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從 AI 到數(shù)字孿生:汽車工業(yè)的智能制造大革命來襲!

作者:大鑫機(jī)械 發(fā)布時(shí)間:2025-03-13 10:07:45點(diǎn)擊:

最近 DeepSeek 狂潮席卷全球,掀起了新一輪汽車行業(yè)企業(yè) AI 熱潮。它打破了傳統(tǒng)大模型依賴大算力的路徑,加速 AI 技術(shù)普及和普惠。AI 賦能汽車全價(jià)值鏈,已成為驅(qū)動(dòng)汽車智能化變革的核心引擎和新的戰(zhàn)略支點(diǎn),助力車企在智能化轉(zhuǎn)型中搶占先機(jī)。迎接 AI 定義汽車時(shí)代來臨,但也應(yīng)正視 AI 應(yīng)用所面臨的諸多現(xiàn)實(shí)和潛在挑戰(zhàn)。


圍繞 AI 汽車賽道,《汽車縱橫》特作本期 " 封面故事 " 專題報(bào)道。


2023 年,當(dāng) ChatGPT 突破 1 億用戶僅用時(shí)兩個(gè)月時(shí),全球產(chǎn)業(yè)界突然意識到:AI(人工智能)不再是實(shí)驗(yàn)室里的概念,而是撬動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略杠桿。隨后在汽車制造業(yè)這個(gè)龐大賽道,一場由 AI 主導(dǎo)的變革也悄然展開。從重慶賽力斯的超級工廠到寶馬捷克索科洛夫的未來出行中心,再從長安汽車的 " 黑燈工廠 " 到特斯拉的全球物流網(wǎng)絡(luò),當(dāng)前,AI 技術(shù)正以超出預(yù)期的速度重塑著百年汽車工業(yè)的底層邏輯。


從物理實(shí)體,到數(shù)字孿生

在重慶兩江新區(qū)的賽力斯智慧工廠里,AGV 運(yùn)輸車沿著數(shù)字孿生系統(tǒng)規(guī)劃的路徑穿梭,機(jī)械臂在 AI 視覺引導(dǎo)下完成毫米級精度的裝配作業(yè)。這個(gè)年產(chǎn) 45 萬輛整車的超級工廠,已將傳統(tǒng)汽車制造涉及的沖壓、焊接、涂裝、總裝四大工藝,全面升級為全流程數(shù)字化生產(chǎn)體系。數(shù)字孿生是造就超級工廠關(guān)鍵底層技術(shù)。其核心控制系統(tǒng)運(yùn)用 AI 技術(shù),能實(shí)時(shí)模擬 2000 多個(gè)生產(chǎn)變量,在虛擬空間中預(yù)演生產(chǎn)流程,將設(shè)備停機(jī)時(shí)間大幅縮短。

以沖壓工藝為例,在沖壓車間,AI 機(jī)器人可以實(shí)時(shí)監(jiān)控模具溫度、壓力等參數(shù),并通過深度學(xué)習(xí)算法對生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測,從而實(shí)現(xiàn)對沖壓件的精準(zhǔn)控制。得益于此,生產(chǎn)線的沖壓件精度已經(jīng)可以達(dá)到微米級,大幅提升了整車的品質(zhì)和安全性……

長安汽車南京工廠則展示了另一種可能性。通過部署 AI 驅(qū)動(dòng)的柔性制造系統(tǒng),該工廠可在 5 分鐘內(nèi)切換生產(chǎn)不同型號的電動(dòng)汽車底盤。同時(shí),工廠還采用領(lǐng)先技術(shù)架構(gòu),構(gòu)建了統(tǒng)一的生產(chǎn)數(shù)字平臺和 "AI+ 數(shù)字孿生 " 運(yùn)營系統(tǒng)。可利用 AI 分析歷史訂單數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈狀態(tài)、設(shè)備損耗曲線等參數(shù),自主生成最優(yōu)生產(chǎn)計(jì)劃……

在物理工廠的進(jìn)化背后,是數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)的質(zhì)變升級。法士特高智新工廠的 " 智慧大腦 " 每天處理著 12TB 的生產(chǎn)數(shù)據(jù),通過時(shí)序預(yù)測模型提前 72 小時(shí)預(yù)判刀具磨損趨勢,使變速器齒輪加工精度穩(wěn)定控制在 ± 3 μ m。更值得關(guān)注的是,其質(zhì)量檢測系統(tǒng)采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),可通過模擬 2800 種缺陷形態(tài),將檢測模型的泛化能力提升 40%,使出廠產(chǎn)品不良率降至 0.12ppm(百萬分之一)。


