有百年歷史的通用汽車（GM）正以驚人的速度擁抱 AI 浪潮。近八個月來，GM 大動作從 Google、Meta、亞馬遜等頂尖科技公司挖角，組建了一支小型精銳 AI 團隊。這不僅是宣告該品牌對 AI 的重視，更是試圖將 AI 思維從概念落實到每個業務環節，為這家百年企業塑造數位轉型的新樣貌。
把 AI 思維融入團隊合作，從程式開發到賽事決策
GM 軟體與服務工程資深副總瑞查森（David Richardson）闡明了 AI 團隊的定位：GM 的目標並非成為下一個 Apple 或 Google，而是將「GM 擅長的汽車技術專業，與軟體科技深度結合」。
這支不到 20 人的 AI 團隊將作為內部顧問支援整個組織，包括製造、工程，甚至是 Nascar 賽事等，任務涵蓋 AI 導入諮詢、培養員工 AI 能力、協助供應商合作與合同談判。
在實際應用上，AI 已全面滲透公司運作。比方說，GM 正在推動生成式 AI 編碼工具，協助軟體工程團隊更高效開發程式碼；同時，也優化車輛的 OTA（空中下載技術，英文為 Over-the-Air）軟體更新流程，確保車輛可以即時獲得功能升級，而不需召回。此外，AI 團隊還與 GM 賽車部門合作，透過即時數據分析支援 Nascar 賽事、以及即將加入的 F1 賽事做出快速賽事決策。瑞查森表示：「我們已在財務、軟體工程、人資等領域識別出至少一個 AI 專案。」
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落實智慧製造，以協作機器人與 AI 檢測提升產線韌性
《華爾街日報》指出，GM 近期的重點 AI 專案之一是「協作機器人」（cobots），專門協助工廠中需要人體工學調整的繁重工作。瑞查森表示，憑藉數十年的製造數據累積，GM 擁有的知識產權讓這些機器人技術能在內部高效研發，超越外部供應商的解決方案。這些機器人不僅提升生產效率，也能減輕員工的負擔，讓人力資源更專注於高價值工作。
此外，根據《Forbes》報導，AI 也被 GM 應用在品質檢測上。在製造環節中，若設備停機將造成巨大損失。根據西門子 2024 年研究，對大型汽車工廠而言，生產停擺每年可能導致 6.95 億美元損失。
傳統檢測往往耗時且受限於人工判斷，維修也多為事後修復，一旦設備故障才處理，影響整體產能。GM 的 AI 系統透過機器學習演算法，即時分析生產線數據，快速識別異常模式，並找出問題成因，實現預測性維修，從根本上降低停機風險，也減少成本和損失。
這些技術的落地案例包括：
● 雷射焊接品質檢測：可透過 AI 偵測異常並分析原因。
● 電阻焊接：得以監控電流曲線找出焊接缺陷。
● 電動車電池托盤的洩漏檢測系統：利用機器視覺辨識與軟體捕捉微小氣體外洩跡象。
這些技術不僅提升準確度，也縮短問題排查時間。
做到 2 件事，成為百年大廠GM 轉型成功關鍵
《華爾街日報》分析，近年有許多老牌企業紛紛建立 AI 團隊或實驗室促進數位轉型，其成功與否的關鍵在於「文化融合」與「場景落地」。瑞查森觀察，目前矽谷的 AI 專家與底特律的老牌工程師並未出現文化衝突，反而透過專業互補，共同探索 AI 於汽車製造與企業運營的實踐。
對 GM 而言，AI 已不再是遠在天邊的技術概念，而是躍升為每日運營、生產線決策與產品開發的中樞神經。這家百年汽車巨頭的案例，展示了傳統製造業如何在保持核心專業的同時，實現數位轉型與創新加速。
