# 灯塔案例 | 蔚来合肥工厂

> 产品上市快44%、研发自动化率90%、管理360万+车辆配置——蔚来合肥工厂以自研"天工"智造系统打通车载AI、换电网络与数字孪生三大平台，用全链路AI闭环重新定义了新能源整车制造的柔性极限。
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> 第16批 · 2026年06月 · 客户至上灯塔

## 企业名片

| 字段 | 值 |
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| 灯塔编码 | 24816CN02 |
| 企业名称 | 蔚来合肥工厂 |
| 所在地 | 中国 · 中国 · 合肥 |
| 行业 |  · 新能源汽车制造 (GBT ) |
| 灯塔类型 | 客户至上 |

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## 3大核心案例

### ① ① 车载AI实时闭环系统 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：新能源市场竞争白热化，研发-制造-质检部门数据割裂，车辆上路后的真实工况数据无法高效回流至研发端，产品迭代速度受制于传统的"设计→试制→路测→反馈"串行流程。

**解决思路：** 💡 方案：搭建覆盖"车端采集-云端分析-工厂反哺"的实时AI闭环系统。所有蔚来车辆搭载的边缘AI模块持续采集驾驶行为、部件健康度、环境工况等多维数据，经云端工业大模型与行业小模型联合分析后，实时推送至研发设计、产线工艺和质量预警模块，实现从"用户方向盘到工厂产线"的分钟级反馈闭环。

**实施路径：** Step 1 — 车端感知层部署：全系车型预埋车载AI计算平台与多模态传感器矩阵，覆盖动力电池、电驱系统、智能座舱、底盘控制等核心域，实现车辆全生命周期数据实时采集与边缘预处理。 Step 2 — 云端数据中台建设：依托蔚来云构建PB级车联网数据管道，通过流式计算引擎实时接收百万级车辆终端数据，支持结构化与非结构化数据的统一存储与检索。 Step 3 — AI模型联合推理：自研通用大模型（NIO GPT）与数十个汽车专属小模型协同工作，分别承担驾驶行为分析、零部件寿命预测、质量异常检测、用户偏好挖掘等专项任务。 Step 4 — 工厂侧闭环执行：分析结果通过"天工"智能制造系统自动分发至研发PLM、生产MES、质量QMS三大系统，触发设计变更建议、工艺参数调优、来料检验加严等自动化动作。 Step 5 — OTA持续迭代：软件层面的优化通过整车OTA远程升级即时推送至车队，形成"数据采集→分析决策→产线调整→OTA推送→效果验证"的完整飞轮。

**关键数据：** 📊 核心成效：研发流程自动化率达到90%，新车上市速度提升44%，产品迭代周期从年缩短至月级。

**技术标签：** 05.01.01 | 05.02.03 | 07.03.01


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### ② ② 换电网络智能调度 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：蔚来在全国部署数千座换电站，每站储备多块不同规格电池。用户换电需求受出行高峰、天气、节假日等因素剧烈波动，电池库存错配、站间调度滞后导致部分站点排队严重而另一些站点电池闲置，严重影响用户体验和资产利用率。

**解决思路：** 💡 方案：构建AI驱动的换电网络智能调度平台，融合车辆实时位置与SOC数据、换电站库存状态、电网峰谷电价、用户出行预测等多维度信息，通过强化学习算法实现电池补库、站间调拨、充电排程的全局最优决策。

**实施路径：** Step 1 — 全网络实时数据接入：将全国所有换电站的电池库存、充电进度、健康状态（SOH）、排队长度等数据统一接入云端调度平台，实现分钟级全量刷新。 Step 2 — 用户需求预测建模：基于车辆历史轨迹、SOC变化曲线、用户出行习惯、节假日及天气等外部因子，训练深度学习预测模型，提前48小时预判各区域换电需求峰值。 Step 3 — 多目标调度优化引擎：部署强化学习算法，以最小化用户等待时间、最大化电池周转率、最小化充电成本为联合优化目标，实时生成电池调拨与充电计划。 Step 4 — 电网协同调度：对接各省市电力交易平台，在电价低谷时段集中充电，在高峰时段减少充电负荷，实现换电网络参与电网需求响应，降低充电成本超过30%。 Step 5 — 用户端智能导航：车载导航系统实时接入调度平台，根据用户目的地、剩余续航、沿途换电站忙闲状态，动态推荐最优换电路径与站点，减少无效绕行。

