中圖分類(lèi)號(hào)：U463.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-8639（2025）06-0191-03

Research on Intelligent Transformation Path of Traditional AutomobileManufacturing Enter]

Cao Ning，Song Jianrong （Chongqing Vocational College of Applied Technology，Chongqing 4O1520，China）

【Abstract】The global automotive industry isexperiencing a technological iterationcentered onnew energy， networkconnectivity，andautonomousdriving，andthedeep integrationof digital twins，artificialintellgence，and industrial Internet of Thingshasreconstructed theproductionmodeandvalue chainsystem.Consumer demand for intelligent travel experienceisaccelerating，prompting productatributes toleap from traditional transportation to mobile intellgentterminals．Therefore，thispaperdiscussesthedynamiccapabilityframeworkfortraditional automobile manufacturing enterprisestobuildinteligent transformation，inthehopeof providing systematicsolutions forthe technological integration path and ecological synergy mode of key links in the industrial chain.

【Key words】 automobile manufacturing；automobile enterprises；intelligent transformatiol

汽車(chē)工業(yè)作為現(xiàn)代制造業(yè)的支柱產(chǎn)業(yè)，正站在機(jī)械與數(shù)字技術(shù)深度融合的臨界點(diǎn)。智能傳感器集群與邊緣計(jì)算系統(tǒng)的規(guī)?；瘧?yīng)用，使得傳統(tǒng)線性制造流程逐步演變?yōu)榫邆渥愿兄芰Φ木W(wǎng)狀生產(chǎn)系統(tǒng)。工藝優(yōu)化引擎的實(shí)時(shí)反饋機(jī)制壓縮了產(chǎn)品迭代周期，而車(chē)間數(shù)字孿生體的大規(guī)模部署則消解了物理與虛擬制造的邊界。因此，本文將系統(tǒng)剖析智能化轉(zhuǎn)型中的技術(shù)集成矛盾與組織適應(yīng)機(jī)制，以期構(gòu)建面向全要素生產(chǎn)率提升的轉(zhuǎn)型路線。

1傳統(tǒng)汽車(chē)制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的動(dòng)因

1.1新型電子架構(gòu)演化驅(qū)動(dòng)

汽車(chē)電子系統(tǒng)正向集中化、服務(wù)化架構(gòu)加速演進(jìn)，這種變革源于傳統(tǒng)分布式架構(gòu)的物理瓶頸與智能化需求間的根本性矛盾。當(dāng)前主流域集中式架構(gòu)將整車(chē)功能整合為動(dòng)力、底盤(pán)、車(chē)身等五大腦域，通過(guò)高性能域控制器替代原本數(shù)十個(gè)MCU單元。關(guān)鍵突破在于建立硬件抽象層（HardwareAbstractionLayer，HAL）解除軟硬件綁定關(guān)系，使得應(yīng)用層軟件可在不同計(jì)算平臺(tái)上無(wú)縫遷移。例如，當(dāng)車(chē)企通過(guò)集成Hypervisor虛擬化技術(shù)，在單一控制器上并行運(yùn)行安全儀表系統(tǒng)與娛樂(lè)系統(tǒng)的不同操作系統(tǒng)。這種架構(gòu)創(chuàng)新要求重構(gòu)原有的V型開(kāi)發(fā)流程，軟件開(kāi)發(fā)周期占比從 30% 提升至 70% ，倒逼企業(yè)建立包括AutoSARCP/AP雙平臺(tái)在內(nèi)的全棧工具鏈。這種技術(shù)演化要求車(chē)企重構(gòu)原有的供應(yīng)鏈體系，從離散的硬件采購(gòu)轉(zhuǎn)向計(jì)算平臺(tái)聯(lián)合開(kāi)發(fā)，并需建立符合ASPICE標(biāo)準(zhǔn)的軟件開(kāi)發(fā)流程]

