今年以來，汽車行業正在上演一場前所未有的“人才地震”。一邊是以豐田、奔馳、保時捷等為代表的傳統車企宣布裁員，另一邊是小米、小鵬等新勢力排隊吸納；一邊是某新勢力因核心算法人才被挖而怒告前員工，另一邊是智能駕駛崗位需求28倍暴漲、AI科學家月薪11萬仍一將難求。

在這場“裁員”與“搶人”并行的混戰中，汽車人才市場正經歷一場結構性重塑——傳統崗位迅速萎縮，AI相關職位卻供不應求。企業如何在這場人才大戰中突圍？個人又如何在AI浪潮中找到自己的位置？

 

AI席卷汽車業全鏈條

 

隨著AI技術從理論研究階段逐步落地汽車產業應用場景，整個行業正發生系統性重塑。在研發、生產、供應、營銷等全產業鏈環節中，AI不再僅是提升局部效率的工具，而是成為支撐產業運轉的“新基礎設施”。在此變革進程中，人才作為貫穿始終的核心變量，既面臨自身定位與能力被重構的挑戰，也迎來適配產業新需求的發展機遇。

在汽車研發領域，AI正顛覆傳統的“設計 - 試制 - 測試”流程，將研發周期大幅壓縮的同時，推動研發邏輯從“經驗驅動”向“數據驅動”轉變。在2025汽車人才研究會年會上，中國汽車工業協會副秘書長陳旭指出，當下汽車行業處于深刻變革關鍵期，電動化、智能化、綠色化技術加速迭代，汽車從傳統交通工具演變為智能移動終端，工業互聯網、大數據、人工智能等先進技術深度融入生產制造，推動汽車制造向智能制造轉型升級。過去，一款新車的整車性能仿真往往需要依賴工程師經驗設定參數，經過數月反復調試才能得出優化方案，而現在通過AI算法對海量測試數據的自主學習，不僅能在數天內完成同等量級的仿真任務，還能覆蓋極端天氣、復雜路況等更多傳統方法難以兼顧的場景。

 

 

生產制造環節也在從“規模化”走向“柔性化”。在上海嘉定這樣的汽車產業集聚區，AI視覺檢測系統已廣泛應用于質量監控。據悉，某零部件企業采用AI檢測設備，僅需0.5秒即可完成焊點缺陷識別，準確率高達99.8%，效率提升5倍。

供應鏈是AI應用的又一關鍵場景。國家信息中心信息化和產業發展部制造業研究處處長李強表示，AI可提前6-12個月預警芯片、原材料供需風險，幫助企業動態調整采購策略。某車企通過AI系統優化庫存布局，庫存周轉率提升18%，成本降低12%。

在營銷與服務端，AI推動車企從廣撒網轉向精準化觸達。據悉，有車企營銷團隊借助AI構建用戶畫像，實現內容精準推送，轉化率提升18%。AI客服可7×24小時響應咨詢，解決率達85%；還能基于車輛數據預判故障，主動推送保養提醒，使用戶滿意度提升25%。

 

人才結構迎來“冰火兩重天”

 

AI在提升效率的同時，也對汽車人才結構帶來劇烈沖擊，呈現出“傳統崗位收縮、新興崗位爆發”的狀態。

卡思優派人力資源集團汽車事業部總監顧立波指出，大型車企因組織架構相對剛性，在應對行業快速變化時靈活性不足，而AI的引入進一步加劇了傳統崗位的收縮，“過去5年，汽車行業基礎生產線工人崗位減少約17%，負責生產報表統計、簡單庫存管理的崗位縮減超25%”。

研發端同樣如此。某車企研發中心采用AI自動化工具后，原本10人團隊的數據整理工作只需2人即可完成，其他人員轉向算法優化與模型設計等高價值任務。

 

中國人才研究會汽車人才專業委員會名譽理事長付于武

 

與之形成反差的是，AI相關的新興崗位需求呈爆發式增長，且人才缺口持續擴大，尤其是“汽車專業 + AI技術”的復合型人才，成為企業爭奪的焦點。中國人才研究會汽車人才專業委員會名譽理事長付于武強調，AI時代必須打造“專業精湛、能打硬仗”的隊伍。

數據顯示，2025年汽車行業AI相關崗位招聘量較2020年增長5倍，其中具備3年以上AI項目經驗，且熟悉汽車研發、生產流程的人才，薪資溢價普遍超過80%，部分頭部企業為吸引高端AI人才，甚至開出百萬年薪。然而人才供給卻明顯不足。有研究指出，未來5年，智能網聯領域AI人才缺口達2.37萬–3.7萬人，而高校相關專業應屆生僅約7300人，不到需求量的1/3，這種供需失衡將進一步加劇人才競爭。?

