从手工织布到珍妮纺织机、水力纺织机，从一百年前的福特汽车纯手工流水线到当代汽车工厂，人类社会整个现代化过程都贯穿着「自动化」这个概念。一说起「自动化」，人们自然而然地联想到「高效率」、「高品质」，也难怪越来越多的车企都在宣传自动化水平。
真的是自动化水平越高，汽车品质就越高么？
左：近百年前的汽车制造流水线 右：当代某电动车工厂，图上看不到工人
似乎也不尽然，比如某美系电动车型量产初期过于依赖自动化率，险些落入「量产地狱」。若产品都造不出来，还谈何品质呢？这大概是吃瓜群众第一次意识到，自动化水平似乎也不是越高越好。
可见，自动化水平与造车品质之间的关系，并没有那么简单。今天，咱们就从正反两面，来深入分析一下这个问题！
一、 正方：自动化水平越高，品质越好
汽车制造涉及诸多环节，有些活儿天然适合机器来做。例如，激光焊接要求轨迹精确、速度平稳、力度恒定，这对工人来说很难保证质量，不如交给自动化机器来做; 再如，将成千上万的物料在准确的时间送达准确的位置，由不知疲倦的AGV物料小车来干就显得更可靠一些；还有，总拼环节的车身件重达数百公斤，由工人操作太耗体力也容易出现质量问题，像广本采用了100%自动化率的车身总拼系统[1]，既提高生产效率，也提高了品质。
左上：激光焊接 右：AGV小车 左下：SMART-G/W车身总拼系统 图片来源[1]
用力大无穷、不知疲倦的自动化机器替代人工来提高品质，这种思路浅显易懂。但是，自动化提高品质更为关键的并不在于「产」，而在于「检」。
正因为自动化水平提高，现代管理体系中的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的流程才能得以落实。这一套思想曾在30年前美国发起的「2毫米工程」中大显身手，显著提高了当时美系车企的生产品质。后来有其它品牌工厂也采取了类似的思路，并将标准提高到「1毫米工程」[2]。
落实这套体系的基础就在于「大规模测量」—— 既要测得全面，令缺陷无所遁形；又要测得及时，早发现早解决。
说到这里，你可能会质疑：测量？这有什么稀奇？自动化普及之前，俺们汽车生产线上也有很多人工测量措施啊，比如冲压件的抽检、焊接件的终检、总装完成后的出厂路检。
事实确实如此，百年之前的汽车造车就有人工测量措施，但在测量密度、精度、速度、实时性、非接触性上远远不能和自动化测量相比。如若不信，我举几个例子：
例如，广汽本田焊接车间的涂胶视觉检测技术，可以实时测量胶料涂布的位置、胶长、胶径，依据测量结果实时调整制造参数以保证品质。
焊接过程的测量与之类似，基本原则就是发现小偏差及时修正，发现大问题及时撤回，不让缺陷件流到下一工序。如果不使用基于视觉技术的自动化测量，你敢想象人工测量的画面吗？
广汽本田焊装车间的视觉定位 图片来源[1]
再如自适应焊接控制器，可测量板材的配合状况后自动调整焊接参数，以确保焊接品质。像这种「产测合一」的工序由人工来做简直是难上加难，这让人联想起瓦工铺地砖时的画面，二者的加工效率、精度与质量稳定性，显然不可同日而语。
左：广汽本田焊装车间的自适应焊接控制器 右：产测合一的铺地砖
又如，总装完成后的全车车灯质检环节，原有的人眼+经验检测方法存在易疲劳、伤眼睛、非定量、效率低等问题。后来广汽本田升级为AI视觉识别技术[3]，将人工测量升级为自动化测量之后，既提高了效率，也提升了品质，同时还保护了工人的身体健康。
全车车灯质检环节：人工测量 vs AI视觉识别 图片来源[3]
由此可见，提高自动化水平可以发力「大规模测量」，助力现代质量管理体系的落实。合理的自动化有助于提高品质，车企基本上都普及了自动化设备，除非你去找手工造车匠人，否则这个时代也很难买到纯手工打造的汽车了。
一个新的问题出现了 —— 既然大家都自动化了，为啥品质还有高低之分呢？
要回答这个问题，需要更深一层的思考：自动化设备花钱就可以买，但现代质量管理体系的设计、执行与改进依然是人来主导的。各大车企自动化水平旗鼓相当的前提下，人的作用尤为关键！
二、 反方：自动化背后，人的作用更为关键
汽车的发明淘汰了马车，但并没有淘汰人。本应成为马夫的人，就成为司机来驾驶更强更快的汽车，也可以成为AI算法工程师来设计自动驾驶系统。从马到汽车，设备在变化，人也从付出体力逐渐变成付出脑力，「人+设备」充分协同以实现1+1>2的关系却没有变化。
这暗示着，汽车生产线自动化背后，人的作用不可忽视。
1. 机器不可替代的环节
自动化设备看起来再智能，其实还是根据工程师设计好的程序来干机械式的活儿。如果发生了程序之外的意外情况，自动化就无能为力了，考验人的时机也就到了。
例如，广汽本田在一次日常抽检中，发现有一个零件表面有意外的划痕外伤。虽然这是极少出现的偶发现象，但广汽本田有「120%合格率」的品质要求，工作人员对此进行了追根溯源。历时一个多月，动用了光学显微镜、电子显微镜进行材料学分析，组织多部门甚至供应商联合研究，才最终定位到了物流环节。最后设计了新的夹具、增加了新的测量环节，来杜绝这类偶发的质量隐患。
在这个案例中，自动化的机器其实无能为力，只有人来发挥主观能动性，才能完成这种非标流程的品质提升工作。
再如，虽然涂装车间的自动化率已经很高了，但每种涂料的特性、刚上完漆之后汽车的湿膜状态还是依赖于人的判断。曾获得广东省第一届汽车行业喷涂技能大赛第一名、广汽本田涂装车间的邓俊杰认为，这需要手工喷涂经验很丰富的「老师傅」才能做到精准求精。
