汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書

從軟件定義汽車(SDV)到數(shù)據(jù)定義汽車(DDV)汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書前言前言788汽車SDV到DDV971.

從SDV到DDV

102 汽車IGC述 113 汽車IGC的影響及意義 13第二章 第二章 AIGC在汽車設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用探索141 汽車設(shè)計(jì)IGC基礎(chǔ)技術(shù) 15汽車設(shè)計(jì)IGC系統(tǒng) 19汽車設(shè)計(jì)IGC應(yīng)用案例 23第三章 第三章 AIGC在汽車制造領(lǐng)域的應(yīng)用探索281 汽車制造智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)IGC應(yīng)用探索 29汽車制造智能生產(chǎn)決策系統(tǒng)IGC應(yīng)用探索 31AIGI應(yīng)用探索1 IGC賦能自動(dòng)駕駛應(yīng)用 35IGC用 40目錄AIGI應(yīng)用探索1 用戶端看、選、買車服務(wù)升級(jí) 46經(jīng)銷商客戶端營銷工具升級(jí) 47客戶端經(jīng)營能力升級(jí) 48AIGI與行業(yè)建議1 汽車產(chǎn)業(yè)IGC應(yīng)用發(fā)展趨勢 52促進(jìn)規(guī)范汽車IGC發(fā)展的業(yè)建議 53前言近年來，IGC（rtifiialItlligeceGenratdCotent，人工智能生成內(nèi)容）技術(shù)以其驚人的潛力和發(fā)展速度，迅速滲透至各行各業(yè)，展現(xiàn)出前所未有的變革力量。在智能化浪潮席卷全球的今天，IGC被視為推動(dòng)汽車智能化乃至整個(gè)汽車行業(yè)全領(lǐng)域的基石性技術(shù)，其深遠(yuǎn)的影響力和巨大的發(fā)展?jié)摿?，正迅速成為汽車產(chǎn)業(yè)從業(yè)者關(guān)注的焦點(diǎn)。在此背景下，由北京大學(xué)光華管理學(xué)院未來汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略家班（以下簡稱“汽車戰(zhàn)略家班”）與中國一汽高端汽車集成與控制全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室攜手，共同編制了本《汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書》。本白皮書的編制得到了北大光華管理學(xué)院與中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì)的悉心指導(dǎo)，凝聚了產(chǎn)業(yè)內(nèi)眾多參與方的智慧。汽車戰(zhàn)略家班成員涵蓋了國內(nèi)超過半數(shù)的主要車企及重要供應(yīng)鏈企業(yè)，具有廣泛的行業(yè)代表性。本白皮書匯集了來自中國一汽以及汽車戰(zhàn)略家班成員企業(yè)的前沿認(rèn)知與實(shí)踐案例，系統(tǒng)梳理了汽車AIGC技術(shù)的概念框架、關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域、已出現(xiàn)的典型應(yīng)用與前沿探索，全面展現(xiàn)了AIGC技術(shù)在汽車行業(yè)的現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢。本白皮書不僅剖析了汽車IGC技術(shù)的核心價(jià)值與潛在挑戰(zhàn)，更基于當(dāng)前的應(yīng)用實(shí)踐，對(duì)未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了預(yù)判。隨著IGC技術(shù)的不斷成熟與應(yīng)用場景的持續(xù)拓展，IGC將在汽車設(shè)計(jì)、制造、營銷、白皮書也提出了一系列行業(yè)建議，旨在啟發(fā)行業(yè)認(rèn)知升級(jí)，促進(jìn)AIGC技術(shù)在汽車行業(yè)的深入發(fā)展與應(yīng)用。我們期待通過本白皮書的發(fā)布，激發(fā)更多行業(yè)內(nèi)外人士的關(guān)注與參與，共同推動(dòng)汽車AIGC技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，為汽車產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展貢獻(xiàn)一份力量，助力汽車產(chǎn)業(yè)邁向新的高度。，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展。8 PAGE市場，促進(jìn)行業(yè)健康發(fā)展。8 PAGE市場C賦能汽車行業(yè)，需要制定相關(guān)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，進(jìn)行數(shù)據(jù)治理，包括真實(shí)數(shù)據(jù)與合成數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等。為專業(yè)大模型、數(shù)據(jù)集等公共技術(shù)資源的流通交易提供制度保障，形成知識(shí)10CC技術(shù)是這場技術(shù)變革的核心技術(shù)，將重塑企業(yè)的整體研發(fā)、運(yùn)營和決策方式，對(duì)汽車行業(yè)的影響是全面并且顛覆性的，是一種新質(zhì)生產(chǎn)力。在汽車行業(yè)淘汰賽中，率先應(yīng)用AIGC的車企將占據(jù)顯著競爭優(yōu)勢。213在汽車設(shè)計(jì)領(lǐng)域?qū)嵤〢IGC開發(fā)的前提是車企具備全要素的數(shù)字孿生與流程數(shù)智化。數(shù)字孿生技術(shù)為汽車C的實(shí)現(xiàn)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，流程數(shù)智化是促進(jìn)數(shù)據(jù)在CIgen實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是提升C能力的關(guān)鍵因素。C與人類不是相互替代的關(guān)系，未來的趨勢是人機(jī)共智，兩者的互補(bǔ)性體現(xiàn)在機(jī)器提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和生成能力，而人類則提供情感認(rèn)知、判斷力和創(chuàng)造力，二者相輔相成，共同確保安全和性能。45AIGC在汽車設(shè)計(jì)的多個(gè)領(lǐng)域展示了極大的潛力，例如AIGC技術(shù)可以加速車型外觀設(shè)計(jì)和定義，使得以低成本創(chuàng)造更加個(gè)性化和定制化的車型成為可能。還包括車輛動(dòng)力學(xué)仿真、控制軟件生成、軟件測試、結(jié)構(gòu)參數(shù)調(diào)優(yōu)、動(dòng)力電池材料配方篩選等方面應(yīng)用。5AAIGC提高了汽車制造業(yè)的生產(chǎn)效率，可以實(shí)現(xiàn)更高效、更精準(zhǔn)的生產(chǎn)作業(yè)和供應(yīng)鏈管理，減少人力成本，提高生產(chǎn)效率。具體應(yīng)用包括智能工藝評(píng)審、工藝智能設(shè)計(jì)、問題診斷、智能制造生產(chǎn)決策系統(tǒng)等方面。AIGC將進(jìn)一步促進(jìn)汽車制造業(yè)向智能制造與服務(wù)型制造轉(zhuǎn)型，為構(gòu)建高度靈活、可持續(xù)且個(gè)性化的智能工廠奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。679智能座艙和自動(dòng)駕駛是AIGC在汽車產(chǎn)品的兩大殺手級(jí)應(yīng)用，極大提升了消費(fèi)者體驗(yàn)，通過賦能車企打造差異性的功能，跳出同質(zhì)化競爭的窘境。79AAIGC技術(shù)正全面應(yīng)用于汽車營銷和銷售領(lǐng)域，在用戶端，助力看車、選車、買車決策智能化；在經(jīng)銷商端，能夠快速生成吸引消費(fèi)者的營銷內(nèi)容，提高品牌識(shí)別度和消費(fèi)者參與度；在車企端，通過分析消費(fèi)者的購買行為和偏好，為消費(fèi)者提供更有差異性的產(chǎn)品推薦和服務(wù)，制定更精準(zhǔn)的營銷策略，并指導(dǎo)新車型定義和設(shè)計(jì)。8汽車企業(yè)的研發(fā)組織將從過去的人海戰(zhàn)術(shù)轉(zhuǎn)向技術(shù)精英組成的小團(tuán)隊(duì)模式，這將對(duì)汽車行業(yè)的組織管理和企業(yè)文化帶來全新的挑戰(zhàn)。汽車產(chǎn)業(yè)AGC技術(shù)應(yīng)用白皮書第一章汽車行業(yè)技術(shù)變革9 數(shù)據(jù)定義汽車數(shù)據(jù)定義汽車。10 PAGE從SDV到1.從SDV到在汽車行業(yè)百年發(fā)展史的大部分時(shí)間里，是以動(dòng)力系統(tǒng)為代表的硬件為王的時(shí)代，規(guī)模、渠道、品牌影響力等是核心競爭要素，但最近十五年的技術(shù)變革從根本上重塑了汽車的競爭法則。硬件逐漸趨同化，數(shù)據(jù)、人工智能算法和計(jì)算平臺(tái)成為新的核心競爭要素。在過去的十五年的大部分時(shí)間里，行業(yè)技術(shù)發(fā)展的主要方向是軟件定義汽車（SDV），以智能座艙和輔助駕駛為代表，通過強(qiáng)大的車載計(jì)算平臺(tái)，集成來自手機(jī)行業(yè)的操作系統(tǒng)、應(yīng)用生態(tài)等，汽車的智能化程度顯著提升，典型的整車代碼量超過了一千萬行，汽車行業(yè)的軟件研發(fā)人員急劇增加，研發(fā)費(fèi)用持續(xù)飛漲，性能提升卻遇到瓶頸。自2022年底以來，以CatGPT3.5FD12的發(fā)布為標(biāo)志，汽車行業(yè)從軟件定義汽車（D）邁入了數(shù)據(jù)定義汽車（DDV）的時(shí)代。以海量的數(shù)據(jù)為動(dòng)力之源，高頻迭代模型，展現(xiàn)了驚人的性能提升效率。與傳統(tǒng)的基于邏輯代碼的開發(fā)模式不同，端到端的自動(dòng)駕駛大模型、智能座艙交互模型開啟了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開發(fā)模式，性能提升的關(guān)鍵資源從研發(fā)人力變?yōu)閿?shù)據(jù)和算力。在汽車應(yīng)用之外，AIGC技術(shù)在汽車研發(fā)、制造和營銷方面也展現(xiàn)了驚人的潛力，極大提升了開發(fā)效率，降低了成本，并提升了營銷效率。汽車行業(yè)的技術(shù)變革折射出時(shí)代科技的巨大變化：從以確定性的規(guī)則邏輯為基礎(chǔ)的技術(shù)路線為主，轉(zhuǎn)向以概率論為基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)路線為主，其對(duì)復(fù)雜環(huán)境和任務(wù)的適應(yīng)能力更強(qiáng)，并產(chǎn)生了涌現(xiàn)智能，推動(dòng)行業(yè)躍遷到一個(gè)新的階段?？偨Y(jié)來看，汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場空前的技術(shù)范式轉(zhuǎn)移：以AIGC技術(shù)為基石，從軟件定義汽車邁向AIGC英文全稱為：ArtificialIntelligenceGeneratedContent，是人工智能1.0時(shí)代進(jìn)入2.0時(shí)代的重要標(biāo)志。AIGC指利用人工智能技術(shù)，根據(jù)用戶需求自動(dòng)生成與之匹配的內(nèi)容。汽車AIGC技術(shù)是指AIGC技術(shù)在汽車行業(yè)的應(yīng)用，主要是利用人工智能技術(shù)，自動(dòng)生成汽車全生命周期中的任何內(nèi)容，如：用戶需求的產(chǎn)品或服務(wù)、設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、工藝師的工藝流程參數(shù)等。汽車IGCIGC、汽車制造IGC、汽車應(yīng)用IGC和汽車營銷IGC等。汽車設(shè)計(jì)AIGC汽車設(shè)計(jì)AIGC，指在汽車開發(fā)過程中利用人工智能的生成技術(shù)，自動(dòng)生成部分或全部流程交付物，開發(fā)人員僅負(fù)責(zé)需求輸入和對(duì)AI生成的結(jié)果修改確認(rèn)即可；汽車設(shè)計(jì)AIGC還包括開發(fā)數(shù)據(jù)按開發(fā)流程的自動(dòng)演化，實(shí)現(xiàn)最初開發(fā)需求和最終開發(fā)結(jié)果的正反向追溯，并且開發(fā)人員可調(diào)取開發(fā)流程中任一環(huán)節(jié)的中間數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查確認(rèn)。汽車設(shè)計(jì)AIGC的核心是汽車設(shè)計(jì)知識(shí)大模型，以一汽為例，將其命名為NKLVEHAITM。車型策劃裝備定義

