亚马逊云科技于本届 IAA 展会上带来了一系列关键洞察与解决方案，展现了其如何借助云与 AI 帮助汽车企业走出一条扎实、可持续的智能化转型之路。

九月的慕尼黑，再次成为全球汽车产业的焦点。今年的德国国际汽车及智慧出行博览会 ( IAA MOBILITY 2025 ) 不仅是一场技术与设计的盛宴，更清晰地揭示出汽车行业竞争格局的深刻转变：战局已从 " 电动化 " 的硬件竞赛，全面迈向 " 智能化 + 用户体验 " 的软件与生态之争。

在这场转型中，汽车企业陷入一个普遍困境：虽坐拥海量数据，却困于数据孤岛、系统割裂；虽深知 AI 是未来核心竞争力，却难以走出 " 试点陷阱 "，无法将 AI 从单点应用推向全局规模化，从技术演示转化为真正的业务价值。

正是在这一背景下，亚马逊云科技（Amazon Web Services）于本届 IAA 展会上带来了一系列关键洞察与解决方案——不仅聚焦技术本身，更致力于帮助汽车企业实现从 "AI 实验 " 到 "AI 运营 " 的跨越，展现了其如何借助云与 AI 帮助汽车企业走出一条扎实、可持续的智能化转型之路。

IAA 现场；图片来源：亚马逊云科技

一、从" 工具" 到" 协作者" 的 AI 范式转移

如今，汽车产业正站在智能化转型的关键分水岭。人工智能在汽车行业的应用早已不是新鲜话题——从生产线的视觉检测到预测性维护，从辅助驾驶系统的训练到早期异常识别，多年来 AI 一直作为提升效率的 " 工具 " 而存在。然而，正如亚马逊云科技全球汽车与制造事业部总经理 Ozgur Tohumcu 在主题演讲中指出的那样，当前我们正经历一场堪比 " 上世纪 90 年代互联网普及 " 的范式革命：AI 正在从辅助性的技术工具，演进为具有自主决策能力的 " 协作者 "，这将重新定义汽车企业的运营模式、创新速度与竞争边界。

然而，这一变革并非一蹴而就，其演进可大致分为三个阶段，每一阶段都标志着 AI 与业务融合深度的根本性提升：

传统 AI 阶段（任务自动化）：专注于特定场景的优化，如视觉质检、故障预测等。其核心逻辑是基于规则和历史数据的响应式处理，虽提升了准确性与效率，仍未脱离 " 执行预设任务 " 的工具范畴。

生成式 AI 阶段（交互智能化）：以 Chatbot、内容生成引擎为代表，实现了自然语言理解与内容创造，重塑了客户互动和服务体验。它标志着 AI 开始 " 生成 " 而不仅是 " 识别 "，但其运作仍严重依赖人工提问与指令。

Agentic AI 系统阶段（自主协同）：真正的范式突破在于 Agentic AI 技术的成熟。在该阶段，系统不再仅响应指令，而是能够基于目标自主规划、执行并协同多个子系统完成复杂任务。

Ozgur 先生以电池制造为例：" 设想有这样一个 Agentic AI 系统，其中的智能体（AI Agent）能分别监测关键原材料的价格与供应波动、追踪全球航运成本及物流状况，以及分析相关政策与法规变化。一旦这些智能体协同运作，只需设定诸如 " 降低电池运营成本 10%" 这样的目标，系统便能自主规划并执行全流程优化。这种多源数据的实时处理与智能体间的高效协作能力，是任何人类团队无法比拟的。"

亚马逊云科技全球汽车与制造事业部总经理 Ozgur Tohumcu 发表主题演讲；图片来源：盖世汽车

可以说，汽车产业正经历一场深刻的范式重构—— AI 尤其是 Agentic AI 技术的应用，不再仅仅是功能升级，而是在重塑产业的底层逻辑与价值标准。在该背景下，能否成功实现从 " 工具使用 " 到 " 智能协作 " 的范式跨越，很可能是企业塑造乃至夺取未来市场话语权的关键变量。

二、数据孤岛、系统枷锁与规模化鸿沟

尽管以 Agentic AI 为代表的技术范式为汽车产业描绘出前所未有的创新图景，企业在推进 AI 规模化落地的过程中，仍面临从数据基础、系统整合到组织能力的多重现实挑战。

