，意味著新能源時代真正的來臨。

不難發(fā)現(xiàn)，“電車+智能化”正在成為用戶購車時新標配。隨之而來的是，原來燃油車時代的產業(yè)結構正慢慢發(fā)生一些變化。

在這場結構性變化里，電動化讓平臺切換成本飆升，智能化讓軟件成為競爭核心，全球供應鏈在震蕩中重組。傳統(tǒng)豪華品牌曾倚重的機械性能、制造精度，正被新勢力靠更快的迭代、更靈活的架構不斷侵蝕。

在這些新挑戰(zhàn)之下，寶馬也迎來了屬于自己的大考：過去的造車方式還能用嗎？如何繼續(xù)保證制造質量？如何控制研發(fā)和運營成本？以及，如何在智能化競爭中維持豪華品牌的差異化？

AI變革，成為必然。

一、“電動化+智能化”趨勢下，

收入、利潤雙雙下降

寶馬的困局，源于時代的變革。

要知道，在燃油車時代，寶馬沉淀了幾十年的技術優(yōu)勢，也為其建造了堅固的競爭壁壘，但這個壁壘在電車時代開始松動。

寶馬2024年年報顯示，其稅后凈利潤為77億歐元，比上一年減少了37%。全年銷售收入1420億歐元，同比下降8.4%。

在豪華車銷量放緩、電動車競爭加劇、轉型投入上升的背景下，寶馬原本依賴燃油車和機械工程構建的盈利體系正失去穩(wěn)定性。用戶的決策標準也從發(fā)動機與操控轉向智能化和軟件體驗，迫使寶馬拆開原有體系，以適應“電動化＋軟件定義”時代的競爭。

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

然而，這種整合也將復雜度提高。

要知道，過去的車型開發(fā)節(jié)奏是相對線性的，硬件定型、系統(tǒng)匹配、整車調校，各環(huán)節(jié)按既定順序推進。而在電動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、動力控制、車載軟件等模塊不再分階段更新，而是必須同步演進。

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。技術棧在變快，組織能力卻沒能同步提速，內部出現(xiàn)了節(jié)奏錯位。

這種復雜度也慢慢向制造端擴散。

一直以來，寶馬以個性化定制作為品牌特色，例如MINI的配置組合可達數(shù)萬億種。而在電車時代，這種個性化不再只涉及顏色和配置，而是延伸到電池包規(guī)格、驅動系統(tǒng)、傳感器版本、電子架構乃至軟件版本。

一條產線要同時處理這些差異化需求，意味著工廠必須對每臺車進行從零部件到軟件的全量管理，而不能再依賴抽檢。

隨之而來的是，質檢壓力逐漸提高。

對于豪華品牌而言，質量期望值更高，返修率、瑕疵率必須保持嚴格水平。但現(xiàn)實是電動車時代質量問題的來源不僅僅集中在機械部件，而是軟件版本兼容、電池管理、傳感器校準、線束布置等細碎環(huán)節(jié)。這需要更高頻率、更精細化的質量控制。

這種復雜度不僅體現(xiàn)在最終成品上，也沿著產業(yè)鏈向上擴散。

動力電池價格波動、芯片供應不穩(wěn)、區(qū)域化制造帶來的零部件版本差異，都讓供應鏈比過去更難預測。這對管理體系提出了前所未有的要求。

當制造端和供應鏈端的壓力疊加，問題就不再是某個單點的挑戰(zhàn)，而是整個體系的挑戰(zhàn)。研發(fā)、制造、采購、物流、質量管理都需要不同程度的重寫，原本依賴經驗、流程和人工判斷構建的秩序開始出現(xiàn)斷點。

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

二、一個全球首個AI汽車工廠

2022年，AI技術浪潮滾滾而來。

這一年，寶馬在匈牙利德布勒森市打造了一座汽車工廠。這是寶馬首次從零開始，按照AI先行的理念設計和運作一座工廠。

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

在這個全仿真的數(shù)字空間里，寶馬用AI模擬、迭代和優(yōu)化每個環(huán)節(jié)的節(jié)奏和布局，比如機器人動作路線、零件物流路徑、能源流動效率。這種方式減少了過去真實建廠后邊試錯、邊修正的工程成本，也壓縮了整體上線時間。