NKLVEHAI

功能評(píng)價(jià)認(rèn)可報(bào)告系統(tǒng)設(shè)計(jì) 系統(tǒng)測試系統(tǒng)方案 測試報(bào)告硬件開發(fā) 軟件開發(fā)圖紙 代碼圖2-1汽車設(shè)計(jì)IC概念11 12 12 PAGE汽車制造AIGC汽車設(shè)計(jì)AIGC利用人工智能技術(shù)推動(dòng)汽車制造業(yè)向高度自動(dòng)化、智能化發(fā)展，使得生產(chǎn)工藝更加科學(xué)精細(xì)，生產(chǎn)效能得以顯著提升，進(jìn)而增強(qiáng)企業(yè)的核心競爭力與市場響應(yīng)能力。它強(qiáng)調(diào)的是人工智能技術(shù)在汽車工藝制造領(lǐng)域的深度應(yīng)用與革新作用，不僅僅局限于設(shè)計(jì)階段的創(chuàng)新構(gòu)思，更深入到工藝流程設(shè)計(jì)、工藝參數(shù)優(yōu)化、智能產(chǎn)線構(gòu)建等多個(gè)方面。汽車應(yīng)用AIGC汽車應(yīng)用AIGC利用人工智能技術(shù)，提升智能座艙、自動(dòng)駕駛等的智能化水準(zhǔn)，使消費(fèi)者體驗(yàn)更好，功能和性能的開發(fā)速度更快。汽車營銷AIGC汽車營銷AIGC助力營銷各個(gè)環(huán)節(jié)的智能化，在用戶端，助力看車、選車、買車決策智能化；在經(jīng)銷商端，能夠快速生成吸引消費(fèi)者的營銷內(nèi)容，提高品牌識(shí)別度和消費(fèi)者參與度；在車企端，通過分析消費(fèi)者的購買行為和偏好，為消費(fèi)者提供更有差異性的產(chǎn)品推薦和服務(wù)，制定更精準(zhǔn)的營銷策略，并指導(dǎo)新車型定義和設(shè)計(jì)。13 13 PAGE汽車AIGC的影響及意義1.3汽車AIGC的影響及意義汽車IGC是汽車企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的前沿領(lǐng)域。汽車企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型一般從業(yè)務(wù)流程的數(shù)字孿生和數(shù)據(jù)資產(chǎn)治理做起，以全場景數(shù)字化覆蓋、整體效能提升為目標(biāo)。業(yè)務(wù)流程的數(shù)字孿生將為IGC開發(fā)模式提供AIGC知識(shí)能力的調(diào)用順序，使IGC能夠成功的自動(dòng)生成開發(fā)數(shù)據(jù)流；數(shù)據(jù)資產(chǎn)治理將為IGC開發(fā)模式提供標(biāo)準(zhǔn)化的生成結(jié)果參考，為IGC提供生成模版和調(diào)優(yōu)的對(duì)比依據(jù)。當(dāng)企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型完成上述任務(wù)后，就為IGC開發(fā)模式奠定了基礎(chǔ)，可進(jìn)一步通過IGC大幅度提升研發(fā)效能。汽車設(shè)計(jì)IGC使得一部分原先需要投入很大人力和周期的工作可由I機(jī)器快速完成，汽車開發(fā)效率汽車制造IGC帶來工作效率和質(zhì)量的提升。汽車工藝制造領(lǐng)域經(jīng)歷了從人工操作逐步過渡到自動(dòng)化、數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化直至智能化的深刻的模式變革。從工藝設(shè)計(jì)效率提升的角度看，AI通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠迅速解析大量歷史數(shù)據(jù)，快速精準(zhǔn)地設(shè)計(jì)出最優(yōu)的工藝方案，甚至可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化。這樣大大縮短了研發(fā)周期，降低了成本，提升了產(chǎn)品的綜合性能。汽車制造AIGC更是對(duì)企業(yè)整體運(yùn)營和決策方式的根本重塑。AI賦能的智能決策系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)收集、分析海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，通過對(duì)各類指標(biāo)的深度挖掘，精確預(yù)測潛在問題，提出預(yù)防措施；同時(shí)，AI可自我學(xué)習(xí)和進(jìn)化，持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度、庫存管理、能源使用等多方面的決策，實(shí)現(xiàn)精益生產(chǎn)和資源的最大化利用。汽車應(yīng)用AIGC是對(duì)消費(fèi)者最具獲得感的技術(shù)，以智能座艙為例，AIGC智能語音助手提高了語音交互的效率和自然性，能夠處理復(fù)雜的多輪對(duì)話。AIGC技術(shù)使導(dǎo)航系統(tǒng)能夠理解抽象需求，提供個(gè)性化路線規(guī)劃。AIGC技術(shù)還可以根據(jù)用戶偏好自動(dòng)生成播放列表，推薦內(nèi)容，并可能實(shí)現(xiàn)生成式內(nèi)容創(chuàng)作。IGC在營銷領(lǐng)域的應(yīng)用，使得企業(yè)能夠快速生成吸引消費(fèi)者的營銷內(nèi)容，提高品牌識(shí)別度和消費(fèi)者參與度。例如通過IGC生成的個(gè)性化廣告、促銷郵件和社交媒體帖子等，都能有效吸引目標(biāo)用戶。汽車產(chǎn)業(yè)AGC技術(shù)應(yīng)用白皮書第二章AIGC在汽車設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用探索14 數(shù)字孿生 數(shù)字孿生 仿真場景境數(shù)字孿生 數(shù)智化OA系統(tǒng)圖2.1-1汽車數(shù)字李生關(guān)鍵要素15 PAGE場景技術(shù)——數(shù)字孿生車企全要素的數(shù)字孿生與流程數(shù)智化是汽車設(shè)計(jì)IGC場景實(shí)現(xiàn)的重要基礎(chǔ)。數(shù)字孿生技術(shù)為汽車設(shè)計(jì)AIGC的實(shí)現(xiàn)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。數(shù)字孿生技術(shù)是指通過數(shù)字化手段對(duì)物理系統(tǒng)進(jìn)行全面、準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的映射，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)其全生命周期的監(jiān)控、預(yù)測和優(yōu)化。在汽車領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)可以為汽車的設(shè)計(jì)、制造、運(yùn)行維護(hù)提供全面的數(shù)據(jù)支持。這些數(shù)據(jù)不僅包括物理參數(shù)，如車輛狀態(tài)、性能和安全性，還包括各種非物理參數(shù)，如用戶體驗(yàn)、需求和偏好等。正如智能駕駛正在實(shí)現(xiàn)“用車人”的數(shù)字孿生，汽車設(shè)計(jì)AIGC將實(shí)現(xiàn)“造車人”的數(shù)字孿生。如圖2.1-1所示。人人用物策劃師人造物數(shù)字孿生智能駕駛用戶數(shù)據(jù)策劃車型數(shù)據(jù)數(shù)字孿生智能研發(fā)知識(shí)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)司機(jī)運(yùn)維物數(shù)字汽車設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)師銷售數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)銷售制造銷售經(jīng)理制造數(shù)據(jù)工藝師失和違規(guī)的風(fēng)險(xiǎn)。失和違規(guī)的風(fēng)險(xiǎn)。16 PAGE信息丟無監(jiān)督訓(xùn)練的過程使大模型難免學(xué)習(xí)到錯(cuò)誤和偏見的信息，從而產(chǎn)生幻覺；另外缺乏邏輯和規(guī)范化數(shù)據(jù)使模型生成內(nèi)容存在03大模型無法確保生成內(nèi)容完整、規(guī)范、可信通用大模型采用的是一問一答的交互方式，一方面受提示詞的影響，生成內(nèi)容變化較大；另一方面，大模型不能主動(dòng)向用戶搜集需求，也會(huì)導(dǎo)致生成內(nèi)容不完整。04大模型交互方式智能性不足流程是促進(jìn)數(shù)據(jù)在AIGC中發(fā)揮作用的工具載體，也是汽車開發(fā)AIAgent實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。流程數(shù)智化就是通過數(shù)字化的手段對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行實(shí)時(shí)、在線的管理。汽車本身是一個(gè)復(fù)雜的裝備系統(tǒng)，其開發(fā)過程涉及多個(gè)專業(yè)領(lǐng)域，需要上下游部門之間的高度協(xié)同，而傳統(tǒng)的管理方式往往因?yàn)闇贤ú粫?、信息傳遞不及時(shí)而導(dǎo)致開發(fā)效率低下、質(zhì)量問題頻發(fā)。流程的數(shù)智化恰恰解決了這一問題。通過數(shù)智化平臺(tái)，不同部門、不同專業(yè)領(lǐng)域的人員可以實(shí)時(shí)共享數(shù)據(jù)、交流信息，這不僅提高了協(xié)同開發(fā)的效率，同時(shí)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控也確保了開發(fā)過程中的問題能夠被及時(shí)發(fā)現(xiàn)、解決，從而提高了最終產(chǎn)品的質(zhì)量。模型技術(shù)——AI模型通用語言大模型通過使用上百億個(gè)參數(shù)和龐大的語料庫進(jìn)行訓(xùn)練，使得大模型可以理解并生成更自然、更豐富的文本內(nèi)容，在通用領(lǐng)域具備了知識(shí)推理能力，初步實(shí)現(xiàn)了“人的孿生”。然而，通用語言大模型也存在一些潛在的問題和挑戰(zhàn)，在嚴(yán)肅的專業(yè)產(chǎn)品領(lǐng)域應(yīng)用還存在很多問題：ChatGPT的知識(shí)來源于公域知識(shí)，對(duì)于企業(yè)自用大模型，需補(bǔ)充企業(yè)私域知識(shí)才能ChatGPT的知識(shí)來源于公域知識(shí)，對(duì)于企業(yè)自用大模型，需補(bǔ)充企業(yè)私域知識(shí)才能使模型的輸出結(jié)果滿足企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范01通用大模型缺少必要的專業(yè)知識(shí)在嚴(yán)肅產(chǎn)品領(lǐng)域中，所有結(jié)果都要禁得起推敲，因此生成過程邏輯要高度透明，數(shù)據(jù)來源可回溯。02大模型的決策過程往往是黑盒式的，這導(dǎo)致其決策缺乏可解釋性汽車設(shè)計(jì)過程涉及文本數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)等多模態(tài)的設(shè)計(jì)交互及數(shù)據(jù)處理，通用語言大模型雖具備強(qiáng)大的通用AI能力，但在特定的應(yīng)用場景中的仍有缺陷，尤其是在汽車設(shè)計(jì)這種專業(yè)性強(qiáng)、流程復(fù)雜且生成質(zhì)量要求高的專業(yè)領(lǐng)域，需要更加細(xì)分的AI技術(shù)對(duì)通用語言大模型進(jìn)行能力補(bǔ)足，主要涉及以下技術(shù)：01 自然語言處理（NLP）技術(shù)NLP是01 自然語言處理（NLP）技術(shù)NLP是AIGC在汽車制造領(lǐng)域的重要基石，利用先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)，如語義理解、對(duì)話系統(tǒng)、文本生成等，實(shí)現(xiàn)與設(shè)計(jì)人員、工程師、操作員的有效溝通，以及自動(dòng)生成各類技術(shù)文檔、操作手冊(cè)、維修指南等，減輕人工編寫負(fù)擔(dān)，確保信息的一致性和準(zhǔn)確性。