AI（人工智能）深度融入从工艺设计到生产运营的汽车制造全链条ღღ★★，但现阶段亦存在模型不够“泛化”等诸多瓶颈ღღ★★。

　　10月24日ღღ★★，第十一届智能制造与数字化创新论坛在广州举行ღღ★★。会上ღღ★★，多位汽车产业代表展示了AI技术在生产现场的落地实践ღღ★★。

　　目前ღღ★★，AI在汽车制造端的应用ღღ★★，主要在视觉相关的质量检测ღღ★★，各生产环节的数据收集和分析以及对办公ღღ★★、物流等部门的协助上ღღ★★。

　　重庆长安汽车副总工程师常永生在分享中提到ღღ★★，他所在企业对AI的应用真人游戏第一品牌ღღ★★，ღღ★★，重点是视觉相关ღღ★★，比如质量检测ღღ★★、精准测量和机器人引导ღღ★★。下一步将探索把大模型技术用于工艺设计自动生成ღღ★★、跨域质量问题的根因挖掘ღღ★★，以及基于历史记录和设备技术文档的故障智能诊断ღღ★★。

　　比亚迪股份有限公司工艺总监卢礼兵分享称ღღ★★，他们正从两个维度应用AIღღ★★。一是信息化数据维度ღღ★★，通过各类系统收集处理数据ღღ★★；二是技术感知维度ღღ★★，借助视觉ღღ★★、力感知ღღ★★、噪音分析等手段ღღ★★，结合AI工具ღღ★★，形成单专业线条的应用架构ღღ★★，再组合成完整的技术AI应用体系ღღ★★。

　　小鹏汽车制造工艺规划专家李刚表示团队正聚焦三个方向ღღ★★：一是AI视觉识别与检测ღღ★★，工厂内大量部署ღღ★★；二是AI辅助办公ღღ★★，利用大模型学习企业内部海量技术文档ღღ★★，构建企业知识库ღღ★★；三是生产协同与物流调度ღღ★★，这是当前优先建设的方向ღღ★★。未来ღღ★★，他们希望推动AI模型泛化进程ღღ★★，降低使用门槛ღღ★★，并推动不同场景AI应用的融合与闭环控制ღღ★★。

　　当谈到大模型对产业AI应用的影响时ღღ★★，华为制造与大企业军团车辆装备解决方案总监邱真认为九游会官网J9ღღ★★，最大的变化是AI的“普惠化”小德伪t2ღღ★★。他们为一线产线工人提供了“问道”助手ღღ★★，日活超3000人ღღ★★，帮助他们解决故障和处理质量问题九游会老哥俱乐部ღღ★★。在质检方面ღღ★★，他们正从“一个场景一个模型”向“万物检测一个大模型”演进ღღ★★，甚至尝试零样本学习九游会老哥俱乐部ღღ★★，来降低AI应用门槛ღღ★★。

　　西门子（中国）有限公司副总裁夏纬在接受第一财经记者采访时表示ღღ★★，AI推动传统制造的升级ღღ★★，主要是产品生产领域的数据需要企业自己挖掘ღღ★★，然后训练模型ღღ★★。企业需要关注投入产出九游ღღ★★，ღღ★★，找到真正实用的模型ღღ★★。有些模型理论上在预测故障等领域可以达到一定的百分比ღღ★★，但实际操作过程中可能达不到ღღ★★。整体来说ღღ★★，如今的实际生产尚未实现AI模型的大规模应用ღღ★★，“还需要几年时间”ღღ★★。

　　在如今的汽车工业实践中ღღ★★，AI已超越概念阶段ღღ★★，深度融入从工艺设计到生产运营的全链条ღღ★★，通过优化生产逻辑与决策ღღ★★，驱动制造业向高效ღღ★★、智慧的“新工业”范式演进ღღ★★。但就以汽车为代表的精密制造业而言ღღ★★，AI应用仍然具有较高的复杂性ღღ★★。

　　复杂性既体现在“高精度ღღ★★、高集成ღღ★★、高标准”的行业特性ღღ★★，在各生产环节对准确度和安全性的要求更高九游会老哥俱乐部ღღ★★，但同时各环节的工艺对AI应用的需求又存在很大差异ღღ★★，AI应用难以实现泛化和成果复用ღღ★★。伴随着产品与工艺的调整ღღ★★，对应产线上AI模型所产生的需求更新ღღ★★，也将新增对应领域的研发投入ღღ★★。

　　第一财经记者观察发现ღღ★★，当前汽车产业在生产端的AI应用多是点对点的应用ღღ★★，即单个AI工具一般专注于满足特定环境或特定工艺环节的需求ღღ★★。想让点对点的AI工具融合打通ღღ★★，甚至是泛化为适用多场景多环节的大模型ღღ★★，还有待探索ღღ★★。在这一过程中j9九游会官方登录ღღ★★！ღღ★★，企业还会遇到数据收集不到位ღღ★★、复合型人才缺乏ღღ★★、适应AI应用推广的组织分工尚未理顺等挑战ღღ★★。

　　李刚在分享中提出九游会老哥俱乐部ღღ★★，汽车产业打通AI“最后一公里”的卡点ღღ★★，是模型的“泛化”问题ღღ★★。目前开发的模型针对性太强ღღ★★，换个场景就难以适用ღღ★★。推动模型泛化需要系统级建设ღღ★★，但现在往往是制造企业的一个部门小德伪t2ღღ★★，甚至下面的某一个组织去推进ღღ★★，难度很大ღღ★★。

