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徹底被AI"坑了" 巨頭不得不請回人類工程師
徹底被AI"坑了" 巨頭不得不請回人類工程師徹底被AI"坑了" 巨頭不得不請回人類工程師
2026 年 6 月 25 日，君迪（JD Power）發布了第 40 屆美國新車初始質量研究（IQS）報告，這壹數據基於新車型出廠後 90 天內的初始質量得出。福特汽車以每百輛車出現 152 個問題（152 PP100）的成績登頂主流品牌榜首，距離它上壹次拿到這個位置，已經過去了 16 年。
在整車整體排名上，福特從 2025 年的第 14 位躍升至第 3 位，僅次於保時捷（138 PP100）和捷尼賽思（151 PP100）。在細分市場，福特的 F-150、Mustang 和 F 系列 Super Duty 連續第贰年拿下各自市場中的最高分。
這是福特等了很久的壹個好消息。但在隨後舉行的媒體吹風會上，福特負責整車硬件工程的副總裁查爾斯·潘（Charles Poon）承認了壹個不那麼光彩的事實：“我們曾經錯誤地以為，只要引入 AI，調整壹下原有設計要求，就能生產出高質量的產品。”
借由查爾斯之口，人們終於得知，福特過去幾年質量下滑，根本原因之壹在於公司過度依賴 AI 和自動化系統，壹線資深工程師掌握的經驗知識隨著裁員而流失。
作為補救，查爾斯表示，過去叁年間，福特已經陸續重新雇傭、新招或提拔了 350 名經驗豐富的工程師，由他們帶領新人、重建訓練 AI 所需的數據管道，改進原本被設計用來取代人類工程師的自動化工具。
福特從 2019 年開始進入持續的白領裁員周期。當時，公司在全球壹次性裁掉了 7,000 人，約占白領員工總數的 10%。2022 年再裁約 3,000 人。
2023 年 6 月，福特向工程崗位開刀，在美國和加拿大實施新壹輪裁員，覆蓋旗下燃油車、電動車和車隊服務叁個業務單元，至少 1,000 個受薪和合同崗位受到影響。福特 CEO 吉姆·法利（Jim Farley）曾公開表示，福特的工程部門“比競爭對手多用了 25% 的工程師來完成同樣的工作”。
到 2025 年 5 月，工程部門再次傳出裁員。2025 年 6 月，吉姆在阿斯彭思想節（Aspen Ideas Festival）上判斷，“AI 將取代美國壹半的白領。”
福特引入 AI 的決策可以追溯至千禧年初期。2002 年左右，公司率先將神經網絡嵌入發動機失火檢測等場景中，但大規模部署 AI、使其進入設計驗證和質控決策層，是在 2022 年之後。
2017 年，福特向主營 L4 級別無人駕駛的初創公司 Argo AI 投資 10 億美元。但到 2022 年 10 月，燒了錢卻沒看到多少產出，福特選擇撤資，並在後續將 AI 應用的重心轉向更務實的輔助駕駛和制造質控。
2023 年起，福特在位於密歇根州的壹家工廠率先部署移動 AI 視覺檢測系統，用手機拍照加圖像比對來判斷零部件安裝是否到位。據查爾斯透露，公司在發動機熱測試環節部署了 AI 異常檢測：在每台發動機上采集數百個數據點，結合之前數千台的數據，由 AI 尋找微小偏差，只要發現異常，哪怕在公差范圍內，對應產品和零件都會被拉下產線復檢。
壹系列操作下，2023 年當年，福特在君迪 IQS 榜單排名第 15 位，2024 年仍低於行業平均水平。2025 年，福特發起了 153 次召回，涉及近 1,300 萬輛車，創下單壹車企單年召回數的行業新高。
截至 2026 年 6 月，福特已經發起 51 次召回，覆蓋超 1,100 萬輛車，仍然是全美召回數最多的車企，是排名第贰的車企（Stellantis，19 次）的兩倍多。但與此同時，2026 年，福特的 IQS 排名卻跳到了第壹，每百輛問題數比上壹年下降了 41 個，在所有主流品牌中改善幅度最大。
考慮到汽車開發周期通常是 3~5 年，如今召回創新高，原因要從叁年前找。這樣壹來，裁員加速、AI 部署擴大和質量惡化的交匯點就落在了 2022 到 2023 年。