值得注意的是，AI推動汽車行業崗位能力要求從“單一技能導向”向“跨界復合導向”轉變，無論是研發、生產還是營銷領域的崗位，均對從業者的綜合能力提出了更高要求。北汽福田海外事業部產品技術中心工程管理經理劉晴分享了自身的轉型經歷，她原本專注于傳統動力系統的機械設計，而AI時代的研發工作，要求她不僅要掌握汽車工程知識，還需理解機器學習算法、大數據分析工具的應用邏輯。

AI時代，生產一線崗位對從業人員能力的要求也在同步發生轉變，上汽集團上海申沃客車有限公司涂裝車間高級經理徐冬提到，如今的涂裝技術工人，不再是僅掌握噴槍操作的“手藝人”，還需要學會操作AI視覺檢測設備，通過系統數據判斷涂層厚度、色差等質量問題，“有經驗的老工人如果不會用AI工具，就無法精準定位缺陷原因，甚至可能被行業淘汰”。

即便是營銷崗位，也要求從業者具備數據分析能力。長安汽車長安品牌事業部營銷總監趙春艷表示，現在的銷售團隊不僅要熟悉產品參數，還需通過AI工具分析用戶數據，制定個性化的銷售策略，“能看懂數據報表、用AI工具挖掘用戶需求的銷售人員，更容易在競爭中脫穎而出”。?

 

組織與人才如何突圍？

 

面對AI帶來的人才結構變革與能力要求升級，汽車企業正從組織架構、人才管理兩方面進行系統性調整，以提升應對行業變化的韌性；從業者也在通過主動學習、技能重塑，尋找在AI時代的立足之道。這種“組織變革 + 個人突圍”的雙重聯動，成為汽車行業應對AI挑戰的核心路徑。

 

 

在組織架構上，傳統的“部門壁壘式”結構已難以適應AI時代跨領域協作的需求。來自一汽、東風、上汽、長安等企業的人力資源負責人一致認為，AI時代的組織需要“更扁平、更靈活、更開放”。以上汽集團為例，其成立的智能網聯研究院打破了傳統的研發、生產、營銷部門界限，將汽車工程師、AI算法專家、數據科學家、用戶體驗設計師納入同一項目團隊，通過“項目負責人制”統籌資源，使智能座艙項目的研發周期縮短60%，產品上市后用戶滿意度達92%。

企業人才管理策略的升級同樣重要，企業一方面加大對外部AI人才的引進力度，打破行業邊界構建多元化人才池；另一方面強化內部人才培養，通過定制化培訓幫助員工適應AI時代的能力要求。

中國人才研究會汽車人才專委會秘書長李喆樂指出，企業需要“構建終身學習的人才發展體系，讓員工能持續跟上AI技術迭代速度，而不是被動等待被淘汰”。

對汽車行業從業者而言，應對AI沖擊的核心在于主動進行能力重塑，通過持續學習打破認知邊界，在人機協同中找到自身的不可替代性。上海交通職業學院汽車工程學院院長李丕毅從教育端出發，提到高校已針對AI時代的人才需求調整培養方案，“過去我們的課程側重機械原理、汽車構造等傳統內容，現在增加了AI基礎、智能汽車系統、數據處理等課程，同時通過校企合作讓學生參與真實的AI項目，比如協助企業進行車載系統數據標注、AI檢測模型優化等，提前積累實戰經驗”。

“AI不會完全取代人，但會取代不愿適應AI的人。我們要做的不是害怕技術變化，而是主動學習如何與AI協同工作，把人的經驗、創造力與AI的效率、精準性結合起來，這才是在行業中立足的關鍵。”徐冬說。

從研發到生產，從供應到營銷，AI全面融入汽車產業已不可逆。在這場變革中，人才成為破局核心——不僅是技術應用者，更是生態重塑者。正如中央組織部人才工作局原副局長、中國人才研究會副會長李志剛所言，面對產業變革，“要緊緊抓住人才這一決定性因素”。當下的汽車行業，正處在“技術爆發”與“存量博弈”的關鍵階段，唯有企業、個人、教育界多方協同，構建起面向AI時代的人才生態，才能在激烈競爭中實現突圍。