让AI深入自动驾驶业务现场,点亮面向未来的AI Native人才与组织

当下，AI浪潮正以前所未有的力量重塑世界。对于深耕自动驾驶赛道十年的驭势科技（01511.HK），AI既是技术核心和业务引擎，也是组织效率的关键变量。如何让AI真正深度嵌入工作流程，落地为可衡量的效率提升，而不仅仅停留在工具试用的新鲜感里，已经成为面向未来的人才和组织的必答题。

为此，驭势科技联合飞书共同发起「AI效率先锋大赛」，还原真实业务场景，33个来自不同团队的优秀案例探索出了可落地、可复用、能降本增效的AI范本。

AI不是替代人，而是释放人

我们始终相信，AI不是替代人，而是让每个人的能力，得到最大程度的释放。AI从来不是少数人炫技的玩具，而应该成为所有人打碎实际工作中痛点与槽点的有力武器。

本次「AI效率先锋大赛」最终脱颖而出的6个AI应用案例，涵盖测试提效、数据治理提效、缺陷分析提效等多个业务场景，无一是"为了用AI而用AI"。而是参赛团队针对自身痛点主动发起的创新实践，并将AI创造的价值从“个体自觉”沉淀为“组织能力”。

01

复杂测试环境里千差万别的仿真测试需求

95%自动化完成状态整理

在仿真测试团队，仿真测试需求分散在飞书项目、Gitlab等多系统，每周需消耗大量的人工进行整理评审，时间成本高、状态更新滞后、信息协调困难、准确性不高。引入AI助手和智能体后，飞书AI助手每天下班后对需求状态做预处理，帮助负责人完成内容准备；Aily智能体周三凌晨上岗，负责评审后的信息提取与分类、评审报告细节、用例代码review报告、需求状态通报初稿。AI完成了95%的工作进度，剩余5%则由人工审核修正，防止AI自由发挥。

02

三层数据治理agent

对数据异常自动化提取证据和归因

任务排查效率提升3倍

当数据开发团队面对数据资产和任务的不断增加，信息太分散、判断太依赖个人专业经验、过程处理难以复用的痛点也越发突出。为了把依赖个人专业经验，变成有事实依据、可复查、可持续改进的处理过程，数据治理AI Agent应运而生。统一入口管“怎么问”，Agent Runtime管“怎么答”，Agent Harness管“答得靠谱”，三层架构实现业务的三层提效，解决查得慢、响应晚、依赖人盯的问题，提升数据资产价值，并形成了可复用的企业Agent双闭环实践经验。

03

中台对现场数据自动化分析和路由

繁琐操作从几小时到几分钟

交付运维团队在各种项目的日常运维中，时常面对多系统操作繁琐、Bug分拣效率低下、参数配置风险高、人工验车耗时多等困境。由Bug分析、Bug远程自动化分析、标准化验车流程、参数一键更新四大功能模块构成的AI中台工具集，把日常耗时的人工操作，变成了点一下按钮，几秒就出结果的快捷流程。整体工作效率从多小时工作缩短至分钟级完成，操作高错误率降低到合理水平，工具化操作降低了对个人经验的依赖，知识传承效率也得到了提升，收获了现场同事的一致好评。

04

重构历史车云数据接入链路

数据交换5跳变3跳

彻底消灭数据传输不稳定性

当重构旧的车云数据链路迫在眉睫，纯人工耗时长，且存在规则遗漏、改造前后数据不一致风险。AI辅助改造便成了关键解法，AI不仅参与了重构代码实现，更是参与了重构前、中、后的完整工程过程：旧链路理解、隐性规则抽取、方案比选、异常场景推演、可靠性补齐、监控排障和文档沉淀。把一次依赖个人经验推进的老链路重构，变成了一套可评审、可验证、可复用的工程方法。

