AI領(lǐng)航，跨國車企開啟硅基進化

自預(yù)訓(xùn)練大模型研究突破后，AI技術(shù)如浪潮般席卷全球汽車產(chǎn)業(yè)，推動從生產(chǎn)線無人化到自動駕駛的飛躍，帶領(lǐng)汽車行業(yè)從傳統(tǒng)“機械制造”邁向“智能移動服務(wù)生態(tài)”的新時代。

在汽車產(chǎn)業(yè)的智能化變革浪潮中，AI技術(shù)正在為智能化下半場的競爭與合作按下加速鍵。如今，隨著DeepSeek等AI工具開源熱潮的興起，國內(nèi)車企及相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈紛紛接入，借此機會完善AI服務(wù)等領(lǐng)域的技術(shù)布局。然而，放眼全球，AI在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用早已不再是新鮮事，全球車企在生產(chǎn)制造、技術(shù)優(yōu)化等多個方面，已從理念探討階段邁向了實際操作的階段。

重構(gòu)生產(chǎn)體系轉(zhuǎn)向“算法驅(qū)動”

從整車生產(chǎn)流程來看，制造端首當(dāng)其沖，傳統(tǒng)生產(chǎn)模式正被AI驅(qū)動的新模式逐步取代。當(dāng)下，跨國車企面臨著勞動力成本上升和市場需求快速變化的雙重挑戰(zhàn)，要想在激烈的市場競爭中站穩(wěn)腳跟，持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升生產(chǎn)效率、增強核心競爭力迫在眉睫，而AI驅(qū)動的自動化、智能化生產(chǎn)模式成為了關(guān)鍵“武器”。

以特斯拉上海工廠為例，自2019年投產(chǎn)以來，其憑借高效的生產(chǎn)能力和先進的技術(shù)應(yīng)用，成為全球制造業(yè)的標(biāo)桿。該工廠的生產(chǎn)線實現(xiàn)了AI與機器人技術(shù)的高度融合，達到了自動化水平。據(jù)悉，該工廠的生產(chǎn)運營系統(tǒng)具備人機交互、智能識別與追溯功能，廣泛應(yīng)用于整車制造、電池車間、電機車間等多個環(huán)節(jié)。此外，工廠內(nèi)的工業(yè)網(wǎng)絡(luò)提供了高可靠性支持，保障了設(shè)備自動化、生產(chǎn)設(shè)備無線連接、信息數(shù)據(jù)采集、人機交互及智能決策的高效運行。

在焊接質(zhì)量優(yōu)化上，特斯拉利用Python算法，系統(tǒng)對焊接過程中的電流、電壓、時間等關(guān)鍵參數(shù)進行實時監(jiān)控與分析，并構(gòu)建了精準(zhǔn)的焊接質(zhì)量預(yù)測模型。借助該模型，系統(tǒng)能夠自動調(diào)整焊接參數(shù)，確保每一條焊縫都達到最優(yōu)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，大幅提升了焊接環(huán)節(jié)的生產(chǎn)效率。不僅如此，特斯拉生產(chǎn)線的機器視覺平臺也實現(xiàn)了實時圖像的數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)過濾、AI模型實時運算、異常告警以及數(shù)據(jù)導(dǎo)出等功能，目前已在其多個車間的多個場景中穩(wěn)定運行，有效保障生產(chǎn)質(zhì)量和效率。

這些實踐表明，AI系統(tǒng)可以像一位不知疲倦且無比嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹爸悄鼙O(jiān)工”，實時把控生產(chǎn)的每一個環(huán)節(jié)。它運用先進算法對零部件進行嚴(yán)格質(zhì)量檢測，確保每一輛下線的汽車都符合高標(biāo)準(zhǔn)。通過深度分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)，AI的故障預(yù)測功能能夠提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障隱患，提前安排預(yù)防性維護，有效減少了因設(shè)備故障導(dǎo)致的停工時間，保障生產(chǎn)的連續(xù)性。