" 如果說工業(yè)機(jī)器人是手,AGV 小車是腿,自動(dòng)化立體倉庫、運(yùn)輸軌道是血管,那么智慧管理系統(tǒng)就是工廠的數(shù)字心臟和大腦,能夠自主識別、判斷、控制、指揮整座工廠全流程調(diào)度。" 據(jù)相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹,在數(shù)實(shí)融合的浪潮中,法士特 " 智造 " 的齒輪正加速轉(zhuǎn)動(dòng):生產(chǎn)效率提高 72%、能源消耗降低 14%、產(chǎn)品交付周期縮短 20%,高智新工廠已入選國家首批 " 數(shù)字領(lǐng)航 " 企業(yè)名單,重型汽車變速器年產(chǎn)銷量連續(xù) 19 年穩(wěn)居世界第一。


值得一提的是,上述幾家工廠均可實(shí)現(xiàn) " 黑燈生產(chǎn) ",顧名思義,黑燈生產(chǎn)即主要由智能機(jī)器人或自動(dòng)化設(shè)備按照系統(tǒng)指令自行完成生產(chǎn)、存儲、搬運(yùn)、檢測等環(huán)節(jié),幾乎無需人工操作,即便在黑暗中也能照常運(yùn)轉(zhuǎn)。在這樣的工廠里,自動(dòng)化生產(chǎn)線堪稱 " 永動(dòng)機(jī) ",它們?nèi)隉o休,不知疲倦……

而在《汽車縱橫》記者看來,上述這些 " 黑燈工廠 " 的內(nèi)涵遠(yuǎn)不止字面上這么簡單。它們不僅喻示著高度智能化的作業(yè)方式,更是一種顛覆傳統(tǒng)生產(chǎn)管理模式的系統(tǒng)性創(chuàng)新。據(jù)麥肯錫研究顯示,采用 AI 技術(shù)的汽車工廠平均提升設(shè)備綜合效率(OEE)18 個(gè)百分點(diǎn),單線換型時(shí)間可縮短至傳統(tǒng)水平的 1/5。

上述這些案例也揭示著汽車制造業(yè)的深層變革:汽車生產(chǎn)線正在從物理實(shí)體向 " 數(shù)字孿生 " 進(jìn)化。英偉達(dá)在 2025 年 CES 大會上發(fā)布的 "Mega" 平臺,正是這一變革的縮影。這一平臺集成了英偉達(dá)的加速計(jì)算、人工智能、Isaac 機(jī)器人平臺和 Omniverse 虛擬世界技術(shù),通過創(chuàng)建數(shù)字孿生,企業(yè)可以在虛擬環(huán)境中模擬機(jī)器人和設(shè)備的行為,不僅進(jìn)行操作優(yōu)化,還能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境中的表現(xiàn)。這一數(shù)字化解決方案不僅提高了生產(chǎn)效率,也極大提升了設(shè)施運(yùn)營的靈活性和安全性。隨著 "Mega" 平臺的逐步推廣,越來越多的企業(yè)將能夠利用數(shù)字孿生技術(shù),模擬和優(yōu)化其物理設(shè)施的運(yùn)作。

智慧物流,數(shù)字先行

不僅僅是生產(chǎn)制造環(huán)節(jié),隨著 AI 技術(shù)的普及,汽車產(chǎn)業(yè)鏈的物流體系也在經(jīng)歷著數(shù)字孿生的進(jìn)化。

這場進(jìn)化呈現(xiàn)出三個(gè)顯著特征:首先是 " 預(yù)測式物流 ",特斯拉上海工廠的 AI 系統(tǒng)能提前 8 周預(yù)判北美電池供應(yīng)波動(dòng),自動(dòng)調(diào)整全球采購策略;其次是 " 動(dòng)態(tài)路由優(yōu)化 ",比亞迪的物流網(wǎng)絡(luò)通過實(shí)時(shí)分析天氣、交通、能源價(jià)格等 300 余個(gè)參數(shù),使運(yùn)輸成本降低 18%;最后是 " 無人化閉環(huán) ",小鵬肇慶基地已實(shí)現(xiàn)從零部件入庫到整車出庫的全流程無人配送,AGV 集群通過自主進(jìn)化算法,可使路徑規(guī)劃效率每季度提升 5% 在這方面,京東物流可以說是行業(yè)的典范。據(jù)介紹,早在 2019 年,京東便建設(shè)了國內(nèi)首個(gè) 5G 智能物流示范園區(qū),并提出 " 供應(yīng)鏈產(chǎn)業(yè)平臺(OPDS)",基于不同屬性的產(chǎn)業(yè),為企業(yè)提供一體化供應(yīng)鏈服務(wù)。在其提供的解決方案中,可通過毫米波雷達(dá)與視覺 SLAM 融合定位,及時(shí)進(jìn)行資源優(yōu)化調(diào)度,使 AGV 集群的協(xié)同效率提升至傳統(tǒng)系統(tǒng)的 3 倍。此外,還能智能識別車輛,并智能導(dǎo)引貨車前往系統(tǒng)推薦的月臺進(jìn)行作業(yè),幫助汽車企業(yè)進(jìn)一步壓縮物料周轉(zhuǎn)時(shí)間。


