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            “AI+汽车”改变汽车行业产业上下游-汽车设计与制造资讯

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                    时值世界人工智能大会前夕  ,记者走进已经被人工智能所深刻改造的汽车行业  ,为你揭秘“AI+制造”将会为汽车行业产业上下游带来哪些改变  。



            应用一:智能客服  。使用AI技术:语音识别、自然语言处理  。



                    在用户运营环节 ,过去一个客服只能对应几十个用户  ,有了智能助手后  ,运营人员不仅对应的用户数量翻倍  ,而且还能跨车型服务 ,实现了人机互相协作的局面  。

                    “未来利用AI技术还可以进一步优化用户画像 ,更好地打通线上线下的用户数据  。”上汽大通数字技术及转型中心高级产品经理邵鑫说  ,用户什么时候去过哪家4S店  ,在哪个场景逗留时间比较长 ,和销售人员的对话记录  ,线上曾经和智能助手做过哪些沟通 ,都可以进行完整的数据打通  ,形成价值链闭环  ,使用AI技术可以不断地丰富用户画像 ,更精细地服务用户 。



            应用二:智能选配  。使用AI技术:自然语言处理、知识图谱



                    在上汽大通自主研发、不断迭代的智能选配平台“蜘蛛智选”上  ,已经有多个车型、单车型多达60多项个性化选择供消费者定制  。消费者可以在线上选择组合心仪车型的各类配置及功能  ,座椅颜色、前格栅、中控屏、主动安全功能等都可以定制 ,PC端、手机端、店面多触点覆盖  ,线上线下无缝打通的智能选车体验 。

                    “利用知识图谱这一技术  ,我们其实针对不同用户会进行非常个性化的推荐  。”邵鑫说  ,比如说用户过去在运营平台留下过地域信息  ,“蜘蛛智选”就会据此标签进行一些相应的车辆配置推荐  。例如  ,就轮胎而言  ,对南方用户会推四季胎 ,对北方用户推荐购买雪地胎作为备胎  。

            应用三:灯塔工厂  。使用AI技术:图像识别、自学习等 。



                    走进上汽大通的“灯塔工厂”  ,借助基于网络物理系统、物联网、云计算以及人工智能技术的综合性制造技术  ,例如行业领先的工程数据智能分析、数字化生产技术、数字化质量管理系统和数字化供应链等  ,驱动生产线的智能化转型 ,令生产更加透明、高效和智能 。

                    “我们利用AI图像识别技术实现生产防错与纠正  ,例如:轮胎机运链上线时  ,发现和用户选配需求不一致或者轮胎安装过程中没有按照设定的安装定位参数安装 ,就会向制造监控系统预警并驱动机械臂进行相应的替换或安装调整  。”邵鑫说 ,此外在焊接过程中  ,也会结合大数据分析+机器学习来提升焊接质量  。“通过不断的自我学习 ,智能化调整焊接参数  ,最终消除缺陷焊点”  。

                    麦肯锡全球董事合伙人、中国区汽车与先进制造业咨询业务领导人王平表示 ,服务全球和国内车企的经验表明  ,数字化结合物联网和自动化技术可大幅提升收入  ,缩短产品开发周期10%-20%  ,提高劳动生产效率20-30%  ,减少库存30%  。70%以上的后台工作可实现自动化 。

                    从宏观面上看  ,数据显示  ,上海智能制造平均生产效率提升50%以上 ,最高提高3.8倍以上  ,运营成本平均降低30%左右 ,最高降低79.4% 。目前 ,上海已成为国内最大的智能制造系统解决方案供应商输出地之一  。



            应用四:无人驾驶  。使用AI技术:图像识别、自动控制……



                    “未来中国很可能成为全球最大的无人驾驶市场 。”麦肯锡未来出行研究中心报告称  ,由于本土及跨国公司的蓬勃发展  ,中国现已成为全球最大的车辆及出行服务市场  ,无人驾驶若能在中国落地生根  ,前景将十分广阔  。

                    王平认为  ,目前无人驾驶技术还在快速进步之中  ,但离技术成熟到应用还有很长的路 。预计2026年之后 ,无人驾驶技术在全生命周期成本上可能取得优势  。

                    “人工智能对汽车行业的赋能  ,是一个逐渐深入的过程 ,现阶段应用的深度也不同 。”上汽大通首席数字官吴钢说  ,汽车行业的智能化总体而言是两个大的方向:一是把汽车打造成一个智能产品  ,也就是无人驾驶等;另一个是实现汽车制造和销售等环节的智能化  ,提升效率  。