除特斯拉外，寶馬在生產(chǎn)端對AI工具的應(yīng)用則更具規(guī)模。早在2022年，寶馬便在業(yè)內(nèi)率先部署了代號為“燈塔”（BEACON）的AI平臺。這一平臺為AI應(yīng)用的創(chuàng)新、開發(fā)、部署、集成與運行提供了一體化的平臺化支持，加速了多個業(yè)務(wù)場景的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程?！盁羲逼脚_巧妙融合了AI與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢，如同一個“超級大腦”，賦能多個技術(shù)應(yīng)用層級，成功攻克了傳統(tǒng)AI應(yīng)用面臨的高門檻、高成本、低效率等難題。借助這一平臺，IT工程師無需耗費大量資源建立實體數(shù)據(jù)中心，只需在線輸入代碼和參數(shù)，就能快速獲取計算資源并開展算法訓(xùn)練，極大地提升了開發(fā)效率。

豐田方面同樣在積極探索AI在生產(chǎn)端的應(yīng)用。據(jù)悉，豐田汽車北美公司（TMNA）攜手合作伙伴Invisible AI，借助人工智能助力工廠在質(zhì)量、安全和生產(chǎn)效率方面做出更精準(zhǔn)的決策。該伙伴的計算機視覺平臺將在TMNA北美所有14個制造基地“上崗”，該系統(tǒng)借助人工智能技術(shù)，如同在每個操作角落都安裝了“電子眼”，能夠敏銳地分析潛在問題，實現(xiàn)質(zhì)量、安全性及生產(chǎn)率的全面提升，遠遠超越了傳統(tǒng)安全攝像頭的監(jiān)測能力。

展望未來，隨著技術(shù)的持續(xù)進步，汽車生產(chǎn)制造將朝著“無人工廠”的目標(biāo)加速前進。AI將與機器人、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)深度融合，進一步提升生產(chǎn)自動化水平，實現(xiàn)生產(chǎn)全流程的智能化管控，讓生產(chǎn)變得更加高效、精準(zhǔn)和智能。

開啟智駕出行新篇章

在當(dāng)前汽車行業(yè)的技術(shù)研發(fā)領(lǐng)域，自動駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)無疑是核心焦點，而AI技術(shù)的深度應(yīng)用和持續(xù)突破，更是加速了這兩項技術(shù)的迭代更新，使得新功能能夠更快地推向市場，為用戶帶來前所未有的出行體驗。

特斯拉的FSD（完全自動駕駛）系統(tǒng)在自動駕駛領(lǐng)域成績斐然，該系統(tǒng)依托AI深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)訓(xùn)練，不斷進行迭代升級。通過學(xué)習(xí)海量的路況數(shù)據(jù)、駕駛行為數(shù)據(jù)以及各類環(huán)境數(shù)據(jù)，F(xiàn)SD系統(tǒng)練就了“火眼金睛”，能夠精準(zhǔn)識別道路、行人、車輛、交通標(biāo)志等物體，并做出合理、智能的駕駛決策，目前已實現(xiàn)從L2到L4級別的自動駕駛功能。截至2024年3月，F(xiàn)SD的累計行駛里程突破12億英里，這一數(shù)據(jù)有力地驗證了其強大的技術(shù)實力。進入2024年后，特斯拉持續(xù)加大對FSD的研發(fā)投入，不斷優(yōu)化算法，進一步提升系統(tǒng)性能和安全性，并計劃在部分地區(qū)逐步實現(xiàn)無人監(jiān)管的FSD技術(shù)，為未來的Robotaxi自動駕駛出租車服務(wù)筑牢根基。

