AI定义汽车新时代：小米大模型赋能智能制造，探索未来汽车产业新篇章
tp官方 2025年2月17日 12:24:20 tpwallet官方版 87
大家普遍认知到人工智能的强大，然而，它究竟会在汽车制造及新零售等行业带来怎样的巨大变革？小米公司正主动进行探索，接下来，我们就来一探究竟。
小米科技战略升级
去年八月，小米科技的战略发生了重大变革。他们决定深入发展底层技术，并且长期投入其中。他们追求软硬件的深度融合，以及AI技术的全面应用。这可以用一个公式来概括：（软件×硬件）的AI指数次方。这次升级显示了小米将AI技术，包括大模型在内，视为一种新的生产力。它不仅能显著提高软件和硬件的性能，还确立了它作为长期投资重点的底层领域。
小米凭借此战略，着手将尖端、前沿的技术应用于手机、汽车等众多产品，为各类业务场景和用户需求提供有力的智能服务，从而开启了小米在新兴领域探索的新篇章。
AI赋能汽车制造的方向
汽车产业正逐步从“软件主导”过渡到“AI主导”，这一新趋势的显著特征是大型模型在汽车领域的应用。若要借助大型模型提升汽车制造智能化水平，实现智能制造，需关注三个关键点。首先，数据收集至关重要，相较于互联网行业，制造业的数字化水平较低，获取数据较为困难。
小米对此非常重视。从选择设备开始，就明确要收集哪些信息，并将数据能否数字化作为关键标准。接着，对设备产生的数据进行闭环管理，不断为工业大模型提供营养，从而提高汽车制造的智能化程度。
AI赋能材料研发挑战
说到AI在材料研发中的应用，很多人首先会联想到数据和算法的结合。然而，在材料科学领域，事情并没有这么简单。实验数据往往有限，通常只有几十组，而复杂合金材料涉及的元素多达十几种。这种情况导致传统方法难以发挥其应有的作用。
材料研发过程耗时较长，需不断试验和验证，从新材料的发现到工业应用，一般需历经10至20年。因此，寻找新的研发途径，已成为材料科学领域亟待解决的紧迫问题。
AI研发材料新方法
AI的研究方法带来了新的机遇。这种方法依赖于有限的实验数据，构建了预测材料性能的模型，并且可以进行逆向优化。这样，在仅需少量、高质量数据来训练模型时，我们就可以避免从头开始。
通过计算平台运用配方优化算法，我们成功在1016万个配方中筛选出满足小米要求的小米泰坦合金。这一成果揭示了人工智能研发技术在材料领域所蕴含的强大潜力。
视觉大模型质检系统
小米拥有自主研发的工业质检大型模型，该模型作为视觉质检系统的核心。然而，在工业应用中，目标是实现无需人工干预的完全自动化。为此，小米推出了从端到端的全自动化质检大模型，确保质检过程无需人工参与。
该系统提升了质量检测的速度与精确度，降低了人力成本和出错概率。以汽车零件检测为例，它能够迅速识别问题，从而提高产品品质。
工业大模型应用展望
大模型虽成热门话题，但主要活跃在互联网领域的研究与应用中。若要开发适用于工业环境的大模型技术，并实现智能感知、预警和决策，以深度支持汽车智能制造的各个环节，我们仍需付出更多努力，前方道路漫长。
小米需持续加大投入，在数据积累和模型优化上不懈努力，方能助力汽车制造业迈向智能化发展的新阶段。
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