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[汽車之家 行業] 10月21日～24日，第三十二屆中國汽車工程學會年會暨展覽會（SAECCE 2025）在中國重慶·科學會堂召開。SAECCE 2025通過匯聚行業智慧、展示前沿技術、搭建合作橋梁，并攜手全球汽車科技力量，服務全球汽車科技發展，共創世界級汽車科技創新平臺。

在SAECCE 2025于10月21日下午召開的“2025國際汽車數字化與智能制造大會全體會議暨智能制造主論壇”上，蔚來汽車科技（安徽）有限公司高級副總裁紀華強以《蔚來汽車智能制造的探索和實踐》為主題進行了演講。

據紀華強介紹，為了大力開發虛擬制造能力，虛擬制造價值就是要把生產現場的實物糾錯和調整時間縮短，這也是過去三年到五年一些努力的結果，過去從開發一個產品要30多個月，現在縮短到接近18個月左右，這也是被逼出來的。因為實物糾錯緩解依賴大平臺，我們現場可能有2000個問題需要解決，到現在三代平臺可能降低到500個問題。帶來的效果就是快速投產和產品快速上市。

以下為演講實錄（汽車之家精編）：

感謝大會的邀請，讓我有機會站在這個講臺上給大家分享蔚來汽車在智能制造方面的一些探索和實踐。

蔚來汽車生產制造架構和國內一些車企不太一樣，我們是整個工廠運營和物流運營是一體化做管理。可能在生產研發、運營環節、整車交互環節做到數據閉環，有這么一個先天優勢。汽車行業面臨的挑戰，比如市場老是變化很大，產品競爭很激烈，一年兩三百個新產品上市，內卷嚴重，同時給生產制造環節帶來了一個客觀要求，就是上市周期要縮短，過去一個產品很可能在市場上生命周期三年五年，甚至更長，現在很多新產品上市周期很短，可能三年以后大家都記不住它的名字，倒逼著整車研發制造和設計企業要更快創造出更好的產品滿足用戶和市場需求。蔚來汽車在這個過程中也是波波折折，起起伏伏，一會兒感覺快不行了，一會兒感覺能力很強，這其實是整個行業競爭加劇以后用戶對車企提出了更高的要求。

生產制造行業如何面對這個挑戰，無非就是在生產要素上面動腦筋和做問診，我們把生產運營的時間要素叫作“人、機、料、法、環、數”每一個生產要素關鍵管理要求是什么？我做了一些總結和分析，比如人”不能說企業發展了，員工的收入受到影響。設備這塊，固定資產投資有多少？核心是要解決值不值問題，過去對裝備很多搞維修的同志都講，設備開動率如何。物料這塊，準時是最大的要求，工藝最難的是一次性，在電腦上做的工藝方案在現場到底有沒有偏差，如何解決這些偏差，這是智能制造需要解決的核心問題。可持續發展的環境影響，以及數據利用率，都是目前生產要素優化配置的關鍵點。

制造體系角度上，有很多同行提到了研發體系和生產體系，我把MED和OTD作為兩條業務主鏈，最核心一點在于研發運營和生產交互運營要做到全要素數據閉環，我們認為這是后面需要做的關鍵，MED高效運營，從標準集成項目開發和量產準備。

蔚來汽車基于整個行業發展，也是在協會安排和引領下，我們參加了新的智能制造路線圖的編制，過程中跟各位行業前輩專家學習了不少東西，我們結合新的汽車智能制造路線圖編制了蔚來汽車高精度制造的框架，主要分四個方面。一是數字研發，怎么讓研發和現場實物環境跟虛擬環境一致化，生產線的環境跟虛擬環境的差距，這是每一個行業從業者大家都可能面臨的問題，也是我們需要努力解決的，我們也分成初、中、高級階段，最高級就是數字孿生，核心要解決的問題就是虛擬世界和現實世界的一致性，而不是平臺和算力有多強，而在于一定要把生產現場的要素做全，放到虛擬環境里面跑通，才有機會快速在生產線做部署。

二是數據運營，研發制造環境當中的數據量很大，數據到底怎么運營？這個問題挺難回答，因為數據運營包含的面很多，人機料法環數各個生產要素上面如何定義數據關聯性，及時更新迭代每一個數據基座，怎么把數據做準確。

