人形機器人五年後成熟進廠,極氪認為不是吹牛皮

出品|虎嗅智庫

作者|樑子博

頭圖丨極氪汽車

在汽車產業深度變革的當下,國內新能源市場已然步入殘酷的淘汰賽階段,各車企都在苦苦尋找那能突出重圍的差異化競爭點。價格戰的漩渦中,整車售價被不斷壓低,配置升級如軍備競賽般瘋狂,續航里程、電池安全等基礎性能的比拚從未停歇,車企們都試圖以極致性價比殺出一條血路。

而「智能化」正逐漸成為決勝的關鍵高地。隨著消費者對出行體驗的要求水漲船高,智能駕駛、智能座艙等智能化功能,不再僅僅是錦上添花,而成為了購車決策的核心要素。消費者渴望的,不僅是從A點到B點的位移,更是旅途中的科技感與個性化體驗。

2024年收官,極氪全年交付222,123輛新車,成為中國純電豪華品牌的年度銷量冠軍。外界雖對其不乏讚譽,但也存在諸多質疑。有人認為,極氪基於浩瀚架構打造的產品系列,但實際智能化升級潛力有限;自研8295智能座艙計算平台雖被宣傳得強大,卻可能在軟件迭代與OTA更新的實際支撐上有所欠缺;浩瀚智駕2.0依靠大模型宣稱帶來省心體驗,可實際效果是否真能如此?

另外,如何在確保智能化體驗的同時保持價格優勢?怎樣應對智能化技術落地的實際難題?技術上如何進一步支撐用戶持續增長的個性化需求?

此次,我們帶著一系列尖銳且具挑戰性的問題而來,與極氪副總裁趙春林進行了對話。趙春林在汽車行業深耕20餘年,深度參與了極氪產品質量與智能製造關鍵決策,我們期望通過與這位極氪老將的深度對話,剝開表象,探尋極氪智能化背後的真實邏輯,為整個新能源汽車行業的發展提供深度思考與借鑒。

汽車的產品質量靠的是設計和製造

Q

虎嗅智庫:極氪汽車在市場上收穫了諸多認可,不過在消費者對品質要求愈發嚴苛的大環境下,高質量的品控是怎樣保障的?

A

趙春林:質量首先是設計出來,然後是製造出來,不是靠簡單檢驗出來的。質量控制從簡單的檢驗,一直在往前延伸,這個過程當中納入了很多數字化技術。

產品設計階段開始,我們就要通過非常多的智能化或者數字化手段,對產品零件的設計進行驗證。比如說整車部件的受力情況、耐久的情況,以及可製造性,這就是設計階段的質量保證。當然還要融合一些歷史知識庫和經驗積累,知道什麼樣的產品關鍵點在哪裡,去在設計階段進行風險規避。

因為新能源汽車在持續地創新和變化,所以在所有的設計結束之後,要進入驗證階段。從零部件子系統開始,有數字化和實物的方式進行驗證。最後集成到整車,做出樣車來進行產品開發試製過程中的驗證。這個驗證會利用仿真的手段,或者是數據採集的手段來分析各種客觀數據,比如說頻譜振動模態、整車氣密性等等,要借助一些現代化的檢測工具。

生產製造階段則是一些質量保證的手段,從板料衝壓到白車身銲接、漆面噴塗、總裝扭矩控制等等,上了很多檢測手段來對零部件和其生產製造過程進行保障。

Q

虎嗅智庫:能否請您針對某個環節的質量保證舉個例子?

A

趙春林:比如說銲接工藝,是一個非常傳統的汽車工業製造技術,在行業內也非常重要。銲接可靠性是車輛安全的保障,因為銲接的牢靠與否會直接影響整車的耐久和強度。關鍵的部位如果銲接強度不夠,萬一發生碰撞,零部件可能會脫開,形成缺陷,使車輛安全受影響。

這個技術也在不斷地發展,在2秒不到的時間內,它能通過數字化的方式,對電流、電壓進行分段的數字控制。比如說可能前200毫秒,給鈑金小電流加熱,鈑金軟化貼合形成穩態之後,再用大電流、大電壓讓鈑金融化,最後冷卻。

過去一次性加大電流電壓的方式,會因縫隙或表面有防鏽油等干擾,影響電流電壓的穩定,導致銲接質量不可靠。而我們把這兩秒鍾切割成很多毫秒級的時間段,這樣就能對銲接過程做到精準控制。同時,系統也會記錄銲接的過程數據,通過分析過程的數據來判斷銲接質量的狀態是否合格。

而且在焊裝車間不同的工位上,完成一段生產之後就會有機器人進行影片拍攝,通過光學檢測做製造的檢查和控制,利用光學技術算出製造精度。

Q

虎嗅智庫:極氪用了不少智能化質量檢測手段,那在實際操作中,這些方法效果如何?