新手怎么才能成为「老师傅」？这依赖师傅与徒弟之间的经验传承。除了涂装车间之外，冲压车间有一个「每月一车」活动[1]，对选出的单品零件涂油检测外观，从而提升班组人员的品质判断能力 —— 这正是师傅带徒弟的具体措施。
广汽本田冲压车间的每月一车活动 图片来源[1]
2. 质量管理体系的设计与改进，都是由人来执行的
在上文提到的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的现代质量管理体系中，自动化大显神威。实际上，如果我们把这套体系的全貌画出来，就会发现发挥关键作用的依然是人。
例如，白车身顶盖与侧围之间应用激光焊能够提高美观度、密封性和稳定性，但存在一个问题就是焊缝表面容易出现鱼鳞纹，焊接速度越快就越明显。
广汽本田焊装车间 顶盖与侧围之间采用激光焊
自动化流程可以检测到鱼鳞纹，但并不能消除。如果硬要它自己想办法解决的话，它只能以倍数降低焊接速度、大幅降低产能来提高质量，显然这并不是可行的办法。
广汽本田焊装领域的郑世卿团队发现焊丝和工件夹角对溶石流动影响很大，通过上万次实验找到了最优参数组合，既解决了鱼鳞纹的质量问题，还将焊接速度提高到110mm/s，超业界均值 75mm/s。自动化流程的标准是一成不变的，而要实现行业技术的不断突破，需要不断挑战更高目标，而这就超过了机器的能力范围，只能依靠人的智慧。
再如上文提到的AI视觉检测技术，视觉设备大家都可以买，用到什么程度就要看人的水平了。广汽本田总装车间的陈耀明团队采用自主知识产权的深度神经网络算法飞浆，实现AI技术在产品之间的跨领域应用。
AI视觉检测技术在产品之间的跨领域应用
再如，焊装车间的曾俊钦，与团队建立零件防错管理体制并编制45种零件识别图，有效防止错装零件流出下一工序，保证系内产品直接合格率达99%以上。自动化流程可以降低执行防错管理制度的成本，但谁来制定这个制度呢？只能是人。
3. 品质标准由人制定
质量管理体系运转良好，产品品质也不一定就很高。这是因为，品质标准定得高，那无论是增加测量点位还是降低良品率，都会提高成本。所以说，怎么定品质标准，反应了企业对于消费者的基本态度。
广汽本田的品质哲学是「120%合格率」。这就很有意思，合格率怎么会超过100%呢？ 据我理解，这并不是具体的质量管理细则，而是一种对消费者负责的价值观，要求每个人都要以超标的120%合格率精神开展品质保证工作。
在「120%合格率」的思想指引下，广汽本田执行的品质标准比Honda全球标准更高。例如，为了适应幅员辽阔的中国市场需求，广汽本田新车采用了2400mm/h的淋雨强度连续喷淋3.5小时，从而确保密封性。品质标准定得高，产品质量就有保证，广汽本田自2020年起就连续三年位居J.D. Power的中国新车质量研究榜首。
小结
最后回到最初的问题：自动化水平越高，汽车品质就越高么？
答案是：不一定，决定汽车品质的根本因素是人，而非机器。即便在智能化高度发达的未来，这一逻辑也不会改变。
以「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」为核心流程的现代质量管理体系是造车品质的基础设施。自动化水平与「大规模测量」能力息息相关，可以间接提高品质，但是在各大车企自动化水平相当的情况下，人的因素更是处于核心地位，决定品质的是那些设计与改进质量体系的「人本智慧」，并成为各品牌实现品质差异化的根本所在，因为人扮演着更为重要的角色：除了机器无法替代的生产环节和品质提升工作，人还是品质更高标准的主导者和创新主力，更设计与改进了整个质量管理体系。
在比较不同车企的品质体系时，我发现广汽本田有一个独一无二的特点，那就是提到了很多一线工人的名字，而不是把重心放在自动化设备上。尊重人，才能激发人的主观能动性，使「人+ 设备」充分协同实现1+1＞2的效果。
真的是自动化水平越高，汽车品质就越高么？
左：近百年前的汽车制造流水线 右：当代某电动车工厂，图上看不到工人
似乎也不尽然，比如某美系电动车型量产初期过于依赖自动化率，险些落入「量产地狱」。若产品都造不出来，还谈何品质呢？这大概是吃瓜群众第一次意识到，自动化水平似乎也不是越高越好。
可见，自动化水平与造车品质之间的关系，并没有那么简单。今天，咱们就从正反两面，来深入分析一下这个问题！
一、 正方：自动化水平越高，品质越好
汽车制造涉及诸多环节，有些活儿天然适合机器来做。例如，激光焊接要求轨迹精确、速度平稳、力度恒定，这对工人来说很难保证质量，不如交给自动化机器来做; 再如，将成千上万的物料在准确的时间送达准确的位置，由不知疲倦的AGV物料小车来干就显得更可靠一些；还有，总拼环节的车身件重达数百公斤，由工人操作太耗体力也容易出现质量问题，像广本采用了100%自动化率的车身总拼系统[1]，既提高生产效率，也提高了品质。
左上：激光焊接 右：AGV小车 左下：SMART-G/W车身总拼系统 图片来源[1]
用力大无穷、不知疲倦的自动化机器替代人工来提高品质，这种思路浅显易懂。但是，自动化提高品质更为关键的并不在于「产」，而在于「检」。
正因为自动化水平提高，现代管理体系中的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的流程才能得以落实。这一套思想曾在30年前美国发起的「2毫米工程」中大显身手，显著提高了当时美系车企的生产品质。后来有其它品牌工厂也采取了类似的思路，并将标准提高到「1毫米工程」[2]。
