【汽車之家研究院】汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書 2024

到數(shù)據(jù)定義汽車(DDV)汽車產(chǎn)業(yè)中國(guó)一汽二○二四年十一月FAGROUP二○二四年十一月汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書寄語(yǔ)付炳鋒中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)常務(wù)副會(huì)長(zhǎng)兼秘書長(zhǎng)近年來(lái)，近年來(lái)，全球汽車產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷著前所未有的百年變革。隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的蓬勃發(fā)展，智能化已經(jīng)成為全球汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的主要方向之一，同時(shí)，中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為全球汽車產(chǎn)業(yè)的重要?jiǎng)?chuàng)新策源地。AIGC是當(dāng)今人工智能發(fā)展的前沿，對(duì)汽車行業(yè)的影響是全方位的，值得業(yè)界深入探討。未來(lái)汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略家班的學(xué)員們和中國(guó)一汽結(jié)合AIGC的前沿實(shí)踐和戰(zhàn)略分析，將集體智慧匯聚成這份白皮書，為中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)在大模型時(shí)代提供了寶貴的參考和借鑒。中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)作為《未來(lái)汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略家》項(xiàng)目的智庫(kù)指導(dǎo)單位，對(duì)首期學(xué)員們的出色表現(xiàn)感到由衷的欣慰和自豪。王鐵民北京大學(xué)光華管理學(xué)院組織與戰(zhàn)略管理系副教授作為《未來(lái)汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略家》項(xiàng)目的聯(lián)席學(xué)術(shù)導(dǎo)師，作為《未來(lái)汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略家》項(xiàng)目的聯(lián)席學(xué)術(shù)導(dǎo)師，我們?yōu)槭灼诎鄬W(xué)員感到驕傲，并一起踐行“共建、共創(chuàng)、共進(jìn)”的辦學(xué)理念，通過(guò)課堂內(nèi)的教學(xué)研討和外部的調(diào)研訪學(xué)，共建教學(xué)內(nèi)容和體驗(yàn)；通過(guò)學(xué)員自發(fā)選題并結(jié)合各自企業(yè)在專題領(lǐng)域的實(shí)踐，共創(chuàng)對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展前沿的洞察；基于共建和共創(chuàng)，伴隨并促成中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)從大到強(qiáng)，實(shí)現(xiàn)與偉大時(shí)代的共進(jìn)。在這場(chǎng)探索未來(lái)的創(chuàng)新教學(xué)之旅中，學(xué)員們展現(xiàn)出了對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展前沿的敏銳洞察和深刻思考，讓我們對(duì)中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)的未來(lái)充滿了信心和期待。汽車產(chǎn)業(yè)已行至智能化發(fā)展的下半場(chǎng)，關(guān)鍵技術(shù)將成為企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)。AIGC作為基石技術(shù)，將深刻改變汽車產(chǎn)業(yè)從研發(fā)、設(shè)計(jì)、制造、營(yíng)銷與管理的各個(gè)方面，并將重新定義汽車產(chǎn)品與服務(wù)體驗(yàn)。這份白皮書有望助益產(chǎn)業(yè)界描繪新地圖、探索新大陸。中玉2PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書白皮書編寫團(tuán)隊(duì)學(xué)術(shù)指導(dǎo)編寫組主要成員一汽研發(fā)總院（科技創(chuàng)新管理部）中玉3PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書參與編寫成員汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略家班侯聰北京輕舟智航科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始鄭曉東利歐數(shù)字CEO金濤上海磐起CEO楊濤新意互動(dòng)CEO中國(guó)一汽高端汽車集成與控制全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室中玉4PAGE中玉第章汽車行業(yè)技術(shù)變革：從第章汽車行業(yè)技術(shù)變革：從SDV到DDV第四章AIGC在汽車制造領(lǐng)域的應(yīng)用探索汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書目錄前言核心結(jié)論8991.1從SDV到DDV 1.2汽車AIGC概述 1.3汽車AIGC的影響及意義 AIGC在汽車設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用探索2.1汽車設(shè)計(jì)AIGC基礎(chǔ)技術(shù) 2.2汽車設(shè)計(jì)AIGC系統(tǒng) 2.3汽車設(shè)計(jì)AIGC應(yīng)用案例 23AIGC在汽車制造領(lǐng)域的應(yīng)用探索283.1汽車制造智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)AIGC應(yīng)用探索 293.2汽車制造智能生產(chǎn)決策系統(tǒng)AIGC應(yīng)用探索 3434AIGC在整車產(chǎn)品領(lǐng)域的應(yīng)用探索4.1AIGC賦能自動(dòng)駕駛應(yīng)用 354.2AIGC在智能座艙的應(yīng)用 40中玉5PAGE中玉第四章AIGC第四章AIGC在汽車制造領(lǐng)域的應(yīng)用探索第五章AIGC改變汽車營(yíng)銷與經(jīng)營(yíng)模式汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書目錄第五章AIGC在汽車營(yíng)銷領(lǐng)域的應(yīng)用探索445.1用戶端看、選、買車服務(wù)升級(jí) 465.2經(jīng)銷商客戶端營(yíng)銷工具升級(jí) 475.3客戶端經(jīng)營(yíng)能力升級(jí) 48汽車AIGC發(fā)展趨勢(shì)前瞻與行業(yè)建議6.1汽車產(chǎn)業(yè)AIGC應(yīng)用發(fā)展趨勢(shì) 526.2促進(jìn)/規(guī)范汽車AIGC發(fā)展的行業(yè)建議 53中玉6PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書近年來(lái)，AIGC（ArtificialIntelligenceGeneratedContent，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，AIGC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(lái)汽車產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略家班（以下簡(jiǎn)稱“汽車戰(zhàn)略家班”）與中國(guó)一汽高端汽車集成與控制全國(guó)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(guó)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(guó)內(nèi)超過(guò)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(lái)自中國(guó)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(shì)。