三是工業AI，大模型和輕量化模型，在我的理解當中，工業AI就是輕量化模型的一個集中代表，為什么叫工業代表？它就是需要輕量化，就是需要比較簡單快速部署，而且跟產線工藝的垂域特點聯系起來，比如焊接的垂域模型如何建立？跟平時講的大語言模型完全不是一回事。工業AI如何做？我們蔚來汽車整理了200多個專家庫，這些垂域模型在智能化產線上面能得到很好部署，降低開發人員重復勞動工作。

四是工業控制。現在比較熱門的具身智能有一定關系，以傳統工業布局為基礎，再向上發展，提出了全局智能單一，靠具身智能體能力是有限的，為什么不把一個車間作為具身智能體系，它的眼睛、手腳可能就是我們現在手上的工具，智能制造和智能裝備探測技術，運算和決策技術，以及執行技術也會有一些突破和發展，這也是我們對于未來智能制造和將要發展方向的一些思考和總結。它的價值怎么體現？總體目標就是生產制造環節的資源占用，占用的裝備算不算資源，消耗的天然氣算不算資源？消耗的員工勞動算不算資源？這都是資源，消耗的新產品，用戶等待新產品的時間都是資源，資源消耗能降低50%，我認為是蔚來汽車在智能制造的一個努力方向。

講三個例子，數字研發的實踐，通過數字研發實踐能夠把在線調試時間大幅度縮短，我們自己做了一些統計，數字研發核心要求和目標就是要減少實物階段糾錯問題，把一個新產品開發和投產試制到最后量產運營，我們做過一些基礎的分析，很大段時間，基本上3—6個月要消耗到生產現場的糾錯和布局調整，程序調整等業務環節上。

為了大力開發虛擬制造能力，虛擬制造價值在哪里？就是要把生產現場的實物糾錯和調整時間縮短，這也是我們過去三年到五年一些努力的結果，過去從開發一個產品要30多個月，現在縮短到接近18個月左右，這也是被逼出來的。因為實物糾錯緩解依賴大平臺，我們現場可能有2000個問題需要解決，到現在三代平臺可能降低到500個問題。帶來的效果就是快速投產和產品快速上市。

數據運營我舉一個例子，產線工人怎么在智能制造環境當中受益，降低工人的勞動強度和給他一些合理的報酬，這兩段視頻是蔚來汽車生產線上同一個工位上，但是兩個人拿的薪酬不一樣。反復出工藝設計上還有需要改變的地方，人工站的位置不一樣，他的勞動負荷很大，每天消耗是下面做封裝員工的8.3倍，兩個小時之后全身都要濕透。現實情況是，上面這個員工比下邊這個員工還要少兩千塊錢。因為定崗定級不一樣，我們對操作工人的刻畫，目前非常單一和蒼白，我們只是定義是男女還是大學生，還是40歲，他的上肢力量強還是下肢力量強，適合做類似的這種操作還是適合做底盤的操作，在人這個生產要素上面是沒有定義和策劃的。但是你的員工勞動付出，目前跟薪酬怎么掛鉤？怎么讓智能制造發展過程當中帶上這一部分不會發聲的絕大部分群體，這也是我們的目標。

我們在數字化工具上面，在生產工藝和勞動評價標準上面，對人做了一些細節評價，從手部動作，上肢力量下肢力量等進行評價。智能制造要為群眾服務，要帶上70%產業工人一起來享受智能制造帶來的技術紅利。

工業AI要解決的問題，我認為主要還是解決技術人員問題，什么叫Technical Time？我們大部分時間還是花費在重復性的糾錯，限制了大家生產力的發展，工業AI要解決的問題，還是解決人，人的生產要素的刻畫解決的是藍領工人的問題。

通過垂域工業模型把SME知識轉化為AI產品，有可能釋放出技術人員很多的勞動時間，讓他們能夠有更多時間從事更有創造力的工作。

最后，我們是站在巨人肩膀上，行業的前輩的幫助對我們也是非常大，我們走到這一步，在市場中我們還是一個小弟，我們還在努力求生存，求發展，我們愿意在事業發展過程當中，在智能制造領域，在學會帶領下貢獻出我們的力量。