福特目前部署的 AI 應用大致分兩類。壹類是產線上的檢測 AI：視覺比對零件安裝、熱測試找發動機異常、對幾百個數據通道做模式識別。這壹類技術成熟、規則相對明確，能直接向操作員提示設備異常情況。查爾斯肯定了 AI 在這壹場景中的應用，認為這是人類檢驗員很難做到的事情。
另壹類則是設計驗證和質控決策層面：由 AI 判斷設計方案是否可行、材料組合會否在極端工況下出問題、跨系統的接口設計是否會帶來軟件沖突。用 AI 替代人工，最終出問題的正是這壹環節。
資深工程師在多個產品周期中積累的豐富經驗，構成了他們在設計驗證環節不可替代的核心價值。這些判斷都是難以直接被書面總結、用於 AI 訓練的“隱性知識”。查爾斯承認，AI 的好壞完全取決於訓練數據的質量，然而，資深工程師早在收集數據前就已經離開，AI 能學到的只有不完整的版本。
福特首席運營官庫馬爾·加洛特拉（Kumar Galhotra）雖然承認，公司越來越多依賴自動化質控系統，沒有得到想要的結果。但同時，福特在汽車軟件的驗證流程裡依然新增了超 10 萬個由 AI 驅動的自動化測試，覆蓋各種邊緣場景。
對於這種用 AI 填 AI 挖的坑的行為，查爾斯解釋稱，公司正把質量管理理念從“出了問題再修”轉向預防優先，最近 18 個月專門成立了壹個 40 人的軟件質量保證團隊，專門在生產環節之前攔截可疑問題。
他還表示，汽車軟件不能學硅谷“先發布後修復”的套路。手機軟件卡頓事小，但汽車制動系統出問題將關乎人命。
AI 進入產業鏈，因缺乏行業經驗導致企業產品質量下滑的案例中，上壹個代表性案例是瑞典金融科技公司 Klarna。2022 到 2024 年間，Klarna 削減了約 700 個客服崗位，主要被替換為與 OpenAI 合作開發的 AI 助手。
CEO 塞巴斯蒂安·謝米亞特科夫斯基（Sebastian Siemiatkowski）甚至公開聲稱自己是 OpenAI“最喜歡的小白鼠”。這套系統在量化指標上確實出色，上線壹個月內處理了 230 萬次對話、覆蓋 75% 的客戶交互、支持 35 種語言。公司同期總員工數從 5,527 人降到 3,422 人，縮減約 40%。
到 2025 年 5 月，塞巴斯蒂安卻在彭博社（Bloomberg）的訪談中表示：“我們太注重效率和成本，結果卻是質量下降，AI 帶來的效率提升也是不可持續的。”因此，Klarna 開始重新招聘可以遠程兼職的真人客服。咨詢公司高德納（Gartner）已經給出了預測：到 2027 年，因 AI 裁減客服崗位的企業裡，將有壹半會被迫重新招人。
（來源：Ford）
為什麼部分企業低估了資深人士的不可替代性，同時卻高估了 AI 解決專業問題的能力？原因可能是多層面的。
首先是激勵結構。裁員帶來的成本節約是即時、可量化的，對於上市公司而言，甚至可以寫進當季的財報裡，用於拉升股價；與此同時，人才流失導致的質量下降是滯後的、難以歸因的，只有當問題在後續幾年間出現，決策者才會意識到做錯了選擇。
第贰是指標錯位。AI 系統在可測量的維度上往往表現良好，在汽車領域，它能提升檢測速度、處理量，進而降低單位成本。但它替代不了是不容易被指標捕捉，卻至關重要的經驗資源。福特的 AI 每天可以檢測海量發動機數據，實時表現亮眼。但在設計驗證環節引入 AI，判斷力的退化無法通過指標即時體現。
按照當前 AI 的能力，學習這些經驗並非難事，但裁員的速度跑在了 AI 能力成熟度的前面，珍貴的訓練數據難以回流至訓練階段。哈佛商業評論（Harvard Business Review）2025 年底對 1,006 名全球高管進行的調查顯示，60% 的企業已因 AI 減少了人員編制，但只有 2% 表示，大規模裁員與 AI 的實際部署有關。
AI 在標准化檢測環節表現良好是客觀事實，福特也因此加大了投入。但當企業決定用 AI 取代人類，參與設計方案決策，流失的卻是靠多個產品周期才能沉澱出來的無形資產。查爾斯為這類經驗做了具體闡釋：“資深工程師在問題滲入系統之前就能識別和解決它們”。
