汽車首先是製造業，然後，才是其他。
工廠是製造業的基石，然後，汽車才能考慮其他。
但同時，這些「其他」的東西，也會反過來影響汽車工廠。
自福特
開創流水線生產模式，豐田開創精益製造模式，後面還有特斯拉的超級工廠模式，汽車工廠代表的是製造效率。從衝壓、焊裝、塗裝到總裝，一條成熟的生產線需要交付穩定的質量、規模化的產能以及更低的製造成本。
智界汽車的超級工廠，則想在此基礎上探討一個問題：汽車已經進入了 AI 時代，汽車工廠是否可以一起進入？
與董車會前不久來到了位於安徽蕪湖的智界超級工廠，也和智界汽車執行董事及執行副總裁趙長江聊了聊智界的超級工廠，智界的車與智界的未來。
因為剛建成不久，這座智界超級工廠里高速運轉的自動化設備，增加機器人機械臂數量後的「智能產線」顯得格外的「新」。這種「新」也可以說是由表及里，這座工廠背後，存在一套由數據驅動、持續優化的製造系統。設備採集數據，AI 模型進行分析，數字孿生模擬生產過程，最終反饋到工藝調整。
這套邏輯與今天汽車行業熱衷討論的智能駕駛類似：車輛通過數據不斷理解道路，工廠則通過數據不斷理解製造。
趙長江在採訪時說，智界專屬超級工廠是「全新規劃建設的整車生產基地，華為從項目頂層規劃階段深度參與，完整輸出全套自研智能製造與質量管理體系標準」，智界 S7、R7、旗艦 MPV V9 以及全新 FUV RX 等車型均誕生於此。
▲ 智界汽車執行董事及執行副總裁趙長江
智界超級工廠，也是純正的鴻蒙汽車專屬工廠
如果把汽車工業的發展簡單劃分，過去幾十年的核心競爭力集中在機械製造能力。誰擁有更好的發動機、更成熟的供應鏈、更高效的生產線，誰就更容易建立優勢，豐田便是由此崛起。
但現在汽車正在從機械產品變成融合軟體、數據和服務的智能終端，這也意味著，製造體系本身需要發生變化。
在過去，智能化企業往往以供應商身份進入汽車產業鏈，提供晶片、軟體或者某項技術能力。但智界超級工廠嘗試的是另一種關係：從產品定義、製造體系到質量管理，華為深度參與汽車製造全過程。
趙長江說：
這是國內專為鴻蒙智能車型打造的全新整車製造基地，全產線適配華為鴻蒙全套智能體系標準。
在他看來，智界與華為之間也並非簡單供應商之間的合作，他做了一個比喻：
華為前沿智能化技術優先落地智界，品牌與華為渠道深度共建，並非簡單供應商合作，而是協同共建、長期共生的夥伴關係，這不是買賣合作，是一起養孩子的關係。
買賣合作是甲方乙方的關係，而一起養孩子，則意味著更多的責任。
軟體、晶片、數據、製造和用戶服務正在從過去相對獨立的環節，變成一個完整體系。超級工廠，就是這個體系向製造端延伸的體現。
智界超級工廠總占地面積超過 1400 畝，包含壓鑄，衝壓，焊接，塗裝和總裝 5 個車間，部署超過 2000 台智能化設備，並通過數字孿生、視覺 AI 質檢以及全息追溯體系，對生產過程進行管理，每台下線產品都經歷超過 1 萬道檢測工序。
但對於智界和趙長江而言，超級工廠真正的價值，並不只是自動化程度提高。他將這座工廠稱為智能製造的「母體」：
我們內部一直把它視作智能製造的母體，它依託 PADEE 感知→分析→決策→執行→進化』的自主智能閉環持續運轉，每一次循環，都讓工廠變得更聰明、更高效、更懂用戶。
這套閉環邏輯，與智能駕駛中的數據閉環有相似之處。傳統工廠更多依靠預設流程運行，而智能工廠希望通過數據反饋持續優化。這裡的 PADEE 閉環體系（感知-分析-決策-執行-進化，Perception-Analysis-Decision-Execution-Evolution）會採集供應鏈、生產設備以及用戶反饋數據，再交由 AI 模型、數字孿生和自學習算法分析，最終驅動機器人、自動化產線以及物流系統執行調整，並將結果再次反饋。
設備負責感知生產狀態，AI 系統負責分析數據，製造系統根據結果調整生產流程，最終形成持續優化。
未來優秀的汽車工廠可能不只是「生產更多汽車」，還需要具備「理解製造過程」的能力。
對於消費者而言，製造能力最終會體現為車輛品質。尤其是到了 50 萬元級市場，用戶對於品質的要求往往更加偏向細節。座艙在行駛的時候是否安靜、車輛是否存在難以定位的異響、長期使用後是否耗能保持穩定，發布會的參數羅列沒法直接表達這些，但上市之後的用戶反饋，口碑傳播會記得這些。
智界超級工廠試圖通過 AI 技術解決這些問題。其中一個代表案例，是華為自研 EOL 自動化檢測系統。
趙長江介紹說：
在質量檢測環節，我們的工廠採用華為自研 EOL 自動化檢測系統，一車一報告，業界首發異響 AI 檢測實驗室，不僅實現了 NVH 異響的全自動化檢測，更首次將聲學實驗室流程引入至質量管控。
