近期，AI技术在全球汽车行业的应用如同一场风暴，彻底改变了传统汽车制造的格局。它不仅打破了以往对强大算力的依赖，还推动了AI技术的普及和普惠化。如今，AI已成为汽车行业智能化变革的核心驱动力，助力车企在智能化转型中抢占先机，引领汽车进入一个全新的智能时代。然而，在享受AI带来的红利的同时，我们也不能忽视其在应用过程中所面临的一系列现实和潜在挑战。
围绕AI在汽车领域的应用，《汽车纵横》杂志特别推出了一系列专题报道，深入探讨AI如何重塑汽车产业。本系列共6篇，今天为大家带来最后一篇，让我们一同深入了解AI如何改变汽车行业的未来。
自预训练大模型取得突破以来，AI技术如同浪潮般席卷全球汽车产业，从生产线无人化到自动驾驶技术的飞跃，推动汽车行业从传统的“机械制造”迈向“智能移动服务生态”的新时代。在这一智能化变革浪潮中，AI技术正加速推动行业竞争与合作，尤其是随着DeepSeek等AI工具开源热潮的兴起，国内车企及相关产业链纷纷接入，完善技术布局。在全球范围内，AI在汽车领域的应用早已从理念探讨走向实际操作。
重构生产体系转向“算法驱动”
在整车生产流程中，制造端首当其冲，传统生产模式正逐步被AI驱动的新模式取代。跨国车企面临着劳动力成本上升和市场需求快速变化的双重挑战，优化生产流程、提升效率、增强竞争力成为当务之急，而AI驱动的自动化、智能化生产模式成为关键“武器”。
以特斯拉上海工厂为例，自2019年投产以来，其凭借高效的生产能力和先进的技术应用，成为全球制造业的标杆。该工厂的生产线实现了AI与机器人技术的高度融合，达到了高度自动化水平。工厂的生产运营系统具备人机交互、智能识别与追溯功能，广泛应用于整车制造、电池车间、电机车间等多个环节。此外，工厂内的工业网络提供了高可靠性支持，保障了设备自动化、无线连接、数据采集、人机交互及智能决策的高效运行。
在焊接质量优化方面，特斯拉利用Python算法，对焊接过程中的关键参数进行实时监控与分析，并构建了精准的焊接质量预测模型。借助该模型，系统能够自动调整焊接参数，确保每一条焊缝都达到最优质量标准，大幅提升了焊接环节的生产效率。不仅如此，特斯拉生产线的机器视觉平台也实现了实时图像数据接入、数据过滤、AI模型实时运算、异常告警以及数据导出等功能，目前已在其多个车间的多个场景中稳定运行，有效保障生产质量和效率。
这些实践表明，AI系统可以像一位不知疲倦且无比严谨的“智能监工”，实时把控生产的每一个环节。它运用先进算法对零部件进行严格质量检测，确保每一辆下线的汽车都符合高标准。通过深度分析设备运行数据，AI的故障预测功能能够提前发现设备故障隐患，提前安排预防性维护，有效减少了因设备故障导致的停工时间，保障生产的连续性。
除特斯拉外，宝马在生产端对AI工具的应用更具规模。早在2022年，宝马便率先部署了代号为“灯塔”（BEACON）的AI平台。这一平台为AI应用的创新、开发、部署、集成与运行提供了一体化的平台化支持，加速了多个业务场景的数字化转型进程。“灯塔”平台巧妙融合了AI与工业物联网的优势，如同一个“超级大脑”，赋能多个技术应用层级，成功攻克了传统AI应用面临的高门槛、高成本、低效率等难题。借助这一平台，IT工程师无需耗费大量资源建立实体数据中心，只需在线输入代码和参数，就能快速获取计算资源并开展算法训练，极大地提升了开发效率。
丰田方面也在积极探索AI在生产端的应用。据悉，丰田汽车北美公司（TMNA）携手合作伙伴Invisible AI，借助人工智能助力工厂在质量、安全和生产效率方面做出更精准的决策。该伙伴的计算机视觉平台将在TMNA北美所有14个制造基地“上岗”，该系统借助人工智能技术，如同在每个操作角落都安装了“电子眼”，能够敏锐地分析潜在问题，实现质量、安全性及生产率的全面提升，远远超越了传统安全摄像头的监测能力。
展望未来，随着技术的持续进步，汽车生产制造将朝着“无人工厂”的目标加速前进。AI将与机器人、物联网、大数据等前沿技术深度融合，进一步提升生产自动化水平，实现生产全流程的智能化管控，让生产变得更加高效、精准和智能。
开启智驾出行新篇章
