理想汽車第一產品線總裁湯靖近期在B站《未來車研社》的直播中，深入探討了理想汽車如何通過數據智能技術推動汽車研發與制造的高效進行。他分享的理想汽車快速響應市場需求的策略，引發了行業內外的廣泛關注。
理想L系列車型，從L9到L7，再到今年3月上市的L6，均在上市首月即實現萬輛交付。這一成績的取得，不僅得益于精準的產品定位和對用戶需求的深刻把握，更離不開高效的產能管理。汽車行業通常將新車型上市后的產能提升階段稱為“產能爬坡期”，這一時期通常需要3至6個月的時間來逐步增加月產能，以確保產品質量。
以小鵬汽車為例，其MONA M03車型上市后訂單激增，為了加速交付，小鵬通過雙班生產模式在11月將產能提升了40%，并計劃在2025年1月實現月產能2萬輛的目標。這一過程耗時5個月，充分體現了產能爬坡期的挑戰與機遇。
同樣，今年9月上市的阿維塔07和樂道L60也正處于產能爬坡的關鍵階段。湯靖指出，中國汽車工業經過30年的積累，工廠自動化和工藝穩定性已達到國際頂尖水平。然而，產能爬坡的核心挑戰仍在于“質量”。他強調，如果一個月內生產萬輛汽車，任何微小的工藝問題都可能被放大，對品牌和用戶滿意度造成巨大損害。
為了應對這一挑戰，理想汽車采取了“數據智能驅動制造”的策略。湯靖介紹，汽車工廠通常包含四大車間，即沖壓、焊接、涂裝和總裝。其中，總裝車間對人力需求最大，約有60%的工人在這里工作，而他們中的一半時間都在打螺絲。一輛汽車大約需要3000顆螺絲，打螺絲成為最耗費人力和時間的工藝之一。
為了提高打螺絲的效率和精確度，理想汽車利用毫秒級的內置扭矩曲線數據，智能判斷螺絲是否連接良好。如果連接不佳，系統會立即發出警報，工程師和質量人員將迅速跟進處理。這一技術的應用，不僅提升了生產效率，更確保了產品質量。
理想汽車在四大車間都運用了數據智能技術來提升效率和質量。在沖壓車間，理想汽車利用1000多個參數自動匹配最優的沖壓參數，實現了快速上量。在焊裝車間，雖然自動化率已接近100%，但理想汽車仍通過采集電流、電壓、電阻等參數，建立模型預測焊點可靠性，確保焊接質量。
湯靖表示，自動化設備雖然為生產效率的提高奠定了基礎，但并不能解決所有問題。理想汽車將所有自動化數據上傳到云端，利用AI大腦建立分析模型，為工程師提供分析結果和決策意見。這一閉環系統的建立，標志著理想汽車真正邁向了智能工廠的新階段。
理想汽車不僅在自己的工廠應用了這套系統，還將其推廣給了30多家核心供應商，并計劃在今年內實現對100家以上供應商的覆蓋。這一舉措將進一步提升理想汽車供應鏈的智能化水平，為未來的市場競爭奠定堅實基礎。
