韩、日、美、欧战略布局 “三国一区”竞逐AI赋能制造业新赛道
全球制造业正迎来一场以人工智能为核心驱动力的深刻变革。AI浪潮席卷各行各业，汽车业作为制造业的重要支柱，更是成为智能化转型的前沿阵地。
日前，韩国产业通商资源部表示，韩国计划于2029年大规模生产人形机器人，并在2030年启动人工智能驱动的自动驾驶汽车大规模生产，目标直指制造业人工智能转型（AX）全球领导者。
据了解，韩国产业通商资源部是在韩国“制造业AX联盟”（M.AX）成立仪式上公布上述计划的。该联盟将现代汽车集团、LG电子、三星电子、浦项制铁集团等主要企业与人工智能企业联系起来，帮助制造企业将AI技术应用到业务中。
9月12日，日本政府举行了人工智能战略本部首次会议，明确了扶持国内AI开发的方针。此次会议提交了一份“AI基本计划”草案，计划“在全社会范围内应用人工智能，并启动开发循环”，为日本带来“逆转攻势”。
当全球主要制造业经济体纷纷加码人工智能与制造业融合，一场围绕技术创新、产业链重构的竞合大戏已然拉开帷幕。
战略引领抢占智造制高点
记者了解到，韩国、日本、美国及欧盟等国家和地区，都在积极推动人工智能与制造业融合发展，但举措各有侧重。
日本依托“社会5.0”愿景，聚焦AI在制造业的实操应用：汽车企业运用深度学习系统实现车辆质检零误差，半导体检测效率提升40％；酿造、工程等领域借助AI预测生产计划、排查施工风险，有效降低人力成本与运营误差。该国虽首个人工智能战略尚未公布，但已形成“技术试点-效率提升-全面推广”的推进路径。不过，据日本《读卖新闻》报道，日本在AI应用方面滞后，去年个人使用率仅为20％左右，企业使用率为50％，整体处于较低水平。
美国以专项资助为重要手段，该国能源部投入3300万美元，重点围绕4大智能制造方向发力，包括开发循环供应链技术、优化电动汽车生产工具、攻关高性能材料制造及升级矿业智能装备，且以技术研发为核心，将AI与清洁能源转型深度绑定，通过增强供应链韧性和提高生产效率，强化制造业竞争力。
欧盟注重政策平衡与算力基建突破，推出“人工智能大陆行动计划”，在《人工智能法案》基础上松绑监管，同时建设配备10万枚AI芯片的“超级工厂”以弥补算力短板，还联动《芯片法案》扶持本土半导体生态，重点推动制造业、交通等领域的AI应用，依托工业数据积累打造工业AI的差异化优势。
集邦咨询（TrendForce）分析师曾伯楷向记者表示，从国际局势与产业结构的角度来看，全球各主要经济体积极推动人工智能与制造业融合发展，主要源于两大策略驱动：一是制造业自身转型的迫切需求，二是全球科技竞逐所带来的压力与机会。
首先，制造业是发达国家和地区的经济根基，然而在面临劳动力成本攀升、人口结构老化、碳中和与绿色制造的压力下，仅依赖传统发展模式不足以应对新一轮的挑战。因此，将人工智能导入生产环节，不仅能提升生产效率与良率，还可通过数据驱动的智慧决策达到降低能耗、提升灵活性的效果，这对于保持制造业的全球竞争力至关重要。
其次，人工智能正在成为全球技术战略主权的核心议题，各国意识到若无法在AI时代奠定一定程度的主导地位，就可能在下一波的产业链重组中失去优势。以韩国为例，通过“制造业AX联盟”将汽车、电子、钢铁等传统龙头企业与AI新创公司相互结合，试图打造跨产业的协同创新模式，这不仅意在提升制造业韧性，更要在国际市场上掌握主导权与话语权。日本则在补强AI战略，目标是为了应对高龄化社会、劳动力不足，并保持制造业长期的精密加工优势。整体而言，“三国一区”推动人工智能与制造业融合的切入角度各具特色，共同目的都是确保产业升级与自身的竞争力。
AI改写全球汽车业图景