1.2工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與AI技術(shù)融合

智能制造系統(tǒng)的技術(shù)底座正在從單機(jī)自動(dòng)化升級(jí)為網(wǎng)絡(luò)化智能體，具體見(jiàn)表1。其中，5G-時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)（Time-SensitiveNetworking，TSN）提供了確定性通信保障，將控制環(huán)路的抖動(dòng)誤差控制在±5μs 以內(nèi)，這為精準(zhǔn)運(yùn)動(dòng)控制創(chuàng)造了條件。在沖壓成形工序中，基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng)可建立板材形變與壓力參數(shù)的映射模型，使調(diào)試周期從7天縮短至 2h 。更為根本的突破在于工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范式轉(zhuǎn)變：通過(guò)構(gòu)建工藝知識(shí)圖譜，將專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可迭代的數(shù)字資產(chǎn)。在噴涂車(chē)間，多物理場(chǎng)仿真模型與視覺(jué)質(zhì)檢系統(tǒng)形成閉環(huán)，實(shí)時(shí)調(diào)整噴涂軌跡與膜厚參數(shù)。這種集成化數(shù)字主線（DigitalThread）技術(shù)要求打通MES、PLM等異構(gòu)系統(tǒng)，并使用OPCUA協(xié)議實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)數(shù)據(jù)語(yǔ)義統(tǒng)一。當(dāng)前技術(shù)焦點(diǎn)集中于開(kāi)發(fā)面向制造場(chǎng)景的輕量化AI模型，例如在總裝環(huán)節(jié)部署邊緣計(jì)算設(shè)備運(yùn)行YOLOv5s算法，實(shí)現(xiàn)螺栓緊固品質(zhì)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)[2]。

2基于產(chǎn)品技術(shù)端的轉(zhuǎn)型實(shí)施路徑

2.1標(biāo)準(zhǔn)化驅(qū)動(dòng)下的軟件定義汽車(chē)架構(gòu)

汽車(chē)智能化加速I(mǎi)CT與汽車(chē)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)融合，倒逼技術(shù)架構(gòu)革新。軟件定義汽車(chē)的實(shí)現(xiàn)需突破硬件附屬定位，建立標(biāo)準(zhǔn)兼容型分層架構(gòu)：通過(guò)虛擬化技術(shù)將異構(gòu)計(jì)算單元（CPU/GPU/NPU）抽象為統(tǒng)一算力池，依托AUTOSAR自適應(yīng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)資源動(dòng)態(tài)調(diào)度，確保算力分配的同時(shí)兼容IEEE802.3通信協(xié)議與IS021448預(yù)期功能安全要求。在混合標(biāo)準(zhǔn)體系下，硬件抽象層需滿足雙重約束（圖1）。車(chē)載以太網(wǎng)既遵循ASIL-D功能安全要求，又兼容3GPP通信協(xié)議，通過(guò)時(shí)間敏感型中間件實(shí)現(xiàn)座艙域與智駕域的ASIL-D級(jí)隔離，同時(shí)采用服務(wù)化接口（SOME/IP協(xié)議）構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化API調(diào)用框架。開(kāi)發(fā)模式從瀑布式向敏捷化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建機(jī)械-電子-軟件三位一體驗(yàn)證體系：基礎(chǔ)軟件層通過(guò)TEE安全架構(gòu)進(jìn)行ISO26262合規(guī)性驗(yàn)證，應(yīng)用層基于Kubernetes實(shí)現(xiàn)可配置的容器化熱升級(jí)，形成滿足UL4600自動(dòng)駕駛安全標(biāo)準(zhǔn)的雙軌道OTA能力[3]。

