對話智界郭銳｜一位算法專家，在汽車工廠里重新理解AI

從華為終端核心管理層到智界汽車董事長兼CEO，郭銳的跨界并非簡單的行業(yè)轉(zhuǎn)換，而是一次對AI本質(zhì)的重新追尋。在他看來，AI不是某個具體功能，而是一種可以“重寫一切技術(shù)”的解題思路。汽車行業(yè)恰好提供了從鋼板到整車的完整長鏈條，是AI實(shí)現(xiàn)“端到端”賦能的理想場景。

一、從算法到汽車：回到問題本身

郭銳在北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院完成本碩博連讀，主攻量子計算與算法方向。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尚未流行的年代，他因缺乏算力與落地場景而轉(zhuǎn)向營銷領(lǐng)域。如今AI成為主流生產(chǎn)力，他選擇回歸本行，尋找能夠被“端到端重寫”的產(chǎn)業(yè)。他認(rèn)為，汽車行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈極長、復(fù)雜度高，從原材料到用戶使用形成幾乎沒有斷點(diǎn)的閉環(huán)，是AI應(yīng)用密度最高的領(lǐng)域。

二、AI的本質(zhì)：一種“重寫一切”的解題思路

郭銳認(rèn)為，當(dāng)前行業(yè)對AI的理解仍停留在“功能層”，如同90年代將互聯(lián)網(wǎng)等同于郵箱和BBS。AI的本質(zhì)是數(shù)學(xué)方法論，而非具體技術(shù)。他反復(fù)強(qiáng)調(diào)基礎(chǔ)教育的重要性：“AI對基礎(chǔ)能力要求極高，不重視基礎(chǔ)教育，產(chǎn)業(yè)很難真正走遠(yuǎn)?！痹谒磥恚嬲瓵I的人才仍是稀缺資源，這也是汽車行業(yè)面臨的核心挑戰(zhàn)之一。

三、智界超級工廠：一座“會進(jìn)化”的AI智能體

進(jìn)入智界后，郭銳將工廠從頭走到尾，上千個工位逐一了解。智界工廠已獲得國家智能制造能力成熟度四級認(rèn)證，核心特征是工廠能夠感知、決策、優(yōu)化。過去制造是“流程驅(qū)動”，L4之后變成“數(shù)據(jù)驅(qū)動”，制造本身被算法化。AI被嵌入沖壓、焊裝、涂裝、總裝全鏈路，通過數(shù)字孿生實(shí)現(xiàn)虛擬與真實(shí)的實(shí)時同步。人只需定義精度目標(biāo)，路徑和參數(shù)由系統(tǒng)自行優(yōu)化。

這種“會思考”的工廠帶來三個層面的變化：技術(shù)上，5G、AI、數(shù)字孿生真正參與生產(chǎn)；效率上，廠房利用率提升15%，車型切換效率提升50%，新車導(dǎo)入周期縮短20%；質(zhì)量上，開始用航空級標(biāo)準(zhǔn)做一致性控制。工廠被稱為“AI智能體生命工廠”，因?yàn)樗邆渥晕疫M(jìn)化能力——每一次測試、試錯、驗(yàn)證都沉淀進(jìn)系統(tǒng)，過去的錯誤變成未來的資產(chǎn)。

四、智界的獨(dú)特結(jié)構(gòu)：華為+奇瑞的雙重賦能

郭銳選擇智界，源于其特殊的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：華為提供全棧智能技術(shù)與產(chǎn)品能力，奇瑞沉淀30年的制造體系與質(zhì)量控制。兩者疊加，才有可能將AI真正落地到產(chǎn)業(yè)中。他的角色是把華為的創(chuàng)新力與奇瑞的制造力轉(zhuǎn)化為用戶能感知的品牌力，用AI打通全鏈條。

五、不卷價格，卷價值：從體系能力定義好產(chǎn)品

面對汽車行業(yè)的激烈競爭，郭銳明確表示“不卷價格，卷價值”。他不認(rèn)可“虧本賣車”的做法：“虧本賣車，你不就成鋼板的搬運(yùn)工了？”公司可以虧損，但必須“虧出個未來”——虧損應(yīng)投向研發(fā)和品質(zhì)，而非單純降價。

他認(rèn)為好產(chǎn)品不來自參數(shù)堆砌，而來自背后的體系能力。例如智界V9作為旗艦MPV，采用了航空級激光焊（成本是普通焊接的5倍）、可拆卸吸能結(jié)構(gòu)、專利熱熔釘技術(shù)等，并單獨(dú)投入10億元建造焊裝線。這些不會寫在配置表上，但會在用戶長期使用中體現(xiàn)價值。

六、對“AI上車”的終極理解

郭銳認(rèn)為，未來的“AI上車”一定是操作系統(tǒng)級的——車的調(diào)校、控制、駕駛體驗(yàn)都會被AI深度參與。當(dāng)前的理解仍是碎片化的，真正的變化在底層。當(dāng)AI從功能變成系統(tǒng)，從工具變成生產(chǎn)力，汽車行業(yè)的整個價值體系將被重寫。而這一切的核心，是讓“AI+制造”從概念變成現(xiàn)實(shí)。