A

趙春林:像在總裝車間的外觀和內飾的配置檢驗,我們也用到了一些AI技術,靠視覺拍圖像,然後跟標準數據對比,算法模型能自己學習來提升識別的精準度。

在整車的精緻感上面,比如前後門一字板的縫隙,我們會在關鍵的區域和位置,通過光學、視覺方式來進行尺寸的檢驗,來保證這些縫隙表面的平整度、間隙均勻性的一致。還有像製動力的測試、360影像的測試和校驗,這些都依靠智能化檢測方式來完成,以避免人工檢測的不可靠及不穩定。

舉個例子,我們把整車上的螺栓擰緊扭矩進行分級控制,分成NOCC、CC1、CC3等級,把涉及到底盤、動力等非常重要部件的扭矩進行單獨識別。對於會造成安全問題的情況,我們會特別把它歸類為最高等級扭矩控制,對於影響安全、影響功能的概率較小的情況,扭矩等級相對會低一些。

通過這種方式,我們能夠對總裝的核心扭矩等核心要素進行質量管控。如果螺紋內有顆粒引起扭矩不準,擰緊過程中系統會對扭矩數據自動計算並判斷是否可靠,這樣不僅能知道它是否擰緊,還可以知道在擰緊過程中力的扭矩會不會產生跳變。

Q

虎嗅智庫:提到智能化,之前有聽說人形機器人都上崗了極氪5G工廠。新技術發展得這麼快,在您看來,像人形機器人、具身智能這類前沿技術,未來在汽車工業里能發揮多大作用?

A

趙春林:人形機器人是最近一段時間新興的行業。我們跟不同的品牌都有合作,優必選是我們最早合作的品牌之一。我們的方案是讓人形機器人先試一些簡單的工作,極氪和優必選相互提供測試場所,從簡單的環境開始測試需求究竟有哪些。我們現在測試的場景是讓人形機器人在干料中找一個大概位置搬料進自動倉庫。

因為人形機器人走的不是工業機器人的路線(有固定的軌跡、精準的定位),它要依託環境不斷地訓練大模型,這條路線發展非常快,差不多每週都會有軟件更新,但距離真正替代人還需要很長的時間。這個階段我們的目的不是替代人,而是跟上科技的步伐,跟合作夥伴一起來研究是否能夠加速人形機器人進入汽車工業。

我預計未來5-10年,人形機器人會變成一個非常成熟的應用,會進入工廠,進入實際的生產過程,能夠幫助快速降低成本,產生真正的價值。這是因為現在汽車無人駕駛的發展和這個領域有很多相通之處,也是靠視覺和激光雷達,用數據對模型進行訓練,對周圍環境提升感知,再配合上應用需求等等。

Q

虎嗅智庫:如今汽車工業自動化程度確實已經很高了,人形機器人又將自動化提到了一個新高度,那當前還有哪些可以優化升級的地方呢?

A

趙春林:我們雖然花了非常多的投入努力讓我們五大工藝(壓鑄、衝壓、銲接、塗裝和總裝)實現無人化,有少量的員工在做一些輔助檢測以及設備維護的工作。但是物流、總裝等領域實現完全自動化的難度相對比較大。

物流現在已經有很大的突破,利用自動化AGV和CTU立體倉庫等配送系統來實現,大幅減少了叉車和拖車。這樣既能夠高效配送,又可以做數據的自動管理。用出入庫掃碼的方式,進了多少箱料,多少批零件,一掃碼就能知道。

但是對於總裝領域,實現難度非常大。除了一些比較成熟的工藝,比如說玻璃、輪胎、輪轂、前儀表台的安裝,幾個工廠都實現了自動安裝之外,其餘的安裝環節都在嘗試,在緩慢推進中。

「配置解析器」支撐極氪向用戶開放更多的可選配置

Q

虎嗅智庫:前面提到的機器人也好,AGV小車也好,怎樣協調工廠內成百上千台設備間的作業?如何做到柔性的配置?