落实这套体系的基础就在于「大规模测量」—— 既要测得全面，令缺陷无所遁形；又要测得及时，早发现早解决。
说到这里，你可能会质疑：测量？这有什么稀奇？自动化普及之前，俺们汽车生产线上也有很多人工测量措施啊，比如冲压件的抽检、焊接件的终检、总装完成后的出厂路检。
事实确实如此，百年之前的汽车造车就有人工测量措施，但在测量密度、精度、速度、实时性、非接触性上远远不能和自动化测量相比。如若不信，我举几个例子：
例如，广汽本田焊接车间的涂胶视觉检测技术，可以实时测量胶料涂布的位置、胶长、胶径，依据测量结果实时调整制造参数以保证品质。
焊接过程的测量与之类似，基本原则就是发现小偏差及时修正，发现大问题及时撤回，不让缺陷件流到下一工序。如果不使用基于视觉技术的自动化测量，你敢想象人工测量的画面吗？
广汽本田焊装车间的视觉定位 图片来源[1]
再如自适应焊接控制器，可测量板材的配合状况后自动调整焊接参数，以确保焊接品质。像这种「产测合一」的工序由人工来做简直是难上加难，这让人联想起瓦工铺地砖时的画面，二者的加工效率、精度与质量稳定性，显然不可同日而语。
左：广汽本田焊装车间的自适应焊接控制器 右：产测合一的铺地砖
又如，总装完成后的全车车灯质检环节，原有的人眼+经验检测方法存在易疲劳、伤眼睛、非定量、效率低等问题。后来广汽本田升级为AI视觉识别技术[3]，将人工测量升级为自动化测量之后，既提高了效率，也提升了品质，同时还保护了工人的身体健康。
全车车灯质检环节：人工测量 vs AI视觉识别 图片来源[3]
由此可见，提高自动化水平可以发力「大规模测量」，助力现代质量管理体系的落实。合理的自动化有助于提高品质，车企基本上都普及了自动化设备，除非你去找手工造车匠人，否则这个时代也很难买到纯手工打造的汽车了。
一个新的问题出现了 —— 既然大家都自动化了，为啥品质还有高低之分呢？
要回答这个问题，需要更深一层的思考：自动化设备花钱就可以买，但现代质量管理体系的设计、执行与改进依然是人来主导的。各大车企自动化水平旗鼓相当的前提下，人的作用尤为关键！
二、 反方：自动化背后，人的作用更为关键
汽车的发明淘汰了马车，但并没有淘汰人。本应成为马夫的人，就成为司机来驾驶更强更快的汽车，也可以成为AI算法工程师来设计自动驾驶系统。从马到汽车，设备在变化，人也从付出体力逐渐变成付出脑力，「人+设备」充分协同以实现1+1>2的关系却没有变化。
这暗示着，汽车生产线自动化背后，人的作用不可忽视。
1. 机器不可替代的环节
自动化设备看起来再智能，其实还是根据工程师设计好的程序来干机械式的活儿。如果发生了程序之外的意外情况，自动化就无能为力了，考验人的时机也就到了。
例如，广汽本田在一次日常抽检中，发现有一个零件表面有意外的划痕外伤。虽然这是极少出现的偶发现象，但广汽本田有「120%合格率」的品质要求，工作人员对此进行了追根溯源。历时一个多月，动用了光学显微镜、电子显微镜进行材料学分析，组织多部门甚至供应商联合研究，才最终定位到了物流环节。最后设计了新的夹具、增加了新的测量环节，来杜绝这类偶发的质量隐患。
在这个案例中，自动化的机器其实无能为力，只有人来发挥主观能动性，才能完成这种非标流程的品质提升工作。
再如，虽然涂装车间的自动化率已经很高了，但每种涂料的特性、刚上完漆之后汽车的湿膜状态还是依赖于人的判断。曾获得广东省第一届汽车行业喷涂技能大赛第一名、广汽本田涂装车间的邓俊杰认为，这需要手工喷涂经验很丰富的「老师傅」才能做到精准求精。
新手怎么才能成为「老师傅」？这依赖师傅与徒弟之间的经验传承。除了涂装车间之外，冲压车间有一个「每月一车」活动[1]，对选出的单品零件涂油检测外观，从而提升班组人员的品质判断能力 —— 这正是师傅带徒弟的具体措施。
广汽本田冲压车间的每月一车活动 图片来源[1]
2. 质量管理体系的设计与改进，都是由人来执行的
在上文提到的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的现代质量管理体系中，自动化大显神威。实际上，如果我们把这套体系的全貌画出来，就会发现发挥关键作用的依然是人。
例如，白车身顶盖与侧围之间应用激光焊能够提高美观度、密封性和稳定性，但存在一个问题就是焊缝表面容易出现鱼鳞纹，焊接速度越快就越明显。
广汽本田焊装车间 顶盖与侧围之间采用激光焊
自动化流程可以检测到鱼鳞纹，但并不能消除。如果硬要它自己想办法解决的话，它只能以倍数降低焊接速度、大幅降低产能来提高质量，显然这并不是可行的办法。
广汽本田焊装领域的郑世卿团队发现焊丝和工件夹角对溶石流动影响很大，通过上万次实验找到了最优参数组合，既解决了鱼鳞纹的质量问题，还将焊接速度提高到110mm/s，超业界均值 75mm/s。自动化流程的标准是一成不变的，而要实现行业技术的不断突破，需要不断挑战更高目标，而这就超过了机器的能力范围，只能依靠人的智慧。
再如上文提到的AI视觉检测技术，视觉设备大家都可以买，用到什么程度就要看人的水平了。广汽本田总装车间的陈耀明团队采用自主知识产权的深度神经网络算法飞浆，实现AI技术在产品之间的跨领域应用。
AI视觉检测技术在产品之间的跨领域应用
再如，焊装车间的曾俊钦，与团队建立零件防错管理体制并编制45种零件识别图，有效防止错装零件流出下一工序，保证系内产品直接合格率达99%以上。自动化流程可以降低执行防错管理制度的成本，但谁来制定这个制度呢？只能是人。
