大模型定义下的汽车新时代，汽车制造已经走到了下一个分岔路口。随着汽车行业内卷加剧，AI大模型与汽车制造的进一步融合已逐步“上车”。
 

汽车行业正迎来从“软件定义汽车”到“AI定义汽车”的新拐点。5G、云计算、大数据、AI等技术的快速发展，使得智能产线、智能车间、智慧工厂等生产模式的创新，成为车企的重大战略。

2024年4月，摇橹船科技创始人郑道勤在接受媒体专访时曾与记者分享了公司最新技术进展：通过技术突破，摇橹船科技已成功将分布式大模型技术应用在汽车制造智能终端上，实现了高精密光电测量领域高速度、高精度和高稳定性的有效融合。

大模型准确率100%   大模型召回率100%
 

郑道勤提到的分布式大模型技术，是摇橹船科技针对大型车企生产线研发的汽车AI智能检测系统。如同为生产线安装了智慧“大脑”，此技术使原本僵化的产线成为能够实时感知、自主思考和智能协作的“智能体”。

在服务汽车品牌客户过程中，摇橹船科技研发团队深入收集了包括冲压、焊装、涂装、总装、商品化车间等主要工序共计1000多项检测数据，数据体量庞大，达到了PB（1024TB）级别。

摇橹船分布式大模型是摇橹船科技独创的一座桥梁，巧妙地跨越了客户在算力需求与硬件算力之间的鸿沟。

通过独创的分布式大模型架构，在PB级大数据的驱动下，首次将光学与AI技术相融合，应用于汽车生产全链条，实现了对汽车330+生产场景的精确质检，检测结果的准确率和召回率均达到了100%。

值得一提的是，摇橹船分布式大模型技术，犹如大型乐高积木玩具，其中的模型和任务都是独立的积木块。需要升级或维护时，不需要客户拆解整个玩具，只需要找到对应的积木块进行替换或调整，模块化的设计让客户后期运维体验更高效。

汽车底盘质检 从5分钟压缩至5秒

如何将非结构化数据转化为有价值的智能决策支持大模型？摇橹船分布式大模型给出了答案：大模型的背后一定是大数据的支撑。

项目执行过程中，产生海量的工业图片、文档、音频和视频等非结构化数据，文件个数和数量也呈现出爆发式增长。摇橹船科技将非结构化数据转化为有价值的智能决策支持。



以汽车底盘螺栓检测为例，汽车AI智能质检系统就像一名“学霸”，通过深度学习“吃透”了超过1万张不同尺度、经过各种数据增强的图片。

过去，在底盘检测工位，工人需要像侦探一样拿着检测模板图，逐颗螺栓检查核对，每台车大约需要耗费5分钟。而现在，在AI大模型的加持下，每台车仅需5秒即可完成全车底盘螺栓的检测，效率提高了60倍。

配合大模型作战的“指挥官”

软件与大模型，更像是一位久经沙场的老将与大型作战现场之间的关系。摇橹船分布式大模型作为“战场”，通过“指挥官”TS_2D_VISION软件系统的调度和配置，帮客户实现了汽车质检的智能化运作。



摇橹船TS_2D_VISION软件系统集成了分布式大模型和功能自定义模块两大亮点，能够根据客户不同的检测场景和需求，灵活调整。用户只需简单拖动流程算子，便能轻松定制出符合自己需求的检测流程，实现MES系统数据对接、物联网平台对接、MOM系统对接等。

借助分布式大模型的力量，摇橹船TS_2D_VISION软件能够轻松应对各种检测场景，真正做到了“一款软件，通用所有”。
 

AI质检与工业AI大模型正成为推动汽车制造业迈向新质生产力的重要引擎。摇橹船分布式大模型技术通过精准的检测、智能的决策和高效的运维，不仅提高了产品质量和生产效率，更是开启了汽车制造的“飞驰人生”。