Fueling Interdisciplinary Innovation With AI: Volvo’s Anders Sjögren
22:51 Share

从立志成为一名医生到最终成为一家大型汽车制造商的技术领导者，这似乎是一条不太可能的道路，但对于领导沃尔沃汽车数据和人工智能创新项目的安德斯·肖格伦来说，这是一条完美的轨迹。在本集中，安德斯与萨姆和谢尔文一起解释了这家汽车制造商如何使用数据和人工智能来改进制造——确保零件始终如一且尽可能高效地制造——以及驾驶体验和安全。他还概述了一些智能技术如何使驾驶员保持警觉并了解周围情况的具体方法，并描述了沃尔沃对技术驱动型创新的方法。在此处阅读剧集文字记录。我和 AI 是麻省理工学院斯隆管理评论和波士顿咨询集团合作推出的播客，由萨姆·兰斯博瑟姆和谢尔文·霍达班德主持。我们的工程师是大卫·利尚斯基，协调制作人是艾莉森·莱德和索菲·鲁丁格。通过加入我们的 LinkedIn 小组“AI for Leaders”（mitsmr.com/AIforLeaders）或关注 LinkedIn 上的“我和 AI”与我们保持联系。嘉宾简介：安德斯·肖格伦是沃尔沃汽车的高级技术领导者。他专注于战略、研究、创新和转型，其主要目标是确保这家汽车制造商了解并执行数据、分析和人工智能领域不断涌现的领域。应用领域包括创建支持人工智能的智能客户功能，以及使用人工智能来改革沃尔沃的运营和开发活动。肖格伦拥有数学统计学（大规模和计算方面）的学术背景，以及数据中心方法开发和软件产品开发的行业背景。我们鼓励您对我们的节目进行评分和评论。您的评论可能会用于“我和 AI”的材料中。</context> <raw_text>0 今天，我们播放的是由我们的朋友 Modern CTO Podcast 制作的一集节目，他们最近很友好地邀请我作为嘉宾参加。我们讨论了生成式人工智能的兴起，成功运用技术的意义，以及领导者在指导技术实施工作时需要考虑的一些因素。您可以在 Apple Podcast、Spotify 或您收听播客的任何地方找到 Modern CTO Podcast。

一家汽车制造商如何使用人工智能将设计安全高效汽车所需的所有复杂系统整合在一起？在今天的节目中找出答案。我是沃尔沃汽车的安德斯·肖格伦，您正在收听“我和 AI”。欢迎收听“我和 AI”，这是一个关于人工智能和商业的播客。在每一集中，我们都会向您介绍一位使用人工智能进行创新的人。我是萨姆·兰斯博瑟姆，波士顿学院的分析学教授。

我同时也是麻省理工学院斯隆管理评论的 AI 和商业战略客座编辑。

我是谢尔文·科杜班德，BCG 的高级合伙人，也是我们 AI 业务的领导者之一。自 2017 年以来，麻省理工学院 SMR 和 BCG 一直在研究和发表关于 AI 的文章，采访了数百名从业者，并对数千家公司进行了调查，了解构建、部署和扩展 AI 能力以及真正改变组织运营方式需要什么。

今天，我和萨姆很高兴能邀请到沃尔沃汽车数据分析和 AI 工程高级技术领导者安德斯·肖格伦。让我们开始吧。安德斯，欢迎来到节目。谢谢。那么，请您简单介绍一下您在沃尔沃汽车的角色。我是数据分析和 AI 领域的工程部门高级技术领导者。也就是研发部门。所以基本上……

输入的是对汽车的期望，输出的是图纸和代码。在这个领域，数据分析和人工智能有很多可能性，既包括在开发过程中，也包括作为汽车实际功能的一部分。例如智能功能和个性化功能等等。

我的职责是确保我们能够通过数据分析和人工智能获得价值。

是用于汽车的 AI 和数据分析，例如汽车中的传感器和各种智能设备，使驾驶更安全、更具互动性等等吗？还是包括客户获取、经销商网络以及各种数据分析来经营制造和销售汽车的业务？是的。我的意思是，所有这些都适用于沃尔沃汽车，但我真正积极参与的部分

