人形机器人五年后成熟进厂，极氪认为不是吹牛皮

出品｜虎嗅智库

作者｜梁子博

头图丨极氪汽车

在汽车产业深度变革的当下，国内新能源市场已然步入残酷的淘汰赛阶段，各车企都在苦苦寻找那能突出重围的差异化竞争点。价格战的漩涡中，整车售价被不断压低，配置升级如军备竞赛般疯狂，续航里程、电池安全等基础性能的比拼从未停歇，车企们都试图以极致性价比杀出一条血路。

而“智能化”正逐渐成为决胜的关键高地。随着消费者对出行体验的要求水涨船高，智能驾驶、智能座舱等智能化功能，不再仅仅是锦上添花，而成为了购车决策的核心要素。消费者渴望的，不仅是从A点到B点的位移，更是旅途中的科技感与个性化体验。

2024年收官，极氪全年交付222,123辆新车，成为中国纯电豪华品牌的年度销量冠军。外界虽对其不乏赞誉，但也存在诸多质疑。有人认为，极氪基于浩瀚架构打造的产品系列，但实际智能化升级潜力有限；自研8295智能座舱计算平台虽被宣传得强大，却可能在软件迭代与OTA更新的实际支撑上有所欠缺；浩瀚智驾2.0依靠大模型宣称带来省心体验，可实际效果是否真能如此？

另外，如何在确保智能化体验的同时保持价格优势？怎样应对智能化技术落地的实际难题？技术上如何进一步支撑用户持续增长的个性化需求？

此次，我们带着一系列尖锐且具挑战性的问题而来，与极氪副总裁赵春林进行了对话。赵春林在汽车行业深耕20余年，深度参与了极氪产品质量与智能制造关键决策，我们期望通过与这位极氪老将的深度对话，剥开表象，探寻极氪智能化背后的真实逻辑，为整个新能源汽车行业的发展提供深度思考与借鉴。

汽车的产品质量靠的是设计和制造

虎嗅智库：极氪汽车在市场上收获了诸多认可，不过在消费者对品质要求愈发严苛的大环境下，高质量的品控是怎样保障的？

赵春林：质量首先是设计出来，然后是制造出来，不是靠简单检验出来的。质量控制从简单的检验，一直在往前延伸，这个过程当中纳入了很多数字化技术。

从产品设计阶段开始，我们就要通过非常多的智能化或者数字化手段，对产品零件的设计进行验证。比如说整车部件的受力情况、耐久的情况，以及可制造性，这就是设计阶段的质量保证。当然还要融合一些历史知识库和经验积累，知道什么样的产品关键点在哪里，去在设计阶段进行风险规避。

因为新能源汽车在持续地创新和变化，所以在所有的设计结束之后，要进入验证阶段。从零部件子系统开始，有数字化和实物的方式进行验证。最后集成到整车，做出样车来进行产品开发试制过程中的验证。这个验证会利用仿真的手段，或者是数据采集的手段来分析各种客观数据，比如说频谱振动模态、整车气密性等等，要借助一些现代化的检测工具。

生产制造阶段则是一些质量保证的手段，从板料冲压到白车身焊接、漆面喷涂、总装扭矩控制等等，上了很多检测手段来对零部件和其生产制造过程进行保障。

虎嗅智库：能否请您针对某个环节的质量保证举个例子？

赵春林：比如说焊接工艺，是一个非常传统的汽车工业制造技术，在行业内也非常重要。焊接可靠性是车辆安全的保障，因为焊接的牢靠与否会直接影响整车的耐久和强度。关键的部位如果焊接强度不够，万一发生碰撞，零部件可能会脱开，形成缺陷，使车辆安全受影响。

这个技术也在不断地发展，在2秒不到的时间内，它能通过数字化的方式，对电流、电压进行分段的数字控制。比如说可能前200毫秒，给钣金小电流加热，钣金软化贴合形成稳态之后，再用大电流、大电压让钣金融化，最后冷却。

