人工智能与制造业的深度融合，正在成为推进新型工业化的一条重要路径。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。对于汽车企业来说，把人工智能嵌入核心业务流程，用于产品研发和制造质量提升，就是落实这一部署的具体课题。
2023年起，安徽江淮汽车集团股份有限公司与华为携手布局高端汽车项目。随着尊界S800、V800等高端产品业务持续推进，江淮汽车在研发质量、制造精度和跨环节协同方面面临更高要求。既要保证产品高品质，又要让人工智能深度参与设计、生产等具体环节并反过来促进品质提升，这成为企业推进数智化建设的重要着力点。9月17日，在上海举行的华为全联接大会（HUAWEI CONNECT）2026期间，江淮汽车数字化管理中心负责人结合集团核心业务需求，分享了智能体创新实践经验。
把质量要求前移到研发源头
提前发现潜在风险、防止历史问题重演，是汽车研发质量管理的日常工作。产品和技术不断迭代，工程师需要调取和运用的专业知识也随之增加。如何让人工智能把已有经验调用起来，更充分地参与设计和评审，成为江淮汽车探索智能体应用的重要方向。
设计失效模式及影响分析（DFMEA）是汽车研发中识别潜在设计风险的一项专业工作。工程师要分析设计可能出现什么失效、带来什么影响，并检查相应的控制措施。这项工作既涉及企业规范、行业标准和历史案例，也需要细致检查，还依赖专业经验。
在这一环节，江淮汽车以上千条设计规范和历史数据为基础，通过DFMEA评审智能体辅助检查表单质量、提出优化建议，再由工程师结合具体设计作出判断并改进，形成评审业务的闭环。借助AI把历史案例数据与当前评审任务连接起来，工程师查找和使用相关经验更加便捷，为识别设计风险补充了依据。
一份历史测试报告、一次设计问题的解决过程，只有在后续工作中被及时找到、准确理解、充分复用，才能发挥更大价值。江淮汽车的DFMEA评审智能体让这些历史经验有了更直接的使用渠道，也为跨项目复用研发经验创造了条件。
在AI辅助编程方面，江淮汽车以国产AI算力为基础，把智能体用于代码开发、代码检视和单元测试，并在作业环节通过智能体自动进行质量规范与合规检查。通过各阶段固化规范输出和合规约束作业等举措，实现全流程可追溯，规范符合度达到100%。
江淮汽车在设计评审和代码研发中的这些做法，把AI应用与企业规范、专业知识连接起来。围绕高品质造车要求，江淮汽车探索“人工智能+”的具体工作，提升整体研发能力：让工程师更充分地应用已有经验，让设计评审有更可靠的依据，让研发成果接受明确的质量检查。
把高标准落实到制造细节中
研发阶段确定的质量要求，还需要在制造过程中持续兑现。不同车型、配置和检测点位，对质检提出不同要求。能否在动态的生产场景中稳定执行标准，是对企业制造能力的深度考验。
视觉质检是汽车制造中保障产品品质的关键环节，但模型开发难度大、场景适配周期长。为破解这一难题，江淮汽车依托华为盘古CV（计算机视觉）基础大模型，结合尊界工厂积累的130万张高质量质检照片，训练出“迈思特”CV质检大模型，实现一套模型适配多个质检场景，平均检测精准度达99.9%。
在场景适配方面，面对新车型、新配置带来的检测要求变化，江淮汽车持续打磨“迈思特”CV质检大模型的泛化能力。借助华为AI工具链，仅需50余张样本图片即可完成1个新场景的快速适配，明显减少了重复开发工作，也大幅缩短了模型上线周期。
“迈思特”CV质检大模型能够产业化落地，离不开江淮汽车对工业数据的长期重视与积累。2025年6月，江淮汽车入选安徽省高质量数据集建设基地名单，目前已积累超过3.3TB的高质量质检数据。华为的基础模型与平台能力，加上江淮汽车的高质量工业数据，使AI系统在专业质检领域具备一流能力。高检测精度、场景适配能力、经过长期实践检验，为高品质制造提供了可复制、可落地的技术支撑体系。
以长期能力建设服务高质量发展
江淮汽车的数智化转型始终以业务价值为导向，确立了“统一平台、统一规划、统一建设”的整体策略。依托集团级AI统一平台，江淮汽车优先在尊界等高端汽车制造场景开展先行先试，通过沉淀成熟的模型能力、行业知识与实施经验，形成可复用的数字化资产，为向集团全业务链及上下游产业链延伸奠定基础。
在推进节奏上，江淮汽车以技术成熟度为标尺选择落地场景：对成熟应用持续打磨、深化应用价值，对新兴技术先行验证、控制落地风险，循序渐进地积累推广条件。同时，建立统一的知识数据基座、标准化的智能体架构与配套运营机制，为跨场景的经验复用与持续改进提供制度化保障。
让AI真正适应汽车研发与制造的专业要求，既离不开技术创新“硬实力”，也依赖企业构建“积累经验—更新数据—迭代应用”的“软支撑”。随着实践不断深入，江淮汽车正加快构建支撑智能制造闭环的可持续发展机制，为中国汽车产业以智能化夯实高质量发展根基提供路径参考。
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