AI造車，是個陷阱？

導(dǎo)語

Introduction

燒錢百億元，召回千萬輛。自動化真香，人因素莫忘。

“言必稱人工智能”，如今AI已經(jīng)是汽車在內(nèi)各個行業(yè)的政治正確。

電氣化與智能化的浪潮席卷了汽車產(chǎn)業(yè)，我們對高度自動化形成熱切的追求。無論是生產(chǎn)制造過程中的高度自動化——黑燈工廠，還是汽車功能的高度自動化——智艙智駕，都成為如今的行業(yè)焦點(diǎn)。

AI在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用，可以劃分為消費(fèi)端和生產(chǎn)端。只是無論在哪一端，AI都面臨著現(xiàn)實(shí)的挑戰(zhàn)，引發(fā)了各方的爭議和質(zhì)疑，甚至存在潛在的“陷阱”。

在消費(fèi)端，關(guān)于智能輔助駕駛的辯論，已經(jīng)無須贅言，在大量推崇新科技的先鋒消費(fèi)者力挺的同時，迄今仍有大量老司機(jī)自稱“絕不信任機(jī)器，不會交出方向盤”。

在生產(chǎn)端，人工智能介入的高精密度加工與檢測，被視為“能提高汽車產(chǎn)品質(zhì)量和制造速率”。然而根據(jù)實(shí)際情況看，率先在工廠部署AI技術(shù)的企業(yè)，反而未能減少故障的發(fā)生和汽車召回的次數(shù)。

還是美國市場為全球率先用數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)“探路”，福特與現(xiàn)代成為美國率先將AI用于汽車制造的兩家汽車公司，每家的AI工廠都耗資數(shù)十億美元。甚至可以預(yù)測，全行業(yè)可能與AI制造相關(guān)的投入將達(dá)千億元人民幣量級。

但今年尚未結(jié)束，福特就在美國因產(chǎn)品故障發(fā)起了上百次召回，涉及千萬輛車。因此，評估人工智能對汽車制造業(yè)的真正沖擊，仍需更多時間與數(shù)據(jù)沉淀。

01

燒錢百億元，召回千萬輛

當(dāng)車企豪擲數(shù)十億美元（相當(dāng)于人民幣百億元）打造AI驅(qū)動的“智能工廠”，并承諾借此提升質(zhì)量、減少召回時，這項(xiàng)備受矚目的技術(shù)，其實(shí)際療效遠(yuǎn)未明確。

倘若說，汽車制造的自動化在上個階段還是以機(jī)械概念為核心，那么這個階段就更多地與軟件比重更大的AI概念相結(jié)合。

比賽建立“黑燈工廠”，各國都無法與中國相比。但在機(jī)械臂之外，“電子眼”和“AI腦”仍然是海外汽車工廠可以搶跑的賽道。

福特與現(xiàn)代，被視為美國汽車行業(yè)此輪AI制造競賽的領(lǐng)跑者。它們宣稱，AI系統(tǒng)能在車輛交付客戶之前，精準(zhǔn)捕捉缺陷。

現(xiàn)代汽車投資76億美元打造的佐治亞州Metaplant工廠，已在2024年10月下線首批Ioniq 5電動車。現(xiàn)代在此引入了基于AI的波士頓動力機(jī)器人、自動搬運(yùn)車和數(shù)字孿生技術(shù)，并擴(kuò)大了與英偉達(dá)的合作，持續(xù)加碼“智能工廠”。

而福特于2024年12月推出的AiTriz視覺系統(tǒng)，已入駐35家美國工廠的900個工位。

這套系統(tǒng)能在視線被遮擋的復(fù)雜情況下驗(yàn)證零件安裝，比年初的初代移動視覺系統(tǒng)更為先進(jìn)。

福特將AI視為破局的關(guān)鍵潛在方案之一，其制造技術(shù)與開發(fā)中心技術(shù)經(jīng)理杰夫·托納貝內(nèi)直言：“我們的目標(biāo)是設(shè)計(jì)出無法錯誤安裝、無法錯誤通過生產(chǎn)流程的產(chǎn)品。”