3. 品质标准由人制定
质量管理体系运转良好，产品品质也不一定就很高。这是因为，品质标准定得高，那无论是增加测量点位还是降低良品率，都会提高成本。所以说，怎么定品质标准，反应了企业对于消费者的基本态度。
广汽本田的品质哲学是「120%合格率」。这就很有意思，合格率怎么会超过100%呢？ 据我理解，这并不是具体的质量管理细则，而是一种对消费者负责的价值观，要求每个人都要以超标的120%合格率精神开展品质保证工作。
在「120%合格率」的思想指引下，广汽本田执行的品质标准比Honda全球标准更高。例如，为了适应幅员辽阔的中国市场需求，广汽本田新车采用了2400mm/h的淋雨强度连续喷淋3.5小时，从而确保密封性。品质标准定得高，产品质量就有保证，广汽本田自2020年起就连续三年位居J.D. Power的中国新车质量研究榜首。
小结
最后回到最初的问题：自动化水平越高，汽车品质就越高么？
答案是：不一定，决定汽车品质的根本因素是人，而非机器。即便在智能化高度发达的未来，这一逻辑也不会改变。
以「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」为核心流程的现代质量管理体系是造车品质的基础设施。自动化水平与「大规模测量」能力息息相关，可以间接提高品质，但是在各大车企自动化水平相当的情况下，人的因素更是处于核心地位，决定品质的是那些设计与改进质量体系的「人本智慧」，并成为各品牌实现品质差异化的根本所在，因为人扮演着更为重要的角色：除了机器无法替代的生产环节和品质提升工作，人还是品质更高标准的主导者和创新主力，更设计与改进了整个质量管理体系。
在比较不同车企的品质体系时，我发现广汽本田有一个独一无二的特点，那就是提到了很多一线工人的名字，而不是把重心放在自动化设备上。尊重人，才能激发人的主观能动性，使「人+ 设备」充分协同实现1+1＞2的效果。
从手工织布到珍妮纺织机、水力纺织机，从一百年前的福特汽车纯手工流水线到当代汽车工厂，人类社会整个现代化过程都贯穿着「自动化」这个概念。一说起「自动化」，人们自然而然地联想到「高效率」、「高品质」，也难怪越来越多的车企都在宣传自动化水平。
真的是自动化水平越高，汽车品质就越高么？
左：近百年前的汽车制造流水线 右：当代某电动车工厂，图上看不到工人
似乎也不尽然，比如某美系电动车型量产初期过于依赖自动化率，险些落入「量产地狱」。若产品都造不出来，还谈何品质呢？这大概是吃瓜群众第一次意识到，自动化水平似乎也不是越高越好。
可见，自动化水平与造车品质之间的关系，并没有那么简单。今天，咱们就从正反两面，来深入分析一下这个问题！
一、 正方：自动化水平越高，品质越好
汽车制造涉及诸多环节，有些活儿天然适合机器来做。例如，激光焊接要求轨迹精确、速度平稳、力度恒定，这对工人来说很难保证质量，不如交给自动化机器来做; 再如，将成千上万的物料在准确的时间送达准确的位置，由不知疲倦的AGV物料小车来干就显得更可靠一些；还有，总拼环节的车身件重达数百公斤，由工人操作太耗体力也容易出现质量问题，像广本采用了100%自动化率的车身总拼系统[1]，既提高生产效率，也提高了品质。
左上：激光焊接 右：AGV小车 左下：SMART-G/W车身总拼系统 图片来源[1]
用力大无穷、不知疲倦的自动化机器替代人工来提高品质，这种思路浅显易懂。但是，自动化提高品质更为关键的并不在于「产」，而在于「检」。
正因为自动化水平提高，现代管理体系中的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的流程才能得以落实。这一套思想曾在30年前美国发起的「2毫米工程」中大显身手，显著提高了当时美系车企的生产品质。后来有其它品牌工厂也采取了类似的思路，并将标准提高到「1毫米工程」[2]。
落实这套体系的基础就在于「大规模测量」—— 既要测得全面，令缺陷无所遁形；又要测得及时，早发现早解决。
说到这里，你可能会质疑：测量？这有什么稀奇？自动化普及之前，俺们汽车生产线上也有很多人工测量措施啊，比如冲压件的抽检、焊接件的终检、总装完成后的出厂路检。
事实确实如此，百年之前的汽车造车就有人工测量措施，但在测量密度、精度、速度、实时性、非接触性上远远不能和自动化测量相比。如若不信，我举几个例子：
例如，广汽本田焊接车间的涂胶视觉检测技术，可以实时测量胶料涂布的位置、胶长、胶径，依据测量结果实时调整制造参数以保证品质。
焊接过程的测量与之类似，基本原则就是发现小偏差及时修正，发现大问题及时撤回，不让缺陷件流到下一工序。如果不使用基于视觉技术的自动化测量，你敢想象人工测量的画面吗？
广汽本田焊装车间的视觉定位 图片来源[1]
再如自适应焊接控制器，可测量板材的配合状况后自动调整焊接参数，以确保焊接品质。像这种「产测合一」的工序由人工来做简直是难上加难，这让人联想起瓦工铺地砖时的画面，二者的加工效率、精度与质量稳定性，显然不可同日而语。
左：广汽本田焊装车间的自适应焊接控制器 右：产测合一的铺地砖
又如，总装完成后的全车车灯质检环节，原有的人眼+经验检测方法存在易疲劳、伤眼睛、非定量、效率低等问题。后来广汽本田升级为AI视觉识别技术[3]，将人工测量升级为自动化测量之后，既提高了效率，也提升了品质，同时还保护了工人的身体健康。
