圍繞AI汽車賽道，《汽車縱橫》特作本期“封面故事”專題報(bào)道。本專題報(bào)道共6篇，今天發(fā)布第5篇，敬請關(guān)注。

　　從本茨發(fā)明第一輛汽車至今的137年間，汽車工業(yè)經(jīng)歷了機(jī)械化、電氣化、電子化三次革命。而今，由AI推動的第四次革命，正在重塑著百年汽車工業(yè)的底層邏輯。

　　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±3μm。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：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，自動化生產(chǎn)線堪稱“永動機(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，自動調(diào)整全球采購策略;其次是“動態(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)劇烈波動期間，成功將電池包成本波動控制在±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。

　　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)化能力的移動智能空間，重新定義出行的本質(zhì)。