近年来，我国人工智能产业化发展迅速，企业数量、融资规模均居全球第二，成为人工智能产业化大国之一。从全球视角来看，人工智能正在开启一场比工业革命发展速度更快、涉及面更广、颠覆性更强的社会变革，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的变迁。

目前，人工智能在很多领域得到了实际应用，在互联网、车联网、教育、医疗健康、智慧城市等领域均取得令人瞩目的成果。随着工业互联网、工业大数据和云平台服务的发展，人工智能在工业领域不断出现了令人振奋的创新应用，并逐渐形成规模，成为寻求提高效率、生产力和创新的强大工具。

随着人工智能、新工艺、新技术、新材料、新能源等多种变革性技术的融入，汽车制造领域也发生巨大变化，整车制造和动力电池、电控、电机等关键部件的制造工艺加速向柔性化、数字化、智能化转变，汽车制造生态也在不断重构。其中，人工智能在赋能汽车制造领域已展现出巨大的优势和潜力，为汽车制造业带来了新的机遇和挑战，对提高汽车制造效率、创新产品功能以及推动行业转型升级都起到了非常积极的作用。

目前，全球许多汽车制造商、科技型企业以及整车智能制造解决方案供应商都在加大对人工智能在汽车制造领域中的研发和应用力度，机器视觉、机器学习、深度学习等人工智能关键技术，不仅在科技领域取得了重大突破，在汽车制造领域的应用也日益广泛和深入。 

1.1 机器视觉

机器视觉是人工智能的核心，是使计算机具备智能的根本途径。机器视觉是通过将图像数据转换为机器可识别的形式，实现对视觉信息的建模和分析，并做出相应的决策。视觉技术对图像进行分析和处理，实现对目标、场景的自动识别和诊断，可应用于安全监控、智能识别、引导分拣、产品检测、故障诊断、过程监控等制造场景。目前机器视觉技术越来越广泛且深入地应用于汽车制造领域中，主要包括以下几个方面。

1.1.1 定位和引导

通过3D机器视觉引导技术进行精准定位，帮助机器人进行最佳匹配安装、精确制孔、焊缝跟踪、喷涂、风挡玻璃装载、抓取及上下料等引导操作。这项技术可极大地提高生产效率，减少准确定位和匹配时可能出现的人为错误风险。

1.1.2 外观和质量检查

通过扫描车身或零部件表面，检查表面缺陷、变形、裂缝、修补痕迹或其他如机加工环节的划伤、磕碰伤等缺陷；也可检查装配环节的多装、漏装、错装和装反等缺陷；还可通过比较扫描结果和所需标准来确定汽车零部件是否符合质量标准，从而避免不合格的汽车零部件很可能在使用过程中引发事故，为消费者的安全带来潜在威胁。

1.1.3 高精度智能检测

检测是工业的基础，对于人眼无法识别的0.01～0.02 mm甚至微米的高精度零件必须使用机器识别完成。在汽车制造过程中，智能检测技术主要应用于针对汽车总装,零件漏装缺陷或型号,安全带滚轮、车锁组装、汽车控制面板、保险丝、发动机的外观和尺寸等检测，以帮助工人更好地发现潜在问题。

1.1.4 视觉识别

在汽车零部件的生产中，产品的条码和字符是重要内容，通过机器视觉进行快速、稳定的条码和字符识别，对零部件装配、管理、维护和跟踪具有重要意义。此外，通过对图像进行处理、分析和理解，识别目标对象，进行数据的追溯和采集，应用大数据进行快速收敛，在海量信息中寻找关键特征也是视觉识别的一项重要应用。

1.2 机器学习

机器学习是人工智能的核心技术之一，涉及到大量的数据处理和分析，通过监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法训练计算机学会识别和理解数据，促使计算机从数据中学习并发现规律和模式，达到大量处理和分析数据的目的。机器学习技术在汽车制造领域的应用，主要体现在几个方面。

1.2.1设计优化及模拟测试

在汽车设计环节，机器学习的应用正逐渐成为提高效率和创新性的关键因素。通过机器学习，汽车设计师利用大量的历史数据和实时反馈，优化设计流程，实现更快速、更精准的决策，这不仅能够提高汽车设计的质量，还大大缩短了设计周期，降低成本。然而，要充分发挥机器学习的潜力，还需要高质量的数据、先进的算法和强大的计算能力。

