在2025年9月11日舉行的歐亞汽車創新論壇（2025 IAA Mobility官方活動）上，波士頓咨詢公司首席顧問Natallia Shauchenka指出，在價格競爭加劇、技術周期縮短、動力技術路線分化以及持續成本通脹的多重壓力下，降本計劃已成為汽車制造商的必然選擇。為應對這一挑戰，BCG正與A2MAC1等行業伙伴合作，構建智能化流程并開發AI驅動解決方案，將數據轉化為切實可量化的成本效益。

本合作依托人工智能技術，重點攻克三大核心挑戰：將成本對標與創意生成周期從數月壓縮至數天；通過零部件級數據洞察實現自下而上的成本流程自動化；識別跨平臺通用性，系統性降低大規模研發的復雜程度。

Natallia Shauchenka強調，當前研發聚焦于降本構思體系的構建，其核心能力體現在三方面：直接基于文本與視覺零部件數據生成優化方案；通過與細分市場車型對標制定精準的成本管控措施；為工程師提供深度分析與交互式數據探索功能，以持續優化解決方案。

該方法可帶來五大顯著優勢：解決方案可動態適配用戶平臺與設計；對標精準且基于細分車型領域，支持零部件直接對比；流程有效降低數據噪音與無關比較；輸出結果可直接投入車間使用，支持即時部署；整體解決方案質量更高，通過實施提升項目存活率。該方案每輛車可生成多達5,000個可行創意，極大提升了效率與精準度。

目前該項目已啟動客戶端的初步試點測試。

以下為演講實錄：

如各位所知，汽車行業正面臨巨大的成本壓力。價格競爭白熱化、技術周期縮短、動力技術路線分化以及持續的成本通脹，正不斷擠壓全價值鏈的利潤空間。降本計劃已不再是可選項，而是企業生存的核心關鍵。

正因如此，我們正與A2MAC1等企業攜手打造人工智能解決方案，將數據直接轉化為實實在在的成本節約。盡管目前仍處于早期階段，但我們的目標是構建智能系統，讓降本增效既更迅捷，也更精準。

我們正聚焦三大核心挑戰：

1.    AI驅動的對標與創意生成

通過對對標車輛的分析，我們將成本削減方案的構思周期從數月壓縮至短短兩天——涵蓋從數據輸入到創意生成的全流程。

2.    成本核算流程自動化

運用生成式AI進行零部件級洞察，實現自下而上的成本核算自動化，減少人工失誤，同時為工程師打造智能協同助手。

3.    平臺級復雜性簡化

通過識別零部件與系統間的共通性，人工智能助力發掘平臺級協同效應，實現大規模削減冗余復雜性。

我們當前的工作聚焦于降本方案生成，已形成三大核心能力：

•    直接基于文本與視覺零部件數據自動生成優化方案

•    通過與同級別參考車型對比，制定基于基準的精準成本評估指標

•    支持深度分析與交互式數據應用，助力工程師優化并驗證解決方案

該模式具有顯著優勢：可生成動態適配設計需求的解決方案；確保基于細分市場的精準零部件級對標；有效過濾無關數據干擾；輸出結果可直接應用于生產環節；并能夠產生更優質、落地成功率更高的創新方案。

單次分析可生成多達5000個潛在優化方案。以往需耗時數月的手工分析，如今可在兩天內完成。

目前項目已進入試點階段，初期成果顯示方案生成速度與質量均得到實質性提升。我們的目標明確：大幅縮短方案生成周期、提升措施落地成功率，助力車企將AI驅動的降本模式深度融入成本導向設計流程。