全车车灯质检环节：人工测量 vs AI视觉识别 图片来源[3]
由此可见，提高自动化水平可以发力「大规模测量」，助力现代质量管理体系的落实。合理的自动化有助于提高品质，车企基本上都普及了自动化设备，除非你去找手工造车匠人，否则这个时代也很难买到纯手工打造的汽车了。
一个新的问题出现了 —— 既然大家都自动化了，为啥品质还有高低之分呢？
要回答这个问题，需要更深一层的思考：自动化设备花钱就可以买，但现代质量管理体系的设计、执行与改进依然是人来主导的。各大车企自动化水平旗鼓相当的前提下，人的作用尤为关键！
二、 反方：自动化背后，人的作用更为关键
汽车的发明淘汰了马车，但并没有淘汰人。本应成为马夫的人，就成为司机来驾驶更强更快的汽车，也可以成为AI算法工程师来设计自动驾驶系统。从马到汽车，设备在变化，人也从付出体力逐渐变成付出脑力，「人+设备」充分协同以实现1+1>2的关系却没有变化。
这暗示着，汽车生产线自动化背后，人的作用不可忽视。
1. 机器不可替代的环节
自动化设备看起来再智能，其实还是根据工程师设计好的程序来干机械式的活儿。如果发生了程序之外的意外情况，自动化就无能为力了，考验人的时机也就到了。
例如，广汽本田在一次日常抽检中，发现有一个零件表面有意外的划痕外伤。虽然这是极少出现的偶发现象，但广汽本田有「120%合格率」的品质要求，工作人员对此进行了追根溯源。历时一个多月，动用了光学显微镜、电子显微镜进行材料学分析，组织多部门甚至供应商联合研究，才最终定位到了物流环节。最后设计了新的夹具、增加了新的测量环节，来杜绝这类偶发的质量隐患。
在这个案例中，自动化的机器其实无能为力，只有人来发挥主观能动性，才能完成这种非标流程的品质提升工作。
再如，虽然涂装车间的自动化率已经很高了，但每种涂料的特性、刚上完漆之后汽车的湿膜状态还是依赖于人的判断。曾获得广东省第一届汽车行业喷涂技能大赛第一名、广汽本田涂装车间的邓俊杰认为，这需要手工喷涂经验很丰富的「老师傅」才能做到精准求精。
新手怎么才能成为「老师傅」？这依赖师傅与徒弟之间的经验传承。除了涂装车间之外，冲压车间有一个「每月一车」活动[1]，对选出的单品零件涂油检测外观，从而提升班组人员的品质判断能力 —— 这正是师傅带徒弟的具体措施。
广汽本田冲压车间的每月一车活动 图片来源[1]
2. 质量管理体系的设计与改进，都是由人来执行的
在上文提到的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的现代质量管理体系中，自动化大显神威。实际上，如果我们把这套体系的全貌画出来，就会发现发挥关键作用的依然是人。
例如，白车身顶盖与侧围之间应用激光焊能够提高美观度、密封性和稳定性，但存在一个问题就是焊缝表面容易出现鱼鳞纹，焊接速度越快就越明显。
广汽本田焊装车间 顶盖与侧围之间采用激光焊
自动化流程可以检测到鱼鳞纹，但并不能消除。如果硬要它自己想办法解决的话，它只能以倍数降低焊接速度、大幅降低产能来提高质量，显然这并不是可行的办法。
广汽本田焊装领域的郑世卿团队发现焊丝和工件夹角对溶石流动影响很大，通过上万次实验找到了最优参数组合，既解决了鱼鳞纹的质量问题，还将焊接速度提高到110mm/s，超业界均值 75mm/s。自动化流程的标准是一成不变的，而要实现行业技术的不断突破，需要不断挑战更高目标，而这就超过了机器的能力范围，只能依靠人的智慧。
再如上文提到的AI视觉检测技术，视觉设备大家都可以买，用到什么程度就要看人的水平了。广汽本田总装车间的陈耀明团队采用自主知识产权的深度神经网络算法飞浆，实现AI技术在产品之间的跨领域应用。
AI视觉检测技术在产品之间的跨领域应用
再如，焊装车间的曾俊钦，与团队建立零件防错管理体制并编制45种零件识别图，有效防止错装零件流出下一工序，保证系内产品直接合格率达99%以上。自动化流程可以降低执行防错管理制度的成本，但谁来制定这个制度呢？只能是人。
3. 品质标准由人制定
质量管理体系运转良好，产品品质也不一定就很高。这是因为，品质标准定得高，那无论是增加测量点位还是降低良品率，都会提高成本。所以说，怎么定品质标准，反应了企业对于消费者的基本态度。
广汽本田的品质哲学是「120%合格率」。这就很有意思，合格率怎么会超过100%呢？ 据我理解，这并不是具体的质量管理细则，而是一种对消费者负责的价值观，要求每个人都要以超标的120%合格率精神开展品质保证工作。
在「120%合格率」的思想指引下，广汽本田执行的品质标准比Honda全球标准更高。例如，为了适应幅员辽阔的中国市场需求，广汽本田新车采用了2400mm/h的淋雨强度连续喷淋3.5小时，从而确保密封性。品质标准定得高，产品质量就有保证，广汽本田自2020年起就连续三年位居J.D. Power的中国新车质量研究榜首。
小结
最后回到最初的问题：自动化水平越高，汽车品质就越高么？
答案是：不一定，决定汽车品质的根本因素是人，而非机器。即便在智能化高度发达的未来，这一逻辑也不会改变。
以「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」为核心流程的现代质量管理体系是造车品质的基础设施。自动化水平与「大规模测量」能力息息相关，可以间接提高品质，但是在各大车企自动化水平相当的情况下，人的因素更是处于核心地位，决定品质的是那些设计与改进质量体系的「人本智慧」，并成为各品牌实现品质差异化的根本所在，因为人扮演着更为重要的角色：除了机器无法替代的生产环节和品质提升工作，人还是品质更高标准的主导者和创新主力，更设计与改进了整个质量管理体系。