1. 数据之困：" 燃料 " 质量堪忧

汽车行业虽坐拥海量数据，但数据往往分散在异构架构、多个云端和本地系统中，形成难以打通的数据孤岛。

数据的割裂和质量问题，导致企业难以构建统一、可靠的数据基础，无法为 AI 训练和推理提供高质量、实时一致的 " 养料 "，且会拖慢 AI 迭代的速度。

2. 整合之痛：新旧系统如何协同

在数据挑战之外，车企还普遍面临系统整合的深层障碍。传统核心业务系统，如 ERP（企业资源规划）、PLM（产品生命周期管理）和 CRM（客户关系管理），往往独立运行、协议不一，形成沉重的技术债务。

将创新的 AI 试点项目与传统核心业务系统无缝集成，不仅涉及复杂的技术适配，更要求对原有业务流程进行深度改造。

然而，许多企业的 AI 应用仍停留在 " 孤立实验 " 阶段，未能跨系统融通，形成所谓的 " 试点陷阱 "。真正的业务价值需通过端到端的自动化流程来实现，而这要求 AI 能力能够穿透部门壁垒，与传统系统实现双向交互与功能协同。

3. 规模化之难：从 PoC 到企业级部署的巨大跨越

推进 AI 尤其是 Agentic AI 系统从一两个成功的 " 概念验证 "（PoC）扩展到整个企业范围，是一项系统性工程。这其中不仅涉及高昂的成本投入和基础设施扩展，更包括治理框架的设计、安全与合规性保障，以及人才与文化转型的深层挑战。

正如 Ozgur 先生分享的案例所示，即使是丰田这样的行业巨头——其在北美拥有 1,800 家经销商、6.3 万名员工和十几座工厂——也长期受到数据整合问题的困扰。数据散落在多种数据库、数据湖、第三方数据源及经销商自有系统中，难以形成统一视图，更不用说为 AI 提供实时、可信的数据支持。

此外，随着 AI 应用规模的扩大，企业还需持续应对伦理合规性审查、以及既有人才技能升级等组织层面的挑战。尤其在欧洲市场，数据主权与本地化要求成为许多汽车企业全球化部署 AI 时无法回避的议题。

三、破局之道：基石、引擎与全链触手

面对数据分散、系统割裂与规模化难题，车企需要的不再是单点工具，而是一套贯穿底层数据、智能应用与全局合规的系统性框架。正如亚马逊云科技在本届 IAA 所展示的，其真正价值在于为企业提供端到端的 AI 转型路径——从统一的数据基座到 Agentic AI 驱动的业务引擎，从全价值链场景方案到合规保障，全面助力汽车企业跨越从 " 实验 " 到 " 运营 " 的鸿沟。

1.  基石：统一且可信的数据平台

如果数据是 AI 时代的 " 新石油 "，那么高质量、易访问且合规的数据平台，就是挖掘这座宝藏的基础设施。为此，亚马逊云科技致力于帮助企业整合分散在多个云、本地系统及第三方来源的数据，构建真正互联且实时可用的数据平台。例如该公司在 IAA 展会演示的场景之一：通过 AI 分析车辆误刹车事件，从客户反馈、车队级分析到 OTA 修复发布，全部在一个打通的数据平台上完成——打破了传统企业中工程、产品、服务之间的数据孤岛。

尤其在欧洲这样对数据主权极为敏感的市场，亚马逊云科技没有回避挑战，而是主动出击。其斥资 78 亿欧元打造的 " 亚马逊云科技欧洲主权云 "，将在 2025 年底之前在德国勃兰登堡推出首个区域。这是一个完全独立运营、人才与技术本地化的云架构，在保持亚马逊云科技全球基础设施的高可用性与安全标准的同时，全面满足欧盟严格的数据合规要求。对德国乃至欧洲的汽车来说，这无疑提供了强有力且可信的数据创新基础。

2. 引擎：生成式 AI 与 Agentic AI：从" 辅助" 到" 自主"

当数据根基稳固，生成式 AI 与 Agentic AI 便成为激活数据价值、推动业务自动化的核心引擎。

例如大众集团利用亚马逊云科技的 Amazon Nova 基础模型，自动生成符合品牌标准的营销宣传图像，大幅节省了人力与时间成本。其中，奥迪则走得更远：其与亚马逊云科技合作开发部署了四款智能体——分别专注于成本管控、安全防护、基础设施与资源调度。这些智能体协同工作，可将某些关键操作流程从 30 分钟压缩至短短 15 秒。

