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用AI武裝“理鏈”:理想汽車的供應鏈效率革命

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中國車企的AI軍備競賽正在出現(xiàn)一條新的分岔路。

多數(shù)玩家的AI資源集中在消費者看得見的地方——智駕、座艙、大模型。理想汽車也不例外,但它同時把一間實驗室和一支團隊投向了消費者看不見的角落:供應鏈質(zhì)量管控。

成本大幅下降的AI視覺行為防錯系統(tǒng)已經(jīng)在80余家合作伙伴的生產(chǎn)跑起來,而搭載聯(lián)想ThinkStation PGX端側(cè)算力的PPAP文檔審核智能體,將單個零件的PPAP審核耗時從5小時縮到了2分鐘。

這套方案的邏輯背后,理想不是自己用AI檢查供應商,而是把AI做成產(chǎn)品交給供應商自己用。當友商開始要求這些供應商在他們的產(chǎn)品上也部署同樣的方案時,技術(shù)已經(jīng)從理想的供應鏈外溢到了整個行業(yè)。


截至2026年3月底,理想汽車歷史累計交付突破163萬輛。一輛車涉及大量零件,每顆零件對應多份質(zhì)量認證文檔,當規(guī)模膨脹到年交付量數(shù)十萬輛的量級,傳統(tǒng)靠人逐項檢查的質(zhì)量管控體系已經(jīng)物理上覆蓋不了。

近期,筆者走進理想常州實驗室和兩家供應商工廠,看到的不只是一套降本增效的工具,而是一種全新的主機廠-供應商關(guān)系正在成型:不只是提要求,還要給能力。在價格戰(zhàn)之后,中國汽車供應鏈的下一場競爭,可能正從這里開始。



AI的戰(zhàn)場,正在從車上轉(zhuǎn)移到車間

中國新能源汽車的價格戰(zhàn)已經(jīng)打了兩年多。頭部車企年銷量進入50萬輛以上區(qū)間,同時,產(chǎn)品迭代周期從過去的三四年壓縮到不足兩年。行業(yè)和消費者能直觀看到的是,智駕在卷,座艙在卷,價格競爭也沒停下來過。但有一個環(huán)節(jié),是鮮為人知,卻又至關(guān)重要——供應鏈質(zhì)量管控。

麥肯錫估算,中國工業(yè)自動化市場規(guī)模已超過2500億元,占全球三分之一以上。IDC的數(shù)據(jù)則顯示,全球工業(yè)AI質(zhì)檢市場2025年接近10億美元,復合增長率28.5%。但這些數(shù)字的大頭集中在整車廠和頭部制造企業(yè)。

中小供應商是另一個世界。一套定制化AI視覺方案市場報價10萬到20萬,還需要專業(yè)AI人才運維。對于汽車產(chǎn)業(yè)鏈上數(shù)以千計的零部件供應商來說,AI質(zhì)檢是一件聽過但用不起的東西。


質(zhì)量管控的瓶頸恰恰在這些供應商身上。一輛車上千顆零件,每顆零件二十多份PPAP資料,傳統(tǒng)方式全靠有經(jīng)驗的工程師逐項檢查。年產(chǎn)10萬輛的時候,人工審核還跟得上節(jié)奏;跳到50萬輛,面對成倍膨脹的工作量,審核速度和準確率也隨之下降。

常州繼峰座椅有限公司是理想供應商之一,副總裁劉大剛舉了一個案例。某功能件要求操作工用氣槍清潔零件,有人漏清潔,有人時間不夠。鋁屑殘留在里面,短期看不出來,幾個月后售后市場出現(xiàn)產(chǎn)品卡死。要回溯問題的源頭,費時費力。

傳統(tǒng)的應對方式是“前面人干、后面人看”。雷江波說,“這種方式質(zhì)量不可靠,效率低,成本又高!

這不是理想獨有的困境。在汽車制造業(yè),人員作業(yè)導致的質(zhì)量問題一直缺乏有效的技術(shù)手段來解決。雷江波的說法是,“以前基本是無解的!

理想的選擇是:不在整車端自用AI,建一間實驗室,專門為供應商開發(fā)AI產(chǎn)品。

理想汽車供應鏈PTC工業(yè)化總監(jiān)雷江波總結(jié)了四個詞——好用、易用、便宜、柔性。理想供應鏈副總裁孟慶鵬此前在公開演講中判斷,AI時代供應鏈的決策時效要從天壓縮到分鐘。

和多數(shù)車企一樣,理想在智駕和座艙上同樣投入巨大。不同的是,理想額外把一支團隊投向了消費者看不見的地方。這個選擇本身,就是在賭供應鏈效率會成為下一階段競爭的關(guān)鍵變量之一。


把智能體送到工廠里

供應鏈AI的難點,不是能不能做出來,是能不能部署到每一家供應商的車間里去。

供應商工廠分散在全國各地,網(wǎng)絡環(huán)境參差不齊,生產(chǎn)數(shù)據(jù)涉及核心工藝不能上云。把AI封裝成產(chǎn)品,搬到供應商車間,在邊緣端實時運行,供應商自己就能用。這才是真正的門檻。

理想的解法是把這件事拆分:

  • 產(chǎn)線端,理想自研算法并獨立部署了AI視覺防錯等方案;

