在2025年9月11日举行的欧亚汽车创新论坛（2025 IAA Mobility官方活动）上，波士顿咨询公司首席顾问Natallia Shauchenka指出，在价格竞争加剧、技术周期缩短、动力技术路线分化以及持续成本通胀的多重压力下，降本计划已成为汽车制造商的必然选择。为应对这一挑战，BCG正与A2MAC1等行业伙伴合作，构建智能化流程并开发AI驱动解决方案，将数据转化为切实可量化的成本效益。
本合作依托人工智能技术，重点攻克三大核心挑战：将成本对标与创意生成周期从数月压缩至数天；通过零部件级数据洞察实现自下而上的成本流程自动化；识别跨平台通用性，系统性降低大规模研发的复杂程度。
Natallia Shauchenka强调，当前研发聚焦于降本构思体系的构建，其核心能力体现在三方面：直接基于文本与视觉零部件数据生成优化方案；通过与细分市场车型对标制定精准的成本管控措施；为工程师提供深度分析与交互式数据探索功能，以持续优化解决方案。
该方法可带来五大显著优势：解决方案可动态适配用户平台与设计；对标精准且基于细分车型领域，支持零部件直接对比；流程有效降低数据噪音与无关比较；输出结果可直接投入车间使用，支持即时部署；整体解决方案质量更高，通过实施提升项目存活率。该方案每辆车可生成多达5,000个可行创意，极大提升了效率与精准度。
目前该项目已启动客户端的初步试点测试。
以下为演讲实录：
如各位所知，汽车行业正面临巨大的成本压力。价格竞争白热化、技术周期缩短、动力技术路线分化以及持续的成本通胀，正不断挤压全价值链的利润空间。降本计划已不再是可选项，而是企业生存的核心关键。
正因如此，我们正与A2MAC1等企业携手打造人工智能解决方案，将数据直接转化为实实在在的成本节约。尽管目前仍处于早期阶段，但我们的目标是构建智能系统，让降本增效既更迅捷，也更精准。
我们正聚焦三大核心挑战：
1. AI驱动的对标与创意生成
通过对对标车辆的分析，我们将成本削减方案的构思周期从数月压缩至短短两天——涵盖从数据输入到创意生成的全流程。
2. 成本核算流程自动化
运用生成式AI进行零部件级洞察，实现自下而上的成本核算自动化，减少人工失误，同时为工程师打造智能协同助手。
3. 平台级复杂性简化
通过识别零部件与系统间的共通性，人工智能助力发掘平台级协同效应，实现大规模削减冗余复杂性。
我们当前的工作聚焦于降本方案生成，已形成三大核心能力：
• 直接基于文本与视觉零部件数据自动生成优化方案
• 通过与同级别参考车型对比，制定基于基准的精准成本评估指标
• 支持深度分析与交互式数据应用，助力工程师优化并验证解决方案
该模式具有显著优势：可生成动态适配设计需求的解决方案；确保基于细分市场的精准零部件级对标；有效过滤无关数据干扰；输出结果可直接应用于生产环节；并能够产生更优质、落地成功率更高的创新方案。
单次分析可生成多达5000个潜在优化方案。以往需耗时数月的手工分析，如今可在两天内完成。
目前项目已进入试点阶段，初期成果显示方案生成速度与质量均得到实质性提升。我们的目标明确：大幅缩短方案生成周期、提升措施落地成功率，助力车企将AI驱动的降本模式深度融入成本导向设计流程。