2.2 制造系統(tǒng)重構(gòu)技術(shù)路徑

制造系統(tǒng)重構(gòu)的技術(shù)突破點(diǎn)在于構(gòu)建全數(shù)字映射的柔性產(chǎn)線體系?；贠PCUA協(xié)議將數(shù)控機(jī)床、AGV物流車(chē)、視覺(jué)檢測(cè)儀等設(shè)備接入統(tǒng)一語(yǔ)義模型，通過(guò)數(shù)字線程技術(shù)實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)的端到端追溯。產(chǎn)線布局采用動(dòng)態(tài)可重構(gòu)技術(shù)，例如焊接工站通過(guò)智能夾具的電磁鎖扣機(jī)制實(shí)現(xiàn)不同車(chē)型底盤(pán)的快速切換，機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)路徑基于激光即時(shí)定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）建模實(shí)時(shí)更新路徑規(guī)劃算法。制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）深度融合工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流，通過(guò)實(shí)時(shí)優(yōu)化引擎在毫秒級(jí)調(diào)整生產(chǎn)節(jié)拍，在噴涂車(chē)間根據(jù)環(huán)境溫濕度自動(dòng)匹配涂料粘度的壓力參數(shù)。關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)在于引入基于物理規(guī)律的數(shù)據(jù)模型，對(duì)傳統(tǒng)依賴經(jīng)驗(yàn)控制的工藝（如沖壓成型回彈補(bǔ)償）建立有限元仿真驅(qū)動(dòng)的參數(shù)自修正模塊。系統(tǒng)需同步集成自診斷能力，利用振動(dòng)傳感器頻譜分析預(yù)判設(shè)備機(jī)械疲勞周期，結(jié)合邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性維護(hù)決策生成4。

2.3數(shù)據(jù)閉環(huán)體系建設(shè)路徑

數(shù)據(jù)閉環(huán)體系的技術(shù)實(shí)現(xiàn)依賴“全域感知-高效傳輸-深度挖掘”的三層架構(gòu)。感知層部署多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集單元，車(chē)內(nèi)以太網(wǎng)交換機(jī)需支持AVB/TSN協(xié)議保障傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)間同步，點(diǎn)云與圖像數(shù)據(jù)通過(guò)MIPI-CSI接口直連域控制器降低傳輸時(shí)延。數(shù)據(jù)管道層采用分層壓縮技術(shù)，控制總線信號(hào)無(wú)損壓縮后直傳云端，毫米波雷達(dá)原始數(shù)據(jù)則通過(guò)霍夫曼編碼預(yù)處理。云端分布式存儲(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)混合分區(qū)策略，結(jié)構(gòu)化診斷日志存入時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，非結(jié)構(gòu)化的高精地圖數(shù)據(jù)采用對(duì)象存儲(chǔ)方案。核心處理引擎建設(shè)面向場(chǎng)景的特征工程平臺(tái)，通過(guò)多模型融合技術(shù)提取駕駛行為特征，如加速度標(biāo)準(zhǔn)差、轉(zhuǎn)向頻率譜等維度數(shù)據(jù)輸入PID參數(shù)優(yōu)化模型。閉環(huán)反饋機(jī)制的關(guān)鍵在于建立影子模式驗(yàn)證環(huán)境，新算法版本同時(shí)運(yùn)行于虛擬ECU和物理控制器，通過(guò)對(duì)比輸出差異動(dòng)態(tài)調(diào)整模型置信度閾值。最終目標(biāo)是通過(guò)數(shù)據(jù)流反向生成硬件配置參數(shù)，形成從數(shù)據(jù)采集到架構(gòu)優(yōu)化的自主演進(jìn)能力，如圖2所示。

