企业AI Native转型下
人才的能力要求与准备
居治国
比亚迪汽车售后服务事业部副总经理 · 同济大学车辆工程2007届
预计时长：90分钟
大家在焦虑什么？
制造业

制造业受AI影响会不会更小？

不是的。
AI的影响不分制造业还是互联网，不分文科还是理工科。
第四次工业革命，AI正在代替和激发人类的大脑。
AI影响的不是"哪个岗位会被替代"，而是"所有工作会被怎样重新分配"
专业替代

我的专业会不会很容易被AI替代？

会被AI快速替代的专业，不再有优势。
代码基础类
CRUD、简单逻辑生成、基础测试正在被接管
重复执行类
高度标准化、程序化的操作流程（如数据录入）
死记硬背类
仅停留在知识存储而无应用创造能力
人才标准

企业到底需要什么样的人？

不再只看专业背景，更看重 你能不能交付价值
01 / 研究能力
快速进入某一细分领域，深究深刻行业 know-how
02 / 与团队协同
必要时领导团队
03 / 与AI协同
不只是"会用"，而是建立默契，当作副驾驶
04 / 编排AI
指挥多个AI协同工作，构建工作流，拆解复杂任务
05 / 交付价值
AI只是工具，看重的是利用工具解决问题的产出能力
学习力拆解力上下文构建力方法论沉淀力AI放大边界
AI段位互动

你的AI使用处在哪个段位？

对AI的认知还停留在豆包？
用过扣子 / Coze 搭建过工作流吗？
用AI输出过产品？（短视频、网页、工具、代码？）
创造者：用自然语言驱动产品级开发
"你是来面试我的吗？"
搭建者：能搭建AI工作流、多Agent协作
这是我们想要的人
调教师：会用角色设定、思维链提示
"有点意思，但还不够"
提问者：只会复制粘贴AI答案
"会用工具，但不会用脑子"
旁观者：几乎不用AI
"好像活在2022年"
关于比亚迪
关于比亚迪
四大产业覆盖中国出口"新三样"
1995.02
比亚迪成立时间
第91位
2025年世界500强排名（迈入百强）
汽车
全球销量460万+新能源车
📱 电子
全球电子制造业务
🔋 新能源
电池、光伏、储能
轨道交通
云巴、云轨
四大产业覆盖中国出口"新三样"
比亚迪汽车业务矩阵

比亚迪汽车业务矩阵

比亚迪品牌矩阵：构建全矩阵品牌售后服务能力
王朝
海洋
腾势
方程豹
仰望
领汇
精诚养车
全球销量
2025年全球销售新能源车超 460万辆
海外突破 100万辆
客户规模
比亚迪全球新能源保有量突破 1500万
全球网络覆盖
服务网点超 4,789家 · 覆盖 119个 国家和地区
比亚迪售后

比亚迪售后：全球全品牌的策略制定组织

疑问
售后是电话客服吗？
售后是在工厂里修车吗？
→
实际
为车辆提供无忧保障
为客户提供卓越服务
200万+每月服务客户
3万+全球覆盖门店
维修保养出行服务事故业务二手车交易长尾价值
二八定律：汽车后市场是座巨大的宝藏，客户满意是打开这座宝藏的钥匙
团队介绍

关于我和我们团队

居治国
比亚迪汽车售后服务事业部副总经理
同济大学车辆工程专业，2007年毕业加入比亚迪售后
核心管理：各品牌及全球市场服务运营、服务网络、数字化建设及AI转型、客户关怀、二手车业务发展
分管：服务工程部、后市场价值发展部、服务效率部、客户关怀与发展部、二手车业务发展部、营运车业务支持部等部门
朝气蓬勃
团队平均年龄 29 岁
群英荟萃
22% 来自985院校 · 31% 来自211院校
覆盖 64个 专业
只争第一 · 知行合一 · 躬身入局 · 持续创新
面向AI native组织转型 · 效率洁癖
正是这样的文化驱动，
才能孵化出大量MPU和AI Native 的先进服务产品
竞争力 = 专业技能 × 工作经验
↓
竞争力 = (核心能力 × AI杠杆)
+ 判断力 + 人性化特质
能力一

