AIGC技术正重塑汽车行业的研发与管理逻辑，从智能座舱到供应链优化，AI已成为车企降本增效的核心引擎。然而，不同员工的岗位职责与业务场景存在巨大差异，如何避免AI学习流于形式，成为传统车企数智化转型所面临的现实挑战。一汽大众汽车有限公司（以下简称“一汽-大众”）敏锐捕捉这一趋势，设计推出“AI智能体赋能项目”，并同步构建了一套兼顾“通识普及与智能体孵化”的双轨赋能体系，让AI技术深度融入全产品链，为企业的高质量发展注入源源不断的动力。
01 以智能体为底座，分层精准育人
宏大战略的落地必须依托坚实的人才队伍。一汽-大众以“数智+AI”转型战略为指引，将“智能体”作为驱动业务升级的核心底座，同时为项目确立了“适配性、先进性、低门槛”三大原则，量身编织一张无缝衔接所有员工的知识图谱。
适配性：识别四类需求
我们采取分类施策的顶层逻辑，为不同业务序列定制了差异化进阶路径。如管理干部的学习目标是建立全局思维以辅助决策，项目组就匹配了“企业架构”“人工智能发展趋势”“大模型在企业中的实践应用”等战略级课程，并科学划分必修与选修模块，帮助管理者洞悉行业趋势，从而做出更精准的业务研判。
白领人员的学习重心聚焦于AI通识与基础工具的场景化应用。我们便结合公司自主研发的“AI-Hub”智能体搭建平台，专门开发了“AI-Hub智能体平台功能简介”“AIGC应用产品案例”等普适性课程。这些课程旨在帮助白领员工快速掌握AI工具的使用逻辑，并能够结合自身在订单交付（OTD）、客户运营（COM）等岗位中的痛点，开发简单的智能体以助力日常业务。技术人员的学习目标侧重于AI大模型的演练、部署与调优，项目组特别为其安排了“大模型训练核心技术与实战”“大模型评估：原理、方法与实践”等深度课程，全面夯实这一群体的底层技术逻辑。
作为连接业务与IT的关键纽带，AI产品经理被赋予了极高的战略期望。我们精心设计了“AI产品落地实践方法论”“将专家Know-how‘变成’AI智能体”等课程，深度覆盖技术框架、提示词工程、知识库构建及工作流设计，切实提升他们的需求管理与自主开发能力。
先进性：定制前沿课程
如果说“适配性”解决了不同人群“学什么”的问题，那么“先进性”则决定了学习内容的“天花板”。在课程资源的整合上，我们不仅盘活了内部沉淀，更联合中科院等外部顶尖专家，定制开发了代表行业最新趋势的技术课程，确保学员能接触到最先进的AI底层逻辑。
更为关键的是，这些高阶内容并未停留在理论层面，而是深度融合汽车行业场景。例如，部分课程针对性剖析了AI在智能座舱、自动驾驶等核心领域的应用原理，帮助学员洞悉汽车产业的智能化发展态势，从而启发他们在垂直领域的业务创新。
无门槛：解决工学矛盾
当前行业竞争激烈，员工岗位任务繁重且学习时间高度碎片化。为切实降低学习门槛，我们设计了“线上+线下、集中+单独”的混合学习模式：除依托线上平台开展随时随地的教学外，还邀请AI产品经理针对智能体产品管理、技术框架等专项模块进行集中培训，推动学员紧凑高效地吸收核心知识。集训中另设现场操作和演练环节，学员能够高效梳理智能体需求并设计产品雏形。
02 以战代训，孵化百个智能体
再精妙的顶层设计，若缺乏严密的落地运营，也会沦为纸上谈兵。为跨越从“知识储备”到“业务产出”的鸿沟，我们摒弃了“结课即结束”的传统模式，依次推进从知识通关到业务赋能的实战闭环。
敏捷运营，掀起全员“通关热”
项目启动前，我们通过公司邮件向全员澄清学习安排，迅速点燃了大家的热情。第一阶段线上学习的时间为6个月，过程中严格按照每一节点要求进行工作“倒排”，并按月统计全员学习情况、以部门为单位通报进度。
学员登录内部平台即可获取与自身岗位高度匹配的课程矩阵，并通过阶段性考试检验学习效果。为确保达成“全员通关”的目标，我们还在学习群内组织优秀作业分享与主题交流，辅以宣传表彰、物质奖励等多元手段，让“人人都是模型构建者”的理念真正深入人心。
沉浸式集训，推动学以致用
