在汽車領域，因為各種小問題召回的事件層出不窮，甚至很多時候，都是在車主用車好幾年後，才突然收到廠家告知召回的資訊。作為一個極其複雜的工業産品，從車企角度來說，很多時候召回也是無奈之舉，從某種程度上也損失着品牌在使用者心裡的美譽度。
尤其是現在激烈的智能新能源競争環境下，做好品控更是重中之重的一環。而華為非常創新地用AI來賦能智界S7的品質，給業界樹立了品控的新标杆。
将AI質檢帶到智界S7總裝，有效避免人工疏漏
我們打開機艙，都能看到汽車制造中運用了大量的連接配接線束，以滿足不同子產品間的資訊通訊。而在智能化和電動化快速發展的當下，新能源汽車内部線束越來越多，這些線束在車内多是以接插的方式進行連接配接的，連接配接的緊密與否直接影響整車的安全性。在業内，線束的接插往往普遍由勞工手工操作，這就會導緻因人工操作疏忽而引發的漏插、插接不緊密以及接插件點位不正确等問題。在使用者用車過程中，可能帶來一定的安全隐患。
這一問題早先在手機制造領域同樣存在，華為就南方工廠的手機制造中，用AI質檢解決了這一品控困局。華為的AI質檢，可完成對器件、标簽、劃痕、塗膠等多方面的質檢，相比人工質檢提升了檢測效率與準确率。在智界S7的生産過程中，華為也将這套AI質檢解決方案帶到總裝生産中。
具體來說，勞工可通過手機拍照的方式對單點位或連續多點位進行檢測，系統在接收到手機APP上傳的圖檔後，會自動和背景資料進行AI檢測。這套檢測方案有效保障了關鍵線束接插件的連接配接有效性，避免了因人員因素導緻的檢測疏漏，也提升了産品的品質。
整車EOL檢，確定傳遞高标準
與此同時，從品質可靠性浴盆曲線來看，在産品投入使用的初期，産品的故障率較高，這一階段産品的故障主要是因為設計和制造中的缺陷，尤其當産品投入市場後相應的故障和缺陷就很容易暴露出來。而當下大部分傳統車企在車輛總裝下線後對于質檢攔截到的故障，并沒有有效的故障實時報告用于排查分析。是以一旦出現産品故障或缺陷，傳統車企需要大量的時間對産品進行複測、分析故障，從會産生對使用者傳遞産品的延期等問題，甚至隻能在傳遞後再召回。
在華為的賦能下，智界S7的産線采用了華為自研資料采集儀，借助大資料存儲、計算分析、日志索引等能力，建立了一套基于大資料分析車輛故障的自動化系統，進行整車電氣老化、動态道路測試、強化道路測試、整車ORT老化等多元度測試。同時結合整車EOL檢測場景、HWICT技術和手機老化經驗，智能S7在生産過程中借助自動化工具就能被有效發現潛在風險，并通過實時運算，對電氣、動力、機械、工藝類等早期産品的缺陷進行攔截。
資料上，智界S7每天最高檢測數量可以達到2000台，可實作每台車測試時都生成一份測試評估報告，確定産品以健康狀态高效地傳遞給消費者。
另外，華為還自研了自動化程式來模拟使用者前500公裡的可靠性測試。在ORT的測試中，華為自研的自動化測試程式會針對車身、電氣系統、空調、高壓系統等進行應力自動化測試，例如上下高壓150次、開關背門150次等。對于暴露問題的車型，進入ORT攔截區分析定位問題原因，解決品質隐患。ORT測試可以激發整車前500公裡的功能隐患，確定每一輛傳遞車型都擁有完美品質。
寫在最後：
正如開頭所言，汽車是一個複雜系統，整車在總裝工廠中的房間下線後，可能同樣會存在一些隐藏缺陷的機率，若不能及時被發現和感覺便傳遞到使用者手中，會直接影響産品口碑、品牌美譽。華為相當于把工作做在了前頭，用AI質檢、自動化程度等技術，加上更嚴苛的測試标準確定每一輛車完美下線。有了這一套質檢标準加持，智界S7的品質關也就能被牢牢把控。