更多的是汽车制造的部分。我认为这是一个很好的观点，因为当大多数人想到汽车和人工智能时，我认为他们会立即想到

全自动驾驶汽车。而您指出的则是还有多少其他事情正在发生。即使在可以从人工智能中受益的汽车生产中，您知道，我想也许每个人都对我们现在还没有全自动驾驶汽车感到沮丧，但幕后发生了很多事情，人们没有机会看到。您在生产过程中使用人工智能的一些例子是什么？

如果我们稍微退一步，沃尔沃汽车的目标是真正让人们能够以个性化、可持续和安全的方式出行。如果我们从个性化开始，那么了解您并让您作为客户或车内人员感到特别至关重要。

当然，这与从传感器开始，然后真正解释这些值有关。这可以是摄像头、不同类型的转向输入。另一个领域绝对是可持续性。

人工智能被用于确保我们拥有尽可能轻的零件。例如，使用人工智能，可以获得具有相同强度和特性的机械零件。

但重量轻得多，使用的材料也少得多。您谈论的是设计过程，对吧？当工程师考虑零件的所有不同排列组合时，是的。在设计过程中，是的，完全正确。我认为这确实是人工智能在许多工程活动中的本质，即我们从

手动决定首先我们要做什么，然后实际执行所有不同的步骤。这是目前的操作方式。

而在人工智能时代，更多的是决定和描述我想达到的方面是什么，我想优化的东西是什么，以及可能有哪些边界条件。然后人工智能帮助您实现目标。在机械零件的背景下，您可能会说，这些是连接点，这些是我想要的强度和刚度特性。

给我一个具有这些特性的零件，但要尽可能轻，当然也要能够生产。这可能是一个领域。此外，尽可能少用材料和尽可能轻的重量对于可持续性也至关重要。然后，当然，第三点是关于安全的。当然，我们有自动驾驶汽车。

但在此之前，还有其他类型的功能正在使用。例如，了解驾驶员。驾驶员是否警觉？如果他看起来很疲倦，我们是否应该提醒他喝杯咖啡之类的东西？

在我们汽车的后期版本中，我们可以了解到汽车里是否留有宠物或儿童，也许是在炎热的一天，然后防止他们在这种情况下受伤等等。我认为这些是一些人工智能真正可以成为核心技术，帮助我们实现目标的领域。这真的很有趣，因为很多组织告诉我们，他们从试图解决的问题开始，然后找到一种技术来解决它。

这是有道理的，因为否则您就是在试图找到一个适合解决方案的问题，这似乎是倒退的。您提到您的汽车可以感知呼吸来评估是否有人或宠物意外地留在车内。沃尔沃是如何决定专注于解决这个问题的？

我们所做的很多事情实际上都是由现实世界的安全所驱动的，因为我们实际上会看到人们受伤的真正原因是什么。如果我们以碰撞和那种类型的安全为例，我们有团队会在发生碰撞后前往现场，真正了解现实中到底发生了什么，而不仅仅是认证，那种类型的碰撞测试等等。

回到这个例子，我的意思是，如果我们在这里看看，宠物和孩子确实会受伤。希望不是在沃尔沃汽车里，但这是现实，对吧？但是您在那里提到的内容确实非常有趣，因为它也会反过来。就像现在我们有了这些传感器，还有什么其他的东西？

我们可以通过这种方式为客户提供的真正有价值的功能。当然，要考虑到隐私等等。这相当引人入胜，因为沃尔沃，我记得小时候我的叔叔曾经说过，你想要一辆安全的汽车，你就买沃尔沃。它一直是安全的代名词。回顾一下，对于一家将安全体验作为主要目标之一的公司来说，这真是太棒了，

现在，随着如此大量的数据和所有这些

海量处理的可用性，我可以想象有很多用例，正如萨姆所说的那样，正在被考虑。这确实，确实令人鼓舞。这里的路线图是什么样的？我的意思是，这是一种持续不断的创新构思方法吗？例如，我们还能在个性化这三个支柱中做什么？