02計(jì)算機(jī)視覺（CV）技術(shù)CV技術(shù)在AIGC主要應(yīng)用于識(shí)別、分析和理解圖像、視頻數(shù)據(jù)，有助于汽車制造可視化、生產(chǎn)監(jiān)控、質(zhì)量檢測等環(huán)節(jié)。如通過圖像識(shí)別監(jiān)控焊接質(zhì)量、檢測涂裝缺陷、識(shí)別裝配過程中的零部件等。03 機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）與深度學(xué)習(xí)（DL）側(cè)重于對(duì)未知的、以數(shù)據(jù)科學(xué)為代表的相關(guān)場景，通過實(shí)時(shí)分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，生成工藝參數(shù)推薦、故障診斷報(bào)告、設(shè)備預(yù)測性維修建議等，進(jìn)行實(shí)時(shí)工藝指導(dǎo)與優(yōu)化，指導(dǎo)現(xiàn)場操作人員精確作業(yè)；或根據(jù)實(shí)時(shí)生產(chǎn)狀態(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，優(yōu)化資源分配，以應(yīng)對(duì)變化的市場需求或突發(fā)狀況。04 語音技術(shù)語音識(shí)別與合成技術(shù)用于人機(jī)交互與信息傳遞，提升工作效率與用戶體驗(yàn)。語音識(shí)別是將口頭指令或?qū)υ掁D(zhuǎn)化為文字。可用于車間語音指令操作、客服語音工單錄入等場景，而語音合成則是將文本信息轉(zhuǎn)化為自然流暢的語音輸出，用于智能助手播報(bào)設(shè)計(jì)更改通知、生產(chǎn)線狀態(tài)更新、維修指導(dǎo)等。知識(shí)技術(shù)——知識(shí)圖譜汽車專業(yè)知識(shí)有多種形式，如公式、定理、圖表等，如何將其轉(zhuǎn)換成機(jī)器能夠識(shí)別的格式？知識(shí)圖譜是一種較好的選擇。知識(shí)圖譜是一種大規(guī)模語義網(wǎng)絡(luò)，包含實(shí)體、屬性及其之間的各種關(guān)系。實(shí)體指具體的事物或概念，如人、地點(diǎn)、組織等；屬性指實(shí)體具有的屬性或特征，如人的性別、地點(diǎn)的地理坐標(biāo)等；關(guān)系則表示實(shí)體之間的相互作用和聯(lián)系，如屬于、位于等。通過建立知識(shí)圖譜，能夠?qū)?fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以網(wǎng)絡(luò)等形式表達(dá)成結(jié)構(gòu)化信息，便于計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理和分析。將知識(shí)圖譜強(qiáng)大的推理能力和大模型強(qiáng)大的自然語言處理能力結(jié)合，取長補(bǔ)短，是確保汽車設(shè)計(jì)AIGC系統(tǒng)生成內(nèi)容符合嚴(yán)肅專業(yè)領(lǐng)域的有效手段。具體方案為：首先采用自然語言處理和文字識(shí)別技術(shù)，將自然語言書面文件轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可識(shí)別處理的信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)抽取。其次，將抽取到的知識(shí)構(gòu)建成知識(shí)圖譜，建立關(guān)聯(lián)性。這一過程結(jié)合大模型的語言理解能力，協(xié)助實(shí)現(xiàn)圖譜構(gòu)建中實(shí)體和關(guān)系抽取的過程，更能豐富語義信息。最后，將知識(shí)圖譜與大模型融合訓(xùn)練，幫助模型學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，從而為大模型生成過程增加邏輯性。數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)映射整合動(dòng)力性速比踏板-扭矩map半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)實(shí)體提取屬性校正經(jīng)濟(jì)性車速關(guān)系抽取知識(shí)表示實(shí)體對(duì)齊質(zhì)量評(píng)估操穩(wěn)性方向盤轉(zhuǎn)角非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)屬性抽取知識(shí)提取制動(dòng)扭矩本體構(gòu)建知識(shí)更新…………圖2-2知識(shí)圖譜構(gòu)建示例整車參數(shù)整車參數(shù)數(shù)據(jù)庫整車需求分解模塊設(shè)計(jì)工具專家知識(shí)及智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)系統(tǒng)部件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模塊設(shè)計(jì)工具系統(tǒng)功能電控設(shè)計(jì)模塊設(shè)計(jì)工具性能仿真模型構(gòu)建模塊仿真工具裝備定義仿真測試模塊仿真工具工程目標(biāo) 評(píng)價(jià)及優(yōu)化迭代模塊 報(bào)告工具圖22-1I系統(tǒng)構(gòu)成19 PAGE汽車設(shè)計(jì)AIGC汽車智能設(shè)計(jì)AIGC系統(tǒng)覆蓋整車需求、系統(tǒng)設(shè)計(jì)、硬件開發(fā)、軟件開發(fā)、系統(tǒng)調(diào)試、功能評(píng)價(jià)六大汽車研發(fā)流程，汽車工程師通過向汽車大模型注入專業(yè)知識(shí)，使其能夠嚴(yán)格按照規(guī)則和流程處理專業(yè)領(lǐng)域工作并具備數(shù)據(jù)智能推演和正反追溯的能力。大模型可輔助工程師實(shí)現(xiàn)需求定義、方案設(shè)計(jì)、軟硬件開發(fā)及仿真測試等過程文件的生成，最后由設(shè)計(jì)師對(duì)生成結(jié)果完成評(píng)價(jià)和篩選。汽車設(shè)計(jì)IGC系統(tǒng)主要由三部分構(gòu)成：知識(shí)數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)大模型和工具鏈。知識(shí)數(shù)據(jù)：對(duì)于研發(fā)領(lǐng)域，知識(shí)數(shù)據(jù)是專業(yè)工程師不斷學(xué)習(xí)總結(jié)和實(shí)踐應(yīng)用而驗(yàn)證正確有效的數(shù)據(jù)。對(duì)于企業(yè)垂直領(lǐng)域大模型的構(gòu)建，不僅需要高價(jià)值的行業(yè)共性知識(shí)，更需要企業(yè)具備一定的私域NKLVEHAITM提供了寶貴的數(shù)據(jù)來源。設(shè)計(jì)大模型：設(shè)計(jì)大模型是汽車設(shè)計(jì)IGC生成能力的核心，是I智力的來源。開發(fā)通過模擬設(shè)計(jì)師的知識(shí)能力體系進(jìn)行構(gòu)建和訓(xùn)練，從而期望獲得與設(shè)計(jì)師相近的汽車開發(fā)能力。設(shè)計(jì)大模型將通用語言大模型作為基座模型，并通過向大模型注入標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范流程等文件，使大模型具有獨(dú)特的知識(shí)內(nèi)容體系和主動(dòng)交互收集完整需求的能力。在本節(jié)中，我們將以一汽NKLVEHAITM為例進(jìn)行分析。工具鏈：工具鏈?zhǔn)瞧囋O(shè)計(jì)IGC系統(tǒng)生成的執(zhí)行單元，設(shè)計(jì)大模型只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，也就是將輸入數(shù)據(jù)按照專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等轉(zhuǎn)化成輸出數(shù)據(jù)，這些輸出數(shù)據(jù)就是人工模式下設(shè)計(jì)師操作工具鏈需要汽車開發(fā)涉及多個(gè)專業(yè)，每個(gè)專業(yè)的知識(shí)和使用的工具鏈不同，因此，汽車設(shè)計(jì)IGC系統(tǒng)也將有多個(gè)，并且可以相互聯(lián)通。系統(tǒng)部件主參數(shù)系統(tǒng)部件結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)系統(tǒng)PCB設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)系統(tǒng)電控軟件整車性能仿真模型性能仿真結(jié)果專家設(shè)計(jì)報(bào)告20 20 PAGE設(shè)計(jì)大模型生成內(nèi)容的完整性由于大模型技術(shù)本身的局限性與知識(shí)本身的復(fù)雜性，生成的內(nèi)容可能并不完整，因此，完整性成為了一是輸入知識(shí)的質(zhì)量與完整性，利用NLOCR技術(shù)對(duì)自然語言書面文件進(jìn)行知識(shí)自動(dòng)抽取，將抽取的知識(shí)建成知識(shí)圖譜，構(gòu)建軟件算法和仿真模型基礎(chǔ)模塊庫，作為設(shè)計(jì)大模型生成內(nèi)容的調(diào)用元素，解決知識(shí)分散、大模型生成結(jié)果無據(jù)可查的問題。二是生成流程的完整性，生成內(nèi)容的完整性要依靠數(shù)智化流程的完整性來保證。設(shè)計(jì)大模型通過流程等企業(yè)私域知識(shí)訓(xùn)練，使大模型具備自動(dòng)識(shí)別流程完整性能力。業(yè)私域知識(shí)訓(xùn)練，使大模型具備完整需求主動(dòng)交互收集能力。設(shè)計(jì)大模型生成內(nèi)容的規(guī)范性設(shè)計(jì)大模型生成內(nèi)容的規(guī)范性主要在于合規(guī)方面。一是對(duì)于設(shè)計(jì)大模型生成的內(nèi)容制定規(guī)范，以標(biāo)準(zhǔn)化的模版生成規(guī)范的內(nèi)容，同時(shí)也要確保生成內(nèi)容符合應(yīng)遵循的法律法規(guī)；個(gè)重要影響因素，必須確保來源的正當(dāng)性。現(xiàn)在的語言大模型多為被動(dòng)提問接收，且企業(yè)的私域知識(shí)不便用于訓(xùn)練公共大模型，需求的接收不完整導(dǎo)致生成結(jié)果的隨機(jī)性。設(shè)計(jì)大模型提出建立本地化的企業(yè)大模型，以規(guī)范性的企業(yè)私域知識(shí)進(jìn)行訓(xùn)練，將企業(yè)知識(shí)圖譜與企業(yè)本地大模型融合訓(xùn)練，使生成內(nèi)容具備規(guī)范性。21 21 PAGE設(shè)計(jì)大模型生成內(nèi)容的可信性主要由測試驗(yàn)證來評(píng)價(jià)。判斷生成內(nèi)容是否可信，一是設(shè)計(jì)師需確認(rèn)大模型是否真正理解了要生成的任務(wù)，二是生成的結(jié)果需要進(jìn)行全覆蓋測試和驗(yàn)證。檢測生成內(nèi)容是否能夠真正應(yīng)用于實(shí)踐，應(yīng)用的程度如何，能否達(dá)成使用者的目的等，都是評(píng)估生成內(nèi)容可信性的標(biāo)準(zhǔn)。通過這些評(píng)估結(jié)果，來對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，重新梳理數(shù)據(jù)與流程，提高生成內(nèi)容的可信性。設(shè)計(jì)大模型根據(jù)主動(dòng)收集的需求，調(diào)用仿真模型基礎(chǔ)模塊庫，自動(dòng)生成數(shù)字化任務(wù)場景，供設(shè)計(jì)師確認(rèn)；根據(jù)場景工況知識(shí)圖譜生成全覆蓋測試工況和場景模型，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測試。設(shè)計(jì)大模型技術(shù)搭建本地化企業(yè)大模型，利用流程、模板等企業(yè)私域知識(shí)訓(xùn)練，使大模型具備完整需求主動(dòng)交互收集能力，同時(shí)以企業(yè)知識(shí)圖譜進(jìn)行知識(shí)輸入與大模型的融合訓(xùn)練，使大模型生成內(nèi)容在知識(shí)圖譜中有據(jù)可循，確保了生成內(nèi)容的可信性。