长江黄金水道在这里向东延伸，把重庆每年造出来的超过200万辆整车和零部件，送往长三角乃至全球。2025年这里的新能源汽车产量达到129.6万辆，同比暴涨36%，新能源汽车的渗透率直接飙升至46.5%。这意味着，重庆每造出两辆车，就有一辆是新能源车。

　　但仅仅6年之前，这里还是媒体口中新能源时代的落魄贵族：2019年，重庆汽车产量从315万辆急速跌落，仅剩138.3万辆年产量，较巅峰缩水超过56%。重庆在全国汽车版图中的排名，从连续三年的第一，一路跌至第七。曾经贡献全市近四分之一工业产值的支柱产业，在短短几年内几乎崩塌，背后是几十万人的就业问题。

　　新能源和智能化浪潮重构了整个汽车行业的竞争节奏。整车迭代周期正从三五年压缩到一两年。而主机厂的每一次提速，都会沿着供应链向下传导。偏偏重庆汽车产业集群由于整车厂和供应链在同一座城市，压力传导几乎没有摩擦。浪潮一旦来临，重庆成了中国最先直面冲击的工业重镇之一。

　　作为一个以产业集群能力立身的工业城市，重庆需要的，是一种能让整条产业链同时提速的工具。 而在探索和研判数年之后，重庆将目光转向了传统产业的智能化升级。

　　逃难建厂、战备藏厂、军转民、草根崛起、产业跌落、换道突围……这座城市几乎走过了中国工业一百年来所有的艰难路径。而现在，摆在它面前的新的关口，再一次和中国制造业的命运同频了。

　　今天，重庆两江新区龙盛新城的坪坝上，聚集了赛力斯等九家整车企业，新能源汽车年产量已突破55万辆。整车厂、零部件供应商、研发中心，沿着山脉和江岸紧密咬合，形成了一张几乎覆盖汽车制造全链路的网。

　　赛力斯就在这张网的核心。它的超级工厂（龙兴）占地100万平方米，3000余台机器人24小时协同运转，关键工序自动化率达到100%。

　　在赛力斯需要AI进一步深入组织，改造几万名员工的日常工作，强化组织能力的时候，有了更多的考虑：赛力斯集团IT与网络数据安全总部部长雷相其说，近两年她也参与了很多关于AI的大会，听了很多概念，回去能够用下来的没几个；听了场景，搬回自己公司，好像跑起来也很困难。麦肯锡的报告佐证了她的感受，有数据显示，75%的企业在AI项目上线以后没多久就停用了。

　　在经历了许多探索与思考之后，赛力斯决定在2025年12月宣布全员启用飞书，并正式启动办公协作平台“SAI 2.0”，尝试让一线员工，用飞书自己开发AI应用。

　　赛力斯质量保障部门一位干了5年的班组长，在参加了飞书举办的AI先锋大赛后，用7天在飞书多维表格和AI的组合里搭出了一套质量管理门户，实现了异常上报、整改跟踪、看板监控等一系列功能。

　　在此之前，他从未没写过代码，也不懂IT。但只用了7天，就解决了困扰自己5年的问题。

　　一是工具的易用性，至少要易用到一个从来没有接触过代码的普通人，也能用明白的程度。

　　二是集成度和数据基础，工具本身如果没有足够的接口和对各个业务线需求的系统集成能力，或者各部门之间没有实现数据互通，工具对各个维度的数据调用都会巧妇难为无米之炊，更别提最终形成可落地的AI应用。

　　三是工具本身的AI能力过硬，否则功能实现了，AI给出的结果却完全不靠谱，错误百出还常有幻觉，这样的AI比没有AI还要致命。

　　这件事在集团里流传开来。它说明的不是这个班组长有多厉害，而是一线员工自主开发AI应用可能性，这种可能性很快迎来了一场有组织的蔓延——

　　仅仅半年，飞书联合赛力斯举办的AI先锋大赛，最终收到了832位AI先锋提报的174个一线AI场景，没有一个是IT部门规划出来的。职业健康听力分析与风险预警，是EHS同事做的；投产阶段质量管理平台，是质量团队自己搭的；竞品车辆分析平台，是业务人员用AI管理试驾反馈的……

　　赛力斯后来把这份成果挂满了一面墙，那面墙成了这场组织变革真正发生的最有力证明。

　　其中一个场景“智审链”，做的就是供应商尺寸链审核。要知道，造一辆车需要上万个零部件精密咬合，过去工程师逐份翻阅报告进行审核，一份要3小时以上，几百份报告是一个让人崩溃的工作量。

　　业务人员用飞书多维表格搭出智审链后，AI自动提取尺寸数据，按标准判断分级，预审准确率已经达到85%，审核周期从15天缩短到7天以内，大量差旅就此消失，审核效率提升53%。

　　SAI 2.0上线篇会议纪要由AI生成，知识问答日均7000次以上。组织内部的知识和决策主动性，正在被一点点向下释放。赛力斯显然找到了一家整车厂商如何将AI落入一线的时代答案。

　　阿维塔，一家很新，却又流淌着重庆工业几十年脉络的新能源汽车公司。它是长安汽车与华为、宁德时代深度合作的产物，传统整车的流程体量撞上新势力的速度要求，两种节奏在同一套组织里较劲。这个张力本身，就是重庆制造业，甚至整个中国高端制造业在这个时代必须回答的问题的极端版本。

　　用阿维塔科技的流程IT负责人张垒的话说：造车，是这个世界上最复杂的制造活动之一。整车项目从来不是从A到B的线性流程，而是一张网，你动其中一根线，整张网都在晃。

　　一辆车的开发周期至少两年，近1500份关键交付物，超过1000项指标，超过两万个零件，背后是跨越全球多个地区的研究院、研发中心，以及成百上千家供应商的紧密协作。而研发端是压力最大的地方，因为那里的复杂度最高，一旦跟不上，整条链路都会卡住。

