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AI在汽车制造中的应用：效率与质量的博弈
“言必称人工智能”已成为常态，如今AI在各个行业，尤其是汽车领域，被视为必须拥抱的潮流。
汽车产业正经历着电气化与智能化的深刻变革，对高度自动化的追求愈发迫切。无论是生产端的“黑灯工厂”，还是产品端的智能座舱与智能驾驶，都已成为行业关注的焦点。
AI在汽车领域的应用可分为消费端与生产端两大板块。然而，不论在哪个领域，AI都面临现实挑战，引发广泛争议与质疑，甚至潜藏着一些“陷阱”。
在消费端，关于智能辅助驾驶的争论早已司空见惯。尽管许多科技先锋消费者大力支持，但仍有不少老司机坚称“绝不信任机器，绝不交出方向盘”。
在生产端，人工智能被寄予厚望，应用于高精度加工与检测，有望提升产品质量和生产效率。但从实际情况来看，率先在工厂部署AI技术的企业，并未显著减少故障发生和车辆召回次数。
美国市场率先用数据为全球“探路”，福特和现代成为美国首批将AI应用于汽车制造的企业，各自投入数十亿美元打造AI工厂。据预测，全行业与AI制造相关的投资可能达到千亿元人民币规模。
然而，今年尚未结束，福特在美国已因产品故障发起上百次召回，涉及超过千万辆车。因此，要准确评估AI对汽车制造业的实际影响，还需更多时间和数据积累。
百亿投资与千万召回：AI制造的尴尬现实
当车企豪掷数十亿美元打造AI驱动的“智能工厂”，并承诺提升质量、减少召回时，这项备受关注的技术，其实际效果仍存疑问。
如果说上一阶段汽车制造的自动化以机械为核心，那么现阶段则更多与软件比重更大的AI概念深度融合。
在建设“黑灯工厂”的竞赛中，中国已遥遥领先。但在机械臂之外，“电子眼”和“AI脑”的应用，仍是海外汽车工厂可以率先突破的领域。
福特和现代被视为美国此轮AI制造竞赛的领跑者。它们声称，AI系统能够在车辆交付前精准捕捉潜在缺陷。
现代汽车投资76亿美元建设的佐治亚州Metaplant工厂，已于2024年10月下线首批Ioniq 5电动车。该工厂引入了基于AI的波士顿动力机器人、自动导引车和数字孪生技术，并与英伟达扩大合作，持续强化“智能工厂”。
福特则在2024年12月推出AiTriz视觉系统，目前已部署至35家美国工厂的900个工位。
该系统能在视线受阻的复杂环境中验证零件安装，相比年初的初代移动视觉系统更为先进。
福特将AI视为破局的关键方案之一，其制造技术与开发中心技术经理杰夫·托纳贝内表示：“我们的目标是设计出无法被错误安装、无法错误通过生产流程的产品。”
福特声明，在已部署AI视觉系统的区域观察到质量改善，并正扩大应用范围，但也谨慎表示“并非所有制造环节都适合或需要AI”。
同时，现代发言人迈尔斯·约翰逊阐述了公司愿景：“AI在提升质量控制和早期缺陷检测方面潜力巨大。”
但一个尖锐的现实摆在眼前：即便部分工厂部署了AI技术，福特汽车在2025年仍发起134次召回，涉及超过1,217万辆车。
对福特而言，提升质量、减少召回已刻不容缓。这家总部位于密歇根州迪尔伯恩的老牌车企，不仅创下全年美国市场召回纪录，还可能五年内第四次“登顶”年度召回榜首。
AI未能阻止的缺陷：理论与现实的落差
当车企高调宣扬“AI助力提升汽车质量”时，行业观察者保持审慎态度。分析师认为，评估这些巨额投资的回报为时尚早。
就目前表现而言，AI介入工厂的效果并不理想。最公开的质量数据——召回公告，传递出复杂信号。
在福特部署AiTriz后生产的车辆中，涉及零部件的召回平均规模远低于年度平均值。然而，同期福特仍发起22次制造缺陷召回，问题包括螺栓扭矩不当、挡风玻璃安装不良等，这些正是AI视觉和扭矩监测系统本应捕捉的缺陷。
福特未说明召回车辆是否产自AI工位，其发言人巧妙比喻：用召回数据衡量AI，好比“质问前门摄像头为何没发现后门入侵者”。
