宝马，如何建设一座AI汽车工厂？

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作者|斗斗

编辑|皮爷

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2025年，匈牙利德布勒森的一间工厂内，宝马首次关掉了传统的人工质检线。

取而代之的是，一整套AI驱动的镜头、传感器和预测模型。这些设备、系统能在车辆驶离产线的几秒钟内，自动判断车门缝差异、焊点温度变化、喷涂微瑕疵，并生成针对车辆的质检建议。

这是宝马历史上第一次让AI决定一台车是否可以被交付。

而这，是被逼出来的选择。

一组数据显示，全球乘用车销量中，L2级辅助驾驶新车渗透率从2019年的20.14%，增长到2024年的47.43%。这一数据，在国内市场更为疯狂。2019年，国内L2级辅助驾驶新车渗透率约3.3%，预计到2025年底将逼近 70%。这意味着，每卖出三辆新车，就有超过两辆配备了L2级辅助驾驶功能。

在汽车行业，智能化的趋势愈演愈烈。

在新能源乘用车领域，这一趋势更为明显，2025年前4个月L2级及以上辅助驾驶功能的装车率达到了 77.8%。而中国汽车工业协会发布数据显示，2025年10月份新能源汽车销量占比首次超过50%的数据，这是一个历史性突破，意味着新能源时代真正的来临。

不难发现，"电车+智能化"正在成为用户购车时新标配。随之而来的是，原来燃油车时代的产业结构正慢慢发生一些变化。

在这场结构性变化里，电动化让平台切换成本飙升，智能化让软件成为竞争核心，全球供应链在震荡中重组。传统豪华品牌曾倚重的机械性能、制造精度，正被新势力靠更快的迭代、更灵活的架构不断侵蚀。

在这些新挑战之下，宝马也迎来了属于自己的大考：过去的造车方式还能用吗？如何继续保证制造质量？如何控制研发和运营成本？以及，如何在智能化竞争中维持豪华品牌的差异化？

AI变革，成为必然。

一

"电动化+智能化"趋势下，

收入、利润双双下降

宝马的困局，源于时代的变革。

要知道，在燃油车时代，宝马沉淀了几十年的技术优势，也为其建造了坚固的竞争壁垒，但这个壁垒在电车时代开始松动。

宝马2024年年报显示，其税后净利润为77亿欧元，比上一年减少了37%。全年销售收入1420亿欧元，同比下降8.4%。

在豪华车销量放缓、电动车竞争加剧、转型投入上升的背景下，宝马原本依赖燃油车和机械工程构建的盈利体系正失去稳定性。用户的决策标准也从发动机与操控转向智能化和软件体验，迫使宝马拆开原有体系，以适应"电动化＋软件定义"时代的竞争。

宝马试图在统一架构下整合硬件与软件开发，用新的电子电气平台承载更多智能化能力。Neue Klasse平台是宝马启动体系重构的第一步。

然而，这种整合也将复杂度提高。

要知道，过去的车型开发节奏是相对线性的，硬件定型、系统匹配、整车调校，各环节按既定顺序推进。而在电动化与智能化叠加的今天，节奏被彻底打乱。智能座舱、驾驶辅助、电池管理、动力控制、车载软件等模块不再分阶段更新，而是必须同步演进。

软件需要快速迭代、持续更新，但宝马的大部分研发流程、协作方式和决策链条并未同步改造。技术栈在变快，组织能力却没能同步提速，内部出现了节奏错位。

这种复杂度也慢慢向制造端扩散。

一直以来，宝马以个性化定制作为品牌特色，例如MINI的配置组合可达数万亿种。而在电车时代，这种个性化不再只涉及颜色和配置，而是延伸到电池包规格、驱动系统、传感器版本、电子架构乃至软件版本。

一条产线要同时处理这些差异化需求，意味着工厂必须对每台车进行从零部件到软件的全量管理，而不能再依赖抽检。

随之而来的是，质检压力逐渐提高。

对于豪华品牌而言，质量期望值更高，返修率、瑕疵率必须保持严格水平。但现实是电动车时代质量问题的来源不仅仅集中在机械部件，而是软件版本兼容、电池管理、传感器校准、线束布置等细碎环节。这需要更高频率、更精细化的质量控制。

这种复杂度不仅体现在最终成品上，也沿着产业链向上扩散。

动力电池价格波动、芯片供应不稳、区域化制造带来的零部件版本差异，都让供应链比过去更难预测。这对管理体系提出了前所未有的要求。

当制造端和供应链端的压力叠加，问题就不再是某个单点的挑战，而是整个体系的挑战。研发、制造、采购、物流、质量管理都需要不同程度的重写，原本依赖经验、流程和人工判断构建的秩序开始出现断点。