本白皮書不僅剖析了汽車AIGC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(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)判。隨著AIGC技術(shù)的不斷成熟與應(yīng)用場(chǎng)景的持續(xù)拓展，AIGC將在汽車設(shè)計(jì)、制造、營(yíng)銷、服務(wù)等多個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用，推動(dòng)整車向更加智能化、個(gè)性化的方向邁進(jìn)。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(guò)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。中玉7PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書核心結(jié)論汽車行業(yè)從軟件定義汽車邁向數(shù)據(jù)定義汽車汽車行業(yè)從軟件定義汽車邁向數(shù)據(jù)定義汽車，性能提升的關(guān)鍵資源從研發(fā)人力變?yōu)楦滓?guī)模化的數(shù)據(jù)和算力。汽車行業(yè)的技術(shù)變革折射出時(shí)代科技發(fā)展的巨大變化：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11AIGC技術(shù)是這場(chǎng)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(yíng)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(jìng)2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AIGC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)。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是提升AIGC能力的關(guān)鍵因素。3AIGC與人類不是相互替代的關(guān)系，未來(lái)的趨勢(shì)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)4AIGC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(cè)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5AIGCAIGC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(wèn)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67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(guò)賦能車企打AIGCAIGC技術(shù)正全面應(yīng)用于汽車營(yíng)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(yíng)銷內(nèi)容，提高品牌識(shí)別度和消費(fèi)者參與度；在車企端，費(fèi)者的購(gòu)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)8 9汽車企業(yè)的研發(fā)組織將從過(guò)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AIGC賦能汽車行業(yè)AIGC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)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)中玉8PAGE中玉99PAGE汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書汽車行業(yè)技術(shù)變革中國(guó)一汽汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書1.1從SDV到DDV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(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)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(jìng)爭(zhēng)要素。在過(guò)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(guò)強(qiáng)大的車載計(jì)算平臺(tái)，集成來(lái)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(guò)了一千萬(wàn)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(lái)，以ChatGPT3.5和特斯拉FSDV12的發(fā)布為標(biāo)志，汽車行業(yè)從軟件定義汽車（SDV）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(yíng)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(yíng)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(lái)看，汽車行業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)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數(shù)據(jù)定義汽車。中玉10PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書1.2汽車AIGC概述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AIGC主要有汽車設(shè)計(jì)AIGC、汽車制造AIGC、汽車應(yīng)用AIGC和汽車營(yíng)銷AIGC等。汽車設(shè)計(jì)AIGC汽車設(shè)計(jì)AIGC，指在汽車開發(fā)過(guò)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。NKLVEHAITM裝備定義認(rèn)可報(bào)告裝備定義認(rèn)可報(bào)告系統(tǒng)方案測(cè)試報(bào)告系統(tǒng)方案代碼代碼中中玉PAGE汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書1.2汽車AIGC概述汽車制造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(jìng)爭(zhēng)力與市場(chǎng)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(yíng)銷AIGC汽車營(yíng)銷AIGC助力營(yíng)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(yíng)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(guò)分析消費(fèi)者的購(gòu)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(yíng)銷策略，并指導(dǎo)新車型定義和設(shè)計(jì)。