可以說，這座工廠就是“用AI建造的”。

從虛擬走向現(xiàn)實后，德布勒森工廠的每條生產線的質控任務也被AI接管了。

傳統(tǒng)質量檢查依賴人工經驗，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的質量管理平臺。AIQX系統(tǒng)整合了傳感器、攝像頭和云端分析模型，它可以對生產線上的每一輛車進行全流程檢測，例如零部件是否錯裝、是否漏裝、車身表面有無瑕疵，甚至還能識別組裝過程中的細微異響。這些問題一旦被AI識別，系統(tǒng)會立刻通過車聯(lián)網平臺向裝配工位發(fā)出反饋，及時糾錯，避免缺陷流入后續(xù)環(huán)節(jié)。

傳統(tǒng)豪華品牌對質量的容錯率極低，但又必須在轉型期實現(xiàn)成本控制和效率提升。AI，正是寶馬找到的平衡杠桿。

被AI改造的不只是生產本身。

為了提升整廠運行效率，德布勒森工廠配備了大量自動運輸車和智能搬運機器人，其由一套AI調度系統(tǒng)統(tǒng)一管理，動態(tài)規(guī)劃電池和零部件的配送路徑。這不僅節(jié)省了人力，也讓生產線具備了更高的適應能力。

比如，當某款車型的需求突然上漲，AI可以調整物流與生產節(jié)拍，將資源優(yōu)先調配，支撐個性化和柔性化的訂單。這種能力正是傳統(tǒng)燃油車時代的流水線工廠所難以具備的。

可以發(fā)現(xiàn)，不同于很多企業(yè)用AI優(yōu)化一個節(jié)點，寶馬在德布勒森的做法是先寫好一部“AI劇本”，再去建造現(xiàn)實版本的工廠。AI貫穿了建廠前的規(guī)劃、建廠中的仿真、建廠后的生產管理與質控。

如今，過去三年，寶馬位于匈牙利德布勒森的全新工廠已經于2025年10月正式投產。全新車型寶馬iX3也將在這里誕生。

這座工廠的意義不止于擴產或投產電動車，它承載的是寶馬對未來制造方式的一次系統(tǒng)性重構。而AI，是寶馬這一輪重構的“主角”。

三、以AI打造基礎設施，

自底向上、由內而外

一個問題是：寶馬成功打造AI汽車工廠的底層邏輯是什么？

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

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

這里的成效最容易被量化，缺陷率下降、返工減少、產線切換時間縮短，而這些改善又會直接被放大到生產效率和整車利潤率上，所以它成為寶馬最優(yōu)先推進 AI 的領域。

沿著鏈條往上，AI逐漸進入研發(fā)和采購體系。

工程團隊基于AI做碰撞與空氣動力學仿真；采購人員依賴它生成和分析招投標文件；本質上是用機器替代高成本腦力勞動，把工程師和采購人員從重復性任務中解放出來。

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

最弱的是對用戶可感知的那一層。

車機里的智能助手、與本地大模型的合作、在線客服機器人，這些都還處在補齊體驗短板的階段，而不是決定性賣點。相比特斯拉、國內新能源品牌，寶馬的智能體驗，能保證自身不在這一輪競爭中掉隊。

這樣的層級分布是由公司自身的組織結構與能力稟賦決定的。

寶馬最強的能力集中在工程、制造和質量體系，這些領域數(shù)據(jù)結構化、流程成熟、變量可控，AI一旦嵌入，就能在可衡量的KPI上產生穩(wěn)定回報。相關數(shù)據(jù)顯示，在電動化轉型進程中，寶馬在BBA中相對領先，在2024年電動汽車銷量已經有了一定的增長，占總銷量的24.2%。

而在AI營銷、用戶體驗層面，寶馬則交給了合作伙伴。

2025年3月，寶馬在中國發(fā)布的“360 度全鏈AI戰(zhàn)略”，就是為了將AI快速落地產品與營銷端。

同年4月份，寶馬宣布與字節(jié)跳動深化展開新合作，圍繞AI 在汽車營銷體系中的新應用，提升用戶購車體驗與經銷商運營效能。同月，寶馬又宣布將為多款中國在售新車接入DeepSeek功能，通過深度思考能力賦能以BMW智能個人助理為中心的人機交互體驗。