在比较不同车企的品质体系时，我发现广汽本田有一个独一无二的特点，那就是提到了很多一线工人的名字，而不是把重心放在自动化设备上。尊重人，才能激发人的主观能动性，使「人+ 设备」充分协同实现1+1＞2的效果。
真的是自动化水平越高，汽车品质就越高么？
左：近百年前的汽车制造流水线 右：当代某电动车工厂，图上看不到工人
似乎也不尽然，比如某美系电动车型量产初期过于依赖自动化率，险些落入「量产地狱」。若产品都造不出来，还谈何品质呢？这大概是吃瓜群众第一次意识到，自动化水平似乎也不是越高越好。
可见，自动化水平与造车品质之间的关系，并没有那么简单。今天，咱们就从正反两面，来深入分析一下这个问题！
一、 正方：自动化水平越高，品质越好
汽车制造涉及诸多环节，有些活儿天然适合机器来做。例如，激光焊接要求轨迹精确、速度平稳、力度恒定，这对工人来说很难保证质量，不如交给自动化机器来做; 再如，将成千上万的物料在准确的时间送达准确的位置，由不知疲倦的AGV物料小车来干就显得更可靠一些；还有，总拼环节的车身件重达数百公斤，由工人操作太耗体力也容易出现质量问题，像广本采用了100%自动化率的车身总拼系统[1]，既提高生产效率，也提高了品质。
左上：激光焊接 右：AGV小车 左下：SMART-G/W车身总拼系统 图片来源[1]
用力大无穷、不知疲倦的自动化机器替代人工来提高品质，这种思路浅显易懂。但是，自动化提高品质更为关键的并不在于「产」，而在于「检」。
正因为自动化水平提高，现代管理体系中的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的流程才能得以落实。这一套思想曾在30年前美国发起的「2毫米工程」中大显身手，显著提高了当时美系车企的生产品质。后来有其它品牌工厂也采取了类似的思路，并将标准提高到「1毫米工程」[2]。
落实这套体系的基础就在于「大规模测量」—— 既要测得全面，令缺陷无所遁形；又要测得及时，早发现早解决。
说到这里，你可能会质疑：测量？这有什么稀奇？自动化普及之前，俺们汽车生产线上也有很多人工测量措施啊，比如冲压件的抽检、焊接件的终检、总装完成后的出厂路检。
事实确实如此，百年之前的汽车造车就有人工测量措施，但在测量密度、精度、速度、实时性、非接触性上远远不能和自动化测量相比。如若不信，我举几个例子：
例如，广汽本田焊接车间的涂胶视觉检测技术，可以实时测量胶料涂布的位置、胶长、胶径，依据测量结果实时调整制造参数以保证品质。
焊接过程的测量与之类似，基本原则就是发现小偏差及时修正，发现大问题及时撤回，不让缺陷件流到下一工序。如果不使用基于视觉技术的自动化测量，你敢想象人工测量的画面吗？
广汽本田焊装车间的视觉定位 图片来源[1]
再如自适应焊接控制器，可测量板材的配合状况后自动调整焊接参数，以确保焊接品质。像这种「产测合一」的工序由人工来做简直是难上加难，这让人联想起瓦工铺地砖时的画面，二者的加工效率、精度与质量稳定性，显然不可同日而语。
左：广汽本田焊装车间的自适应焊接控制器 右：产测合一的铺地砖
又如，总装完成后的全车车灯质检环节，原有的人眼+经验检测方法存在易疲劳、伤眼睛、非定量、效率低等问题。后来广汽本田升级为AI视觉识别技术[3]，将人工测量升级为自动化测量之后，既提高了效率，也提升了品质，同时还保护了工人的身体健康。
全车车灯质检环节：人工测量 vs AI视觉识别 图片来源[3]
由此可见，提高自动化水平可以发力「大规模测量」，助力现代质量管理体系的落实。合理的自动化有助于提高品质，车企基本上都普及了自动化设备，除非你去找手工造车匠人，否则这个时代也很难买到纯手工打造的汽车了。
一个新的问题出现了 —— 既然大家都自动化了，为啥品质还有高低之分呢？
要回答这个问题，需要更深一层的思考：自动化设备花钱就可以买，但现代质量管理体系的设计、执行与改进依然是人来主导的。各大车企自动化水平旗鼓相当的前提下，人的作用尤为关键！
二、 反方：自动化背后，人的作用更为关键
汽车的发明淘汰了马车，但并没有淘汰人。本应成为马夫的人，就成为司机来驾驶更强更快的汽车，也可以成为AI算法工程师来设计自动驾驶系统。从马到汽车，设备在变化，人也从付出体力逐渐变成付出脑力，「人+设备」充分协同以实现1+1>2的关系却没有变化。
这暗示着，汽车生产线自动化背后，人的作用不可忽视。
1. 机器不可替代的环节
自动化设备看起来再智能，其实还是根据工程师设计好的程序来干机械式的活儿。如果发生了程序之外的意外情况，自动化就无能为力了，考验人的时机也就到了。
例如，广汽本田在一次日常抽检中，发现有一个零件表面有意外的划痕外伤。虽然这是极少出现的偶发现象，但广汽本田有「120%合格率」的品质要求，工作人员对此进行了追根溯源。历时一个多月，动用了光学显微镜、电子显微镜进行材料学分析，组织多部门甚至供应商联合研究，才最终定位到了物流环节。最后设计了新的夹具、增加了新的测量环节，来杜绝这类偶发的质量隐患。
在这个案例中，自动化的机器其实无能为力，只有人来发挥主观能动性，才能完成这种非标流程的品质提升工作。
