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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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