3月4日，由理想汽车和中国电动汽车百人会联合主办，中国电动汽车百人会汽车涂装互联创新中心、汽车产业供应链协同创新中心（简称S100）承办的汽车产业“提链行动”之走进理想汽车（涂装专场）技术交流日活动在理想汽车常州基地成功举办。
活动以“全域AI驱动的汽车涂装质量变革”为主题，汇聚了来自武汉理工大学、中科院、中汽工程、苏州振畅、易思维（杭州）、上海发那科、巴斯夫涂料等50余位政产学研界代表出席会议，共同探讨AI赋能涂装质量管理的前沿趋势与实践。中国电动汽车百人会副秘书长师建华、理想汽车智能制造副总裁李斌、常州市工信局副局长许程伟、理想汽车研发运营制造工程高级总监徐勉为本次活动致辞，理想汽车研发运营、制造工程、生产工厂、政府事务等相关部门负责人出席活动。
图|中国电动汽车百人会副秘书长师建华致辞
图|理想汽车智能制造副总裁李斌致辞
图|常州市工信局副局长许程伟致辞
图|理想汽车研发运营制造工程高级总监徐勉致辞
致辞嘉宾们充分肯定了本次活动举办的意义，大家一致认为本次活动以数据驱动与AI赋能为主题，深入讨论了如何加快涂装智能化转型升级与绿色低碳发展的步伐，对打造汽车涂装新质生产力有重要意义，是一次引领汽车涂装行业潮流的标志性活动。
中国电动汽车百人会汽车涂装互联创新中心主任陈昉昉主持交流环节，各单位专家就如下议题展开讨论。
随着AI技术的飞速发展，其在自动驾驶、具身智能、量化投资、药物开发等多个行业的突破性应用，为传统汽车涂装制造带来了深刻启示。如何从人工主导的生产模式，迈向AI驱动的智能制造体系，已成为行业发展的关键方向。构建完整的智能化体系，要从底层的软硬件架构到中间的数字平台，再到核心算法模型，最终赋能涂装各工艺环节，推动涂装行业从工业时代跨越至智能时代。
以涂装缺陷管控为例，传统模式下，大量资源被耗费在事后返修的非增值环节，而基于全域AI的涂装制造，则通过实时监控过程参数，提前识别并规避问题，实现从事后修复向事前预防的根本性转变。这一变革不仅依赖于硬件、软件，数字平台与算法的升级，更在于它们之间的深度融合。这种协同作用并非简单的“1+1=2”，而是乘法效应与指数级增长，相互促进、持续迭代，形成超越传统模式的变革力量。
“涂装面品质量全域AI控制”的构建，依赖于完整的涂装生态体系的协同推进。这一体系涵盖全域数据，包括材料、设备、工艺、环境等关键要素，其中检测数据是基础。在IT能力的支撑下，这些参数被结构化处理并转化为可用的数据集，进一步驱动深度学习或AGI模型训练，实现智能优化与预测控制。
这一体系的落地涉及材料供应商、设备供应商、IT团队、保洁团队、算法团队等多个环节，并非任何单一企业能够独立完成。最优模式是由主机厂牵头，联合涂装生态圈的行业力量，搭建数据交互平台，推动数据共享与协同，形成标准化的数据共享平台。
汽车涂装行业的本质是物理世界的制造过程，不同于IT或互联网行业天然生长于数字环境。如何将物理世界高效映射为数字世界，并确保数据的全域覆盖，是全域AI控制系统面临的最大挑战。
随着数字化技术和AI的发展，这一难题正逐步被攻克。例如，理想汽车的“涂装智造”数字平台已覆盖生产、工艺、设备、运营管理等关键数据，实现对物理世界约80%的数字化转化。同时，叠加AI赋能的检测设备，如漆面缺陷检测、电泳检测等，数字化覆盖率有望提升至90%。
然而，仍存在诸多盲点，例如环境因素、突发异常事件的数据量化。针对这些挑战，需引入额外的智能传感器，实现更完整的数据覆盖范围。依托理想汽车的智能化体系，从底层的软硬件架构到中间的数字层，新传感器将以自动化、精确、高效的方式实现数据回传，最终构建完整的数据闭环。
“涂装面品质量全域AI控制”的意义不仅局限于涂装面品质量的提升，更为重要的是它为制造领域开辟了一条AI应用的全新方法论。通过AI技术，可以将其延伸到能源优化、设备预测等多个方面。在复杂的过程数据与结果中，AI能够提取出可量化的模型，从而实现精准的预防与管控。
未来，中国电动汽车百人会汽车涂装互联创新中心将协同更多主机厂和优秀涂装上下游企业一起搭建数据交互平台，推动数据共享与协同，形成标准化的数据共享平台，致力于推动汽车涂装质量变革，加速涂装数字化与智能化转型升级，提升生产效率与涂装质量，同时继续围绕解决痛点问题和推动行业前沿技术落地应用而持续努力，不断进步。
活动同期，主办方还组织了展览展示、理想汽车工厂参观、静态试驾等活动。
图|参观展台
图|静态试驾
图|工厂参观
