数字化基建、产业协同、对适合工业场景的大模型技术的探索。

原标题：「AI定义汽车」新拐点已至！小米孟二利：我们有三个工作需要做好 | MEET 2025
文章来源：量子位
内容字数：6875字

小米在汽车智能制造中的大模型探索

近年来，随着大模型的崛起，汽车行业迎来了“AI定义汽车”的新拐点。小米作为行业的焦点玩家，积极将大模型技术应用于汽车智能制造。本文将梳理小米在这一领域的探索与实践。

1. 大模型作为新生产力

小米技术委员会AI实验室的高级技术总监孟二利指出，大模型是小米长期投入的底层赛道，能够对软件和硬件的效果实现指数级提升。小米早在2016年就成立了AI实验室，致力于将AI技术应用于汽车制造等核心业务。

2. 从传统制造向智能制造转型的挑战

汽车制造是一个成熟的行业，转型为智能制造模式面临诸多挑战。团队选择从一体化大压铸这一新工艺入手，旨在提升材料研发和质量检测的效率。该工艺通过将多个零件一次性压铸成型，显著降低车重和制造成本。

3. AI赋能材料研发

小米在材料研发中采用AI方法，突破传统依赖实验的局限。团队通过建立材料性能预测模型，将各种数据、算法与专家知识结合，成功研发出小米泰坦合金，具有高强度和环保特性。

4. 质量检测的智能化

针对一体化压铸件的质量检测问题，小米搭建了视觉大模型质量判定系统，能够高效识别毫米级缺陷，检测准确率超过99.9%。该系统实现了无人工交互的全自动化部署，提升了检测效率和精度。

5. 迈向智能制造的三大要素

实现“AI定义汽车”需要关注三个方面：数字化基建、行业标准和适合工业场景的大模型技术。小米在数字化建设上采取了闭环管理，确保数据的有效获取和利用。

总之，小米在汽车智能制造中的探索为行业提供了宝贵经验，期待更多AI人才的加入，共同推动制造业的智能化变革。

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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破