Q1 如何看待数字化转型升级浪潮？在数字化浪潮下，新能源汽车的产品设计和制造过程，呈现出哪些特点？

       刘峰 工程师

       未来的新能源汽车将走向数字化、智能化，这已成为行业共识。因此，在汽车“数智化”的驱动下，数字化转型升级已成为车企重塑竞争优势，实现高质量发展的必经之路。而且，在新能源汽车越来越智能化的今天，其产品设计和制造过程，也呈现出安全、智能、技术领先等特点，要求新能源车企通过智能驾驶、智能座舱、智能安全、智能底盘以及智慧服务等，构建持续领先的产品力和品牌力。

       为此，我司积极拥抱数字化转型升级浪潮，并且在产品设计及验证、工艺设计验证、智能化工厂/产线、人力资源管理等各领域都积极采用数字化平台以及大模型、数字孪生等技术来赋能业务提升，实现业务快速升级迭代，打造可持续的竞争力。
 
       Q2：您认为AI技术在新能源汽车产品的研发设计和制造中扮演了怎样的角色？

       刘峰 工程师

       我认为，AI技术在不仅在研发设计和制造，甚至在新能源汽车的整个生命周期中都起到了非常关键的作用，它不仅有助于提高研发和生产的效率；也能增强产品的智能化水平和用户体验，如通过自动驾驶或辅助驾驶提升驾乘体验，以及利用AI根据用户驾驶习惯、偏好和使用场景，提供个性化的车辆设置和功能推荐；还有助于新的商业模式的探索与创新，如利用AI技术分析和了解目标客户群体的需求和购买行为，从而制定更有针对性的市场营销策略。正是因为看到了AI技术的威力和潜力，我司正在积极探索将AI技术在汽车领域的应用，涵盖了从产品设计的智能化功能到生产制造的质量控制和流程优化的研发制造过程。

       例如，在产品质量管控环节，我们就充分融入了AI技术。我们深知，为确保交付高质量的产品，并符合IATF16949质量体系要求，不能仅仅关注制造阶段的质量，而是要实现从设计到制造的质量闭环管理，以确保在整个生命周期中出现的所有的质量问题，都可以快速识别并有效控制或根本性解决。为此，我们着力推进基于全生命周期的质量自动化管理，全面关注产品的设计质量、零部件质量、车身质量和整车下线质量，并将AI嵌入到整个质量管理流程中去，建立了300多个AI监测点，基于质量预测及时发现和解决质量问题，实现了一车一档、质量监控、分析、纠偏及数据云追溯，从而实现更快地协作和设计制造更好地产品。而且，由于AI监控、计算和分析，对计算机的算力、实时响应和可靠性要求非常高，我们也将惠普Z系列Z2 Tower G9 AI工作站作为AI计算基础设施，确保了我们从设计到制造的质量闭环管理流程实现了稳定高效运转。
 
       以制造环节的生产过程监控为例，部署于惠普Z系列Z2 Tower G9 AI工作站上的AI视觉检测系统，会对生产线上AOI设备实时采集的质量图片进行分析计算，并能实现与产线和MOM系统的实时联动，当发现质量缺陷将自动进行警告和并推送责任人及时处理，而且AI视觉检测系统还能进行报表自动生成统计和分析。从实际使用来看，惠普Z系列Z2 Tower G9 AI工作站非常适合执行需要大量计算和图形处理的AI视觉检测任务，并确保了AI计算和复杂数据分析时的流畅性和准确性。
 
       当然，对于AI技术的应用我们也还在持续探索。例如，在产品开发方面，未来我们计划通过AI大模型技术来筛选各参数，优化设计，缩短设计、验证和修改周期，从而缩短整体产品开发周期。

       Q3：您认为应用惠普工作站为我们的研发制造工作带来了哪些价值？

       刘峰 工程师

       随着数字化、智能化的推进，我们在新能源汽车产品设计和生产环节经常会需要处理大量仿真、渲染、计算、分析等任务，然而无论是传统的PC还是老旧的工作站由于年代久远，算力、性能和稳定性上有明显的瓶颈，导致都无法胜任这些任务，经常会出现加载缓慢、卡顿甚至死机的现象，进而严重影响了工作效率。这是促使我们引入惠普Z系列Z2 Tower G9 AI工作站的主要原因。

       从实际使用体验来看，惠普Z系列Z2 Tower G9 AI工作站凭借其全栈适配能力，强大的数据处理能力和稳定性，在面对设计绘图、建模仿真、高性能计算等关键需求和任务时都能够游刃有余，为我们产品开发和生产过程提供了高效、稳定的计算处理性能保障。

       就以贯穿与产品设计和制造流程的计算机仿真任务而言，在我们整个新能源汽车产品设计和生产阶段，我们会使用Delmia、CATIA、AutoForm、LeakageMaster、EcoatMaster、IPS Virtual Paint Sealing、IPS Virtual Paint Sprary、PDPS（Process Designer & Process Simulate）等一系列计算机设计与仿真软件，完成诸如车身气密性仿真、喷涂仿真、涂胶仿真、机器人与自动化工艺仿真、产线虚拟装配验证优化、产线通过性仿真、人机工程分析等仿真和分析任务。惠普Z系列搭载了无论是内存、显卡还是CPU、GPU都具备高效的工作状态和强大性能，提供了强大的计算能力，显著提升了我们仿真分析任务的响应速度。而且，惠普Z系列Z2 Tower G9 AI工作站还通过了21,000+软硬件组合认证的广泛合作生态，并经过360,000小时严苛测试，能够保证我们各种仿真分析软件的兼容适配，帮助我们更稳定地完成仿真分析任务，使得工程师的工作体验和效率进一步提升。
例如，如今我们基于惠普Z系列Z2 Tower G9 AI工作站在AutoForm软件中进行冲压机罩成型分析，完成整个分析任务只需1小时34分左右，而以往我们采用传统PC完成同样的任务则需要大约3小时52分，效率提升了约59%。
 
       再如，以往我们在老旧的工作站上进行总装产线通过性仿真分析，旨在评估生产线的设计是否合理，确保生产流程顺畅，提高生产效率，然而由于计算性能捉襟见肘，从建模到仿真分析、改进、验证直至形成优化方案，整个周期需要大约22天。在替换为惠普Z系列Z2 Tower G9 AI工作站之后，如今完成同样的任务，整个周期缩短至8天左右，效率提升了约64%。
 
       不仅如此，惠普Z系列Z2 Tower G9 AI工作站对本地私有化数据的高效处理能力，使得我们无论是进行气密性仿真分析，或是涂装（电泳、喷涂、涂胶等）仿真等操作，都无需将大量核心数据上传到云端进行处理，既节省了云端计算的成本和开支，也保障了核心数据的安全，规避了核心知识产权泄露的风险。