韩 平，石佳钰

（哈尔滨商业大学， 黑龙江 哈尔滨 150028）

一、引言和文献综述

当前“中国制造2025”不断地发展开拓，作为主攻方向的“智能制造”在政府的推动下向纵深推进。在制造业领域，制造技术正和人工智能技术进行深度融合，形成新一代智能制造，以新一代信息技术和智能数字技术为代表，高新技术为支撑技术，在人工智能制造思想的指导下，用多元化、网络化的组织结构办法组织创造活动的集成制造业，将柔性化、机器化、敏捷化、精益化、全球化和人性化融为一体。人工智能作为一种全新的投入要素正在重新定义企业、行业和经济，帮助制造业提高质量、降低成本、优化效率，为其创造新的上升空间。制造业高度信息化、智能化，机器人发展水平逐渐变成体现工业水平和创新水平的又一标志，汽车制造业作为促进经济增长的支柱性产业，机器化、自动化也是未来发展的必然趋势，更好地在汽车生产过程中运用人工智能，不仅可以使人力成本减少，还可以使生产效率得到提升，汽车行业也正在不断利用人工智能技术将高效、创新和安全的车辆推向市场。(于晖，2014；方振，2018)。

在人工智能与汽车制造业相结合的领域，不少学者已经做了一定的研究。例如，在汽车挡风玻璃涂胶轨迹宽度的测量中，由于其人工作业环境糟糕、劳动强度大，且对于测量结果准确定和稳定性要求很高，人工检测很难满足国家质检部门对挡风玻璃质量安全的要求，所以学者们设计将机器视觉技术应用于涂胶轨迹检测中，避免人工接触式测量，不仅可以保障工人操作的安全性，还提高了工作效率和精准度 (李宇、王宸、刘克平、乔宇，2020)。在汽车零部件质量及外形检测的过程中，用机器视觉代替传统人眼检测，利用图像采集装置和信息处理系统提高零部件质检效率和精准度，优化人工质检所带来的不稳定和不及时，有效避免了人工检测耗时长，易疏漏等缺点，并利用其低价和易操作的配置方式，更好地满足了汽车工业生产的要求(袁纵青、徐惠钢、侯占林、赵京，2020)。当然，对于汽车行业来说，零部件方面的检测不可懈怠，交通安全更是至关重要的，将人工智能深度学习技术应用于自动驾驶中，通过DDRG算法建立一种生态驾驶，使司机在驾驶过程中可以更加自如地应对复杂的交通环境，减少交叉路口的事故，提高安全性(徐泽洲、曲大义，2021)。同样在汽车自动紧急制动方面，也有不少学者进行了探索，通过建立AEB仿真系统优化传统紧急制动速度波动大、舒适性难以保障和弯道制动安全难以确保等问题，使弯道制动可控性更高、收敛性更好(黄舒伟、何少炜、金智林，2021)。另外，为了使驾驶的舒适度进一步提高，把人工智能的语音识别使用于小汽车雨刷器、电动车窗、自动空调和汽车音响等服务中，通过HMM算法对语音数据进行统计计算，构建语音识别统计模型分析驾驶者的指令进行分析，用语音对车载电器进行操控，减少驾驶者的压力，增强驾驶安全性(白武博、夏光，2012)。

上述国内学者的研究，多数是设计将人工智能机器视觉、人工智能深度学习、人工智能语音识别技术应用于汽车行业中，集中于设计层面，对人工智能赋能汽车行业为整个行业所带来的经营效率的研究颇少。本文将以长春一汽轿车股份有限公司为例，采用DEA-Malmquist指数，研究人工智能产业融入上市公司为公司带来的资源配置效率。

二、人工智能的概念

人工智能的开发与应用最开始起源于古埃及，在1956年Dartmouth学会上第一次被提出，后在全球多个国家和地区快速传播，发展至今已经有65年了，研究者们对其不断的探索和研究，温斯顿教授(美国麻省理工学院)觉得，人工智能是探究如何更好地利用计算机和大数据去实现过去只有人才能完成的工作。(王嫄，2019；王梓宸、阚永彪，2020)即通过研究和模拟人类的思维和行为模式，融合计算机科学、心理学、哲学和语言学等多个学科，构造出具有一定智能的人工系统，通过不断地深度学习来实现从理论到研究的重大突破，让计算机可以像人类一样对信息进行感知、获取和辨别能力，来帮助人类完成简单的、重复性和含有一定程序性的社会工作。(李思睿，2018；沈涤，2019)

三、长春一汽轿车股份有限公司

一汽轿车股份有限公司简称“一汽轿车”，成立于1997年6月，是中国第一汽车集团的控股子公司，是一汽集团发展自主品牌乘用车的核心企业，是中国轿车制造业第一家股份制上市公司。公司始终坚持“最值得骄傲的商用车企业，最值得信赖的商用车品牌”的企业愿景，以“成为‘中国第一、世界一流’的智慧交通运输解决方案提供者，促进社会更加繁荣”为企业使命，以“信而有征智勇双全益行天下”为品牌理念，以产品和服务为主线，以客户和员工为根本，以创新和变革为动力，聚焦行业趋势及客户需求，快速提升产品竞争力和服务水平。

在技术开发层面，公司以“技术领先、首创体验、集成创新、强化应用、协同高效”为指引，构建了从前瞻技术、发动机、变速器、车桥到整车的国内最强大和完备的独立研究系统，形成了一支超过3,000人的高效协同研发团队。而且企业内部有着国内顶尖的实验室、院士、博士后工作站，拥有技术创新、性能开发、精益设计、试验试制、试验认证五大核心能力，打造了低碳化、电动化、智能化、信息化、高品质即“四化一高”五大技术平台，是掌握世界级整车及三大动力总成核心技术的商用车企业之一。

