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1968年，通用汽车（GM）为了替换笨重的继电器控制柜，在一张草稿纸上画下了全球第一台可编程逻辑控制器（PLC）的框图。那只是一个“开关”的替代品，却无意中埋下了今天智能生态系统的第一颗种子。五十多年后，当一辆辆搭载Super Cruise的电动皮卡在北美高速上编队行驶、当上汽通用武汉北厂里的无人叉车通过5G专网与1 400余家供应商实时对话、当GM的软件定义汽车（SDV）平台通过OTA把“模块化运输”从工厂物流延伸到用户全生命周期服务时，人们才恍然大悟：那颗“开关”早已长成一片森林。本文以时间为轴，以“模块化”为眼，复盘通用汽车如何把一条流水线拆成可重组、可迁徙、可生长的“智能积木”，最终实现从制造到运输、从供应链到出行服务的全链路数字化跃迁。
1968—2008：从硬接线到软PLC——模块化思想的觉醒
开关的瓶颈
20世纪60年代，GM一条车身焊装线动辄3 000多只继电器，换型一次需停机3周。1968年，GM液压部工程师Richard Morley提出“用软件代替铜线”，诞生了Modicon 084——全球第一台PLC。其核心思想是把控制逻辑“模块化”成可反复调用的程序块，换型时只需重灌程序，不必重排线缆。
平台化造车萌芽
同一时期，GM在车身底盘领域推行“平台共享”战略：X平台同时承载雪佛兰Nova、庞蒂亚克Ventura等6款车型，零部件通用率62%，开发周期缩短18个月。虽然彼时还谈不上数字孪生，但“把硬件共性抽象成平台”的理念，已为日后模块化运输奠定思维底座。
早期物流信息孤岛
然而，制造端的模块化并未同步到运输端。90年代GM在全球拥有140多家总装厂，入厂物流仍靠传真+电话，零件包装、运输器具、运输路线“一车一议”，库存周转天数高达9.7天。模块化运输仍停留在“车厢物理分割”层面，信息链路是断的。
2008—2015：金融危机后的“数字补课”——可视化与Milk-run
Milk-run模块化取货
2010年起，上汽通用把“循环取货”从试点扩到全国：一辆卡车按既定窗口依次拜访4–6家供应商，满载后直达工厂。核心是把线路抽象成可复用的“算法模块”，系统根据生产节拍、零件体积、包装器具自动拼载，车辆利用率从68%提升到87%，入厂运输成本下降12%。
电子围栏与北斗
2012年，GM在华90%的入厂车辆已安装北斗终端，系统设置11类电子围栏（超速、偏航、长时间停车等），异常30秒内推送至承运商、供应商与工厂三方，提前干预率达92%，首次实现“运输过程模块化监控”。
2015—2019：从模块化运输到模块化服务——7S体系的诞生
7S模块化服务框架
2015年，上汽通用参照工业4.0的“系统之系统”理念，把经销商业务拆成7个可独立迭代的微服务模块：Sales、Service、Spare parts、Survey、Second-hand car、Sharing、Financial support。每个模块都有标准API，可像乐高一样拼装到不同规模的经销商。
数字孪生展厅
2017年，GM把4S店搬进手机：3D数字展厅把1 800种配置组合做成可实时渲染的模块，用户可在微博直接下单，后台把订单拆成金融、保险、物流、上牌4个微服务，平均成交时间从3小时缩短到28分钟。
模块化运输反哺制造
同一时期，GM在墨西哥Silao工厂试点“模块化卡车”：车厢被分割成6个可拆卸的“轮式集装箱”，对应6类零件。车辆到厂后，集装箱直接由AGV拖进线边，省去卸货、分拣45分钟，单班可减少30名搬运工，首次实现“运输器具即线边货架”。
2019—2022：软件定义一切——OTA、电池与芯片的模块化
整车OTA让运输“长脑子”