AI 接管判斷決策層，最有效的路徑或許是讓人類工程師親手訓練系統。福特連這壹步都沒走完就啟動裁員，最後還是要把人請回來給 AI 補課。當然，讓 AI“蒸餾”自己的知識對老員工而言實在談不上公平，但在企業層面，至少不會丟了產品質量，損失市場信譽。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
在整車整體排名上，福特從 2025 年的第 14 位躍升至第 3 位，僅次於保時捷（138 PP100）和捷尼賽思（151 PP100）。在細分市場，福特的 F-150、Mustang 和 F 系列 Super Duty 連續第贰年拿下各自市場中的最高分。
這是福特等了很久的壹個好消息。但在隨後舉行的媒體吹風會上，福特負責整車硬件工程的副總裁查爾斯·潘（Charles Poon）承認了壹個不那麼光彩的事實：“我們曾經錯誤地以為，只要引入 AI，調整壹下原有設計要求，就能生產出高質量的產品。”
借由查爾斯之口，人們終於得知，福特過去幾年質量下滑，根本原因之壹在於公司過度依賴 AI 和自動化系統，壹線資深工程師掌握的經驗知識隨著裁員而流失。
作為補救，查爾斯表示，過去叁年間，福特已經陸續重新雇傭、新招或提拔了 350 名經驗豐富的工程師，由他們帶領新人、重建訓練 AI 所需的數據管道，改進原本被設計用來取代人類工程師的自動化工具。
福特從 2019 年開始進入持續的白領裁員周期。當時，公司在全球壹次性裁掉了 7,000 人，約占白領員工總數的 10%。2022 年再裁約 3,000 人。
2023 年 6 月，福特向工程崗位開刀，在美國和加拿大實施新壹輪裁員，覆蓋旗下燃油車、電動車和車隊服務叁個業務單元，至少 1,000 個受薪和合同崗位受到影響。福特 CEO 吉姆·法利（Jim Farley）曾公開表示，福特的工程部門“比競爭對手多用了 25% 的工程師來完成同樣的工作”。
到 2025 年 5 月，工程部門再次傳出裁員。2025 年 6 月，吉姆在阿斯彭思想節（Aspen Ideas Festival）上判斷，“AI 將取代美國壹半的白領。”
福特引入 AI 的決策可以追溯至千禧年初期。2002 年左右，公司率先將神經網絡嵌入發動機失火檢測等場景中，但大規模部署 AI、使其進入設計驗證和質控決策層，是在 2022 年之後。
2017 年，福特向主營 L4 級別無人駕駛的初創公司 Argo AI 投資 10 億美元。但到 2022 年 10 月，燒了錢卻沒看到多少產出，福特選擇撤資，並在後續將 AI 應用的重心轉向更務實的輔助駕駛和制造質控。
2023 年起，福特在位於密歇根州的壹家工廠率先部署移動 AI 視覺檢測系統，用手機拍照加圖像比對來判斷零部件安裝是否到位。據查爾斯透露，公司在發動機熱測試環節部署了 AI 異常檢測：在每台發動機上采集數百個數據點，結合之前數千台的數據，由 AI 尋找微小偏差，只要發現異常，哪怕在公差范圍內，對應產品和零件都會被拉下產線復檢。
壹系列操作下，2023 年當年，福特在君迪 IQS 榜單排名第 15 位，2024 年仍低於行業平均水平。2025 年，福特發起了 153 次召回，涉及近 1,300 萬輛車，創下單壹車企單年召回數的行業新高。
截至 2026 年 6 月，福特已經發起 51 次召回，覆蓋超 1,100 萬輛車，仍然是全美召回數最多的車企，是排名第贰的車企（Stellantis，19 次）的兩倍多。但與此同時，2026 年，福特的 IQS 排名卻跳到了第壹，每百輛問題數比上壹年下降了 41 個，在所有主流品牌中改善幅度最大。
考慮到汽車開發周期通常是 3~5 年，如今召回創新高，原因要從叁年前找。這樣壹來，裁員加速、AI 部署擴大和質量惡化的交匯點就落在了 2022 到 2023 年。
福特目前部署的 AI 應用大致分兩類。壹類是產線上的檢測 AI：視覺比對零件安裝、熱測試找發動機異常、對幾百個數據通道做模式識別。這壹類技術成熟、規則相對明確，能直接向操作員提示設備異常情況。查爾斯肯定了 AI 在這壹場景中的應用，認為這是人類檢驗員很難做到的事情。