1.2.2 质量控制

在汽车制造的质量控制环节中，机器学习可以通过对大量生产数据进行分析，识别并优化生产流程中的瓶颈和浪费环节，利用历史缺陷数据，训练模型以预测和识别生产中的质量问题，实现实时的质量控制。例如，通过检测传感器数据，机器学习算法可预测零部件的故障和失效，并提早采取措施进行修复或更换，避免生产出次品汽车。此外，机器学习还可以通过对质检数据的分析，发现潜在的生产问题并迅速解决，提高整体生产效率和产品质量。

1.2.3供应链优化

在汽车制造的供应链系统中，涉及到大量的原材料零部件和成品的配送、运输和管理。机器学习能够通过分析市场趋势和历史销售数据，准确预测产品需求，优化库存管理，还能优化运输路线和物流网络，降低成本，提高效率。例如，通过对供应链数据的分析，机器学习算法可以预测零部件的需求量和生产时间，帮助企业更好地安排供货和生产计划，避免因缺货或滞销而造成的损失。此外，通过机器学习模型评估供应商表现，帮助优化供应链选择，确保供应商的可靠性和风险水平符合企业需求。

1.2.4预测性维护

预测性维护是汽车智能制造的核心组成部分，机器学习分析设备传感器数据，实时监测设备状态，并预测设备可能出现的故障，这不仅可以减少意外停机时间，还可以延长设备的使用寿命，降低维护成本。

1.3深度学习

本文1.1节中阐述的机器视觉技术，在汽车制造领域中的应用极大地提高了工艺运行质量和生产效率，降低了劳动强度。但随着工业数据采集需求越来越多，场景越来越复杂，在某些应用场景上，传统机器视觉技术存在一定的短板，此时深度学习算法应运而生。

1.3.1 传统视觉算法短板

在深度学习算法出来之前，对于机器视觉算法来说大致可分为特征感知、图像预处理、特征提取、特征筛选、推理预测与识别这5个步骤，而在实际汽车制造应用场景中，往往因为出现背景干扰多、对比度低且字符不规则、对焦不清晰（图2—图4）、光照条件不稳定等传统字符识别缺点的问题，导致读取率和稳定性无法满足用户需求。

1.3.2 深度学习算法补强

深度学习是通过模拟人脑的认知能力，对机器的神经网络进行训练，将复杂的数据进行分类和分析，以区分可接受的变化和缺陷，实现对视觉和听觉信号的自动识别和处理，并生成准确结果，可应用于图像识别、语音识别等领域，目前已成为广泛测试和优化的可靠软件解决方案。

深度学习是人工智能的一个全新的研究方向，较机器学习更接近于人工智能，该技术可以对相机软件进行训练并使其具备学习能力，其应用范围非常广泛。深度学习最大的不同之处在于，它不再通过精心编程的算法来搜索特定特征，而是训练深度学习系统内的神经网络。

随着深度学习系统提供的计算能力的增强，计算机将能够识别并对其所看到的一切做出反应。所以，深度学习的识别方式将不再对以上这些复杂场景有特定的要求，通过深度学习视觉技术，提高字符识别准确率不再是难题（图5—图7）。

当前，人工智能已深度融入到汽车制造的全过程中，主要赋能汽车研发设计阶段、生产制造阶段甚至是使用、售后维护阶段等多个层面。

2.1 汽车研发设计阶段

传统的汽车研发设计通常需要耗费大量时间和人力资源，而引入人工智能技术可以大幅提高设计效率和创新能力。

2.1.1 智能驾驶系统

随着自动驾驶技术的不断发展，人工智能技术将逐步融入汽车的核心系统的设计环节。智能驾驶系统通过激光雷达、摄像头和传感器等装置，实时监测周围环境，能够实现自动驾驶功能，也可以为驾驶员提供准确的导航信息，提高驾驶的安全性和舒适性。这种系统还能根据驾驶员的需求，自动调整驾驶策略，让驾驶过程更加轻松、安全。

 2.1.2 智能交互系统

人工智能在汽车设计中的另一个关键应用是人机智能交互。智能交互系统通过语音识别、手势识别和人脸识别等技术，实现人与车辆之间的智能交互，驾驶员可以与汽车进行实时互动，实现对车辆功能的控制。这不仅提高了用户体验和操作便捷性，还降低了因驾驶分心而导致的交通事故风险。

