数字造车还缺什么?

数字造车还缺什么?
2022年11月22日 12:17 经济杂志

随着科学技术的发展,汽车行业快速的数字化进程正将这个以传统硬件为主的行业转变为以软件和解决方案为中心的行业,消费者不断升级的数字化生活方式以及对于新颖创新服务的需求提升,直接推动了汽车行业的数字化转型和升级。作为制造业领域创新的集大成者,汽车行业在新一轮数字化科技革命中走在了最前沿,各大汽车企业都在寻求数字化转型道路,部分更为努力的车企已不同程度地引入了大数据、云计算等,搭建具备自身特点的部署模式。

不可避免的“新四化”

2012年,十八大报告提出“新四化”战略,即坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化道路,推动信息化和工业化深度融合、工业化和城镇化良性互动、城镇化和农业现代化相互协调,促进工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展。10年后的今天,我国汽车产业也正处于“新四化”阶段,即电动化、网联化、智能化和共享化。“新四化”是战略规划,也代表着未来汽车产业的发展趋势。

中国汽车工业协会公开数据显示,2018年,我国汽车产销量分别为2781万辆和2808万辆,同比分别下降4.2%、2.8%。这代表我国汽车市场年度销量出现自1990年以来的首次负增长。不仅如此,当年,各大汽车企业的营收和利润总额也出现了下滑,意味着我国汽车市场已经从高速增长期进入平稳期。同时,造车新势力、互联网科技企业入局,汽车行业的“新四化”变革已经悄无声息地成为汽车企业现阶段全面转型的必然选择。一方面,新生代消费者正不断成为首次购车主力军,消费习惯与偏好在变化,市场由“以产品为中心”向“以人为中心”转变。另一方面,与“新四化”相伴而来的是技术和商业模式的创新,也因此,汽车产业链的各个环节都不得不面临深刻变化与严峻挑战。

要想持续完成“新四化”目标,数字化不可避免:数字化是通往“新四化”的必由之路,而“新四化”反过来可以进一步推动汽车产品的数字化。

“数字化与汽车‘新四化’至少在两个层面上存在关系:一个是‘新四化’中的网联化、智能化是数字化在汽车生产各个环节的体现与目标;另一个是数字化包含的范围比‘新四化’更广泛,后者需要依托汽车产品,但我们知道,一些汽车后市场比如车辆的维修与保养,也在不断数字化,但他们并不在‘新四化’的覆盖范围内。”接受《经济》杂志、经济网记者采访时,江西新能源科技职业学院新能源汽车技术研究院院长张翔这样分析。

张翔指出,数字化给汽车产业带来的好处显而易见,其中“设备维修”模式的改变是很重要的一点。汽车生产工厂内遍布生产线与各种设备,其中进口设备不在少数。以往,设备损坏或出现障碍后,需要联系国内异地甚至海外的技术专家前来现场检查、维修,一来一回,时间周期长,维修成本高。“生产线一旦停工,本身就是一大笔损耗。”数字化实现以后,类似问题都可以通过5G信号请异地或海外专家线上“会诊”与维修,完全不需要到达现场,不仅节省时间和成本,也大大缩短了生产线的停工时间。

“整体上,数字化为汽车产业带来的是高效率,不过它对企业的要求也高,那就是为了实现数字化,企业要事先铺设大量设施,比如5G设备、传感器等,这些都是很大的投入,且投资回报周期较长。对于传统汽车工厂来说,数字化还意味着老旧设备的改造和更新,确实不是一件容易的事情。”张翔还分析说:“汽车工厂的数字化达到一定程度后,可以减少人力成本,也可以大大提高技术人员和工程师的工作效率,带来更多便利。在国内一些工厂,技术工人已经实现了远程监控,很多工作是由机械手臂完成的,机房、数据中心、大数据、云以及存储器的利用效率很高,工程师们可以在家中通过电脑、手机或者应用监控设备运行,非常便利。”

左手机遇,右手挑战

车辆与日俱增,人们越来越需要一个安全、舒适、便利的交通环境,这促进了汽车产业网联化、智能化的发展。

车联网(网联化)是指由车辆位置、速度和路线等信息构成巨大的交互网络,通过移动互联网进行汽车的信息收集和共享,借助信息处理,实现汽车与道路、车与车主、车主与车主、车主与第三方服务商的沟通。车联网利用传感技术感知车辆的信息状态,依靠无线通信网络和现代智能信息处理技术实现智能交通管理、交通信息服务智能决策和车辆智能控制。