中玉中玉PAGE汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書1.3汽車AIGC的影響及意義汽車AIGC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(chǎng)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AIGC開發(fā)模式提供AIGC知識(shí)能力的調(diào)用順序，使AIGC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AIGC開發(fā)模式提供標(biāo)準(zhǔn)化的生成結(jié)果參考，為AIGC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AIGC開發(fā)模式奠定了基礎(chǔ)，可進(jìn)一步通過(guò)AIGC大幅度提升研發(fā)效能。汽車設(shè)計(jì)AIGC使得一部分原先需要投入很大人力和周期的工作可由AI機(jī)器快速完成，汽車開發(fā)效率顯著提升。開發(fā)人員從重復(fù)性勞動(dòng)中解脫出來(lái)后，將主要進(jìn)行知識(shí)完備性升級(jí)維護(hù)、任務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化梳理、用戶需求研究、創(chuàng)新任務(wù)策劃等。因此開發(fā)工具的操作技能、流程標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)范執(zhí)行將不再是行業(yè)門檻，用戶需求分析、產(chǎn)品創(chuàng)新策劃、對(duì)汽車的認(rèn)知理解將會(huì)成為主要的競(jìng)爭(zhēng)能力。汽車制造AIGC帶來(lái)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(guò)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(guò)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(yíng)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(guò)對(duì)各類指標(biāo)的深度挖掘，精確預(yù)測(cè)潛在問(wèn)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(kù)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(yǔ)音助手提高了語(yǔ)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。AIGC在營(yíng)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(yíng)銷內(nèi)容，提高品牌識(shí)別度和消費(fèi)者參與度。例如通過(guò)AIGC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。中玉13PAGE中玉1414PAGE汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書AIGC在汽車設(shè)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用探索中國(guó)一汽汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.1汽車設(shè)計(jì)AIGC基礎(chǔ)技術(shù)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)AIGC場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)的重要基礎(chǔ)。策劃師數(shù)據(jù)策劃知識(shí)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(guò)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(cè)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)策劃師數(shù)據(jù)策劃知識(shí)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)司機(jī)設(shè)計(jì)師運(yùn)維設(shè)計(jì)司機(jī)設(shè)計(jì)師制造銷售工藝師銷售經(jīng)理銷售工藝師數(shù)字孿生數(shù)字孿生仿真場(chǎng)景11境1數(shù)字孿生數(shù)智化OA系統(tǒng)中玉15PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.1汽車設(shè)計(jì)AIGC基礎(chǔ)技術(shù)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(guò)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(guò)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(wèn)題頻發(fā)。流程的數(shù)智化恰恰解決了這一問(wèn)題。通過(guò)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(guò)程中的問(wèn)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。2.1.2模型技術(shù)——AI模型通用語(yǔ)言大模型通過(guò)使用上百億個(gè)參數(shù)和龐大的語(yǔ)料庫(kù)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(yǔ)言大模型也存在一些潛在的問(wèn)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(wèn)題：02通用大模型缺少必要的專業(yè)知識(shí)大模型的決策過(guò)程往往是黑盒式的，這導(dǎo)致其決策缺乏可解釋性02通用大模型缺少必要的專業(yè)知識(shí)ChatGPT的知識(shí)來(lái)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)范在嚴(yán)肅產(chǎn)品領(lǐng)域中，所有結(jié)果都要禁得起ChatGPT的知識(shí)來(lái)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03大模型交互方式智能性不足大模型無(wú)法確保0403大模型交互方式智能性不足大模型無(wú)法確保生成內(nèi)容完整、規(guī)范、可信無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練的過(guò)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(jué)；另外缺乏邏輯和規(guī)范化數(shù)據(jù)使模型生成內(nèi)容存在信息丟失和違規(guī)的風(fēng)險(xiǎn)。通用大模型采用的是一問(wèn)一答的交互方式，一方面受提示詞的影響，生成內(nèi)容變化較無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練的過(guò)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(jué)；另外缺乏邏輯和規(guī)范化數(shù)據(jù)使模型生成內(nèi)容存在信息丟失和違規(guī)的風(fēng)險(xiǎn)。