在当前汽车行业的技术研发领域，自动驾驶和智能网联技术无疑是核心焦点，而AI技术的深度应用和持续突破，更是加速了这两项技术的迭代更新，使得新功能能够更快地推向市场，为用户带来前所未有的出行体验。
特斯拉的FSD（完全自动驾驶）系统在自动驾驶领域成绩斐然，该系统依托AI深度学习和大数据训练，不断进行迭代升级。通过学习海量的路况数据、驾驶行为数据以及各类环境数据，FSD系统练就了“火眼金睛”，能够精准识别道路、行人、车辆、交通标志等物体，并做出合理、智能的驾驶决策，目前已实现从L2到L4级别的自动驾驶功能。截至2024年3月，FSD的累计行驶里程突破12亿英里，这一数据有力地验证了其强大的技术实力。进入2024年后，特斯拉持续加大对FSD的研发投入，不断优化算法，进一步提升系统性能和安全性，并计划在部分地区逐步实现无人监管的FSD技术，为未来的Robotaxi自动驾驶出租车服务筑牢根基。
丰田也在自动驾驶领域积极布局。丰田与日本电报电话公司（NTT）达成合作，计划投资5000亿日元用于研发AI软件，致力于提升自动驾驶技术水平。双方设定了明确目标，要在2028年推出一套可供使用的自动驾驶系统，并考虑将其分享给其他车企。此外，丰田自身的Toyota Guardian系统利用AI技术为驾驶员的安全保驾护航，在关键时刻能够及时介入，避免事故发生。
在ADAS（高级驾驶辅助系统）开发方面，沃尔沃的城市安全系统借助AI技术实现了自动紧急制动、盲点监测、车道偏离预警等实用功能。系统通过AI算法对摄像头和毫米波雷达收集的数据进行分析，一旦检测到车辆可能与前方障碍物或相邻车道车辆发生碰撞风险，便会及时发出警报，并自动采取制动或避让措施。奥迪的预安全系统同样引入AI技术，实时监测车辆周围环境，利用传感器融合和机器学习算法，提前预判潜在危险，自动调整车辆的安全带张紧度、车窗和天窗的关闭状态等，全方位保障驾乘人员的安全。
在车企虚拟助手领域，也不乏AI技术的身影。梅赛德斯-奔驰与谷歌云携手合作，基于Gemini LLM构建的MBUX虚拟助手即将在年内搭载于CLA车型。Stellantis旗下的标致、欧宝等品牌也纷纷跟进，陆续搭载Sound Hound Chat AI作为车载语音助手，覆盖奥地利、法国、德国等多个欧洲市场。
展望未来，AI在自动驾驶技术中的作用将愈发关键，尤其是在感知、决策与控制环节。AI将具备更强的能力，精准识别复杂路况和交通信号，在恶劣天气及复杂城市环境中做出更加智能灵活的驾驶决策。同时，AI与车联网技术的深度融合将成为未来发展的重要方向。通过V2V（车与车）、V2I（车与基础设施）等智能交互，实现交通流量优化、智能导航和远程控制等功能，为智能交通系统建设注入强大动力，缓解城市交通拥堵，提高道路通行效率，让出行更加高效、顺畅。
供应链与设计新视角
AI技术的影响力不仅体现在生产制造和自动驾驶领域，还为跨国车企的供应链管理和产品设计带来了全新的思路与方法，助力企业在复杂多变的市场环境中灵活应变。
在供应链管理方面，2024年2月7日，Stellantis宣布与法国AI技术公司Mistral扩大战略合作伙伴关系，旨在进一步强化其在客户反馈、制造质量和新品开发速度等方面的数据分析能力，为企业决策提供更有力的支持。丰田、本田等日本车企则充分发挥AI技术的优势，通过综合分析历史销售数据、市场趋势、消费者行为以及宏观经济数据等多维度信息，精准把握市场动态，进而优化库存管理。以丰田为例，其借助AI建立的需求预测模型，能够提前预测不同车型和地区的市场需求，合理安排生产计划和零部件采购，在2024年成功将零部件库存成本降低约15%。
在欧洲，车企则利用AI进行供应链风险评估，尤其是在面对疫情、贸易战、自然灾害等不确定性因素时，AI能快速分析风险对供应链的影响，帮助企业及时调整布局，采取应对措施，如寻找替代供应商、调整生产计划或优化物流路线，从而有效降低供应链中断的风险。戴姆勒卡车在2024年ALS欧洲数字战略会议上表示，公司已采用包括AI在内的数字工具，监控生产端供应商的风险，涵盖财务健康、地缘政治、自然灾害和法规等多方面内容。此外，AI还可用于评估