05

让车辆数据分析像对话一样简单

通过自然语言洞察数据关联与变化

单次查询最快提速15倍

自动驾驶运营会产生海量的数据，当研发和运营部门需要查询数据时，最难的是如何快速、准确地拿到结果。传统查数要经过漫长链路，简单需求的实际处理通常以小时计，复杂分析会因为口径反复确认而进一步拉长。把数据分析师理解问题、确认口径、查找数据、校验结果和交付报告的整套工作方法，封装成一个可以持续复用的Agent。将查数链路变成对话框一句话直接完成，并支持沿上下文追问，极大提升了效率，也让数据人员角色得到了升级。

06

Bug自动分拣分析流水线

减少工程师90%工作量

在自动驾驶研发流程中，缺陷分析是保障系统稳定性的核心环节。受制于传统缺陷分析存在的信息收集繁琐、分析依赖经验、知识难以沉淀痛点，研发人员会疲于应对潮水般的Bug中，延误中长期工作进展。这时候，需要一个能动手干活、懂专业技能、能够自进化的全流程自动化AI Agent救研发人员于水火之中。它不再只是一个聊天机器人，而是配置了日志分析、场景复现、源码分析、通用工具等覆盖缺陷分析核心场景的AI伙伴，通过"推理一行动一观察一再推理"的ReAct闭环，将缺陷分析沉淀为可复现、可追溯、可规模化的工程能力，大幅提升缺陷从创建到关闭的效率。

回顾以上获奖案例，我们看到了AI作为 “增强劳动力” 的无限可能。AI真正在做的，是把少数人拥有的优秀经验，转化为整个组织都能调用、迭代、继承的集体能力。

打造AI Native的人才和组织

为什么驭势科技要举办这场「AI效率先锋大赛」？因为人会受制于时间、精力与处理能力，而AI智能体却能不厌其烦、不知疲倦，从不懈怠的处理海量信息且不犯随机错误。AI已不仅只是一种趋势，更是新时代竞争的入场券。主动拥抱、学习和应用AI，是保持个人与组织竞争力的必由之路。

对组织而言，「AI效率先锋大赛」是一场“从想法到价值”的高效实践。用AI的力量去攻克实际业务难题，将优秀的创意，转化为可落地、能降本增效的真实成果，为公司创造直接价值。

对个人而言，「AI效率先锋大赛」是一次成长机遇，为参与者提供了“理念+工具”的定向培训，所收获的AI办公思维与专业技能将进化为职场中更强大的泛化能力。

驭势科技联合创始人、董事长、CEO吴甘沙分享了他对于AI Native转型的思考：“驭势将通过三大核心抓手，全面推动AI转型进程。第一是痛点应用，挖掘业务真实痛点，用AI解决高频、高价值问题；第二是范式创新，让AI重构软件开发与业务交付的基础范式；第三是组织创新，打造人机协同的新型组织结构与人才梯队。”

未来50年，AI对人类文明带来的变化会大于工业革命300年、人类历史10万年的变化之和。我们是10万年一遇的幸运参与者？还是AI降临的最后一代？吴甘沙给出了答案：“这取决于我们的选择，正确的选择就是死磕自己，走一条艰难而正确的道路。”

对此，吴甘沙总结了AI时代个人提升的3x3维度：首先是理念升级，以AI First优先考虑AI解决问题的路径、以AI Readable输出机器易于理解的结构化信息、以AI自闭环建立依赖AI完成全流程交付的习惯；第二是工具掌握，熟练调用与反哺组织知识底座、精准构建AI运行所需的上下文环境、持续提供高质量反馈优化模型输出；第三是修为重塑，习惯将人机协同固化为日常工作记忆、提升对优质代码与系统设计的鉴赏能力、在智能时代保持人类特有的共情与温度。

这场「AI效率先锋大赛」只是驭势科技打造AI Native人才和组织的一个缩影，我们在AI Native转型道路上奔跑的进程仍在继续，共同期待更多创新者分享AI创造的价值。