# 对话智界赵长江：用旧时代的逻辑，经营不好 AI 时代的汽车公司

- 作者：刘学文
- 发布时间：2026-08-11 10:27
- 分类：董车会
- 原文：https://www.ifanr.com/1674637

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汽车首先是制造业，然后，才是其他。

工厂是制造业的基石，然后，汽车才能考虑其他。

但同时，这些「其他」的东西，也会反过来影响汽车工厂。

自福特开创流水线生产模式，丰田开创精益制造模式，后面还有特斯拉的超级工厂模式，汽车工厂代表的是制造效率。从冲压、焊装、涂装到总装，一条成熟的生产线需要交付稳定的质量、规模化的产能以及更低的制造成本。

智界汽车的超级工厂，则想在此基础上探讨一个问题：汽车已经进入了 AI 时代，汽车工厂是否可以一起进入？

爱范儿与董车会前不久来到了位于安徽芜湖的智界超级工厂，也和智界汽车执行董事及执行副总裁赵长江聊了聊智界的超级工厂，智界的车与智界的未来。

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因为刚建成不久，这座智界超级工厂里高速运转的自动化设备，增加机器人机械臂数量后的「智能产线」显得格外的「新」。这种「新」也可以说是由表及里，这座工厂背后，存在一套由数据驱动、持续优化的制造系统。设备采集数据，AI 模型进行分析，数字孪生模拟生产过程，最终反馈到工艺调整。

这套逻辑与今天汽车行业热衷讨论的智能驾驶类似：车辆通过数据不断理解道路，工厂则通过数据不断理解制造。

赵长江在采访时说，智界专属超级工厂是「全新规划建设的整车生产基地，华为从项目顶层规划阶段深度参与，完整输出全套自研智能制造与质量管理体系标准」，智界 S7、R7、旗舰 MPV V9 以及全新 FUV RX 等车型均诞生于此。

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▲ 智界汽车执行董事及执行副总裁赵长江



### 智界超级工厂，也是纯正的鸿蒙汽车专属工厂

如果把汽车工业的发展简单划分，过去几十年的核心竞争力集中在机械制造能力。谁拥有更好的发动机、更成熟的供应链、更高效的生产线，谁就更容易建立优势，丰田便是由此崛起。

但现在汽车正在从机械产品变成融合软件、数据和服务的智能终端，这也意味着，制造体系本身需要发生变化。

在过去，智能化企业往往以供应商身份进入汽车产业链，提供芯片、软件或者某项技术能力。但智界超级工厂尝试的是另一种关系：从产品定义、制造体系到质量管理，华为深度参与汽车制造全过程。

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赵长江说：

> 这是国内专为鸿蒙智能车型打造的全新整车制造基地，全产线适配华为鸿蒙全套智能体系标准。

在他看来，智界与华为之间也并非简单供应商之间的合作，他做了一个比喻：

> 华为前沿智能化技术优先落地智界，品牌与华为渠道深度共建，并非简单供应商合作，而是协同共建、长期共生的伙伴关系，这不是买卖合作，是一起养孩子的关系。

买卖合作是甲方乙方的关系，而一起养孩子，则意味着更多的责任。

软件、芯片、数据、制造和用户服务正在从过去相对独立的环节，变成一个完整体系。超级工厂，就是这个体系向制造端延伸的体现。

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智界超级工厂总占地面积超过 1400 亩，包含压铸，冲压，焊接，涂装和总装 5 个车间，部署超过 2000 台智能化设备，并通过数字孪生、视觉 AI 质检以及全息追溯体系，对生产过程进行管理，每台下线产品都经历超过 1 万道检测工序。

但对于智界和赵长江而言，超级工厂真正的价值，并不只是自动化程度提高。他将这座工厂称为智能制造的「母体」：

> 我们内部一直把它视作智能制造的母体，它依托 PADEE 感知→分析→决策→执行→进化’的自主智能闭环持续运转，每一次循环，都让工厂变得更聪明、更高效、更懂用户。

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这套闭环逻辑，与智能驾驶中的数据闭环有相似之处。传统工厂更多依靠预设流程运行，而智能工厂希望通过数据反馈持续优化。这里的 PADEE 闭环体系（感知-分析-决策-执行-进化，Perception-Analysis-Decision-Execution-Evolution）会采集供应链、生产设备以及用户反馈数据，再交由 AI 模型、数字孪生和自学习算法分析，最终驱动机器人、自动化产线以及物流系统执行调整，并将结果再次反馈。

设备负责感知生产状态，AI 系统负责分析数据，制造系统根据结果调整生产流程，最终形成持续优化。

未来优秀的汽车工厂可能不只是「生产更多汽车」，还需要具备「理解制造过程」的能力。

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对于消费者而言，制造能力最终会体现为车辆品质。尤其是到了 50 万元级市场，用户对于品质的要求往往更加偏向细节。座舱在行驶的时候是否安静、车辆是否存在难以定位的异响、长期使用后是否耗能保持稳定，发布会的参数罗列没法直接表达这些，但上市之后的用户反馈，口碑传播会记得这些。

智界超级工厂试图通过 AI 技术解决这些问题。其中一个代表案例，是华为自研 EOL 自动化检测系统。

赵长江介绍说：

> 在质量检测环节，我们的工厂采用华为自研 EOL 自动化检测系统，一车一报告，业界首发异响 AI 检测实验室，不仅实现了 NVH 异响的全自动化检测，更首次将声学实验室流程引入至质量管控。

