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汽车制造推进AI应用尚需待解决几大瓶颈
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，但现阶段亦存在模型不够“泛化 ”等诸多瓶颈 。
AI主要应用在质量检测、数据收集和辅助办公
10月24日 ，第十一届智能制造与数字化创新论坛在广州举行 。会上 ，多位汽车产业代表展示了AI技术在生产现场的落地实践。
目前，AI在汽车制造端的应用 ，主要在视觉相关的质量检测 ，各生产环节的数据收集和分析以及对办公 、物流等部门的协助上。
重庆长安汽车副总工程师常永生在分享中提到，他所在企业对AI的应用 ，重点是视觉相关 ，比如质量检测 、精准测量和机器人引导 。下一步将探索把大模型技术用于工艺设计自动生成、跨域质量问题的根因挖掘，以及基于历史记录和设备技术文档的故障智能诊断 。
比亚迪股份有限公司工艺总监卢礼兵分享称 ，他们正从两个维度应用AI。一是信息化数据维度 ，通过各类系统收集处理数据；二是技术感知维度，借助视觉 、力感知 、噪音分析等手段 ，结合AI工具 ，形成单专业线条的应用架构，再组合成完整的技术AI应用体系 。
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：一是AI视觉识别与检测，工厂内大量部署；二是AI辅助办公 ，利用大模型学习企业内部海量技术文档 ，构建企业知识库；三是生产协同与物流调度，这是当前优先建设的方向 。未来 ，他们希望推动AI模型泛化进程 ，降低使用门槛，并推动不同场景AI应用的融合与闭环控制。
当谈到大模型对产业AI应用的影响时 ，华为制造与大企业军团车辆装备解决方案总监邱真认为 ，最大的变化是AI的“普惠化 ” 。他们为一线产线工人提供了“问道”助手，日活超3000人 ，帮助他们解决故障和处理质量问题 。在质检方面 ，他们正从“一个场景一个模型 ”向“万物检测一个大模型 ”演进，甚至尝试零样本学习 ，来降低AI应用门槛。
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 ，AI推动传统制造的升级，主要是产品生产领域的数据需要企业自己挖掘，然后训练模型 。企业需要关注投入产出 ，找到真正实用的模型 。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 ，但实际操作过程中可能达不到。整体来说，如今的实际生产尚未实现AI模型的大规模应用 ，“还需要几年时间” 。
汽车生产强化AI应用尚存几大瓶颈
在如今的汽车工业实践中 ，AI已超越概念阶段，深度融入从工艺设计到生产运营的全链条 ，通过优化生产逻辑与决策 ，驱动制造业向高效、智慧的“新工业 ”范式演进 。但就以汽车为代表的精密制造业而言，AI应用仍然具有较高的复杂性。
复杂性既体现在“高精度 、高集成 、高标准 ”的行业特性 ，在各生产环节对准确度和安全性的要求更高 ，但同时各环节的工艺对AI应用的需求又存在很大差异，AI应用难以实现泛化和成果复用。伴随着产品与工艺的调整 ，对应产线上AI模型所产生的需求更新 ，也将新增对应领域的研发投入 。
第一财经记者观察发现，当前汽车产业在生产端的AI应用多是点对点的应用，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 。想让点对点的AI工具融合打通 ，甚至是泛化为适用多场景多环节的大模型 ，还有待探索。在这一过程中，企业还会遇到数据收集不到位、复合型人才缺乏 、适应AI应用推广的组织分工尚未理顺等挑战 。
李刚在分享中提出 ，汽车产业打通AI“最后一公里”的卡点 ，是模型的“泛化”问题 。目前开发的模型针对性太强，换个场景就难以适用。推动模型泛化需要系统级建设 ，但现在往往是制造企业的一个部门 ，甚至下面的某一个组织去推进，难度很大 。
卢礼兵也表示 ，瓶颈体现在从技术到应用隔了很多环节 ，包括
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