按照福特的聲明，在已部署AI視覺系統(tǒng)的區(qū)域觀察到了質(zhì)量改善，并正擴(kuò)大應(yīng)用，但也謹(jǐn)慎指出“并非所有制造環(huán)節(jié)都適合或需要AI”。

與此同時，現(xiàn)代發(fā)言人邁爾斯·約翰遜闡述了其愿景：“AI在提升質(zhì)量控制和早期缺陷檢測方面潛力巨大。”

但一個尖銳的現(xiàn)實(shí)已擺在眼前：即便在部分工廠部署了AI技術(shù)，福特汽車在2025年仍發(fā)起了134次召回，涉及超過1,217萬輛汽車。

對福特而言，提升質(zhì)量、壓降召回已是迫在眉睫。這家總部位于密歇根州迪爾伯恩的老牌巨頭，不僅創(chuàng)下了全年美國市場召回紀(jì)錄，更可能在五年內(nèi)第四次“榮登”年度召回榜首。

02

AI攔不住的缺陷

當(dāng)汽車公司們高調(diào)宣揚(yáng)“AI幫助提升汽車產(chǎn)品質(zhì)量”時，行業(yè)觀察者們保持著審慎。分析師認(rèn)為，現(xiàn)在評估這些巨額投資的回報(bào)為時尚早。

就眼下的表現(xiàn)看，AI介入工廠的效果并不理想。最公開的質(zhì)量數(shù)據(jù)——召回公告，給出了復(fù)雜信號。

就在福特部署AiTriz后生產(chǎn)的車輛中，涉及零部件的召回平均規(guī)模遠(yuǎn)低于年度平均值。然而，同期福特仍發(fā)起了22次制造缺陷召回，問題包括螺栓扭矩不當(dāng)、擋風(fēng)玻璃安裝不良等，而這正是AI視覺和扭矩監(jiān)測系統(tǒng)旨在捕捉的缺陷。

福特未說明召回車輛是否產(chǎn)自AI工位，其發(fā)言人巧妙比喻：通過召回?cái)?shù)據(jù)衡量AI，如同“質(zhì)問前門攝像頭為何沒發(fā)現(xiàn)后門入侵者”。

最終，福特2025年創(chuàng)紀(jì)錄的134次召回，影響了超過1,217萬輛汽車，僅今年第三季度，其保修支出就高達(dá)4.5億美元。當(dāng)然，福特給了一個非常“臉上貼金”的解釋——這體現(xiàn)了“高度謹(jǐn)慎”及“快速發(fā)現(xiàn)并修復(fù)問題”的強(qiáng)化策略。

相比之下，現(xiàn)代今年發(fā)起14次召回，其中兩次涉及佐治亞工廠生產(chǎn)的Ioniq 5，問題集中于頭燈聚焦和線束安裝。

從原理上說，福特與現(xiàn)代均未提供能夠直接證明AI改善車輛可靠性的具體數(shù)據(jù)。兩家車企不約而同地將AI定位為“長期質(zhì)量戰(zhàn)略”，而非立竿見影的解決方案。

首先，AI用于生產(chǎn)制造，與質(zhì)量的影響因素，存在“模糊地帶”。

“它前景廣闊，但絕非萬能靈藥。”AutoPacific分析師羅比·德格拉夫點(diǎn)出關(guān)鍵。他認(rèn)為，AI工具或能幫助在大規(guī)模召回爆發(fā)前識別問題，但其分析與識別能力恐怕永遠(yuǎn)無法達(dá)到百分之百準(zhǔn)確。

截至10月底，美國國家公路交通安全管理局記錄的召回次數(shù)為817次，雖低于去年同期的963次，但整體數(shù)量依然龐大。

其次，AI在汽車工廠處于部署進(jìn)行時，但尚屬早期，存在評估之難與數(shù)據(jù)之謎。

衡量AI對質(zhì)量的影響，成了一項(xiàng)需要精確數(shù)據(jù)與時間積累的復(fù)雜工程。通用汽車前資深高管、行業(yè)分析師亞當(dāng)·伯納德指出：“‘人工智能’是個寬泛概念，具體如何應(yīng)用決定了需要何種數(shù)據(jù)。”

