机器人技术、人工智能、自动化生产及仿真技术正在重塑汽车生产线，对连接器选型、线束设计及车辆架构产生了新的影响。
即便是汽车制造领域的资深工程师，也难以相信人工智能与自动化正以如此迅猛速度改变着装配线的运作方式。TE Connectivity公司负责交通解决方案的系统工程高级总监Nick Liu博士在参加2026年汉诺威工业博览会时，目睹的演示与论坛清楚表明人工智能系统正为这个早已被自动化彻底改变的行业带来更为深远变革。
Nick Liu博士说：“这些技术正在以极快速度发展。在今年的贸易展上，我亲眼见证了人工智能如何塑造自动化物流。它帮助生产线变得更加高效、占用空间更少，同时提升组装速度。当然，这意味着更高的自动化水平和更多机器人应用。制造业的变革速度之快，让我甚至无法想象几年后会是什么样子。随着人工智能应用全面融入汽车设计和制造流程，关于伦理、责任以及人类在自动化中角色的讨论，已成为这一转型过程中的关键环节。”
Nick Liu博士解释道：“我们过去采用的所有自动化流程。例如用于选放作业的自动化系统、将连接器投入装配线的自动化流程，以及针对不同端子类型、尺寸、重量和安装空间进行分类的自动化流程，均已应用十余年。过去两三年间，线束装配的自动化也逐渐成为现实，最初应用于低压电缆领域，随后扩展至高压电缆及质量检测流程。人工智能正在推动这一进程。”
人工智能系统正广泛应用于车辆规划、生产及未来设计环节，涵盖可靠性建模、供应链风险评估和设计优化等领域。借助数字孪生技术构建的虚拟装配线，可优化实体装配流程、预测维护需求并提升产品质量。当生产线需要更换来适配新车型时，人工智能系统能自动生成新的“生产方案”，从而实现快速切换。如今，人工智能应用已深入到汽车制造最关键且复杂的环节中。
自动化线束生产
线束生产是一个高度依赖人工操作的流程，需要处理数英里的线缆，并整合多种车辆功能模块。包括传感器与安全系统、照明系统、监控与维护系统、传动系统以及电池管理系统。线束制造与安装过程的复杂性使其自动化难度显著增加。这远不只是简单的连接操作。刘表示，TE公司正通过运用自身现有技术经验，结合人工智能应用进行测试与优化，逐步开发出全新的装配工艺，从而推进线束生产的自动化进程。
Nick Liu博士说：“在TE公司，我们的核心技术之一是压接技术和端接工艺。过去五年间，我们开展了众多项目，致力于探索如何将这些技术与人工智能应用相结合。人工智能系统能够监测位置空间、不同尺寸、不同长度以及线束自动化所需的各类组合与变化。组装完成后，人工智能系统还可用于检查所有连接点，确保其布线和端接均符合规范。”
区域架构改变了组装流程
推动自动化生产与车辆快速组装的重要进展，是向分区式架构的转变。Nick Liu博士说：“这对OEM厂商而言堪称颠覆性变革。传统线束系统需要在车辆内部进行组装，部分线路位于车身底部，部分位于车顶下方，部分则嵌入门板内部，这些独立系统之间还需相互连接。而新的分区式架构设计使得各模块的预组装及后续整合变得更加便捷。从整车视角来看，分区式架构将车辆划分为三个部分：前端模块、后端模块和中央模块。”
对于自动化装配线而言，管理车辆中较小且特定的部件更为便捷。Nick Liu博士解释道：“传统上，白色车身部件会作为整体运送到喷漆车间，随后在最终组装前立即安装线束。这些劳动密集型装配工序往往集中在制造流程的后期阶段。如今采用分区式架构后，线束会预先组装到车顶面板、车身及底盘等部位整个过程按区域进行高度有序且集中的管理，随后各区域像拼乐高积木一样组合在一起。前期准备工作已完成，整车装配速度因此大幅提升。”
人工智能应用于设计
许多汽车连接器都经过了改造，以便机器人装配系统能够更轻松、更精准地进行操作。如今，供应商们还在开发新型或改良型互连产品，提升基于视觉的人工智能系统的精度。这些系统能够处理复杂的装配任务并执行质量检测。彩色导线绝缘层、键槽式连接器外壳以及特殊标识有助于人工智能识别和区分这些组件。但人工智能系统在开发过程中的作用远不止于此。Nick Liu博士表示，下一代汽车互连器将专为与人工智能应用协同工作而设计，而人工智能系统本身也被用于这些产品的设计过程中。
Nick Liu博士说：“在TE公司，人工智能和数字孪生（虚拟模型）被用于设计和测试新方案、优化系统架构、减轻重量、评估新材料性能，并为自动化装配线设计理想的外形尺寸。我们必须重新设计连接器来适应自动化需求。人工智能应用建模在日常设计中发挥着关键作用。在进行物理测试之前，我们会利用人工智能应用建模来确定具体参数：应选用何种材料、厚度和尺寸如何设定、热性能或电性能表现如何。广泛应用数字仿真、数字孪生、数字数据、建模与分析等。几乎所有的组件设计环节，包括材料选择、设计特征、接口设计、标准化及模块化等所有方面，如今都由人工智能工具提供指导。”
巨大的成本压力正推动自动化行业寻找更快、更低成本的汽车制造方法，同时为这些车辆增添新功能和技术。与无人驾驶技术、电气化与燃料使用、电池技术以及在密集计算时代铜基架构局限性相关的紧迫问题，进一步加剧了这种压力。Nick Liu博士说：“我认为人工智能应用和数字化转型将在未来为我们提供更多帮助，包括协助我们解决诸如铜资源利用等难题。实际上，我们已经开始在这方面进行探索，但未来将更加依赖人工智能模拟来应对这些挑战。” |
