來源：市場資訊

（來源：證券日報之聲）

圖①一汽紅旗未來概念車

圖②位于長春的中國第一汽車集團有限公司?總部

圖③一汽旗下的飛行汽車

圖④紅旗硬派越野車 賈麗/攝

在位于長春的中國第一汽車集團有限公司?（以下簡稱“一汽”）紅旗繁榮工廠里，《證券日報》記者近日在現場看到，機器人手臂忙著焊接裝配，自動導航小車來回穿梭。據了解，最快每52秒，就有一輛新車下線，每輛車出廠時，還自帶一份完整的“數字體檢報告”。

此前，汽車智能制造曾面臨諸多難題，比如算力不足、設備雜亂、系統不兼容以及運維太貴等。

為解決這些難題，一汽找了一個搭檔——聯想集團有限公司（以下簡稱“聯想”）。兩家企業合作，一汽造車，聯想造“腦”。這個“腦”，就是一套從算力重構到資源調度的智能系統，讓工廠會思考、能調度、會省力。

記者了解到，一汽與聯想的合作，涉及底層算力重構、異構資源調度及AI工廠概念落地，也被外界視為觀察中國“智造”升級的一個重要切片。

實時采集3000多個參數

一汽有著“新中國汽車工業搖籃”之稱。踏入一汽紅旗繁榮工廠，記者看到，工業機器人手臂有序升降，焊裝車間機械臂迸發的璀璨火花，自動導航運輸車（AGV）往來穿梭，智能控制屏幕上數據實時跳動。

在風擋玻璃裝配工位，多臺機器人全自動完成涂膠、定位、嵌入，全程無需人工干預。底盤合裝區內，車身與底盤可在數十秒內精準對接。工廠可以實現八個以上車型的共線柔性生產。

該工廠由沖壓車間、焊裝車間、涂裝車間、電池電驅動車間、總裝車間等構成，其中，焊裝車間自動化率達到100%。總裝車間內，多個AGV小車正沿著預設路線有序運送零部件，遇障則自動停止。從零部件上線到整車下線，自動化機械與專業人工實現協同配合。

記者還注意到，該工廠的數字化系統實時采集3000多個關鍵參數。這些參數包括擰緊力矩、加注量、涂膠軌跡等。系統同時管控和存儲這些數據，并與車輛合格證聯網綁定，每輛下線的紅旗汽車都擁有一份完整的數字證書。

在智能化轉型的過程中，一汽這樣的頭部車企也曾面臨“新舊交替”之困。

“汽車制造是典型的離散制造，從沖壓、焊裝到涂裝、總裝，每一個環節產生的數據格式、對算力的需求都截然不同。”一汽相關負責人在現場對《證券日報》記者稱，“很多企業目前的困境在于，算力資源要么不足，要么雖然買了昂貴的設備，卻因為異構設備納管難、系統兼容性差，導致利用率極低，形成了巨大的沉沒成本。”

破解這一困境，正是一汽與聯想合作的切入點。雙方合作的重點不是簡單提供硬件，而是建設智能運維體系和高性能計算引擎，是從底層邏輯出發解決困難。

必須從底層架構出發

硬件拼接，不能破解智能化轉型升級難題，必須從底層架構出發，重構“底座”解法。

作為新中國汽車工業的“長子”與向新能源轉型的“國家隊”排頭兵，一汽奠定了中國汽車工業自主發展的基礎，其對數據安全與業務連續性的要求極高。因此，在一汽龐大的研發體系中，無論是仿真計算還是智能座艙的迭代，都對底層算力的穩定性提出了苛刻要求。

此次，聯想為一汽提供了包括智能設備與算力基礎設施在內的全棧支持。這并非單純地“砸錢堆硬件”。

“在仿真開發平臺中，單純堆砌頂級GPU往往會導致資源利用率在低位徘徊，因為內存帶寬和調度算法的落后會造成巨大的性能損耗。”汽車有文化創始人周海濱對《證券日報》記者解釋。