人機(jī)共智協(xié)同在設(shè)計(jì)大模型中，AIGC與人類不是相互替代的關(guān)系，未來的趨勢是人機(jī)共智，兩者的互補(bǔ)性體現(xiàn)在機(jī)器提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和生成能力，而人類則提供情感認(rèn)知、判斷力和創(chuàng)造力，二者相輔相成，共同確保安全和性能。不僅是設(shè)計(jì)大模型，其它大模型也呈現(xiàn)了相似的特點(diǎn)，以下是兩個(gè)典型案例：設(shè)計(jì)大模型不僅僅局限于一問一答的傳統(tǒng)模式，追求的是通過使用者的首個(gè)問題，自動(dòng)預(yù)測出一系列該問題的完整描述。在這個(gè)過程中需使用者確認(rèn)或修改問題描述，主動(dòng)交互需求，達(dá)成人與機(jī)器的相互補(bǔ)充，豐富問題完整度。大模型可在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域能夠?qū)崟r(shí)收集和分析車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)、駕駛者行為以及外部環(huán)境信息，進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的處理和判斷。這種數(shù)據(jù)處理能力是人類駕駛員無法比擬的，它極大地提升了駕駛的安全性和效率。然而人類駕駛員擁有豐富的情感認(rèn)知、判斷力和應(yīng)變能力，能夠在復(fù)雜或突發(fā)情況下作出靈活的決策，這些是機(jī)器無法比擬的。汽車開發(fā)汽車開發(fā)Igent學(xué)習(xí)了專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)和企業(yè)私域知識(shí)的設(shè)計(jì)大模型已經(jīng)具備根據(jù)需求和流程生成推薦方案的能力，但“大模型+工具”的概念，可以認(rèn)為是汽車開發(fā)的AIAgent。比如在智能駕駛測試場景自動(dòng)生成AIGC系統(tǒng)中，大模型在生成內(nèi)容的基礎(chǔ)上，自動(dòng)調(diào)用仿真測試工具生成測試場景和工況，執(zhí)行測試并調(diào)用文檔工具生成測試報(bào)告和設(shè)計(jì)文件。行業(yè)上還有很多“大模型+工具”相關(guān)案例，比如：大模型與Word結(jié)合，使大模型能夠幫助用戶生成文本，或?qū)⑽臋n集匯總等。在制造行業(yè)，“大模型+工具”的研發(fā)設(shè)計(jì)模式能有效提升芯片設(shè)計(jì)、機(jī)械設(shè)計(jì)、工程仿真等精度和效率。大模型與工業(yè)研發(fā)設(shè)計(jì)軟件融合，借助云計(jì)算，進(jìn)行超大數(shù)據(jù)量的推理訓(xùn)練，進(jìn)一步優(yōu)化軟件工作效率，簡化研發(fā)流程和復(fù)雜度，幫助企業(yè)提升研發(fā)效率。大模型大模型工具AIAIAgent汽車動(dòng)力學(xué)仿真模型GC傳統(tǒng)的汽車動(dòng)力學(xué)仿真模型搭建方式主要是使用專業(yè)的汽車建模軟件，利用軟件提供的圖形化界面和模塊庫進(jìn)行手動(dòng)搭建。研發(fā)人員選擇適當(dāng)?shù)哪K作為車輛的各個(gè)部件，并設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)來描述其特性。然而傳統(tǒng)建模方法存在參數(shù)獲取困難、對(duì)參數(shù)完整性要求較高、模型精度不足等問題；此外，對(duì)于不同的車型和不同的設(shè)計(jì)需求，需要重新搭建汽車模型，無法實(shí)現(xiàn)模型的復(fù)用。將AIGC應(yīng)用于汽車動(dòng)力學(xué)仿真建模，有望解決傳統(tǒng)建模方法存在的一些問題。對(duì)于利用IGC搭建汽車動(dòng)力學(xué)仿真模型，一汽全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室提出一種高保真系統(tǒng)模型自動(dòng)搭建技術(shù)，從已有的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)中自動(dòng)提取和生成模型參數(shù)，提升建模的效率和精度，并實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)構(gòu)建和優(yōu)化。對(duì)于仿真模型需要輸入的參數(shù)，一是通過研究基于結(jié)構(gòu)參數(shù)的模型參數(shù)自動(dòng)提取匹配技術(shù)，二是基于試驗(yàn)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵部件及子系統(tǒng)非線性模型擬合技術(shù)，實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)辨識(shí)及自動(dòng)補(bǔ)齊調(diào)優(yōu)，達(dá)成參數(shù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)模型自動(dòng)搭建的目標(biāo)，并通過大模型或各種算法對(duì)仿真模型進(jìn)行自動(dòng)修正，從而提高仿真精度和可靠性。通過汽車動(dòng)力學(xué)仿真模型的自動(dòng)搭建與優(yōu)化，可以顯著提高建模效率，縮短研發(fā)周期，得到更加精確的仿真模型；減少了人工參與的時(shí)間和成本，降低了試驗(yàn)成本和資源消耗。軟件測試AIGC隨著軟件行業(yè)的快速發(fā)展，軟件測試已成為確保軟件質(zhì)量和穩(wěn)定性的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。然而，傳統(tǒng)的軟件測試方法往往面臨測試效率低、測試覆蓋面不全、資源與成本問題、測試工具兼容性問題、測試用例設(shè)計(jì)問題、缺陷定位和追蹤問題等諸多痛點(diǎn)，而引入AIGC技術(shù)，通過利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，能夠做到自動(dòng)化測試、全面覆蓋、精準(zhǔn)定位、降低成本、持續(xù)優(yōu)化，使上述問題迎刃而解。IGC技術(shù)在軟件測試領(lǐng)域的應(yīng)用方向包括但不限于：01 01 自動(dòng)化測試腳本生成利用AIGC技術(shù)生成自動(dòng)化測試腳本，實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件的全面自動(dòng)化測試。這需要結(jié)合自然語言處理技術(shù)對(duì)用戶需求進(jìn)行分析，并生成相應(yīng)的測試腳本。02 02 智能缺陷檢測通過訓(xùn)練大模型對(duì)軟件進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析，自動(dòng)識(shí)別和分類潛在的缺陷和問題。這需要利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)軟件運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。03 03 測試用例優(yōu)化根據(jù)軟件的特性和用戶需求，利用IGC技術(shù)自動(dòng)生成具有針對(duì)性的測試用例，提高測試效率和準(zhǔn)確性。這需要結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)大量的歷史測試數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以生成更優(yōu)化的測試用例。進(jìn)一步降低成本進(jìn)一步降低成本結(jié)構(gòu)參數(shù)AIGC自動(dòng)優(yōu)化加速產(chǎn)品上市進(jìn)程25 PAGE結(jié)構(gòu)參數(shù)AIGC結(jié)構(gòu)參數(shù)IGC自動(dòng)優(yōu)化技術(shù)是將實(shí)車運(yùn)行大數(shù)據(jù)、人工智能算法、功能機(jī)理仿真模型與新能源汽車各類子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、參數(shù)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性能開發(fā)需求相結(jié)合，旨在創(chuàng)新一種新能源汽車智能性能設(shè)計(jì)優(yōu)化的理論方法，生成相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)。AI技術(shù)賦能汽車性能設(shè)計(jì)將大大提升正向開發(fā)效率，不僅可支撐前期的性能指標(biāo)分解，而且可實(shí)現(xiàn)面向目標(biāo)的多方案評(píng)估、系統(tǒng)選型、部件參數(shù)設(shè)計(jì)及性能驗(yàn)證預(yù)測，從而更客觀高效的開展動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性、安全性、舒適性、操控性、可靠性等多性能目標(biāo)優(yōu)化及整車國際各大廠商已開始布局面向汽車結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)參數(shù)的通用生成式人工智能（AIGC）算法及軟件相關(guān)研究，一汽全國重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室也緊跟國際技術(shù)潮流，正在搭建一個(gè)基于整車能耗分析的生成式平臺(tái)，集成多種AI算法來處理和分析實(shí)車運(yùn)行大數(shù)據(jù)，通過模擬和預(yù)測，AI能夠提供關(guān)于不同設(shè)計(jì)方案的詳細(xì)反饋。在動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，AI算法可以預(yù)測不同配置下的能耗和性能指標(biāo)；同時(shí)，平臺(tái)還集成了先進(jìn)的優(yōu)化方法、以及端到端的智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，利用這些AI模型可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)參數(shù)的自動(dòng)調(diào)整，完成汽車結(jié)構(gòu)及設(shè)計(jì)參數(shù)的優(yōu)化與自動(dòng)生成。結(jié)構(gòu)參數(shù)AIGC自動(dòng)優(yōu)化技術(shù)推動(dòng)了數(shù)智化造車的快速發(fā)展，進(jìn)一步降低成本，加速產(chǎn)品上市進(jìn)程。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，這項(xiàng)技術(shù)有望極大地改變新能源汽車的設(shè)計(jì)和制造過程。26 26 PAGEG動(dòng)力電池作為新能源汽車的核心組成部分，其性能直接影響到汽車的續(xù)航里程、安全程度及車輛成本，而市場的持續(xù)增長對(duì)電池的能量密度、充放電效率安全性能及成本等提出了更高的要求，為此需要電池材料體系做出針對(duì)性的革新。當(dāng)前為了快速滿足市場需求，如何提高電池材料配方篩選機(jī)制的效率動(dòng)力電池所需材料種類繁多，并且每種材料的構(gòu)效關(guān)系極其復(fù)雜。在電池材料配方篩選過程中，每種材料和工藝參數(shù)的微小變化都可能導(dǎo)致性能的顯著差異，傳統(tǒng)的“試錯(cuò)”實(shí)驗(yàn)方法需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和成本來逐一測試和篩選配方,不利于適應(yīng)快速迭代的市場需求。人工智能可以幫助研究人員發(fā)現(xiàn)不同因素之間的相互作用規(guī)律并闡明材料設(shè)計(jì)、單體設(shè)計(jì)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)機(jī)制，并自動(dòng)識(shí)別影響電池性能的關(guān)鍵因素，從而迅速篩選出最佳的電池材料設(shè)計(jì)方案。不但使電池研發(fā)效率提升1~2個(gè)數(shù)量級(jí)，且節(jié)省70%~80%研發(fā)費(fèi)用。結(jié)合自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和設(shè)備，同時(shí)測試大量不同的材料配方，可以在短時(shí)間內(nèi)生成大量數(shù)據(jù)，有利于人工智能算法進(jìn)行訓(xùn)練和深入分析，進(jìn)一步提高模型的準(zhǔn)確性。