个人、安全和可持续。提出这些想法并选择好的想法并追求它们或不追求它们的流程是什么？

我认为这些想法可以来自技术方面并从中获得灵感，也可以来自需求方面。通常情况下，当新技术和真正以客户为中心的需求相遇时，当然，当我们有能力和组织来执行它时，这才是真正富有成效的地方。

我认为这些创新和新方向的来源通常是多种多样的。公司有机制来创造这种跨学科的灵感吗？是的，我认为是这样。我认为既有正式机制，也有非正式机制。

作为一家汽车公司，沃尔沃汽车并不算很大。当然，也有更小的公司。但我认为这也是一个优势，我的意思是，从产品战略、设计、研发、工程到后期阶段，几乎所有不同的步骤。总部位于哥德堡，步行即可到达。美国部门就在……

我坐的地方 50 米远，而另一个方向 50 米远的地方是垃圾测试设施和安全中心。我想说的是，很容易建立联系并创建这种非正式的创新系统。

让我们这样做。这就是相对较小的规模和共同位置真正真正有助于团队彼此靠近的地方。谈论它很小很有趣，因为它当然不是一家小公司。一切都是相对的。我想一切都是相对的。

在我们聊天的时候，我在想我们之前谈到的一些人。人们反复提到的一个主题是，哦，这个从业务问题开始的想法。您没有 AI，也找不到使用它的位置。您从业务问题开始，然后解决它。但这有点像对这个的很好的混合，听起来有很多事情是从业务问题开始的。但有趣的是，

一旦这些流程到位，一旦这些技术到位，那么就会出现一种基层创新，说，好吧，我们如何使用它？我认为这是一种有趣的视角，可能还没有那么强烈地体现出来。或者也许我忘记了什么，但似乎这并没有那么强烈地体现出来。这是一个很好的组合，也许在这样规模的组织中有效，也许是在这个共同位置的组织中有效。

是的，尤其是在原型设计和构思阶段。但是，当然，在它真正进入产品之前，它需要经过更彻底的审查等等。

沃尔沃对小型人工智能初创公司和公司进行了相当多的投资和收购。请您谈谈支持您所谈论的一些支持人工智能的想法的内部、供应商和合作伙伴公司的整体生态系统。是内部的？是外部的？是混合的？您如何看待这个生态系统？

我肯定会说这是一个混合体。在某些方面，我们需要自己动手才能获得充分的理解，或者在我们真正想要走在前沿的地方。在其他一些领域，我们绝对希望与在这些领域实力雄厚的其他公司合作。传统上来说，汽车是一种超级复杂的产品。

它有数百或数千个不同的零件，所有这些零件都需要组合在一起。当然，这是一个传统上有很多供应商供应不同零件的空间。最近，我们正朝着将软件实施内部化的方向发展，以提高开发过程的速度和敏捷性。

在汽车制造业中，这似乎特别复杂，因为，你知道，如果我考虑汽车是如何开始的，会有独立的系统。有一个制动系统、一个动力系统、一个空调和一个信息娱乐系统。所有这些都是分开的。这很好，因为我们对信息娱乐系统会有某种不同的标准，而对制动系统则会有不同的标准。或者至少我希望会有。但是您指出的问题是……

每一个系统都可能使用来自不同区域的传感器，以及整辆汽车是如何独立变得更复杂，但也变得更复杂地结合在一起，试图连接所有这些部件并使它们协同工作。一方面，这似乎是人工智能的机会，但同时也是一个挑战。是的，这是 100% 正确的。这既是一个非常大的机会

但这同时也意味着这是真正核心的挑战之一。我的意思是，如何建立对汽车内部和外部的连贯理解。我们谈论客户数字孪生和车辆数字孪生等等。从某种意义上说，这些方面可能意味着很多不同的东西。但是，当然，您所说的这些不同的系统，它们传统上位于公司的不同部门。因此，这也意味着有很多，你知道，

