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PIX Moving x 宝马 | DIGITAL PLANT

PIX无人驾驶 10浏览 2021-07-23 IP属地: 未知

春末夏初之际,黄浦江畔的微风中还带有一丝寒意,PIX 北美地区负责人 Sean 和华晨宝马 Paul Benjamin 的相遇,源于阿里巴巴和宝马联合在上海举办的一场比赛庆祝会,聊得很投机,一直到餐厅打烊后才离开。

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Sean(左),Paul(右)

“我们是一家自动驾驶公司,与其它企业不一样的是,除了拥有L4级的技术能力,我们打造了从AI算法设计到柔性化量产的数字制造闭环体系,不到1年时间,我们已经打造了26款车型,覆盖了11个行业。” Sean 介绍到。

Paul 对此感到非常惊喜,因为这和传统主机厂的做法完全不一样。


7月19 - 21日华晨宝马“2021数字化工厂体验日”在辽宁沈阳铁西工厂举行,对外展示了华晨宝马的数字制造能力,交出了一份关于生产运营数字化的阶段性成绩单。


PIX 在活动上做了自动驾驶产品和柔性化量产工厂的展示 ,同时双方讨论了PIX无人物流车在宝马工厂的实际应用,助力工厂自动化与数字化建设。

21日下午,PIX 北美地区负责人 Sean 进行了令人振奋的主题分享 - “AI算法驱动汽车设计与制造”。从“市场需求变化趋势、设计创新、重塑汽车制造以及赋能产品开发”等方面介绍了PIX产品设计、数字制造背后的逻辑。

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PIX 北美地区负责人 - Sean

新世代车辆

市场需求发生了新的变化


“所有的技术都是为市场服务的,没有市场需求就没有商业价值。当前自动驾驶市场呈现出 ‘碎片化、多样化、非标化’ 三大趋势。物流、零售、安防、教育、林业、农业等不同的应用场景,对汽车的底盘、外观、功能、尺寸、动力、自动驾驶等级,都有着千差万别的定制化要求,所以需要更为灵活的汽车制造体系。”
Sean 在主题演讲中表示。

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“按照传统的车辆制造模式,一辆全新的车从产品设计与数据验证、模具开发到零件装配、再到最后的落地测试,至少也需要2-3年的开发周期,开发成本高达几千万甚至上亿元,自动驾驶的应用市场也因此难具规模化。”

面对海量的细分市场,传统的汽车开发模式显然无法满足各类自动驾驶应用需求。PIX 便从设计、制造的本质出发,打破传统并重新架构了高效的原生汽车设计开发体系。从根本上实现智能汽车的多样化、规模化开发与应用。


设计创新

AAM™ — 算法驱动汽车设计


“常规的车辆设计制造策略是通过计算机模型绘制、工程分析、估算成本、可靠性实验等一系列步骤。每当客户需求有改变时,整个设计过程将会重头开始。对于多样化市场需求,这个设计过程有着很大的不确定性并且需要高昂的时间成本和人力成本。因此PIX Moving 提出了 AAM™(Automotive Algorithm Modeling),AAM™使车辆原型开发变得更容易和高效。”  PIX 创新研发中心的崔博士说道。

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来自清华大学的崔博士John

AAM™ 是一种基于算法模型的车辆设计及制造流程。AAM™ 结合生成设计与智能制造技术,打通设计端与制造端,实现从设计到制造的无缝衔接。

AAM™ 将车辆设计数据化、系统化,车辆设计和制造过程被抽象成为规则和数据储存在算法引擎中,如几何约束、制造约束、结构优化等。

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通过对系统中的参数调整,车辆的 CAD 模型、制造及工艺文件和成本会立即生成。因此设计师和工程师能够实时评估设计的特征、造价、工期等,提高定制化产品的设计生产效率与精度。

“相较于传统的汽车设计,AAM™ 打通由用户端到工厂产线全环节,将整个流程的效率提升10倍,相对人工设计效率提升50-100倍,并拥有更好的精确性和稳定性。在量产的基础上更兼顾个性化,可灵活搭建乘用车、轻型商用车、专用车等不同车型,并满足“小批量、多车款、迭代快”的市场需求。” PIX 生成设计算法工程师Sida 补充到。