27 27 PAGE車型定義AIGC車型定義是汽車設(shè)計(jì)流程的起點(diǎn)，它決定了車輛的基本類型和外觀，為后續(xù)的設(shè)計(jì)和開發(fā)提供了基礎(chǔ)。車型定義的優(yōu)劣在一定程度上決定了一個(gè)產(chǎn)品的成敗。傳統(tǒng)的做法通常重度依賴于決策者，無法通過科學(xué)的手段輔助決策，AIGC的出現(xiàn)為上述問題提供了新的解決思路。用戶行為數(shù)據(jù)深挖消費(fèi)者數(shù)據(jù)消費(fèi)者偏好信息提供決策支持用戶行為數(shù)據(jù)深挖消費(fèi)者數(shù)據(jù)消費(fèi)者偏好信息提供決策支持車型定制開發(fā)用戶群體獨(dú)特需求推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的智能化和個(gè)性化發(fā)展在車型定義初期，AIGC技術(shù)可以幫助汽車制造商收集和分析用戶行為數(shù)據(jù)和消費(fèi)者偏好信息，從而準(zhǔn)確洞察潛在用戶群體的需求特點(diǎn)，從而為車型的功能配置、外觀設(shè)計(jì)、內(nèi)飾風(fēng)格等提供決策支持。例如，通過挖掘社交媒體上的用戶討論和評(píng)價(jià)，AIGC可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對(duì)于車輛安全性、燃油經(jīng)濟(jì)性、駕駛體驗(yàn)等方面的關(guān)注點(diǎn)和痛點(diǎn)，進(jìn)而在車型定義中予以重點(diǎn)考慮。在車型定義過程中，通過對(duì)消費(fèi)者數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，汽車制造商可以識(shí)別出不同用戶群體的獨(dú)特需求，進(jìn)而促進(jìn)個(gè)性化和定制化的實(shí)現(xiàn)。例如視車科技推出了AI涂裝功能，通過輸入關(guān)鍵詞描述，系統(tǒng)能夠自動(dòng)生成各種獨(dú)特的涂裝設(shè)計(jì)，并通過3D車型呈現(xiàn)出來。同時(shí)，工具還具有3D可視化編輯設(shè)計(jì)功能，可對(duì)汽車外觀的個(gè)性化涂裝，進(jìn)一步進(jìn)行自定義的調(diào)整，如車漆材質(zhì)、大小比例、旋轉(zhuǎn)縮放、顏色更換、水平位置調(diào)整等。該功能對(duì)于車型定制化開發(fā)提供了一條技術(shù)路徑。IGC在車型定義中的應(yīng)用為汽車制造商提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持和設(shè)計(jì)優(yōu)化能力，推動(dòng)了汽車產(chǎn)業(yè)的智能化和個(gè)性化發(fā)展。汽車產(chǎn)業(yè)AGC技術(shù)應(yīng)用白皮書第三章AIGC在汽車制造領(lǐng)域的應(yīng)用探索28 040405專家系統(tǒng)評(píng)估構(gòu)建基于知識(shí)的專家系統(tǒng)，集成汽車產(chǎn)品設(shè)計(jì)領(lǐng)域的專家經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。通過推理機(jī)制，對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行工藝性評(píng)估，并提供改進(jìn)建議。專家系統(tǒng)可以結(jié)合規(guī)則庫和案例庫，實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的評(píng)估。29 PAGE深度學(xué)習(xí)評(píng)估使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行圖像識(shí)別和分析。訓(xùn)練模型以識(shí)別設(shè)計(jì)圖中的關(guān)鍵特征，并預(yù)測其工藝性。深度學(xué)習(xí)模型可以處理復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)，并提取出人類設(shè)計(jì)師可能忽略的細(xì)微特征。產(chǎn)品智能工藝評(píng)審產(chǎn)品智能工藝評(píng)審的實(shí)現(xiàn)主要可分為以下幾個(gè)過程：基于規(guī)則的評(píng)估利用預(yù)設(shè)的工藝性規(guī)則，對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行自動(dòng)檢查。通過算法自動(dòng)比對(duì)設(shè)計(jì)方案與規(guī)則庫，快速識(shí)別出不符合工藝性要求的設(shè)計(jì)元素。01基于規(guī)則的評(píng)估利用預(yù)設(shè)的工藝性規(guī)則，對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行自動(dòng)檢查。通過算法自動(dòng)比對(duì)設(shè)計(jì)方案與規(guī)則庫，快速識(shí)別出不符合工藝性要求的設(shè)計(jì)元素。02數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)估收集并分析大量歷史汽車產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，包括成功和失敗案例，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)估模型。使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林等，訓(xùn)練模型以識(shí)別設(shè)計(jì)方案中的工藝性問題。仿真模擬評(píng)估利用虛擬仿真技術(shù)，建立汽車產(chǎn)品的數(shù)字模型，模擬實(shí)際制造工藝過程。通過仿真實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)估收集并分析大量歷史汽車產(chǎn)品設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)，包括成功和失敗案例，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的評(píng)估模型。使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林等，訓(xùn)練模型以識(shí)別設(shè)計(jì)方案中的工藝性問題。仿真模擬評(píng)估利用虛擬仿真技術(shù)，建立汽車產(chǎn)品的數(shù)字模型，模擬實(shí)際制造工藝過程。通過仿真實(shí)驗(yàn)，觀察和分析在模擬制造過程中可能出現(xiàn)的問題，如材料流動(dòng)、應(yīng)力分布、裝配難度等。根據(jù)仿真結(jié)果，對(duì)設(shè)計(jì)方案的工藝性進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。工藝智能設(shè)計(jì)應(yīng)用AIGC智能工藝設(shè)計(jì)是運(yùn)用人工智能技術(shù)來改進(jìn)和優(yōu)化工業(yè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和制造工藝流程的過程。這種設(shè)計(jì)方式整合了機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)(CAD)以及高級(jí)算法等先進(jìn)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)生成設(shè)計(jì)方案：AI可以根據(jù)已有的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫和規(guī)則，結(jié)合目標(biāo)需求，自動(dòng)生成新的設(shè)計(jì)方案或者優(yōu)化現(xiàn)有的設(shè)計(jì)，在汽車制造領(lǐng)域，可以用于工裝輔具、工藝設(shè)備、零部件結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)與改良。工藝參數(shù)優(yōu)化：通過分析大量歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)，AI能夠自動(dòng)尋優(yōu)，精確地設(shè)定和調(diào)整制造工藝參數(shù)，以達(dá)到提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低成本、縮短生產(chǎn)周期的目的。虛擬仿真與驗(yàn)證：AI可以與數(shù)字孿生技術(shù)和虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)工藝流程的模擬和仿真，預(yù)估并解決可能出現(xiàn)的問題，減少物理樣機(jī)試驗(yàn)次數(shù)，提高新產(chǎn)品上市的速度。制造問題智能診斷利用AI進(jìn)行汽車制造過程中尺寸超差問題的分析，可以通過以下步驟進(jìn)行：第一步第二步數(shù)據(jù)收集：收集汽車制造過程中的尺寸數(shù)據(jù)。這可能包括各個(gè)部件的尺寸、公差、裝配過程第一步第二步數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，去除異常值、重復(fù)值和缺失值。將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化，以便于后續(xù)的模型訓(xùn)練和分析。利用AI技術(shù)（如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法）從預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中提取與尺寸超差問題相關(guān)的特征。第三步第四步第三步第四步尺寸超差預(yù)測與分析：利用訓(xùn)練好的模型對(duì)新的制造數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，判斷是否存在尺寸超差的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合模型預(yù)測結(jié)果和實(shí)際制造過程中的數(shù)據(jù)，利用AI技術(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，找出導(dǎo)致尺寸超差的可能原因。第五步解決方案推薦：根據(jù)分析出的原因，利用AI技術(shù)或?qū)＜蚁到y(tǒng)推薦相應(yīng)的解決方案。第五步第六步

持續(xù)優(yōu)化與監(jiān)控：將AI分析系統(tǒng)集成到汽車制造過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)控尺寸數(shù)據(jù)并預(yù)測超差風(fēng)險(xiǎn)。生產(chǎn)智能決策大模型是一種基于大數(shù)據(jù)、人工智能和先進(jìn)算法構(gòu)建而成的綜合性智能系統(tǒng)，它專為現(xiàn)代制造企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的生產(chǎn)決策支持。在這個(gè)模型中，涵蓋了從市場需求預(yù)測、原料采購、生產(chǎn)計(jì)劃制定、工藝優(yōu)化到質(zhì)量控制、物流配送等眾多生產(chǎn)環(huán)節(jié)的智能決策功能，旨在全面提升制造企業(yè)的生產(chǎn)效率、質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)效益。首先，生產(chǎn)智能決策大模型能夠通過集成和分析市場趨勢、銷售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者行為等多種外部信息，構(gòu)建精準(zhǔn)的市場需求預(yù)測模型，為企業(yè)制定合理的生產(chǎn)計(jì)劃提供依據(jù)；其次，該模型能夠自動(dòng)生成優(yōu)化后的工藝參數(shù)和生產(chǎn)流程，從而實(shí)現(xiàn)工藝設(shè)計(jì)效率的顯著提升。在生產(chǎn)執(zhí)行階段，智能決策大模型通過實(shí)時(shí)監(jiān)測生產(chǎn)線的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，如設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、產(chǎn)品質(zhì)量檢測結(jié)果等，進(jìn)行實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)調(diào)整和智能決策，確保生產(chǎn)過程穩(wěn)定、高效運(yùn)行；此外，智能決策大模型還可以對(duì)生產(chǎn)全過程產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，形成智能質(zhì)量控制體系。