论文部分内容阅读
摘 要：随着大数据背景的高速发展，人工智能对各行各业都造成了极大影响。汽车制造行业可谓是国家的战略性支柱产业，近年来随着数智化的发展也面临着前所未有的挑战。本文围绕人工智能对汽车研发行业的影响为主线，分别从项目范围、项目资源、 项目风险、项目管理人员四个方面就人工智能发展对汽车研发项目管理的影响进行简单探析。
關键词：人工智能 汽车研发 应用发展
人工智能代表着一个全新时代的到来，对于各行各业来说既是新的机遇也是新的挑战，汽车研发行业也不例外。虽说数字化转型是大趋势，但是如何跟进，如何转型，如何管理仍然需要认真进行考量。人工智能的发展对于汽车研发行业项目管理来说一场关于人才、组织、战略的系统性变革，它并不是一种新型工具或者新兴技术企业可以自主选择是否采用。就目前状况来看人工智能发展已是大势所趋，那么汽车研发行业就应当尽早布局快速跟进才能有所作为。
一、巧用人工智能，实现项目范围管理“刚好够”
就现阶段而言，数字化和智能化可谓是各企业最核心的战略，是一场脱胎换骨的认知与思维的革命，是关系着产业变革和能力升级的重要因素。首先就汽车研发项目范围的管理方面而言，项目范围的管理是否恰当直接关系着项目管理的成败，如果项目变更频繁将直接导致项目管理失控，可以说是项目管理过程中的一大痛点。在汽车产业的研发项目中既要做到满足大众市场需求又要做到在竞争市场中脱颖而出，最好还要能达到成本最优，因此大多车企会采用“市场调查”的传统方法来对用户需求、偏好、意愿进行分析，这是一直以来众多车企掌握产品配置和明确项目范围的重要手段。但是在实际操作过程中，用户的学历水平、地区差异、真实意愿、配置偏好、表达方式等不尽相同，故得到的产品配置和产品画像并不全面，直接影响了新款车型的设计和配置，符合了项目成本，又难以充分满足客户需求度或者价格满意度，符合用户喜好需求又会产生较大的成本压力，可见数据缺失对项目范围管理造成一定的决策困难。但是在大数据背景下，随着数字化和智能化的飞速发展可有效解决相关问题。
比如具备专业数据处理技能的互联网公司，利用人工智能可以从现实世界的互动中获取科学且全面的数据，这些数据涵盖了广大消费者用户的偏好、习惯和价格敏感度，随之利用数字技术根据偏好区分、价格区间进行筛选、分析，进而划分出目标客户群体，确定出既满足成本目标又满足客户需求的最优方案。同时人工智能的应用兼具时效性，能够随时根据客户的反应变化做出最快的调整，从根本上保证了车企及时掌握市场动态对产品配置策略进行调整。随着人工智能的发展会让大数据比你自己更懂你自己，车企在项目范围管理上可以同时实现满足成本目标、目标细节更完善、满足客户实际需求等，实现“刚好够”的项目管理原则。
二、借助人工智能，明确项目资源管理“优先级”
在公司战略要求下汽车研发项目往往采用组合管理和项目集管理的方式展开，因此对资源管理提高了更高的挑战。在资源管理方面如何有效缓解各类资源限制和需求的冲突是当下面临的一大重要难题，在管理实践过程中项目经理难免会顾此失彼无法实现效益最大化，就人力资源而言是当下冲突最为严重的，无法对人力资源进行精确量化。在提质增效的智能化高速发展时代，想要取得高品质和创新驱动首先是人才驱动，在目前企业中大多存在人力资本数量大、存量大、层次不均、量级不等现象，无法有效掌控人力资源情况，在很大程度上影响着企业整体战略目标的实现。
比如在现有项目管理软件基础上加入人工智能分析系统，升级后的智能系统可以充分掌握项目团队成员的工作经验、输出节奏、效能高低、创新成果、协同能力等，企业只需要输入初始数据和所需评估任务即可匹配出符合结果的人员。如果在项目研发过程中人员因故发生变动，智能系统还可及时在人才库搜索并自动匹配下一合适人选。通过人工智能实现对项目人力资源的量化管理，同时也达到了矩阵式跨平台的人力资源配置目标，可谓一举两得。如此项目管理组就可以借助人工智能分析系统充分掌握项目集和项目组合之间的关系，明确资源优先级进而实现最优配置。
三、建立智能模型，提升项目风险管理“有效性”
