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      電廠 | 賽力斯的實驗:用AI造車,也必須用AI改造上萬人的團隊

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      作者 商迪安

      汽車工業是“人類工業皇冠上的明珠”,其特點是高度集成的工程技術與規?;a能力:一輛純電動汽車的核心零部件數量超過1萬個,如果是混合動力車型,核心零部件最多可以達到1.8萬個。一輛車的背后,是超過3000臺智能制造機器人、超過300家合作伙伴和50家以上的核心供應商。

      如何把這些大大小小的組織捏合成一個高效運轉的體系?賽力斯和飛書找到了這個問題的最終答案。2025年12月,賽力斯集團啟動SAI 2.0,旨在搭建真正的AI組織。

      SAI 2.0上線后,賽力斯一位一線質量保障部的班組長——不懂技術、不了解代碼,在賽力的AI先鋒活動中用飛書多維表格和有限的AI能力,耗時僅7天就搭建出一個綜合質量平臺,能看數據、查標準、跟問題,成為班組長的“最佳助理”。


      汽車競爭的核心是組織整體能力

      近三年,中國汽車行業競爭尤其激烈。從2023年到2025年,中國新能源汽車的滲透率從31.6%越過50%的門檻。今年4月首次突破60%,達到61.4%,創造了歷史新高。

      乘聯會數據統計顯示,從2023年到2025年,中國乘用車市場的零售銷量分別為2169.9萬輛、2289.4萬輛和2300萬輛。

      新能源汽車滲透率節節攀升,但乘用車市場整體增幅有限,對于市場中的每一家車企來說,每一年都可以堪稱“最難的一年”。從2023年開始,賽力斯的新能源汽車銷量分別為15.18萬輛、42.7萬輛和47.2萬輛,躋身行業頭部陣營。


      今年1月,賽力斯集團董事長(創始人)張興海宣布,未來兩年力爭完成第二個百萬輛目標。即2026年和2027年的年均新能源汽車銷量要達到50萬輛——達成第一個百萬輛,賽力斯耗時五年。

      汽車工業的激烈競爭和復雜性在于,從40萬輛到50萬輛的年銷量跨越,并不是簡單的多生產10萬輛,其背后是供、產、研、銷、服五大體系的高效協同。換句話來說,就是供應跟得上、產品造得好、研發要超前、銷售要提升、服務要擴容。汽車產業的競爭,核心是造車組織整體能力的競爭。這就需要賽力斯的整體組織能力再躍升一個臺階。

      賽力斯在硬件和軟件上積累了一定的AI落地經驗。在賽力斯研發和服務體系里,四大類單場景AI智能體已經跑起來,研發效率提升了20%,訂單交付準時率提升了13%。


      但這些還不夠。賽力斯集團IT與網絡數據安全總部部長雷相其說,造車這件事被AI化,但造車的組織本身卻沒有被AI認真改造過。只有整個組織也被AI強化,才能突破研發效率和服務質量的天花板,把汽車智能化推向一個新的高度。

      集團層面的共識很快轉變為升級的戰略方向。2025年12月,賽力斯集團和飛書合作啟動SAI從1.0到2.0的升級,自上而下推動一場組織的AI化變革。


      飛書首席商業官林嬋在雙方簽約時準確定義了雙方的關系:“賽力斯選飛書,不是選簡單的工具,而是選擇在AI時代一起成長的朋友?!?/p>

      賽力斯的銷量從2024年開始起飛,個體和組織也適應了SAI 1.0體系。因此,賽力斯集團推動的SAI 2.0升級面臨一線人員需要脫離慣性的抵觸情緒。

      但賽力斯仍然堅決要推。賽力斯總結過往的經驗發現,SAI 1.0解決的是信息分散的問題,本質上是平臺歸一,讓分散的信息進入同一個池子。

      因此,SAI 2.0要解決的就是萬人組織的工作方式——這不是工作的問題,而是要從組織的頂層設計整個架構。賽力斯提煉出三個數字:1+3+N,1套班子,3個體系,N個場景。


      SAI 2.0:以人為核心

      麥肯錫的報告顯示,75%的企業AI項目上線后會被停用。Gartner的研究報告發現,影響企業AI項目落地的十大關鍵因素就包括組織和員工具備“AI Ready”的能力。

      賽力斯總結經驗同樣發現,組織的AI化核心在于關鍵人要接受,技術和解決方案是媒介工具,但人決定了工具的效用,1+3+N體系落地的關鍵就在于關鍵“人”——一把手、各BG負責人和一線人員?!巴撇粍尤耍竺嫠蠥I都是白搭”,雷相其在2026飛書先進生產力峰會(重慶站)上說。


