車評臺|
2025年9月16日,中國質量(南京)大會舉辦。在主題為“推動質量治理現代化,助力提振消費信心”的專題會議上,理想汽車憑借以“人工智能+質量管控”為核心構建的數智化產品安全與召回管理體系,獲評“產品安全與召回管理體系創新實踐典型案例”。據悉,這也是汽車行業內AI技術賦能質量管理領域的唯一典型案例。
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當前,汽車市場發展勢頭迅猛,競爭日益激烈,比拼產品同時,售后服務質量水平同樣成為競爭焦點。然而,對于新能源品牌售后服務而言,存在一定客觀因素制約。包括渠道的數量與分布,包括售后質管體系的完備程度,包括人員隊伍的建設情況等等,或基礎薄弱,或存在短板。因此,在售后質管體系方面加強建設,成為新能源品牌必要且必須完成的功課。
在此方面,理想汽車通過物理世界、數字世界與人工智能三維聯動,打造了高效智能的市場質量體系,實現售后問題的精準識別、快速響應與高效閉環,全面提升市場質量與用戶滿意度。
據了解,該體系顯著提升了服務質量與用戶滿意度,更通過沉淀售后數據反哺研發與生產,形成“售后反饋-數據沉淀-智能分析-迭代落地”的閉環機制。這,就是理想汽車創新構建的“AI質量專家”體系。
以往,在汽車產品售后服務終端環節,接到客戶提出的維修保養需求,或者疑難問題解決要求時,只是在終端尋求解決方案,即便事后會將問題反饋到生產研發端,也嚴重滯后。對于發展日新月異的汽車產業而言,這樣的反應速度,顯然不符合今天的售后服務要求。
為此,理想汽車優化了質量工單對接模式,將用戶反饋的問題第一時間流轉至研發、生產、供應鏈質量等后臺支持部門,快速響應分析。
實際操作端如此,在數字世界中,理想汽車依托云端與車端數據,進行實時故障預測診斷、智能分析,為精準定位問題提供數字化支撐。
據了解,在人工智能應用中,理想汽車借助最新的基座模型、Multi-Agents(多智能體系統)等技術,開發專業領域的Agent(智能體),自動調用各專業領域的數據和分析工具,協同處理復雜場景,逐步提升“硅基人”在工單處理中的占比,應對業務規模增長帶來的挑戰。理想汽車的“AI質量專家”項目,不僅是在市場質量領域的智能化升級,更展現了以技術驅動用戶體驗升級的戰略決心。
一個明確的事實是,僅憑售后端的質量管控,是無法完成產品質量水平提升的。因此,理想汽車提出的解決方案,是“全流程質量可控、風險可溯”,二者也成為了理想汽車獲評創新典范的重要支撐。
理想汽車將車輛產線封閉場景無人駕駛技術、AI算法與高精度自動化設備深度融合,打造覆蓋“過程檢驗-整車終檢-路試驗證”的全場景智能檢驗,已實現705項人工檢測項目的智能化。
此外,得益于車輛產線封閉場景無人駕駛技術,車輛可以自主精準停靠檢測工位,由AI系統自動完成數據采集與判定,從根源消除因人為主觀因素導致的檢測誤差。
為解決人工檢測易疲勞、效率低、易出錯等問題,理想汽車通過結合“目標追蹤定位算法”與“Few-shot視覺大模型”,可對五合一電驅總成、前后懸、底盤等200多項檢驗點位進行錯漏裝檢測;同時,通過燈廊式隧道與機器人結合的方式采集車輛外觀圖像,并運用“混合架構模型+時序檢測算法”進行缺陷識別,實現高精度的整車外觀質量檢測,該技術方案依托VLM多模態視覺大模型和硅基人,大幅減少人工目視檢驗項目。
理想汽車智能檢驗體系不僅保障每臺車都能通過統一標準的高精度檢驗,還實現了全流程數字化記錄,為每臺車建立可追溯的質量檔案,從生產前端減少“帶病下線”引發的質量風險,也為后續精準化的服務保障提供了核心數據支持。
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理想汽車以自研的連山數據科學協作平臺為底座,協同供應鏈共建端云協同的供應側質量預警體系,從源頭防范質量風險。目前,連山AI質量預警已經賦能46家供應鏈伙伴,實現從供應到售后的一體化質量閉環,AI識別準確率已達到99.95%、命中率100%,實現從實時感知到快速處置的高效聯動。
連山AI質量預警體系以全景故障樹為知識中樞,端云協同,同時,云端全局洞察能夠全流程分析“產線-交付-售后”核心指標,沉淀供應鏈上下游的質量管控經驗,以數據化、智能化手段大幅縮短質量問題的閉環周期。
連山AI質量預警體系讓異常發現更早、問題閉環更快、風險件流出概率更低,交付節奏與供應鏈韌性同步提升。
理想汽車“人工智能+質量管控”這種系統性、全鏈條的質量智能化變革,讓理想汽車成為國家級創新典范,更為汽車行業乃至制造業探索“技術賦能質量升級”提供了可復制、可推廣的實踐路徑。未來,理想汽車將持續優化智能質量管理體系,為用戶提供更高效、更可靠的全方位質量保障。
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