任何项目管理都存在风险性，在汽车研发项目管理过程中，各项目之间存在变化性、不定性和相互依赖性，导致项目结果难以预测精确，这就使得车企管理存在一定的风险。当下针对风险管理主要依靠建立概率统计模型对以往数据、影响因素进行收集，随之由专家团队对风险展开定性、定量分析并制定应对方案。但是，经验往往存在局限性，还有许多小概率事件无法覆盖全面，或者影响变量太多数学模型难以描述，这些都直接导致无法科学准确的预估风险，进而直接影响项目管理决策。
比如基于大数据背景下建立智能分析模型就是人工智能技术的优势所在，当很多不同可能性的风险概率同时存在情况下即使专家团队也难以很好的把控风险管理，但是智能分析模型可以综合纳入强特征模型和弱特征因素，那些表征上看起来毫无关联的数据点往往存在着人们容易忽视的隐形关系，当这些数据点结合起来全面分析很可能会发现一些对预测风险非常有帮助的重要联系。由此可见，人工智能发展可以将人脑难以理解的复杂数学关系用大数据规划出最佳路径，进而解决风险管控过程中种种不确定因素，大大提升汽车项目风险管理决策的有效性。
四、借数智化转型，促进项目管理人员“高效能”
在数字化、智能化发展的时代，虽说人工智能管理系统承载了项目管理各个领域，大大减少了项目经理的工作量，但是无法代替人类实现情感互动、跨领域思考或者解决一些复杂策略，这便需要具备技术项目管理、领导力、战略和商务管理于一身的项目经理。许多企业存在一个共性问题，就是人力资源效能低，比如人才发展与投入、人才配置与人均效能、人才协同与组织效能、创新成果、价值转换等均难以满足当下企业的快速发展需要，高素质创新人才、管理人才是提高企业效能的不二法门。因此，汽车研发项目应当抓住数智化转型新机遇实现“人才有价”，注重项目经理沟通能力、讲述能力、协调能力、领导力和影响力等，促进项目管理人员效能提升，有助于更好更快实现项目管理目标！
五、总结
综上可见，在数智化大势所趋的新时代，企业也需顺应时代要求及时升级和变迁，将人的技能的人工智能融合在一起，促进汽车研发项目实现智能化转型！
参考文献：
[1]武超，朱帅祯.基于人工智能平台的汽车制造技术发展探析[J].现代工业经济和信息化，2020，10（10）：71-72.
[2]孙常林.智能网联汽车发展现状分析[J].产业创新研究，2020（20）：34-35.
[3]林春云.人工智能发展对汽车研发项目管理的影响分析[J].轻型汽车技术，2020（07）：43-46.
關键词：人工智能 汽车研发 应用发展
人工智能代表着一个全新时代的到来，对于各行各业来说既是新的机遇也是新的挑战，汽车研发行业也不例外。虽说数字化转型是大趋势，但是如何跟进，如何转型，如何管理仍然需要认真进行考量。人工智能的发展对于汽车研发行业项目管理来说一场关于人才、组织、战略的系统性变革，它并不是一种新型工具或者新兴技术企业可以自主选择是否采用。就目前状况来看人工智能发展已是大势所趋，那么汽车研发行业就应当尽早布局快速跟进才能有所作为。
一、巧用人工智能，实现项目范围管理“刚好够”
就现阶段而言，数字化和智能化可谓是各企业最核心的战略，是一场脱胎换骨的认知与思维的革命，是关系着产业变革和能力升级的重要因素。首先就汽车研发项目范围的管理方面而言，项目范围的管理是否恰当直接关系着项目管理的成败，如果项目变更频繁将直接导致项目管理失控，可以说是项目管理过程中的一大痛点。在汽车产业的研发项目中既要做到满足大众市场需求又要做到在竞争市场中脱颖而出，最好还要能达到成本最优，因此大多车企会采用“市场调查”的传统方法来对用户需求、偏好、意愿进行分析，这是一直以来众多车企掌握产品配置和明确项目范围的重要手段。但是在实际操作过程中，用户的学历水平、地区差异、真实意愿、配置偏好、表达方式等不尽相同，故得到的产品配置和产品画像并不全面，直接影响了新款车型的设计和配置，符合了项目成本，又难以充分满足客户需求度或者价格满意度，符合用户喜好需求又会产生较大的成本压力，可见数据缺失对项目范围管理造成一定的决策困难。但是在大数据背景下，随着数字化和智能化的飞速发展可有效解决相关问题。
