组织震荡与AI浪潮交织,汽车业人才困局如何解?
创始人
2025-08-28 00:01:57
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今年以来,汽车行业正在上演一场前所未有的“人才地震”。一边是以丰田、奔驰、保时捷等为代表的传统车企宣布裁员,另一边是小米、小鹏等新势力排队吸纳;一边是某新势力因核心算法人才被挖而怒告前员工,另一边是智能驾驶岗位需求28倍暴涨、AI科学家月薪11万仍一将难求。

在这场“裁员”与“抢人”并行的混战中,汽车人才市场正经历一场结构性重塑——传统岗位迅速萎缩,AI相关职位却供不应求。企业如何在这场人才大战中突围?个人又如何在AI浪潮中找到自己的位置?

AI席卷汽车业全链条

随着AI技术从理论研究阶段逐步落地汽车产业应用场景,整个行业正发生系统性重塑。在研发、生产、供应、营销等全产业链环节中,AI不再仅是提升局部效率的工具,而是成为支撑产业运转的“新基础设施”。在此变革进程中,人才作为贯穿始终的核心变量,既面临自身定位与能力被重构的挑战,也迎来适配产业新需求的发展机遇。

在汽车研发领域,AI正颠覆传统的“设计 - 试制 - 测试”流程,将研发周期大幅压缩的同时,推动研发逻辑从“经验驱动”向“数据驱动”转变。在2025汽车人才研究会年会上,中国汽车工业协会副秘书长陈旭指出,当下汽车行业处于深刻变革关键期,电动化、智能化、绿色化技术加速迭代,汽车从传统交通工具演变为智能移动终端,工业互联网、大数据、人工智能等先进技术深度融入生产制造,推动汽车制造向智能制造转型升级。过去,一款新车的整车性能仿真往往需要依赖工程师经验设定参数,经过数月反复调试才能得出优化方案,而现在通过AI算法对海量测试数据的自主学习,不仅能在数天内完成同等量级的仿真任务,还能覆盖极端天气、复杂路况等更多传统方法难以兼顾的场景。

生产制造环节也在从“规模化”走向“柔性化”。在上海嘉定这样的汽车产业集聚区,AI视觉检测系统已广泛应用于质量监控。据悉,某零部件企业采用AI检测设备,仅需0.5秒即可完成焊点缺陷识别,准确率高达99.8%,效率提升5倍。

供应链是AI应用的又一关键场景。国家信息中心信息化和产业发展部制造业研究处处长李强表示,AI可提前6-12个月预警芯片、原材料供需风险,帮助企业动态调整采购策略。某车企通过AI系统优化库存布局,库存周转率提升18%,成本降低12%。

在营销与服务端,AI推动车企从广撒网转向精准化触达。据悉,有车企营销团队借助AI构建用户画像,实现内容精准推送,转化率提升18%。AI客服可7×24小时响应咨询,解决率达85%;还能基于车辆数据预判故障,主动推送保养提醒,使用户满意度提升25%。

人才结构迎来“冰火两重天”

AI在提升效率的同时,也对汽车人才结构带来剧烈冲击,呈现出“传统岗位收缩、新兴岗位爆发”的状态。

卡思优派人力资源集团汽车事业部总监顾立波指出,大型车企因组织架构相对刚性,在应对行业快速变化时灵活性不足,而AI的引入进一步加剧了传统岗位的收缩,“过去5年,汽车行业基础生产线工人岗位减少约17%,负责生产报表统计、简单库存管理的岗位缩减超25%”。

研发端同样如此。某车企研发中心采用AI自动化工具后,原本10人团队的数据整理工作只需2人即可完成,其他人员转向算法优化与模型设计等高价值任务。

中国人才研究会汽车人才专业委员会名誉理事长付于武

与之形成反差的是,AI相关的新兴岗位需求呈爆发式增长,且人才缺口持续扩大,尤其是“汽车专业 + AI技术”的复合型人才,成为企业争夺的焦点。中国人才研究会汽车人才专业委员会名誉理事长付于武强调,AI时代必须打造“专业精湛、能打硬仗”的队伍。