 2.1.3 设计优化与提升

人工智能可以帮助设计师优化汽车外观设计和内部空间布局，通过对大量数据的分析和处理，设计师可以更好地预测市场趋势，提前调整设计方向，满足用户的审美需求和舒适性需求，实现汽车时尚和独特外观以及内部空间的个性化定制。此外，人工智能还可以协助设计师进行材料选择和结构优化，实现更高的设计效率和品质，实现汽车的节能降耗，提高汽车的性能和环保性。

2.2 汽车生产制造阶段

在汽车的生产制造阶段，人工智能广泛应用于从原材料的质量检测到汽车零部件的百分百在线测量，再到对焊接、涂胶、冲孔等工艺环节的精准把控，以及最终对车身总成与整车质量的严格把关。

2.2.1 生产流程优化

智能化生产是人工智能在汽车制造领域的重要应用。在汽车制造过程中，人工智能可以利用机器视觉技术对汽车生产线进行精确的质量控制，通过预测分析进行生产流程优化，甚至可以自动调整生产线上的设备参数，以确保生产过程的顺利进行。

人工智能还可以对汽车制造过程中的数据进行分析，找出潜在的问题并提出改进方案。例如通过智能数字化平台（图8），可对设备进行实时运行监测、健康状态诊断，以及趋势化管理，对生产设备的运行征兆进行提前预判式管理，使得生产过程更加高效精确，减少了停机时间和设备运维成本，确保产品质量的稳定和一致性，大幅提高生产效率。

此外，智能化汽车制造工厂引入智能机器人，通过人工智能算法的控制和优化，进行识别、定位、引导、分类、测量、检测等自主操作，实现高效的生产线布局和24小时不间断生产能力，使得汽车制造过程更加灵活、柔性和智能化，不仅提高生产效率、节省成本和保证汽车质量的稳定性，同时缩短生产周期、加速交付速度，提高供应链管理效率。

2.2.2质量检测与控制

人工智能在汽车质量检测和控制方面发挥着重要作用。人工智能技术通过对海量数据的分析和模型的训练，能够对汽车零部件进行快速识别、焊接、装配、检测和筛选，减少生产过程中的错误率；能够快速识别出汽车零部件的缺陷，还可根据缺陷类型，为维修人员提供精确的维修指导，降低维修成本；还能够实时监控生产线上的质量状况、快速反馈异常情况、即时控制和解决问题，保障汽车质量和生产安全。

比如基于机器视觉的整车身外观式样检测技术（图9），通过运用AI物件检测算法，对汽车车身外观部件，进行智能识别和防止漏装或错装的校验，从而实现对汽车制造质量控制和外观品质管理。

再比如某汽车制造商开发的一套基于AI的质量控制系统，其专注于检查车身中点焊质量，在每班次的300辆汽车上，分析大约150万个点焊焊点的工艺质量，而员工只需要专注于识别AI报告的“可能异常”即可。而在使用此质量控制系统之前，员工必须使用超声波设备手动检查每辆车约5000个点焊焊点，可见，质量检测的效率提升是惊人的。

2.2.3 供应链管理优化

人工智能在汽车供应链管理中也发挥着重要作用。通过对市场需求、生产计划和库存数据等的实时监控与分析优化，人工智能系统可以帮助汽车制造商更好地掌握原材料供应情况，预测未来的市场需求，为汽车制造商提供调整生产计划的依据，并对供应链进行灵活调整，确保零部件及时供应，从而降低运营成本，提高供应链的效率。

2.3 汽车使用及售后维护阶段

2.3.1 故障预测

车辆诊断和故障预测维护也是人工智能的重要应用领域。通过人工智能可以实时监测车辆各项性能参数，如发动机温度、油压、电池状态等，并通过大数据分析，预测潜在故障，及时进行维护，降低故障对消费者出行的影响，提高车辆的使用寿命。此外，该技术还能帮助维修人员更准确地诊断故障，提高维修效率。

2.3.2 维修计划的优化

通过对大量维修数据的分析，人工智能可以使智能化汽车自动检测故障并生成相应的维修