【汽車公社】AI＋自動車のデジタル化・スマート化はどのようにして自動車の研究開発、生産、供給、販売、サービス、管理の全チェーンを再構築するのか？聯友科技の経営幹部たちはこう語る

概要：「1キロメートルの深さを1センチ幅の領域で掘る」

2025年AI＋自動車デジタル化・スマート化イノベーション年次フォーラムにおいて、聯友科技の複数の経営幹部が、AI＋自動車業界のデジタル化・スマート化転換に関する最前線のトレンドと実践的な道筋について、共有した。

メディアの合同取材に対し、同社の上層部は、自動車の研究開発・生産・供給・販売・サービス・管理の全チェーンをAIがどのように再構築するのか、また自動車メーカーの海外進出におけるデジタル化・スマート化支援、スマートコックピットおよびスマート製造のアップグレードなどの重要なテーマについて体系的に回答した。

現在、自動車産業はこれまでにない変革を経験している。電動化とスマート化の波が押し寄せる中で、製品定義のロジックは「素材の積み上げ競争」から「体験のブレイクスルー」へと転換している。1年間に700車種を超える新車および改良車種が発表され、消費者が一つひとつを見分けるのは困難になっており、明確な特徴とコアの売りを備えた車種だけが際立つことができる。この変化は、自動車メーカーに対して開発段階でのソフトウェア投資の増加を迫り、コード量が急増し、ソフトウェアコストの比率も継続的に上昇している。同時に、販売モデルも根本的な変化を遂げており、伝統的なBtoB流通からBtoC直結型へと進化しつつある。小米（シャオミ）や新興勢力などのブランドは、電子消費財のビジネスモデルを用いて、重資産型の自動車業界に衝撃を与え、マーケティングのプロセスを、メディア広告投下、リード獲得、店舗試乗からアフターサービスに至るまで、全過程にわたり再構築している。

このような背景の下で、聯友科技は自動車の大製造システムに焦点を当て、研究開発・生産・供給・販売・サービス・管理を統合したデジタル・スマート化サービスに深く取り組んでいる。汎用型IT企業とは異なり、聯友科技は長年にわたって自動車業界に根を下ろし、一次から六次までの業務プロセスを深く理解しており、ミドルプラットフォームのアーキテクチャに基づいて、安定性と俊敏性を兼ね備えたデジタル・スマート化プラットフォームを構築することができる。このような「業務現場に密着した」サービス能力によって、同社は単一システムを提供できるだけでなく、組織や部門をまたいだプロセス再構築およびデータ連携を支援でき、多くの自動車メーカーにとって信頼できる長期的なパートナーとなっている。

AI技術は自動車のバリューチェーン全体に全面的に浸透している。

マーケティングの段階では、見込みのない顧客データが大量に発生し、顧客への過度な営業連絡などの問題が長期にわたり業界を悩ませてきた。これに対し、聯友科技はAIを活用し、コンテンツ生成からトラフィック配分、顧客とのインタラクションに至るまで、全プロセスを最適化している。例えば、大規模モデルを活用してワンクリックで生成したコンテンツを、メインアカウントおよび数千のマトリックスアカウントに自動配信する運用体系により、情報拡散の効率を大幅に高めている。顧客がライブ配信中に資料を登録した後、システムは秒単位で反応し、即時に電話営業を自動発信して、タイムリーなアプローチを実現する。バックエンドではさらにAIによる品質検査メカニズムを導入し、カスタマーサービス担当者の話術や紹介内容の完全性をリアルタイムで監視・採点することで、サービスの標準化を確保している。店舗の段階では、スマート店舗管理システムを導入し、ソフトウェアとハードウェアを組み合わせて来店した顧客の時間帯や店内での行動経路を把握し、AI音声分析と組み合わせて営業担当者のパフォーマンスを評価している。成約段階では、企業用WeChatを通じて自動的にグループを作成し、AIが巨大なナレッジベースに基づいて顧客の質問に正確に回答することで、情報の漏れや誤りを防ぎ、ユーザー体験の一貫性を確保している。

特筆すべきは、聯友科技がマーケティングと生産製造を深く融合させ、注文システムと製造システムの連携を実現している点である。AIアルゴリズムによる生産・販売計画の協調により、顧客が注文した車両のラインオフ時期や納期を迅速にフィードバックでき、まるで日用品を注文するようなスピード感で購入できるようにしている。さらに、システムはユーザーの過去のインタラクションデータに基づいて、営業担当者によるサービスのシームレスな引き継ぎを実現し、コンシェルジュ型のワンストップ体験を構築している。

