宝马率先落地自研AI智能体平台！大规模部署，加速AI驱动企业转型

​宝马集团正式在华推出自研AI智能体平台“盖亚”（GAIA），一举成为国内首批自主研发并部署企业级AI智能体平台的车企，为向AI驱动型企业转型立下全新里程碑。这一平台的到来，正重新定义人工智能在企业各业务领域的价值创造路径。

今年3月，宝马在华发布360度全链AI战略，明确要让AI技术深度渗透全价值链。而“盖亚”平台的上线，正是这一战略落地的关键一步——它将作为连接数据、系统与人员的数字化核心，在AI 2.0时代助推本土创新提速，挖掘新业务机遇，让企业协同合作更快速、更智能。

华晨宝马汽车有限公司总裁兼首席执行官宝思齐女士表示：“‘盖亚’平台是我们向人工智能驱动型企业转型过程中的重要里程碑。在宝马的人工智能生态中，‘盖亚’平台是赋能每一位员工、重塑智能制造体系的智能基座，持续推动产品质量、生产效能与用户体验的协同提升。”

面对大模型与生成式AI驱动的AI2.0浪潮，宝马致力于将人工智能从技术工具转化为全域组织能力，并制定了清晰的三阶段路线图：从“AI辅助运营”起步，迈向“AI智能体驱动自动化”，最终实现以AI为核心的运营模式，以此重新定义业务流程。

在希腊神话中，“盖亚”是大地女神，也是万物之母。这一命名恰如其分体现平台的颠覆性——宝马全域AI能力的“孕育者”与“赋能者”。“盖亚”平台将成为“智能体的操作系统”，为全价值链提供定制化解决方案：从生产流程的智能优化，到客户交互的生成式对话，再到研发环节的仿真模拟与生成式设计，让AI能力渗透到企业运营的每一个环节。

全员创新：低代码自助服务降低技术门槛，人人可用，处处能及，管理便捷

“盖亚”平台的核心优势在于大幅降低了AI技术的应用门槛，推动AI从“专家专属”到全员化赋能，真正实现人人可用，处处能及。平台提供自助式、低代码的生成式AI服务，即使是零基础的用户，也可以在安全合规环境中快速创建应用。

员工可自主创建自助应用、高效调用现有解决方案、集成定制化工具开发“盖亚”应用、管理部门知识资产以及通过智能分析文本获取最新知识。由此，员工既能以“使用者”身份通过各类应用创造价值，也能以“创造者”角色开发新应用与工具。

“盖亚”平台还通过整合宝马自研创新方案与外部AI创造者的技术成果，创造多元价值。对多元技术的开放原则确保其不依赖单一的大语言模型供应商。另外，宝马始终坚守“负责任使用AI”的理念，平台内置的集成管理框架，可确保所有AI应用均符合安全规范与监管要求，实现技术创新与风险管控的平衡；同时保障组织内部信息流转统一，构建“单一事实来源”，提升数据一致性与完整性，助力挖掘深度分析洞察。

360°部署：AI2.0深度融入研发、生产、供应链及客户体验各环节

依托“盖亚”平台的落地，宝马已在研发、生产、供应链及客户服务等领域积极探索AI2.0技术的前沿应用，稳步推进AI转型。

以宝马沈阳生产基地为例，人工智能解决方案已全面应用于质量管控系统、备件管理等生产运营的各个环节。这不仅为每一辆国产宝马汽车的高品质生产奠定了坚实基础，而且为2026年中国专属版新世代BMW iX3的量产做好充分准备。

生产过程中，宝马始终将质量放在首位。在大东工厂，质量AI助手（QBBA）利用大语言模型搭建智能体，协助质量工程师诊断车辆质量问题并生成报告，助力“零缺陷”目标的实现。

同时，高效的维修备件管理既能降低停机损失风险，更能优化库存成本。非生产物料替换件识别功能系统就像“智能库管员”，基于AI大语言模型和大视觉模型技术，通过文本、图片和物料规格参数三重技术路径，精准推荐相同件、相似件及替代件。该技术预计可减少备件种类10%，降低维修备件库存成本约5%。

AI的价值远不止于降本增效，更具备沉淀与活化企业“智慧”的深远战略意义。智能维修虚拟专家应用将隐性的实操经验转化为结构化的、可随时调用的数字知识库，犹如把“经验丰富的老师傅”装进了口袋，随用随查。这不仅大大缩短人才培养周期，更强化了宝马作为知识驱动型制造企业的核心竞争力。

引领变革：AI技术应用先行者，持续引领行业智能化转型

人工智能已成为宝马运营体系的核心组成部分。在中国市场，宝马亦是人工智能技术应用的先行者，持续巩固行业领先优势。宝马在华的AI实践早有布局，首个落地应用可追溯至2018年。

2022年，集团正式部署自研人工智能平台“灯塔”（BEACON），该平台作为赋能全场景的“超级大脑”，为宝马在国内的生产制造、业务运营等各项工作提供全面数字支撑。随着“盖亚”人工智能体平台的全面上线，“灯塔”平台将继续承担底层技术基座的核心作用，凭借强大的技术引擎支持AI模型的规模化扩展，进一步强化“盖亚”的整体效能与本土场景适配能力。

从1.0时代的单点应用，到2.0时代的智能体平台跃迁，宝马集团正以持续的技术创新，构建起覆盖研发、生产、运营、服务等的AI生态体系，开启“人机协同”的新范式，为汽车行业的智能化转型提供可借鉴的实践路径。

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