在全球汽车工业迈向“智能·绿色·高效”的浪潮中，中国工程师群体正成为这场技术变革的中坚力量。他们不仅在实验室里优化算法，也在产业一线推动生产链的数字化升级。上海布顿汽车电子有限公司研发总监兼销售总监张奕，便是这一转型趋势的典型代表之一。作为长期专注于智能动力系统与供应链优化的工程师，他以跨学科的创新思维，将人工智能、热管理技术与系统工程方法融入汽车制造实践，为行业提供了具有现实意义的“中国方案”。 

　　过去十年，全球汽车产业的核心竞争力正在发生转移——从机械制造转向智能控制，从单点创新转向系统协同。美国在自动驾驶与能源转化效率领域领先，欧洲聚焦绿色供应链与碳排放治理，而中国则在“系统集成能力”上展现了独特优势。业内专家普遍认为，中国的汽车制造正从“模仿者”转向“算法驱动的制造者”，而这一转变的关键，正源自像张奕这样的中坚研发力量。 

　　在接受记者采访时，张奕并未强调个人的头衔与职务，而是谈及一个更宏大的命题——“系统效率”。“智能制造的本质不在于机器换人，而在于让数据流动起来。”他表示。过去，汽车制造的各环节常被割裂为研发、生产、供应三大模块，而智能动力系统与供应链优化的结合，让整个链条形成了前所未有的闭环。这种从“点状优化”到“系统协同”的转变，正是当前汽车产业的核心方向。 

　　以动力系统为例，传统的发动机控制策略高度依赖经验模型，难以应对复杂多变的工况环境。张奕主导开发的《智能算法汽车进气系统优化控制软件》，通过机器学习技术对进气量、压力、温度等实时数据进行动态分析，实现了对发动机燃烧效率的精准调节。与传统模式相比，该软件能让整车油耗降低约10%，排放减少近15%，有效缓解了节能减排的行业痛点。 

　　如果说动力系统的智能化让发动机“更聪明地呼吸”，那么他主导的另一项创新——《新能源汽车热管理系统智能优化软件》，则让电动车“学会了自我调节体温”。这套系统利用云端算法，根据外部气温、电池温度、驾驶习惯等数据进行实时调整，使电池包温差控制在±0.5℃内，能耗下降20%，电池寿命延长15%。这些创新成果不仅优化了新能源汽车的使用体验，也为中国企业在国际市场上的竞争提供了技术支撑。 

　　张奕的贡献不仅体现在具体成果，更体现在他对产业趋势的前瞻性洞察。他认为，智能动力系统的核心不在于单项突破，而在于“算法与工程的融合”。在他的研发理念中，动力控制、热管理、供应链不再是相互独立的技术模块，而是一套可以被数据统一调度的智能体系。这种跨维度思维，使他带领的团队在产品开发中不断实现技术“串联”，也让企业在智能制造领域形成了领先的系统化能力。 

　　“过去的设计是基于经验，现在的设计基于数据。”张奕总结说。在他看来，AI技术并不是取代工程师，而是扩展了工程师的能力——算法帮助人类在更大范围内理解复杂系统的运行逻辑。这种理念正被越来越多的中国汽车企业采纳，并推动整个行业的研发模式从“经验积累”走向“智能决策”。 

　　事实上，中国汽车产业在供应链智能化方面的突破，也与这种系统化思维密切相关。张奕主导开发的“供应链优化管理平台”，通过云计算与AI预测模型，实现了对零部件流通、生产计划和市场需求的实时匹配。系统上线后，库存周期缩短30%，生产响应速度提升40%，帮助企业显著降低了成本与碳排放。 

　　业内专家指出，这种“数据驱动的供应链协同”正在成为汽车产业的新标准。过去，制造企业往往以季度为周期调整生产，而如今，通过算法预测市场波动，企业能实现“分钟级”的资源调度。正如张奕所言：“汽车制造不再只是制造，而是一种数据协作的生态。” 

　　从更宏观的视角来看，张奕所代表的技术实践，正映射出中国制造业向“系统智造”的深度转型。无论是动力系统的自适应控制、热管理的智能优化，还是供应链的实时协同，核心逻辑都是——让每一个零部件、每一条产线、每一条数据流动起来，最终构成一个有机的智能工业体系。 

　　在这一趋势下，中国的汽车工程师正成为全球智能制造体系中的重要创新力量。张奕及其团队的研发成果，已在多家新能源汽车企业中得到验证，并在国际汽车工程大会上被引用为案例。业内评论认为，这不仅是技术的突破，更是一种产业文化的崛起——中国正在以系统性创新重塑全球汽车产业链的竞争格局。 

　　在采访结束时，张奕说了一句话：“我们做的不是让汽车更复杂，而是让复杂的系统变得简单。”这句话，恰如其分地概括了他对工程创新的理解，也揭示了中国汽车产业转型的精神内核——从制造走向智造，从技术突破走向系统融合。 

　　当全球汽车行业正处于新旧动能转换的关键节点，中国工程师的创新正在让世界看到另一种可能：让数据驱动机器，让智能驱动未来。（通讯员：林骁然）