豐田也在自動駕駛領(lǐng)域積極布局。豐田與日本電報電話公司（NTT）達成合作，計劃投資5000億日元用于研發(fā)AI軟件，致力于提升自動駕駛技術(shù)水平。雙方設(shè)定了明確目標(biāo)，要在2028年推出一套可供使用的自動駕駛系統(tǒng)，并考慮將其分享給其他車企。此外，豐田自身的Toyota Guardian系統(tǒng)利用AI技術(shù)為駕駛員的安全保駕護航，在關(guān)鍵時刻能夠及時介入，避免事故發(fā)生。

在ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)）開發(fā)方面，沃爾沃的城市安全系統(tǒng)借助AI技術(shù)實現(xiàn)了自動緊急制動、盲點監(jiān)測、車道偏離預(yù)警等實用功能。系統(tǒng)通過AI算法對攝像頭和毫米波雷達收集的數(shù)據(jù)進行分析，一旦檢測到車輛可能與前方障礙物或相鄰車道車輛發(fā)生碰撞風(fēng)險，便會及時發(fā)出警報，并自動采取制動或避讓措施。奧迪的預(yù)安全系統(tǒng)同樣引入AI技術(shù)，實時監(jiān)測車輛周圍環(huán)境，利用傳感器融合和機器學(xué)習(xí)算法，提前預(yù)判潛在危險，自動調(diào)整車輛的安全帶張緊度、車窗和天窗的關(guān)閉狀態(tài)等，全方位保障駕乘人員的安全。

在車企虛擬助手領(lǐng)域，也不乏AI技術(shù)的身影。梅賽德斯-奔馳與谷歌云攜手合作，基于Gemini LLM構(gòu)建的MBUX虛擬助手即將在年內(nèi)搭載于CLA車型。Stellantis旗下的標(biāo)致、歐寶等品牌也紛紛跟進，陸續(xù)搭載Sound Hound Chat AI作為車載語音助手，覆蓋奧地利、法國、德國等多個歐洲市場。

展望未來，AI在自動駕駛技術(shù)中的作用將愈發(fā)關(guān)鍵，尤其是在感知、決策與控制環(huán)節(jié)。AI將具備更強的能力，精準(zhǔn)識別復(fù)雜路況和交通信號，在惡劣天氣及復(fù)雜城市環(huán)境中做出更加智能靈活的駕駛決策。同時，AI與車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深度融合將成為未來發(fā)展的重要方向。通過V2V（車與車）、V2I（車與基礎(chǔ)設(shè)施）等智能交互，實現(xiàn)交通流量優(yōu)化、智能導(dǎo)航和遠程控制等功能，為智能交通系統(tǒng)建設(shè)注入強大動力，緩解城市交通擁堵，提高道路通行效率，讓出行更加高效、順暢。

供應(yīng)鏈與設(shè)計新視角

AI技術(shù)的影響力不僅體現(xiàn)在生產(chǎn)制造和自動駕駛領(lǐng)域，還為跨國車企的供應(yīng)鏈管理和產(chǎn)品設(shè)計帶來了全新的思路與方法，助力企業(yè)在復(fù)雜多變的市場環(huán)境中靈活應(yīng)變。

在供應(yīng)鏈管理方面，2024年2月7日，Stellantis宣布與法國AI技術(shù)公司Mistral擴大戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，旨在進一步強化其在客戶反饋、制造質(zhì)量和新品開發(fā)速度等方面的數(shù)據(jù)分析能力，為企業(yè)決策提供更有力的支持。豐田、本田等日本車企則充分發(fā)揮AI技術(shù)的優(yōu)勢，通過綜合分析歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、消費者行為以及宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)等多維度信息，精準(zhǔn)把握市場動態(tài)，進而優(yōu)化庫存管理。以豐田為例，其借助AI建立的需求預(yù)測模型，能夠提前預(yù)測不同車型和地區(qū)的市場需求，合理安排生產(chǎn)計劃和零部件采購，在2024年成功將零部件庫存成本降低約15%。