  • 管理端,理想將PPAP審核智能體封裝進聯(lián)想ThinkStation PGX邊緣設(shè)備,部署到供應商使用。

具體來看,在產(chǎn)線上,理想研究出了AI視覺行為防錯方案。硬件就是普通安防攝像頭加一個AI Box,核心是理想自研的算法平臺。2萬塊錢一套帶8個工位,平均一個場景2500元,市面上同類方案10到20萬。培訓兩周,供應商技工就能自主使用。

在繼峰座椅的產(chǎn)線上,劉大剛說,有了這套系統(tǒng),員工操作稍有偏差系統(tǒng)立馬糾正,“錯漏松”從每天2到3例降到了每周2到3例。


2025年,理想已經(jīng)落地了290多個視覺項目,培訓了近400名供應商端的AI應用人才。

一個細節(jié):理想的友商看到供應商在用這套產(chǎn)品,直接要求供應商也在他們的產(chǎn)品上部署。技術(shù)從理想的供應鏈外溢到了整個行業(yè)。

在質(zhì)量管理上,PPAP文檔審核智能體則通過ThinkStation PGX被送到了新泉外飾的工廠里。ThinkStation PGX是聯(lián)想基于NVIDIA GB10 Grace Blackwell超級芯片打造的邊緣AI設(shè)備,1 PetaFLOP算力(每秒1千萬億次浮點計算),128GB統(tǒng)一內(nèi)存,能在本地實時運行理想自研的27B大模型,同時支撐多個智能體并行推理,整個盒子卻只有1升大。不需要機房,不需要改造,240W功耗, 7×24小時跑。在工廠場景里,“放得下、跑得動、撐得住”才是更合適、更重要的。


ThinkStation PGX PPAP Audit Agent一體機

以前一名工程師審核一個零件的PPAP資料要五六個小時,PGX上的智能體兩三分鐘搞定,同時并行處理100份文件。常州新泉志和汽車外飾系統(tǒng)有限公司總經(jīng)理葉志剛透露,文檔審核的獲批周期從一個月縮到了一周。

更有意思的是,新泉已經(jīng)開始把這套系統(tǒng)用到其他客戶的項目上。供應商把主機廠給的AI工具當成了自己的基礎(chǔ)設(shè)施——這意味著“授人以漁”這件事,確實跑通了。


供應鏈的下一場競爭

AI視覺能盯住操作工的手,PPAP智能體能審完一摞文檔。但這些仍然是一個個單點工具,攝像頭管不了文檔,審核智能體也管不了產(chǎn)線。雷江波想做的事比這大得多。

雷江波用PDCA框架總結(jié)了他的愿景!百|(zhì)量策劃(P)→現(xiàn)場執(zhí)行(D)→數(shù)據(jù)回傳檢查(C)→審核分析持續(xù)改進(A)”。這其中每個環(huán)節(jié)都包含了一些先進制造技術(shù)的應用和使用。


具體來說,研發(fā)把圖紙和技術(shù)標準輸入進去,智能體自動生成流程圖、FMEA、控制計劃、作業(yè)指導書、SPC控制點。現(xiàn)場執(zhí)行交給AI眼耳手,數(shù)據(jù)回傳后自動審核,形成完整閉環(huán)。雷江波透露,“我們預計在2026年底完成整個質(zhì)量策劃Agent的開發(fā)!

智能體繼續(xù)跑在聯(lián)想PGX工作站上——供應商之前用它審核PPAP,未來在同一臺設(shè)備上直接升級,不用額外投入。一個盒子進了工廠,就不只跑一個智能體了。

理想選擇和聯(lián)想工作站深度綁定,7×24小時不停機,是工廠的剛需,也是很多通用設(shè)備過不了的關(guān)。

聯(lián)想也對理想自研模型做了定制化微調(diào),提供從硬件到部署到運維的完整交付。理想的供應商遍布全國,聯(lián)想的服務網(wǎng)絡也覆蓋得到。對于一家正在高速擴張AI智造體系的車企來說,算力、穩(wěn)定性、適配、服務這幾件事必須同時解決,少一樣都轉(zhuǎn)不起來。


這也是“飛輪”能轉(zhuǎn)的前提。邊緣設(shè)備鋪得越廣,供應商數(shù)據(jù)積累越多,智能體迭代越快,新能力在同一臺設(shè)備上升級,供應商粘性越強。轉(zhuǎn)起來之后,后來者的追趕成本會很高。

當然,290個項目相對上千家供應商還是早期階段。友商也開始要求供應商部署類似方案,先發(fā)窗口不會太長。豐田當年用TPS改造供應商花了二十年,理想用AI做同樣的事,邊際成本幾乎為零,擴散可能快得多——但能不能真正建起體系壁壘,還是一個開放性問題。

但可以確定的是,競爭的規(guī)則正在改寫。新能源的崛起,讓中國汽車產(chǎn)業(yè)走向了世界的主舞臺,供應鏈的競爭力也在隨之改變。過去比拼的是誰造得更便宜,現(xiàn)在還要拼誰的供應鏈跑得更快、更靈活,犯更少的錯。要贏下這場比賽,靠一家公司單打獨斗不夠。理想以"共贏、創(chuàng)新、鏈接"的W.I.N文化理念交匯,把一套可沉淀、可復制、可持續(xù)演進的能力,寫進了供應鏈的底層。

豐田當年用TPS重塑了日本汽車供應鏈的競爭力,今天,中國車企正在用AI寫出屬于自己的版本。從常州這間實驗室開始,一片屬于中國智造的創(chuàng)新土壤,正在生長。

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