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资讯 近日，由上海百科源汽车科技有限公司与宇通客车联合举办的“智驭座舱·共创未来——宇通客车智能座舱供应链技术展”圆满落幕。能科科技应邀走进宇通客车，围绕智能座舱前沿技术与整车场景深度对接，共同探索客车智能化升级的更多可能。
行业趋势
告别 “未来技术”，AI 赋能汽车行业智能化跃迁
生成式 AI 正在推动制造业深刻的生产力变革。麦肯锡研究显示，生成式 AI 全球经济价值潜力可达 2.6?4.4 万亿美元，覆盖 63 个应用场景，先进制造是国内最具代表性的受益行业，汽车产业更是智能化转型的核心主战场。聚焦到汽车行业实践，AI 应用正由试点验证加速迈向规模化落地：普华永道调研预测，汽车企业 AI 及先进技术应用普及率将从当前 47% 提升至 2030 年的 72%；德勤统计表明，超 80% 车企已启动 AI 试点，80% 以上车企完成 “研产供销服” 全链条生成式 AI 布局。
在此背景下，AI 已不再是面向未来的储备技术，而是驱动汽车制造业数字化转型迈入智能化新阶段的核心驱动力。
行业业务痛点
多重瓶颈制约汽车数智化转型进程
在汽车产业加速智能化跃迁的过程中，整车制造各业务链条仍暴露诸多现实痛点。
研发设计环节
三维模型复用率低，客车零部件数以万计，历史模型难以快速检索匹配，设计师耗费大量时间重复建模；整车 BOM 层级深、配置繁多，变更复杂且影响范围难以评估，研发?工艺?生产信息传递滞后，跨部门协同效率低下。行业现状显示，工程师约 40% 以上的时间消耗在信息检索和重复录入，无法投入创造性设计工作。
工艺规划环节
工艺编制高度依赖专家经验，新人培养周期长；图纸转工艺效率低下，重复录入工作量大，人工识别录入易发生错误；图纸、文档存放分散，知识检索成本高；工艺知识难以沉淀，专家隐性经验随人员流动流失。
生产制造环节
车身焊接质检多依靠人工目视，焊缝数量多、位置分散，人工检测易疲劳造成漏检，产品质量稳定性难以充分保障；产线设备故障排查耗时，停机损失巨大；售后维修知识分散，一线技师处理疑难问题求助困难；物料主数据管理混乱，一物多码、多物一码现象普遍，推高采购与库存成本。
质量运维环节
缺陷追溯链路长，故障定位效率低；技师故障判断经验缺乏系统化沉淀，新人成长周期漫长。
汽车行业数智化转型可划分为三个演进阶段：
目前多数整车企业正处于从 2.0 网络化集成向 3.0 智能化跃迁的过渡时期。前两个阶段主要解决流程线上化与数据打通的基础问题，而上述研发、工艺、生产、质量领域的大量业务痛点，恰恰需要依靠 3.0 阶段的智能化能力予以破解。AI 在汽车价值链各环节已经形成明确落地方向，涵盖研发设计、生产制造、供应链、营销服务。
面对行业转型诉求，能科科技汽车行业售前负责人韩凯亮面向宇通客车分享了能科科技的技术与产品能力，落地的多类工业 AI 应用场景，为车企迈向智能化跃迁提供支撑。
能科能力
三大核心能力，构建工业 AI 落地完整底座
能科科技具备基础设施解决方案服务、工业软件、工业数据和工业 AI三大核心能力，为汽车行业数智化转型提供端到端支撑，让 AI 成为工程师和一线工人的智能副驾。
基础设施解决方案服务能力
公司与华为、亚马逊云科技等云厂商深度合作，提供本地及云基础设施服务、MSP 服务。
规划与设计
提供工厂算力中心规划、工业私有云架构设计、产线边缘算力节点规划、企业上云路径设计等工业场景咨询规划；基于华为云底座输出工业互联网平台、数据入湖、数字孪生底座行业解决方案。
建设与集成
完成华为鲲鹏 / 昇腾 AI 集群部署、智算中心、工业数据中心一体化交付；实现华为 ICT 硬件与 MES、PLM、ERP 深度集成，软硬一体化交付工业数智底座。
运维服务
提供服务器、存储、网络硬件维保、7×24 小时故障应急值守；开展华为云平台、工业 PaaS 组件、工业 AI 应用性能监控调优。