另壹類則是設計驗證和質控決策層面：由 AI 判斷設計方案是否可行、材料組合會否在極端工況下出問題、跨系統的接口設計是否會帶來軟件沖突。用 AI 替代人工，最終出問題的正是這壹環節。
資深工程師在多個產品周期中積累的豐富經驗，構成了他們在設計驗證環節不可替代的核心價值。這些判斷都是難以直接被書面總結、用於 AI 訓練的“隱性知識”。查爾斯承認，AI 的好壞完全取決於訓練數據的質量，然而，資深工程師早在收集數據前就已經離開，AI 能學到的只有不完整的版本。
福特首席運營官庫馬爾·加洛特拉（Kumar Galhotra）雖然承認，公司越來越多依賴自動化質控系統，沒有得到想要的結果。但同時，福特在汽車軟件的驗證流程裡依然新增了超 10 萬個由 AI 驅動的自動化測試，覆蓋各種邊緣場景。
對於這種用 AI 填 AI 挖的坑的行為，查爾斯解釋稱，公司正把質量管理理念從“出了問題再修”轉向預防優先，最近 18 個月專門成立了壹個 40 人的軟件質量保證團隊，專門在生產環節之前攔截可疑問題。
他還表示，汽車軟件不能學硅谷“先發布後修復”的套路。手機軟件卡頓事小，但汽車制動系統出問題將關乎人命。
AI 進入產業鏈，因缺乏行業經驗導致企業產品質量下滑的案例中，上壹個代表性案例是瑞典金融科技公司 Klarna。2022 到 2024 年間，Klarna 削減了約 700 個客服崗位，主要被替換為與 OpenAI 合作開發的 AI 助手。
CEO 塞巴斯蒂安·謝米亞特科夫斯基（Sebastian Siemiatkowski）甚至公開聲稱自己是 OpenAI“最喜歡的小白鼠”。這套系統在量化指標上確實出色，上線壹個月內處理了 230 萬次對話、覆蓋 75% 的客戶交互、支持 35 種語言。公司同期總員工數從 5,527 人降到 3,422 人，縮減約 40%。
到 2025 年 5 月，塞巴斯蒂安卻在彭博社（Bloomberg）的訪談中表示：“我們太注重效率和成本，結果卻是質量下降，AI 帶來的效率提升也是不可持續的。”因此，Klarna 開始重新招聘可以遠程兼職的真人客服。咨詢公司高德納（Gartner）已經給出了預測：到 2027 年，因 AI 裁減客服崗位的企業裡，將有壹半會被迫重新招人。
（來源：Ford）
為什麼部分企業低估了資深人士的不可替代性，同時卻高估了 AI 解決專業問題的能力？原因可能是多層面的。
首先是激勵結構。裁員帶來的成本節約是即時、可量化的，對於上市公司而言，甚至可以寫進當季的財報裡，用於拉升股價；與此同時，人才流失導致的質量下降是滯後的、難以歸因的，只有當問題在後續幾年間出現，決策者才會意識到做錯了選擇。
第贰是指標錯位。AI 系統在可測量的維度上往往表現良好，在汽車領域，它能提升檢測速度、處理量，進而降低單位成本。但它替代不了是不容易被指標捕捉，卻至關重要的經驗資源。福特的 AI 每天可以檢測海量發動機數據，實時表現亮眼。但在設計驗證環節引入 AI，判斷力的退化無法通過指標即時體現。
按照當前 AI 的能力，學習這些經驗並非難事，但裁員的速度跑在了 AI 能力成熟度的前面，珍貴的訓練數據難以回流至訓練階段。哈佛商業評論（Harvard Business Review）2025 年底對 1,006 名全球高管進行的調查顯示，60% 的企業已因 AI 減少了人員編制，但只有 2% 表示，大規模裁員與 AI 的實際部署有關。
AI 在標准化檢測環節表現良好是客觀事實，福特也因此加大了投入。但當企業決定用 AI 取代人類，參與設計方案決策，流失的卻是靠多個產品周期才能沉澱出來的無形資產。查爾斯為這類經驗做了具體闡釋：“資深工程師在問題滲入系統之前就能識別和解決它們”。
AI 接管判斷決策層，最有效的路徑或許是讓人類工程師親手訓練系統。福特連這壹步都沒走完就啟動裁員，最後還是要把人請回來給 AI 補課。當然，讓 AI“蒸餾”自己的知識對老員工而言實在談不上公平，但在企業層面，至少不會丟了產品質量，損失市場信譽。
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