中玉16PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.1汽車設(shè)計(jì)AIGC基礎(chǔ)技術(shù)汽車設(shè)計(jì)過(guò)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(yǔ)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(chǎng)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(yǔ)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(yǔ)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(yǔ)言處理技術(shù)，如語(yǔ)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。0202計(jì)算機(jī)視覺(jué)（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(cè)等環(huán)節(jié)。如通過(guò)圖像識(shí)別監(jiān)控焊接質(zhì)量、檢測(cè)涂裝缺陷、識(shí)別裝配過(guò)程中的零部件等。0303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(chǎng)景，通過(guò)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(cè)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(chǎng)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(chǎng)需求或突發(fā)狀0404語(yǔ)音技術(shù)語(yǔ)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(yǔ)音識(shí)別是將口頭指令或?qū)υ掁D(zhuǎn)化為文字?？捎糜谲囬g語(yǔ)音指令操作、客服語(yǔ)音工單錄入等場(chǎng)景，而語(yǔ)音合成則是將文本信息轉(zhuǎn)化為自然流暢的語(yǔ)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。中玉17PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.1汽車設(shè)計(jì)AIGC基礎(chǔ)技術(shù)2.1.3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(yǔ)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(guò)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(yǔ)言處理能力結(jié)合，取長(zhǎng)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(yǔ)言處理和文字識(shí)別技術(shù)，將自然語(yǔ)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(guò)程結(jié)合大模型的語(yǔ)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(guò)程，更能豐富語(yǔ)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(guò)程增加邏輯性。 ↓數(shù)據(jù)映射整合數(shù)據(jù)映射整合………………中玉18PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.2汽車設(shè)計(jì)AIGC系統(tǒng)2.2.1汽車設(shè)計(jì)AIGC系統(tǒng)構(gòu)成汽車智能設(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(guò)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(cè)試等過(guò)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)AIGC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。(1)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)具備一定的私域知識(shí)積累。在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，企業(yè)在數(shù)據(jù)湖中積累的大量研發(fā)知識(shí)，為NKLVEHAITM提供了寶貴的數(shù)據(jù)來(lái)源。(2)設(shè)計(jì)大模型：設(shè)計(jì)大模型是汽車設(shè)計(jì)AIGC生成能力的核心，是AI智力的來(lái)源。開發(fā)通過(guò)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(yǔ)言大模型作為基座模型，并通過(guò)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。(3)工具鏈：工具鏈?zhǔn)瞧囋O(shè)計(jì)AIGC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)師操作工具鏈需要設(shè)定的相關(guān)信息，現(xiàn)在由設(shè)計(jì)大模型直接輸出給工具鏈，驅(qū)動(dòng)工具鏈自動(dòng)按模版生成規(guī)范的交付物。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)AIGC系統(tǒng)也將有多個(gè)，并且可以相互聯(lián)通。專家知識(shí)及智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)專家知識(shí)及智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)中玉19PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.2汽車設(shè)計(jì)AIGC系統(tǒng)2.2.2汽車設(shè)計(jì)大模型性能要求設(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，完整性成為了衡量設(shè)計(jì)大模型的一個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)?？梢詮囊韵聨讉€(gè)方面著手提高生成內(nèi)容的完整性：?一是輸入知識(shí)的質(zhì)量與完整性，利用NLP-OCR技術(shù)對(duì)自然語(yǔ)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(kù)，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(wú)據(jù)可查的問(wèn)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(lái)保證。設(shè)計(jì)大模型通過(guò)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。?三是模型對(duì)于輸入知識(shí)的補(bǔ)全能力，設(shè)計(jì)大模型通過(guò)搭建本地化的企業(yè)大模型，通過(guò)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。?四是應(yīng)用的具體場(chǎng)景與需求，針對(duì)于不同的具體場(chǎng)景，提供不同的交互邏輯與問(wèn)題解決方式，在不同的應(yīng)用領(lǐng)域上，提供特化的訓(xùn)練模型。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)；?二是對(duì)于數(shù)據(jù)的來(lái)源需要確保隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)安全。數(shù)據(jù)來(lái)源始終是設(shè)計(jì)大模型需要考慮的一個(gè)重要影響因素，必須確保來(lái)源的正當(dāng)性?