7月27日，上汽集团与飞书签署集团层面合作协议。据悉，双方目前合作已围绕研、产、供、销、服全链路梳理AI应用场景，部分场景进入验证和运营阶段；未来还将进一步覆盖集团协同、研发管理、供应链协同等核心业务双方将以飞书AI和一体化协同平台为基础，推动AI进入研发、生产与经营全流程。

事实上，这次合作并非起点。从2022年开始，智己汽车、联合汽车电子、上汽通用五菱、上汽通用等上汽体系企业，就陆续在研发管理、生产制造、销售协同等场景使用飞书。

此次合作升级到集团层面，折射出更多信号：当一家拥有70多年历史、累计产销突破一亿辆汽车的传统车企，决定在集团层面拥抱AI，意味着在汽车产业加速向智能化、网联化转型的当下，中国汽车行业正在积极拥抱 AI、以数字化驱动组织升级。

这也是越来越多汽车企业共同面对的新课题。当产品竞争越来越激烈，组织效率正在成为新的竞争力，而AI开始进入竞争的核心。

车企的组织形态，早已被改变

新能源时代到来以后，汽车从工业品逐渐演变为要能持续迭代的智能产品，这让车企的体感变得更“卷”了。

一方面，消费者对汽车产品的期待越来越高，导致开发周期不断缩短，OTA升级、智驾迭代、新车型上市几乎同时进行；另一方面，行业竞争不断加剧，价格战持续多年，整车利润被不断压缩。与此同时，上游零部件和原材料成本波动、供应链成本上升、市场需求放缓等因素，也进一步挤压了车企利润空间。

在此背景下，每一家车企都在寻找解决方案。但价格、原材料和市场环境这些外部变量，并不能由单个车企决定。

一些有远见的车企管理者们意识到，外部环境无法控制，但内部效率可以不断优化。

1913年，福特引入移动流水线；上世纪70年代，丰田生产方式逐渐成熟。此后，标准化流程、精益生产和供应链协同，构成了汽车工业最重要的效率来源。这套体系建立在相对稳定的开发节奏至上，一款车型背后，是数百个评审节点、上千项交付物，以及研发、采购、制造、供应链等多个部门按照既定流程协同推进。

这很难不能支撑市场对车企的要求，以及车企对效率的期待。

如果组织协同足够顺畅，那么一次需求变更就能更快传递到研发、采购和制造，可能就能缩短研发周期；如果在组织协同的基础上加入AI能力，管理层或许更快获得真实的信息并完成决策，就能在激烈的竞争中获得更多先机。

也正因此，近几年随着AI加速进入产业应用，越来越多车企开始将目光投向AI。

AI能够关联会议纪要、聊天记录、项目系统、知识库等分散的信息，让员工快速理解一项需求的来龙去脉、一次变更的影响范围，以及类似问题过去如何解决。

更重要的是，AI具备了把这些过程实时沉淀为组织知识，并进一步进入研发、质量、销售、生产等业务流程，参与分析、审核和协同，从而进一步具备辅助判断和执行的能力。

于是，越来越多车企开始寻找一套能够连接组织、沉淀组织，并让AI真正进入组织的基础设施。

而飞书，正逐渐成为越来越多汽车企业的选择。

车企工作流，如何被改进

飞书进入汽车行业时，以大模型为代表的新一轮AI浪潮尚未到来。

作为一家企业协同平台，飞书最初想要解决的，就是让组织里的信息持续沉淀，并在需要的时候流动起来。过去几年，这套能力已经深入不少车企。

在小鹏，AI自动生成会议纪要，仅2025年上半年便沉淀了63万份组织知识；在蔚来，飞书多维表格支撑起上千座换电站改造项目的协同管理；在理想汽车，多维表格连接供应链物料，实现库存与在途状态的实时同步。

飞书项目也进入汽车企业最复杂的研发流程。银轮股份将APQP五大阶段、200多个流程节点全部线上化，每一次任务执行、工程变更和质量整改，都沉淀为完整的项目记录，变成了项目运行过程中自然形成的数据。

这些沉淀下来的数据，在AI时代有了新的价值。

AI也因此能够进入汽车企业过去最谨慎、也最核心的业务流程——整车研发、智能辅助驾驶开发、供应链协同、工厂制造、设备运维。

东风汽车研发总院验证了这一思路。三个月时间沉淀出57个AI实践，覆盖智能辅助驾驶、动力总成等多个研发环节。其中，智能辅助驾驶团队将飞书多维表格、妙搭和Aily智能体引入研发全流程，项目进度查询效率提升90%以上，统计分析效率提升95%以上，问题闭环周期缩短65%以上。

AI能在核心业务用起来之后，就能主动承担越来越多原本依赖人工完成的工作。

在北汽福田长沙工厂，基于飞书打造的Agent“长超小福”能够主动分析订单、生产和库存数据，自动生成运营日报、跟踪任务闭环，并给出管理建议。

东风奕派保全团队则将十多年设备维修经验沉淀进飞书知识库，打造出“设备大师”。设备报警后，AI自动完成故障分析、维修方案生成和工单派发，将维修模式从“故障后处理”升级为“预测性维护”。

据悉，以2025年中国上市车企市值TOP10榜单为口径统计，已有9家在集团、研究院、新能源品牌或部分业务主体中使用飞书。

回过头来看，飞书进入汽车行业的路径，其实也是AI进入汽车企业的路径。

这也是越来越多汽车企业正在验证的一件事：汽车行业真正需要解决的，是整个组织如何在开发周期不断压缩的情况下，依然保持研发质量、制造效率和协同能力。

在价格战、供应链波动、消费者预期高企等外部环境无法被改变的情况下，车企借用以飞书为代表AI能力，先改变了整个组织的运转效率。

从办公平台，到AI时代的组织底座

如果把上汽集团与飞书的合作放回整个汽车产业的发展周期来看，它更像是一个信号。

上汽拥有超过10万名员工，业务横跨整车、零部件和出行服务，旗下不同企业拥有各自的组织体系、权限规则和IT系统。对这样一家集团而言，增加几个通用助手无法称之为引入AI，要理解复杂的组织关系，找到分散在不同系统中的知识和数据，并在权限允许的范围内参与研发、生产和经营，才是被期待的AI能力。

这代表了当下很多车企的在面对行业变化时的共同选择。

以前，企业数字化更多是围绕流程建设；此刻，越来越多车企开始围绕AI重构组织能力；未来，汽车企业竞争的不只是产品迭代速度，也将包括整个组织理解变化、响应变化和利用AI持续创造价值的能力。

当汽车行业的组织变革进入新阶段，车企选择协同平台的标准自然就不一样了。

对于上汽集团而言，这或许只是一次协同平台的升级；但放在更长的产业周期来看，它反映出的，是大型汽车集团正在重新构建自己的组织底座。

未来，车企要造出更好的产品，更要有将AI转化为组织能力，并持续兑现为研发效率、制造效率和市场响应能力，以应对日益复杂、难以预测的外部环境。