AI工厂（Factory）+智能体重构汽车数智竞争力

当AI与智能体浪潮席卷各行各业，汽车工业正站在一场深刻变革的起点。传统的制造模式与供应链体系在AI+汽车数智的洪流中亟待重塑与升级。AI+汽车制造成为影响企业核心竞争力的重要因素。作为这场变革的引擎，AI工厂以强大的感知、决策与优化能力，重新定义智能汽车生产的每一环节，引领行业迈入以数据和智能为核心的汽车数智化发展新范式。本文将深入剖析行业痛点，系统阐释领先的AI工厂（Factory）解决方案如何为企业构建面向未来的AI+汽车数智制造核心竞争力。

近日，以“数创融新 智合未来”为主题的2025年两化融合暨数字化转型大会在沈阳召开。联友科技受邀参加并分享《AI工厂（Factory）+多智能体：从可视到可智能执行的汽车供应链优化实践》。

联友科技指出当前供应链普遍面临“信息不透明、响应不及时、计划不精准、协同不顺畅”四大痛点，导致“成本高、库存高”双重压力。尽管许多汽车制造企业已引入自动化设备与信息化系统，但在实际运营中仍面临多重挑战。其一，数据孤岛现象普遍存在，生产、仓储、物流与质量数据之间缺乏有效联通，导致决策滞后与资源浪费。其二，传统生产线柔性不足，难以快速响应市场需求变化与小批量、定制化订单。其三，质量控制仍高度依赖人工抽检，缺陷漏检率高，问题追溯困难。其四，供应链协同效率低下，从零部件供应到整车交付的链条存在诸多不透明环节。这些痛点严重制约了汽车数智制造水平进阶。

“AI工厂（Factory）+多智能体”：打造能思考、能决策、能行动的“数字员工”

针对行业痛点，联友科技基于深厚的行业积累与 AI技术融合，构建“懂行业、能落地”的“多智能体”，通过多个自主协同的智能体（Agent），如订单Agent、仓储Agent、运输Agent、结算Agent等，模拟企业中不同角色的专家，各司其职，实现分布式自治与实时协同。

多智能体依赖联友AI 工厂（Factory）方法论，实现以工厂流水线的方式规模化生产，通过AI工厂“八步法”，包括目标设定、场景筛选、流程重塑、知识治理、模型开发、应用融合、运营迭代、人才组织调整等，指导AI实践；通过数据贯通、知识沉淀、引入算法/大模型等，在后台持续运行智能算法，结合实时数据与多重业务约束，推动系统从“僵化执行”走向“活态优化”。

AI+汽车数智赋能库存优化到智能运输规划升级

一、库存环节：基于AI的智能库存优化

联友科技部署库存 Agent 系统，实时整合订单数据、生产进度数据、库存动态数据及供应商履约表现等多维度信息，依托定制化AI模型进行动态策略演算，通过动态调整、多级协同和异常预警，实了精细化、前瞻性的库存管控。方案落地后，企业库存周转率提升近20%，安全库存均值降至两位数，缺货率减少近五成，生产保障水平（SL）持续稳定在 95% 以上，达成科学库存管理目标。

二、物流环节：智能运输路径优化

联友科技携手某主机厂打造智能运输路径优化系统，接入订单需求、路况、车辆运行状态等实时数据，结合运输Agent和路径规划算法，充分考量收货网点时间窗、道路限行规则、司机班次等多重约束条件，实时处理多源数据，自动生成兼顾效率与服务最优的配送方案。

AI+汽车数智的融合绝非简单的技术叠加，而是系统性、生态性重塑。未来，随着AI智能体技术不断成熟，AI工厂（Factory）将更深层次赋能产品研发创新、工艺优化、产供销协同与绿色制造，推动汽车产业全面数智化升级。