人民網北京6月25日電 （記者孫陽）生產車間內，527臺機器人組成自動化生產線；涂裝車間里，智能噴涂系統高效涂裝；生產過程實時監控，智能調度系統自動調整生產節奏；AI視覺檢測系統幫助提高檢測準確性和效率……在北京享界工廠，通過智能制造、數字孿生等技術，整車生產全流程精細化、柔性化進一步提升。
近年來，數智化轉型過程通過技術創新、生態重構，為制造業高質量發展注入新動力。從汽車產業來看，在新能源汽車滲透率持續提升的大背景下，工業互聯網、大數據、5G、人工智能等技術正助力重構生產制造體系、驅動產品實現智能化躍升。
中國汽車工程學會理事長張進華認為，汽車產業正面臨變革，數據已經成為核心要素。要從數據標準化、輕量化、開放性或公益性以及數據共享等層面著手，驅動產業技術革新與跨界融合。
“傳統車企業務系統獨立封閉，數據難以融合貫通，導致數據治理效率低、價值挖掘不足；同時，供應鏈相對冗長復雜，上下游信息容易割裂。”北汽科服總經理岳鵬宇認為，要通過構建統一數據平臺，實現全量數據接入；盤點數據資產目錄，規范數據管理標準；推進數據反哺業務，持續挖掘數據金礦等路徑實現數據賦能效率提升。
“我們探索通過軟件應用平臺激活一線創新力，讓非技術人員通過模板與自定義流程結合，實現自主搭建應用，將審批、報修、巡檢等環節線上化，縮短決策鏈路。同時，作為輕量化數據采集入口，形成‘業務數字化—數據反哺業務’的閉環，助力基層從‘經驗驅動’向‘數據驅動’轉型。”岳鵬宇介紹。
當前，人工智能技術正推動汽車產業數智化轉型進入深水區。面向推理及訓練場景的實踐與優化、云邊端的協同以及AI應用的快速賦能，對智算基礎設施、AI算法平臺提出全新要求，相關技術和模式也逐漸成為市場的新動能。
帆軟汽車行業高級顧問鞠沛文認為，真正的數字化不是技術堆砌，而是將工業知識沉淀為可復用的數據智能資產。通過AI大模型與推理技術，行業正探索將生產數據轉化為決策依據，提升質量管控能力和發展效率。
“AI技術的應用需要企業加強數智化轉型過程中人才培養與成長。技術加持下，企業需要‘既懂業務又懂數據’的復合型人才。”岳鵬宇表示。