近日，在现代汽车集团首尔总部，一场名为“超越AI，改变工作方式”的成果发布会，展示了汽车制造业正在发生的变化：AI，已经进入碰撞试验、生产调度、售后维修乃至客户投诉处理“岗位”。

据《欧洲汽车新闻》，截至2026年7月，现代汽车与起亚已有约3万名员工活跃使用内部生成式AI平台H Chat Pro，约占两家公司综合事务及研发岗位员工的80%。

AI不会让汽车工厂绝对“无人化”

AI助手已经出现在现代汽车集团造车的核心岗位。

比如，碰撞安全AI助手能够检索历年试验数据和研究资料，把查找相似案例、比较分析结果的时间缩短约90%；还有生产线上的视觉识别系统自动读取车辆识别码，已覆盖全球70道制造工序，每年节省约390万美元；零部件转运车调度系统可以在设备故障后迅速重排路径，使非必要停线时间减少86%；海外维修人员用自然语言描述故障，系统便能寻找原因和解决方案，响应时间缩短约42%；过去处理一条用户评论需要35分钟，如今AI完成分析、回复草拟和紧急程度判断只需5分钟。

这些数字传递出的信号再清晰不过，AI正在从“辅助”进入核心。不只停留在数字AI阶段，现代汽车集团的下一步是“物理AI”，即让车辆、机器人和工厂共享数据与智能。

现代汽车集团还计划在美国建设年产能最高3万台的机器人生产设施，并把波士顿动力Atlas人形机器人引入汽车工厂。

但与此同时也不得不问，效率提高之后，被省下来的究竟是时间，还是工人？在人工智能冲击人类就业率的焦虑之中，这个问题毫无疑问会被反复提及。

在一项经济合作与发展组织（OECD）的研究中提到，AI对总体就业尚未产生显著负面影响；在受调查的制造业和金融企业中，23%的企业减少了受AI影响最大的岗位，但多数通过内部转岗、自然减员或放慢招聘完成，而非集中裁员。OECD同时提醒，一个职业包含许多不同任务，能够自动化其中几项，不等于能够替代整个职业。

汽车蓝领工人岗位被AI代替的焦虑真实存在，但我们也需要正视这些焦虑。

真正会消失的很可能不是“汽车工人”这个职业，而是读取编号、目视检查、重复搬运、整理文档、初步故障检索等工作和任务。车企扩产时，希望用更少的新员工完成同样甚至更多的产量。但与此同时，可能也需要更多拥有新技能的工人。

世界经济论坛调查显示，41%的雇主预计会因AI自动化部分任务而缩减人员，同时77%计划为现有员工提供技能提升。国际劳工组织2026年关于制造业AI的结论因此强调，培训、职业安全、社会对话和公正转型必须与技术部署同步。

所以，AI的确会加剧汽车工人的结构性失业，但真正的风险不是工厂里出现机器人，而是车企没有把节省下来的一部分成本用于员工技能的培训、转岗和收入保障。

时代的潮水不会理会个体的眼泪，下一代汽车工厂的蓝图俨然已经跃然于图纸上。

下一代工厂，物理AI的世界

AI进入造车核心环节，毕竟也将催生新一代工厂。

无独有偶，沃尔沃汽车生产数字化负责人Paddy Jacobson也在一档访谈节目中展望下一代汽车工厂。在他看来，未来汽车工厂真正的主线不是某一种机器人，而是数据。企业要把产品、生产过程和客户旅程连接成端到端的“数字线程”，再让数据进入现场决策。

换句话说，下一代汽车工厂不只是安装更多机械臂，而是“它自己”就得知道每台设备正在做什么、为什么出现偏差，以及改变一个环节会怎样影响整条生产线。

Jacobson以沃尔沃斯洛伐克科希策工厂为例谈到，工厂车身车间已经安装约600台自动化机器人。该工厂将在2026年夏季之后启动试生产，2027年正式进入量产阶段。目前，沃尔沃一边推进设备调试，一边继续招聘员工。

这恰好说明，高度自动化和增加就业并不必然矛盾，新工厂会减少某些工位，却也会因新增产能创造设备、质量、物流和维护岗位。

在Jacobson看来，透明的数据可以让生产持续优化。过去是先建厂、再数字化；现在，物理厂房和数字工厂必须同时施工。比如，新的汽车工厂应当“仿真先行”，在设备落地前先建立产品、工艺和整厂的数字孪生，同时设计数据语义、设备互联和IT/OT架构。

不只是沃尔沃，宝马已经走到“物理AI”的试验阶段。2025年，人形机器人Figure 02就已在美国斯帕坦堡工厂参与了超过3万辆BMW X3的生产，十个月内搬运、定位9万多个零件，累计运行约1250小时。

2026年，宝马又在莱比锡工厂引入AEON人形机器人，用于高压电池装配、零部件制造和线边物流。宝马对未来分工的描述颇具行业代表性：机器人承担重复、费力和不符合人体工学的动作，工人转向理解流程、控制作业、检查质量和集成新技术。

中国新势力车企的推进速度更快。小米汽车工厂宣称关键工艺已实现100%自动化，车身车间综合自动化率达到91%，全厂引入700多台机器人。

更前沿的变化发生在2026年3月，小米把具身智能机器人放到自冲铆螺母上料工位连续运行3小时，在最快76秒的生产节拍下达到90.2%的成功率。这还只是验证，而非成熟替代方案，却意味着机器人正在从执行固定程序，转向根据视觉、语言和触觉理解任务。

蔚来先进制造新桥二工厂数字孪生平台可以管理超过360万种车辆配置，约80%的制造场景已有AI辅助决策，产品上市速度提升44%，90%的研发工作流实现自动化。蔚来披露的这些指标表明，智能工厂的竞争已经不再是谁的机械臂更多，而是谁能让研发、供应链、生产和质量形成实时闭环。

AI已然进入造车环节，下一代汽车工厂也将在数字AI与物理AI的融合中诞生。

未来汽车工厂最需要的，不是会拧螺丝的人，也不只是会写代码的人，而是懂工艺、能读数据、会与AI协作的“复合型蓝领”，他们要能够判断模型给出的异常是否可信，能训练和维护机器人，能在数字孪生中验证工艺调整，懂质量、安全、网络和设备之间的边界，也能在系统失灵时依靠经验接管现场。

（消息来源：autonews.com、reuters.com）