上汽安吉AI项目总监(原上汽集团AI实验室执行副主任)金忠孝博士认为：随着人工智能的发展，尤其是通用人工智能(AGI)的进步，汽车行业的数字化转型已迎来最佳时期。与此同时，软件工程2.0时代即将到来，传统IT将不复存在，IT部门需要从技术支持角色转变为数字业务的核心推动者。对于CIO们而言，跟上这一趋势至关重要，否则可能会面临被淘汰的风险。

金忠孝博士拥有20余年人工智能领域研究和实践经验，在汽车行业积累了15年以上的全价值链软件开发、架构设计和IT治理经验。他是国内少有的，能够将先进的人工智能技术与行业应用场景有机融合，并进行顶层设计的顶级复合型人才。

在企业网D1Net举办的2023华东汽车业CIO沙龙上，上汽安吉AI项目总监(原上汽集团AI实验室执行副主任)金忠孝博士强调：“大模型时代，企业的数字化趋势是以人工智能业务(机器客户)为核心的自主业务，这将成为企业第二增长曲线。CIO为企业做规划时一定要有高度和格局，一定要考虑通用人工智能技术。”

上汽安吉AI项目总监(原上汽集团AI实验室执行副主任)金忠孝博士

AGI时代来临 将成为超级生产力工具

金忠孝博士提到：ChatGPT让整个行业看到了一条通向通用人工智能(AGI)的路，而且AGI极有可能在10年内成为现实。一旦AGI实现，将引发行业和经济结构的颠覆性变革，不仅影响汽车行业数字化，还将重新定义整个经济模式。

传统经济理论和生活方式以人为核心，但通用人工智能作为一个智能机器，将与人类有着相似的智能水平。这将对整个社会的生产力和生产关系带来深远影响，未来人们的工作可能都需要与人工智能和机器人协同完成。

金忠孝博士预测：通用人工智能将成为超级生产力工具，甚至成为第四次工业革命的核心驱动力!因此，如果AGI实现，企业所有的现有业务都值得重构，让这一新技术为企业的业务服务。

人工智能成功落地需齐聚6大核心要素

结合自身实践经验，金忠孝博士总结了人工智能落地的6大核心要素，应用场景、数据、算法、算力、工程和商业模式缺一不可。

1、应用场景。在意识到AGI将是未来的超级生产力工具后，CIO首先要为人工智能选择可在企业落地的合适的应用场景，并充分发挥其潜在价值，这是车企数字化转型能否成功的关键。

2、数据。一旦明确了应用场景，就要采集这一场景下的数据。汽车行业高度的信息化水平，为获取高质量大数据提供了优越的基础。

3、算法。在技术层面，算法的设计和建模至关重要，要有专门的算法团队为这些场景做算法设计和算法建模。

4、算力。在通用人工智能的实际应用中，算力的重要性不容忽视，它承载着执行复杂算法和处理海量数据的关键任务，直接影响着系统的效率和性能。

5、工程化能力。这是确保人工智能项目成功落地的关键因素。过去很多企业专注于聘请大量的算法专家，而忽略了对工程专家的需求。实际上，算法和工程要密切结合，两者相辅相成，才能实现人工智能的落地和推广应用。

6、商业模式。CIO要考虑为人工智能设计好的商业模式，以便将其从一个示范项目成功转变为可大规模推广的项目。设计匹配的商业模式，是为了将IT从成本中心转变为公司的利润中心。尤其当CEO对人工智能理解有限时，CIO不仅要有技术视角，更需具备商业思维，要将技术转化为能为公司创收的有力工具，这是实现转型成功的关键。

自动驾驶指日可待 汽车使用率将提升5倍以上

随后，金忠孝博士深入分享了其对自动驾驶、工厂变革以及软件工程演进的行业洞察。

对于即将到来的自动驾驶技术，他强调：汽车行业的转型对于迎接人工智能时代至关重要。尽管当前全球经济环境不稳定，但高科技领域仍然蓬勃发展，尤其是自动驾驶技术，距离实现已指日可待。

金忠孝博士看好自动驾驶软件的前景。自动驾驶软件有望使汽车的使用率提升5倍以上，这是很诱人的商机。他强调，由于自动驾驶软件可大幅提升汽车在路上行驶的时间，因此可大幅降低车位需求，并节约大量道路资源。

马斯克在第六届世界人工智能大会(WAIC 2023)上表示：“目前特斯拉已经非常接近全自动驾驶状态。特斯拉非常有兴趣通过技术许可将自己的自动驾驶技术与其他汽车制造商分享。”

