从赛力斯汽车“超级工厂”看AI与汽车产业落地路径
AI大模型如何重塑汽车行业的生产方式？
在汽车产业数字化转型中，AI大模型发挥哪些作用推动制造链条的智能化升级？
汽车企业在AI大模型与汽车产业融合方面有哪些典型应用场景？
面对算力不足、数据治理/挖掘积累不足等挑战，汽车企业如何有效应对以提升AI大模型的应用能力？
在AI大模型应用过程中，汽车企业如何确保数据安全？
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2025年6月13日，在由ENI与重庆IT价值联盟联合主办的“AI大模型与汽车产业融合，如何应对落地挑战”重庆CIO智行社上，赛力斯汽车IT应用部部长舒正华围绕赛力斯数字化转型实践及AI大模型在汽车企业建设中的价值及应用场景，展示了赛力斯AI+汽车产业场景化的生态。康普南区技术经理林翔则从康普布线的应用实践、案例等角度展示了其在不同场景可以为汽车及零部件企业提供的帮助和价值。适途科技和中望软件也以在活动中展示了其在汽车产业数智化转型中所能提供的支持。
参会的重庆汽车企业IT负责人就以上议题分享了各自在实践中遇到的挑战和实践经验，并就下一步产业与AI深度融合的方向和路径进行了深入的交流。
赛力斯汽车IT应用部部长 舒正华
超级工厂引入了先进的5G、云计算和人工智能技术，构建了智联工业系统。该系统涵盖了15个大类、38个小类、3万多个自动监测点，实现了对生产全过程、全要素的实时监控和数据分析。舒正华介绍道，通过AI视觉检测技术，工厂日均纠偏次数超过200次，有效保障了产品质量和生产效率。在物流环节，赛力斯首次将集装箱概念引入汽车制造，实现了无人支架、智能仓库和无人物流重卡的全面应用。零部件的取货遵循先进先出原则，通过排序线处理和智能调度系统，确保了物料供应的及时性和准确性。无人卡车根据预设路径自动搬运物料，完成运输任务后自动返回充电桩换电充电，实现了全程无人操作。
赛力斯超级工厂的建设不仅体现在硬件设施的升级上，更在于数字化转型的深入推进。工厂通过构建数字孪生平台，实现了对整车生产过程的全面模拟和优化。从钢板到整车下线，所有生产数据均被实时采集和分析，为生产决策提供了有力支持。在人员管理方面，赛力斯引入了数字能力模型，为每位工人建立了详细的技能档案。过算法优化排班，提高了人力资源的利用效率。同时，工厂还推行了数字化班组管理，通过电子看板实时展示生产状态、质量记录和问题对策，提升了班组管理的透明度和效率。通
康普南区技术经理 林翔
综合布线就像信息化时代的“修路”工程，正如高速公路连接城市与城市，综合布线则连接着服务器、交换机等硬件设备，确保数据和应用能够高效、稳定地传输。
基于制造业中大量存在的远距离设备供电和信号传输的需求，林翔展示了康普推出的1千兆位PoE（最远150米）、100兆位PoE（最远200米）和10兆位PoE（最远250米）稳定传输的vGigaREACH™ XL锐达250远距离铜缆传输解决方案。该方案支持长距离90W PoE供电，在简化IT资源管理的同时，有效节省企业存储投资达30%。
在新能源汽车领域，康普与多家知名车企合作，为其智能工厂打造了高效、智能的网络环境。以某知名新能源汽车企业为例，康普为其提供了包括智能布线管理系统在内的全方位解决方案。该系统通过图形化界面实时展示厂房内每个信息点的位置和状态，实现了故障的快速定位和修复。同时，康普的挂架式配线架和室内外通用光缆等产品也大大简化了安装过程，提高了部署效率。
圆桌讨论环节，赛力斯汽车IT应用部部长舒正华、康普南区技术经理林翔围绕”实现人工智能大模型在研发、生产、销售等环节的深度渗透，企业面临哪些挑战以及如何应对 、如何应对汽车企业与AI融合过程中数据安全保障等议题展开了深度探讨。
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