小米孟二利揭示未來出行：三大關鍵任務助力AI定義汽車新時代！

數(shù)字化基建、產(chǎn)業(yè)協(xié)同、對適合工業(yè)場景的大模型技術(shù)的探索。

原標題：「AI定義汽車」新拐點已至！小米孟二利：我們有三個工作需要做好 | MEET 2025
文章來源：量子位
內(nèi)容字數(shù)：6875字

小米在汽車智能制造中的大模型探索

近年來，隨著大模型的崛起，汽車行業(yè)迎來了“AI定義汽車”的新拐點。小米作為行業(yè)的焦點玩家，積極將大模型技術(shù)應用于汽車智能制造。本文將梳理小米在這一領域的探索與實踐。

1. 大模型作為新生產(chǎn)力

小米技術(shù)委員會AI實驗室的高級技術(shù)總監(jiān)孟二利指出，大模型是小米長期投入的底層賽道，能夠?qū)浖陀布男Ч麑崿F(xiàn)指數(shù)級提升。小米早在2016年就成立了AI實驗室，致力于將AI技術(shù)應用于汽車制造等核心業(yè)務。

2. 從傳統(tǒng)制造向智能制造轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)

汽車制造是一個成熟的行業(yè)，轉(zhuǎn)型為智能制造模式面臨諸多挑戰(zhàn)。團隊選擇從一體化大壓鑄這一新工藝入手，旨在提升材料研發(fā)和質(zhì)量檢測的效率。該工藝通過將多個零件一次性壓鑄成型，顯著降低車重和制造成本。

3. AI賦能材料研發(fā)

小米在材料研發(fā)中采用AI方法，突破傳統(tǒng)依賴實驗的局限。團隊通過建立材料性能預測模型，將各種數(shù)據(jù)、算法與專家知識結(jié)合，成功研發(fā)出小米泰坦合金，具有高強度和環(huán)保特性。

4. 質(zhì)量檢測的智能化

針對一體化壓鑄件的質(zhì)量檢測問題，小米搭建了視覺大模型質(zhì)量判定系統(tǒng)，能夠高效識別毫米級缺陷，檢測準確率超過99.9%。該系統(tǒng)實現(xiàn)了無人工交互的全自動化部署，提升了檢測效率和精度。

5. 邁向智能制造的三大要素

實現(xiàn)“AI定義汽車”需要關注三個方面：數(shù)字化基建、行業(yè)標準和適合工業(yè)場景的大模型技術(shù)。小米在數(shù)字化建設上采取了閉環(huán)管理，確保數(shù)據(jù)的有效獲取和利用。

總之，小米在汽車智能制造中的探索為行業(yè)提供了寶貴經(jīng)驗，期待更多AI人才的加入，共同推動制造業(yè)的智能化變革。

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作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關注科技行業(yè)新突破