对话智界赵长江：用旧时代的逻辑，经营不好 AI 时代的汽车公司

汽车首先是制造业，然后，才是其他。

工厂是制造业的基石，然后，汽车才能考虑其他。

但同时，这些「其他」的东西，也会反过来影响汽车工厂。

自福特开创流水线生产模式，丰田开创精益制造模式，后面还有特斯拉的超级工厂模式，汽车工厂代表的是制造效率。从冲压、焊装、涂装到总装，一条成熟的生产线需要交付稳定的质量、规模化的产能以及更低的制造成本。

智界汽车的超级工厂，则想在此基础上探讨一个问题：汽车已经进入了 AI 时代，汽车工厂是否可以一起进入？

爱范儿与董车会前不久来到了位于安徽芜湖的智界超级工厂，也和智界汽车执行董事及执行副总裁赵长江聊了聊智界的超级工厂，智界的车与智界的未来。

因为刚建成不久，这座智界超级工厂里高速运转的自动化设备，增加机器人机械臂数量后的「智能产线」显得格外的「新」。这种「新」也可以说是由表及里，这座工厂背后，存在一套由数据驱动、持续优化的制造系统。设备采集数据，AI 模型进行分析，数字孪生模拟生产过程，最终反馈到工艺调整。

这套逻辑与今天汽车行业热衷讨论的智能驾驶类似：车辆通过数据不断理解道路，工厂则通过数据不断理解制造。

赵长江在采访时说，智界专属超级工厂是「全新规划建设的整车生产基地，华为从项目顶层规划阶段深度参与，完整输出全套自研智能制造与质量管理体系标准」，智界 S7、R7、旗舰 MPV V9 以及全新 FUV RX 等车型均诞生于此。

▲ 智界汽车执行董事及执行副总裁赵长江

智界超级工厂，也是纯正的鸿蒙汽车专属工厂

如果把汽车工业的发展简单划分，过去几十年的核心竞争力集中在机械制造能力。谁拥有更好的发动机、更成熟的供应链、更高效的生产线，谁就更容易建立优势，丰田便是由此崛起。

但现在汽车正在从机械产品变成融合软件、数据和服务的智能终端，这也意味着，制造体系本身需要发生变化。

在过去，智能化企业往往以供应商身份进入汽车产业链，提供芯片、软件或者某项技术能力。但智界超级工厂尝试的是另一种关系：从产品定义、制造体系到质量管理，华为深度参与汽车制造全过程。

赵长江说：

这是国内专为鸿蒙智能车型打造的全新整车制造基地，全产线适配华为鸿蒙全套智能体系标准。

在他看来，智界与华为之间也并非简单供应商之间的合作，他做了一个比喻：

华为前沿智能化技术优先落地智界，品牌与华为渠道深度共建，并非简单供应商合作，而是协同共建、长期共生的伙伴关系，这不是买卖合作，是一起养孩子的关系。

买卖合作是甲方乙方的关系，而一起养孩子，则意味着更多的责任。

软件、芯片、数据、制造和用户服务正在从过去相对独立的环节，变成一个完整体系。超级工厂，就是这个体系向制造端延伸的体现。

智界超级工厂总占地面积超过 1400 亩，包含压铸，冲压，焊接，涂装和总装 5 个车间，部署超过 2000 台智能化设备，并通过数字孪生、视觉 AI 质检以及全息追溯体系，对生产过程进行管理，每台下线产品都经历超过 1 万道检测工序。

但对于智界和赵长江而言，超级工厂真正的价值，并不只是自动化程度提高。他将这座工厂称为智能制造的「母体」：

我们内部一直把它视作智能制造的母体，它依托 PADEE 感知→分析→决策→执行→进化’的自主智能闭环持续运转，每一次循环，都让工厂变得更聪明、更高效、更懂用户。

这套闭环逻辑，与智能驾驶中的数据闭环有相似之处。传统工厂更多依靠预设流程运行，而智能工厂希望通过数据反馈持续优化。这里的 PADEE 闭环体系（感知-分析-决策-执行-进化，Perception-Analysis-Decision-Execution-Evolution）会采集供应链、生产设备以及用户反馈数据，再交由 AI 模型、数字孪生和自学习算法分析，最终驱动机器人、自动化产线以及物流系统执行调整，并将结果再次反馈。

设备负责感知生产状态，AI 系统负责分析数据，制造系统根据结果调整生产流程，最终形成持续优化。

未来优秀的汽车工厂可能不只是「生产更多汽车」，还需要具备「理解制造过程」的能力。

对于消费者而言，制造能力最终会体现为车辆品质。尤其是到了 50 万元级市场，用户对于品质的要求往往更加偏向细节。座舱在行驶的时候是否安静、车辆是否存在难以定位的异响、长期使用后是否耗能保持稳定，发布会的参数罗列没法直接表达这些，但上市之后的用户反馈，口碑传播会记得这些。

智界超级工厂试图通过 AI 技术解决这些问题。其中一个代表案例，是华为自研 EOL 自动化检测系统。

赵长江介绍说：

在质量检测环节，我们的工厂采用华为自研 EOL 自动化检测系统，一车一报告，业界首发异响 AI 检测实验室，不仅实现了 NVH 异响的全自动化检测，更首次将声学实验室流程引入至质量管控。

