文章核心观点 - AI已深度融入汽车制造全链条，但应用仍面临模型泛化不足、数据人才挑战等瓶颈，大规模应用尚需数年[1][3][4][5] - 行业当前AI应用主要集中在质量检测、数据分析和辅助办公等点对点场景，正探索向工艺设计、故障诊断等环节延伸[2][3] - 政策驱动与降本增效需求是制造业加码AI研发的主要动力，但投入需考虑行业特性与投入产出比[6][7][8] AI在汽车制造的具体应用 - 视觉相关应用是重点，包括质量检测、精准测量和机器人引导[2] - 信息化数据维度通过各类系统收集处理数据，技术感知维度借助视觉、力感知、噪音分析等手段结合AI工具[2] - 小鹏汽车聚焦AI视觉识别与检测、AI辅助办公以及生产协同与物流调度三个方向[3] - 华为为一线产线工人提供"问道"助手，日活跃用户超3000人，用于解决故障和处理质量问题[3] 当前面临的主要瓶颈 - 核心瓶颈是模型"泛化"问题，针对性太强导致换个场景就难以适用[4][5] - 数据收集不到位、复合型人才缺乏、业务与IT部门存在理解鸿沟是推广难点[4][5] - 适应AI应用推广的组织分工尚未完全理顺，需要清晰的行业分工和协同机制[5] - 西门子指出AI模型在实际操作中的效果可能达不到理论预测水平[3] 行业发展趋势与驱动因素 - 华为认为AI正从"一个场景一个模型"向"万物检测一个大模型"演进，尝试零样本学习以降低门槛[3] - 理想汽车从对QCD核心指标的贡献度、是否为未来"门槛技术"以及是否为"首发技术"三个维度判断投入价值[7] - 绿色数智化被视为制造业跨界升维的核心动力，融合绿色技术与数字智能以优化资源配置[7] - 政策层面推动工业全要素智能联动，多个省份发布行动方案培育垂直领域大模型和场景专用小模型[7][8] 不同行业与模型的差异化需求 - 汽车制造因车型更换影响产线，对AI的需求程度可能低于钢铁等产线数十年不变的行业[6] - 华为指出大模型与小模型是融合而非替代关系，不同场景需采用不同方式实现更好效果[8] - 达索系统强调AI在工业工艺机理层面的改善必须回归第一性原理，不能只图效率提升[6]