2019年，GM推出新一代电子架构Global B，算力4.5TB/h，支持OTA升级。其最大价值在于把“物流数据”与“车辆数据”装进同一套数据湖：当车载传感器发现某一批次轮胎异常磨损，系统可自动回溯到该批轮胎的运输温湿度、库存天数、安装工位，实现质量追溯从“用户抱怨”前置到“运输环节”。
电池运输的“模块化恒温舱”
Ultium电池采用模块化设计，12–24个包组成一个电池仓。GM与FedEx联合开发“恒温运输舱”，舱内分4个独立温区，可混运电芯、模组、BMS三类危险品，运输成本下降18%，并通过OTA把电池在途振动数据回传工厂，用于优化下一批包装结构。
芯片短缺中的“替代模块”
2021年全球车规级芯片断供，GM把30种MCU按功能拆成5类“最小可替代模块”，通过软件重封装，实现12种芯片互为Pin-to-Pin替代。物流端同步建立“芯片应急航空走廊”，用窄体客机腹舱做“模块化快递”，把原本6周的海运缩短到72小时，保障生产连续性。
2022—2025：智能生态系统——当运输成为“会生长的平台”
智能岛制造体系（I²MS）
2022年，上汽通用五菱与华为联合发布全球首个“智能岛”工厂，把百年流水线拆成16座可移动、可重组的“智能岛”。岛内机器人、AGV、料架全部虚拟化成API，通过5G+Wi-Fi 6双发选收技术，实现“车找工位、料找车”。运输不再是一条固定传送带，而是实时拼装的“模块化物流网”。
Omniverse数字孪生
2023年，GM基于NVIDIA Omniverse构建全球工厂数字孪生，把运输、仓储、线边、工位四段链路做成4个可热插拔的“仿真模块”。任何工艺变更先在孪生体里跑1 000小时，验证通过后再下发现场，单车型导入周期从24个月压缩到14个月。
AI驱动的“认知运输”
2024年，GM设立首席人工智能官，推出“认知运输系统”（Cognitive Logistics）：
感知层：车载激光雷达、库位视觉、北斗终端实时上传1.2万类数据；
决策层：大模型根据生产计划、天气、路况、油价、碳排价格等200个变量，自动生成48小时运输计划；
执行层：无人驾驶卡车（Gatik）与有人车混流，系统根据实时回传的数据持续微调线路，实现“计划—执行—反馈”闭环。
开源生态与“运输模块商店”
面向未来，GM把运输算法、包装器具、运力资源抽象成300多个“微服务模块”，上架到内部开源社区。任何供应商、经销商、甚至大学实验室都可调用API做二次开发。2025年已有87家生态伙伴基于GM模块开发出自有的“冷链运输”“电池回收”等SaaS，形成“车—运—云”一体的开放生态。
关键启示：模块化运输的“通用范式”
把物理单元抽象成数字对象
从PLC程序块到7S微服务，再到Omniverse的仿真模块，GM始终在做同一件事：把“看得见、摸得着”的硬件变成“可复用、可编排”的数字对象。
让数据在模块间“零损耗”流动
无论是2009年的供应链可视化，还是2024年的认知运输，GM不断打通OT（运营技术）与IT（信息技术）的断层，确保数据在“设计—制造—运输—服务”全链路无损传递。
用“开源”代替“烟囱”
当行业仍在比拼谁家的运力池更大时，GM已把运力拆成模块并开放API，让生态伙伴“即插即用”。模块化运输的终极竞争，不再是拥有多少车，而是能否成为“运输安卓”。
总结
回望1968年的那张草稿纸，没有人会想到，一个为了省几根铜线的“小开关”，会在半个世纪后长成一片可自我进化的智能森林。通用汽车的实践告诉我们：数字化转型的本质不是把旧系统搬到新平台，而是把旧能力拆成“乐高”，再在新场景中重新拼装。当模块化运输从工厂物流延伸到用户全生命周期，当每一辆卡车、每一个电池包、甚至每一次OTA升级都成为生态的“神经元”，汽车产业的竞争重心已悄然从“造好车”转向“造好生长机制”。从开关到智能生态系统，通用汽车的旅程仍在继续，但它留给行业的范式已清晰可见：未来属于那些能把最重资产的运输，变成最轻代码的玩家。