能力一：元学习

"学会学习"比"学会什么"更重要
你能不能快速进入一个陌生领域，深入了解，然后输出解决方案。学完这个领域，马上跳到下一个——这才是AI时代真正的壁垒。
以前
学完一个东西，输出一份培训课件
→
现在
学完一个东西，可以直接输出一个RaaS（结果即服务）
建议：不要追求"学完"，要追求"够用就开始做"
能力一 · 修炼路径

元学习修炼路径

①
费曼+AI法
用AI当学生，强迫你用大白话讲清概念，检验真理解而非假记忆
②
项目驱动法
不要先学再用，直接开干，AI当实时导师，在实战中构建知识体系
③
20小时速成
任何领域先集中突破核心概念，达到入门水平，建立信心
④
知识图谱法
用AI梳理一个领域的核心概念、文献，建立结构化认知框架
能力一 · 场景理解

从"知识掌握者"到"场景理解者"

知识不是终点，进入真实场景形成判断才是壁垒
知识掌握者
记住概念、复述结论、写出标准答案
→
场景理解者
理解真实对象、真实约束和真实取舍
01 / 进入现场
看真实用户、真实流程、真实数据，不只停留在二手结论
02 / 深入 know-how
从 know what 走向 know how 与 know why，理解行业为何这样运转
03 / 长出判断
快速进入一个细分领域，识别关键变量，输出可落地方案
专业背景是入场券，真实场景里的判断力才会变成你的稀缺性。
能力二

能力二：复杂决策与系统思维

AI给答案，你选方向
AI可以给10个方案，但选哪个需要你的判断。
AI能分析历史数据，但未来趋势需要你的洞察。
AI能生成合同，但风险权衡和商业伦理需要你的决策。
世界经济论坛：分析思维能力是70%企业最看重的核心技能。
未来最值钱的，不是"懂AI的人"，而是"懂用AI做正确决定的人"。
能力三

能力三：领域专精 × AI编排力

做"T型"复合人才
横向：AI放大
纵向：领域专精
AI+汽车售后
智能服务调度师、客户体验构建师
全球零部件物流运营、车辆全域技术诊断
服务运营+AI
AI+制造
工业数据治理工程师、柔性产线调度员
制造经验+数据
AI+医疗
AI训练师（医学方向）
医学背景+AI工具
能力三 · 四层境界

AI编排力的四层境界

编排：设计AI工作流，多AI协作
稀缺人才
协同：拆解任务→AI执行→校验
企业需要
辅助：人做主，AI打杂
可替代
被替代：看着AI做
危险区
比亚迪实践：复盘会议中，AI做引导者，人类专注思考和回答。领域专家输出专业判断，AI负责执行和沉淀。整个复盘skill越迭代越专业，一旦同步所有项目组，整个组织同时拥有一位高级复盘专家。
能力四

能力四：知识资产的孵化与沉淀

让经验可复制
个人经验只有变成可检索、可复用、可传承的知识资产，才能让个人能力变成组织能力。
可检索
知识结构化存入系统，AI能调取
可复用
从经验提炼为SOP、模板、工具包
可传承
新人不用从零开始，直接站在前人肩膀上
可进化
知识资产持续迭代，越用越专业
能力四 · 三级跳

知识沉淀三级跳

L3 知识图谱：领域知识关联网络、Skill套包
碎片知识织成网状结构，支持AI语义检索和智能推荐
L2 结构化：SOP、Checklist、决策框架
AI辅助梳理逻辑、提炼模板、生成清单
L1 记录：会议纪要、项目笔记、踩坑记录
AI自动记录、分类、提取关键信息
比亚迪实践：复盘skill越迭代越专业，一旦同步，整个组织同时拥有一位高级复盘专家——这就是知识资产的杠杆效应。
能力五

能力五：成为MPU —— 最小生产力单元

MPU不是一个人，也不是传统大团队，而是 2-3人精干小队，独立交付高杠杆AI产品。
传统团队：越大 → 迭代越慢、主体性越差
→
MPU：降低协同成本、缩短路径、快速迭代
组织形态
2-3人精干小队，多元分布各业务领域 → 人少、精干、分散
工作范式
快速迭代循环，知识沉淀（SOP→skill套包）→ 干得快、沉淀下来
产品理念
交付高杠杆率产品 → "构建产品是为了解决问题"
MPU = 你的专长 × AI杠杆 × 可复制的交付物
能力五 · 产品杠杆