在供應(yīng)鏈管理層面，智能決策大模型能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)的物料需求預(yù)測，自動(dòng)協(xié)調(diào)供應(yīng)商關(guān)系，優(yōu)化庫存管理，確保物料供應(yīng)與生產(chǎn)需求的精準(zhǔn)匹配，降低庫存成本和缺料風(fēng)險(xiǎn)，提高整體供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和敏捷性。最后，在物流配送方面，智能決策大模型通過整合物流資源信息，結(jié)合訂單需求、倉庫位置、交通狀況等因素，進(jìn)行智能調(diào)度與路徑優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)市場需求，縮短交貨周期，提升客戶滿意度。市場需求預(yù)測原料采購生產(chǎn)計(jì)劃制定市場需求預(yù)測原料采購生產(chǎn)計(jì)劃制定工藝優(yōu)化質(zhì)量控制生產(chǎn)智能決策大模型物流配送計(jì)劃動(dòng)態(tài)排程計(jì)劃動(dòng)態(tài)排程與IGC的技術(shù)深度融合主要體現(xiàn)如下幾個(gè)方面：01 集成數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，整合APS01 集成數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺(tái)，整合APS系統(tǒng)產(chǎn)生的實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)與AIGC所需的各種外部信息源，確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性，為兩者的深度融合奠定基礎(chǔ)。02 知識(shí)驅(qū)動(dòng)的APS優(yōu)化將AIGC構(gòu)建的汽車制造知識(shí)圖譜融入APS系統(tǒng)，使生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度過程充分考慮行業(yè)知識(shí)、歷史經(jīng)驗(yàn)等因素，提升決策的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。03 AI輔助決策支持利用AIGC生成的智能報(bào)告、分析結(jié)果和決策建議，豐富APS系統(tǒng)的決策支持功能，幫助決策者快速理解復(fù)雜生產(chǎn)狀況，制定科學(xué)合理的生產(chǎn)策略。04 人機(jī)協(xié)同決策體系構(gòu)建人機(jī)協(xié)同的決策體系，讓AIGC扮演“智能助手”角色，通過自然語言交互解答決策者疑問，提供實(shí)時(shí)決策支持，同時(shí)允許決策者根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整AI生成的方案，實(shí)現(xiàn)人機(jī)優(yōu)勢互補(bǔ)。物流智能調(diào)度物流智能調(diào)度是指運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，對(duì)汽車制造過程中的物料搬運(yùn)、倉儲(chǔ)管理、配送路徑等進(jìn)行實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)的規(guī)劃與控制。而AIGC技術(shù)其與物流智能調(diào)度的融合應(yīng)用，為汽車制造智能生產(chǎn)決策帶來了新的可能性與價(jià)值。首先，AIGC可從大量物流數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈知識(shí)、行業(yè)報(bào)告等多元信息中提取關(guān)鍵知識(shí)，構(gòu)建物流知識(shí)圖譜，為物流決策提供結(jié)構(gòu)化、理解的知識(shí)支持。然后，AIGC還可根據(jù)用戶需求自動(dòng)生成定制化的物流報(bào)告、數(shù)據(jù)分析圖表、決策建議等文本內(nèi)容，減輕人工撰寫負(fù)擔(dān)，提升決策效率。最后，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，AIGC可進(jìn)行物流需求預(yù)測、庫存優(yōu)化、配送路徑仿真等，輔助決策者預(yù)判風(fēng)險(xiǎn)，制定最優(yōu)物流策略，并且通過自然語言與決策者進(jìn)行交互，解答物流相關(guān)問題，提供即時(shí)決策支持，提升決策體驗(yàn)。實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)測能源供需動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)測能源供需動(dòng)態(tài)人工智能賦能能源設(shè)施的33 PAGE質(zhì)量智能預(yù)測質(zhì)量預(yù)測AIGC在質(zhì)量方面的應(yīng)用探索主要包括生產(chǎn)線過程質(zhì)量數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品缺陷溯源控制、制造過程異常預(yù)警和質(zhì)量預(yù)測等方面。通過建立數(shù)據(jù)模型和算法，AIGC可以對(duì)生產(chǎn)過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測和高效分析，實(shí)現(xiàn)全過程高效的數(shù)據(jù)挖掘；依托于不斷迭代的模型和算法，更精準(zhǔn)地識(shí)別產(chǎn)品缺陷的真因點(diǎn)，乃至于生產(chǎn)過程人機(jī)料法環(huán)測的異常點(diǎn)；最后，依據(jù)數(shù)據(jù)分析模型實(shí)現(xiàn)預(yù)測未來可能出現(xiàn)的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)，為生產(chǎn)決策、產(chǎn)品和工藝的改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù)。質(zhì)量預(yù)測生產(chǎn)線過程質(zhì)量數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)線過程質(zhì)量數(shù)據(jù)分析制造過程異常預(yù)警AIGC產(chǎn)品缺陷溯源控制能源智能管控能源智能管控是當(dāng)前綠色低碳發(fā)展背景下的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)和管理手段，其目的是通過先進(jìn)的信息技術(shù)和智能化手段對(duì)能源的生產(chǎn)、傳輸、存儲(chǔ)和消耗等全過程進(jìn)行高效、精準(zhǔn)、可持續(xù)的管理。人工智能技術(shù)的賦能，則為能源智能管控帶來了劃時(shí)代的革新和發(fā)展機(jī)遇。一方面，人工智能通過大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)測能源供需動(dòng)態(tài)，實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)的精準(zhǔn)調(diào)度與優(yōu)化配置。同時(shí)人工智能技術(shù)也可以賦能能源設(shè)施的智能化運(yùn)維與管理。汽車產(chǎn)業(yè)AGC技術(shù)應(yīng)用白皮書第四章AIGC在整車產(chǎn)品領(lǐng)域的應(yīng)用探索34 端到端自動(dòng)駕駛大模型自動(dòng)駕駛在算法方面的總體趨勢是：端到端自動(dòng)駕駛大模型成為發(fā)展方向，基于規(guī)則的開發(fā)模式轉(zhuǎn)向了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的開發(fā)模式。自動(dòng)駕駛的算法架構(gòu)變得持續(xù)簡化，規(guī)則算法持續(xù)減少，復(fù)雜性留給了模型參數(shù)和數(shù)據(jù)。在此之前，無論是自動(dòng)駕駛公司，主機(jī)廠的算法部門，往往需要接近千人的研發(fā)團(tuán)隊(duì)規(guī)模，來開發(fā)規(guī)則算法，但是現(xiàn)在，端到端方案所展示出的性能潛力將遠(yuǎn)超工程師，自動(dòng)駕駛性能提升的關(guān)鍵資源從研發(fā)人力變?yōu)閿?shù)據(jù)和算力。FSDBeta特斯拉視覺輸入控制輸出2023年，特斯拉發(fā)布了FSDBetaV12，并表示這是業(yè)界首個(gè)端到端AI自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，采用“視覺輸入、控制輸出FSDBeta特斯拉視覺輸入控制輸出端到端自動(dòng)駕駛大模型的特點(diǎn)在于利用全新的Transformer架構(gòu)，將全套的自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)有機(jī)地統(tǒng)一起來，進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，信息無損傳遞、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、全局優(yōu)化，相對(duì)于之前感知、規(guī)劃、決策等模塊化自動(dòng)駕駛算法，展現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢。2023年，由地平線學(xué)者在CVPR發(fā)表最佳論文（bestpaper），提出UniAD模型，融合了五個(gè)典型任務(wù)，即跟蹤、建圖、行為預(yù)測、占有柵格預(yù)測和規(guī)劃器，從而在一個(gè)端到端框架中整合了全套的自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)，推動(dòng)了端到端自動(dòng)駕駛大模型的發(fā)展。規(guī)劃器規(guī)劃器占有柵格預(yù)測行為預(yù)測建圖跟蹤UniAD模型整合全套自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)數(shù)據(jù)處理與云端算力從2022年開始，L2+量產(chǎn)車開始大規(guī)模銷售，2023150萬臺(tái)L2+量產(chǎn)車，這些車的大量傳感器將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)。特斯拉的D行駛里程達(dá)到第一個(gè)10億英里，用了大約3.5年的時(shí)間。目前特斯拉用戶每天平均使用FSD行駛約1470萬英里。按照這個(gè)速度，F(xiàn)SD的累計(jì)行駛里程每增加10億英里只需要68天。海量的真實(shí)道路數(shù)據(jù)的到來，意味著今后數(shù)據(jù)量本身將不是制約自動(dòng)駕駛發(fā)展的瓶頸，相反，對(duì)數(shù)據(jù)的處理能力比數(shù)據(jù)量更重要，這其中，數(shù)據(jù)的處理效率以及數(shù)據(jù)的處理成本最關(guān)鍵，直接關(guān)系到自動(dòng)駕駛企業(yè)的核心競爭力。云端AI算力作為IGC發(fā)展的基石，其重要性日益凸顯；當(dāng)前IGC的發(fā)展也對(duì)智能算力也提出了挑戰(zhàn)，不僅要求高性能、高帶寬、高存儲(chǔ)，而且要求高通用性、高效分布式計(jì)算、高效集群互聯(lián)。然而，云端算力的昂貴和短缺嚴(yán)重制約了大模型在自動(dòng)駕駛駕駛領(lǐng)域的發(fā)展。當(dāng)前，英偉達(dá)在AI計(jì)算領(lǐng)域占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位，但全球供應(yīng)鏈的不穩(wěn)定性使得依賴單一算力供應(yīng)存在巨大的安全隱患，為此，特斯拉每年投入10Dj。從技術(shù)上看，當(dāng)前IGC的發(fā)展對(duì)智能算力也提出了挑戰(zhàn)，不僅要求高性能、高帶寬、高存儲(chǔ)，而且要求高通用性、高效分布式計(jì)算、高效集群互聯(lián)。從CNN的小模型時(shí)代到以Transformr為底座的IGC時(shí)代，對(duì)于I算力的需求更加明確和聚焦，技術(shù)的范式轉(zhuǎn)移帶來生態(tài)格局重塑的機(jī)遇。