韩国、日本、美国及欧盟作为全球发达汽车国家与地区，其在人工智能与制造业融合领域的布局并非泛泛而谈，而是深度聚焦汽车等核心赛道。“三国一区”通过联盟协同、技术落地、专项资助与政策基建等多元举措，将人工智能技术不断注入汽车业，不仅将塑造产业的未来形态，更会对全球汽车产业变革产生深远且全方位的影响。
集邦咨询（TrendForce）分析师陈虹燕认为：“人工智能介入汽车产业的设计、生产、销售与售后服务各环节，同时也是自动驾驶、智能座舱等汽车革命性技术不可或缺的一部分。简言之，人工智能为汽车产业创造新价值，并将彻底改变人类与汽车的互动方式。”
从设计端看，韩国现代汽车借助联盟内AI企业技术，可快速模拟不同路况下的车身结构受力情况，缩短新车设计周期；日本车企则能依托深度学习优化汽车内饰布局，提升用户乘坐舒适度。在生产环节，美国能源部资助研发的智能装备，可实现汽车零部件生产的精准把控，降低次品率；欧盟“超级工厂”提供的充足算力，将支撑汽车工厂全流程的AI监控，提高生产效率。
在自动驾驶与智能座舱等革命性技术方面，“三国一区”也在暗暗发力。韩国计划2030年量产AI驱动的自动驾驶汽车，将加速全球自动驾驶技术的商业化进程；日本车企利用AI优化的自动驾驶算法，能提升车辆在复杂路况下的通行安全性；美国在高性能材料制造上的AI研发，为自动驾驶汽车的传感器、芯片等关键部件提供更优质的材料支撑；欧盟在工业AI领域的差异化优势，可助力智能座舱实现更精准的语音交互、更智能的环境调节。
这些行动相互叠加，将推动全球汽车产业从传统制造向智能出行生态转型，让汽车不再仅是交通工具，更成为集出行、娱乐、办公于一体的智能终端，彻底改变人类与汽车的互动方式，为全球汽车产业发展开辟新的价值空间。
车企应视数据为核心资产
在“三国一区”以多元举措推动人工智能与制造业融合、重塑全球汽车产业格局的背景下，中国汽车产业链上下游企业既身处技术变革与市场重构的浪潮之中，也面临着独特的发展契机与竞争压力，其应对策略将深刻影响自身在全球产业版图中的地位。
在陈虹燕看来，中国汽车产业链上下游企业面临的主要机遇，在于透过AI技术实现效率提升、成本优化与模式创新。然而，不同于单纯的数字化或自动化，AI转型不仅需要庞大的资金投入，更要求企业深入理解AI技术的差异、确保数据的质量与完整性，并建立能持续优化模型的数据死循环。这代表企业需要从根本上改变思维模式，将数据视为核心资产。
除了汽车领域本身的应用，中国汽车产业链更具备将AI技术跨界赋能的潜力。例如，自动驾驶所需的AI视觉、雷达、芯片和算法等核心技术，具备高度可复用性，能延伸应用于机器人、无人机或eV‐TOL等新兴领域。这为相关的软硬件供货商提供了新的成长引擎，例如地平线的自动驾驶芯片，同样可应用于机器人领域。
陈虹燕进一步指出，尽管技术可复用，但将汽车AI技术应用于其他领域，仍需克服应用场景、法规要求与人机互动上的差异，尤其在安全性与实用性的验证上。此外，目前中国汽车产业处于高度竞争环境，部分企业的技术投入是为了在市场环境中寻求新出路。然而，能否在激烈的竞争中保持理性、持续且长期的研发投入，将是决定企业能否在AI新领域取得成功的关键。
中国庞大的汽车市场为AI技术落地提供丰富场景，下游车企可借鉴“三国一区”经验，结合本土用户需求优化智能座舱、自动驾驶功能；上游零部件企业能依托国内完善的制造业基础，承接全球AI汽车产业链的配套订单。但我国汽车行业在核心AI算法、高端芯片等关键技术仍存在对外依赖，同时“三国一区”在标准制定上的先发优势，可能对中国企业参与全球竞争形成壁垒。因此，汽车产业链上下游企业还需加快自主创新与国际合作步伐以待破局。