与此同时，宝马集团与亚马逊云科技已携手走过十年的创新之路，合作成果丰硕。目前，宝马全球已有超过 2,450 万辆联网车辆接入亚马逊云科技的云端，每日处理超过 166 亿次服务请求，系统可靠性高达 99.95%。此外，基于亚马逊云科技的技术，宝马打造了应用于新世代（Neue Klasse）车型的全新电子电气架构，这一合作正助力宝马加速软件开发、升级用户服务。

Momenta 则通过亚马逊云科技的 "AD Insight Hub" 解决方案赋能其自动驾驶数据飞轮，借助多模态大模型高效处理海量场景数据，加速应对极端驾驶场景的算法优化。

3. 触手：深入全价值链的场景化解决方案

真正的规模化落地，需让 AI 融入业务每一个环节。亚马逊云科技通过五大展区及与合作伙伴联合展区演示，证明了其方案在研发、生产、零售与售后四大领域的深度应用：

研发域：本届 IAA 展会，亚马逊云科技推出了其 "SDV 加速器 "，旨在解决汽车行业向软件定义汽车转型过程中的核心痛点之一：通过深度融合云端开发工具与经亚马逊云科技市场验证的第三方解决方案，帮助车企整合碎片化的开发环境，打造可快速部署的数字工作平台，从而显著缩短新车型的研发周期。

生产与供应链域：Agentic AI 系统正在重新定义复杂制造与供应链管理的边界。在展区演示中，AWS 进一步呈现了 Agentic AI 在制造运营中的实际应用——通过该系统实时识别生产瓶颈、预测设备故障，并自动触发调整优化决策，将传统依赖人工的响应机制升级为闭环自动优化，从而提升工厂的运营效率。

车载 Agentic AI 助手解决方案；图片来源：亚马逊云科技

零售与客户体验域：购车体验的数字化革新已成为品牌差异化关键。借助 Amazon Connect，亚马逊云科技将生成式 AI 深度嵌入客户联络流程：虚拟助手高效处理常见询问，而人工座席则在通话过程中实时获得 AI 生成的客户画像与行为洞察，据此提供高度个性化服务。这种从前端咨询到售后支持的无缝体验，正重新定义消费者与汽车品牌的互动方式。

例如，极氪正基于亚马逊云科技的 AI 服务（如 Amazon Bedrock）构建其营销智能平台（Marketing Intelligence Platform）。该平台旨在整合销售、市场与售后服务全链路数据，赋能终端门店与客服体系，旨在为用户提供更智能、更个性化的服务体验。

售后与服务域：售后服务智能化是提升用户忠诚与运营效率的重要战场。亚马逊云科技与柯基数据（KGDATA）联合打造的 "Automotive Services GraphRAG" 解决方案，基于知识图谱与大模型技术，构建了融合维修历史、故障库与诊断流程的智能辅助系统，使技术人员能够快速定位问题、推荐解决方案，显著减少车辆停机时间。

四、与中国创新者同行，驶向智能未来

随着汽车产业智能化转型步入深水区，中国力量正加速全球布局，从电动汽车到智能辅助驾驶，从车联网服务到数字化供应链，中国车企与科技企业不再局限于本土市场，而是将目光投向欧洲、北美乃至全球。

然而，出海之路道阻且长：技术架构需具备全球可扩展性，数据合规成为进入关键市场的准入壁垒，文化差异与生态融合更是长期而复杂的挑战。

亚马逊云科技凭借其全球化的基础设施、丰富的合规实践与庞大的合作伙伴网络，正成为中国汽车生态出海进程中值得信赖的 " 同路人 "。其所提供的是一套覆盖底层数据基座、Agentic AI 驱动引擎、场景化解决方案和全球合规生态的全栈赋能体系——这不仅减轻了企业技术复用的成本，更为中国企业参与全球竞争提供了从架构到合规、从开发到运营的端到端支持。

写在最后：

本届 IAA 车展，亚马逊云科技所呈现的远不止于技术工具的组合，更是一套贯穿战略、架构与落地实践的完整转型框架。它不再仅仅是云服务提供商，更是与车企共同探索智能化边界的战略同路人。

展望未来，我们有望看到更多车企与科技伙伴深度协同，构建不仅更智能、更个性化，也更安全、高效、合规的新一代业务模式。在这场以 "Agentic AI" 为标志的产业变革中，那些率先打破数据孤岛、实现 AI 规模化运营的企业，将不再只是技术的使用者，而是成为重新定义汽车价值的引领者。