6月25日，北京的人们的日常生产研讨会（记者Sun Yang）展示了527个机器人，它们形成了自动生产线。在涂料研讨会中，智能喷雾系统有效绘制。实时监视生产过程和智能编程系统会自动调整生产节奏。视觉IA检查系统有助于提高检测的精度和效率...在北京Xiangjie工厂中，通过智能制造，数字双胞胎和其他技术，整个车辆生产过程更加精致和灵活。
近年来，数字转换过程通过技术创新和生态重建将新的驱动力注入了高质量制造业的发展。从汽车行业的角度来看，新能量车辆的渗透率，工业互联网，大数据，5G，人工INT等技术的渗透率提高的背景Elligence将有助于重建生产和制造系统并进行智能跳跃。
中国汽车工程学会主席张金胡岛（Zhang Jinhua）认为，汽车行业面临变化，数据是一个核心因素。从数据标准化，轻巧，开放或公共福利以及数据交换的各个方面开始，我们需要促进创新并跨境整合到工业技术中。
“传统的汽车业务系统是独立的，封闭的，难以集成和集成数据，这使数据治理效率降低和不足。与此同时，供应链相对较长且复杂，可以轻松地向上和下游分离信息。
“我们通过软件应用程序平台探索了前线捕捉的激活，该平台允许非技术员工业务数字化Que feed业务，这可以帮助基于“经验驱动的'驱动'a''的''数据'。” Yue Pegyu提出了它。
如今，人工智能技术正在促进汽车行业到深海的数字化转型。鉴于对推理和训练方案的实践和优化，在云和边缘边缘的协作以及AI应用程序的快速授权，提出了针对智能计算机基础架构和AI算法平台的新要求。
高级Fanruan Automobile行业Ju Peiwen认为，真正的数字化不是技术山，而是关于智能可重复使用数据资产的工业知识的降水。通过大型AI和推理技术的模型，该行业正在研究生产数据转换为决策平台，以提高质量控制能力和发展效率。
“随着IA技术的应用，公司需要在数字和智能转型过程中改善人才的培训和成长。技术支持，公司需要“同时了解业务和数据”的组合人才。（编辑：Fanjinglung，Gaolei）
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