这个系统覆盖电气、动力、机械、工艺等多个维度，通过自动化检测对早期缺陷进行拦截，同时利用 ORT 程序模拟用户前 500 公里的可靠性体验。

过去，质量检测更多依靠经验和流程；未来，数据和 AI 将成为制造体系的重要判断依据。

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### 50 万级市场，制造能力成为智界 V9 的底牌

建设超级工厂的意义，最终需要通过产品体现。对于智界而言，V9 是这套体系第一次接受市场检验的车型。

过去几年，中国新能源汽车完成了从电动化普及到智能化竞争的过程，下一步就是高端化。

智界 V9 给出了一个阶段性答案，这款车上市两个月后，实现月销破万，并且在 50 万元均价区间站稳市场。

但在智界看来，销量只是表象：

> 市场只看见销量数字，背后是一套覆盖产品定义、华为全栈技术整合、全国专属渠道布局、全周期用户运营的完整体系同步高效运转。

这也是智界希望证明的一件事：高端汽车竞争，最终比拼的是完整体系。智界超级工厂承担的，就是把高端产品生产制造稳定化体系化的角色。

例如，全球首发的电磁热控压铸技术首次应用在智界 V9 上，这个技术将 78 个零件整合为 1 个，减少 760 个焊点，同时让铸件减重 15.5%，屈服强度提升超过 55%。

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配置表不会说车身的压铸工艺，消费者也看不太出来，但这些工艺会影响车辆长期使用过程中的结构强度、耐久性以及安全表现。

这也是高端市场竞争与普通市场竞争的区别。低价市场可能更关注功能数量，而高端市场更加关注长期价值。

赵长江认为，高端用户真正关注的是对场景的理解：

> 高端用户不需要品牌强行教育，核心在于深度理解真实出行场景，理解需求是开启销售大门的第一把钥匙。
> 
> 智界 V9 从来不是单纯硬件堆叠，而是从全家出行、长途商务、老人孩童乘车等真实场景提炼出的解决方案，很多配置用户前期不会主动提出，但体验后无法再妥协降级。

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过去新能源车竞争中，一个常见现象是比拼参数。更大的屏幕、更高的算力、更长的续航，都成为产品宣传重点。

但随着市场成熟，用户开始重新判断这些参数到底是否创造价值。赵长江对此表示：

> 行业很多品牌热衷比拼纸面参数，比参数，其实是没有真正践行以用户为主，所以我们比场景，用户真正能 get 到这种价值。

这也是智界 V9 的产品逻辑。车辆并非简单增加功能，而是围绕家庭出行、商务接待以及多人乘坐场景重新定义体验。

从这个角度看，超级工厂和产品定义其实是一体两面：产品决定用户需要什么，工厂决定这些体验能否稳定实现。

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### AI 不仅是汽车的关键词，也是汽车生产的关键词

超级工厂首先解决的是制造问题，那么智界借此真正想回答的问题，是未来汽车公司应该如何成长。在赵长江看来，智界并不只是希望成为一家只是卖汽车的企业。他说：

> 智界不是只卖产品，是卖解决方案，核心工作不是单纯销售车辆，而是解决用户真实出行痛点。

汽车企业的竞争边界正在发生变化，未来一家汽车公司需要连接产品、制造、软件、渠道和用户服务。

因此，智界也在调整自身组织方式。为了落实「以用户为中心」，智界进行了组织架构重构，让一线团队直接对用户负责，减少流程壁垒。

在鸿蒙智行体系中，智界也是较为特殊的品牌。智界是鸿蒙智行「五界」矩阵中唯一实现独立法人运营、拥有完整专属渠道，并覆盖轿车、SUV、MPV 全品类产品矩阵的品牌。

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他们正在尝试建立一套更加完整的品牌体系。过去，汽车企业通过规模化生产降低成本。未来，智能汽车企业需要通过数据和 AI，让整个体系持续进化。比如在智界超级工厂焊装车间，多台机器人可以同步协同作业，同时支持多车型柔性混线生产。

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赵长江介绍说：

> 在我们的焊装车间，多台机器人同步协同作业，多车型柔性混线，再配上全域 AI 视觉检测，毫米级把控每一处工艺细节，效率和品控同时拉满。

和前面提到的「异响 AI 检测实验室」一样，这也是 AI 融入到生产制造和质检流程的例子，车辆行驶过程中产生的细微声音，生产过程中比误差稍大的瑕疵缝隙，往往都需要依赖经验丰富的工程师判断。AI 检测系统尝试将这种过去依赖人工经验的判断过程，转化为可采集、可分析的数据。

这也是智能制造与传统自动化制造的区别。

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赵长江说：

> 传统车企旧运营逻辑无法适配智能化 AI 汽车时代，用旧时代的逻辑经营不好 AI 时代的公司，智界从一开始就是用 AI 时代的逻辑在经营。

当汽车从机械工业产品变成智能终端，一家汽车公司的核心能力究竟是什么？答案正在变化。

未来领先的汽车企业，生产的不只是汽车。它们需要生产一套能够理解用户、持续优化制造，并不断进化的智能汽车体系。