这个系统覆盖电气、动力、机械、工艺等多个维度，通过自动化检测对早期缺陷进行拦截，同时利用 ORT 程序模拟用户前 500 公里的可靠性体验。

过去，质量检测更多依靠经验和流程；未来，数据和 AI 将成为制造体系的重要判断依据。

50 万级市场，制造能力成为智界 V9 的底牌

建设超级工厂的意义，最终需要通过产品体现。对于智界而言，V9 是这套体系第一次接受市场检验的车型。

过去几年，中国新能源汽车完成了从电动化普及到智能化竞争的过程，下一步就是高端化。

智界 V9 给出了一个阶段性答案，这款车上市两个月后，实现月销破万，并且在 50 万元均价区间站稳市场。

但在智界看来，销量只是表象：

市场只看见销量数字，背后是一套覆盖产品定义、华为全栈技术整合、全国专属渠道布局、全周期用户运营的完整体系同步高效运转。

这也是智界希望证明的一件事：高端汽车竞争，最终比拼的是完整体系。智界超级工厂承担的，就是把高端产品生产制造稳定化体系化的角色。

例如，全球首发的电磁热控压铸技术首次应用在智界 V9 上，这个技术将 78 个零件整合为 1 个，减少 760 个焊点，同时让铸件减重 15.5%，屈服强度提升超过 55%。

配置表不会说车身的压铸工艺，消费者也看不太出来，但这些工艺会影响车辆长期使用过程中的结构强度、耐久性以及安全表现。

这也是高端市场竞争与普通市场竞争的区别。低价市场可能更关注功能数量，而高端市场更加关注长期价值。

赵长江认为，高端用户真正关注的是对场景的理解：

高端用户不需要品牌强行教育，核心在于深度理解真实出行场景，理解需求是开启销售大门的第一把钥匙。

智界 V9 从来不是单纯硬件堆叠，而是从全家出行、长途商务、老人孩童乘车等真实场景提炼出的解决方案，很多配置用户前期不会主动提出，但体验后无法再妥协降级。

过去新能源车竞争中，一个常见现象是比拼参数。更大的屏幕、更高的算力、更长的续航，都成为产品宣传重点。

但随着市场成熟，用户开始重新判断这些参数到底是否创造价值。赵长江对此表示：

行业很多品牌热衷比拼纸面参数，比参数，其实是没有真正践行以用户为主，所以我们比场景，用户真正能 get 到这种价值。

这也是智界 V9 的产品逻辑。车辆并非简单增加功能，而是围绕家庭出行、商务接待以及多人乘坐场景重新定义体验。

从这个角度看，超级工厂和产品定义其实是一体两面：产品决定用户需要什么，工厂决定这些体验能否稳定实现。

AI 不仅是汽车的关键词，也是汽车生产的关键词

超级工厂首先解决的是制造问题，那么智界借此真正想回答的问题，是未来汽车公司应该如何成长。在赵长江看来，智界并不只是希望成为一家只是卖汽车的企业。他说：

智界不是只卖产品，是卖解决方案，核心工作不是单纯销售车辆，而是解决用户真实出行痛点。

汽车企业的竞争边界正在发生变化，未来一家汽车公司需要连接产品、制造、软件、渠道和用户服务。

因此，智界也在调整自身组织方式。为了落实「以用户为中心」，智界进行了组织架构重构，让一线团队直接对用户负责，减少流程壁垒。

在鸿蒙智行体系中，智界也是较为特殊的品牌。智界是鸿蒙智行「五界」矩阵中唯一实现独立法人运营、拥有完整专属渠道，并覆盖轿车、SUV、MPV 全品类产品矩阵的品牌。

他们正在尝试建立一套更加完整的品牌体系。过去，汽车企业通过规模化生产降低成本。未来，智能汽车企业需要通过数据和 AI，让整个体系持续进化。比如在智界超级工厂焊装车间，多台机器人可以同步协同作业，同时支持多车型柔性混线生产。

赵长江介绍说：

在我们的焊装车间，多台机器人同步协同作业，多车型柔性混线，再配上全域 AI 视觉检测，毫米级把控每一处工艺细节，效率和品控同时拉满。

和前面提到的「异响 AI 检测实验室」一样，这也是 AI 融入到生产制造和质检流程的例子，车辆行驶过程中产生的细微声音，生产过程中比误差稍大的瑕疵缝隙，往往都需要依赖经验丰富的工程师判断。AI 检测系统尝试将这种过去依赖人工经验的判断过程，转化为可采集、可分析的数据。

这也是智能制造与传统自动化制造的区别。

赵长江说：

传统车企旧运营逻辑无法适配智能化 AI 汽车时代，用旧时代的逻辑经营不好 AI 时代的公司，智界从一开始就是用 AI 时代的逻辑在经营。

当汽车从机械工业产品变成智能终端，一家汽车公司的核心能力究竟是什么？答案正在变化。

未来领先的汽车企业，生产的不只是汽车。它们需要生产一套能够理解用户、持续优化制造，并不断进化的智能汽车体系。

刘学文

稳中向好。

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