最终，福特2025年创下134次召回纪录，影响超1,217万辆车，仅第三季度保修支出就达4.5亿美元。福特对此的解释颇为“脸上贴金”——称这体现了“高度谨慎”及“快速发现并修复问题”的强化策略。
相比之下，现代今年发起14次召回，其中两次涉及佐治亚工厂生产的Ioniq 5，问题集中在头灯聚焦和线束安装。
从原理上说，福特和现代均未提供能直接证明AI改善车辆可靠性的具体数据。两家车企不约而同地将AI定位为“长期质量战略”，而非立竿见影的解决方案。
首先，AI在生产制造中的应用与质量影响因素之间存在“模糊地带”。
“它前景广阔，但绝非万能灵药。”AutoPacific分析师罗比·德格拉夫一针见血。他认为，AI工具或许能在召回大规模爆发前识别问题，但其分析与识别能力恐怕永远无法达到100%准确。
截至10月底，美国国家公路交通安全管理局记录的召回次数为817次，虽低于去年同期的963次，但整体数量依然庞大。
其次，AI在汽车工厂的部署尚处早期，存在评估困难和数据谜题。
衡量AI对质量的影响，成为一项需要精确数据与时间积累的复杂工程。通用汽车前资深高管、行业分析师亚当·伯纳德指出：“‘人工智能’是个宽泛概念，具体应用方式决定了所需数据类型。”
就连每年发布权威质量报告的J.D. Power也表示，目前尚未追踪工厂中的AI应用情况。
因此，我们可以得出结论：AI确实有助于在某些领域提升产品质量，但“尽信AI不如无AI”，过度依赖AI反而可能拖累质量。在拥抱AI先进性的同时，也要警惕潜在陷阱。
人与AI共存：汽车制造的永恒主题
“汽车制造商必须确保，在AI之外，维持一个以人为本的、坚实的车辆产后分析与监督体系。”
这正是AutoPacific分析师罗比·德格拉夫等专家的共识，意味着无论是消费端的汽车使用（如智能辅助驾驶），还是生产端的汽车制造，都存在不可忽视的“人的因素”。
笔者今年第三季度曾应雷克萨斯邀请，参观九州福冈县宫若市的宫田工厂和本州爱知县渥美郡田原町的田原工厂及测试场，所展示的内容并非以“人被彻底取代”的高度自动化为特征。相反，精密的设备与人工协作、人员福祉与关怀成为重头戏。
例如宫田工厂第二生产线，机械臂无处不在，AGV小车高效运行，但工人身影依然有条不紊。
以前风挡玻璃安装流程为例，首先由工人清洁涂刷粘合剂的区域。然后机器人“在正确位置涂刷适量”粘合剂后，工人两人一组将车窗玻璃安装到车上。
雷克萨斯工厂级别最高的“匠”级工人解释：“在正确位置涂刷适量”粘合剂是机器人擅长的领域。而将车窗玻璃组装到车上的作业，需要感觉和技巧，则是富有感性和灵活性的人所擅长的。
“即便在同一作业程序中，人与机器也能高度融合互补，这正是实现高品质的秘诀所在。”
此外，喷涂工序中一些形状复杂、空间狭小的区域，大型机械臂难以达到人工喷涂的水平。
更重要的是，机器的训练离不开人工操作。一旦机器出现操作错误，也需要人工兜底矫正。
最后的检查工序同样是人工与机械的融合。据悉，出厂前有1,800个部位需要确认。
东西方专家在此达成了共识。
纽黑文大学创新与应用技术副总裁保罗·拉沃提醒，行业在追逐技术的同时，正面临严峻的人才挑战。
“制造专业知识的进步速度可能快于员工培训速度，”他表示，“这甚至会削弱最先进AI系统的效果。实施AI时，绝不能忽视人的领导作用。我们必须专注于员工技能提升，确保以正确方式采纳合适技术。”
眼下，AI在汽车制造的征程刚刚启航。千亿元级资金投入市场，但波澜未定。能否真正兑现“零缺陷”的承诺，时间与数据将是唯一的试金石。
本文由主机测评网于2026-02-25发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器，如有疑问，请联系我们。
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