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汽车行业宝马开启潘多拉魔盒,导入AI砍两成管理层,600个AI用例替代8000白领

发布时间：2026-10-03 12:43:22 最近访问：2026-10-03 12:43:22

9月30日资本市场日上，宝马宣布到2027年年中把业务部门和管理岗位砍掉20%，把AI系统性地铺进研发、采购、销售和售后！

这是开启了汽车行业的潘多拉魔盒！

芝能汽车出品

宝马宣布到2027年年中把业务部门和管理岗位砍掉20%，把AI系统性地铺进研发、采购、销售和售后。

到2027年年中，业务部门数量和管理岗位减少20%，下属组织层级按同样幅度往下压。汽车业务息税前利润率2025年是5.3%，2028年的目标是3%到5%，要到下一个十年初才回到8%到10%的长期区间。

宝马2025年底集团全球员工数略低于15.5万人，7月与员工代表谈成的自愿离职计划涉及德国非生产职能，最多8000个岗位。

从副总裁开始优化，20%是那些？

宝马约有65位高级副总裁直接向董事会汇报，下一级大约400位高管。改革会消掉约100个高层岗位，大部分在慕尼黑总部。

在宝马的《宝马集团 AI 规模化，Scaling AI at BMW Group》主讲人 Dr. Christoph Grote 与 Dr. Franz Decker ，我们摘录一些

大规模软件定义车辆（SDV）落地，保障2027 年底前快速推出 40 + 款车型，产品范围从量产车延伸至高性能衍生版本；采用一个统一软件平台，覆盖车型、传动系统、区域、细分市场

2）汽车行业进行的AI 演进三阶段

AI 辅助（AI-Assisted）能提升生产力，但还不够；AI 原生（AI-Native）才能驱动颠覆性规模

人工主导（HUMAN-OPERATED）：线性、人力驱动。
AI 辅助（AI-ASSISTED）：基于传统 SDLC（软件开发生命周期），仅在选定用例中应用 AI，当前已规模化落地的状态（演进 Evolution）
AI 原生（AI-NATIVE）：采用智能体驱动 SDLC（Agentic SDLC）、人类在环（Humans in the Loop）、自动化工作流，这是下一个量级的规模（颠覆 Disruption）

宝马在资本市场讲的故事，是宝马下一步要走到AI 原生的状态，人员重组称为一项重要手段，强调这不是一个成本节约计划。CFO Walter Mertl的说法更直接，全公司一致用智能体AI会成为游戏规则改变者，带来更快开发、更精简的结构和更快的决策，简单来说就是宝马真的觉得过往的方式过时了

效率增量必须先于减量落地。精简要落地，得有东西可砍。宝马把产品组合精简和区域化经营跟组织调整放在一起，压缩全系变种数量，中国这边要把本土开发车型占中国销量的比例提到2030年至少95%，研发权力往离市场更近的地方放置

宝马内部跑了600多个AI用例，分布能看出它的优先级。

研发那条线走得很快，工程师提出技术要求，要做设计、仿真、测试、问题定位和修改，每一步都吐出大量文档、代码和数据。宝马的规划是让AI智能体从技术需求阶段一路支持到测试与发布，还举出与Mistral合作做碰撞仿真的例子，工程师不用再造实体样例，更快处理信息和重复任务，最后由开发人员检查、审核、批准。

汽车开发里最费时间的是发现问题之后，弄清它来自软件、硬件、零件公差，还是几个团队对需求的理解不一致。如果AI能把历史测试、设计变更和现场反馈连起来，工程师能更早拿到线索（省下来在组织内部来回流转的时间）

采购的逻辑类似，要比报价、产能、交付、质量和供应风险，还要不停应对设计变更。AI先整理资料、识别异常、生成备选方案，人还去谈判、还担商业责任，AI战略材料把采购方案生成和更快做出决策列为应用方向。

销售、市场、售后都在清单上，行政和决策流程会更深。文档转录、纪要整理、供应商询价单比对、标准报告生成，这类活现在就该交出去。

工厂那边，宝马单独写了一份材料AI已经用于虚拟工厂、质量检测和厂内物流，下一步探索数字智能体与机器人协同。物理AI材料把物料搬运、设备操作和质量检查列为潜在应用场景。

备注：人形机器人在工厂带来的影响，大家都在探索

机器人在演示里能识别和抓取零件，距离它在不同工厂、不同班次、不同车型之间稳定干活，还有一段工程距离。工厂线落地这些，外观缺陷识别、设备异常预测、规则明确的物料搬运，这类任务边界清楚，结果容易检查。。

宝马带了个头，用更少的人、更快地造出更多的车。

这里首先是数据连起来。研发部门知道的故障、采购部门掌握的供应变化、工厂看到的质量偏差、售后收到的客户投诉，先得把数据和流程的衔接理顺。其次是责任落到人。AI可以提采购建议，可以归纳测试结果，。管理层级减少之后，每一个留下来的决策岗位要处理的问题反而更宽。

产业链上压力会顺着采购和研发流程往下传，车企能更快比较技术方案、成本和交付风险，供应商靠信息不透明和漫长对接流程维持的那部分优势会减弱；能给出可靠数据、参与早期联合开发、把质量稳定性证明出来的企业，合作价值会往上走，这取决于整车厂的系统整合能力。

对汽车行业从业者来说，重复整理文档、转录信息、生成标准报告这些任务先承压。等到后面全面导入，不好说。

宝马第一个在汽车行业开启了规模化使用AI来替代人类办公！汽车业的AI时代，上岸第一剑，先斩内部人。

老登更希望用AI替代下面的同志！