，F(xiàn)在的語(yǔ)言大模型多為被動(dòng)提問(wèn)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。中玉20PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.2汽車設(shè)計(jì)AIGC系統(tǒng)設(shè)計(jì)大模型生成內(nèi)容的可信性設(shè)計(jì)大模型生成內(nèi)容的可信性主要由測(cè)試驗(yàn)證來(lái)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(cè)試和驗(yàn)證。檢測(cè)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(guò)這些評(píng)估結(jié)果，來(lái)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(kù)，自動(dòng)生成數(shù)字化任務(wù)場(chǎng)景，供設(shè)計(jì)師確認(rèn)；根據(jù)場(chǎng)景工況知識(shí)圖譜生成全覆蓋測(cè)試工況和場(chǎng)景模型，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化測(cè)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(lái)的趨勢(shì)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(wèn)一答的傳統(tǒng)模式，追求的是通過(guò)使用者的首個(gè)問(wèn)題，自動(dòng)預(yù)測(cè)出一系列該問(wèn)題的完整描述。在這個(gè)過(guò)程中需使用者確認(rèn)或修改問(wèn)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(wèn)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(wú)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(wú)法比擬的。中玉中玉PAGEPAGE汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.2汽車設(shè)計(jì)AIGC系統(tǒng)2.2.3汽車開發(fā)AIAgent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，但規(guī)范的專業(yè)交付物都是使用專業(yè)的開發(fā)工具制作出來(lái)的，因此需要大模型與工具相結(jié)合，也就是“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(cè)試場(chǎng)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(cè)試工具生成測(cè)試場(chǎng)景和工況，執(zhí)行測(cè)試并調(diào)用文檔工具生成測(cè)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(jiǎn)化研發(fā)流程和復(fù)雜度，幫助企業(yè)提升研發(fā)效率。!↓!!↓!汽車開發(fā) AIAgent中玉22PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.3汽車設(shè)計(jì)AIGC應(yīng)用案例2.3.1汽車動(dòng)力學(xué)仿真模型AIGC自動(dòng)搭建傳統(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(kù)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(lái)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(wèn)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(wú)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(wèn)題。對(duì)于利用AIGC搭建汽車動(dòng)力學(xué)仿真模型，一汽全國(guó)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(guò)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(guò)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(guò)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。中玉23PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.3汽車設(shè)計(jì)AIGC應(yīng)用案例2.3.2軟件測(cè)試AIGC自動(dòng)評(píng)測(cè)隨著軟件行業(yè)的快速發(fā)展，軟件測(cè)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(cè)試方法往往面臨測(cè)試效率低、測(cè)試覆蓋面不全、資源與成本問(wèn)題、測(cè)試工具兼容性問(wèn)題、測(cè)試用例設(shè)計(jì)問(wèn)題、缺陷定位和追蹤問(wèn)題等諸多痛點(diǎn)，而引入AIGC技術(shù)，通過(guò)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(cè)試、全面覆蓋、精準(zhǔn)定位、降低成本、持續(xù)優(yōu)化，使上述問(wèn)題迎刃而解。AIGC技術(shù)在軟件測(cè)試領(lǐng)域的應(yīng)用方向包括但不限于：0101自動(dòng)化測(cè)試腳本生成利用AIGC技術(shù)生成自動(dòng)化測(cè)試腳本，實(shí)現(xiàn)對(duì)軟件的全面自動(dòng)化測(cè)試。這需要結(jié)合自然語(yǔ)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(cè)試腳本。0202智能缺陷檢測(cè)通過(guò)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(wèn)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(guò)程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。0303測(cè)試用例優(yōu)化根據(jù)軟件的特性和用戶需求，利用AIGC技術(shù)自動(dòng)生成具有針對(duì)性的測(cè)試用例，提高測(cè)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(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，以生成更優(yōu)化的測(cè)試用例。中玉24PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.3汽車設(shè)計(jì)AIGC應(yīng)用案例2.3.3結(jié)構(gòu)參數(shù)AIGC自動(dòng)優(yōu)化結(jié)構(gòu)參數(shù)AIGC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(cè)，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)化及整車性能集成。汽車的智能網(wǎng)聯(lián)化發(fā)展為獲取實(shí)車運(yùn)行大數(shù)據(jù)提供了便利的條件，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、人工智能算法可聚類生成符合各駕駛風(fēng)格、各地域區(qū)間等客戶實(shí)際行駛工況，進(jìn)一步指導(dǎo)車輛的性能開發(fā)，更好地滿足不同消費(fèi)者以及不同類型車輛的需求和預(yù)期。