　　而阿维塔的第一步，就是先将整车研发都搬到了飞书项目上进行管理。实现了 IPD 管理体系的全流程数字化。通过飞书项目，将各业务板块的业务场景串成了一条 “从用户需求到整车交付” 的 “无缝链路”。

　　2025年8月，张垒的团队在给研发部门做分享，有工程师当场提出痛点：软件变更影响评估每次牵一发而动全身，能不能让AI来做。张垒当场接单，从概念到Demo跑通，两个半小时。这个“软件变更AI工程师”给出的评审结论，不仅比人工快，在某些维度上甚至比人工更全面，调用量如今已突破5000次。

　　今天，阿维塔的智能体累计调用量已经超过100万次，覆盖全公司3000多名研发员工，每月为公司节省约20000个工时，效率提升了16倍。

　　整车端和研发端的变化，沿着产业集群的传导机制，向更上游蔓延。而真正检验这场变革深度的地方，不是最耀眼的整车厂，而是产业链末梢那些名字不那么响亮的工厂。

　　秦安股份，年产百万件零部件，为长安、理想等整车厂供货。它是这条产业链最上游的守门人之一，也是主机厂每一次提速最直接的压力承受者。

　　2025年，秦安的质量副总监李滔，带领团队做了一件小事：他们把来料尺寸的公差标准，一条一条录进了飞书多维表格，设好计算公式，告诉检验员：以后直接填进来就好，AI会完成后续的超差检测，并直接推送给采购、质量工程师和库房。

　　没有复杂的代码，没有昂贵的定制系统，但它在供应链里做到了一件很关键的事——把信息流的速度，提升到了和物理生产流程同频。主机厂要求供应链跟上迭代节奏，而供应链能不能跟上，很大程度上取决于这类基础信息流通的效率。

　　2023年6月，重庆正式提出“33618”现代制造业集群体系，以智能网联新能源汽车、新一代电子信息制造业、先进材料为三大万亿级主导产业，目标在2027年将全市工业总产值推上4万亿元台阶。这座城市要打造的世界级汽车产业集群，靠的不是一家企业的单打独斗，而是整个产业链的同频共振。

　　赛力斯、阿维塔、秦安股份，三家体量不同、角色不同的企业，用了相似的工具，走出了相似的路径，在同一张产业链的网上同步提速，成为了重庆“四万亿梦想”中的先行者。

　　今天，两江新区九家整车企业旁边，还有1200多家规模以上零部件配套企业。这些工厂里，仍然有大量的纸质单据、电话传达、人工统计，有大量的经验只活在老师傅的脑子里，有大量的决策信息在群消息里消失。AI在这张产业网上的渗透，才刚刚开始。

　　赛力斯、阿维塔、秦安机电，是重庆智能化转型的先行者。而放大视角，重庆也是中国制造业AI化转型的先行者。

　　中国还有大量老工业基地，还有无数个秦安、赛力斯、阿维塔的平行版本，困在同样的问题里：IT和业务之间的认知鸿沟、协同低效、数据散落在各个孤岛、AI应用停留在PPT和展示Demo里——热闹但没有真正落进一线。

　　重庆的产业集群密度、历史积累的工程师文化、整车和供应链同城的压力传导机制，这些条件加在一起，构成了它率先感到压力，求新求变的故事。

　　一是坚持让AI从一线长出来，保持自下而上的涌现；二是把工具当成组织变革的入口，而非单一的效率工具。

　　它首先解决了数据的打通。制造业AI落地死在起跑线上的项目，往往不是输在AI不够强，而是输在数据不在一个地方。而飞书有着极其丰富的接口，通信、文档、数据库、审批、日历全部集成，权限体系统一贯穿所有模块，沉淀了中国企业场景中最完整的工作上下文。

　　这种All-in-One平台带来的上下文厚度，是智能体产生真实生产力的关键。阿维塔那个两个半小时跑通的AI应用，前提就是整车研发全流程早已跑在飞书项目上，数据早就在那里了。

　　同时，飞书产品本身最适配AI Agent浪潮，是开发者用脚投票出的国内最适合 Agent 工作的环境。年初OpenClaw爆火，在中国所有IM工具里，飞书的接入率是最高的，达到了65.2%。火山引擎、阶跃星辰、Kimi、扣子、MiniMax、智谱等主流大模型与云服务厂商均已完成与飞书官方插件的对接，中国整个AI生态都在往飞书上聚拢。3月底，飞书 CLI 已经正式开源，AI Agent 可通过 CLI 调用飞书 100 余项产品能力，47 天内GitHub 星标突破一万，现在是同期同类开源工具里面的第一。

　　而保障这一切的，除了飞书本身是一个出色的AI效率工具之外，还在于飞书有一支同样能力出色的“教练团”。赛力斯那样的“AI先锋大赛”，飞书在过去两年里，联合企业举办了近700场，帮助一线落地了过万个真实可用的AI应用场景，培养了七万名企业自己的AI人才。

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　　当这种蔓延足够大的时候，它改变的就将不只是效率，而是整个制造业的生产关系。决策的主动性在下沉，知识的所有权在下移，创新的来源在从上而下变成从下而上。这是AI真正改变生产力的方式——不是替代人，而是解放人。

　　重庆证明了这件事可以发生。赛力斯半年里涌现的174个一线AI实践，阿维塔每个月节省的20000个工时，秦安员工手机上弹出的超差预警待办——这些案例背后，是一线员工第一次真正拿到了改变自己工作方式的主动权。

　　中国制造业的下一个十年，竞争力的核心不会是哪家工厂的机器人最多，而是哪里的工人被释放得最彻底。

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