　　卢礼兵也表示ღღ★★，瓶颈体现在从技术到应用隔了很多环节ღღ★★，包括商务流程ღღ★★，以及不同企业间的场景差异化和标准要求ღღ★★，这让成果很难复制ღღ★★。

　　人才能力和组织分工也成为AI推广应用的难点所在ღღ★★。卢礼兵说ღღ★★，懂算法的IT人才和懂工艺的业务专家之间存在理解鸿沟ღღ★★。邱真认为ღღ★★，当前很多企业成立了拉通性的组织ღღ★★，但公司的AI架构演进路径ღღ★★、业务与IT的配合机制等职责定位尚未完全理顺九游会老哥俱乐部ღღ★★，这是从点到面的基础ღღ★★。常永生提出ღღ★★，对AI的应用需要像汽车工业发展一样经历一个标准化和分工的过程ღღ★★。行业需要清晰的分工和协同机制ღღ★★，避免各家在个性化点上重复投入ღღ★★，才能实现从点到面的跃迁ღღ★★。

　　对数据收集加工并增强数据可信小德伪t2九游会老哥俱乐部ღღ★★，也是推进汽车生产AI应用的重要任务ღღ★★。邱真在接受第一财经采访时表示ღღ★★，数据准备和治理等要素需要参与到AI的应用ღღ★★。这一领域处于日臻完善的过程中ღღ★★，发展速度很快ღღ★★。

　　就汽车制造而言ღღ★★，AI应用对降本增效的帮助已被看见ღღ★★。论坛期间ღღ★★，达索系统大中华区工业装备行业高级总监司现锋分享到ღღ★★，降本增效目前主要集中在制造端ღღ★★。AI在文字ღღ★★、图像处理上效果显著ღღ★★，但在工业工艺机理层面的改善ღღ★★，必须回归第一性原理ღღ★★。不能只图效率的提升ღღ★★，而要将工艺机理做到位j9九游会官方网站ღღ★★！ღღ★★，这样才能真正提升产品质量和长周期可靠性ღღ★★。

　　尽管AI工具常与降本增效等词关联在一起ღღ★★，但就制造业而言ღღ★★，AI助力生产端实现降本增效的前提ღღ★★，是企业需要在数字化技术和AI模型研发上倾注大量资源ღღ★★，甚至对既有生产方式进行改革创新ღღ★★。制造业的不同门类对AI的需求程度小德伪t2ღღ★★，也是存在差异的ღღ★★。

　　夏纬告诉第一财经记者ღღ★★，不同行业对AI应用的需求程度存在差别ღღ★★。例如汽车制造领域的车型更换会影响产线的使用ღღ★★，它对AI的需求或许就没有钢铁等产线可能数十年不变的行业大ღღ★★。

　　关于让企业主动投入数字化和智能化的软性指标ღღ★★，理想汽车制造工程集成管理总监刘青磊认为ღღ★★，他们主要从三个维度判断ღღ★★：第一是对QCD（质量ღღ★★、成本ღღ★★、交付）核心指标的贡献度ღღ★★。其次九游会老哥俱乐部ღღ★★，是否是未来的“门槛技术”ღღ★★，即使当前QCD不高也必须布局ღღ★★。第三是否是“首发技术”ღღ★★，如果行业里已经有成熟的数字化技术ღღ★★，也会关注能否通过生态合作直接应用ღღ★★。

　　罗克韦尔自动化（中国）有限公司智能制造创新研究院院长李栋分享称小德伪t2ღღ★★，绿色数智化是制造业跨界升维的核心动力ღღ★★。融合绿色技术与数字智能ღღ★★，打通产业链壁垒ღღ★★，优化资源配置与卓业创新ღღ★★，助力企业突破传统生产边界ღღ★★，拓展智能制造ღღ★★、跨界协同等新场景ღღ★★，实现效率ღღ★★、环保与价值的跨界升维ღღ★★。

　　国务院于8月发布的关于深入实施“人工智能+”行动的意见提出ღღ★★，要推动工业全要素智能联动ღღ★★，加快人工智能在设计ღღ★★、中试ღღ★★、生产ღღ★★、服务九游会老哥俱乐部ღღ★★、运营全环节落地应用ღღ★★。并推进工业供应链智能协同AI应用ღღ★★，ღღ★★，加强自适应供需匹配ღღ★★；推广人工智能驱动的生产工艺优化方法ღღ★★，并深化人工智能与工业互联网融合应用ღღ★★，增强工业系统的智能感知与决策执行能力ღღ★★。

　　目前ღღ★★，已有多个省份密集发布了推动“人工智能+”发展的政策文件ღღ★★，而以汽车产业为代表的制造业ღღ★★，成为AI赋能新型工业化的重要切入点ღღ★★。10月下旬ღღ★★，制造业大省广东就发布了人工智能赋能制造业高质量发展的行动方案ღღ★★。该行动方案明确ღღ★★，聚焦汽车等优势产业ღღ★★，培育一批具有行业引领效应的垂直领域大模型和场景专用小模型ღღ★★。同时依托核心软件攻关ღღ★★、先进装备攻关ღღ★★、工业互联网赋能等专项ღღ★★，培育融合人工智能的工业软件和智能装备ღღ★★。

　　邱真告诉第一财经记者ღღ★★，制造业对AI的应用ღღ★★，相比其他产业有个显著的不同点ღღ★★，即适配工业化场景的AI模型并非马上就能推出的ღღ★★，其门槛很高ღღ★★，也需要有一定的门槛大家才敢用ღღ★★。大模型与小模型之间并非替代关系ღღ★★，就未来来看ღღ★★，二者是融合的关系ღღ★★。有些场景适合大模型去做ღღ★★，有些个别场景则需要用原来传统的方式去做融合来实现更好的效果ღღ★★。