比如具备专业数据处理技能的互联网公司，利用人工智能可以从现实世界的互动中获取科学且全面的数据，这些数据涵盖了广大消费者用户的偏好、习惯和价格敏感度，随之利用数字技术根据偏好区分、价格区间进行筛选、分析，进而划分出目标客户群体，确定出既满足成本目标又满足客户需求的最优方案。同时人工智能的应用兼具时效性，能够随时根据客户的反应变化做出最快的调整，从根本上保证了车企及时掌握市场动态对产品配置策略进行调整。随着人工智能的发展会让大数据比你自己更懂你自己，车企在项目范围管理上可以同时实现满足成本目标、目标细节更完善、满足客户实际需求等，实现“刚好够”的项目管理原则。
二、借助人工智能，明确项目资源管理“优先级”
在公司战略要求下汽车研发项目往往采用组合管理和项目集管理的方式展开，因此对资源管理提高了更高的挑战。在资源管理方面如何有效缓解各类资源限制和需求的冲突是当下面临的一大重要难题，在管理实践过程中项目经理难免会顾此失彼无法实现效益最大化，就人力资源而言是当下冲突最为严重的，无法对人力资源进行精确量化。在提质增效的智能化高速发展时代，想要取得高品质和创新驱动首先是人才驱动，在目前企业中大多存在人力资本数量大、存量大、层次不均、量级不等现象，无法有效掌控人力资源情况，在很大程度上影响着企业整体战略目标的实现。
比如在现有项目管理软件基础上加入人工智能分析系统，升级后的智能系统可以充分掌握项目团队成员的工作经验、输出节奏、效能高低、创新成果、协同能力等，企业只需要输入初始数据和所需评估任务即可匹配出符合结果的人员。如果在项目研发过程中人员因故发生变动，智能系统还可及时在人才库搜索并自动匹配下一合适人选。通过人工智能实现对项目人力资源的量化管理，同时也达到了矩阵式跨平台的人力资源配置目标，可谓一举两得。如此项目管理组就可以借助人工智能分析系统充分掌握项目集和项目组合之间的关系，明确资源优先级进而实现最优配置。
三、建立智能模型，提升项目风险管理“有效性”
任何项目管理都存在风险性，在汽车研发项目管理过程中，各项目之间存在变化性、不定性和相互依赖性，导致项目结果难以预测精确，这就使得车企管理存在一定的风险。当下针对风险管理主要依靠建立概率统计模型对以往数据、影响因素进行收集，随之由专家团队对风险展开定性、定量分析并制定应对方案。但是，经验往往存在局限性，还有许多小概率事件无法覆盖全面，或者影响变量太多数学模型难以描述，这些都直接导致无法科学准确的预估风险，进而直接影响项目管理决策。
比如基于大数据背景下建立智能分析模型就是人工智能技术的优势所在，当很多不同可能性的风险概率同时存在情况下即使专家团队也难以很好的把控风险管理，但是智能分析模型可以综合纳入强特征模型和弱特征因素，那些表征上看起来毫无关联的数据点往往存在着人们容易忽视的隐形关系，当这些数据点结合起来全面分析很可能会发现一些对预测风险非常有帮助的重要联系。由此可见，人工智能发展可以将人脑难以理解的复杂数学关系用大数据规划出最佳路径，进而解决风险管控过程中种种不确定因素，大大提升汽车项目风险管理决策的有效性。
四、借数智化转型，促进项目管理人员“高效能”
在数字化、智能化发展的时代，虽说人工智能管理系统承载了项目管理各个领域，大大减少了项目经理的工作量，但是无法代替人类实现情感互动、跨领域思考或者解决一些复杂策略，这便需要具备技术项目管理、领导力、战略和商务管理于一身的项目经理。许多企业存在一个共性问题，就是人力资源效能低，比如人才发展与投入、人才配置与人均效能、人才协同与组织效能、创新成果、价值转换等均难以满足当下企业的快速发展需要，高素质创新人才、管理人才是提高企业效能的不二法门。因此，汽车研发项目应当抓住数智化转型新机遇实现“人才有价”，注重项目经理沟通能力、讲述能力、协调能力、领导力和影响力等，促进项目管理人员效能提升，有助于更好更快实现项目管理目标！
五、总结
综上可见，在数智化大势所趋的新时代，企业也需顺应时代要求及时升级和变迁，将人的技能的人工智能融合在一起，促进汽车研发项目实现智能化转型！
参考文献：
[1]武超，朱帅祯.基于人工智能平台的汽车制造技术发展探析[J].现代工业经济和信息化，2020，10（10）：71-72.
[2]孙常林.智能网联汽车发展现状分析[J].产业创新研究，2020（20）：34-35.
[3]林春云.人工智能发展对汽车研发项目管理的影响分析[J].轻型汽车技术，2020（07）：43-46.