這個系統覆蓋電氣、動力、機械、工藝等多個維度，通過自動化檢測對早期缺陷進行攔截，同時利用 ORT 程序模擬用戶前 500 公里的可靠性體驗。
過去，質量檢測更多依靠經驗和流程；未來，數據和 AI 將成為製造體系的重要判斷依據。
50 萬級市場，製造能力成為智界 V9 的底牌
建設超級工廠的意義，最終需要通過產品體現。對於智界而言，V9 是這套體系第一次接受市場檢驗的車型。
過去幾年，中國新能源汽車完成了從電動化普及到智能化競爭的過程，下一步就是高端化。
智界 V9 給出了一個階段性答案，這款車上市兩個月後，實現月銷破萬，並且在 50 萬元均價區間站穩市場。
但在智界看來，銷量只是表象：
市場只看見銷量數字，背後是一套覆蓋產品定義、華為全棧技術整合、全國專屬渠道布局、全周期用戶運營的完整體系同步高效運轉。
這也是智界希望證明的一件事：高端汽車競爭，最終比拼的是完整體系。智界超級工廠承擔的，就是把高端產品生產製造穩定化體系化的角色。
例如，全球首發的電磁熱控壓鑄技術首次應用在智界 V9 上，這個技術將 78 個零件整合為 1 個，減少 760 個焊點，同時讓鑄件減重 15.5%，屈服強度提升超過 55%。
配置表不會說車身的壓鑄工藝，消費者也看不太出來，但這些工藝會影響車輛長期使用過程中的結構強度、耐久性以及安全表現。
這也是高端市場競爭與普通市場競爭的區別。低價市場可能更關注功能數量，而高端市場更加關注長期價值。
趙長江認為，高端用戶真正關注的是對場景的理解：
高端用戶不需要品牌強行教育，核心在於深度理解真實出行場景，理解需求是開啟銷售大門的第一把鑰匙。
智界 V9 從來不是單純硬體堆疊，而是從全家出行、長途商務、老人孩童乘車等真實場景提煉出的解決方案，很多配置用戶前期不會主動提出，但體驗後無法再妥協降級。
過去新能源車競爭中，一個常見現象是比拼參數。更大的螢幕、更高的算力、更長的續航，都成為產品宣傳重點。
但隨著市場成熟，用戶開始重新判斷這些參數到底是否創造價值。趙長江對此表示：
行業很多品牌熱衷比拼紙面參數，比參數，其實是沒有真正踐行以用戶為主，所以我們比場景，用戶真正能 get 到這種價值。
這也是智界 V9 的產品邏輯。車輛並非簡單增加功能，而是圍繞家庭出行、商務接待以及多人乘坐場景重新定義體驗。
從這個角度看，超級工廠和產品定義其實是一體兩面：產品決定用戶需要什麼，工廠決定這些體驗能否穩定實現。
AI 不僅是汽車的關鍵詞，也是汽車生產的關鍵詞
超級工廠首先解決的是製造問題，那麼智界藉此真正想回答的問題，是未來汽車公司應該如何成長。在趙長江看來，智界並不只是希望成為一家只是賣汽車的企業。他說：
智界不是只賣產品，是賣解決方案，核心工作不是單純銷售車輛，而是解決用戶真實出行痛點。
汽車企業的競爭邊界正在發生變化，未來一家汽車公司需要連接產品、製造、軟體、渠道和用戶服務。
因此，智界也在調整自身組織方式。為了落實「以用戶為中心」，智界進行了組織架構重構，讓一線團隊直接對用戶負責，減少流程壁壘。
在鴻蒙智行體系中，智界也是較為特殊的品牌。智界是鴻蒙智行「五界」矩陣中唯一實現獨立法人運營、擁有完整專屬渠道，並覆蓋轎車、SUV、MPV 全品類產品矩陣的品牌。
他們正在嘗試建立一套更加完整的品牌體系。過去，汽車企業通過規模化生產降低成本。未來，智能汽車企業需要通過數據和 AI，讓整個體系持續進化。比如在智界超級工廠焊裝車間，多台機器人可以同步協同作業，同時支持多車型柔性混線生產。
趙長江介紹說：
在我們的焊裝車間，多台機器人同步協同作業，多車型柔性混線，再配上全域 AI 視覺檢測，毫米級把控每一處工藝細節，效率和品控同時拉滿。
和前面提到的「異響 AI 檢測實驗室」一樣，這也是 AI 融入到生產製造和質檢流程的例子，車輛行駛過程中產生的細微聲音，生產過程中比誤差稍大的瑕疵縫隙，往往都需要依賴經驗豐富的工程師判斷。AI 檢測系統嘗試將這種過去依賴人工經驗的判斷過程，轉化為可採集、可分析的數據。
這也是智能製造與傳統自動化製造的區別。
趙長江說：
傳統車企舊運營邏輯無法適配智能化 AI 汽車時代，用舊時代的邏輯經營不好 AI 時代的公司，智界從一開始就是用 AI 時代的邏輯在經營。
當汽車從機械工業產品變成智能終端，一家汽車公司的核心能力究竟是什麼？答案正在變化。
未來領先的汽車企業，生產的不只是汽車。它們需要生產一套能夠理解用戶、持續優化製造，並不斷進化的智能汽車體系。
