OpenClaw—AI研究在浙江宁波的吉利汽车研究院，AI数字员工已经成为研发工程师的标准配置。工程师们和这位数字员工一起工作，从编写代码到调试系统，让软件研发的效率大幅提升。吉利汽车研究院人工智能中心资深总工康执玺说：一辆车上大概有数千个软件模块，背后需要几千名工程师协作完成开发。现在通过AI驱动的软件开发活动，整体效率比原来提升约30%，写代码的效率甚至可以提升50%。目前研究院已有数百名研发人员与数字员工形成了全新工作配合模式。
这些数字员工的能耐不止于写代码。在吉利研究院的智能座舱里，一个名叫EVA的超级智能体已经可以独立规划出行路线。几十秒内，它就能根据用户指令规划出从瑞金到延安的完整路线，并把沿途红色旅游景点信息同步呈现。这背后依赖的是人工智能大模型的超强模拟测试能力。
在制造端，位于广西柳州的汽车工厂也在发生类似的变化。这座岛式智能工厂把人工智能和5G技术充分融合，打破了传统流水线生产模式，把生产环节拆分成独立装配岛，用AI优化每一个制造环节。工厂里30多台工业机器人和250多台智能引导车，全部由AI大脑统一调度。实际效果非常显著：一条生产线能同时兼容8到10款不同车型生产，新车型上线周期缩短了60%，生产效率提升30%，物流运输效率提升80%。
数字员工的概念正在快速从科技公司蔓延到传统制造企业。工业和信息化部等八部门日前联合发布《”人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确到2027年要建成全球领先的”AI+制造”产业生态，打造100个工业领域高质量数据集，推出1000个高水平工业智能体，推动制造业全流程智能化升级。
从汽车研发到工厂生产，AI正在重塑造车的底层逻辑。以往需要大量人工协调的复杂工程，现在可以由数字员工接管并优化。这不是简单的”机器换人”，而是人和AI形成新的协作方式——人负责判断和决策，AI负责执行和优化。这种模式一旦跑通，受益的将不只是汽车行业，而是整个制造业。