公司购买了一条自动化的产线，通俗来讲，一条自动化的产线用人数量比较少，而且自动化的程度不同也就意味着集成功能的多少！
在调试过程中，有一个关键工序是锡焊，类似焊接穿孔，在焊接过程中和焊接过程后需要检测焊接的质量问题，包括焊接的面积大小、估算的体积大小、焊接是否存在焊接不牢靠的问题等；传统解决方法是依靠视觉检测的手段，焊接完后人工肉眼观测，或者摄像头拍照，然后比对下是否满足要求！
而这个过程更新成了最新的AI检测手段，通过拍照将照片进行分析，形成一套判断逻辑，这个逻辑可以将每次的结果进行比对，然后形成一套机器标准，用来指导焊接的角度和饱和度，通过大批量的锡焊来积攒足够多的数据，从而形成标准，最终在数量足够多的情况下完成自学习过程，实现此道工序的完全可控！
你看，AI的赋能已经通过可实现的技术手段到了应用的底端，当然，可能这个过程尚不完善，仍然有进步的空间，但是作为一种检测手段和提升可靠性的方式，AI已经在发挥作用，并且有可能进一步扩大应用！
这仅仅是一个很真实的案例，回到汽车上来看，AI结合车载会产生什么作用呢？
车载几大系统，底盘，座舱，电池，电控，智控零部件等都可以与AI产生链接！打个比如，在进行电控软件是否升级的时候，利用AI的自学习功能，判断当前升级的必要性，在不同使用情况下软件也有不同的版本，而这个决策功能可以给AI进行决策，在不同路况下甚至可以切换不同运行方式，当系统自动检测到路线变化后，切换另一套代码来执行，实现不同的体验感，这种方式的切换更能体现汽车的智能化应用！
AI从一种场景的使用可以凸显到另一种场景的开发，而伴随新能源汽车技术的发展，智能化和网联化应用作为未来汽车最重要的两大发展方向，一定也会伴随新技术的开发和利用，AI渗透到其中是必然的选择。
