在零跑汽车，一套覆盖 12 大模块的冲压模具管理系统，业务人员借助 WorkBuddy 辅助开发，仅用 10 个人天、大约两周完成上线，而按传统 IT 立项流程，这需要约 100 个人天。

这样的 AI 系统，零跑整车团队已建成 40 多个，覆盖软件质量、工程数字化、智能座舱测评、实验室管理等核心业务域。若按传统模式开发累计需 1700 多人天，采用 AI 开发模式后压缩至 177 人天，平均提效约 90%。

9 月 23 日，腾讯宣布与零跑汽车达成合作，腾讯全场景 AI 桌面工作台 WorkBuddy 正式入职零跑。WorkBuddy 具备本地文件处理、多任务与多 Agent 并行运作、Skills 与 MCP 生态等能力，目前已在零跑整车研发、智能驾驶、车联网、采购与供应链、审计等业务场景深度落地。

冲压模具管理：从 "100 人天 " 到 "10 人天 "

冲压是整车制造四大工艺之首，冲压件的精度直接决定车身尺寸匹配与外观品质。作为冲压工序的关键工装，一副大型覆盖件模具重达数十吨、造价高昂，从设计到制造周期漫长。模具上线后，模具台账、冲次记录、保养维修、寿命监控、报废判断等 12 个管理模块，长期依赖人工台账和老师傅的个人经验，数据分散且更新滞后，一旦记录出错或遗漏，就会直接影响生产节拍和车身质量。

按传统流程，仅需求与设计环节就需 12 个人天，系统开发约 70 个人天，合计约 100 人天。这类 " 小而痛 " 的业务需求繁琐庞杂，往往难以进入 IT 排期优先级。WorkBuddy 入职零跑后，业务人员通过 "AI 生成代码 + 人工审查联调 " 的人机协同方式搭建系统，仅用 10 个人天、两周即完成上线，投入节省约 90%，模具全生命周期管理第一次拥有了统一、实时、可追溯的数字化平台。

试验车下线交付：从 "Excel 满天飞 " 到一屏跟进

新车上市前，试验车的临时牌照办理、运输安排、交付进度，过去通常依靠一份 Excel 文档在几个部门之间来回传递，漏反馈和错版本问题时有发生。借助 WorkBuddy，零跑员工搭建起试验车下线及交付跟进系统，覆盖下线、临牌、运输三环节协同，69 台试验车状态实时跟进、一屏展示，临牌办理和运输安排支持一键反馈、闭环跟进。这套系统按传统方式开发约需 45 人天，AI 辅助下仅用 5 人天完成，投入节省约 89%，跨部门沟通成本显著下降。

AI 开发全面铺开：整车研发、智能驾驶、车联网业务加速落地

同样的开发模式，正在零跑整车研发更多业务场景落地。CTIC 软件质量管理平台从约 90 人天压缩至 8 人天，节省约 91%。智能座舱评价体系构建从 70 人天降至 7 人天。工程数字化平台 Leap-X 从 180 人天降至 18 人天。零跑 LIMS 实验室信息管理系统从 150 人天降至 15 人天，提效均达约 90%。AI 已成为零跑应用系统开发的标配生产力。

在整车业务全面铺开的同时，WorkBuddy 加速在电子产品业务、供应链管理等关键环节落地。在智能驾驶领域，WorkBuddy 助力导航产品原型快速构建，让功能验证与迭代节奏明显加快。在车联网领域，护航运维应对流量洪峰，保障高峰时段服务稳定与响应及时。

同时，在采购与供应链风控方面，WorkBuddy 助力智能系统搭建，实现价格更新自动提醒、审批流程全面线上化，并利用 AI Agent 持续跟踪供应商经营状况，将事后被动补救转变为事前主动预警，显著提升了风控效率。

效率提升是起点，更深层的变化在于组织经验的沉淀。模具管理、试验车调度、质量管控、供应链风险等业务经验，过去大多装在资深员工的脑子里，如今依托 WorkBuddy 的 Skills 能力被封装为可复用的技能，向全公司开放使用。目前，腾讯正与零跑持续深化合作，推动 WorkBuddy 在研发、生产、供应、销售、交付等更多场景落地，共同推进 AI 原生组织建设，也为汽车行业探索更多可参考的 AI Agent 落地路径。

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