车评台|理想汽车人工智能+质量管控实践荣膺国家级创新典范
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2025年9月16日，中国质量（南京）大会举办。在主题为“推动质量治理现代化，助力提振消费信心”的专题会议上，理想汽车凭借以“人工智能+质量管控”为核心构建的数智化产品安全与召回管理体系，获评“产品安全与召回管理体系创新实践典型案例”。据悉，这也是汽车行业内AI技术赋能质量管理领域的唯一典型案例。
当前，汽车市场发展势头迅猛，竞争日益激烈，比拼产品同时，售后服务质量水平同样成为竞争焦点。然而，对于新能源品牌售后服务而言，存在一定客观因素制约。包括渠道的数量与分布，包括售后质管体系的完备程度，包括人员队伍的建设情况等等，或基础薄弱，或存在短板。因此，在售后质管体系方面加强建设，成为新能源品牌必要且必须完成的功课。
在此方面，理想汽车通过物理世界、数字世界与人工智能三维联动，打造了高效智能的市场质量体系，实现售后问题的精准识别、快速响应与高效闭环，全面提升市场质量与用户满意度。
据了解，该体系显著提升了服务质量与用户满意度，更通过沉淀售后数据反哺研发与生产，形成“售后反馈-数据沉淀-智能分析-迭代落地”的闭环机制。这，就是理想汽车创新构建的“AI质量专家”体系。
以往，在汽车产品售后服务终端环节，接到客户提出的维修保养需求，或者疑难问题解决要求时，只是在终端寻求解决方案，即便事后会将问题反馈到生产研发端，也严重滞后。对于发展日新月异的汽车产业而言，这样的反应速度，显然不符合今天的售后服务要求。
为此，理想汽车优化了质量工单对接模式，将用户反馈的问题第一时间流转至研发、生产、供应链质量等后台支持部门，快速响应分析。
实际操作端如此，在数字世界中，理想汽车依托云端与车端数据，进行实时故障预测诊断、智能分析，为精准定位问题提供数字化支撑。
据了解，在人工智能应用中，理想汽车借助最新的基座模型、Multi-Agents（多智能体系统）等技术，开发专业领域的Agent（智能体），自动调用各专业领域的数据和分析工具，协同处理复杂场景，逐步提升“硅基人”在工单处理中的占比，应对业务规模增长带来的挑战。理想汽车的“AI质量专家”项目，不仅是在市场质量领域的智能化升级，更展现了以技术驱动用户体验升级的战略决心。
一个明确的事实是，仅凭售后端的质量管控，是无法完成产品质量水平提升的。因此，理想汽车提出的解决方案，是“全流程质量可控、风险可溯”，二者也成为了理想汽车获评创新典范的重要支撑。
理想汽车将车辆产线封闭场景无人驾驶技术、AI算法与高精度自动化设备深度融合，打造覆盖“过程检验-整车终检-路试验证”的全场景智能检验，已实现705项人工检测项目的智能化。
此外，得益于车辆产线封闭场景无人驾驶技术，车辆可以自主精准停靠检测工位，由AI系统自动完成数据采集与判定，从根源消除因人为主观因素导致的检测误差。
为解决人工检测易疲劳、效率低、易出错等问题，理想汽车通过结合“目标追踪定位算法”与“Few-shot视觉大模型”，可对五合一电驱总成、前后悬、底盘等200多项检验点位进行错漏装检测；同时，通过灯廊式隧道与机器人结合的方式采集车辆外观图像，并运用“混合架构模型+时序检测算法”进行缺陷识别，实现高精度的整车外观质量检测，该技术方案依托VLM多模态视觉大模型和硅基人，大幅减少人工目视检验项目。
理想汽车智能检验体系不仅保障每台车都能通过统一标准的高精度检验，还实现了全流程数字化记录，为每台车建立可追溯的质量档案，从生产前端减少“带病下线”引发的质量风险，也为后续精准化的服务保障提供了核心数据支持。
理想汽车以自研的连山数据科学协作平台为底座，协同供应链共建端云协同的供应侧质量预警体系，从源头防范质量风险。目前，连山AI质量预警已经赋能46家供应链伙伴，实现从供应到售后的一体化质量闭环，AI识别准确率已达到99.95%、命中率100%，实现从实时感知到快速处置的高效联动。
连山AI质量预警体系以全景故障树为知识中枢，端云协同，同时，云端全局洞察能够全流程分析“产线-交付-售后”核心指标，沉淀供应链上下游的质量管控经验，以数据化、智能化手段大幅缩短质量问题的闭环周期。
连山AI质量预警体系让异常发现更早、问题闭环更快、风险件流出概率更低，交付节奏与供应链韧性同步提升。
理想汽车“人工智能+质量管控”这种系统性、全链条的质量智能化变革，让理想汽车成为国家级创新典范，更为汽车行业乃至制造业探索“技术赋能质量升级”提供了可复制、可推广的实践路径。未来，理想汽车将持续优化智能质量管理体系，为用户提供更高效、更可靠的全方位质量保障。