這些年來，在自主品牌汽車公司中，吉利可以說是發展最迅猛的一家。今年吉利收購德國戴姆勒奔馳公司近百分之十的股權，成為了戴姆勒奔馳最大的股東。數據顯示，2018年上半年吉利汽車自主品牌銷量第一，國內競爭力邁入第一陣營。

面對工業4.0的到來，吉利汽車正在積極探索以云計算、大數據、人工智能為代表的新一代IT技術，如何對制造業產生顛覆和變革。

吉利汽車研究院資深總工程師丁華表示，如果說第一次工業革命是機械化，第二次工業革命是電氣化，第三次工業革命是自動化，第四次工業革命則是智能化，通過引入大數據、VR/AR、物聯網等技術，實現多式樣、個性化的成批量生產，從研發、制造、銷售、服務的一切過程都數字化。

丁華認為，工業4.0本質是IT技術和制造技術的深度集成。汽車行業在工業4.0時代，需要更加貼近客戶的需求，應對客戶需求快速變化所帶來的挑戰。具體分為以下三個方面:

1、 CTM個性化定制 ：規模化生產條件的個性化定制，以訂單驅動的汽車柔性生產制造技術

2、 需求變更OTD ：訂單驅動的計劃及物流實時變更管理，實現生產計劃與物流的聯通

3、 全球化協同制造：基于云服務的遠程管理，實現業務全流程數據的聯通，讓客戶參與到產品生命周期的全過程

新模式：智能制造HCPS系統演進

中國工程院院長周濟曾公開指出，隨著智能制造戰略的持續推進，傳統制造過程中的人與物理系統之間的關系正在由人-物理系統(HPS)二元體系向人-信息-物理系統(HCPS)三元體系轉變。

丁華介紹，新一代智能制造HCPS系統涵蓋幾大方面：

1、生產裝備智能化。

利用數字化雙胞胎的虛擬調試技術，讓虛擬世界執行的程序能夠驅動生產現場，現實世界執行的程序反饋到虛擬世界，實現工藝驅動生產的自適應制造模式。一下訂單，產品馬上就能生產。 

目前的乘用汽車共線生產，讓一個生產線可以生產不同型號的汽車。而未來的通用化工廠理念，可以讓一個工廠生產包括汽車、手機在內的各種設備，實現裝備、工藝、管理的即插即用。 

2、生產管理智能化。

其中的關鍵是實現計劃到物流的聯通，訂單到生產計劃的聯通。吉利正在構建訂單驅動的自適應生產7-3-1OTD模式，即7天內客戶可以取消訂單 3天內可以更改配置 1天內上線，

3、業務流程智能化。

包括以數據為決策導向的透明化過程，基于大數據的AI技術讓決策更智能、更高效。通過打通研發到生產過程的數據，利用AI技術對產品進行充分驗證，提高產品質量。

智能制造與大數據

丁華指出，運營管理需要數字化和業務流程需要自動化，實現快速決策。而研發/生產大數據結合AI技術，實現業務過程透明化及決策智能化。

1、 數據信息融合及數據透明化，產品信息、產品質量、生產物流、生產組織、過程能力可視化

2、 數據分析模型庫及知識PDCA分析模型

3、 一車一檔及產品全生命周期數據可追溯

4、 產品研發生產過程決策與分析

目前，吉利汽車通過打造制造業大數據解決方案，實現了多元異構的數據連通和融合。

“數據產生到交付過程中不同的模型產生不同的數據，從研發到制造、銷售所有的多元異構的數據如何實現自動聯通，如何在復雜的過程中針對某個問題快速找到歷史相關數據和模型，如何把不同對象所面向的同一個問題的數據信息進行自動融合。過去主要靠專家來進行，現在可以借助大數據技術來完成。”

其中，制造業可視化的難點是面向研發和制造過程的決策可視化，而通過可視化建模和交互性分析，提高研發決策效率。

丁華認為，未來工廠是無人化的，因此工廠運行過程中所有數據的實時控制和監控的可視化，就至關重要。數據實時采集和分析后的結果需要實時反饋到現場，驅動現場決策變化，這實際上是IT大數據可視化與數字化雙胞胎技術的雙重集成。

在AI技術方面，制造業的應用目前主要在生產的在線監控之上，未來可以繼續拓展。比如讓機器學會人的經驗，專家技術和經驗通過機器學習來獲取。 再比如，在仿真模型的驗證上，通過人工智能技術虛擬匹配，進行產品驗證。

丁華最后總結，沒有大數據，人工智能沒有用武之地。只有以大數據為基礎，人工智能才能發揮作用