      SAI 2.0被立為賽力斯一把手工程,一把手掛帥,且每個業務單位的一把手定義為SAI 2.0在自己單位的第一責任人。為了明確一把手的責任,賽力斯給各第一責任人加KPI,把激活率、人均使用時長等關鍵指標透明展示,按照各自完成質量公開排名,確保每個人都能看得到。

      將責任落實到一把手,把每一個部門、團隊的成績和榮譽感關聯到每一個個體,是賽力斯SAI 2.0搭班子的原則。

      賽力斯確定了建體系的三個方向:全新的協作體系、全面的知識體系、靈活的運營體系。主要解決協作、知識運轉和整個組織具備AI能力的三個關鍵問題。

      雷相其透露,新的協作體系解決了“凡事有交代、件件有著落”的問題,把過去的“人找事”變成“事找人”,每個流程、每件事到了關鍵節點都有對應的責任人。賽力斯每天生成超過2000篇會議紀要,這些被沉淀為知識資產,既能管好當下,也能在未來發揮價值。

      背后主要是賽力斯和飛書合作打造的AI+智能會議能力,自動提煉會議要點與待辦,讓決策信息流轉更高效,解決跨地域、跨部門溝通的難題。

      新的知識體系涵蓋了涉及賽力斯SOP、工藝卡、質量手冊和安全規程的十幾萬份文件。以前遇到問題,常規做法是翻系統、問帶頭的師傅或者是在群里提問,“傳幫帶”的知識運轉體系效率低,也無法做到“件件有回應”?;赟AI 2.0,賽力斯要求每個人遇到問題先問AI,再問人。

      比如,直接問AI助手,員工就能獲知車輛試制、試裝任務;向“CTQ分析助手”提問,一句就能解決,不再需要查手冊?,F在在賽力斯,AI 知識問答日均使用大約7000次,這就意味著每天上千人人能節省“解答問題”的時間,從而投入更具價值的工作上。


      新的運營體系解決的則是重在把個體、微型組織的AI能力變成整個組織每個人的AI能力。在飛書AI+效率先鋒的支持下,雙方組織了賽力斯AI先鋒大賽,讓使用飛書不到5個月的賽力斯孵化了包括供應商尺寸鏈智能審核、技術文件審查智能體、產線數字巡檢員等174個一線AI場景,并切實產生了真正效益:

      供應鏈尺寸鏈智能審核的預審準確率高達85%,效率提升53%;

      技術文件審查的覆蓋率從5%擴大至100%,每年將節省超過5萬小時工時;

      產線巡檢的異常發現時長從2個小時被縮短至5分鐘,效率和準確率大幅提升。

      EHS利用AI做的職業健康聽力分析與風險預警模型,給產線工人做長期聽力監測,預防“噪聲聾”;質量團隊做了鑒微通遠投產階段質量管理平臺,在量產前攔截投產關鍵節點的隱患;產品規劃做了競品車輛管理及分析平臺,利用AI的信息洞察能力把競品車輛的試駕反饋數據全部數字化,反哺研發和制造。

      利用這些成功案例,賽力斯進行全員專題培訓和應用推廣,大幅提高一線對SAI 2.0的接受度,并提供了可以匹配一線變化速度的AI組織效率。

      賽力斯這場自上而下的SAI 2.0變革,在整個組織的底座,在一線結出了累累碩果?!罢嬲尳M織AI化的過程質變的是那174個場景,代表了174群人、174個角度、174種業務痛點,他們自己用AI解決了這些問題?!崩紫嗥湔f,他們是AI組織真正活起來的關鍵,“建AI組織不是一個項目的事,不能只靠組織命令推AI。AI組織的標志,不是IT做了多少項目,是AI有沒有變成每個人的工作方式。


      一組數據證明了這一點:SAI 2.0上線5個月,激活率100%,每日人均使用時長173分鐘、AI日活人數超過7500人、AI活躍度23%(意味著23%的人主動使用了AI能力)。

      在賽力斯的這場AI組織實驗中,真實呈現了AI對于組織效率和能力的全面提升。全員創新能力被激活,不懂代碼的一線員工也可以利用AI開發解決工作場景痛點的“助手”;AI融入了每一個工作流里,關鍵節點、關鍵環節都有AI在真正開展工作;整個組織也因為AI的落地變得高效、敏捷。

      “現在我們的AI組織剛長出了雛形,接下來它會繼續成長,然后就能繼續往前跑。”雷相其說。

      賽力斯的SAI 2.0變革初見成效,側面也印證了飛書在協同最復雜,對工具要求最苛刻的汽車制造業中的產品力和易用性。目前,中國市值最高的10家車企中已經有9家使用飛書作為組織協作的合作伙伴,前30家新能源汽車品牌,已經有超過70%選擇了飛書。

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