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11月26日，理想 汽车 第一产品线总裁汤靖在B站的《未来车研社》直播中分享了理想汽车利用数据智能驱动汽车的研发与制造的思考。
从2022年6月上市的理想L系列第一款车型L9到L7，再到今年3月才上市的理想L6，理想汽车基本都能实现上市一个月就能交付1万辆，除了准确的的产品定义和对用户需求满足，产能也是一个必要环节。汽车行业对新车型上市后的一段时期，通常称为“产能的爬坡期”。
汽车公司在这一段 周期 通常采取的策略是逐步增加月产能，以最终实现对于产品质量的把控，时间长度通常在3-6个月。以小鹏汽车为例，MONA M03上市后订单暴涨，为了加快交付，他们在11月通过双班生产把产能在现阶段的基础上提升40%，然后到2025年1月，春节前后才能实现月产能2万辆的目标。实现这一目标的时间点，距离小鹏MONA M03的上市时间点为5个月。
此外，今年9月上市的阿维塔07、乐道L60也正在经历产能爬坡的阶段。
汤靖说，基于中国汽车工业在过去30年的积累，目前汽车工厂的自动化、工艺的稳定性在国际上都处于非常顶尖的水平。而之所以要经历这么一个爬坡期，核心原因是“质量”。“如果1个月生产1万辆，哪怕一个很小的工艺问题，都可能造成伤害面扩大，对整个品牌、用户满意度是巨大的伤害。”
因此，如果一家汽车公司要做到新产品上市的首个月就能生产1万辆，本质上并不是生产设备、工艺大的限制，要抓住的关键问题就是“质量”。理想汽车的做法就是“用数据智能来驱动制造”。
所有的汽车公司的工厂都是四大车间，代表汽车生产的四大工艺流程，分别是冲压、焊接、涂装和总装。四大车间对于自动化和人力的要求有很大的不同，前三个工艺流程的自动化率非常高。汤靖分享的一组数据显示，工厂大概有60%的工人都在总装车间，而这部分工人大约会有50%的时间用在打螺丝上。
一辆车大约用到3000颗螺丝，在汽车生产流程中，打螺丝实际上是最耗费人力和时间的工艺之一。因此，很多汽车品牌处在产能爬坡期的时候，用户往往会呼吁这家公司的CEO去打螺丝。何小鹏就曾经到小鹏G6的产线上打螺丝。
而打螺丝，最关键的一个指标就是“扭矩”，一颗螺丝的扭矩精确度，决定了这辆车在5年甚至10年这样长时间的行驶中的可靠性和稳定性，如果螺丝扭矩不精确，在用户层面的感受就是“这辆车在3年左右容易出现异响”或者是“某些零部件的连接松垮”。
汤靖说，如果不解决好打螺丝这个问题，不提高这四大车间60%的工人的效率和精确度，是不可能在1个月生产1万辆汽车的。为了提高这个环节的效率和精确度，理想汽车利用智能数据——毫秒级的内置的扭矩曲线，把打螺丝的过程和原来的过程进行对比，通过深层的计算逻辑智能判断这个螺丝是否真的连好了。如果没有连接好，系统会发出警报，工程师和质量人员会跟进处理。
这只是理想汽车利用数据智能来提升车辆生产效率的其中一个方面。在四大车间，理想汽车都利用数据智能来提升每个环节的效率，并确保生产质量。
比如，在冲压车间，理想汽车会利用所有冲压相关的参数——有1000多个，自动根据冲压车间的原材料的状态去匹配最优的冲压参数，这样就可以快速上量而不是慢慢尝试。焊装车间的自动化率已经接近100%，是四大车间自动化率最高的，但抽检的方式不仅无法保证质检全面覆盖，成本也相对高，所以理想汽车会采集焊点焊接中电流、电压、电阻的参数，并利用参数的变化建模，对焊点的可靠性进行预测或者分析，如果焊点数据发生便宜，系统很快就能检测出来，方便后续针对性检查。
“自动化的设备其实只是让我们有了一个快速生产效率提高的基础，但它不能解决所有的问题，设备也是需要调试的。我们把所有自动化的数据全量的上传到云端，在云端有一个AI大脑，建立了许多分析模型，病例模型分析结果和决策意见给工程师，再让工程师去执行，只有有了这么一个闭环以后，才是真正的智能工厂。”汤靖说。
而理想汽车不仅在自己的工厂应用了这套系统，同时还提供给了30多家核心供应商，并正在今年内实现对100家以上的供应商，在理想汽车的一级供应商中覆盖过半。
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