产品杠杆四级

L4 RaaS（Result as Service）
直接交付结果，不只是工具
L3 SaaS系统
Know-how封装成流程，不只是"知道"而是"能用"
L2 短视频/新媒体/网站
同样一份知识，影响面变大
L1 培训课件/PPT
面对面培训，范围有限
比亚迪实践：续保团队2人MPU，输出"诊断拉数"工具。每半天迭代一次，月迭代60次。追求版本进化，让Agent自己迭代，而非人工反复修改。
怎么学

在校期间怎么学？

①
费曼+AI循环
学概念→给AI讲→AI指出盲区
②
个人知识库
Obsidian+Git，语音口述比打字快3-4倍
③
试错成本极低
多试不同模型、prompt、工作流
④
每周5小时法则
不需脱产，一年后你是前5%
不要追求"学完"，要追求"够用就开始做"
学什么

在校期间学什么？

💭
感知与理解
学历史感知厚重，学物理感知意义
感知远比背知识点重要
💬
表达给AI听
清晰组织语言，精准表达
表达能力是基础，但不再是最重要的能力
💻
数字系统能力
AI IDE做Demo起步
业务专家直接参与开发，不等排期
人的独特性

AI 放大你的独特性

别把大学只过成一场效率训练
被工具压平
只追工具更新、模板表达、标准答案
→
被 AI 放大
让体验、立场与判断成为你的放大源
01 / 感知
对人、现场、历史和变化保持真实触感。
02 / 审美
知道什么更好，不被平庸表达牵着走。
03 / 价值判断
在复杂取舍中保留立场、边界与责任。
04 / 信任
与人建立真实连接，形成长期协作关系。
一个只会调工具、却没有体验与判断的人，也会被工具同质化。
MPU准备

以MPU方式准备：在校期间就能做的3件事

什么是MPU？最小生产力单元（2-3人精干小队），能独立交付高杠杆AI产品。
① 组建精干小队
拉1-2个志同道合的同学，分工明确。
目标：降低协同成本，提高沟通默契
从L1产品起步
用AI IDE做Demo，产出帮自己或团队的小工具。
目标：不等排期，迭代周期从月变成天
③ 找到自动切入点
识别重复3次以上的任务，用AI封装交付物。
目标：启动MPU项目，追求版本进化
不要"先学再用"，直接开干。找到问题 → 组队 → 用AI做Demo → 快速迭代 → 交付产品。
把自己作为"产品"交付
而非"螺丝钉"塞进系统
AI是放大器，放大你的独特性
枝叶未展开时，滋养自己很重要
不随波逐流，成为独一无二的个体
人才画像

比亚迪需要的人才画像

学习饥渴症
对新技术有本能好奇，愿每周花5小时自我升级
动手强迫症
不满足于"知道"，必须"做到"
业务敏感度
不只懂技术，还问"能解决什么业务问题？"
变革推动力
不等待组织变，主动推动周围人一起变
反脆弱心态
把不确定性当机会，把AI当杠杆而非威胁
加入我们

加入我们能收获什么？

12万+
研发工程师的同伴
全球最大车企研发团队
全链
全产业链场景
电池、电机、智能驾驶、售后——AI落地全链条
Day 1
从第一天参与AI转型
直接进入核心战场
知行
知行合一的文化
和追求"终身学习"的人共事
认知转变

三个认知转变

学好专业找好工作
学好学习，随时准备进入新领域
AI是工具，用它提效
AI是伙伴，指挥它产出
我是企业员工
我是自己的CEO，企业是我客户之一
立即行动

今天就可以做的5件事

①
升级段位
Level 1 → Level 3，学会搭建自动化工作流
②
做调研
搜"AI+你的专业"，看市场需要什么
③
启动MPU
找到重复任务，用AI自动化
④
搭第一个Agent
用Dify或Coze，解决实际问题
⑤
建立可见度
学习成果发GitHub/知乎/小红书
AI不会替代你，但会用AI的人正在替代你。
更可怕的是，那些把自己变成超级个体的人，正在重新定义工作本身。
比亚迪，正在寻找这样的人。
官方联系方式

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关于演讲人：居治国

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