理想硅基人上产线了？理想短交付的秘密，有TA一份。

理想 2025-10-29

在理想AI Talk中，李想本人提出过“硅基家人”的概念。所谓“硅基人”，是指由AI技术赋能的数字化“超级员工”，它们以硅芯片和算法为基础，在制造环节自主分析优化流程，提升生产效率和产品品质。硅基人的深度参与不仅能够更灵活地应对复杂的生产需求，也让整个交付流程更加高效和智能化。

如今，理想汽车连山团队自研的“硅基人”已全面上岗，覆盖所有车型产线，正式成为理想智能制造的一员，从生产设备到产线节拍，用AI技术精益每一道工序。让用户不仅能拥有好车，还能更快地拥有好车。

01 工艺硅基人上岗：设备还没“开口”，已经给了TA想要的工艺参数。

在汽车进入量产爬坡阶段，每一台设备都要蓄势待发，以最饱满的精神来迎接24小时不间断生产的挑战。如果设备状态不佳，就可能在生产过程中“摸鱼”甚至“犯错”。举个例子：

焊接是焊装车间最重要的工艺之一。理想汽车的整车焊接22条产线工艺点超6000个，如果存在参数设置不合理，有可能导致焊接飞溅。而飞溅会在车身留下毛刺，如果不处理后续就会影响到脱漆、密封不良等一连串质量问题。如果处理，则会增加返修时间，影响交付速度。

如何才能让设备有好的工作状态？传统模式依靠设备工程的经验，花1-2周时间进行试验。并且，有时经验值也并非正确值。为此，理想连山自研工艺参数硅基人，用数据科学代替经验做出最佳参数选择。

连山工具链打通基地所有焊接设备数据，统计百万级工艺参数得到优质参数库。另外，连山还会将板材特点和焊接工艺之间的关系通过AI找出来，把难懂的经验变成数学公式。最后，通过“时序数据库+流计算AI引擎”，不断地自我更新，让算法越学越聪明，越用越准确。

工艺硅基人上岗后，设备可秒级获取优质参数组合，无需反复调试，大大节省工艺参数调优周期，加快量产爬坡速度。

02 设备硅基人上岗：设备的私人医生，每小时给TA做个全身体检。

每天辛苦上班的网友常常会调侃发文：“我是人又不是机器，实在干不动啦”，但其实，机器也会这么想。长时间高压工作后，设备也会累甚至会突然“罢工”。所以生产过程中，即使排产满满，也需要定期花时间停产对设备进行检修。

但设备不是人，在非检修时间如果产生不适是无法开口说话的。在这种情况下，一旦设备“罢工”导致停产，就会严重影响生产节奏。为此，理想连山团队自研设备预测性维护硅基人，将“是否维护”“何时维护”的通过数据科学解决。

一方面，它能够预警设备风险。通过连山AI-Brain接入多维度数据，集成多种设备健康感知AI算法。每隔1个小时会对全体设备进行扫描，用量化分数显示设备状态，如果发现有设备体检综合分数低于80分，就会立即给设备工程师告警。

另一方面，设备硅基人还能像医生一样诊断出引发病情的原因，给工程师出一份完整的检查报告，包括健康分数、问题分析以及维修方案。当然，缩短工程师检修时间不是最终目的，最终是为了减少停线时间。

设备维保从传统的人工定期检查，升级到连山工具链主动监测

设备硅基人上岗后，截止2025年9月，连山已经在理想常州基地累计守护10000+小时，为冲焊涂总四大车间2402台电机提供预测性维护，覆盖输送电机、风机、涂装机器人等12大类设备，累计避免停线2539分钟，让每一台设备保持最佳状态。

03 节拍硅基人上岗：产线上的“交警”，解决“交通阻塞”。

如果把产线想象成一场 “接力赛”，拿总装产线举例，每一个车身都要经过座椅、仪表、动力分装、底盘分装等几百个工位的“接力”才能变成整车。

正常情况下，每个工位都该在规定时间内完成这场“接力”（假设90秒）。但如果某个工位超过了90秒，它就造成了“交通堵塞”，后面的工位再快也得等着——这就是所谓的瓶颈工位。出现一个工位的停滞，整条线的效率都会受影响。

为此，理想连山自研节拍分析硅基人，通过AI算法发现并解决瓶颈工位。连山AI-Brain实时采集工位节拍数据，结合“异常节拍损失溯源”模型和“智能瓶颈识别模型”，实现产能损失的高效定位和瓶颈类型智能归因，发现问题并分析原因——是运输车送料慢了？还是拧紧设备检测耗时太长？甚至是人跟机器配合不够丝滑？等等。连山驱动车间及时感知问题并推荐解决措施，不用再靠经验的猜测。实现完整的“发现+诊断+解决”闭环，提升生产效率。