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【汽車製造】跨越虛實的造車革命:BMW 如何以「實體 AI」與數位分身重塑百年製造業

2026-05-10
分類 : 產業瞭望
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【汽車製造】跨越虛實的造車革命:BMW 如何以「實體 AI」與數位分身重塑百年製造業

◤ BMW Group Virtual Factory. User Interface of NVIDIA Omniverse.(圖片來源:BMW 官網)

從螢幕走向工廠,IT 驅動的製造業典範轉移。

編譯/Frances


在當今競爭激烈、地緣政治與關稅壁壘交加的環境中,企業高階技術決策者(CIO與CISO)正面臨前所未有的考驗。然而,根據 BMW 集團發布的《2025 年度報告》,該集團在全球市場依然展現強大韌性,全年交付量達 2,463,681 輛(微幅成長 0.5%),稅前利潤超過 100 億歐元(達 102.36 億歐元)。

這份成績單背後,是堅定的數位與電氣化轉型:2025 年其電動車(BEV 與 PHEV)銷售佔比達 26.1%,在歐洲市場的佔比更已高達 40%。為了在 2027 年前無縫推出多達 40 款具備「NEUE KLASSE(新世代)」技術的新車與改款車型,BMW 打破了傳統 IT 邊界,全面導入「數位分身(Digital Twin)」與「實體 AI(Physical AI)」,讓數據成為真實世界中最具威力的生產與減碳工具。

內容目錄 隱藏
數據背後的生存挑戰與無痛轉型
數位分身的降維打擊,從四週縮短至三天的魔法
當 AI 具備肉身,邁向「實體 AI」的新紀元
CXO 的戰略啟示——技術綜效建構於「統一數據模型」

數據背後的生存挑戰與無痛轉型

傳統汽車製造業的痛點,在於「硬體變更的巨大代價」。每當有新車款要上線生產,工廠就必須進行產線改裝與碰撞測試。在過去,這意味著要利用週末停工期間,將實體車殼手動推過生產線來尋找潛在的碰撞點;在塗裝車間,甚至需要完全清空並清洗用來浸泡車殼的巨大底漆槽。

這類實體驗證過程動輒耗費將近四週的時間。如同 BMW 集團虛擬工廠生產專家 Ross Patrick Krambergar 所精準指出的營運痛點:「如果我們停工兩週,那就是整整兩週無法賺取任何收入,而且這兩週的時間也無法挽回。這座工廠每分鐘都在生產新車,因此每停工一分鐘,就等於損失一輛車的產值。」

數位分身的降維打擊,從四週縮短至三天的魔法

為了解決這個瓶頸,BMW 基於 NVIDIA Omniverse Enterprise 與 OpenUSD 技術,打造了名為「FactoryExplorer」的內部元宇宙平台。這個平台成功打破了 Autodesk Revit、Bentley Microstation 等不同軟體間的資料孤島,為全球超過 30 個生產基地建立了精確的數位分身模型。

如今,透過 3D 掃描結合建築數據,原本需要耗時近四週的實體防撞測試,現在在虛擬工廠中只需 3 天就能自動完成。BMW 預期這項技術將為其生產規劃省下高達 30% 的成本。

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不僅是硬體設備,這項技術也延伸到了「人」的身上。2024 年 7 月,BMW 德國雷根斯堡(Regensburg)工廠率先導入了「3D人體模擬」技術。生產與品質專家 Dominik Wottke 解釋,數位組裝線上的「模型人」動作與真人無異。如果軟體偵測到虛擬員工需要過度彎腰或舉起過重的物品,IT 與規劃團隊就能及早介入修改設計,員工甚至能戴上 VR 眼鏡,提前進行「未來時空旅行」熟悉新工作站。

當 AI 具備肉身,邁向「實體 AI」的新紀元

在數位環境建置完備後,BMW 開始將 AI 從軟體層面延伸至真實工廠,正式邁入「實體 AI(Physical AI)」的新紀元。

2026 年 2 月,BMW 宣布於德國萊比錫工廠等地成立「實體 AI 生產能力中心(Center of Competence for Physical AI in Production)」。事實上,早在 2025 年,BMW 就在美國斯巴達堡工廠的車身車間,完成了全球首次 Figure 02 人形機器人的試點,證明這些具備學習能力的 AI 機器人能夠安全地執行毫米級精度的鈑金定位。隨後,BMW 更與 Hexagon Robotics 合作,於 2025 年 12 月在萊比錫工廠對 AEON 人形機器人進行測試,並計畫於 2026 年夏季將其正式投入高壓電池組裝與零件製造的試點。

實體 AI 與機器視覺的訓練,同樣受惠於虛擬世界。為了訓練名為 Presence Detection 的 AI 視覺品質檢測系統,BMW 利用 Omniverse Replicator 與旗下包含超過 80 萬張擬真影像的工業資料集 SORDI.ai,一鍵生成數千張合成瑕疵影像,在實際生產前就完成了 AI 模型的訓練,徹底顛覆了依賴人工檢查的傳統品管。

CXO 的戰略啟示——技術綜效建構於「統一數據模型」

對於現代 CIO 而言,BMW 案例最大的戰略啟示在於:無論是生成式 AI、數位分身還是人形機器人,其成功落地的先決條件都在於「底層數據的統一」。

正如 BMW 在 2025 年度報告中所展示的,這種無縫整合也體現在產品端——例如專為中國市場開發的 BMW Operating System X,不僅整合了阿里巴巴的大型語言模型(LLM),更計畫導入 Deepseek 的 AI 推理技術(AI Reasoning by Deepseek),讓車載語音助理能建立車輛與外部世界的無縫連結。

無論是軟體定義的汽車,還是由數位分身驅動的工廠,BMW 貫徹的「精益、綠色、數位化(iFACTORY)」願景證明了:IT 已經不再是支援後勤,而是推動 30% 成本節約、保障員工安全,並在 2030 年前實現減碳 4,000 萬噸目標的核心引擎。

    在邁向下一代智慧製造的賽道上,BMW iFACTORY 的「精益、綠色、數位化(LEAN. GREEN. DIGITAL.)」願景已為我們示範:未來的企業不只需要在現實世界中打拼,更需要像打造頂級工藝品一般,精雕細琢屬於自己的「數位分身」靈魂。


    (本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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