数据显示,2025年汽车行业AI相关岗位招聘量较2020年增长5倍,其中具备3年以上AI项目经验,且熟悉汽车研发、生产流程的人才,薪资溢价普遍超过80%,部分头部企业为吸引高端AI人才,甚至开出百万年薪。然而人才供给却明显不足。有研究指出,未来5年,智能网联领域AI人才缺口达2.37万–3.7万人,而高校相关专业应届生仅约7300人,不到需求量的1/3,这种供需失衡将进一步加剧人才竞争。

值得注意的是,AI推动汽车行业岗位能力要求从“单一技能导向”向“跨界复合导向”转变,无论是研发、生产还是营销领域的岗位,均对从业者的综合能力提出了更高要求。北汽福田海外事业部产品技术中心工程管理经理刘晴分享了自身的转型经历,她原本专注于传统动力系统的机械设计,而AI时代的研发工作,要求她不仅要掌握汽车工程知识,还需理解机器学习算法、大数据分析工具的应用逻辑。

AI时代,生产一线岗位对从业人员能力的要求也在同步发生转变,上汽集团上海申沃客车有限公司涂装车间高级经理徐冬提到,如今的涂装技术工人,不再是仅掌握喷枪操作的“手艺人”,还需要学会操作AI视觉检测设备,通过系统数据判断涂层厚度、色差等质量问题,“有经验的老工人如果不会用AI工具,就无法精准定位缺陷原因,甚至可能被行业淘汰”。

即便是营销岗位,也要求从业者具备数据分析能力。长安汽车长安品牌事业部营销总监赵春艳表示,现在的销售团队不仅要熟悉产品参数,还需通过AI工具分析用户数据,制定个性化的销售策略,“能看懂数据报表、用AI工具挖掘用户需求的销售人员,更容易在竞争中脱颖而出”。

组织与人才如何突围?

面对AI带来的人才结构变革与能力要求升级,汽车企业正从组织架构、人才管理两方面进行系统性调整,以提升应对行业变化的韧性;从业者也在通过主动学习、技能重塑,寻找在AI时代的立足之道。这种“组织变革 + 个人突围”的双重联动,成为汽车行业应对AI挑战的核心路径。

在组织架构上,传统的“部门壁垒式”结构已难以适应AI时代跨领域协作的需求。来自一汽、东风、上汽、长安等企业的人力资源负责人一致认为,AI时代的组织需要“更扁平、更灵活、更开放”。以上汽集团为例,其成立的智能网联研究院打破了传统的研发、生产、营销部门界限,将汽车工程师、AI算法专家、数据科学家、用户体验设计师纳入同一项目团队,通过“项目负责人制”统筹资源,使智能座舱项目的研发周期缩短60%,产品上市后用户满意度达92%。

企业人才管理策略的升级同样重要,企业一方面加大对外部AI人才的引进力度,打破行业边界构建多元化人才池;另一方面强化内部人才培养,通过定制化培训帮助员工适应AI时代的能力要求。

中国人才研究会汽车人才专委会秘书长李喆乐指出,企业需要“构建终身学习的人才发展体系,让员工能持续跟上AI技术迭代速度,而不是被动等待被淘汰”。

对汽车行业从业者而言,应对AI冲击的核心在于主动进行能力重塑,通过持续学习打破认知边界,在人机协同中找到自身的不可替代性。上海交通职业学院汽车工程学院院长李丕毅从教育端出发,提到高校已针对AI时代的人才需求调整培养方案,“过去我们的课程侧重机械原理、汽车构造等传统内容,现在增加了AI基础、智能汽车系统、数据处理等课程,同时通过校企合作让学生参与真实的AI项目,比如协助企业进行车载系统数据标注、AI检测模型优化等,提前积累实战经验”。

“AI不会完全取代人,但会取代不愿适应AI的人。我们要做的不是害怕技术变化,而是主动学习如何与AI协同工作,把人的经验、创造力与AI的效率、精准性结合起来,这才是在行业中立足的关键。”徐冬说。

从研发到生产,从供应到营销,AI全面融入汽车产业已不可逆。在这场变革中,人才成为破局核心——不仅是技术应用者,更是生态重塑者。正如中央组织部人才工作局原副局长、中国人才研究会副会长李志刚所言,面对产业变革,“要紧紧抓住人才这一决定性因素”。当下的汽车行业,正处在“技术爆发”与“存量博弈”的关键阶段,唯有企业、个人、教育界多方协同,构建起面向AI时代的人才生态,才能在激烈竞争中实现突围。

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