A

趙春林:在整個開發過程中,其實也是不斷積累才越來越知道怎麼做。我們最早做視覺識別,做質量檢驗,對配置進行檢驗,是用在極氪001上。後來也做成了,識別率做到100%。當車型換代增加,到極氪009投產之後就發現不對了。我們意識到自己犯了個小錯誤,就是這個系統不能針對一個車,還要能夠進行柔性化的配置,更多的車型就要更多的配置。

所以我們重新開發了系統,後面又做了一次升級,融入AI技術,將其變成了可配置、可自主學習的系統,集成到原有MES系統內。後面再部署智能化系統的時候,都會按照這個思路開發集成。

同時,單獨開發應用是不行的,還是要跟實際的生產工藝和生產線配置相結合。這套系統是視覺識別、視覺檢測的系統。當車輛過來之後,在各個區域內,用高精度的攝像機對可能會出現質量問題的零件快速拍照,然後通過人工智能算法不斷提高這套系統的識別精準度,不斷地糾正錯誤,很快可以達到非常高的識別性能。

Q

虎嗅智庫:上萬種選配組合對消費者來說是好事,但肯定給生產帶來不小挑戰。想問問在工廠那邊具體是怎麼處理這些五花八門的訂單,才把用戶個性化定製的車順利生產出來的呢?

A

趙春林:造一台不同配置的車,弄清楚究竟需要哪些零件,是非常重要的基礎。這就需要從研發開始管理好數據,後面轉變成各個零部件的配置數據,同時與銷售、用戶數據關聯起來。

用戶買車的配置,例如外觀顏色、內飾、智能化配置、輪胎等等,這是非常用戶思維、客觀的描述。但到了生產製造環節,我們需要將這些對車輛的客觀描述轉化成所需的上萬個對應零件,這需要一個非常複雜的系統進行解析。

從極氪001開始我們研發了一套非常強大的「配置解析器」系統,沿用至今。當用戶在app內選擇完車輛配置後,這套系統會按照規定將用戶訂單轉化為可生產訂單,生成一個18位數字編號,內部我們通常稱作「PNO18」(18碼)。這個18碼是0-10及A-Z的編碼組合,包含了用戶下單車輛的所有配置信息,我們會再用配置解析器對這個18碼進行對應解析,精準識別出這台車對應了多少個零部件,覆蓋用戶研發、製造、供應鏈等領域。

在這之後,我們還需要將識別出來的零部件配送到對應的數百個工位上,生產過程中任何一個零件都要精準識別,這些都是靠系統來實現的。

Q

虎嗅智庫:最近看極氪車型,發現能選購的配置越來越豐富。好奇的是在決定開放更多配置選項時,主要基於哪些方面的考慮?

A

趙春林:極氪品牌發佈之初,我們就確定了與用戶共創極致體驗的品牌使命,讓用戶有更多選擇權,所以後續每個車型的個性化外飾、內飾配置都非常豐富。我們通過收集用戶需求和反饋,把用戶想要個性化的配置開放出來,這樣可選配的地方就在不斷增加,那背後的複雜度就會呈指數級增長。

在歷史上發生過非常多的案例,本來有一些配置是不讓用戶選的,但後面慢慢就開放給用戶選擇。舉個例子,大家認為日電產的電機是日本進口品牌,我們威睿的電機是國產品牌。最早的規劃是二者混裝,但日電產的電機更受歡迎,那後來就開放給用戶,用戶端可以直接選用哪個牌子的電機。

新款001上市的時候,內飾有一個淡藍色的金屬裝飾條,當我們發佈了預熱的廣告之後,用戶「抽水」不好看,這樣我們就把金屬裝飾條顏色的選配交給用戶,有灰色和藍色兩種選擇。

還有極氪7X僅座椅可選配置就有24種:座椅材質真皮非真皮、後排是否帶電視,後排座椅分是否可電動滑動、不同顏色等等,再加上車身外飾和其他配置,種類非常多。底板線束有150多種,對製造複雜性的影響非常大。這些數據管理、配置生產管理非常繁瑣和複雜,必須依靠這套解析器系統才能實現,並通過數字化、智能化覆蓋全業務鏈流程。

Q

虎嗅智庫:這些用戶需求從何而來?比如說我反饋了個問題,極氪具體怎麼操作才能讓我的建議在後續產品里體現呢?

