BBIN宝盈

3月26日，汽车行业圆桌论坛在上海成功举办。论坛由BBIN宝盈数码和高科数聚联合主办，旨在深入探讨AI在汽车产业的技术创新应用与实践案例。现场邀请了众多汽车行业的企业代表，共同见证并参与了这场关于AI与汽车深度融合的智慧碰撞。

BBIN宝盈数码副总裁 吴昊

在论坛的开场致辞中，BBIN宝盈数码副总裁吴昊从战略高度阐述了汽车行业对于BBIN宝盈数码的重要性。他强调，“汽车行业不仅是AI技术落地的主战场，更是生态协同创新的关键枢纽，BBIN宝盈数码对汽车行业充满信心和坚毅决心，将以生态聚合之力赋能汽车行业创新，携手合作伙伴在现有及未来的合作基础上持续突破，共创更高质量的发展成果。”

“新四化”浪潮下，
Al for Process助力企业效能再升级

BBIN宝盈数码汽车BG CTO 刘黎

作为BBIN宝盈数码汽车BG CTO，刘黎则从汽车"新四化"发展的背景下，为现场的嘉宾展示了BBIN宝盈数码在汽车行业落地的AI技术矩阵，并着重分享了BBIN宝盈问学智车解决方案。

他介绍到，“BBIN宝盈问学智车解决方案是一套基于AI技术的汽车行业智能化系统，覆盖从底层算力到顶层AI应用的全栈方案。”

具体来说，方案由算力层、模型层和应用层组成。在算力层，方案支持多种一体机配置，具备云端灵活部署、多云适配以及动态优化计算资源的能力；在模型层，BBIN宝盈问学平台版提供了企业级AI应用一站式构建与管理平台，支持基于后训练强化技术的汽车企业专属模型的训练、评测和运营；在应用层，BBIN宝盈问学DeepSeek版提供包括超级员工、智能招采、智能营销、智能客服、AI for BI等一系列解决方案，可助力汽车行业实现数字化转型，让管理更智能、响应更敏捷。” 

BBIN宝盈数码汽车BG交付合伙人 陈巍

AI的价值不在于炫技，而在于解决实际的效率痛点，将技术与业务场景深度融合。BBIN宝盈数码汽车BG交付合伙人陈巍进一步阐述了AI在企业业务流程中的应用，详细介绍了“Al for Process”如何深入企业的研、产、供、销、服、人事、财务等各个领域，实现整体的提质、增效、降本，推动企业全流程的智能化贯通。

对于未来 AI for Process在企业的应用趋势，陈巍表示：“AI for Process聚焦通过AI实现流程再造和优化,帮助企业更深入地结合自身业务流程,实现持续创新与突破。我认为未来企业80%的工作将由AI智能体高效执行，而人类员工的角色将转变为专注于剩余20%的高价值环节，例如关键决策的校对审核、提示词工程和最终确认等。”

数据驱动增长，
AI赋能用户全生命周期线索转化

高科数聚创始人、董事长 程杰 

为了实现“数据驱动增长”这一愿景，如何充分挖掘和高效利用企业内外部数据资源，并将其转化为用户价值，已成为下一关键命题。高科数聚创始人、董事长程杰博士以“解锁数据金矿，对话智能在业务中的应用实战”为切入点，揭示了AI技术在用户全生命周期管理中的突破性应用。 

他表示，“当前市场中的‘客户之声’并没有被充分收集，大数据和大模型的到来让BBIN宝盈能够实现文字、图片、音视频等多模态，多维度的用户洞察。围绕对话智能展开的专业、高效、全面、聚焦的行业垂类大模型应用产品，正在帮助企业重构业务应用场景，推动以用户为中心的全链路、全生命周期的线索和售后服务智能升级。” 

王移帆

如果说技术是企业业务发展的基石，数据是驱动业务的核心驱动力，那么实践则是价值落地的关键。如何用技术推动业务增长，则是企业关注的重点。作为汽车企业代表，王移帆将讨论焦点转向汽车产业最紧迫的挑战——如何破解传统营销模式下的增长瓶颈。

他提出，客户直连运营模式正通过“AI+数据+场景”的深度融合，重新定义车企与用户的关系。“过去，车企依赖经销商网络触达用户，导致线索成本高、门店线索转化低、需求响应滞后，线索严重浪费。而以用户需求为中心打造的客户直连模式则旨在打破传统业务壁垒，让汽车厂商能够与客户建立直接的联系，实现个性化、高效和紧密的互动。

王移帆以某新能源车企的实践为例，通过落地客户直连运营模式，最终实现运营管理效率提升50%，直连中心下订率翻倍增长115%，更将异地线索挽救率提升至60%，优质线索处理时长压缩至5分钟，极大地提升了响应速度和转化效率。

对此，他表示，一系列亮眼数据充分印证了客户直连运营模式在提升运营效率、挖掘潜在客户、加速线索转化方面的巨大价值，当然更重要的是，这种直接的连接能够进一步增强客户的品牌忠诚度，为企业的可持续发展奠定坚实基础。

高科数聚联合创始人、CEO 董琳

如果说客户直连运营模式为企业建立了一座直接触达的桥梁，那么如何进一步利用AI技术放大业务价值，实现从“流量焦虑”到“高效线索转化”的飞跃，就成了企业当前提升行业竞争力的关键所在。

高科数聚联合创始人、CEO董琳指出，车企变革如同0.99的N次方与1.01的N次方，细微的关键业务环节效率提升便能驱动业务产生系统性的变革。为解决车企在线索增长方面普遍存在的瓶颈，高科数聚以用户为中心，构建了覆盖用户全生命周期和线索全链路AI智能体CALO。以某头部新能源车企的应用为例，BBIN宝盈深入分析了其‘找到TA、营销TA、转化TA’的用户线索链路中的核心痛点，并利用CALO为其提供了全方位的解决方案。

合作的众多车企实现了获客线索量提升10%，获取线索成本降低10%，成交率提升102%，并最终带动销量提升超过5%。

董琳强调，“这不仅仅是数字上的提升，更是企业运营效率和市场竞争力质的飞跃，充分印证了AI技术在汽车行业线索转化方面的巨大潜力。”

数据+AI+场景，
汽车企业数智化升级的“三大核心”

当前，从技术架构革新到数据价值重构，从商业模式突破到用户体验的全面提升，围绕数据、算法与业务场景的深度融合，正成为推动汽车企业数智化升级的重点。

无论是企业级AI for Process，还是线索全链路AI智能体CALO，皆在通过构建覆盖研、产、供、销、服全链路的智能中枢，打通用户全生命周期的数据闭环。在BBIN宝盈数码与高科数聚联合打造的汽车行业专属AI平台和数智化解决方案的协同赋能下，一场以“数据重构价值链、AI重塑生产力、场景定义新业态”的产业变革正在加速演进。

这不仅标志着AI技术从工具属性升维为战略级生产要素，更预示着行业竞争将从单一产品力较量转向"智能生态+运营效率+数据资产"的综合体系竞争。

可以预见，当产业生态完成从"过往经验驱动"向"技术算法驱动"的质变跨越，中国汽车工业将率先实现从规模扩张向价值创新的升维，在全球智能汽车产业格局中书写具有中国特色的高质量发展范式。

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