人民日报点赞江淮汽车：深耕AI智造 探索汽车产业新型工业化路径

　　当前，人工智能与制造业深度融合，已然成为推动我国新型工业化建设的重要趋势。工业和信息化部等八部门印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确提出，鼓励龙头企业、央国企等先行先试，提供规模化应用场景，研发应用工业智能体，先行探索人工智能赋能制造业新模式。对于汽车行业而言，将人工智能技术深度嵌入企业核心业务流程，依托智能技术赋能产品研发迭代、提升制造质量水平，是当前落实国家专项部署的重要实践方向。

　　自2023年开始，安徽江淮汽车集团股份有限公司正式与华为达成战略合作，共同布局高端汽车产业项目。伴随尊界S800、V800等高端产品研发与量产工作持续推进，企业对研发设计质量、生产制造精度以及各业务环节协同能力提出了更为严苛的标准。在坚守高品质造车理念的基础上，如何依托人工智能技术深度参与产品设计、生产制造等核心环节，以智能化手段反向助推产品品质升级，成为江淮汽车数字化、智能化建设的核心发力点。9月17日，在上海举办的华为全联接大会2026活动现场，江淮汽车数字化管理中心负责人结合企业实际业务需求，对外分享了企业在工业智能体落地应用方面的创新成果与实践经验。

　　在研发质量管理领域，江淮汽车聚焦风险前置管控的核心目标，通过人工智能技术实现研发风险的提前预判与规避，有效杜绝历史质量问题重复发生。随着汽车产品架构与核心技术持续更新迭代，研发工程师在设计、评审工作中需要参考和应用的专业标准、技术资料与案例资源愈发丰富，为此，企业积极探索工业智能体落地应用，依托人工智能整合企业沉淀的各类经验数据，深度参与产品设计与评审工作，全面提升研发工作的专业性与高效性。

　　设计失效模式及影响分析是汽车研发体系中至关重要的风险排查工作，主要用于识别产品设计阶段存在的潜在隐患，研判设计失效可能产生的各类影响，并配套完善对应的防控措施，整个工作流程需要严格贴合企业管理制度、行业技术标准，同时依托大量历史项目案例和工程师专业经验开展。针对这一专业性强、流程繁琐的核心工作，江淮汽车整合企业长期积累的上千条设计规范与历史研发数据，打造专属DFMEA评审智能体，由智能体辅助工作人员核查评审表单完整性与规范性、输出优化改进建议，再由研发工程师结合产品实际设计情况完成最终研判与整改，形成完整的评审工作闭环。通过人工智能技术打通历史案例数据与当下评审工作的关联通道，让研发人员能够高效调取、复用过往优质经验，为精准识别设计风险、优化设计方案提供有力支撑，也为跨项目、跨车型的研发经验共享复用搭建了全新渠道。

　　与此同时，江淮汽车立足国产人工智能算力体系，将智能体技术全面应用于汽车研发代码开发、自动检视、单元测试等全流程工作。在日常作业过程中，智能体可自动完成质量规范核查与合规性校验，通过全流程标准化规范固化、合规性作业约束等方式，实现研发作业全程可追溯、可监管，最终实现研发规范符合度百分之百，有效夯实了研发环节的质量基础。系列创新举措有效打通了人工智能技术与企业管理制度、行业专业知识的融合通道，紧扣高品质造车核心目标，全方位提升企业整体研发实力，让研发人员的经验价值得到充分发挥，让设计评审工作更加严谨可靠，让每一项研发成果都经过标准化、智能化的质量校验。

　　研发环节确立的高标准设计要求，最终需要依靠精细化的制造流程落地兑现，不同车型、不同配置以及多样化的检测点位，对整车质检工作提出了差异化、动态化的严苛要求，能否在柔性化的生产场景中稳定执行统一质量标准，是衡量车企制造实力的关键。视觉质检作为汽车生产制造过程中品质管控的核心环节，长期存在模型开发难度高、新场景适配周期长、复用性弱的行业难题。为破解这一痛点，江淮汽车依托华为盘古CV基础大模型技术能力，结合尊界工厂积累的130万张高品质质检影像数据，自主训练研发“迈思特”CV质检大模型，成功实现单套模型适配多类质检场景，整体平均检测精准度达到99.9%。

　　针对新车型、新配置持续迭代带来的质检场景更新需求，江淮汽车持续优化打磨“迈思特”CV质检大模型的泛化适配能力，依托华为全链路AI工具链，仅需50余张样本图片即可完成全新质检场景的快速适配，大幅减少重复性模型开发工作，极大压缩了模型落地上线周期。2025年6月，江淮汽车成功入选安徽省高质量数据集建设基地，目前已累计沉淀超3.3TB的高品质质检数据。依托华为基础大模型与平台技术优势，叠加江淮汽车深耕汽车制造积累的优质工业数据资源，企业构建起专业能力领先的AI质检体系，凭借超高检测精度、灵活的场景适配能力和成熟的落地实践，形成了一套可复制、可推广、可落地的高端汽车智能制造技术支撑体系。

　　在数智化转型建设过程中，江淮汽车始终坚持业务价值导向，确立了“统一平台、统一规划、统一建设”的整体发展思路。企业搭建集团级统一AI技术平台，优先在尊界高端汽车制造场景开展试点先行，通过场景化落地不断沉淀成熟的AI模型能力、行业专业知识体系与项目实施经验，形成可复用的数字化资产，为后续向集团全业务链条、汽车上下游产业链全面推广延伸筑牢基础。在技术落地节奏上，江淮汽车以技术成熟度为核心标尺分层推进，对成熟的AI应用场景持续优化打磨、深挖应用价值，对前沿创新技术开展先行试点验证、严控落地风险，循序渐进积累规模化推广条件。同时，企业搭建统一的知识数据基座，建立标准化智能体架构及配套运营管理机制，为跨场景经验复用、技术持续迭代优化提供制度化保障。

　　人工智能技术适配汽车研发制造专业场景，既需要硬核技术创新作为支撑，也需要企业建立长效的数据迭代与经验复用机制。江淮汽车持续完善“积累经验—更新数据—迭代应用”的良性发展模式，稳步搭建起适配智能制造的闭环可持续发展体系，以智能化转型持续赋能产品品质升级、助力企业高质量发展，也为国内汽车产业依托智能化夯实发展根基、推进新型工业化建设提供了优质实践路径与参考范例。