就連每年發(fā)布權(quán)威質(zhì)量報(bào)告的J.D. Power也表示，目前并未追蹤工廠中的AI應(yīng)用情況。

因而，我們可以認(rèn)定，AI確實(shí)有助于在某些領(lǐng)域提升產(chǎn)品質(zhì)量，但“盡信書不如無書，盡依賴AI提升質(zhì)量，反而拖累質(zhì)量”。在AI體現(xiàn)“先進(jìn)”的同時，也要提防避開“陷阱”。

03

汽車和汽車制造，都離不開人

“汽車制造商必須確保，在AI之外，維持一個以人為本的、堅(jiān)實(shí)的產(chǎn)后車輛分析與監(jiān)督體系。”

這正是AutoPacific分析師羅比·德格拉夫等專家共同的結(jié)論，也就意味著，無論是消費(fèi)端汽車產(chǎn)品的使用（例如智能輔助駕駛），還是生產(chǎn)端汽車的制造，都存在不可忽視的“人的因素”。

筆者今年第三季度曾經(jīng)應(yīng)雷克薩斯邀請，參觀九州福岡縣宮若市的雷克薩斯宮田工廠，和本州愛知縣渥美郡田原町的田原工廠及測試場，所展示的內(nèi)容并未以“人被徹底取代”的高度自動化為特征。相反，精密的設(shè)備與人工協(xié)作，人員的福祉與關(guān)懷倒成為重頭戲。

例如宮田工廠第二生產(chǎn)線，機(jī)器臂無處不在，AGV小車高效運(yùn)行，但工人的身影依然有條不紊。

以前風(fēng)擋玻璃的安裝流程為例，首先由工人對要涂刷粘合劑的地方進(jìn)行清潔處理。然后由機(jī)器人“在正確的位置涂刷正確量”的粘合劑后，工人兩人一組把車窗玻璃安裝到車上。

雷克薩斯工廠級別最高的“匠”級工人解釋稱：“在正確的位置涂刷正確量”的粘合劑是機(jī)器人十分擅長的領(lǐng)域。而把車窗玻璃組裝到生產(chǎn)線上的車上這種需要感覺和技巧的作業(yè)，則是富有感性和靈活性的人所擅長的作業(yè)。

“即便在同一作業(yè)程序中，人和機(jī)器都能高度融合互補(bǔ)，這就是實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)的秘訣所在。”

此外，噴涂工序有一些形狀復(fù)雜而且空間狹小的區(qū)域，大型機(jī)械臂噴涂很難做到人工噴涂水平。

更重要的是，機(jī)器的訓(xùn)練，離不開人工操作。如果機(jī)器出現(xiàn)操作錯誤，也需要人工兜底矯正。

而最后的檢查工序，也是人工和機(jī)械的融合。據(jù)說出廠前有1,800個地方需要確認(rèn)。

東西方專家在這里達(dá)成了客觀上的共識。

紐黑文大學(xué)創(chuàng)新與應(yīng)用技術(shù)副總裁保羅·拉沃提醒，行業(yè)在追逐技術(shù)的同時，正面臨嚴(yán)峻的人才挑戰(zhàn)。

“制造專業(yè)知識的進(jìn)步速度，可能快于員工培訓(xùn)速度，”他表示，“這甚至?xí)魅踝钕冗M(jìn)AI系統(tǒng)的效果。實(shí)施AI時，絕不能忽視人的領(lǐng)導(dǎo)作用。我們必須專注于員工技能提升，確保以正確方式采納合適技術(shù)。”

眼下，AI在汽車制造的征程剛剛啟航。千億元級別資金擲入水中，但波瀾未定。能否真正兌現(xiàn)“零缺陷”的承諾，時間與數(shù)據(jù)，將是唯一的試金石。

責(zé)編：石劼 編輯：何增榮

THE END

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