聯想帶來的智能運維與主動化管理，其核心在于通過軟件定義的方式提高硬件的利用率，通過引入綠色算力技術，在保障業務連續性的同時，破解高性能計算所產生的能耗黑洞。

聯想東北大區總經理許輝將這種關系定義為“智能化同路人”。他表示，聯想的角色已從設備供應商轉變為轉型伙伴，旨在將前沿技術與東北老工業基地的轉型升級深度融合。

此種深度綁定，意味著聯想不再只是提供算力的“盒子”，而是全面深入到一汽的研發流程與生產場景之中，幫助其從底層重構智能化能力。從仿真平臺的高效調度到產線數據的實時處理，以聯想為代表的科技企業，正在用軟硬一體的解法，為一汽等傳統企業的智慧工廠夯實地基。

“隨著國家持續推進‘人工智能+’行動，實體經濟與數字技術的融合已進入深水區。對于聯想而言，與一汽合作，意味著其在東數西算大背景下的本地化戰略攻下一城；對于一汽而言，通過與聯想的合作構建起堅實的算力底座，是其在這場漫長的智能化馬拉松中夯實基礎、謀求高端化與低碳化轉型的關鍵支撐。”銳嘉科投資控股有限公司產業投資事業部總經理王欣宇對《證券日報》記者表示。

這背后也釋放出明確信號——產業資本正加速從傳統的產能擴張型投入，轉向算力基礎設施與智能化軟件的軟硬協同型布局。

構建AI工廠生態

但要真正實現從算力支撐到智能生產的躍遷，僅靠底層基礎設施還不夠。企業還需要一套能夠將數據“原料”標準化加工為智能“產品”的完整流水線，方能率先跑通智慧工廠的商業模式。

聯想中國基礎設施業務群戰略管理總監黃山提出AI工廠這一關鍵概念。黃山認為，從場景定義到數據采集，再到智能體開發，這個過程還需標準化，否則AI就無法規模化。聯想正試圖通過其萬全異構智算方案及一橫四縱的布局，將復雜的算力調度隱藏于后臺，為一汽提供即插即用式的底層支撐。

然而，智能化轉型是一項復雜的系統工程，單靠聯想和一汽兩方，難以覆蓋智算鏈條的所有環節。若要改變現狀，還在于生態伙伴的協同。

“智能汽車的研發與智造，本質上是一場海量數據的‘較量’。”聯想凌拓科技有限公司（以下簡稱“聯想凌拓”）首席技術官陳弘認為，面對由攝像頭、激光雷達和產線傳感器產生的海量數據，傳統的存儲架構存在運輸瓶頸。聯想凌拓此次帶來的智能數據管理方案，所打造的高性能與高可靠的數據底座，正可以解決相關問題。

一汽紅旗繁榮工廠代表了當前中國汽車制造先進水平。這座智能工廠既是智能化轉型的前沿實踐陣地，也是檢驗傳統制造業與科技碰撞成效的試金石。“未來，每家大型制造企業都將擁有自己的AI工廠。”黃山說，新一輪基礎設施投資的競賽才剛剛開始。

這不僅是多家企業之間的業務協同，更是傳統制造與數字科技深度融合的關鍵一躍。這場競賽也已引發產業鏈上下游的連鎖反應。頭部制造企業的智能化改造訂單正在成為PE/VC機構眼中的“確定性資產”，而圍繞AI工廠的數據服務、算力調度、智能體開發等細分賽道，也頻頻獲得戰略投資。

放眼更廣闊的產業圖景，一汽與聯想合作，提供了一個觀察中國制造業如何從“制造”向“智造”跨越的微觀切片，這一合作模式正在為國內外傳統制造業的智能化轉型提供一種可復制的新解法。

“以AI工廠為核心范式，以生態協同為落地路徑，以資本力量為加速引擎，越來越多的行業龍頭開始構建自己的AI工廠，算力基礎設施成為像水電一樣被評估、被投資、被優化的核心資產，中國制造業的全球競爭力有望完成從規模紅利到效率紅利、從成本優勢到智能優勢的歷史性跨越。”清華大學經濟管理學院金融系教授朱武祥對《證券日報》記者如是說。

從一座工廠的云端起跑，到一條產業鏈的重構、中國智能制造的躍遷，再到資本加速涌入，造車也造“腦”的實踐已然跨越了單一企業的邊界。這不僅是聯想與一汽的故事，更是開拓了傳統產業在數字時代重獲新生之路。