國產(chǎn)算力起步晚，但發(fā)展迅速，涌現(xiàn)出華為、燧原等一批國產(chǎn)算力公司，產(chǎn)品迭代較快，技術(shù)差距在快速縮小，已經(jīng)可以滿足大多數(shù)場景的算力需求，有望打破AI算力的困局，持續(xù)助力汽車行業(yè)對(duì)AIGC的應(yīng)用?；贏IGC傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)注需要海量的人工，但人工標(biāo)注在效率和成本方面已經(jīng)難以滿足模型訓(xùn)練對(duì)海量數(shù)據(jù)集的需求。同時(shí)，數(shù)據(jù)復(fù)雜度也在不斷提升，從2D走向3D，直到4D數(shù)據(jù)，除了視頻，還包括點(diǎn)云數(shù)據(jù)的標(biāo)注。具體而言，人工標(biāo)注的不足包括：大量的時(shí)間和人力來進(jìn)行標(biāo)注。標(biāo)注的復(fù)雜性高：自動(dòng)駕駛技術(shù)需要對(duì)車道線、交通信號(hào)燈、行人等進(jìn)行識(shí)別和跟蹤，這些標(biāo)注需要高精度、高效率、高可靠性和高一致性，難度越來越高。不能確保標(biāo)注的一致性和規(guī)范性：在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的標(biāo)注需要遵循一定的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。基于云端的離線大模型的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法對(duì)以上問題迎刃而解。離線模型可以對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，在批量處理中自動(dòng)化標(biāo)注大量數(shù)據(jù)，并且可以保證數(shù)據(jù)的標(biāo)注質(zhì)量和一致性，從而大大提高數(shù)據(jù)標(biāo)注的效率，降低數(shù)據(jù)標(biāo)注的人力成本和時(shí)間成本。云端的大模型不但可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)注，還可以進(jìn)行多模態(tài)數(shù)據(jù)挖掘，用自然語言來進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，例如檢索特定場景數(shù)據(jù)、挖掘長尾數(shù)據(jù)等。圖4.1-14D數(shù)據(jù)標(biāo)注需要自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注才能滿足成本和效率的需求圖4.1-2圖4.1-238 PAGE基于AIGC自動(dòng)駕駛的核心挑戰(zhàn)在于有海量的長尾場景需要驗(yàn)證，這需要大量的場景數(shù)據(jù)，而獲取長尾場景的數(shù)據(jù)非常困難，而且數(shù)據(jù)也極其稀少，總結(jié)的主要問題有：采集的數(shù)據(jù)分布無法滿足要求，如特定天氣、特定光照下的數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)分布無法滿足要求，如特定天氣、特定光照下的數(shù)據(jù)(雨雪天、黑夜等）。固定資產(chǎn)采購成本和數(shù)采日常運(yùn)營成本都很高。3采集成本較高尤其是在采集車模式下，只能滿足非常有限的長尾場景。場景受限數(shù)據(jù)分布受限基于AIGC的數(shù)據(jù)合成技術(shù)解決了以上問題。它可以對(duì)許多真實(shí)場景數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模（100倍以上）、高效率的泛化，包括城市道路、停車場道路，以及里面的地鎖、減速帶，還包括天氣的模擬、光線的模擬，甚至交通流的模擬等，大大提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)量；基于大模型技術(shù)，獲取數(shù)據(jù)的成本可以下降約90%?；谑澜缒Ｐ偷腁IGC生成路線已經(jīng)引起業(yè)界高度重視，OpenAI公司今年推出的Sora模型，展示了出色的仿真視頻生成能力，有希望助力打造新一代的自動(dòng)駕駛仿真軟件，憑借著對(duì)物理世界的模擬能力生成各種場景泛化視頻。企業(yè)面向自動(dòng)駕駛應(yīng)用的智算中心存在算力分散化、集群規(guī)模偏小、算力性能有限等問題。企業(yè)面向自動(dòng)駕駛應(yīng)用的智算中心存在算力分散化、集群規(guī)模偏小、算力性能有限等問題。39 PAGE國內(nèi)! 06AIGC同時(shí)我們也看到，當(dāng)前在自動(dòng)駕駛AIGC領(lǐng)域還面臨很多現(xiàn)實(shí)問題：合成數(shù)據(jù)行業(yè)還處于起步階段，需要符合IGC管理政策，但如何具體實(shí)施尚不清晰。合成數(shù)據(jù)行業(yè)還處于起步階段，需要符合IGC管理政策，但如何具體實(shí)施尚不清晰。! 01數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一，每家車企的傳感器配置、域控制器方案都不同，需要在端側(cè)的方案標(biāo)準(zhǔn)化之后，合成數(shù)據(jù)格式才能統(tǒng)一，使數(shù)據(jù)具備可交易價(jià)值。! 02數(shù)據(jù)共享依然道阻且長，在數(shù)據(jù)共享的管理制度方面，缺乏合規(guī)細(xì)則的指導(dǎo)，導(dǎo)致圖商、整車廠、供應(yīng)商對(duì)于數(shù)據(jù)共享存在顧慮，還需要政策層面更有實(shí)操性的指導(dǎo)。! 03需要在數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^程中解決好數(shù)據(jù)隱私和保密問題，包括數(shù)據(jù)加解密、信息脫敏、數(shù)據(jù)審校等環(huán)節(jié)。! 04模型訓(xùn)練成本高昂，自動(dòng)駕駛模型需要處理大量的道路與駕駛數(shù)據(jù)，包括圖像、聲音、雷達(dá)等多種類型的傳感器數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理、標(biāo)注和訓(xùn)練，對(duì)計(jì)算資源的要求極高，使得模型訓(xùn)練的成本不斷攀升。! 05基于AIGC當(dāng)前智能座艙已成為一個(gè)高度自動(dòng)化和信息化的環(huán)境，存在大量可挖掘利用的數(shù)據(jù)信息和服務(wù)場景，是智能汽車技術(shù)革新和競爭的核心領(lǐng)域之一。智能座艙領(lǐng)域的發(fā)展正在經(jīng)歷一場由AIGC技術(shù)推動(dòng)的變革。目前，許多汽車企業(yè)都在積極探索和實(shí)施AIGC技術(shù)，以提升座艙的智能化水平。時(shí)間車型搭載模型模型開發(fā)者2023Q2吉利銀河L7文心一言百度&吉利2023Q3昊鉑GT廣汽AI大模型廣汽&科大訊飛2023Q4問界M9盤古大模型華為2023Q4理想L7、L8、L9MindGPT理想2024Q1蔚來ES8、ES6NomiGPT蔚來2024Q1寶馬概念車lxaBMW&亞馬遜2024Q1奔馳CLA概念車ChatGPT奔馳&pI圖42-1各車廠I技術(shù)上車時(shí)間大部分車企在座艙內(nèi)搭載的是基于大模型的多模態(tài)人機(jī)交互系統(tǒng)，它的應(yīng)用場景包括語音識(shí)別、面部識(shí)別、手勢及情感識(shí)別以及車機(jī)畫面識(shí)別。通過這些功能，能夠提供更自然和直觀的交互體驗(yàn)。另外，部分端側(cè)大模型可以在不聯(lián)網(wǎng)的情況下快速響應(yīng)，同時(shí)保障用戶隱私數(shù)據(jù)的安全；部分系統(tǒng)擁有個(gè)性化推薦和智能信息服務(wù)，能夠根據(jù)駕駛員的習(xí)慣和偏好來提供個(gè)性化的服務(wù)和建議。智能座艙AIGC智能語音助手智能語音助手是智能座艙中最為核心的功能之一。AIGC技術(shù)可以基于大量的語音交互數(shù)據(jù)自動(dòng)生成回復(fù)，大大提高了語音交互開發(fā)的效率；除此之外，AIGC技術(shù)還可實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶語音輸入的精確識(shí)別和理解，從而實(shí)現(xiàn)更加自然和流暢的人機(jī)對(duì)話。同時(shí)，AIGC技術(shù)還可以結(jié)合車輛環(huán)境和信號(hào)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整對(duì)話策略，使得對(duì)話更加的合理和專業(yè)。以典型場景——用車手冊(cè)為例：當(dāng)行車中底盤發(fā)生異響時(shí)，傳統(tǒng)的語音助手加用戶手冊(cè)，只能依靠預(yù)設(shè)的文案模板告訴用戶異響的可能原因，無法解決用戶的實(shí)際問題。而AIGC賦能的語音助手可以查詢車輛的當(dāng)前參數(shù)，結(jié)合故障診斷大數(shù)據(jù)分析問題原因，快速判斷問題是否嚴(yán)重，并用圖文并茂的方式向用戶傳達(dá)問題所在，同時(shí)給出解決方案。儀表盤故障信號(hào)??儀表盤故障信號(hào)??剎車底盤異響??垂域大模型reVR空調(diào)不熱??理解功能入口找不到??感知&推理決策/輸出外掛知識(shí)庫說明文本視頻數(shù)據(jù)車型圖片4S店數(shù)據(jù)零件在庫維修數(shù)據(jù)車身數(shù)據(jù)車端數(shù)據(jù) 用戶數(shù)據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù) 保養(yǎng)數(shù)據(jù)垂類語料客服知識(shí)庫展示故障部位+推薦解決方案/4S店服務(wù)上門智能用車手冊(cè)客服知識(shí)更貼近真實(shí)的用車問題切合本車實(shí)際情況，回答更準(zhǔn)確Fralk/可持續(xù)學(xué)習(xí)，持續(xù)更新展示故障部位+推薦解決方案/4S店服務(wù)上門智能用車手冊(cè)客服知識(shí)更貼近真實(shí)的用車問題切合本車實(shí)際情況，回答更準(zhǔn)確Fralk/可持續(xù)學(xué)習(xí)，持續(xù)更新場景化智能導(dǎo)航傳統(tǒng)導(dǎo)航功能只能為明確且固定的目的地提供引導(dǎo)服務(wù)，無法理解較為抽象的用戶需求。而大模型賦能的智能導(dǎo)航可以分析地圖數(shù)據(jù)庫中的POI數(shù)據(jù)的深度信息，結(jié)合用戶的日程安排、行駛習(xí)慣、天氣、服務(wù)推薦智艙垂域大模型用戶畫像用戶及車輛當(dāng)前狀態(tài)服務(wù)推薦智艙垂域大模型用戶畫像用戶及車輛當(dāng)前狀態(tài)居家出行、電量40%天氣日程家家特色早點(diǎn)中國電影博物館舞蹈課油菜花香江西私房菜+充電個(gè)性化生活推薦、行程安排圖42-3智能導(dǎo)航-I智能娛樂系統(tǒng)AIGC技術(shù)在車載娛樂系統(tǒng)中的應(yīng)用前景廣闊，有望為用戶帶來更加豐富和個(gè)性化的娛樂體驗(yàn)。通過分析用戶的音樂、視頻等偏好數(shù)據(jù)，AIGC技術(shù)可以能夠根據(jù)用戶的聽歌歷史和喜好，自動(dòng)生成個(gè)性化的播放列表，并根據(jù)用戶的駕駛狀態(tài)和情緒，推薦合適的音樂或節(jié)目；還能夠通過分析用戶的社交媒體活動(dòng)，推薦相關(guān)的新聞和視頻內(nèi)容。在未來，隨著AIGC在音頻和視頻生成領(lǐng)域的繼續(xù)發(fā)展，還可以實(shí)現(xiàn)車載娛樂系統(tǒng)的生成式內(nèi)容創(chuàng)作。此外，AIGC技術(shù)還可以實(shí)現(xiàn)車載娛樂系統(tǒng)的智能交互。通過分析用戶的語音、表情等交互數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整娛樂內(nèi)容的播放策略，實(shí)現(xiàn)智能交互。例如，根據(jù)用戶的表情，自動(dòng)調(diào)整視頻播放的亮度、色彩等。難點(diǎn)與技術(shù)方向AIGC技術(shù)在智能座艙領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，為用戶帶來更加豐富和個(gè)性化的交互體驗(yàn)。