例如,下班回家时,我们都希望在不提前出发的条件下最快到家。车联网实现后,只要车主在下班前将希望到家的时间输入手机应用,通过云端大数据计算,分析出车主可能经过的每个路段以及这些路段在特定时间可能产生的流量,再结合道路通过能力和周边道路状况,计算出最适合每个人的路线和出发时间。而作为车主,我们只需要按照导航规划的路线与速度行驶就可以。

当前,被普遍认可的一种观念是,车联网的发展可以分为三个阶段:第一阶段为车载信息服务阶段,即指2G/3G/4G时代具备基本联网能力的车辆;第二阶段是智能网联阶段,即我们目前所处的阶段,这个阶段通过C-V2X技术,实现汽车行业“新四化”(电动化、联网化、智能化和共享化)变革驱动;第三阶段为智慧出行阶段,车路协同在智能交通和高级自动驾驶中广泛应用,实现智慧出行,达到人—车—生活统一。值得注意的是,前述三个阶段并非一定依次演进,可能并行推进、实现。

车联网、智能交通系统为汽车提供了智能化的基础设施、道路及网络环境。2020年2月10日,我国发布《智能汽车创新发展战略》。文件指出,智能汽车是指通过搭载先进传感器等装置,运用人工智能等新技术,具有自动驾驶功能,逐步成为智能移动空间和应用终端的新一代汽车。智能汽车通常又称为智能网联汽车、自动驾驶汽车等。

从现实方面看,智能汽车较为成熟和可预期的功能与系统主要是包括智能驾驶系统、生活服务系统、安全防护系统、位置服务系统以及用车服务系统等,参与企业也主要是围绕上述这些功能系统进行升级的。

与传统汽车比较,智能汽车具有更加先进的自动驾驶辅助系统、智能座舱系统和车联网系统,最显著的特征是智能化、网联化与共享化。智能汽车通过其搭载的软硬件逐步由单纯的交通运输工具向智能移动空间转移,从而最终实现“以人为中心”的智能移动空间。可见,智能汽车的全面实现与网联化不可分割。

从发展的角度看,智能汽车将经历两个阶段:第一个阶段是智能汽车的初级阶段,即辅助驾驶;第二个阶段是智能汽车发展的终极阶段,即完全替代人的无人驾驶。当前,我国汽车产业的网联化处于第二阶段,即智能网联阶段,正试图实现“新四化”变革驱动;智能化处于第一阶段,“辅助驾驶技术”和“半自动驾驶技术”已经得到应用,并成为提升产品档次和市场竞争力的重要手段。

我国汽车产业正在数字化的道路上向前飞驰,但前路并非一帆风顺。现实中,网联化、智能化存在种种阻碍。以车联网为例,目前至少面临三方面挑战:车辆数据安全问题、车联网自身安全漏洞问题和新技术应用安全建设滞后问题。有些具备自动驾驶功能的汽车,具有多种形态的传感器装置,而车辆行驶中获得的道路高精度测绘数据,与国防、国家安全等领域息息相关,理应受到严格监管。

生产线的数字化需求

有分析认为,“数字制造”的内涵至少包含以下内容,即数字化产品定义、数字化工艺流程规划、数字化工厂布局规划、车间生产数字化管理和数字化制造资源。这里的“资源”既包括数字化设备(如机器人、数控加工中心等),也包括工具、操作工人等。这些内涵或许并不能百分百准确投射到每一个制造业细分领域,但对汽车产业来说,数字化至少包含两个层面,一个是汽车产品的数字化(如前文提到的车联网),另一个是生产线的数字化。

汽车的制造工艺按照类型划分为冲压、白车身焊接、喷涂、总装、动力总成(发动机)以及其他零配件的制造、装配。其中,白车身焊接、总装和动力总成工艺更为复杂。

白车身制造的基本过程就是采用机器人(或者手动加机械手辅助)的手段,传输、抓取、夹持离散的钣金和冲压件并将其焊接成复杂的白车身结构。白车身焊装过程的操作工序繁多,工艺内容复杂,它是汽车制造企业最为关键的工艺领域之一。

据统计,一个轿车的白车身在焊装过程中要经历3000-5000个点焊步骤,用到100多个大型夹具,500-800个定位器,许多工艺信息都和零部件的三维几何特性密切相关,这给车身焊装工艺参数选择、工艺流程规划、车身焊装的质量控制甚至车身设计都带来很多挑战。