國(guó)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(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室也緊跟國(guó)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(lái)處理和分析實(shí)車運(yùn)行大數(shù)據(jù)，通過(guò)模擬和預(yù)測(cè)，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(cè)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(guò)程。AIGC中玉25PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.3汽車設(shè)計(jì)AIGC應(yīng)用案例2.3.4動(dòng)力電池材料配方AIGC自動(dòng)篩選動(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(chǎng)的持續(xù)增長(zhǎng)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(chǎng)需求，如何提高電池材料配方篩選機(jī)制的效率和精確度，已成為整個(gè)行業(yè)發(fā)展的基本共識(shí)和關(guān)鍵方向。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(guò)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(lái)逐一測(cè)試和篩選配方,不利于適應(yīng)快速迭代的市場(chǎng)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(cè)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。2626PAGE汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書2.3汽車設(shè)計(jì)AIGC應(yīng)用案例2.3.5車型定義AIGC自動(dòng)推薦車型定義是汽車設(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(wú)法通過(guò)科學(xué)的手段輔助決策，AIGC的出現(xiàn)為上述問(wèn)題提供了新的解決思路。車型定義初期車型定推動(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(guò)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(guò)程中，通過(guò)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(guò)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(guò)3D車型呈現(xiàn)出來(lái)。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。AIGC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。中玉27PAGE中玉2828PAGE汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書AIGC在汽車制造領(lǐng)域的應(yīng)用探索中國(guó)一汽汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書3.1汽車制造智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)AIGC應(yīng)用探索3.1.1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(guò)程：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(guò)算法自動(dòng)比對(duì)設(shè)計(jì)方案與規(guī)則庫(kù)，快速識(shí)別出不符合工藝性要求的設(shè)計(jì)元素。0202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(wèn)題。0303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(guò)程。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，觀察和分析在模擬制造過(guò)程中可能出現(xiàn)的問(wèn)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。0404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(cè)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。05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(guò)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(kù)和案例庫(kù)，實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的評(píng)估。中國(guó)一汽29PAGE中國(guó)一汽汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書3.1汽車制造智能工藝設(shè)計(jì)系統(tǒng)AIGC應(yīng)用探索3.1.2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(lái)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(guò)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)(1)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(kù)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。(2)工藝參數(shù)優(yōu)化：通過(guò)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。(3)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(wèn)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。3.1.3制造問(wèn)題智能診斷利用AI進(jìn)行汽車制造過(guò)程中尺寸超差問(wèn)題的分析，可以通過(guò)以下步驟進(jìn)行：數(shù)據(jù)收集：數(shù)據(jù)收集：收集汽車制造過(guò)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(guò)程中的測(cè)量數(shù)據(jù)等。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(wèn)題相關(guān)的特征。模型訓(xùn)練：使用提取的特征訓(xùn)練一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于預(yù)測(cè)或分類尺寸超差問(wèn)題。尺寸超差預(yù)測(cè)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(cè)，判斷是否存在尺寸超差的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合模型預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際制造過(guò)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。