然而，其應(yīng)用落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)：智能座艙系統(tǒng)需要收集和處理大量的數(shù)據(jù)，包括語音、圖像和視頻等不同類型的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的采集需要高精度的傳感器和算法，而處理這些數(shù)據(jù)則需要高效的計(jì)算資源和先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。此外，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性也是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。01智能座艙系統(tǒng)需要收集和處理大量的數(shù)據(jù)，包括語音、圖像和視頻等不同類型的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的采集需要高精度的傳感器和算法，而處理這些數(shù)據(jù)則需要高效的計(jì)算資源和先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)。此外，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性也是一個(gè)重大挑戰(zhàn)。01用戶數(shù)據(jù)采集、處理方式不夠先進(jìn)智能座艙系統(tǒng)在收集和使用用戶數(shù)據(jù)時(shí)，必須遵守嚴(yán)格的隱私保護(hù)法規(guī)。IGC戶數(shù)據(jù)的安全，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用。這要求在設(shè)計(jì)和實(shí)施IGC保護(hù)和隱私合規(guī)性問題。02用戶數(shù)據(jù)隱私問題不夠明確IGC技術(shù)需要與這些現(xiàn)有系統(tǒng)無縫集成，才能發(fā)揮最大的效用。然而，不同車型和制造商可能采用不同的硬件平臺(tái)和軟件架構(gòu)，這給IGC技術(shù)的集成帶來了挑戰(zhàn)。此外，隨著汽車行業(yè)向電動(dòng)化、智能化轉(zhuǎn)型，新的技術(shù)和設(shè)備不斷涌現(xiàn)，如何確保IGC也是技術(shù)發(fā)展需要考慮的問題。03AIGC系統(tǒng)集成和兼容性不足汽車產(chǎn)業(yè)AGC技術(shù)應(yīng)用白皮書第五章AIGC在汽車營銷領(lǐng)域的應(yīng)用探索44 可訓(xùn)練的百億大語言模型可訓(xùn)練的百億大語言模型大模型品牌與產(chǎn)品交叉分析基礎(chǔ)層70億數(shù)據(jù)源每日更新海量基礎(chǔ)知識(shí)市場動(dòng)態(tài)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)分析智能數(shù)倉全網(wǎng)檢索分析 行業(yè)數(shù)據(jù)微調(diào) 反漏斗用戶決策模型圖5.0-145 PAGEAIGC改變汽車營銷與經(jīng)營模式自2020年起，隨著新能源品牌嶄露頭角與疫情的沖擊，用戶購車行為逐漸從傳統(tǒng)的線下模式轉(zhuǎn)向線上，使用戶的全生命周期從傳統(tǒng)的線下行為轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上的數(shù)據(jù)化記錄。隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，線上汽車垂媒平臺(tái)逐漸貼上了汽車數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)的標(biāo)簽，并以其大模型能力改變著汽車行業(yè)的營銷和經(jīng)營模式。決策難選車難看車難C端痛點(diǎn)管理有黑盒市場壓力大用人成本高營銷能力弱B端痛點(diǎn)線上看車決策難選車難看車難C端痛點(diǎn)管理有黑盒市場壓力大用人成本高營銷能力弱B端痛點(diǎn)線上看車線上選車S渠道營銷邀約到店TACTC經(jīng)營管理場景層能力層5.1自然語言交互能力層5.1自然語言交互全域價(jià)格信息選買知識(shí)圖譜全網(wǎng)車信息5.2營銷工具升級(jí)數(shù)字員工服務(wù)多模態(tài)營銷內(nèi)容豐富營銷靈感5.3經(jīng)營能力升級(jí)洞察競爭對(duì)手市場監(jiān)督與建議指標(biāo)檢測預(yù)警車企產(chǎn)品迭代46 46 PAGE5.數(shù)據(jù)顯示，2023年前9個(gè)月上市了近千款新能源車型，新車消費(fèi)市場總體呈現(xiàn)新能源發(fā)展快、新產(chǎn)品多、新媒體泛的“三新”特點(diǎn)，用戶端也隨之出現(xiàn)了看車難、選車難和決策難的“三難”現(xiàn)象。面對(duì)這些難題，購車消費(fèi)者亟需智能產(chǎn)品輔助，解決結(jié)合應(yīng)用場景來推薦產(chǎn)品等模糊又復(fù)雜的需求。一站式購車AI互動(dòng)產(chǎn)品模式：以人工智能的生成能力+汽車專家的專業(yè)積累實(shí)現(xiàn)行業(yè)首發(fā)的看、選、買車AI互動(dòng)產(chǎn)品，在多場景通過與AI對(duì)話，AI將會(huì)對(duì)語義進(jìn)行理解并推薦意向車型，可以給出千人千面的干貨買車方案。例如汽車之家的CarPlan是一款針對(duì)場景發(fā)布的大模型多輪對(duì)話一站式購車AI產(chǎn)品，其優(yōu)勢是依托全國2萬+4S店實(shí)時(shí)報(bào)價(jià)、各平臺(tái)返現(xiàn)情況、每周更新的政府類補(bǔ)貼信息、開放用戶提供的省錢信息，其車型優(yōu)惠覆蓋度可達(dá)80%，真正做到為用戶省錢。用戶路徑用戶路徑看車選車買車自然的人機(jī)交互與AI對(duì)話1AI理解需求并推薦車2給出千人千面的干貨買車方案3CarPlan給用戶的智能感知會(huì)聊天自然語言交互有知識(shí)獨(dú)家乘用車懂用戶大模型+全網(wǎng)車信息幫省錢推服務(wù)從C連接B端背后的實(shí)現(xiàn)邏輯隨問隨答的專家18年車型庫積累7789模糊需求識(shí)別支持用戶自定義方案推薦合適的4S店匯總?cè)W(wǎng)人對(duì)車的點(diǎn)評(píng)獨(dú)家建立車與需求圖譜連接匹配合理直聯(lián)模式（顧問IM、報(bào)價(jià)單等）圖5.1-1一站式購車AI互動(dòng)產(chǎn)品模式大模型智能問答能力實(shí)現(xiàn)人力資源有效配置：在看選車場景中通過引入RAG智能問答能力，為經(jīng)銷商客戶在多服務(wù)場景進(jìn)行賦能。經(jīng)銷商可通過智能問答能力直接與購車用戶進(jìn)行交互，秒級(jí)響應(yīng)，無需等待。針對(duì)產(chǎn)品咨詢，行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀案例可解決將近80%的問題，并且絕大多數(shù)常見問題可在幾秒鐘內(nèi)解決，極大地縮短了問題解決的時(shí)間，而且提高了用戶體驗(yàn)，而運(yùn)營人員能夠更專注于解決更為復(fù)雜和特殊的問題，實(shí)現(xiàn)了人力資源更加有效的配置?；诖竽Ｐ偷臏贤ㄐ蛿?shù)字員工應(yīng)用場景基于大模型的溝通型數(shù)字員工應(yīng)用場景售前咨詢售后服務(wù)直播輔助/智能講車企業(yè)內(nèi)部服務(wù)車型介紹 車型推薦用車說明 故障咨詢參配介紹 競品攻防人力咨詢 行政咨詢門店介紹 活動(dòng)說明活動(dòng)說明 維保提醒活動(dòng)說明 邀約到店財(cái)務(wù)咨詢 IT咨詢圖5.2-247 PAGE5.2面向汽車營銷場景的面向汽車營銷場景的C選擇模態(tài)垂媒文章 社媒文案文本直播腳本 標(biāo)題生……渠道車型亮點(diǎn) 新車上市品牌車系車型活動(dòng)促銷 節(jié)日祝福圖片 ……車型介紹 新車宣活動(dòng)促銷 門店介視頻 ……限制內(nèi)容規(guī)范性需求等字?jǐn)?shù)/尺寸/大小/格式等……設(shè)定風(fēng)格指定文案聯(lián)系方式信息經(jīng)銷商信息要素私域場景各大媒體渠道主要垂媒獲取生成結(jié)果自定義需求選擇內(nèi)容類型圖5.2-1多模態(tài)營銷內(nèi)容賦能客戶端營銷例如，銷售顧問類型數(shù)字員工，可提升線上多渠道與客戶進(jìn)行售前的溝通效率；維保顧問類型數(shù)字員工，可提供具體車型相關(guān)知識(shí)；營銷專家類型數(shù)字員工，可隨時(shí)提供選題靈感與內(nèi)容支持；話術(shù)大師類型數(shù)字員工，可按需支持多種場景和溝通意圖的話術(shù)生成、潤色和校驗(yàn)。通過為數(shù)字員工賦予具體的職責(zé)定位、知識(shí)儲(chǔ)備、工具輔助及應(yīng)用形態(tài)，打造滿足不同場景需求的智能體，在多個(gè)環(huán)節(jié)降本增效，幫助經(jīng)銷商員工成為多面手。隨著汽車行業(yè)從增量市場向存量市場的轉(zhuǎn)變，經(jīng)銷商面臨巨大前所未有的的營銷壓力。數(shù)據(jù)顯示，62.6%經(jīng)銷商無法完成年度考核目標(biāo)，部分經(jīng)銷商任務(wù)完成率甚至不足70%。在這一背景下，全國范圍內(nèi)數(shù)萬家經(jīng)銷商及其一線員工和管理層急需專屬化、個(gè)性化、可視化的BI大數(shù)據(jù)分析及針對(duì)性的提升經(jīng)營建議，以應(yīng)對(duì)市場快速變化。大模型技術(shù)的引入，為經(jīng)銷商提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與經(jīng)營決策支持。精準(zhǔn)洞察競爭對(duì)手與市場格局：行業(yè)內(nèi)目前通過大模型算法，組合海量C端用戶行為與市場動(dòng)態(tài)變化，通過交叉分析，可以精準(zhǔn)研判本地經(jīng)銷商的真實(shí)競爭對(duì)手品牌和產(chǎn)品格局，實(shí)時(shí)告知和展示核心競品信息，并進(jìn)行對(duì)標(biāo)管理，在營銷策略、銷售狀況、成交狀態(tài)、價(jià)格動(dòng)態(tài)、競爭形勢等多方位提供專業(yè)化的態(tài)勢分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，使經(jīng)銷商精準(zhǔn)鎖定本地核心競品，有效展開應(yīng)對(duì)措施，提升經(jīng)銷商銷售和盈利能力。本品 某豪華品牌 競品 某豪華品牌圖5.3-1大模型助力精準(zhǔn)洞察競爭對(duì)手與市場格局48 監(jiān)控市場動(dòng)態(tài)并提供指導(dǎo)建議：市場瞬息萬變，海量經(jīng)銷商實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，需要通過大模型實(shí)時(shí)監(jiān)控市場動(dòng)態(tài)變換，根據(jù)大數(shù)據(jù)積累和動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)，隨時(shí)研判市場商機(jī)和經(jīng)銷商經(jīng)營合理性，根據(jù)最新市場動(dòng)態(tài)和經(jīng)銷商行為，完善指導(dǎo)建議和調(diào)整目標(biāo)建議，協(xié)助經(jīng)銷商保持理性認(rèn)知和高效應(yīng)對(duì)能力。與此同時(shí)，利用多維分析，幫助經(jīng)銷商快速鎖定具體問題和具體措施，做到戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)有效組合。經(jīng)營關(guān)鍵指標(biāo)監(jiān)測預(yù)警：目前經(jīng)營賦能類大模型產(chǎn)品聚合并構(gòu)建了經(jīng)銷商所使用的所有商業(yè)產(chǎn)品指標(biāo)體系，具備深度分析店內(nèi)關(guān)鍵經(jīng)營指標(biāo)的能力。從線索獲取、跟進(jìn)、邀約到店，再到顧問質(zhì)檢的全流程數(shù)據(jù)聚合，根據(jù)業(yè)務(wù)實(shí)際流程構(gòu)建數(shù)據(jù)和圖表分析邏輯；同時(shí)它還擁有店內(nèi)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)表單的自定義工具，支持Excel數(shù)據(jù)表上傳和自定義數(shù)據(jù)表單，并通過表單智能問答提供更靈活的數(shù)據(jù)應(yīng)用，幫助經(jīng)銷商管理者從海量數(shù)據(jù)中獲取、分析或洞察業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，加速?zèng)Q策過程。除此之外，能夠預(yù)警店內(nèi)關(guān)鍵指標(biāo)，并周期性告知店內(nèi)經(jīng)營人員本店的經(jīng)營健康狀況。知識(shí)培訓(xùn)業(yè)務(wù)預(yù)測輿情風(fēng)控指導(dǎo)知識(shí)培訓(xùn)