A

趙春林:我們一開始會在極氪app里收集留言,但後面發現這僅僅是一個很小的渠道。有些用戶不會做真實正經的反饋,有些是體驗類的問題,車上的功能和配置不能按照用戶的想法來實現,用戶覺得不爽,碰到不滿意的地方,正選個抖音或者微博等社交平台進行「抽水」,但這裡面有一些是真實的需求。

我們不能等待用戶找上門,所以專門有人每天在各種渠道收集情報。

遇到質量類問題的快速解決,需求類問題反復梳理,選擇重要性高、抱怨多的優先處理。

比如說今早還有一個用戶發微博艾特我,說在露營模式下,車輛的尾燈為什麼是紅的關不掉,影響他睡覺。我覺得他講得挺有道理的。

我們最早是沒有露營模式,在露營模式下,用戶可以將帳篷與車支在一起,把後備廂門打開,將空調冷氣/熱氣傳到帳篷里,可以在帳篷邊上放床墊休息。新車極氪MIX有露營模式,但沒考慮到尾燈這個問題。

這些細節這個用戶傳遞給我了,我就馬上去找研發同學,判斷是否合理。如果大家都認為合理,那就去立項做調整解決掉。通常在蒐集到用戶的需求之後,我們內部團隊會先研判需求的真偽性,如果是真需求就會讓我去推進。

另外,針對競品的研究也是個重要的渠道,通過對比可以幫助我們查漏補缺,持續提升競爭力。

Q

虎嗅智庫:用戶在下單之後都希望盡快拿到車,而通常有哪些因素會影響產品的交付週期?

A

趙春林:新產品早期的交付週期確實會慢,有兩個原因,一是車剛發佈的時候感興趣的用戶會下單,訂單相對集中,產能有限;二是我們的預測不精準,通常在一款產品發佈之前,內部會與銷售一起,預測可能會受用戶歡迎的配置,但這個預測可能會有偏差。

例如之前極氪7X的例子,按照整個產品的價格和定位,最早我們估算真皮座椅的選裝率應該在5%以下,結果上市之後翻了好幾倍,很快攀升至17%~18%,導致後面皮料的原材料供應不足。

真皮皮質有染色、烘乾、裁片、打孔、縫製、去味等步驟,需要將近一個月的時間才能供應上來,再組織生產的時候很複雜。還有一些涉及到增加模具的情況更甚,比如如果搞錯了輪胎輪轂的比例,複製模具極限條件下也需要45天。

早期往往因為這一類原因,導致我們的交付會出現偏差。但一旦生產穩定下來,交付的速度就會非常快。現在正常情況下所有產品兩個星期應該都可以做到交付。

Q

虎嗅智庫:從第一輛極氪001到第40萬輛車下線,這三年多走來,在諸多事務中,著重發力的核心工作是什麼?

A

趙春林:核心是對數據管理應用的基礎搭建。其實在汽車領域里,數字化非常基礎,但業務範圍實際上非常寬。例如在設計階段,車有上萬個零件,怎麼把這些零件的數據管理好極其重要。這些零件數據不僅僅服務於設計,還要服務於造車的全流程。

在後台,研發階段的數據管理有一套系統,面向供應鏈、製造交互等環節,在內部形成閉環,支撐研發端跨部門協同工作,以及從研發端到供應鏈的供應商數據、製造數據的定點管理。

從市場的用戶訂單管理到製造訂單的傳遞,訂單要能解析成零件;到生產製造的環節,從採購下訂單到供應商配送,要進行物流、倉儲的管理,整個系統能記錄到供應商端的數據,同時通過編碼的方式對整車零部件進行追溯;工廠內從倉庫到生產線邊的配送,再到生產線的工藝等等,這一系列都需要利用數字化的手段來實現。在生產過程中整車的質量信息、工藝信息同樣如此。

當然現在智能電動車還涉及到軟件的管理,車輛下線時,要將車輛軟件更新至最新版本,再交付給用戶。這個過程會涉及到軟件上遊,鏈接到軟件開發部門不同版本的管理測試,這些都是靠數字化才能實現。

極氪的這些能力不是品牌成立之初才開始建設的,實際上是依託著吉利集團三十多年來的發展基礎,不斷去完善拓展才能實現的,這些基礎以及多年的積累是支撐我們快速交付能力的重要保障之一。

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依靠規模化、平台化和集成共享實現降本

Q

虎嗅智庫:如今價格戰如火如荼,消費者都希望買到更便宜的車,而這背後,離不開企業對成本的有效管控。那麼極氪如何平衡創新投入與成本控制,給消費者帶來更多實惠?