スマート製造の分野では、一般消費者からの体感はそれほど強くないものの、AIの応用はすでに工場の最前線にまで深く浸透している。東風日産などとの協力事例を例にとると、聯友科技はAIを通じて複数の重要なシーンでブレイクスルーを実現している。設備保守の面では、音声波形、振動、電流などの多次元データを活用して減速機の寿命を予測し、故障の3か月前に警告を出すことができ、その精度は70％以上に達しており、生産ライン停止による損失を効果的に回避している。品質管理では、画像認識技術を用いて、組み付けの重要部品が正しく装着されているかを自動検出し、作業員によるミスを防いでいる。サンルーフの接着工程では、リアルタイム映像監視によって接着剤のラインが連続しているかを判断し、途切れた場合には即時に警報を発してシーリング品質を確保している。車両出荷前の傷検査では、従来は作業員がライトを手に持って手作業で行っていたが、多角度の高精細カメラとAI認識による方式へとアップグレードし、検査の効率と一貫性を大幅に向上させた。また、電着塗装工場などの高危険作業エリアでは、清掃や検査作業を人の代わりに行う人型ロボットの導入を模索しており、安全性の向上を図っている。

スマート製品の分野では、聯友科技はクラウド側のソリューションを提供するだけでなく、車載側のスマートハードウェア分野にも注力している。同社が展示したAIアシスタントは「バーチャル販売アドバイザー」として機能し、店舗スタッフが新車のセールスポイントを素早く把握し、顧客に試乗などの体験を案内できるよう支援する。車内のマルチモーダル対話システムは、人の動作、音声、表情を認識し、「じゃんけん」などのゲーム的なインタラクションを実現するほか、ニーズ予測も徐々に可能としている。例えば、ドライバーがあくびをした際に自動で音楽を流して眠気を抑える、といった機能である。これらの機能の背後には、限られた演算環境下でのモデル圧縮と最適化に関する同社の技術的蓄積があり、限られた車載計算能力でもスムーズな動作を実現している。同時に、聯友科技は車両・道路・クラウドの連携発展にも積極的に参加し、国家戦略の実行を推進している。

グローバル化に向けて、中国の自動車メーカーは海外進出を加速させており、聯友科技もそれに合わせて国際的なサービス能力の拡充を進めている。現在、複数の自動車メーカーに対して海外販売管理システムを構築しており、国内で成熟した4S店管理体系をヨーロッパ、中東、ロシアなどに輸出している。スマートコックピットの海外展開において直面するネットワーク接続の障壁に対して、聯友科技は現地の法規に準拠した海外版車載ネットワークプラットフォームを構築し、アマゾン・クラウドを活用してデータのコンプライアンスに基づく保存とサービスの現地化を実現し、海外のユーザーも国内と同じスマート体験を享受できるようにしている。海外生産拠点の構築面では、長安汽車などの新設工場におけるデジタル・スマート化システムの導入に参画し、管理モデルとデジタルプラットフォームの海外展開を支援している。

サプライチェーンの強靭性の面では、グローバルな不確実性が高まる中、聯友科技はインテリジェントで柔軟かつ拡張性のあるグローバル物流実行プラットフォーム（G-LES）を構築し、完成車および部品について、出荷から海外生産ラインに至るまでの「1つのコードで最後まで追跡」できる可視化管理を実現している。このプラットフォームはAIによる予測機能を組み合わせており、禁輸や関税変動といった突発事象に対して、時間単位での緊急対応を行い、複数の代替案をあらかじめ提示して意思決定を支援することができる。同時に、船会社、倉庫、通関などのエコシステムパートナーのリソースを統合し、協調ネットワークを形成することで、グローバルサプライチェーンの対応能力を高めている。

自動車金融分野におけるAIの応用について、聯友科技は現段階ではまだ初期段階にあり、主に断片的なシーンの最適化に集中していると考えている。例えば、AIを活用して多種多様な銀行取引明細書を自動で識別することにより、審査・融資の効率を大幅に高め、人手の投入を減らしている。下位市場で「信用履歴のない顧客」層にサービスを提供する面では、従来の信用情報データが不足しており、消費行動、スマートフォンの使用習慣、ソーシャルネットワーク層など、非伝統的なデータを活用して顧客像を補完する必要がある。聯友科技はすでに自動車業界特化の金融ラベルを300種類以上蓄積しており、政府系データプラットフォームとの協力を通じて、コンプライアンスの枠組みの下で第三者の行動データを導入し、リスク評価の精度を高めている。今後、このモデルはデータのコンプライアンスやモデル適用性に対する要求の高度化に伴い、継続的な改良とアップグレードを重ねながら進化していくとみられ、アルゴリズムの最適化を図るためにも、さらなるサービス規模の拡大が必要とされる。

総じて、聯友科技は「1センチ幅の領域を1キロメートルの深さで掘る」という戦略的な一貫性を堅持し、顧客のために先進的なAI＋自動車のデジタル・スマート化ソリューションを構築することに注力している。同社のコアコンピタンスは、汎用的なAI技術そのものではなく、20年以上にわたる業界の蓄積によって培われた業務理解力とシーン洞察力にある。今後、AIが「低い位置にある果実（Low-Hanging Fruits）」の段階から、より深層的な業務融合へと進むにつれて、このような長期的伴走型のサービスモデルは、中国におけるAI＋自動車のデジタル・スマート化の進程において、ますます重要な役割を果たすことになるだろう。

（出典：自動車公社）