马斯克已亲自试驾特斯拉FSD12.0版本，45分钟路程仅一次干预，表现令人震撼。他预计：L4-L5级的全自动驾驶技术将在年底或明年量产。有国内媒体报道，特斯拉正在着手推进FSD自动驾驶解决方案在中国市场落地。

特斯拉2019年的规划预测，自动驾驶业务在美国市场一年的营收将达到2万亿美元。这是一个规模庞大的市场，引入特斯拉FSD自动驾驶软件，将在国内汽车软件领域产生巨大影响，必将推动整个自动驾驶生态的发展。

超级工厂：制造企业数字化转型的未来方向

汽车行业另一个更具前景的领域是超级工厂。

超级工厂，指24小时全天候、无需人为干预，可根据需求灵活生产产品的工厂。若将工厂视为制造机器的机器，那么无人超级工厂就等同于人工智能机器人，可为社会创造巨大的财富和产值。

金忠孝博士认为，超级工厂或许比自动驾驶汽车更具前景。

中国拥有数量庞大的工厂，其中绝大多数为中小型企业。若这些工厂都升级为无人化、数字化的超级工厂，将带来国家经济结构的变革，提升经济和制造水平。当前，中国制造业占全球份额超50%，如果将现有工厂逐渐通过数字化升级成为无人工厂、超级工厂，将使中国真正从制造大国变为智造强国。

金忠孝博士在参与某智能工厂项目时发现，中国制造业在产业集群和产业链布局上表现出色，能够实现每个产品的性价比最高。因此，他对超级工厂的生产方式充满信心，认为这将成为每个制造业企业数字化转型的关键环节，不仅仅适用于汽车工业，更能为制造业的全面升级提供良好典范。

软件工程2.0时代到来 传统IT将不复存在

第三个引人注目的趋势是软件工程2.0。

与以流程驱动的软件工程1.0相比，软件工程2.0是以数据驱动、深度学习为核心，具有自我优化和持续优化的特征。这意味着软件不再需要人工干预，而是能够自我学习、自我进化，能为企业创造更大的价值。

金忠孝博士目前专注于软件工程2.0项目，着重围绕数据驱动和机器学习展开。一旦训练出模型并进入正向循环，软件的优化水平将不断提高，尤其在业务流程方面，可以通过数据不断优化，提升整个流程的执行效率。

据悉，他的研究重点在于如何构建无人化的系统，即自主系统。在这个基于软件工程2.0的系统中，软件不仅具备自我优化的能力，通过与业务融合，还能自主运作，成为能为公司持续创造价值、增加营收的业务。

软件工程2.0时代一旦到来，传统IT将不复存在。IT部门需要从技术支持角色转变为数字业务的核心推动者，从支持业务转变为数字业务，通过技术为企业创造价值，这给CIO带来了巨大挑战。金忠孝博士强调，对于CIO们而言，跟上这一趋势至关重要，否则可能会面临被淘汰的风险。

随着自主业务的崛起，以IT或人工智能为核心的业务将成为企业持续创造价值的新动力。自主业务是完全由人工智能自主完成，无需人为干预的业务形态，其比例预计在企业中将逐渐增加。

自主业务的核心是人工智能业务(机器客户)。Gartner在2023年报告中将自主业务视为企业的第二增长曲线，强调企业需要确定哪些业务可以实现自主化和无人化。

汽车企业数字化重构：企业大脑和工厂大脑

上图借鉴了特斯拉训练自动驾驶的思路，即通过影子模式(Shadow Mode)虚拟出神经网络和大模型。

在企业运营管理(MOM)领域，金忠孝博士提出了两种影子模式：企业大脑和工厂大脑。

企业大脑模型旨在赋能总经理，通过神经网络、人工智能不断学习总经理的经营管理方式，最终能够形成自主业务，替代人工进行自主运营。工厂大脑模型致力于赋能厂长，通过持续学习厂长管理工厂的方法，实现自主运营。建立这两个AI模型，有助于企业形成自主业务，帮助管理生产、供应链、销售、服务和研发等。

据透露，金忠孝博士目前正专注于智慧供应链平台的建设，通过训练七大算法模型，快速迭代，逐渐实现供应链业务的自主化运作。目前，算法模型驱动的供应链决策自动化率已经超过40%!效率可提升10倍以上!

他强调：智慧供应链平台投入少，产出大，是人工智能应用落地的理想场景。智慧供应链不仅有可以量化的指标，还能为企业降本增效，创造实实在在的价值，能更快得到公司领导的认可，使人工智能项目得以在企业内持续推进。

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