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毕业于密歇根大学的生成设计算法工程师 - Sida


重塑制造

搭建了柔性量产制造体系


与传统的汽车主机厂不同的是 - PIX 以算法为核心,构建了全生命周期开发流程与柔性化量产工厂,既满足多种类、小批量的定制需求,也满足量产需求。

对于汽车行业来说,由于受到传统四大工艺(冲压、焊接、涂装、总装)和模具的限制,传统的工具只能制造简单的几何图形,并且价格昂贵,设计不灵活,这使得实验成本过高,无法满足多元化的市场需求。

而 PIX 以算法为核心,创新性地开发了RTM™(实时成型系统)和柔性化数字制造体系,不仅极大提高制造效率与灵活性,同时一体化制造车身可减少 90% 零部件,让汽车制造对产业链的依赖减小,从而易于实现全球大规模分布式制造,推动规模化量产。目前 PIX-Czone 一期工厂的年产量可达 7000-12000 台。


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PIX 数字制作工厂多机器人协助场景


PIX 柔性工厂有通过先进传感器、视觉识别技术、AI算法等打造柔性生产线,并有独立研发的设备通讯、多机器人协作、金属板材实时成型、电弧增材制造(WAAM)等技术。作为重新定义汽车设计及制造范式的开拓者,PIX 在2019年就受邀加入了全球领先的设计软件公司 Autodesk 技术中心。


通过生产模拟、生产优化,将设计方案转换成高效的制造信息,如机器人运动控制规划、末端执行器指令等。当方案确定后,材料清单和制造文件就会发送到 PIX C-Zone 工厂中,进行自动化的制造。

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PIX 柔性化量产工厂


AAM™ 正在开发为网页端程序,未来将为全世界有需求的客户都能够在网页端的程序中输入需求,AAM™ 算法引擎依据需求自动生成大量符合要求的车辆设计方案,方案的造价、工期等信息会实时展示给客户。

当客户提交方案后,制造工程文件和材料清单会通过程序自动生成,并匹配适合的生产工艺,发到 PIX 柔性工厂制造,制造完成后发货给客户,整个流程一般在2-6个月之内就可以全部完成。



赋能产品开发

获得来自全球近1000台订单


以德国某知名企业为例,得益于AAM™架构的高效开发,PIX为其打造的无人配送车在8个月内便开发了5款原型车辆,并进行了3次产品迭代,极大缩短了产品开发的生命周期,帮助产品以最快时间进入市场量产。


并从2020年5月产品上线以来,PIX Moving 仅用1年的时间即帮助客户打造了26款车型,覆盖了包含物流配送、教育、零售、安防、林业等23个多样化商业场景,产品销往了瑞士、意大利、法国、新加坡、英国以及美国等全球多个国家,获得了来自全球客户近1000台的订单量,预计2021年产值超1亿元。
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PIX 全球市场地图


构建新城市

搭建智能汽车像搭积木一样简单


“PIX 愿景通过自动驾驶技术重塑未来城市,但在这过程中一定需要大量的测试与验证,未来百花齐放的汽车生态应该由各行各业共同创造,而不是市场的垄断。PIX 即致力通过搭建产业中台,为自动驾驶规模化应用铺平道路。”

 ——  PIX CEO 喻川

PIX Moving 正在积极携手各行各业,基于PIX超级底盘的开放生态,各行业无需从0开始单独进行整车开发,只需要基于通用底盘定制上装应用,就可以快速、灵活地开发出乘用车、商用车、专用车等不同用途的智能汽车,用于个人出行、物流配送、零售运营、安防巡检、接驳观光等多种场景,共同推动一个全新、多元的汽车时代到来。

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基于 Ultra-Skateboard™ 搭建的各种自动驾驶及智能汽车

在福特创造的汽车工业价值链中,过去占重要位置的劳动密集型制造将被智能制造所取代。而改变了人类的生活方式与城市建设的汽车,在未来也将不再只是一个交通工具,而是一个个智能终端、移动空间,汽车将成为智慧城市的基础设施,由全行业共同创建。

 

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因此当创建智能汽车像搭积木一样容易,我们且只需探索未知和想象力,打造更加丰满的次世代城市沙盒。

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