除此之外，還進一步借助伙伴的力量，打通用戶觸點的前后鏈路。

例如基于阿里千億參數(shù)大語言模型，寶馬深度定制了兩大中國專屬 AI 智能體“用車專家”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、提供最“寶馬”的建議。

從這些線索匯總來看，寶馬AI落地邏輯是把AI先嵌入最容易量化、最能規(guī)�；�、最不容易出錯的底層體系，再以此為基礎向外擴散。其中包含幾個關鍵特征，自底向上、以制造為錨；以數(shù)據(jù)質量為起點、以流程標準化為加速器；優(yōu)先在封閉環(huán)境驗證，再向開放場景延伸；把 AI 看作基礎設施，而不是單點能力。

這是典型的工業(yè)企業(yè)式的風險管理方式，這也讓其重新打造了自己的競爭壁壘。

四、產業(yè)結構重構下，

再看主機廠重回“主位”

一個事實是，汽車產業(yè)結構，正在發(fā)生一場大遷移。在這場遷移中，傳統(tǒng)主機廠最大的風險不是賣不出車，而是慢慢失去“定義汽車”的資格。

電動化和智能化趨勢的疊加，產業(yè)表面上是從發(fā)動機轉向電驅、電池，實質卻是從“零部件主導”走向“軟件與算力主導”。

這一趨勢，從汽車軟件市場的增長便可見一斑。

一組數(shù)據(jù)顯示，2024年全球汽車軟件市場規(guī)模預計為181億美元，并預計在2025年至2034年間以10.9%的復合年增長率增長。

在這個過程中，一個關鍵變化是，產品復雜性的來源從機械結構，變成了版本、數(shù)據(jù)和軟件迭代。燃油車時代的復雜性是可規(guī)劃的，而智能電車時代的復雜性是持續(xù)變化的。如果主機廠無法管理這種變化，它在產品路線上就會逐漸被動，甚至不得不圍繞供應商的能力做出妥協(xié)。

從這一點看，德布勒森工廠并不只是寶馬提升制造效率的一項工程，而是寶馬試圖重建主導權的一種方式。

寶馬在新的工廠中引入的數(shù)字孿生、全流程在線檢測、柔性物流調度等能力，本質上是希望在高版本復雜度、高更新頻率、多技術路徑并存的背景下，讓制造系統(tǒng)仍然具備穩(wěn)定性和可預測性。這種能力是智能時代主機廠維持主導權的基礎。

同樣的思路，已經在電車市場需求更大、更有發(fā)展前景的中國落地。在沈陽的動力總成工廠，寶馬將本土團隊自主研發(fā)的AI視覺檢測系統(tǒng)應用于汽缸蓋質量檢測，該系統(tǒng)能夠識別部件表面的細微瑕疵，檢測準確率達到99.7%。目前，沈陽生產基地已實現(xiàn)約100項AI技術的應用，將這一套“結構化制造能力”擴展到更多工藝與場景。

從更高維度來看，寶馬的路徑正在輸出一種新的數(shù)智化轉型思路。

智能化競爭并不只有“算法領先”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)車企產生持續(xù)競爭力的基礎工程。其或許不會帶來短期的亮眼賣點，但能夠在長期運營過程中減少軟件版本沖突、降低供應波動帶來的風險，并讓產品在生命周期內保持更穩(wěn)定的質量表現(xiàn)。

在智能化浪潮下，整個行業(yè)都在面對技術更新周期縮短，復雜度提升，供應鏈不確定性增加，用戶需求差異化擴大的挑戰(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踐，提供了一種可被參考的路徑，那就是通過制造端的數(shù)字基礎設施重構，來應對智能時代的復雜性。

其價值不在于是否能立即贏得某一輪競爭，而在于為企業(yè)、行業(yè)乃至整個產業(yè)提供了一個更穩(wěn)定的升級方式：當技術變得更快、系統(tǒng)變得更復雜時，如何用結構化的生產與質量體系來保持可控性；當智能化不斷加碼時，如何用系統(tǒng)性思路而非單點技術去構建長期能力。

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

       原文標題 : 寶馬，如何建設一座AI汽車工廠？｜產業(yè)AI案例