AI产品经理候选人则需参加为期3个月的专项赋能计划。首先在选拔环节，我们优先遴选了对AI技术兼具兴趣与基础，且有意愿在部门内协助AI落地的骨干；接着邀请优秀前辈分享实战经验，让学员深切感知到公司管理层的大力支持与殷切期望；随后组织3天集训，内外部专家将围绕AI能力边界、智能体需求管理及各项技术展开高密度教学。所有课程均深度融合“理论剖析+案例拆解+课题实操”，并引入“双师制”——两位老师会在实操环节提供实时答疑，全方位解答各组学员的个性化问题，确保理论与实践紧密结合。
线上陪跑，催化智能体“裂变”
为切实推动智能体的开发，我们推出线上“陪跑”机制。具体而言，针对各团队待孵化的智能体建立专属钉钉群，学员自主申请辅导时间。内外部专家紧扣“需求澄清、框架设计、产品部署”等核心环节，以“启发式提问、实操演示”等方式，提供一对一个性化辅导。这种伴随式查漏补缺，同时实现了学员的个人能力提升与智能体孵化。
项目尾声则安排了严苛的线下答辩，专家将从意愿、知识、实操能力及产出成果等维度对学员的汇报进行综合评估，共认证30余名优秀AI产品经理，他们之后将在各部门进行智能体管理、协调及转训赋能。过程中形成的经典案例及学员事迹也会在企业内广泛宣传，进一步扩大项目影响力，巩固全员应用AI的长效意识。
复盘数据显示，学员核心知识掌握度提升50%以上，有效驱动了业务端的智能体裂变，AI-Hub平台的智能体数量从20+激增至160+。这些智能体深度嵌入产品研发、制造、供应链等核心业务流，直接使部分车型的设计效率提升超100%、零部件采购成本降幅超5%。
03 向深水区迈进，重塑组织智能化生态
本项目已初步构建起公司内部的数智化人才基座，但面对瞬息万变的市场环境与前沿技术的加速迭代，当前的探索仅是起点。面向未来，我们不会止步于单点工具的应用，而将继续向转型深水区迈进，全面重塑组织生态。
增强全周期服务体验
目前，数智化项目多侧重于对内部流程的优化，后续将聚焦“全生命周期服务”，并建立“C2B”反向驱动机制。简单来说，把前端客户运营环节（COM）收集到的真实反馈（VOC），直接转化为后端产品研发环节（IPD）的开发需求，打破层层汇报的壁垒，让市场端的反馈驱动研发与供应链的优化。同时，重构价值评估标准，不再仅以“业务单元孪生率”或“流程上线率”为考核指标，而是增加用户端体验（如APP响应速度、客诉解决时长、个性化推荐转化率）作为项目的核心验收标准。
在组织文化层面，我们还会推行“低代码/无代码”的全民开发，鼓励一线员工开发解决具体痛点的小工具，并给予“积分换薪”等即时奖励；建立明确的“容错机制”与“免责清单”，促使业务部门大胆使用AI辅助决策，彻底消除“不敢改、不想改”的顾虑，形成“自下而上”的创新生态。
驱动数据资产变现
为突破当前智能体“单点作战”的局限，公司计划构建多智能体协作网络（Multi-Agent）。例如，让“销售智能体”与“生产智能体”直接对话：当销售预测发生波动时，生产智能体自动计算产能缺口并提出调整建议。这种跨节点的协同能大幅减少人工干预的滞后性，推动AI应用从“辅助执行”迈向“自主决策”。
与此同时，推动“数据产品化（Data as a Product）”。为实现创造1亿元外部收入的目标，我们拟建立汽车行业数据交易所或数据空间，将供应链、电池全生命周期等数据打包成高价值的金融产品或行业洞察报告对外输出。
数字推演层面的技术边界也会被进一步拓宽，从模拟常规生产延伸至应对极端供应链风险。例如，面对突发灾害导致芯片断供等“黑天鹅”事件，数字孪生系统可通过AI推演备选方案与调整产能策略。这一举措会全面提升组织的抗风险能力与韧性，确保在复杂多变的市场环境中保持稳健运营与持续领先。
从全员通识普及到核心岗位的智能体孵化，再到组织生态的全面重构，本次项目不仅是一次技术培训，更是一场深刻的数智变革。通过“双轨”赋能模式，一汽-大众成功将AI战略转化为一线业务的生产力，让“人人都是模型构建者”的愿景逐步落地。在汽车行业加速向智能化迈进的当下，这套兼顾广度与深度、融合当下与未来的人才培养体系，为传统车企的转型发展提供了极具参考价值的实践样本。
作者：隋楠 一汽-大众汽车有限公司 人才发展与赋能规划部部长
来源：培训杂志