而在倉儲管理方面,AI 技術(shù)同樣發(fā)揮著重要作用。通過應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),AI 系統(tǒng)可以自動(dòng)識別貨物的種類、數(shù)量和位置等信息,并實(shí)現(xiàn)貨物的自動(dòng)化存取和盤點(diǎn)。這不僅大幅提升了倉儲管理的效率和準(zhǔn)確性,還有效降低了人工成本和錯(cuò)誤率。


以東風(fēng)嵐圖武漢的智慧物流中心為例,通過 AI 算法能夠?qū)⒘悴考齑嬷苻D(zhuǎn)率提升 40%,倉儲空間利用率提高 35%,每年節(jié)省物流成本超 2 億元。而除了嵐圖汽車,博世、大陸等全球知名 Tire1 企業(yè)也在積極探索 AI 技術(shù)在供應(yīng)鏈中的應(yīng)用。

如在產(chǎn)業(yè)協(xié)同層面,寧德時(shí)代建立的 AI 供應(yīng)鏈中樞,能實(shí)時(shí)對接全球 76 個(gè)原材料基地、228 家核心供應(yīng)商的生產(chǎn)數(shù)據(jù),通過數(shù)字孿生技術(shù)模擬不同地緣政治情景下的供應(yīng)策略。這種智能化的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò),使得寧德時(shí)代在 2024 年鋰價(jià)劇烈波動(dòng)期間,成功將電池包成本波動(dòng)控制在 ± 3% 以內(nèi)。

而遠(yuǎn)在大洋的另一端,大陸集團(tuán)則利用 AI 生成數(shù)字孿生,在虛擬環(huán)境中測試新供應(yīng)商的協(xié)同能力。這種 " 數(shù)字先行 " 的模式,能夠?qū)鹘y(tǒng)需要 6 個(gè)月的供應(yīng)商導(dǎo)入周期縮短至 45 天,極大提升了整個(gè)供應(yīng)鏈的競爭力和響應(yīng)速度。

業(yè)內(nèi)專家表示,AI 技術(shù)在汽車產(chǎn)業(yè)鏈的應(yīng)用前景廣闊。這些企業(yè)通過建立智能化的物流管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對運(yùn)輸、倉儲等環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和優(yōu)化。而隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟,未來 AI 技術(shù)將在汽車領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用,推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈向更高效、更智能、更綠色的方向發(fā)展。

智能進(jìn)化,重構(gòu)汽車全價(jià)值鏈

與此同時(shí),這場由 AI 驅(qū)動(dòng)的變革,也正在重塑汽車產(chǎn)業(yè)的價(jià)值創(chuàng)造方式。在研發(fā)領(lǐng)域,吉利研究院的 AI 流體動(dòng)力學(xué)平臺,通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了可自主進(jìn)化的仿真模型。在開發(fā)銀河 E8 車型時(shí),該系統(tǒng)在 72 小時(shí)內(nèi)便完成了通常需要 3 個(gè)月時(shí)間完成的風(fēng)洞實(shí)驗(yàn)迭代,最終使整車風(fēng)阻系數(shù)降至 0.199 Cd,刷新了量產(chǎn)電動(dòng)轎車的世界紀(jì)錄;而豐田研究院則是將設(shè)計(jì)工具運(yùn)用在了最新一代氫燃料電池車的開發(fā)中。據(jù)介紹,通過參數(shù)化建模,AI 可以生成傳統(tǒng)方法難以想象的拓?fù)鋬?yōu)化結(jié)構(gòu),最終使燃料電池堆的體積能量密度提升 42%,同時(shí)減重 15%。

與此同時(shí),AI 也正在催生 " 制造即服務(wù) " 的新模式——目前,長安 UNI 系列車型已實(shí)現(xiàn)用戶通過 AI 界面參與設(shè)計(jì),系統(tǒng)自動(dòng)生成可制造方案。這種模式使個(gè)性化訂單的交付周期從 45 天縮短至 72 小時(shí),極大地縮短了研發(fā)周期。