· 算力运营
提供华为算力集群出租、机房托管代运营、算力调度增值服务；基于昇腾 + 华为云底座完成工业质检、生产调度等垂直大模型微调训练与落地运营。
工业软件能力：新一代自研 “乐系列” 工业软件
自研乐系列新一代工业软件产品，包含乐研、乐造、乐仓、乐数产品系列。
乐研：面向项目管理、研发设计、验证测试；
乐造：覆盖工艺规划、生产排程、生产管理、质量管理、物流管理、运维综保；
乐仓底座平台：统一底座平台，包含流程引擎、智能体厂、智能工作台、乐仓工坊、基础组件、微服务架构管理、数据湖仓 / 图数据库、云底座；
乐数：聚焦主数据、数据资产、指标管理、数据智能。产品采用分层解耦架构，分为基础包、行业包、定制包，可面向重工装备、汽车、高科技电子等行业输出 PLM、MOM 等多业务域数字化解决方案，提供完整实施与售后服务能力。
工业数据与工业 AI 能力：灵系列工业 AI 产品
灵系列以人工智能为抓手，融合高质量数据撬动工业 AI 变革，分为灵擎工业 AI 赋能平台、灵助工业软件 AI 工具集、灵智具身智能训推平台。
平台底层对接 QMS、PDM、MES、ERP、CRM、WMS、DSC、TDM 等多源业务数据源，完成结构化、非结构化数据采集、抽取、知识融合；向上支撑行业 / 领域大模型，包含具身大模型、决策大模型、图纸识别大模型、质检大模型、预测大模型、知识库模型等；支持模型选择、微调、评测，通过 RAG 增强生成、Workflow 工作流、MCP 服务模式、Multi?Agent 多智能体完成大模型应用落地，覆盖具身智能、工业产品研制智能化、工教助手多类业务场景，可输出工程研制域、管理域 AI Agent，支撑工业全场景智能化应用落地。
能科应用
九大行业场景案例，AI 深度融入整车研产供销服全价值链
依托产品技术底座，能科科技落地九大汽车及高端装备典型业务场景，将 AI 深度嵌入现有业务流程，解决真实业务痛点。
场景一：产品需求洞察助手
打通文档知识与需求流程，快速完成整车需求解析、沉淀与闭环管理。以客户需求为中心构建产品需求管理能力，搭建产品需求管理的流程、组织、标准体系，实现产品需求端到端闭环管理，保障产品市场竞争力领先。
场景二：三维 CAD 智能设计助手
将 AI 能力原生嵌入 CAD 设计环境，为设计师提供实时智能设计导航，把 AI 能力融入日常设计操作环境，降低 AI 工具使用门槛，赋能研发设计效率提升。
场景三：相似三维零件模型检索
破解历史零部件查找难题，提升零部件模型复用率，减少重复建模工作。传统模式下，三维设计时无法快速查询已有历史模型，依赖手动标注、关键词搜索，效率、准确度低。
解决方案：对 CATIA、Creo、SolidWorks 等格式三维模型做特征提取，将三维模型转化为向量序列；通过余弦相似度、欧几里得距离等算法完成相似度计算。用户输入模型或者文本描述，数秒即可推送相似度最高的历史模型，实现三维模型检索高准确、高效率，减少重复建模工作量，适用于高端装备研发设计场景。
场景四：PDM AI 智能助手
复用现有PDM底座，以大模型对话交互简化 PDM 平台复杂操作。某项目完成PDM智能化改造，实现对象创建、数据查询对话交互，逐步拓展智能知识问答，降低 PLM 系统操作门槛，提升研发人员工作效率。
场景五：AI 智能物料管理
治理整车海量物料数据，把物料清洗、选型、审核的经验转变为自动化能力。覆盖数据智能清洗、物料选型、物料创建规范、物料审核发布、自动质量校验五大关键环节。基于清洗数据开发场景 Agent，将各类标准规范作为输入，结合大模型、RAG、语义识别、相似度算法、规则引擎组合，实现数据自动清洗、物料智能选型、物料事前 / 事中 / 事后质量稽核，Agent 以 API 形式对接 MDM、PDM、ERP 系统，解决整车一物多码、多物一码问题，提升物料治理效率与质量。
