北京2026年4月20日 /美通社/ -- 2026年伊始,工業和信息化部、中央網信辦等八部門聯合印發《"人工智能+制造"專項行動實施意見》,明確了未來三年中國人工智能與制造深度融合的發展藍圖和具體目標,包括:推動3到5個通用大模型在制造業深度應用、推出1000個高水平工業智能體、打造100個工業領域高質量數據集、推廣500個典型應用場景等。
在汽車制造領域,許多中國企業已經走在了行業前沿。在全產業鏈競爭加劇、智能化高速迭代的大背景下,如何將AI技術深度融入生產流程,讓技術革新和成本控制形成良性循環,已經成為實現降本增效、構筑核心競爭力的必然路徑。尤其在質量檢測等環節,企業亟需突破傳統人工模式的效率瓶頸,實現AI的跨場景、規模化應用。此刻,國內新能源汽車領軍企業賽力斯正攜手IBM,率先探索一條視覺檢測的智能化新路,開啟AI應用規模化的新篇章。
從2024年開始,賽力斯與IBM共同打造了基于IBM Maximo Visual Inspection (MVI) 的"通用AI視覺檢測平臺",賦能賽力斯技術人員實現了AI 場景自主化落地,同時不斷地嘗試、迭代,拓展AI 模型的應用場景。這不僅解決了傳統的"視覺檢測一體機"的高成本和低復用問題,同時將AI視覺檢測快速地應用于三個智能工廠和上百個場景中,為持續的效率提升和創新發展打下基礎。
逆勢求變,尋找降本增效"新解法"
在此次合作中,賽力斯和IBM就"生產效率"達成了更深層的理解——不僅是關于檢測速度的快慢,更是如何確保視覺檢測與生產節奏同步,以靈活應對新能源汽車市場的快速變化。隨著產品迭代和車型頻繁切換,零部件的變化也隨之而來,視覺檢測系統需具備同步迭代的能力。
此前,賽力斯已經部署了多個視覺檢測系統,由于車型、設計迭代快,新的檢測需求持續涌現。從輪胎到門把手,從車門到其他零部件,這些需求本質上共享著相似的"底層模板",但由于原有系統是供應商提供的"一體機",缺乏自主訓練模型能力,賽力斯不得不依賴供應商為每個新需求開發定制化的檢測模型。
在車型迭代周期不斷加快的今天,低復用率的模式不僅造成資源浪費,也不利于企業在市場競爭中贏得先機。唯有將AI技術與產線深度融合,同時讓業務人員具備訓練 AI 模型的能力,才能有效應對市場需求的快速變化并保持競爭力。
授人以漁,探索可復用、易上手的智能質檢模式
作為專為工業場景中質量控制和檢驗團隊打造的智能質檢平臺,IBM MVI不僅突破了傳統視覺檢測方案在固定場景配置、開發周期和硬件成本等方面的局限,更有效加速了技術賦能與流程優化的深度融合。
在這次合作中,賽力斯與IBM選擇了一條"授人以漁"的創新路徑——不同于傳統的模型定制服務,IBM通過MVI平臺為賽力斯提供專業的訓練指導和部署支持,幫助后者的技術團隊掌握AI視覺檢測的核心能力:
共創共贏,打造兼顧效率與創新的AI質檢平臺
作為此次合作的首個落地場景,AI視覺邊緣端已在賽力斯多個智能工廠實現部署,包括于2025年央視春晚重慶分會場亮相的"超級工廠"。隨著賽力斯車型的不斷迭代和產線擴展,預計項目逐步擴展至更多業務、更多場景,讓 AI 規模化落地,進一步擴展雙方長期合作。
談及此次合作,賽力斯制造數字化團隊負責人表示:"在AI時代,工程師的角色已經不再局限于使用現有技術,而是要具備自主開發、擴展的能力。IBM視覺檢測平臺的引入不僅打破了過去高成本、重復投入的困局,更顯著提升了系統應對車型變化的快速復用能力。目前,我們已經在該平臺構建了超過115個模型,覆蓋汽車生產的多個環節,大幅提升檢測效率的同時,節省了60%模型的研發和上線成本。我們期待與IBM探索更多AI賦能的應用場景。"
IBM中國科技事業部客戶成功經理劉品一表示,AI技術的發展趨勢是"下沉"和"賦能",通過屏蔽底層技術的復雜性,為制造業提供易上手、可復用的生產力工具。"這要求技術提供商兼具算法實力、行業認知與痛點洞察,通過平臺化、產品化和服務化實現降本增效。IBM Maximo VI正是這樣的企業級視覺檢測平臺,以無代碼AI視覺賦能制造業,實現自動化智能檢測。"
IBM中國科技事業部華南華西區總經理陳震環表示:"隨著生成式AI帶來新一輪技術革命,以及'出海'浪潮對智能化轉型和全球化運營提出更高要求,IBM正憑借深厚的技術底蘊和行業經驗,幫助中國企業在轉型歷程中減少不確定性,明確發展方向并為其打好技術基礎。我們期待通過‘授人以漁'的方式,在幫助提升客戶自主創新能力的同時,讓技術選擇權回到客戶手中。"
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賽力斯始創于1986年,是一家以新能源汽車為核心業務的技術科技型汽車企業,位列中國企業500強。集團業務涉及新能源汽車及核心三電等產品的研發、制造、銷售及服務。了解更多信息,請訪問:https://www.seres.cn
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