在歐洲，車企則利用AI進行供應(yīng)鏈風(fēng)險評估，尤其是在面對疫情、貿(mào)易戰(zhàn)、自然災(zāi)害等不確定性因素時，AI能快速分析風(fēng)險對供應(yīng)鏈的影響，幫助企業(yè)及時調(diào)整布局，采取應(yīng)對措施，如尋找替代供應(yīng)商、調(diào)整生產(chǎn)計劃或優(yōu)化物流路線，從而有效降低供應(yīng)鏈中斷的風(fēng)險。戴姆勒卡車在2024年ALS歐洲數(shù)字戰(zhàn)略會議上表示，公司已采用包括AI在內(nèi)的數(shù)字工具，監(jiān)控生產(chǎn)端供應(yīng)商的風(fēng)險，涵蓋財務(wù)健康、地緣政治、自然災(zāi)害和法規(guī)等多方面內(nèi)容。此外，AI還可用于評估現(xiàn)有數(shù)據(jù)質(zhì)量，并將其導(dǎo)入供應(yīng)商風(fēng)險模型，幫助識別潛在風(fēng)險，進一步向內(nèi)部團隊可視化呈現(xiàn)數(shù)據(jù)。

可以看到，越來越多的公司期待AI驅(qū)動的供應(yīng)鏈管理展現(xiàn)出實時和智能的特性。借助大數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)算法，AI能夠?qū)崿F(xiàn)對供應(yīng)鏈的實時監(jiān)控，及時掌握庫存水平、物流狀態(tài)、生產(chǎn)進度等關(guān)鍵信息。同時，AI還能進行智能調(diào)度，根據(jù)實際情況優(yōu)化供應(yīng)鏈流程，提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和韌性，確保企業(yè)在復(fù)雜多變的市場環(huán)境中穩(wěn)定運營。

在產(chǎn)品設(shè)計領(lǐng)域，AI同樣大放異彩。通用汽車?yán)肁utodesk的生成式AI設(shè)計軟件，對汽車零部件進行設(shè)計優(yōu)化，如座椅支架。該AI工具生成了超過150種設(shè)計方案，最終設(shè)計出的產(chǎn)品相比之前版本，重量減輕了40%，強度卻提高了20%。這一成果充分彰顯了AI在產(chǎn)品設(shè)計中對潛在風(fēng)險的評估與優(yōu)化能力，不僅有助于提升產(chǎn)品性能，還能避免后期生產(chǎn)和使用中可能出現(xiàn)的問題，從而提升市場競爭力。

2023年，豐田研究所（TRI）開發(fā)了一款A(yù)I工具，能夠根據(jù)輸入的文字指令自動設(shè)計汽車外形，輔助創(chuàng)意過程的早期階段。例如，設(shè)計師只需輸入“流暢線條”或“SUV造型”以及“低風(fēng)阻”等要求，工具便能根據(jù)指令自動生成相關(guān)樣圖，協(xié)助設(shè)計師完成設(shè)計。

然而，盡管AI設(shè)計優(yōu)化在現(xiàn)階段簡化了相關(guān)工作流程，但實際汽車設(shè)計涉及眾多復(fù)雜因素。豐田研究所人類互動駕駛（HID）部門主任阿維納什·巴拉錢德蘭（Avinash Balachandran）指出，雖然AI生成內(nèi)容（AIGC）常被用作設(shè)計師靈感的來源，但在實際汽車設(shè)計中，AI仍無法處理諸如底盤尺寸、風(fēng)阻系數(shù)等復(fù)雜的工程與安全因素。這些因素對新車的燃油經(jīng)濟性、操控性、安全性及人體工學(xué)等方面都有著深遠影響。因此，在實際設(shè)計過程中，AI需要與工程師的專業(yè)判斷緊密結(jié)合，才能打造出最佳的設(shè)計方案。