解決方案推薦：根據(jù)分析出的原因解決方案推薦：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。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(guò)程中，實(shí)時(shí)監(jiān)控尺寸數(shù)據(jù)并預(yù)測(cè)超差風(fēng)險(xiǎn)。中玉30PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書3.2汽車制造智能生產(chǎn)決策系統(tǒng)AIGC應(yīng)用探索生產(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(chǎng)需求預(yù)測(cè)、原料采購(gòu)、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(guò)集成和分析市場(chǎng)趨勢(shì)、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(chǎng)需求預(yù)測(cè)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(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)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(cè)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(guò)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(guò)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(cè)，自動(dòng)協(xié)調(diào)供應(yīng)商關(guān)系，優(yōu)化庫(kù)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(kù)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(guò)整合物流資源信息，結(jié)合訂單需求、倉(cāng)庫(kù)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(chǎng)需求，縮短交貨周期，提升客戶滿意度。物流生產(chǎn)智能決策大模型綜上所述，汽車制造智能生產(chǎn)智能決策大模型作為一種革命性的生產(chǎn)管理工具，通過(guò)深度融合大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了從戰(zhàn)略層到執(zhí)行層的全面智能決策支持，極大地推動(dòng)了制造企業(yè)的數(shù)字物流生產(chǎn)智能決策大模型中玉31PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書3.2汽車制造智能生產(chǎn)決策系統(tǒng)AIGC應(yīng)用探索3.2.1計(jì)劃動(dòng)態(tài)排程計(jì)劃動(dòng)態(tài)排程與AIGC的技術(shù)深度融合主要體現(xiàn)如下幾個(gè)方面：0101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)。0202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(guò)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。0303AI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(guò)自然語(yǔ)言交互解答決策者疑問(wèn)，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(shì)互補(bǔ)。3.2.2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(guò)程中的物料搬運(yùn)、倉(cāng)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(lái)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(cè)、庫(kù)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(guò)自然語(yǔ)言與決策者進(jìn)行交互，解答物流相關(guān)問(wèn)題，提供即時(shí)決策支持，提升決策體驗(yàn)。中玉32PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書3.2汽車制造智能生產(chǎn)決策系統(tǒng)AIGC應(yīng)用探索3.2.3質(zhì)量智能預(yù)測(cè)AIGC在質(zhì)量方面的應(yīng)用探索主要包括生產(chǎn)線過(guò)程質(zhì)量數(shù)據(jù)分析、產(chǎn)品缺陷溯源控制、制造過(guò)程異常預(yù)警和質(zhì)量預(yù)測(cè)等方面。通過(guò)建立數(shù)據(jù)模型和算法，AIGC可以對(duì)生產(chǎn)過(guò)程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和高效分析，實(shí)現(xiàn)全過(guò)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(guò)程人機(jī)料法環(huán)測(cè)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(cè)未來(lái)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)。生產(chǎn)線過(guò)程質(zhì)量數(shù)據(jù)分析生產(chǎn)線過(guò)程質(zhì)量數(shù)據(jù)分析3.2.4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(guò)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(guò)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(lái)了劃時(shí)代的革新和發(fā)展機(jī)遇。一方面，人工智能通過(guò)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(cè)和預(yù)測(cè)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。人工智能人工智能中中玉PAGEPAGE汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書AIGC在整車產(chǎn)品領(lǐng)域的應(yīng)用探索中國(guó)一汽34PAGE中國(guó)一汽汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書4.1AIGC賦能自動(dòng)駕駛應(yīng)用4.1.1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(shì)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(jiǎn)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(wú)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(lái)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。特斯拉FSDBetav122023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(jué)輸入、控制輸出”的方法。根據(jù)特斯拉的描述特斯拉FSDBetav12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(lái)，進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化，信息無(wú)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(shì)。