过去一次性加大电流电压的方式，会因缝隙或表面有防锈油等干扰，影响电流电压的稳定，导致焊接质量不可靠。而我们把这两秒钟切割成很多毫秒级的时间段，这样就能对焊接过程做到精准控制。同时，系统也会记录焊接的过程数据，通过分析过程的数据来判断焊接质量的状态是否合格。

而且在焊装车间不同的工位上，完成一段生产之后就会有机器人进行视频拍摄，通过光学检测做制造的检查和控制，利用光学技术算出制造精度。

虎嗅智库：极氪用了不少智能化质量检测手段，那在实际操作中，这些方法效果如何？

赵春林：像在总装车间的外观和内饰的配置检验，我们也用到了一些AI技术，靠视觉拍图像，然后跟标准数据对比，算法模型能自己学习来提升识别的精准度。

在整车的精致感上面，比如前后门一字板的缝隙，我们会在关键的区域和位置，通过光学、视觉方式来进行尺寸的检验，来保证这些缝隙表面的平整度、间隙均匀性的一致。还有像制动力的测试、360影像的测试和校验，这些都依靠智能化检测方式来完成，以避免人工检测的不可靠及不稳定。

举个例子，我们把整车上的螺栓拧紧扭矩进行分级控制，分成NOCC、CC1、CC3等级，把涉及到底盘、动力等非常重要部件的扭矩进行单独识别。对于会造成安全问题的情况，我们会特别把它归类为最高等级扭矩控制，对于影响安全、影响功能的概率较小的情况，扭矩等级相对会低一些。

通过这种方式，我们能够对总装的核心扭矩等核心要素进行质量管控。如果螺纹内有颗粒引起扭矩不准，拧紧过程中系统会对扭矩数据自动计算并判断是否可靠，这样不仅能知道它是否拧紧，还可以知道在拧紧过程中力的扭矩会不会产生跳变。

虎嗅智库：提到智能化，之前有听说人形机器人都上岗了极氪5G工厂。新技术发展得这么快，在您看来，像人形机器人、具身智能这类前沿技术，未来在汽车工业里能发挥多大作用？

赵春林：人形机器人是最近一段时间新兴的行业。我们跟不同的品牌都有合作，优必选是我们最早合作的品牌之一。我们的方案是让人形机器人先试一些简单的工作，极氪和优必选相互提供测试场所，从简单的环境开始测试需求究竟有哪些。我们现在测试的场景是让人形机器人在干料中找一个大概位置搬料进自动仓库。

因为人形机器人走的不是工业机器人的路线（有固定的轨迹、精准的定位），它要依托环境不断地训练大模型，这条路线发展非常快，差不多每周都会有软件更新，但距离真正替代人还需要很长的时间。这个阶段我们的目的不是替代人，而是跟上科技的步伐，跟合作伙伴一起来研究是否能够加速人形机器人进入汽车工业。

我预计未来5-10年，人形机器人会变成一个非常成熟的应用，会进入工厂，进入实际的生产过程，能够帮助快速降低成本，产生真正的价值。这是因为现在汽车无人驾驶的发展和这个领域有很多相通之处，也是靠视觉和激光雷达，用数据对模型进行训练，对周围环境提升感知，再配合上应用需求等等。

虎嗅智库：如今汽车工业自动化程度确实已经很高了，人形机器人又将自动化提到了一个新高度，那当前还有哪些可以优化升级的地方呢？

赵春林：我们虽然花了非常多的投入努力让我们五大工艺（压铸、冲压、焊接、涂装和总装）实现无人化，有少量的员工在做一些辅助检测以及设备维护的工作。但是物流、总装等领域实现完全自动化的难度相对比较大。

物流现在已经有很大的突破，利用自动化AGV和CTU立体仓库等配送系统来实现，大幅减少了叉车和拖车。这样既能够高效配送，又可以做数据的自动管理。用出入库