傳統(tǒng)汽車制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型路徑研究

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）06-0191-03

Research on Intelligent Transformation Path of Traditional AutomobileManufacturing Enter]

Cao Ning，Song Jianrong （Chongqing Vocational College of Applied Technology，Chongqing 4O1520，China）

【Abstract】The global automotive industry isexperiencing a technological iterationcentered onnew energy， networkconnectivity，andautonomousdriving，andthedeep integrationof digital twins，artificialintellgence，and industrial Internet of Thingshasreconstructed theproductionmodeandvalue chainsystem.Consumer demand for intelligent travel experienceisaccelerating，prompting productatributes toleap from traditional transportation to mobile intellgentterminals．Therefore，thispaperdiscussesthedynamiccapabilityframeworkfortraditional automobile manufacturing enterprisestobuildinteligent transformation，inthehopeof providing systematicsolutions forthe technological integration path and ecological synergy mode of key links in the industrial chain.

【Key words】 automobile manufacturing；automobile enterprises；intelligent transformatiol

汽車工業(yè)作為現(xiàn)代制造業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè)，正站在機械與數(shù)字技術(shù)深度融合的臨界點。智能傳感器集群與邊緣計算系統(tǒng)的規(guī)?；瘧?，使得傳統(tǒng)線性制造流程逐步演變?yōu)榫邆渥愿兄芰Φ木W(wǎng)狀生產(chǎn)系統(tǒng)。工藝優(yōu)化引擎的實時反饋機制壓縮了產(chǎn)品迭代周期，而車間數(shù)字孿生體的大規(guī)模部署則消解了物理與虛擬制造的邊界。因此，本文將系統(tǒng)剖析智能化轉(zhuǎn)型中的技術(shù)集成矛盾與組織適應機制，以期構(gòu)建面向全要素生產(chǎn)率提升的轉(zhuǎn)型路線。

1傳統(tǒng)汽車制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的動因

1.1新型電子架構(gòu)演化驅(qū)動

汽車電子系統(tǒng)正向集中化、服務(wù)化架構(gòu)加速演進，這種變革源于傳統(tǒng)分布式架構(gòu)的物理瓶頸與智能化需求間的根本性矛盾。當前主流域集中式架構(gòu)將整車功能整合為動力、底盤、車身等五大腦域，通過高性能域控制器替代原本數(shù)十個MCU單元。關(guān)鍵突破在于建立硬件抽象層（HardwareAbstractionLayer，HAL）解除軟硬件綁定關(guān)系，使得應用層軟件可在不同計算平臺上無縫遷移。例如，當車企通過集成Hypervisor虛擬化技術(shù)，在單一控制器上并行運行安全儀表系統(tǒng)與娛樂系統(tǒng)的不同操作系統(tǒng)。這種架構(gòu)創(chuàng)新要求重構(gòu)原有的V型開發(fā)流程，軟件開發(fā)周期占比從 30% 提升至 70% ，倒逼企業(yè)建立包括AutoSARCP/AP雙平臺在內(nèi)的全棧工具鏈。這種技術(shù)演化要求車企重構(gòu)原有的供應鏈體系，從離散的硬件采購轉(zhuǎn)向計算平臺聯(lián)合開發(fā)，并需建立符合ASPICE標準的軟件開發(fā)流程]

1.2工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與AI技術(shù)融合

智能制造系統(tǒng)的技術(shù)底座正在從單機自動化升級為網(wǎng)絡(luò)化智能體，具體見表1。其中，5G-時間敏感網(wǎng)絡(luò)（Time-SensitiveNetworking，TSN）提供了確定性通信保障，將控制環(huán)路的抖動誤差控制在±5μs 以內(nèi)，這為精準運動控制創(chuàng)造了條件。在沖壓成形工序中，基于深度強化學習的參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)可建立板材形變與壓力參數(shù)的映射模型，使調(diào)試周期從7天縮短至 2h 。更為根本的突破在于工業(yè)大數(shù)據(jù)的應用范式轉(zhuǎn)變：通過構(gòu)建工藝知識圖譜，將專家經(jīng)驗轉(zhuǎn)化為可迭代的數(shù)字資產(chǎn)。在噴涂車間，多物理場仿真模型與視覺質(zhì)檢系統(tǒng)形成閉環(huán)，實時調(diào)整噴涂軌跡與膜厚參數(shù)。這種集成化數(shù)字主線（DigitalThread）技術(shù)要求打通MES、PLM等異構(gòu)系統(tǒng)，并使用OPCUA協(xié)議實現(xiàn)跨平臺數(shù)據(jù)語義統(tǒng)一。當前技術(shù)焦點集中于開發(fā)面向制造場景的輕量化AI模型，例如在總裝環(huán)節(jié)部署邊緣計算設(shè)備運行YOLOv5s算法，實現(xiàn)螺栓緊固品質(zhì)的實時監(jiān)測[2]。

