上期，某汽车装备公司技术研发部经理 赵晓慧

为大家详解了如何用AI重塑新能源汽车“产线枢纽”。

本期，赵经理将结合团队使用惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站的“干货知识”，具体分享AI如何为新能源汽车柔性制造“添砖加瓦”。

Q1

新能源汽车制造行业中，基于“AI算法+虚拟调试”来设计柔性总拼系统时需要注意什么？

01   计算资源不足，AI任务运行受限

通过“AI算法+虚拟调试”重塑柔性制造时，需处理AI模型运行与虚拟场景渲染、基于AI的虚拟调试优化、AI机器视觉应用等多重任务需求，对算力的需求极大，一旦算力不足就会导致模型训练中断，或虚拟调试时三维场景卡顿，严重拖慢进度。

图1 基于惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站进行三维场景的渲染

02   数据处理低效，全链路存在卡点

机器人轨迹优化、运动干涉校验、质量检测等关键任务需要实时读取海量数据（包括焊点坐标、运动速度、应力参数、图像特征等），确保全链路运行的流畅性与任务执行精度。数据处理设备必须具备出色的高速存储能力和大容量内存，以此避免因数据传输卡顿而造成的不良影响。

03   稳定性不足，高强度研发易中断

柔性制造的研发周期紧、任务重，设备需连续数周保持高强度运转。这就要求研发设备必须具备极高的稳定性，能够兼容各类仿真软件，同时硬件性能稳定可靠，以避免因兼容性问题或硬件故障导致停机。

这些挑战的化解，需要一个能同时满足“强算力、快存储、高稳定”的支撑底座，我们在实践中发现，惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站能精准匹配这些需求，让AI技术从“实验室”真正走进“生产线”。

图2 基于惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站搭建柔性制造产线

Q2

惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站为柔性总拼系统的研发制造带来了哪些核心价值？

以强劲算力驱动方案设计自动化

传统模式下多车型切换需工程师手动调整 30% 以上焊接参数，调试需2周且易受人为误差影响，而AI模型自动生成焊点布局方案需处理海量数据，对算力要求极高，惠普Z系列 Z2 G9 AI台式工作站搭载英特尔 ® 酷睿™高性能处理器与NVIDIA® RTX™ A4000 专业显卡，凭借强劲算力将原本“小时级”的参数匹配计算缩短至 3分钟内完成 10种车型的精准匹配，彻底替代手动规划，大幅减少人为干预。

图3 基于惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站进行方案自动化设计

以高速存储加速虚拟调试全流程

借助Tecnomatix Process Simulate软件搭建虚拟环境时，AI可模拟不同工况下的焊接应力分布，自动优化机器人运动轨迹，并对PLC程序、机器人代码进行智能校验，精准识别潜在逻辑冲突与运动干涉。惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站的高速存储与大容量内存大幅降低了仿真数据的读取延迟，不仅支撑实时渲染技术动态展示不同车型的焊接路径，方便工程师直观优化工艺方案（使焊接质量问题发生率降低72%），更保障机器人轨迹优化、运动干涉校验等任务高效推进。

图4 基于惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站进行虚拟调试优化

图5 基于惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站实现虚拟仿真加速迭代

以稳定性能牢筑实时质量管控防线

新能源汽车柔性总拼系统生产线引入AI机器视觉技术以实时修正物料位置偏差，而机器人需在嘈杂、车间粉尘、高温等复杂环境中作业，得靠实时数据处理和感知系统引导其精准抓取。惠普Z系列 Z2 G9 AI台式工作站一边凭借高效算力、存储将对接精度从传统的±1mm 提升至±0.1mm，满足了高精度作业需求；一边基于360,000小时严苛测试的工业级稳定性，以及21,000+软硬件认证，保障了工作站在高强度工作中“不停机”。

图6 基于“AI算法+虚拟调试”打造新能源汽车柔性总拼系统生产线

此外，惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站在数据全链路打通上也发挥着重要作用。我们会将生产线的焊接参数、机器人运行数据、质量检测结果等多源信息进行整合，构建工艺优化数据库。惠普Z系列Z2 G9 AI台式工作站的高性能计算能力能够帮助我们快速完成数据转换、分层管理与实时分析，实现从“经验决策”到“数据决策”的根本性转变。

当硬件不再成为限制，当工作站成为研发人员的“可靠伙伴”，他们便能将更多精力投入到核心技术的创新与突破中。在这个过程中，研发人员的工作不仅会获得企业的高度认可，更能在攻克技术难关的过程中，深刻感受到自身价值与职业成就感的双重提升，从而形成“硬件赋能创新，创新反哺价值”的良性循环。