而在產(chǎn)品驗(yàn)證環(huán)節(jié),這場變革同樣深刻。以往,傳統(tǒng)的汽車仿真測試需要耗費(fèi)大量時(shí)間和資源,而且難以覆蓋所有可能的情況。而借助多模態(tài) AI 技術(shù),汽車企業(yè)可以建立更加精準(zhǔn)和高效的仿真模型,幫助車企快速尋找到 "Coner case",對汽車在各種工況下的性能進(jìn)行預(yù)測和分析。

這種模式,不僅能夠大幅縮短其仿真測試時(shí)間周期,還能進(jìn)一步提高自動(dòng)駕駛系統(tǒng)測試結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。以小鵬汽車為例,其研發(fā)的 XNGP 系統(tǒng)采用多模態(tài)融合的仿真引擎驗(yàn)證,能自動(dòng)生成包含極端天氣、復(fù)雜路況的測試場景。據(jù)介紹,在其數(shù)字孿生測試平臺上,每天可完成相當(dāng)于現(xiàn)實(shí)世界 130 萬公里的虛擬路測,使城市導(dǎo)航輔助駕駛的 corner case 覆蓋率提升至 99.7%,系統(tǒng)迭代周期從季度級壓縮至周級。

此外,這場變革的輻射效應(yīng)還進(jìn)一步延伸至汽車后市場領(lǐng)域。據(jù)了解,米其林開發(fā)的 Tire Connect 智能輪胎系統(tǒng),通過嵌入式的 AI 芯片,能實(shí)時(shí)監(jiān)測輪胎磨損狀態(tài)并預(yù)測剩余壽命。當(dāng)檢測到異常磨損模式時(shí),系統(tǒng)會自動(dòng)生成維修建議并推送至最近的服務(wù)網(wǎng)點(diǎn);而博世打造的云端診斷平臺,運(yùn)用整合全球維修數(shù)據(jù),可使復(fù)雜故障的診斷準(zhǔn)確率提升至 98%,平均維修時(shí)間縮短 40%;蔚來汽車的 " 云診斷 " 系統(tǒng)則能通過車端傳感器數(shù)據(jù),提前 14 天預(yù)測 90% 的潛在故障,讓車主更加省心。二手沖床回收

而更具顛覆性的是,AI 還潛移默化地影響了汽車企業(yè)的盈利模式——每輛智能網(wǎng)聯(lián)車既是數(shù)據(jù)生產(chǎn)者,又是算法進(jìn)化參與者。特斯拉的 Dojo 超級計(jì)算機(jī)集群每天能夠處理超過 1.6 億英里的真實(shí)駕駛數(shù)據(jù),通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,Autopilot 系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每 72 小時(shí)完成一次全量更新,這種持續(xù)進(jìn)化能力打破了傳統(tǒng)汽車產(chǎn)品 " 交付即定型 " 的固有模式。而發(fā)展至今,Autopilot 的已成特斯拉重要利潤來源。這些創(chuàng)新也正在重構(gòu) " 產(chǎn)品全生命周期服務(wù) " 的價(jià)值鏈條,將傳統(tǒng)的一次性交易轉(zhuǎn)化為持續(xù)的價(jià)值創(chuàng)造過程。

當(dāng)卡爾 · 弗里特立奇 · 本茨在 18 世紀(jì)末獲得了世界上第一項(xiàng)汽車發(fā)明專利時(shí),他或許不會想到,一個(gè)多世紀(jì)后,AI 技術(shù)會讓汽車制造變得像編織代碼般精密。當(dāng)前這場變革的特殊性在于,它不是簡單的自動(dòng)化升級,而是通過 AI 實(shí)現(xiàn) " 制造智能 " 的質(zhì)變。

而當(dāng)生產(chǎn)線學(xué)會自我優(yōu)化,供應(yīng)鏈具備預(yù)見能力,當(dāng) AI 技術(shù)深度融入汽車產(chǎn)業(yè)的每個(gè)毛細(xì)血管,我們看到的不僅是生產(chǎn)效率的量級提升,更是一個(gè)產(chǎn)業(yè)價(jià)值體系的根本性重構(gòu)。在這場靜默的革命中,那些完成 " 數(shù)字轉(zhuǎn)基因 " 的企業(yè),正在構(gòu)建全新的競爭維度。而這場變革的終局,或?qū)⒋呱稣嬲饬x上的 " 汽車智能體 " ——具備自主感知、自主決策、自主進(jìn)化能力的移動(dòng)智能空間,重新定義出行的本質(zhì)。


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