汽车自诞生以来深刻改变了人们的出行方式，进入智能化时代后，消费者对汽车的使用观念发生显著转变，汽车制造商需借助数字化技术维持竞争力，并重塑与消费者的关系。数字化不仅体现在产品智能化层面，更需贯穿整个价值链，以此降低成本、提升效率与质量，部分领先企业已通过先进技术加速工作流程数字化与创新进程。
在汽车全生命周期数字化推进中，数字孪生平台发挥着关键作用。以全新汽车模型开发为例，这类平台能打造集成的数字孪生构建环境，让汽车数字模型实现高逼真且物理精确的实时渲染，同时借助相关技术实现跨部门设计与工程团队的无缝协作，覆盖研发、测试、调整及数据共享等环节，达成不同应用间的实时互操作性，大幅提升效率并降低成本。
在制造领域，智能工厂建设以智能设备和自动化生产线为核心快速推进。数字孪生平台结合机器人技术与实时路径规划技术，可为制造商提供仿真环境，用于模拟多个自主移动机器人、视觉 AI 智能体和传感器的操作。依托数字孪生工厂模型，制造商无需实际原型或实验工厂，就能模拟生产流程、优化供应链，评估并应对潜在物流短缺等挑战，推动工厂向更科学、智能、数字化的方向发展。
销售端为满足消费者日益增长的个性化需求，融合 AI 技术的 3D 产品配置工具应运而生。借助这类工具，汽车制造商可依据消费者喜好，通过生成式 AI 交互方式实时展示所选车型的外观、颜色及车内智能座舱环境，结合虚拟现实技术，让消费者提前体验定制化的车身设计、座舱布局与汽车性能，带来新颖、个性化的购车体验。
智能工厂建设与物流优化方面，汽车制造涉及众多供应商与零部件，总装车间物流供应环节紧密相连。部分企业借助数字孪生平台与机器人技术，开发先进的自主移动机器人，加速物流应用部署与优化，同时创建工厂数字孪生模型，利用数字资产快速、真实地复制工厂环境，在虚拟空间中优化工厂整体布局、机器人开发与物流系统，通过高精度仿真控制实际设备，实现多设备快速部署、统一调度与方案测试，降低工厂规划成本，类似实践已在行业内逐步推广。
汽车研发是复杂的系统工程，需多环节精密协作，数字孪生平台在研发流程加速中同样发挥重要作用，助力企业优化物流与生产协调，提升组装效率，通过虚拟仿真与实际应用结合，推动研发环节数字化升级。
随着生成式人工智能技术发展，多模态感知与大型语言模型为汽车行业智能化转型带来新机遇，其中智能驾驶与智能座舱是关注焦点。部分企业借助云原生软件平台，对智能驾驶大模型进行推理加速，提升视觉处理能力，同时利用创新 3D 渲染技术实现不同车型间数据高效复用与适配，在系统层面优化数据利用与生成，提高数据处理效率与模型训练泛化性。在智能座舱领域，强劲的计算能力为多模态认知大模型训练与推理提供支撑，让车载 AI 助手能快速、准确处理用户指令，提供优质响应服务，目前行业正通过从云端到车端的全面技术解决方案，推动相关技术创新与发展。
汽车行业正迈向以创新、性能和效率为核心的新时代，制造商需加速数字化转型以提升竞争力。当前，通过将汽车产品、生产流程与业务流程数字化，在虚拟环境中实现全生命周期映射，可帮助企业通过实时仿真提高研发协同、流程优化与测试效率，促进 AI 创新。行业正致力于提供开放、灵活、可扩展且高性能的解决方案，通过技术创新与合作，推动生成式 AI 和数字孪生技术应用，开启汽车行业业务模式创新新篇章。