理想汽车第一产品线总裁汤靖近期在B站《未来车研社》的直播中，深入探讨了理想汽车如何通过数据智能技术推动汽车研发与制造的高效进行。他分享的理想汽车快速响应市场需求的策略，引发了行业内外的广泛关注。
理想L系列车型，从L9到L7，再到今年3月上市的L6，均在上市首月即实现万辆交付。这一成绩的取得，不仅得益于精准的产品定位和对用户需求的深刻把握，更离不开高效的产能管理。汽车行业通常将新车型上市后的产能提升阶段称为“产能爬坡期”，这一时期通常需要3至6个月的时间来逐步增加月产能，以确保产品质量。
以小鹏汽车为例，其MONA M03车型上市后订单激增，为了加速交付，小鹏通过双班生产模式在11月将产能提升了40%，并计划在2025年1月实现月产能2万辆的目标。这一过程耗时5个月，充分体现了产能爬坡期的挑战与机遇。
同样，今年9月上市的阿维塔07和乐道L60也正处于产能爬坡的关键阶段。汤靖指出，中国汽车工业经过30年的积累，工厂自动化和工艺稳定性已达到国际顶尖水平。然而，产能爬坡的核心挑战仍在于“质量”。他强调，如果一个月内生产万辆汽车，任何微小的工艺问题都可能被放大，对品牌和用户满意度造成巨大损害。
为了应对这一挑战，理想汽车采取了“数据智能驱动制造”的策略。汤靖介绍，汽车工厂通常包含四大车间，即冲压、焊接、涂装和总装。其中，总装车间对人力需求最大，约有60%的工人在这里工作，而他们中的一半时间都在打螺丝。一辆汽车大约需要3000颗螺丝，打螺丝成为最耗费人力和时间的工艺之一。
为了提高打螺丝的效率和精确度，理想汽车利用毫秒级的内置扭矩曲线数据，智能判断螺丝是否连接良好。如果连接不佳，系统会立即发出警报，工程师和质量人员将迅速跟进处理。这一技术的应用，不仅提升了生产效率，更确保了产品质量。
理想汽车在四大车间都运用了数据智能技术来提升效率和质量。在冲压车间，理想汽车利用1000多个参数自动匹配最优的冲压参数，实现了快速上量。在焊装车间，虽然自动化率已接近100%，但理想汽车仍通过采集电流、电压、电阻等参数，建立模型预测焊点可靠性，确保焊接质量。
汤靖表示，自动化设备虽然为生产效率的提高奠定了基础，但并不能解决所有问题。理想汽车将所有自动化数据上传到云端，利用AI大脑建立分析模型，为工程师提供分析结果和决策意见。这一闭环系统的建立，标志着理想汽车真正迈向了智能工厂的新阶段。
理想汽车不仅在自己的工厂应用了这套系统，还将其推广给了30多家核心供应商，并计划在今年内实现对100家以上供应商的覆盖。这一举措将进一步提升理想汽车供应链的智能化水平，为未来的市场竞争奠定坚实基础。
