2026年4月20日，北京——2026年伊始，工业和信息化部、中央网信办等八部门联合印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确了未来三年中国人工智能与制造深度融合的发展蓝图和具体目标，包括：推动3到5个通用大模型在制造业深度应用、推出1000个高水平工业智能体、打造100个工业领域高质量数据集、推广500个典型应用场景等。
在汽车制造领域，许多中国企业已经走在了行业前沿。在全产业链竞争加剧、智能化高速迭代的大背景下，如何将AI技术深度融入生产流程，让技术革新和成本控制形成良性循环，已经成为实现降本增效、构筑核心竞争力的必然路径。尤其在质量检测等环节，企业亟需突破传统人工模式的效率瓶颈，实现AI的跨场景、规模化应用。此刻，国内新能源汽车领军企业赛力斯正携手IBM，率先探索一条视觉检测的智能化新路，开启AI应用规模化的新篇章。
从2024年开始，赛力斯与IBM共同打造了基于IBM Maximo Visual Inspection (MVI)的“通用AI视觉检测平台”，赋能赛力斯技术人员实现了AI 场景自主化落地，同时不断地尝试、迭代，拓展AI 模型的应用场景。这不仅解决了传统的“视觉检测一体机”的高成本和低复用问题，同时将AI视觉检测快速地应用于三个智能工厂和上百个场景中，为持续的效率提升和创新发展打下基础。
逆势求变，寻找降本增效“新解法”
在此次合作中，赛力斯和IBM就“生产效率”达成了更深层的理解——不仅是关于检测速度的快慢，更是如何确保视觉检测与生产节奏同步，以灵活应对新能源汽车市场的快速变化。随着产品迭代和车型频繁切换，零部件的变化也随之而来，视觉检测系统需具备同步迭代的能力。
此前，赛力斯已经部署了多个视觉检测系统，由于车型、设计迭代快，新的检测需求持续涌现。从轮胎到门把手，从车门到其他零部件，这些需求本质上共享着相似的“底层模板”，但由于原有系统是供应商提供的“一体机”，缺乏自主训练模型能力，赛力斯不得不依赖供应商为每个新需求开发定制化的检测模型。
在车型迭代周期不断加快的今天，低复用率的模式不仅造成资源浪费，也不利于企业在市场竞争中赢得先机。唯有将AI技术与产线深度融合，同时让业务人员具备训练 AI 模型的能力，才能有效应对市场需求的快速变化并保持竞争力。
授人以渔，探索可复用、易上手的智能质检模式
作为专为工业场景中质量控制和检验团队打造的智能质检平台，IBM MVI不仅突破了传统视觉检测方案在固定场景配置、开发周期和硬件成本等方面的局限，更有效加速了技术赋能与流程优化的深度融合。
在这次合作中，赛力斯与IBM选择了一条“授人以渔”的创新路径——不同于传统的模型定制服务，IBM通过MVI平台为赛力斯提供专业的训练指导和部署支持，帮助后者的技术团队掌握AI视觉检测的核心能力：
· 在技术层面，MVI快速、易用且准确。平台可以复用移动端和现有摄像头，降低了硬件成本；同时，无缝兼容现有视觉检测系统，充分保护了企业已有投资。
· 在人才赋能层面，MVI将复杂的AI技术转化为直观易用的工具，让赛力斯员工能轻松完成模型的标记、训练和部署，真正实现了“技术民主化”。
· 在效能提升层面，基于AI大规模视觉分析能力，MVI提高了检测的准确度，在3个智能工厂中实现了上百个场景的应用，实现了规模化应用，可谓“以一顶百”。
共创共赢，打造兼顾效率与创新的AI质检平台
作为此次合作的首个落地场景，AI视觉边缘端已在赛力斯多个智能工厂实现部署，包括于2025年央视春晚重庆分会场亮相的“超级工厂”。随着赛力斯车型的不断迭代和产线扩展，预计项目逐步扩展至更多业务、更多场景，让 AI 规模化落地，进一步扩展双方长期合作。
谈及此次合作，赛力斯制造数字化团队负责人表示：“在AI时代，工程师的角色已经不再局限于使用现有技术，而是要具备自主开发、扩展的能力。IBM视觉检测平台的引入不仅打破了过去高成本、重复投入的困局，更显著提升了系统应对车型变化的快速复用能力。目前，我们已经在该平台构建了超过115个模型，覆盖汽车生产的多个环节，大幅提升检测效率的同时，节省了60%模型的研发和上线成本。我们期待与IBM探索更多AI赋能的应用场景。”
IBM中国科技事业部客户成功经理刘品一表示，AI技术的发展趋势是“下沉”和“赋能”，通过屏蔽底层技术的复杂性，为制造业提供易上手、可复用的生产力工具。“这要求技术提供商兼具算法实力、行业认知与痛点洞察，通过平台化、产品化和服务化实现降本增效。IBM Maximo VI正是这样的企业级视觉检测平台，以无代码AI视觉赋能制造业，实现自动化智能检测。”
IBM中国科技事业部华南华西区总经理陈震环表示：“随着生成式AI带来新一轮技术革命，以及‘出海’浪潮对智能化转型和全球化运营提出更高要求在线配资开户资料，IBM正凭借深厚的技术底蕴和行业经验，帮助中国企业在转型历程中减少不确定性，明确发展方向并为其打好技术基础。我们期待通过‘授人以渔’的方式，在帮助提升客户自主创新能力的同时，让技术选择权回到客户手中。”
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