**关键数据：** 📊 核心成效：融合车载AI实时闭环，支撑超360万种车辆个性化配置的柔性生产，同时保障全国换电网络高效运转，用户体验与资产利用率双提升。

**技术标签：** 04.01.01 | 04.02.03 | 05.01.01


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### ③ ③ 超大规模数字孪生平台 核心用例

**业务痛点：** ⚠️ 痛点：蔚来支持超360万种车辆个性化配置组合（颜色、内饰、轮毂、电池、智驾包等），传统制造模式在面对如此极端的定制化需求时，排产复杂度爆炸、换型效率低下、质量一致性难以保证，极易出现"定制越多、交付越慢、缺陷越多"的困境。

**解决思路：** 💡 方案：以90公里光纤为数字底座，构建覆盖"产品-产线-工厂"三层级的超大规模数字孪生平台。每一台用户定制车辆在下线前即完成全量虚拟验证，产线通过"魔方"车身存取与"飞地"智能装配岛实现柔性路由，"天瞳""天探"双AI质检系统将检测效率提升十余倍。

**实施路径：** Step 1 — 全工厂3D数字孪生建模：基于90公里光纤骨干网络，对车身、涂装、总装、电池四大车间进行厘米级3D激光扫描建模，构建与物理工厂1:1映射的虚拟工厂。 Step 2 — 产品配置孪生体系搭建：为360万+配置组合逐一建立数字孪生模型，涵盖BOM结构、工艺路线、质量检验标准、装配序列等全量制造属性，实现"每个订单一辆虚拟车"。 Step 3 — 虚拟验证与产线仿真：每一台新车订单在下达物理产线前，先在数字孪生平台中完成全流程虚拟装配仿真，提前发现工艺冲突与质量风险，将实物试错成本压缩至接近零。 Step 4 — 柔性物理执行：部署"魔方"立体车身存取平台（自动缓存不同配置车身）、"飞地"智能装配岛（按需动态组合的柔性装配单元）、756台100%互联机器人，实现产线路由的实时动态调整。 Step 5 — AI质检双闭环："天瞳"在线质检岛对关键工序进行实时视觉+传感器检测，"天探"整车AI自检系统在下线前完成全套自动化检测，结果实时回写数字孪生模型，驱动工艺参数持续调优。

**关键数据：** 📊 核心成效：可管理360万+车辆个性化配置，车身车间756台机器人100%自动化互联，单台车全套检测效率较传统人工提升十余倍，黑灯工厂模式下从用户下单到整车下线周期大幅缩短。

**技术标签：** 03.01.01 | 05.04.01 | 03.03.01 | 01.03.02


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## 绩效改善总览

| 指标 | 改善 | 领域 | 技术 |
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| 产品上市速度 | 加速近半 | ↑44% | 车载AI实时闭环使研发-制造-质检数据流贯通，车型迭代从年缩短至月级 |
| 研发流程自动化率 | 九成自动化 | 90% | "天工"系统+NIO GPT大模型覆盖80%制造场景AI自主决策，研发流程从人工驱动转为AI驱动 |
| 车辆配置管理能力 | 极大规模 | 360万+配置 | 数字孪生平台赋能，每台订单在下线前完成全量虚拟验证，实现千人千面的柔性定制生产 |
| 车身车间自动化率 | 黑灯运行 | 100%互联 | 756台机器人全互联，车间可在无人干预下持续运转 |
| 整车检测效率 | 数量级提升 | ↑10倍+ | "天瞳"质检岛+"天探"AI自检系统替代传统人工检测 |