A

趙春林:我們認為降本要更多通過技術手段,靠更多的規模化來實現成本管控。產品技術平台化得到更多的應用,這樣能夠降低我們的物料成本,降低供應鏈的開發成本,實現越來越多的零部件共享。

第一, 在產品直銷和開發過程中,隨著規模越來越大,實現更大規模的平台化和零部件共享,這是降本中非常重要的操作之一。

第二,實現更多的系統自研,在研發階段大量的投入是一個重要的降本手段。雖然我們不太可能自己生產控製器,但核心控製器等硬件的設計,軟件的迭代,我們都是自己來做。尤其是我們上架自研的8295智能座艙計算平台後,軟件的迭代、OTA的開發都是自研,許多車型都在共享這個平台。

我們擺脫了過去靠供應商才能更新軟件的情況,軟件一旦開發完,後期可節約大量的技術開發成本,系統費用會大幅度降低。還有就是通過自研的手段,實現更多控製器的整合,垂直整合的深度會很深,這也是一個重要的降本手段。

第三,在實現安全舒適的同時,在開發早期實現製造和研發間的相互校驗和耦合,也能夠幫我們實現成本的降低。在開發階段,概念設計-造型設計-工程開發的路徑中,工程開發與造型是同步的,製造過程的開發和產品的工程開發也幾乎是同步的。我們會儘早地發掘它成本的情況,也會從製造的角度提出對產品設計的要求。這些在極氪已經是一個非常成熟的工作體系。

第四,供應鏈層面,成本管理與供應商管理深度有密切的關係。在實際實踐過程中,極氪有一個非常龐大的隊伍會幫助供應商提升管理過程。有一些供應商,按照我們的分析應該可以盈利,但部分業務開展得不是很順利,管理能力有所欠缺。所以很多時候,例如產品接近量產、快速迭代或者產能爬坡的過程中,我們會有專門的隊伍去幫助供應商改善其生產過程,降低不合格品的比例。

比如有的供應商零部件有莫名其妙的磕碰劃痕,存在很多外觀不合格的情況,分析下來可能是它的包裝器具設計不合理,運輸過程中不可控等等。我們會把自己工廠內的專業隊伍派過去,幫助供應商一起改善,提高他們的盈利能力等等。解決供應商的問題實際上也就是在解決我們自己的問題,這樣大家會有更多的共贏點。

第五,在設計產線的時候充分考慮柔性因素。梅山工廠生產極氪007、7X的同時也生產領克09的訂單。生產和研發等方面,極氪和領克的數字化都共享了整個吉利集團的平台能力,底層的設計思路都是共享的,所以我們能夠實現不同品牌產品在同一條產線上生產。

Q

虎嗅智庫:正好您提到了領克,大家都非常關心極氪和領克的整合,兩個品牌在技術層面上會有什麼整合規劃?

A

趙春林:電氣架構、機械架構、軟件開發實現越來越多的共享,產品生產線也要實現共享,讓產能的利用率實現進一步的優化。

最近CEO已經對外公佈過,產品技術會進一步地相互吸收一些成果,比如浩瀚架構,將來會更多地應用到領克的產品上。還有軟件開發共享也非常重要,極氪的軟件自研比例非常高,除了大家知道的浩瀚智駕2.0之外,座艙的自研比例也非常高,極氪8295智能座艙計算平台從底層到上層應用都是自研的。

底層的電氣架構靠不同的控製器來實現整車的不同功能,現在切換到了2.5版本,後面會做更多控製器的整合,未來還可能會有更大規模的集成,例如中央計算這種方式,這些成果都會同時在將來賦予領克品牌。

Q

虎嗅智庫:極氪已經取得了不少成績,站在當下這個節點,您認為極氪接下來的重點突破方向或者核心目標會聚焦在哪些方面呢?

A

趙春林:雖然汽車工業數字化應用很早,但是現在發展太快,可深入變革的領域越來越多,這是行業動態。極氪那麼早和其他廠商共創人形機器人的工廠應用,是因為我們預判人形機器人會帶來行業的變革,會有越來越多的產業、功能被機器取代。

這實質上是個好事。第一,工廠面臨用工難的問題,越來越多的人不願意從事工廠一線工作,我們期待從工廠的角度實現更多的智能化和自動化。

第二,現在國內產品的迭代速度非常快,特別是在智能電動車領域,對於車輛軟件的管理、製造過程中的配合做了許多工作。在可以預見的未來,車型和軟件的迭代可能會更加敏捷,那就需要從製造的角度跟上快速發展的步伐,產線佈局的時候更充分考慮到柔性和擴展性的基礎搭建。

第三,現在製造業開始面向更多懂車、年輕的用戶,他們對細節和品質的要求越來越高,如何進一步來提高整車零部件的精緻性,這方面我們還有很多工作要做。

第四,我認為對於智能電動車這個品類來說,提供更智能化的體驗是真正體現產品競爭力的地方。我們做的本來就是創新產品, 實現更智能化的軟件功能是非常複雜的,所以產品的智能化水平才是未來新勢力品牌的優勢所在。

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