再如，虽然涂装车间的自动化率已经很高了，但每种涂料的特性、刚上完漆之后汽车的湿膜状态还是依赖于人的判断。曾获得广东省第一届汽车行业喷涂技能大赛第一名、广汽本田涂装车间的邓俊杰认为，这需要手工喷涂经验很丰富的「老师傅」才能做到精准求精。
新手怎么才能成为「老师傅」？这依赖师傅与徒弟之间的经验传承。除了涂装车间之外，冲压车间有一个「每月一车」活动[1]，对选出的单品零件涂油检测外观，从而提升班组人员的品质判断能力 —— 这正是师傅带徒弟的具体措施。
广汽本田冲压车间的每月一车活动 图片来源[1]
2. 质量管理体系的设计与改进，都是由人来执行的
在上文提到的「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」的现代质量管理体系中，自动化大显神威。实际上，如果我们把这套体系的全貌画出来，就会发现发挥关键作用的依然是人。
例如，白车身顶盖与侧围之间应用激光焊能够提高美观度、密封性和稳定性，但存在一个问题就是焊缝表面容易出现鱼鳞纹，焊接速度越快就越明显。
广汽本田焊装车间 顶盖与侧围之间采用激光焊
自动化流程可以检测到鱼鳞纹，但并不能消除。如果硬要它自己想办法解决的话，它只能以倍数降低焊接速度、大幅降低产能来提高质量，显然这并不是可行的办法。
广汽本田焊装领域的郑世卿团队发现焊丝和工件夹角对溶石流动影响很大，通过上万次实验找到了最优参数组合，既解决了鱼鳞纹的质量问题，还将焊接速度提高到110mm/s，超业界均值 75mm/s。自动化流程的标准是一成不变的，而要实现行业技术的不断突破，需要不断挑战更高目标，而这就超过了机器的能力范围，只能依靠人的智慧。
再如上文提到的AI视觉检测技术，视觉设备大家都可以买，用到什么程度就要看人的水平了。广汽本田总装车间的陈耀明团队采用自主知识产权的深度神经网络算法飞浆，实现AI技术在产品之间的跨领域应用。
AI视觉检测技术在产品之间的跨领域应用
再如，焊装车间的曾俊钦，与团队建立零件防错管理体制并编制45种零件识别图，有效防止错装零件流出下一工序，保证系内产品直接合格率达99%以上。自动化流程可以降低执行防错管理制度的成本，但谁来制定这个制度呢？只能是人。
3. 品质标准由人制定
质量管理体系运转良好，产品品质也不一定就很高。这是因为，品质标准定得高，那无论是增加测量点位还是降低良品率，都会提高成本。所以说，怎么定品质标准，反应了企业对于消费者的基本态度。
广汽本田的品质哲学是「120%合格率」。这就很有意思，合格率怎么会超过100%呢？ 据我理解，这并不是具体的质量管理细则，而是一种对消费者负责的价值观，要求每个人都要以超标的120%合格率精神开展品质保证工作。
在「120%合格率」的思想指引下，广汽本田执行的品质标准比Honda全球标准更高。例如，为了适应幅员辽阔的中国市场需求，广汽本田新车采用了2400mm/h的淋雨强度连续喷淋3.5小时，从而确保密封性。品质标准定得高，产品质量就有保证，广汽本田自2020年起就连续三年位居J.D. Power的中国新车质量研究榜首。
小结
最后回到最初的问题：自动化水平越高，汽车品质就越高么？
答案是：不一定，决定汽车品质的根本因素是人，而非机器。即便在智能化高度发达的未来，这一逻辑也不会改变。
以「大规模测量 → 基于生产知识统计推断，找到缺陷原因 → 持续改进」为核心流程的现代质量管理体系是造车品质的基础设施。自动化水平与「大规模测量」能力息息相关，可以间接提高品质，但是在各大车企自动化水平相当的情况下，人的因素更是处于核心地位，决定品质的是那些设计与改进质量体系的「人本智慧」，并成为各品牌实现品质差异化的根本所在，因为人扮演着更为重要的角色：除了机器无法替代的生产环节和品质提升工作，人还是品质更高标准的主导者和创新主力，更设计与改进了整个质量管理体系。
在比较不同车企的品质体系时，我发现广汽本田有一个独一无二的特点，那就是提到了很多一线工人的名字，而不是把重心放在自动化设备上。尊重人，才能激发人的主观能动性，使「人+ 设备」充分协同实现1+1＞2的效果。
【这个行业首家“零碳工厂”，在津诞生！】9月24日，ICT行业首家“零碳工厂”、代表联想集团最高智能制造水平的联想（天津）智慧创新服务产业园正式投产。该产业园将以联想多年累积的丰富制造业经验和实践为基础，以“绿色零碳、数智引领、灯塔工厂”作为核心定位，将智能技术与业务场景充分结合，融会贯通。通过深入行业痛点，在智能制造、智联质量、智慧物流等方面将采取一系列最先进的应对方案，为业界打造科学可复制的“零碳智造”解决方案。
近年来，天津与联想开展了全方位战略合作。“联想（天津）智慧创新服务产业园”的建成投用是双方密切配合的结果，更是联想集团高效运营的具体体现。未来，联想将充分发挥产业“龙头”作用，加快推动产业园建设发展。联想集团董事长兼CEO杨元庆表示，联想集团将把天津作为战略转型重要发展基地，通过持续智能化升级，支持国产化业务，为绿色高质量发展赋能，为天津的“制造业立市”，“制造业强区”战略贡献力量，共同服务重大国家战略实施。
“平均24秒就能下线一台台式机，仅一条产线的月产量就能达到6万台。”联想集团天津产业园负责人介绍，联想（天津）智慧创新服务产业园的最新装配产线是一条业界自动化率高水平的标杆线体。新产线完全由联想自主研发设计，通过19套机械臂和智能制造系统有机配合，在抓、贴、锁、装等各个站点运用机器视觉、传感器等技术实现智能装配，通过端边云网智的智能技术，可以满足小批量，多批次的复杂机型的无缝切换。
