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ღ✿◈，但现阶段亦存在模型不够“泛化”等诸多瓶颈ღ✿◈。

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

　　目前ღ✿◈，AI在汽车制造端的应用ღ✿◈，主要在视觉相关的质量检测欢迎来到拉斯维加斯游戏ღ✿◈，各生产环节的数据收集和分析以及对办公ღ✿◈、物流等部门的协助上ღ✿◈。

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

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

　　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ღ✿◈：一是AI视觉识别与检测ღ✿◈，工厂内大量部署ღ✿◈；二是AI辅助办公ღ✿◈，利用大模型学习企业内部海量技术文档欢迎来到拉斯维加斯游戏ღ✿◈，构建企业知识库ღ✿◈；三是生产协同与物流调度ღ✿◈，这是当前优先建设的方向ღ✿◈。未来ღ✿◈，他们希望推动AI模型泛化进程ღ✿◈，降低使用门槛ღ✿◈，并推动不同场景AI应用的融合与闭环控制ღ✿◈。

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

　　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睡不着把女儿睡了ღ✿◈，AI推动传统制造的升级ღ✿◈，主要是产品生产领域的数据需要企业自己挖掘ღ✿◈，然后训练模型ღ✿◈。企业需要关注投入产出ღ✿◈，找到真正实用的模型ღ✿◈。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ღ✿◈，但实际操作过程中可能达不到ღ✿◈。整体来说ღ✿◈，如今的实际生产尚未实现AI模型的大规模应用ღ✿◈，“还需要几年时间”ღ✿◈。

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

　　复杂性既体现在“高精度睡不着把女儿睡了ღ✿◈、高集成ღ✿◈、高标准”的行业特性ღ✿◈，在各生产环节对准确度和安全性的要求更高欢迎来到拉斯维加斯游戏ღ✿◈，但同时各环节的工艺对AI应用的需求又存在很大差异ღ✿◈，AI应用难以实现泛化和成果复用ღ✿◈。伴随着产品与工艺的调整ღ✿◈，对应产线上AI模型所产生的需求更新ღ✿◈，也将新增对应领域的研发投入ღ✿◈。

　　第一财经记者观察发现ღ✿◈，当前汽车产业在生产端的AI应用多是点对点的应用ღ✿◈，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ღ✿◈。想让点对点的AI工具融合打通ღ✿◈，甚至是泛化为适用多场景多环节的大模型ღ✿◈，还有待探索ღ✿◈。在这一过程中ღ✿◈，企业还会遇到数据收集不到位ღ✿◈、复合型人才缺乏ღ✿◈、适应AI应用推广的组织分工尚未理顺等挑战ღ✿◈。

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

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

　　人才能力和组织分工也成为AI推广应用的难点所在ღ✿◈。卢礼兵说ღ✿◈，懂算法的IT人才和懂工艺的业务专家之间存在理解鸿沟ღ✿◈。邱真认为ღ✿◈，当前很多企业成立了拉通性的组织ღ✿◈，但公司的AI架构演进路径ღ✿◈、业务与IT的配合机制等职责定位尚未完全理顺ღ✿◈，这是从点到面的基础ღ✿◈。常永生提出ღ✿◈，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ღ✿◈。行业需要清晰的分工和协同机制ღ✿◈，避免各家在个性化点上重复投入ღ✿◈，才能实现从点到面的跃迁ღ✿◈。

　　对数据收集加工并增强数据可信ღ✿◈，也是推进汽车生产AI应用的重要任务ღ✿◈。邱真在接受第一财经采访时表示ღ✿◈，数据准备和治理等要素需要参与到AI的应用欢迎来到拉斯维加斯游戏ღ✿◈。这一领域处于日臻完善的过程中ღ✿◈，发展速度很快ღ✿◈。

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

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

　　夏纬告诉第一财经记者ღ✿◈，不同行业对AI应用的需求程度存在差别ღ✿◈。例如汽车制造领域的车型更换会影响产线的使用ღ✿◈，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ღ✿◈。

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

　　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ღ✿◈，绿色数智化是制造业跨界升维的核心动力ღ✿◈。融合绿色技术与数字智能ღ✿◈，打通产业链壁垒ღ✿◈，优化资源配置与卓业创新ღ✿◈，助力企业突破传统生产边界ღ✿◈，拓展智能制造ღ✿◈、跨界协同等新场景睡不着把女儿睡了ღ✿◈，实现效率ღ✿◈、环保与价值的跨界升维ღ✿◈。

　　国务院于8月发布的关于深入实施“人工智能+”行动的意见提出欢迎来到拉斯维加斯游戏ღ✿◈，要推动工业全要素智能联动ღ✿◈，加快人工智能在设计睡不着把女儿睡了ღ✿◈、中试ღ✿◈、生产欢迎来到拉斯维加斯游戏ღ✿◈、服务ღ✿◈、运营全环节落地应用ღ✿◈。并推进工业供应链智能协同ღ✿◈，加强自适应供需匹配ღ✿◈；推广人工智能驱动的生产工艺优化方法睡不着把女儿睡了ღ✿◈，并深化人工智能与工业互联网融合应用ღ✿◈，增强工业系统的智能感知与决策执行能力ღ✿◈。

　　目前ღ✿◈，已有多个省份密集发布了推动“人工智能+”发展的政策文件ღ✿◈，而以汽车产业为代表的制造业ღ✿◈，成为AI赋能新型工业化的重要切入点ღ✿◈。10月下旬ღ✿◈，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ღ✿◈。该行动方案明确ღ✿◈，聚焦汽车等优势产业ღ✿◈，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ღ✿◈。同时依托核心软件攻关ღ✿◈、先进装备攻关ღ✿◈、工业互联网赋能等专项ღ✿◈，培育融合人工智能的工业软件和智能装备ღ✿◈。

　　邱真告诉第一财经记者ღ✿◈，制造业对AI的应用ღ✿◈，相比其他产业有个显著的不同点ღ✿◈，即适配工业化场景的AI模型并非马上就能推出的ღ✿◈，其门槛很高ღ✿◈，也需要有一定的门槛大家才敢用ღ✿◈。大模型与小模型之间并非替代关系ღ✿◈，就未来来看ღ✿◈，二者是融合的关系ღ✿◈。有些场景适合大模型去做ღ✿◈，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ღ✿◈。拉斯维加斯3499ღ✿◈，3499拉斯维加斯官网ღ✿◈，拉斯维加斯0567官方网站ღ✿◈，拉斯维加斯网站官方入口ღ✿◈。3499拉斯维加斯ღ✿◈。拉斯维加斯官网登录入口ღ✿◈，拉斯维加斯ღ✿◈。拉斯维加斯官网ღ✿◈，

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