需要跨职能协作。但我们确实需要弥合这些组织边界。

我认为这确实是成功的分析和 AI 应用的关键点之一，这确实意味着公司的不同部门需要共同努力才能实现这一目标。因为否则，它们只会是那些孤岛，而不会真正从中受益。

你知道，这是非常真实的。这是一个常见的主题。在我们在 BCG 的工作中，我们有一个经验法则，即 10-20-70，我们说 10% 是数据和算法，20% 是技术和数字平台，但 70% 是业务整合和实施，以及将组织的不同部门整合在一起。这也许是

在汽车公司中最为真实的地方，正如您所说，萨姆，看似不同的系统正在结合起来创建一个更大的系统。但是这些单元中的每一个都已经被单独完善了，现在您也希望集体完善。安德斯，我们谈了很多关于沃尔沃的事情。您个人是如何对

人工智能、数据、技术和分析感兴趣的？您的起源故事是什么？我认为我一直对计算机很感兴趣。我的父亲真的是苹果迷，所以我是在这种环境下长大的。我最初是一名工程专业的学生，拥有计算机科学硕士学位，然后在哥德堡大学医院的医疗领域担任研究工程师。

然后很快发现，为了真正利用数据，结论等等都来自数据。所以我后来进入了数学统计领域。因此，在这方面获得了博士学位，然后又回到了软件产品开发。一段时间后，我又回到了学术界几年，在那里做了一名博士后。

然后，是的，我在沃尔沃汽车得到了一份很好的工作机会。所以我基本上在这里工作了七年了。这就是我的一些历史。相当鼓舞人心。所以安德斯，我们还想问你一些快速的问题。其想法只是让你尽快想到答案。这些并不是关于沃尔沃的特别问题。您在人工智能方面最引以为豪的是什么？问题是，我大多数事情都不能说。所以……

这也是一个很好的答案。你必须拭目以待。好的，那么，人工智能让你担心什么？担忧？哦，我认为，当然，首先是长期来看，那种奇点之类的事情。但我认为现在更接近现在，可以这么说，我们确实看到大型语言模型及其功能的超快发展，以及那种

不只是接受一个提示并给出答案的系统，而是可以真正按顺序产生一系列步骤的系统。这是一项超级强大的技术。但一项超级强大的技术既可以用于善，也可以用于恶。这既让我感到非常兴奋，也让我有点担心。世界 20 年后会是什么样子？

您最喜欢的活动不涉及技术是什么？骑摩托车，但这显然是使用技术，但这更像是一种，是的。涉及技术，一切都在某种程度上涉及技术。是的，几乎如此。那么，你小时候想从事的第一份职业是什么？你长大后想做什么？医生。

这与您在医疗公司工作的第一个职业有关吗？是的，我认为是这样。但我发现数学和那些东西非常令人兴奋。所以我进入了那个领域。那么，您对未来人工智能的最大愿望是什么？您希望我们从这些技术的出现中获得什么？如果我们说最大的愿望……

我认为是找到一种方法，以造福我们共同利益的方式使用它。我们需要找到一种方法将其融入社会。我认为这真的是我对它的最大愿望。

在相对较短的时间内，我们了解了数据、人工智能和技术在以新的方式制造汽车以及人工智能和技术如何帮助和服务驾驶人员方面各种用途的很多信息。这真是大开眼界，安德斯。感谢您的参与。感谢您的邀请。

感谢您的收听。在下一集中，我和萨姆将与 LG Nova 的常驻企业家希尔帕·普拉萨德进行交谈。请加入我们。

感谢收听“我和 AI”。我们相信，与您一样，关于 AI 实施的对话不会仅限于此播客。这就是为什么我们在 LinkedIn 上专门为像您这样的听众创建了一个小组。它被称为“AI for Leaders”。如果您加入我们，您可以与节目创建者和主持人聊天，提出您自己的问题，分享您的见解，

并获得来自麻省理工学院 SMR 和 BCG 关于 AI 实施的宝贵资源，您可以通过访问 mitsmr.com/AIforLeaders 来访问它。我们将把该链接放在节目说明中，我们希望在那里见到您。