在技術(shù)創(chuàng)新與合規(guī)倫理中尋求平衡

盡管AI為跨國車企帶來了巨大的發(fā)展機遇，但在這一過程中也伴隨著諸多潛在風(fēng)險。2025年2月10日，巴黎AI行動峰會聚焦AI技術(shù)，提出應(yīng)將其應(yīng)用于實際場景，為科學(xué)、文化、醫(yī)療健康及工業(yè)等領(lǐng)域提供切實可行的解決方案。然而，峰會也特別強調(diào)了AI監(jiān)管與治理、倫理與責(zé)任等議題，這些問題無疑將對跨國車企的生產(chǎn)線優(yōu)化、自動駕駛技術(shù)、供應(yīng)鏈管理及風(fēng)險監(jiān)測等方面產(chǎn)生深遠的影響。

技術(shù)成熟度與安全性是跨國車企面臨的首要問題。以自動駕駛為例，特斯拉FSD系統(tǒng)雖然取得了顯著進展，但目前仍需人工監(jiān)督，在某些復(fù)雜路況下，自動駕駛系統(tǒng)仍可能出現(xiàn)失誤，導(dǎo)致事故發(fā)生。為應(yīng)對這一風(fēng)險，車企需要建立冗余系統(tǒng)，確保在主系統(tǒng)出現(xiàn)故障時，備用系統(tǒng)能夠及時接管車輛，保障行車安全。同時，構(gòu)建明確的倫理框架至關(guān)重要，它能規(guī)定自動駕駛系統(tǒng)在面對復(fù)雜情況時的決策原則，切實保障乘客與行人的安全。奔馳秉持的“安全優(yōu)先”開發(fā)原則，始終將安全放在技術(shù)研發(fā)的首位，為行業(yè)樹立了良好榜樣。

其次，數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)問題同樣不容忽視?？鐕鴶?shù)據(jù)流動受到歐盟GDPR、中國《數(shù)據(jù)安全法》等一系列法律法規(guī)的嚴(yán)格限制，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件，將對企業(yè)聲譽和用戶權(quán)益造成嚴(yán)重?fù)p害。因此，車企應(yīng)積極建設(shè)區(qū)域化數(shù)據(jù)中心，將數(shù)據(jù)存儲在本地，減少跨國數(shù)據(jù)流動帶來的風(fēng)險。特斯拉在中國實現(xiàn)本地化存儲駕駛數(shù)據(jù)的舉措，有效降低了數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險。此外，加強數(shù)據(jù)加密與訪問控制，確保數(shù)據(jù)的安全性，是車企在數(shù)據(jù)管理方面必須重視的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

此外，高成本與商業(yè)化難題也是企業(yè)面臨的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。AI研發(fā)需要投入巨額資金，但短期內(nèi)回報率較低。為降低成本，車企可以采取合作與資源共享的方式，優(yōu)化資源配置，減輕單獨研發(fā)帶來的沉重負(fù)擔(dān)。

綜上所述，跨國車企在AI應(yīng)用的征程中機遇與挑戰(zhàn)并存。未來，車企需要在技術(shù)突破、合規(guī)適配和生態(tài)合作之間找到平衡，持續(xù)加大研發(fā)投入，加強數(shù)據(jù)安全管理，積極應(yīng)對各類風(fēng)險，牢牢抓住發(fā)展機遇，在智能化時代實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，為消費者提供更加智能、便捷、安全的汽車產(chǎn)品和出行服務(wù)。

總的來說，AI正重塑汽車行業(yè)，將汽車從傳統(tǒng)的“機械產(chǎn)品”轉(zhuǎn)變?yōu)椤爸悄芤苿臃?wù)生態(tài)”?？鐕嚻笾g的競爭，也從過去單一技術(shù)的比拼，升級為“數(shù)據(jù)-算法-生態(tài)”的體系化競爭。未來，只有那些能夠平衡技術(shù)創(chuàng)新與倫理責(zé)任、全球化布局與本地化適配、短期投入與長期收益的企業(yè)，才能在這場激烈的競爭中脫穎而出，引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展潮流。