2基于產(chǎn)品技術(shù)端的轉(zhuǎn)型實施路徑

2.1標準化驅(qū)動下的軟件定義汽車架構(gòu)

汽車智能化加速ICT與汽車產(chǎn)業(yè)標準融合，倒逼技術(shù)架構(gòu)革新。軟件定義汽車的實現(xiàn)需突破硬件附屬定位，建立標準兼容型分層架構(gòu)：通過虛擬化技術(shù)將異構(gòu)計算單元（CPU/GPU/NPU）抽象為統(tǒng)一算力池，依托AUTOSAR自適應平臺實現(xiàn)資源動態(tài)調(diào)度，確保算力分配的同時兼容IEEE802.3通信協(xié)議與IS021448預期功能安全要求。在混合標準體系下，硬件抽象層需滿足雙重約束（圖1）。車載以太網(wǎng)既遵循ASIL-D功能安全要求，又兼容3GPP通信協(xié)議，通過時間敏感型中間件實現(xiàn)座艙域與智駕域的ASIL-D級隔離，同時采用服務(wù)化接口（SOME/IP協(xié)議）構(gòu)建標準化API調(diào)用框架。開發(fā)模式從瀑布式向敏捷化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建機械-電子-軟件三位一體驗證體系：基礎(chǔ)軟件層通過TEE安全架構(gòu)進行ISO26262合規(guī)性驗證，應用層基于Kubernetes實現(xiàn)可配置的容器化熱升級，形成滿足UL4600自動駕駛安全標準的雙軌道OTA能力[3]。

2.2 制造系統(tǒng)重構(gòu)技術(shù)路徑

制造系統(tǒng)重構(gòu)的技術(shù)突破點在于構(gòu)建全數(shù)字映射的柔性產(chǎn)線體系。基于OPCUA協(xié)議將數(shù)控機床、AGV物流車、視覺檢測儀等設(shè)備接入統(tǒng)一語義模型，通過數(shù)字線程技術(shù)實現(xiàn)工藝參數(shù)的端到端追溯。產(chǎn)線布局采用動態(tài)可重構(gòu)技術(shù)，例如焊接工站通過智能夾具的電磁鎖扣機制實現(xiàn)不同車型底盤的快速切換，機械臂運動路徑基于激光即時定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）建模實時更新路徑規(guī)劃算法。制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）深度融合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流，通過實時優(yōu)化引擎在毫秒級調(diào)整生產(chǎn)節(jié)拍，在噴涂車間根據(jù)環(huán)境溫濕度自動匹配涂料粘度的壓力參數(shù)。關(guān)鍵創(chuàng)新點在于引入基于物理規(guī)律的數(shù)據(jù)模型，對傳統(tǒng)依賴經(jīng)驗控制的工藝（如沖壓成型回彈補償）建立有限元仿真驅(qū)動的參數(shù)自修正模塊。系統(tǒng)需同步集成自診斷能力，利用振動傳感器頻譜分析預判設(shè)備機械疲勞周期，結(jié)合邊緣計算實現(xiàn)預測性維護決策生成4。

2.3數(shù)據(jù)閉環(huán)體系建設(shè)路徑

數(shù)據(jù)閉環(huán)體系的技術(shù)實現(xiàn)依賴“全域感知-高效傳輸-深度挖掘”的三層架構(gòu)。感知層部署多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集單元，車內(nèi)以太網(wǎng)交換機需支持AVB/TSN協(xié)議保障傳感器數(shù)據(jù)的時間同步，點云與圖像數(shù)據(jù)通過MIPI-CSI接口直連域控制器降低傳輸時延。數(shù)據(jù)管道層采用分層壓縮技術(shù)，控制總線信號無損壓縮后直傳云端，毫米波雷達原始數(shù)據(jù)則通過霍夫曼編碼預處理。云端分布式存儲架構(gòu)設(shè)計混合分區(qū)策略，結(jié)構(gòu)化診斷日志存入時序數(shù)據(jù)庫，非結(jié)構(gòu)化的高精地圖數(shù)據(jù)采用對象存儲方案。核心處理引擎建設(shè)面向場景的特征工程平臺，通過多模型融合技術(shù)提取駕駛行為特征，如加速度標準差、轉(zhuǎn)向頻率譜等維度數(shù)據(jù)輸入PID參數(shù)優(yōu)化模型。閉環(huán)反饋機制的關(guān)鍵在于建立影子模式驗證環(huán)境，新算法版本同時運行于虛擬ECU和物理控制器，通過對比輸出差異動態(tài)調(diào)整模型置信度閾值。最終目標是通過數(shù)據(jù)流反向生成硬件配置參數(shù)，形成從數(shù)據(jù)采集到架構(gòu)優(yōu)化的自主演進能力，如圖2所示。