四、人工智能在一汽轿车股份有限公司的绩效实证研究

(一)评价方法与模型

在国内研究公司效率办法主要有数据包络分析法(DEA)、随机前沿分析法，DEA是一个线性规划模型，由A.Charnes和W.W.Cooper等学者提出，其原理和方法构建在“相对效率评价”基础上，包含了管理科学、数学、计算机科学和运筹学等四个学科范畴，本质上是使用了数学规划模型，是一个线性规划模型，先选择出数个决策单元，即各项输入和输出的单元或者研究对象，之后对其进行相对有效性分析和测定，一般展现为产出对投入的比率，通常用来测量某些决策部门的生产效率。

1.DEA模型

DEA模型最初于1987年提出，最初用来对同一部门间的相对有效性进行测算，最初的模型叫做CCR模型，是一种研究具有多个输入，特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”十分卓越的方法。

这里首先运用最初的投入产出数据来开展初始效率测算，选择投入导向的BCC模型：

如果θ＜1，则决策单元非DEA有效

2.Malmquist指数

一般的DEA模型仅仅可以对某一年的每一决策单元展开单期的横向对比，没有办法对连续数年的效率做出分析，无法对比每一决策单元在其他时间的动态效率。Malmquist模型可以用来评价各个决策单元历年的生产率变动情况，并可以进一步细分生产率变动的原因，主要用于不同时期决策单元的比较，因此，之后的研究者们再一次定义了Malmquist生产率变动指数，通过计算第t期和第t+1期生产率指数的几何平均数，衡量生产率的变动情况，并将Malmquist生产率变动指数分解为技术变动指数和技术效率变动指数的乘积。

为了避免时期选择的随意性可能导致的误差，Malmquist生产率变动指数的模型为：

Malmquist生产率变动指数又能拆分为两部分：技术效率变化指数和技术水平变化指数：

前面代表效率变动，即相对于效率前沿从第t期到第t+1期的改变。

如果效率变动=1，说明该决策单元在第t期时与第t期的效率前沿之间的距离和该决策单元在第t+1期时与第t+1期的效率前沿之间的距离相等；

如果效率变动＞1，说明该决策单元在第t期时与第t期的效率前沿之间的距离和该决策单元在第t+1期时与第t+1期的效率前沿之间的距离远；

如果效率变动＜1，说明该决策单元在第t期时与第t期的效率前沿之间的距离和该决策单元在第t+1期时与第t+1期的效率前沿之间的距离近。

后面代表技术变动，即该决策单元的效率前沿从第t期到第t+1期的移动。

如果技术变动大于1，说明技术的移动是正确的、进步的；

如果技术变动小于1，说明技术的移动是负向的、退步的；

如果技术变动等于1，说明技术没有改变。

(二)指标的选取与来源

在这里我们选取研发费用、技术人员数量和直接人工支出作为投入指标，选取营业总收入作为产出指标。本文的数据主要来自2011-2019年一汽轿车股份有限公司年报。

1.投入指标

(1)研发费用：为了更好的在汽车制造业中应用人工智能，公司需要对人工智能进行研究，所以在此我们选择研发费用作为人工智能的研究费用。

(2)技术人员数量：公司在人工智能方面的研发和应用越广泛，所使用的技术人员就越多。

(3)直接人工支出：公司在人工智能方面的使用越多，所使用的直接人工就越少，直接人工支出也就越少。

2.产出指标

(1)营业收入：选取营业收入作为评价公司盈利的标准，公司的经营状况越好，公司的营业收入越高。

表1 2011-2019年评价指标

(三)模型分析

1.DEA模型分析

以一汽轿车股份有限公司作为决策单元，分别将2011-2019年人工智能产业的投入和产出导入DEAp.2.1软件进行运算处理，可以得到长春一汽轿车股份有限公司在过去九年间的crste(综合效率)、vrste(纯技术效率)和scale(规模效率)值，如表2所示：

表2 2011-2019年D EA模型综合评价效率

由表2可以看出，在2011-2019年间crste(综合效率)、vrste(纯技术效率)和scale(规模效率)均为 1，表示在这九年期间长春一汽股份有限公司的DEA均有效，并且很稳定，投入和产出达到最优，人工智能的进一步应用不仅使其工作效率得到提高，也确实为公司带来了一定的收益。

2.基于Malmquist指数的动态模型分析

将所选投入产出带入DEAR.2.1软件进行求解，可得如下结果：

表3 2011-2019年Malmquist指数效率

从一汽轿车股份有限公司在2011-2019年间全要素生产率的数据来看，tepch(全要素生产率)指数大于1的分别是 2013、2016、2017、2018、2019，增幅最大的为 2013年，说明从2015年开始人工智能研发对一汽轿车股份有限公司的收益影响处于进步阶段；effch(综合技术效率)、pech(纯技术效率)和sech(规模效益)指数的数值均等于1，说明，在2011-2019年间，一汽轿车股份有限公司在技术与人工智能研发项目中的投入和产出效率有了一定的提高；2012-2013年间techch(技术进步)大于1，2016-2019 年间，techch(技术进步)也均大于 1，反映出一汽轿车股份有限公司的人工智能研发投入产出效率具有一定的提高。

五、结论

在汽车制造业中，人工智能的发展已经成为热潮，在汽车生产中应用越来越广泛，使其生产线更加柔性化，公司对汽车零部件以及整体质量和技术水平的要求越高，直接人工的使用就越少，高技术人才需求就越多，使用机器人替代人工就越多，这不仅可以提高劳动生产率和节省人工成本还可以使汽车生产时生产效率提高增加公司的绩效。