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新华财经北京9月4日电（记者丁雅雯 高少华）在3日举行的“AI驭链，整零焕新——2026飞书AI生产力大会汽车行业专场”上，多家企业展示了AI深入全产业链的实践路径。业内专家指出，随着AI深度融入跨企业、跨系统的业务流程，汽车制造业的生产组织方式和成本结构正在经历深层重构。

“通过AI智能体平台，我们将产业一线资深技术人员的经验数字化、普惠化，大幅提高了故障问题的诊断与设备维修的执行效率。”东风奕派武汉工厂设备维修主管雷斌在活动期间接受记者采访时表示。

在生产运维环节，AI的价值体现得尤为直观。雷斌举例说，“以往升降机出现故障，维修人员需要联机查程序、翻电路图、定位信号，再到现场将松动的接头接上，整个流程需要10分钟左右，且高度依赖老师傅的经验。现在只需向智能体语音描述现场情况，就能获得原因分析和处理建议，整体时间控制在6分钟以内。”

在质量检测环节，AI正在替代过去“靠人盯”的粗放模式。东风康明斯制造工程部智能制造工程师巢正坤介绍，连杆是发动机的核心零件，制造时被拆分为两部分，装配时必须原配，一旦错配，发动机运行中可能发生严重事故。长期以来，该工序完全依靠人工紧盯核查，人力成本高、漏检风险大。“公司部署视觉检测系统并引入AI大模型后，团队利用‘错装连杆必留裂痕’的规律，让AI学会识别这一特定缺陷。目前视觉大模型的准确率稳定在99.5%以上，产线工人也由此解放出来。”

在供应链协同方面，车厂与供应商之间的协作方式也在改变。上汽大乘用车智能部件部总监张健琼表示，随着汽车行业竞争加剧、开发周期缩短，过去“主机厂提需求、供应商交付零件”的模式已显不足。借助飞书项目平台，上汽打通了与零部件企业联合汽车电子有限公司的协同链路。“设计任务和开发需求不再通过邮件和文档传递，而是直接在平台上流转，任务进展透明、可追溯，真正实现了‘整零协同’。在这一过程中，任务、进度和交付记录持续沉淀，为AI理解项目状态、识别潜在风险提供了业务上下文。”

在企业组织层面，AI也在促进跨地域团队的整合。据保隆科技副总裁黄军林介绍，企业正借助飞书这样的工具推进中德工厂的团队协同。其旗下合资公司保隆霍富（上海）电子有限公司在中国和德国均设有工厂，过去两地研发团队各自为政。“我们先解决了沟通问题，进而把中德两个研发团队整合为一个团队，统一组织架构、统一项目平台，从‘各自做项目’走向‘共同做研发’。”

“从这些实践不难看出，AI在汽车行业的应用正从‘单点工具’走向‘系统协同’。汽车产业链长、参与主体多、业务场景复杂，未来AI深度赋能产业发展，核心在于深度融入跨企业、跨系统的全流程业务体系。”飞书相关负责人表示。据悉，字节跳动近日发布面向生产力场景的智能体产品“豆包工作”，旨在满足行业数字化转型需求。

国研新经济研究院创始院长、智能经济首席专家朱克力指出，制造业转型升级的突出难点，在于链条长、环节杂、响应慢，长期依赖人工排查和经验判断，存在效率偏低、处置滞后等问题。在他看来，AI智能体正在改变这一局面，汽车行业的AI转型也在成为制造业的先行样本。在供应链管理中，能够实现全域数据实时穿透，对供应商质量异常快速识别、精准定位，压缩问题发现周期，从源头降低次品流转风险；在生产设备运维中，能够持续学习设备工况、积累场景经验，结合故障概率和生产优先级，自动生成分级处置方案，使运维决策更加科学高效。

编辑：罗浩