3傳統(tǒng)汽車(chē)制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的影響

3.1生產(chǎn)流程數(shù)字化重構(gòu)驅(qū)動(dòng)制造效率躍升

傳統(tǒng)汽車(chē)制造企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，本質(zhì)上是生產(chǎn)底層邏輯的技術(shù)性裂變，關(guān)鍵在于將物理制造單元與數(shù)字控制系統(tǒng)的深度融合，構(gòu)建從單機(jī)設(shè)備到整廠聯(lián)動(dòng)的全鏈路協(xié)同生產(chǎn)體系。通過(guò)高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的全面滲透，生產(chǎn)線動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了毫秒級(jí)全域采集，工藝參數(shù)的實(shí)時(shí)自適應(yīng)調(diào)節(jié)取代了傳統(tǒng)人工經(jīng)驗(yàn)干預(yù)，使生產(chǎn)節(jié)拍控制的誤差容忍區(qū)間壓縮。在加工設(shè)備層，模塊化可編程夾具與視覺(jué)定位系統(tǒng)的組合應(yīng)用，突破了傳統(tǒng)專(zhuān)機(jī)設(shè)備的結(jié)構(gòu)限制，多車(chē)型共線生產(chǎn)的切換時(shí)間從數(shù)小時(shí)縮短至分鐘級(jí)。更為顯著的是，基于數(shù)字孿生技術(shù)的虛擬調(diào)試平臺(tái)，將傳統(tǒng)依賴物理樣機(jī)的驗(yàn)證過(guò)程遷移至數(shù)字空間，新產(chǎn)線啟動(dòng)周期相比傳統(tǒng)模式減少，并避免了實(shí)體調(diào)試中的物料損耗與設(shè)備磨損。這種由數(shù)字主線串聯(lián)的閉環(huán)制造系統(tǒng)，不僅重塑了生產(chǎn)節(jié)奏的基準(zhǔn)水平，更通過(guò)能效優(yōu)化的動(dòng)態(tài)算法，使單位產(chǎn)品的綜合能耗持續(xù)下降，形成了效率提升與成本控制的共生效應(yīng)5。

3.2全生命周期技術(shù)集成催生產(chǎn)品服務(wù)變革

新一代車(chē)輛架構(gòu)與制造技術(shù)的深度耦合，正在顛覆傳統(tǒng)汽車(chē)產(chǎn)品的價(jià)值維度。柔性化電子電氣架構(gòu)的進(jìn)化，使車(chē)輛從機(jī)械主導(dǎo)走向軟件定義，上千個(gè)ECU控制單元通過(guò)高速車(chē)載以太網(wǎng)構(gòu)成分布式智能節(jié)點(diǎn)，在硬件標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了功能拓展的無(wú)限可能。這種技術(shù)特征使制造商能夠在物理產(chǎn)品成型后，通過(guò)OTA空中升級(jí)持續(xù)迭代自動(dòng)駕駛、能量管理等功能模塊，將傳統(tǒng)的一次性交付轉(zhuǎn)變?yōu)槿芷诜?wù)生態(tài)，如圖3所示。在生產(chǎn)端，三維打印與復(fù)合材料成型技術(shù)的突破，讓定制化車(chē)身結(jié)構(gòu)件的高效生產(chǎn)成為可能，用戶個(gè)性化需求可直接轉(zhuǎn)化為數(shù)字模型驅(qū)動(dòng)產(chǎn)線參數(shù)調(diào)整，打破了規(guī)模生產(chǎn)與個(gè)性定制的對(duì)立關(guān)系。

4結(jié)論

本文明確了傳統(tǒng)汽車(chē)制造企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的技術(shù)路徑及其對(duì)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的重構(gòu)作用，并揭示了其本質(zhì)在于通過(guò)數(shù)據(jù)貫通實(shí)現(xiàn)制造系統(tǒng)、產(chǎn)品形態(tài)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)的協(xié)同進(jìn)化。技術(shù)整合能力已成為企業(yè)差異化競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵：在制造端，設(shè)備物聯(lián)與智能調(diào)控技術(shù)推動(dòng)生產(chǎn)模式向“實(shí)時(shí)感知-動(dòng)態(tài)優(yōu)化”轉(zhuǎn)變；在產(chǎn)品端，架構(gòu)升級(jí)與數(shù)據(jù)云端化使車(chē)輛從功能終端轉(zhuǎn)型為服務(wù)入口；在行業(yè)層面，標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)接口與跨領(lǐng)域技術(shù)協(xié)同加速全價(jià)值鏈的重組。因此，車(chē)企需突破傳統(tǒng)技術(shù)邊界，在自主軟件架構(gòu)開(kāi)發(fā)、工業(yè)知識(shí)模型沉淀、生態(tài)合作機(jī)制創(chuàng)新三方面制定系統(tǒng)性戰(zhàn)略，并強(qiáng)化研發(fā)流程中虛擬仿真與實(shí)體驗(yàn)證的閉環(huán)驗(yàn)證能力，最終推動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)向可持續(xù)、高韌性技術(shù)經(jīng)濟(jì)范式升級(jí)。

參考文獻(xiàn)

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（編輯楊凱麟）