在快速采用的技術(shù)和電動汽車 （EV） 效率的必要性、供應(yīng)鏈中斷和可持續(xù)發(fā)展環(huán)境需求時代的推動下，汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場翻天覆地的變化。隨著世界生產(chǎn)目標的不斷提高（預(yù)計到 2030 年該行業(yè)將超過 1 億輛汽車），傳統(tǒng)的制造手段正在被汽車制造中的人工智能和汽車行業(yè)的數(shù)字孿生所取代。汽車工業(yè) 4.0 基于這些創(chuàng)新，使汽車生產(chǎn)能夠通過人工智能進行優(yōu)化，并在制造過程中實現(xiàn)智能技術(shù)。到 2025 年，數(shù)字孿生或物理對象的虛擬復(fù)制品和人工智能將不再是一種工具;它將成為有史以來最高水平的效率、減少停機時間、降低成本和縮短上市時間的驅(qū)動力。

數(shù)字孿生和人工智能在當前工廠中的出現(xiàn)。

這一變化的核心是所謂的數(shù)字孿生，即現(xiàn)實生活中的汽車、裝配線和工廠的高保真虛擬表示，并實時更新。結(jié)合汽車生產(chǎn)行業(yè)的機器學(xué)習，數(shù)字孿生可以在汽車設(shè)計中進行虛擬仿真，工程師無需實際創(chuàng)建原型即可測試原型。這種在線線程和虛擬建模技術(shù)在設(shè)計和生產(chǎn)之間生成不間斷的數(shù)據(jù)流，并構(gòu)建互連的制造系統(tǒng)。

基于人工智能的生產(chǎn)優(yōu)化進一步增強了這一點，該優(yōu)化處理傳感器和物聯(lián)網(wǎng)工具的龐大數(shù)據(jù)集。在工廠智能自動化中，人工智能算法可以預(yù)防瓶頸，簡化工作流程，并允許獨立生產(chǎn)線。例如，人工智能驅(qū)動的實時生產(chǎn)分析可以跟蹤裝配速度、材料移動和人機交互，動態(tài)更改參數(shù)，以盡可能保持生產(chǎn)流程的效率。這就是汽車數(shù)字化轉(zhuǎn)型的協(xié)同作用，工廠轉(zhuǎn)型為靈活的生態(tài)系統(tǒng)。

最好的例子是特斯拉的零工工廠，數(shù)字孿生對整個生產(chǎn)線進行建模，將汽車數(shù)據(jù)集成到全球所有地點。通過人工智能，特斯拉已經(jīng)實現(xiàn)了人工智能質(zhì)量控制，計算機視覺可以檢查焊縫，并能夠以人類無法做到的速度檢查零件，并將缺陷最小化多達 30%。

預(yù)測性維護：減少汽車工廠的停機時間。

汽車工廠的預(yù)測性維護也是最重要的應(yīng)用之一，因為人工智能甚至可以在設(shè)備故障發(fā)生之前預(yù)見到它。傳統(tǒng)的反應(yīng)性維護會導(dǎo)致昂貴的停機費用——制造商每小時可能需要支付數(shù)百萬美元的停機費用。數(shù)字孿生（機械行為的復(fù)制品）與機器學(xué)習模型（根據(jù)過去的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練）一起添加。

人工智能使用實時生產(chǎn)分析來跟蹤振動、溫度變化和機械臂磨損。當出現(xiàn)異常時，系統(tǒng)會觸發(fā)先發(fā)制人的維修，從而進一步延長資產(chǎn)的生命周期和正常運行時間。寶馬是汽車行業(yè)的智能制造領(lǐng)導(dǎo)者，借助人工智能以 95% 的準確率預(yù)測傳送帶故障，將數(shù)字孿生應(yīng)用于其 iX EV 系列。汽車制造業(yè)的這種人工智能不僅將維護費用降低了 20-40%，而且還連接到互聯(lián)的制造系統(tǒng)，以完美協(xié)調(diào)供應(yīng)商。

在自主生產(chǎn)線中，人工智能將通過動態(tài)安排人機工作來進一步優(yōu)化勞動力。汽車制造的機器學(xué)習會隨著時間的推移優(yōu)化這些預(yù)測、每次干預(yù)的歸因并提高數(shù)字線程的連續(xù)性。

質(zhì)量控制和虛擬仿真：規(guī)模精度。

基于人工智能的質(zhì)量控制正在改變?nèi)毕輽z測。傳統(tǒng)檢查基于人工檢查，這很可能受到人為錯誤的影響。在汽車設(shè)計中的虛擬仿真之外，人工智能使用深度學(xué)習，使用攝像頭和激光雷達攝像頭掃描零件，以檢測油漆、焊縫或電池中的微缺陷。這在 2025 年至關(guān)重要，屆時電動汽車制造業(yè)將增加，并且應(yīng)該滿足電池的完整性和安全標準。