宝马必须找到一种新的能力，能够消化更高复杂度、支撑更快节奏，并减少人为误差的能力。

二

一个全球首个AI汽车工厂

2022年，AI技术浪潮滚滚而来。

这一年，宝马在匈牙利德布勒森市打造了一座汽车工厂。这是宝马首次从零开始，按照AI先行的理念设计和运作一座工厂。

德布勒森工厂没有按传统路径先建厂、后优化流程。相反，它的起点是一座"虚拟工厂"，在生产线搭建前，宝马先用数字孪生技术建出整座工厂的虚拟版本，包括冲压、焊装、涂装、总装等全部流程。

在这个全仿真的数字空间里，宝马用AI模拟、迭代和优化每个环节的节奏和布局，比如机器人动作路线、零件物流路径、能源流动效率。这种方式减少了过去真实建厂后边试错、边修正的工程成本，也压缩了整体上线时间。

可以说，这座工厂就是"用AI建造的"。

从虚拟走向现实后，德布勒森工厂的每条生产线的质控任务也被AI接管了。

传统质量检查依赖人工经验，效率难以提升，误差难以避免。而在这里，宝马部署了一套名为AIQX的质量管理平台。AIQX系统整合了传感器、摄像头和云端分析模型，它可以对生产线上的每一辆车进行全流程检测，例如零部件是否错装、是否漏装、车身表面有无瑕疵，甚至还能识别组装过程中的细微异响。这些问题一旦被AI识别，系统会立刻通过车联网平台向装配工位发出反馈，及时纠错，避免缺陷流入后续环节。

传统豪华品牌对质量的容错率极低，但又必须在转型期实现成本控制和效率提升。AI，正是宝马找到的平衡杠杆。

被AI改造的不只是生产本身。

为了提升整厂运行效率，德布勒森工厂配备了大量自动运输车和智能搬运机器人，其由一套AI调度系统统一管理，动态规划电池和零部件的配送路径。这不仅节省了人力，也让生产线具备了更高的适应能力。

比如，当某款车型的需求突然上涨，AI可以调整物流与生产节拍，将资源优先调配，支撑个性化和柔性化的订单。这种能力正是传统燃油车时代的流水线工厂所难以具备的。

可以发现，不同于很多企业用AI优化一个节点，宝马在德布勒森的做法是先写好一部"AI剧本"，再去建造现实版本的工厂。AI贯穿了建厂前的规划、建厂中的仿真、建厂后的生产管理与质控。

如今，过去三年，宝马位于匈牙利德布勒森的全新工厂已经于2025年10月正式投产。全新车型宝马iX3也将在这里诞生。

这座工厂的意义不止于扩产或投产电动车，它承载的是宝马对未来制造方式的一次系统性重构。而AI，是宝马这一轮重构的"主角"。

三

以AI打造基础设施，

自底向上、由内而外

一个问题是：宝马成功打造AI汽车工厂的底层逻辑是什么？

顺着宝马的价值链看下去，可以发现它的AI应用呈现出一种由深到浅的分布。最底部、投入最彻底的，是制造与质量控制环节。

例如，数字孪生、AIQX质检平台、自动化物流、人形机器人的早期试验，这些技术组合的共同指向非常明确，就是在不牺牲品牌质量前提下，把单位车辆成本打下去，同时保留高度定制能力。

这里的成效最容易被量化，缺陷率下降、返工减少、产线切换时间缩短，而这些改善又会直接被放大到生产效率和整车利润率上，所以它成为宝马最优先推进 AI 的领域。

沿着链条往上，AI逐渐进入研发和采购体系。

工程团队基于AI做碰撞与空气动力学仿真；采购人员依赖它生成和分析招投标文件；本质上是用机器替代高成本脑力劳动，把工程师和采购人员从重复性任务中解放出来。

这部分的收益并不像制造端那样立竿见影，但在一家工程主导、供应链庞大的企业里，流程更顺滑、延误更少、合规更稳，会在车型导入节奏和供应链可靠性上体现出来。

最弱的是对用户可感知的那一层。

车机里的智能助手、与本地大模型的合作、在线客服机器人，这些都还处在补齐体验短板的阶段，而不是决定性卖点。相比特斯拉、国内新能源品牌，宝马的智能体验，能保证自身不在这一轮竞争中掉队。