汽车总装的基本过程就是采用手动(或者手动加机械手辅助)的手段,按次序将零部件装配到移动的车身上,最终成为汽车成品。过去10多年里,随着汽车产品型号的急剧增加,产品配置越来越复杂,总装的混流生产变得非常普遍,总装生产线成为汽车制造商在规划设计过程中最费时间的部分。

发动机是汽车的关键部件,它的制造工艺非常复杂。发动机制造工厂包含缸体、缸盖、曲轴等的机械加工生产线,发动机的装配线以及发动机检测线和设备。发动机的制造质量直接影响汽车产品的性能水平和可靠性。随着发动机趋于轻量化、结构简单化、性能优质化,发动机制造技术和工艺发生了很大变化,高速、高效、柔性是制造工艺当前的主要特点。

无论白车身制造、总装还是发动机生产,都在数字化进程中遇到了新要求。以总装为例。国内汽车装配工艺一般由工艺规划人员先进行经验性、类比性的手工设计,然后根据样车装配试验情况和生产现场实际情况进行适当调整后完成。这种做法工作量巨大、耗时长,工艺规划质量也无法保证,在装配任务规划、生产线平衡等方面难以达到较理想的优化效果。但如果广泛使用虚拟技术,在计算机上实现装配工艺规划和验证,就能及时发现并修正问题,减少实际投产后的变更,节省时间和成本。

中国电子信息产业发展研究院产业政策研究所所长董凯告诉《经济》杂志、经济网记者,生产线数字化与汽车产品数字化是相互促进、相互依存的。“汽车产品数字化正在快速发展,嵌入式操作系统、车载芯片、域控制器、激光雷达等软硬件产品创新日益活跃,整车数字化、网络化、智能化水平不段提升。产品的快速迭代升级和不同组合的定制化需求对智能网联汽车生产提出了更高要求。要通过融合数字化技术、提高数字化能力来提升生产线和供应链的柔性化水平,提高生产能力对创新需求的适配性。同样的,生产线数字化也为企业持续推动产品数字化创新提供了基础保障,打通从研发设计到生产制造再到用户体验的端到端数据,能够让用户对汽车产品数字化需求快速传递到企业研发设计和生产制造环节。例如,威马汽车通过智能制造中台,连接生产和销售两端,无缝集成用户需求和制造端的供应链状态,实现秒级排产,达到‘一头下单,一头排产’效果,从消费端拉动制造流程与供应链。”

再接再厉补短板

整体看,“数字造车”在国内发展已经取得了良好效果。

董凯指出,目前国内汽车行业主要企业均高度重视发展智能制造,加大数字化转型投入,在生产线数字化和产品数字化上均有显著提升,代表了中国制造业数字化转型的先进水平和方向。

例如,一汽红旗建设的繁荣工厂数字化水平已实现国内领先。一辆红旗汽车由3000多类、3万—5万种零部件组成,生产过程要经历冲压、焊装、涂装、总装等核心工序。公开信息显示,一汽繁荣工厂冲压生产线全过程自动化率达到93.7%,焊装生产线600余台机器人实现自动化率100%,涂装生产线采用7轴机器人可达率提升了15%,总装自动化率达到30%,可实现全平台柔性生产。红旗繁荣工厂建立了数字化的智能中控系统,搭建了制造过程数字孪生平台,实现了汽车生产全制造域的数据标准化和价值化,有效支撑了车间和工厂的作业决策能力。

与此同时,我们也要清晰地看到,数字造车的产业难题依然存在。

董凯分析说:“在生产线数字化层面,我们仍然在研发设计、工业控制等软件领域有较大提升空间,工艺仿真的基础研究、软件开发和试验验证还需要加强,在总装车间自动化率上也有较大提升空间。在提升生产环节自动化率的同时,我们还要解决不同制造单元、不同制造装备之间的“数据烟囱”问题,让数据流动起来,加强工业数据的分级分类治理和标准的统一。在汽车产品数字化层面,除了大家普遍关注的汽车芯片之外,还需大力发展车用嵌入式操作系统,尤其是面向车辆控制域和驾驶域的嵌入式操作系统。随着汽车产品数字化水平的提升,对嵌入式操作系统的数据处理能力以及实时性、可靠性和安全性要求也越来越高。相较而言,目前国内的产品在实时性和可靠性上仍有较大差距,安全性方面还需要进一步评估验证。此外,我们亟需加大研发创新投入,依托骨干车企和相关软硬件系统企业构建协同创新的生态,不依附、不盲从海外成熟路线,积极探索适合我们自己的道路。”

《经济》杂志 经济网  记者:寇佳丽

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