自汽车正式诞生一百多年以来，生产制造经历了单件定制、福特大规模标准化、丰田精益生产等几个主要阶段[1]。从丰田七十年代开创精益生产方式后，汽车制造的模式始终没有大的突破，一直在平台化、模块化的模式上向纵深发展。随着大数据、物联网、人工智能等数字化技术的发展，传统汽车的制造模式才有了突破的技术基础，正在向智能制造模式方向发展。AI和机器人在汽车制造中的将得到慢慢的变多的应用，将发挥出节拍快、一致度高的优势[2]。整车柔性生产线使得资源的重新配置成为可能，汽车行业将更加重视高效利用能源，完善人与生产设备之间的协作[3]。

  数字化的经济对汽车制造有三个层面的影响。一是需求层面，汽车产品的价值主张向个性化、定制化方向发展，要求制造业务要从大规模标准化向大规模定制化模式方向改进；二是上下游系统层面，通过大数据应用和数字化技术，实现敏捷响应，以支持大规模定制化的需求，这对上游产品设计开发、供应链保障以及下游的经销商、服务商等的上下游协作模式提出了更高的要求；三是在生产工厂层面，数字经济时代可完全支撑人机一体化智能系统系统建设。智能制造的核心是大规模定制化，是一个由数据驱动的互联互通智能体系，智能制造模式的显示出制造业的本质：以更低的成本、更快的速度、更好的质量实现用户的个性化需求 [4]。

  实践案例1：宝马的数字化制造的高自动化率。宝马在全球制造体系中处于同行业领先的地位，位于沈阳铁西工厂的生产制造数字化程度居于行业标杆地位。铁西工厂自动化率最高的是焊装车间，拥有685台机器人，自动化率达到95%。冲压车间拥有全球领先的6序伺服高速冲压机（最高冲程可达17次/分钟，最大冲压力可达2500吨），开卷线次/分钟，最大重压力可达1250吨），自动化光学监测站（测量精度达28微米），5轴精密铣床（铣削精度达10微米）等先进的生产设施。工厂采用的生产软件系统是IPS国际生产系统，包括IPSL（物流）、IPSQ（质量）、IPST（技术） 三大系统。IT数据中心设置在南非，工厂的大数据与销售部门的数据相互连通，实施定制化生产，用户前端提需求，反馈给后台，后端分析分配给生产。

  [1] 王伟，杨一帆，魏云捷，季梦晨，乔晗，汪寿阳. 汽车产业商业模式分析[J].科技促进发展, 2016, 12(2): 144-154.

  [2] 韩旭萍. AI在汽车制造工业中的进展分析[J]. 自动化与仪器表，2015(4): 88-89.

  [4] 赵福全，刘宗巍，郝瀚，史天泽. 汽车产业变革的特征、趋势与机遇[J]. 汽车安全与节能学报，2018(3): 233-249.

  穆天宇，现任华晨自主品牌汽车公司副总经理。拥有工学学士学位和工商管理硕士学位，高级工程师。2001年大学毕业后进入华晨汽车集团工作，曾任研发中心产品战略处处长，销售公司副总经理，集团发展规划部副部长，整车事业部副总经理。

  主要从事产品管理、营销管理和战略管理工作，产品业务涵盖乘用车、商用车和共享出行。经历二十年来华晨自主品牌整车从前期立项、设计开发、上市营销、迭代升级的生命周期全过程。负责和参与新产品立项策划50个，新产品上市营销管理项目16个，市场客户调研项目44个，组织编写集团发展的策略规划、出行业务战略规划，制定品牌内涵方案，参与建立战略规划体系、产业整合优化、混合所有制改革等综合改革项目。当前工作的主要方向企业战略管理、产品战略管理、商业模式创新、汽车企业数字化转型升级。

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