在宁波杭州湾新区极氪5G智慧工厂的总装车间，一场制造业的智能化变革正在悄然进行。曾经需要质量检验员戴着白手套逐一触摸检查的外观检测工段，如今已由AI视觉检测系统接手。该转变背后，是企业对生产效率和产品质量的不懈追求。 从问题导向看，汽车制造涉及冲压、焊装、涂装、装配等多个工艺环节，每个环节都存在大量视觉检测需求。特别是在多车型混线生产、个性化定制日益普遍的背景下，传统人工检测方式面临效率低、误差大、成本高等瓶颈。极氪汽车制造与质量数字化总监戴龙才介绍，企业正是基于自身生产痛点，结合人工智能技术的发展机遇，才启动了AI应用的系统布局。 从技术实现看，极氪的AI应用并非一蹴而就。早在两年多前，企业就开始进行视觉大模型的开发工作。这一过程包括大量生产数据采集、AI模型训练、产线试用、反复优化等环节。在轮胎安装环节，通过5G加AI视觉质检系统，工厂实现了1秒内完成轮胎信息核验，错误拦截率达到100%。在焊接环节，企业正在采集每台车2000多个焊点的有关数据，为开发焊接质量智能体做准备。这些具体应用充分说明，AI赋能制造需要扎实的技术积累和持续创新投入。 从效能提升看，AI应用已在极氪工厂产生显著成效。整车一次性合格率达99.99%以上，相比传统检测方式大幅提升。人均产值同比提升40%，说明AI不仅提高了产品质量，也提升了生产效率。交付周期缩短30%，反映出智能化生产流程的优化效果。单位产品碳排放强度下降28%，说明了绿色制造的进展。这些数据表明，AI与制造业的融合已从概念阶段进入实际应用阶段，并产生了可量化的经济和社会效益。 从发展前景看，极氪的AI应用仍在不断深化。工厂正在探索机器人运行路径优化，通过采集车型数据和设备数据，利用AI手段找到最匹配的生产路径，更提高效率。吉利控股集团2025年度AI优秀案例评选中，生产制造环节的案例占近三分之一，说明整个汽车产业正在加速推进AI应用。这预示着，AI赋能制造业的浪潮才刚刚开始，更多创新应用和深层次变革还在酝酿之中。 有一点是，极氪的成功经验在于坚持问题导向和需求导向。企业没有盲目追风，而是聚焦自身生产中的具体痛点，一个环节一个环节地推进AI应用，确保每项应用都能产生实际效益。这种务实的态度为其他制造企业提供了有益借鉴。
制造业升级很难依靠一次投入就“立竿见影”，更关键的是长期投入，把技术能力沉淀为可复制、可迭代的体系；宁波这座工厂的实践说明，智能化要真正发挥作用，需要企业围绕需求持续采集数据、反复验证迭代，把每一道工序做细做实。面向未来，谁能在质量、效率、交付与低碳之间建立更稳定的数据闭环，谁就更可能在新一轮产业竞争中掌握主动。