福特高度自動化的工廠是工廠智能自動化領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，數(shù)字孿生用于虛擬模擬碰撞測試和裝配步驟，并將物理原型制作的需求減少一半。生產(chǎn)分析實時輸入到此類模型中，從而可以持續(xù)改進。汽車行業(yè)版本的數(shù)字孿生方法有助于使用人工智能優(yōu)化生產(chǎn)，在初始層面提醒質(zhì)量問題，并阻止自主生產(chǎn)線的生產(chǎn)浪費。

此外，這些見解是通過各種來源（例如 ERP 系統(tǒng)、供應(yīng)鏈和傳感器）之間的汽車數(shù)據(jù)集成來實現(xiàn)的。機器學(xué)習算法處理 PB 級數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)肉眼無法感知的趨勢，從而推動汽車工業(yè) 4.0。

案例研究汽車數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲勝。

主要原始設(shè)備制造商已經(jīng)在享受水果。大眾電動汽車的MEB平臺是一個數(shù)字孿生;在汽車工廠實施預(yù)測性維護和人工智能的幫助下，電池生產(chǎn)進行了優(yōu)化，以提供 99.9% 的正常運行時間。他們的網(wǎng)絡(luò)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)連接不同大陸的工廠，并提供即時生產(chǎn)分析，以適應(yīng)半導(dǎo)體短缺等供應(yīng)沖擊。

通用汽車 （GM） 還使用機器學(xué)習，通過設(shè)計的虛擬模擬，在汽車制造中制造其 Ultium 電池技術(shù)，將開發(fā)年限縮短到幾個月，并通過對缺陷零容忍的人工智能輔助進行質(zhì)量控制。通用汽車的效率提高了 25%，這得益于汽車和數(shù)字線程以及虛擬建模領(lǐng)域的智能制造。

豐田社會5.0愿景將人工智能引入亞洲汽車生產(chǎn)的自動駕駛制造生產(chǎn)線，機器人最終在整合汽車數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上自我適應(yīng)。這些實例強調(diào)了這樣一個事實，即汽車行業(yè)和人工智能中的數(shù)字孿生具有可擴展性、適應(yīng)性強，并且在汽車數(shù)字化轉(zhuǎn)型中具有重要意義。

困難和要走的路。

即使在承諾之后，挑戰(zhàn)也有障礙。數(shù)據(jù)孤島阻礙了汽車數(shù)據(jù)集成，網(wǎng)絡(luò)安全威脅在互聯(lián)制造系統(tǒng)中是巨大的。數(shù)字孿生和人工智能基礎(chǔ)設(shè)施一開始就很昂貴，小企業(yè)被嚇跑了，智能工廠自動化存在技能短缺，需要提高技能勞動力。

生產(chǎn)優(yōu)化需要在人工智能驅(qū)動的法規(guī)遵從性方面表現(xiàn)出色，特別是符合 ISO 26262 等標準的電動汽車。另一個前沿領(lǐng)域是人工智能的道德使用，即在汽車制造中公正的機器學(xué)習。選項是混合云邊緣計算，以提供安全的實時制造分析，以及與西門子或 NVIDIA 等技術(shù)巨頭合作以獲取可用工具。

即使展望 2025 年，對汽車工業(yè) 4.0 的投資也在蓬勃發(fā)展，麥肯錫估計僅數(shù)字孿生就可以帶來 3000 億美元的價值。各國政府通過《美國芯片法案》等激勵措施正在加快采用。

結(jié)論：未來的超高效未來。

使用人工智能和數(shù)字孿生來加速汽車行業(yè)的生產(chǎn)不再是一項未來舉措，而是推動 2025 年汽車生產(chǎn)效率的新現(xiàn)實。汽車工廠的預(yù)測性維護、人工智能驅(qū)動的質(zhì)量控制和汽車設(shè)計中的虛擬仿真是可用于大規(guī)模實現(xiàn)汽車行業(yè)智能制造的技術(shù)示例。通過在汽車市場采用數(shù)字孿生、自動駕駛生產(chǎn)線和聯(lián)動制造系統(tǒng)，該行業(yè)將能夠克服電動汽車變化和地緣政治緊張局勢等挑戰(zhàn)。

汽車業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅預(yù)示著成本的節(jié)約，而且預(yù)示著長期和可持續(xù)的運營。機器學(xué)習在車輛開發(fā)中的應(yīng)用將繼續(xù)轉(zhuǎn)型，隨著數(shù)字線程和虛擬建模在車輛開發(fā)中的更多融合，進一步向零浪費、超互聯(lián)工廠邁進。對于愿意投資的汽車制造商來說，2025年不會是問題，這將是一個成為最好的機會。