场景六：AI 软件研发测试一体化
AI 深度融合 DevOps 流水线，缩短嵌入式软件从需求到测试验证的迭代周期。依托乐效研发测试完整流程，覆盖需求来源、需求拆分、需求代码、测试用例、自动化代码、测试报告、信号映射、数据治理，搭建嵌入式控制测试工作空间，完成项目协同、测试管理、配置管理、质量保证全流程，适配汽车嵌入式、PLC 开发、功能安全验证，压缩嵌入式软件迭代周期。
场景七：AI 图纸识别?工艺自动编排?G 代码生成
实现从图纸解析到加工代码输出端到端自动化，释放工艺工程师重复劳动。构建 CAD 图纸智能识别到 G 代码自动生成端到端 AI 系统，以 AI 替代传统人工编程繁琐步骤，实现数控加工编程全流程自动化、智能化、标准化，提升生产效率，保障工艺一致性。
场景八：基于 AI 的 DFM 检查
依托三维特征智能识别，自动完成可制造性校验并输出完整检查报告。支持基于用户自然语言输入自动生成 DFM 检查规则、输出检查指引；产品可独立部署，也可无缝嵌入现有 PDM 体系，通过 DFX 智能体 Agent 调用完成三维模型可制造性检查，自动留存检查记录，提前规避设计制造冲突，减少后期改模成本。
场景九：设备维修助手
沉淀设备维修隐性经验，让维修知识可问答、可检索、可落地指导现场作业。针对装备制造企业维修任务信息碎片化、配件准备脱节、技术资料查找困难、预测性维护缺少器件溯源信息等业务挑战。通过集成化任务页、配件任务自动预配、预测任务关联器件溯源，基于设备健康状态、故障风险等级生成预测维护任务。
落地成效：故障案例结构化沉淀时间由约 2 小时缩短至 20 分钟以内，知识沉淀效率提升 80% 以上；相似故障案例定位时间由约 1 小时缩短至 10 分钟以内，故障经验复用效率提升 80% 以上；针对已入库资料和已覆盖设备型号，典型维修问题知识召回 Top5 命中率不低于 90%，实现维修隐性经验数字化传承，赋能现场维修人员快速排障。
以上九大场景共同组成扎根整车业务的工业 AI 智能体体系，覆盖研发、销售、供应、制造、发货、服务完整价值流，释放研产供销服全链路业务价值。
FDE 体系：工业 AI 端到端场景落地交付体系
工业 AI 落地不能仅停留在原型演示，必须实现业务价值落地。能科科技打造 FDE 体系，形成从咨询规划到模型运维的标准化交付链路：
需求调研和分析
售前与方案团队开展业务现场调研访谈，梳理数据现状、业务执行现状，输出需求分析报告，完成 AI 场景初步筛选。
场景挖掘和梳理
多维度从业务价值、模型数据、技术方向对 AI 场景排序筛选，输出 AI 场景地图、AI 场景规划。
AI 软硬件架构体系设计
架构团队完成 4A 业务架构、硬件架构、多硬件协同、模型优化模式规划，输出整体架构方案。
实施服务和执行
实施团队完成工业数据实施、AI Agent 开发、系统对接落地；后续持续提供技术支持运维、订阅服务，包含数据采集清洗标注转换、大模型调优训练微调评测、Agent 开发应用对接，保障 AI 应用持续迭代运营。
依托完整产品与交付体系，能科科技服务覆盖汽车、重工装备、高科技电子、能源动力等众多行业头部客户，积累大量工业 AI 工程化落地实践经验。
砥砺前行
持续 All in AI，共建汽车智能化新生态
立足汽车产业发展机遇，能科科技将坚持 All in AI 战略，持续打磨工业软件、工业数据与工业 AI 产品能力，深耕整车全链条业务，依托 “乐系列工业软件 + 灵系列工业 AI” 双轮驱动，携手广大整车及零部件企业客户，打通技术到业务价值落地的最后一公里，以 AI 赋能产业升级，共同推进汽车行业新型工业化建设，探索智能化升级的更多可能。
| 文章组织：蒋晓慧、韩凯亮
| 排版执行：牛若凡
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