记者了解到，新产线深度融合了联想自主开发的智能化系统解决方案，借助智能物联网、数字孪生、AI应用等先进技术，实现了多个场景的数字化管理。比如，作为“中央大脑”的智能控制塔，让管理者可以从信息系统中实时掌控产线和产品状况，从而第一时间做出决策。
联想集团天津产业园负责人介绍，在产线测试段，研发团队直面行业传统痛点，将自动化率从65%大幅提升到85%，保证测试数据100%透明可视、可控。在最后的包装环节，产线自动化率达到60%，质检也实现了全自动，产品的部件、操作员等生产信息将通过系统自动上传，确保产品所有信息可追溯。
为与产线实现无缝对接，园区其他区域的智能化、自动化水平全部“水涨船高”。“以物流仓为例，园区全面落成后，中央仓将有近3万个货位储存生产用料，有订单下达时，排产系统会下指令给仓库，要求其按生产节拍供料。之后，联想集团借助数字孪生技术自研的物料仓储管理系统将精准规划仓库中43种自动化物流设备及运输轨迹，在30分钟内做出响应。”联想集团天津产业园负责人介绍。
在天津产业园里，这类智能化解决方案还有很多，一方面来自于联想集团多年累积的丰富制造业经验和实践，综合了联想集团智能排产、质量管控等智能制造“18般武艺”。另一方面，在生产、流程等各个环节，天津产业园采取了一系列最先进的解决方案，将不断为业界展示出高度信息化、自动化的智造新图景。
千锤百炼打造“零碳工厂”
天津产业园的目标不仅是“新智造”，同时还要打造“新生态”，联想集团从最开始就要把天津智慧创新服务产业园打造成真正的 “零碳工厂”。
记者获悉，围绕“零碳”，联想集团联合中国电子技术标准化研究院认证中心（又称赛西认证）制定的首个ICT行业零碳工厂标准即将发布，为行业实现碳中和提供专业指导和认证服务。联想集团在实践端建设天津产业园，将为业界打造一个可复制的零碳制造智能解决方案。
在产业园整体设计规划中，联想集团的技术团队从功能型、建筑型、能效型三方面进行分析和设计参数，确定了生产全流程碳排放跟踪、可再生能源使用、低能耗基础设施、数字化信息平台协同、碳中和绩效管理“五位一体”的零碳框架。
联想集团天津产业园负责人表示，以供电和能源运用为例，天津产业园将充分利用太阳能等清洁能源。三栋主体建筑之上将铺设2万平方米的分布式光伏发电板，年总发电量约263万度，能够满足园区展示中心全年用电需求；同时，产业园因地制宜，广泛设置离网型光伏产品，如光伏路灯、光伏感应垃圾箱等，为产业园碳减排发挥最大效能。
此外，园区的雨水调蓄系统每年可节约5%的新鲜用水，余热回收系统据测算年回收能量约112万千瓦时，为园区的碳减排发挥最大的效应。
联想集团天津产业园负责人告诉记者，当前，联想集团在中国的主要生产基地都已经实现了国家级绿色工厂。在生产制造环节，天津产业园将沿用并升级联想独创的智能排产、低温锡膏工艺、深冷制氮项目、温水水冷技术助力节能。随着天津产业园功能的不断完善，多式联运、自动化程度高的绿色物流体系将逐步建立。天津产业园还将持续优化绿色供应链管理体系，进而带动产业链上下游供应商完成绿色转型升级，助力实现天津制造的高质量发展。
作为国内最早践行ESG的企业，联想集团率先完成从净零排放顶层目标与战略制定，到全产品生命周期减碳的实践闭环。联想集团承诺到2030年实现公司运营性直接及间接碳排放减少50%，并在2050年底之前实现净零排放。天津这座ICT行业首家“零碳工厂”的投产，将助力联想集团更接近净零排放目标。
近年来，联想集团积极响应京津冀协同发展战略，把天津作为战略转型的重要发展基地。2022年上半年，联想在天津业务实现营业收入95亿元，同比增长30%，入驻员工达到2200人。
在筹建天津智慧创新服务产业园时，联想集团和天津市政府制定了三个“金秋十月”计划，即2021年10月开工建设，2022年10月部分投产，2023年10月实现全面投产。在不到一年的时间里，联想集团按期完成产业园第二个“金秋十月”目标，展现了联想速度，更体现了“天津速度”。
联想集团高级副总裁、联想集团全球供应链负责人关伟表示，在明年第三个金秋，将迎来天津创新产业园的全面投产。未来，天津将成为联想职能齐全、业务覆盖全面广泛的总部园区之一和城市平台。联想将通过持续智能化升级，为绿色高质量发展赋能，为天津的“制造业立市”，“制造业强区”战略贡献力量。
天津产业园是联想供应链迈出向北方拓展的关键一步，它与近期即将全面投产的南方智能制造基地（深圳），以及原有的武汉、合肥等制造基地，共同构建了联想“东西南北中”智能制造全方位布局。同时，联想集团在天津、深圳积极布局的新产能。未来，联想集团还将继续以“新IT”技术与服务能力，发挥“链主”带动作用，为稳定构建“双循环”新发展格局、建设制造强国做出更大贡献。
https://t.cn/A6SkkfZR
近年来，天津与联想开展了全方位战略合作。“联想（天津）智慧创新服务产业园”的建成投用是双方密切配合的结果，更是联想集团高效运营的具体体现。未来，联想将充分发挥产业“龙头”作用，加快推动产业园建设发展。联想集团董事长兼CEO杨元庆表示，联想集团将把天津作为战略转型重要发展基地，通过持续智能化升级，支持国产化业务，为绿色高质量发展赋能，为天津的“制造业立市”，“制造业强区”战略贡献力量，共同服务重大国家战略实施。
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