3傳統(tǒng)汽車制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響

3.1生產(chǎn)流程數(shù)字化重構(gòu)驅(qū)動制造效率躍升

傳統(tǒng)汽車制造企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，本質(zhì)上是生產(chǎn)底層邏輯的技術(shù)性裂變，關(guān)鍵在于將物理制造單元與數(shù)字控制系統(tǒng)的深度融合，構(gòu)建從單機設(shè)備到整廠聯(lián)動的全鏈路協(xié)同生產(chǎn)體系。通過高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的全面滲透，生產(chǎn)線動態(tài)數(shù)據(jù)實現(xiàn)了毫秒級全域采集，工藝參數(shù)的實時自適應調(diào)節(jié)取代了傳統(tǒng)人工經(jīng)驗干預，使生產(chǎn)節(jié)拍控制的誤差容忍區(qū)間壓縮。在加工設(shè)備層，模塊化可編程夾具與視覺定位系統(tǒng)的組合應用，突破了傳統(tǒng)專機設(shè)備的結(jié)構(gòu)限制，多車型共線生產(chǎn)的切換時間從數(shù)小時縮短至分鐘級。更為顯著的是，基于數(shù)字孿生技術(shù)的虛擬調(diào)試平臺，將傳統(tǒng)依賴物理樣機的驗證過程遷移至數(shù)字空間，新產(chǎn)線啟動周期相比傳統(tǒng)模式減少，并避免了實體調(diào)試中的物料損耗與設(shè)備磨損。這種由數(shù)字主線串聯(lián)的閉環(huán)制造系統(tǒng)，不僅重塑了生產(chǎn)節(jié)奏的基準水平，更通過能效優(yōu)化的動態(tài)算法，使單位產(chǎn)品的綜合能耗持續(xù)下降，形成了效率提升與成本控制的共生效應5。

3.2全生命周期技術(shù)集成催生產(chǎn)品服務(wù)變革

新一代車輛架構(gòu)與制造技術(shù)的深度耦合，正在顛覆傳統(tǒng)汽車產(chǎn)品的價值維度。柔性化電子電氣架構(gòu)的進化，使車輛從機械主導走向軟件定義，上千個ECU控制單元通過高速車載以太網(wǎng)構(gòu)成分布式智能節(jié)點，在硬件標準化的基礎(chǔ)上實現(xiàn)了功能拓展的無限可能。這種技術(shù)特征使制造商能夠在物理產(chǎn)品成型后，通過OTA空中升級持續(xù)迭代自動駕駛、能量管理等功能模塊，將傳統(tǒng)的一次性交付轉(zhuǎn)變?yōu)槿芷诜?wù)生態(tài)，如圖3所示。在生產(chǎn)端，三維打印與復合材料成型技術(shù)的突破，讓定制化車身結(jié)構(gòu)件的高效生產(chǎn)成為可能，用戶個性化需求可直接轉(zhuǎn)化為數(shù)字模型驅(qū)動產(chǎn)線參數(shù)調(diào)整，打破了規(guī)模生產(chǎn)與個性定制的對立關(guān)系。

4結(jié)論

本文明確了傳統(tǒng)汽車制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的技術(shù)路徑及其對產(chǎn)業(yè)競爭格局的重構(gòu)作用，并揭示了其本質(zhì)在于通過數(shù)據(jù)貫通實現(xiàn)制造系統(tǒng)、產(chǎn)品形態(tài)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的協(xié)同進化。技術(shù)整合能力已成為企業(yè)差異化競爭的關(guān)鍵：在制造端，設(shè)備物聯(lián)與智能調(diào)控技術(shù)推動生產(chǎn)模式向“實時感知-動態(tài)優(yōu)化”轉(zhuǎn)變；在產(chǎn)品端，架構(gòu)升級與數(shù)據(jù)云端化使車輛從功能終端轉(zhuǎn)型為服務(wù)入口；在行業(yè)層面，標準化數(shù)據(jù)接口與跨領(lǐng)域技術(shù)協(xié)同加速全價值鏈的重組。因此，車企需突破傳統(tǒng)技術(shù)邊界，在自主軟件架構(gòu)開發(fā)、工業(yè)知識模型沉淀、生態(tài)合作機制創(chuàng)新三方面制定系統(tǒng)性戰(zhàn)略，并強化研發(fā)流程中虛擬仿真與實體驗證的閉環(huán)驗證能力，最終推動汽車產(chǎn)業(yè)向可持續(xù)、高韌性技術(shù)經(jīng)濟范式升級。

參考文獻

[1]曾曦.基于智能控制的汽車液壓懸架系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J].汽車維修技師，2025（8）：44-45.

[2]張新.基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車激光雷達故障檢測與排查研究[J].汽車維修技師，2025（8）：11-12.

[3]徐志斌.汽車智能檢測中的多傳感器融合技術(shù)演進與趨勢分析[J].時代汽車，2025（7）：154-156.

[4]高源.新能源汽車中人工智能技術(shù)應用探究[J].內(nèi)燃機與配件，2025（7）：101-103.

[5]王明陽.智能汽車自動駕駛：控制技術(shù)實踐與未來安全挑戰(zhàn)的思考[J].時代汽車，2025（5）：19-21.

（編輯楊凱麟）