这样的层级分布是由公司自身的组织结构与能力禀赋决定的。

宝马最强的能力集中在工程、制造和质量体系，这些领域数据结构化、流程成熟、变量可控，AI一旦嵌入，就能在可衡量的KPI上产生稳定回报。相关数据显示，在电动化转型进程中，宝马在BBA中相对领先，在2024年电动汽车销量已经有了一定的增长，占总销量的24.2%。

而在AI营销、用户体验层面，宝马则交给了合作伙伴。

2025年3月，宝马在中国发布的"360 度全链AI战略"，就是为了将AI快速落地产品与营销端。

同年4月份，宝马宣布与字节跳动深化展开新合作，围绕AI 在汽车营销体系中的新应用，提升用户购车体验与经销商运营效能。同月，宝马又宣布将为多款中国在售新车接入DeepSeek功能，通过深度思考能力赋能以BMW智能个人助理为中心的人机交互体验。

除此之外，还进一步借助伙伴的力量，打通用户触点的前后链路。

例如基于阿里千亿参数大语言模型，宝马深度定制了两大中国专属 AI 智能体"用车专家"和"出行伴侣"，可以让BMW新世代智能座舱能解答和执行多指令提问、提供最"宝马"的建议。

从这些线索汇总来看，宝马AI落地逻辑是把AI先嵌入最容易量化、最能规模化、最不容易出错的底层体系，再以此为基础向外扩散。其中包含几个关键特征，自底向上、以制造为锚；以数据质量为起点、以流程标准化为加速器；优先在封闭环境验证，再向开放场景延伸；把 AI 看作基础设施，而不是单点能力。

这是典型的工业企业式的风险管理方式，这也让其重新打造了自己的竞争壁垒。

四

产业结构重构下，

再看主机厂重回"主位"

一个事实是，汽车产业结构，正在发生一场大迁移。在这场迁移中，传统主机厂最大的风险不是卖不出车，而是慢慢失去"定义汽车"的资格。

电动化和智能化趋势的叠加，产业表面上是从发动机转向电驱、电池，实质却是从"零部件主导"走向"软件与算力主导"。

这一趋势，从汽车软件市场的增长便可见一斑。

一组数据显示，2024年全球汽车软件市场规模预计为181亿美元，并预计在2025年至2034年间以10.9%的复合年增长率增长。

在这个过程中，一个关键变化是，产品复杂性的来源从机械结构，变成了版本、数据和软件迭代。燃油车时代的复杂性是可规划的，而智能电车时代的复杂性是持续变化的。如果主机厂无法管理这种变化，它在产品路线上就会逐渐被动，甚至不得不围绕供应商的能力做出妥协。

从这一点看，德布勒森工厂并不只是宝马提升制造效率的一项工程，而是宝马试图重建主导权的一种方式。

宝马在新的工厂中引入的数字孪生、全流程在线检测、柔性物流调度等能力，本质上是希望在高版本复杂度、高更新频率、多技术路径并存的背景下，让制造系统仍然具备稳定性和可预测性。这种能力是智能时代主机厂维持主导权的基础。

同样的思路，已经在电车市场需求更大、更有发展前景的中国落地。在沈阳的动力总成工厂，宝马将本土团队自主研发的AI视觉检测系统应用于汽缸盖质量检测，该系统能够识别部件表面的细微瑕疵，检测准确率达到99.7%。目前，沈阳生产基地已实现约100项AI技术的应用，将这一套"结构化制造能力"扩展到更多工艺与场景。

从更高维度来看，宝马的路径正在输出一种新的数智化转型思路。

智能化竞争并不只有"算法领先"或"生态绑定"两种方式，把制造体系数字化、数据化、本地化，是传统车企产生持续竞争力的基础工程。其或许不会带来短期的亮眼卖点，但能够在长期运营过程中减少软件版本冲突、降低供应波动带来的风险，并让产品在生命周期内保持更稳定的质量表现。

在智能化浪潮下，整个行业都在面对技术更新周期缩短，复杂度提升，供应链不确定性增加，用户需求差异化扩大的挑战。在这些变量共同作用之下，传统能力体系容易被掏空，而新的体系尚未完全成形。宝马在德布勒森落地的这套实践，提供了一种可被参考的路径，那就是通过制造端的数字基础设施重构，来应对智能时代的复杂性。

其价值不在于是否能立即赢得某一轮竞争，而在于为企业、行业乃至整个产业提供了一个更稳定的升级方式：当技术变得更快、系统变得更复杂时，如何用结构化的生产与质量体系来保持可控性；当智能化不断加码时，如何用系统性思路而非单点技术去构建长期能力。

在诸多难题重叠的今天，这种以底层体系能力为核心的转向，或许才是传统制造企业在智能化时代仍能保持竞争力的一条可行路径。