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(cè)、占有柵格預(yù)測(cè)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。uniAD模型整合全套自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)中玉35PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書4.1AIGC賦能自動(dòng)駕駛應(yīng)用4.1.2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，2023年，僅中國(guó)市場(chǎng)就預(yù)計(jì)銷售出了150萬(wàn)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FSD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(wàn)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(lái)，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(jìng)爭(zhēng)力。云端AI算力作為AIGC發(fā)展的基石，其重要性日益凸顯；當(dāng)前AIGC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10億美金打造智能駕駛數(shù)據(jù)專用訓(xùn)練系統(tǒng)Dojo。從技術(shù)上看，當(dāng)前AIGC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Transformer為底座的AIGC時(shí)代，對(duì)于AI算力的需求更加明確和聚焦，技術(shù)的范式轉(zhuǎn)移帶來(lái)生態(tài)格局重塑的機(jī)遇。國(guó)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(guó)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(chǎng)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。中玉36PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書4.1AIGC賦能自動(dòng)駕駛應(yīng)用4.1.3基于AIGC的自動(dòng)化數(shù)據(jù)標(biāo)注傳統(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：1.成本高：自動(dòng)駕駛技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，這些數(shù)據(jù)量通常都非常巨大，需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和人力來(lái)進(jìn)行標(biāo)注。2.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(lái)越高。3.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?；谠贫说碾x線大模型的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法對(duì)以上問(wèn)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(yǔ)言來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，例如檢索特定場(chǎng)景數(shù)據(jù)、挖掘長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)等。中玉37PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書4.1AIGC賦能自動(dòng)駕駛應(yīng)用4.1.4基于AIGC的合成數(shù)據(jù)助力場(chǎng)景自動(dòng)生成及全覆蓋測(cè)試自動(dòng)駕駛的核心挑戰(zhàn)在于有海量的長(zhǎng)尾場(chǎng)景需要驗(yàn)證，這需要大量的場(chǎng)景數(shù)據(jù)，而獲取長(zhǎng)尾場(chǎng)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(wèn)題有：11場(chǎng)景受限尤其是在采集車模式下，只能滿足非常有限的長(zhǎng)尾場(chǎng)景。2數(shù)據(jù)分布受限采集的數(shù)據(jù)分布無(wú)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）。3采集成本較高固定資產(chǎn)采購(gòu)成本和數(shù)采日常運(yùn)營(yíng)成本都很高?；贏IGC的數(shù)據(jù)合成技術(shù)解決了以上問(wèn)題。它可以對(duì)許多真實(shí)場(chǎng)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(chǎng)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%。基于世界模型的AIGC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(chǎng)景泛化視頻。中玉38PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書4.1AIGC賦能自動(dòng)駕駛應(yīng)用4.1.5AIGC在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)域的挑戰(zhàn)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(wèn)題：合成數(shù)據(jù)行業(yè)還處于起步階段，需要符合AIGC管理政策，但如何具體實(shí)施尚不清晰。!02!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。0303!數(shù)據(jù)共享依然道阻且長(zhǎng)，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)。!04!需要在數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪^(guò)程中解決好數(shù)據(jù)隱私和保密問(wèn)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)。0505!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。!06!國(guó)內(nèi)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(wèn)題。中玉39PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書4.2AIGC在智能座艙的應(yīng)用4.2.1基于AIGC的智能座艙交互產(chǎn)品已搭載整車量產(chǎn)落地當(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(chǎng)景，是智能汽車技術(shù)革新和競(jìng)爭(zhēng)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(chǎng)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(wèn)界M9盤古大模型華為2023Q4理想L7、L8、L9理想2024Q1蔚來(lái)ES8、ES6蔚來(lái)2024Q1寶馬概念車亞馬遜AlexaBMW&亞馬遜2024Q1奔馳CLA概念車ChatGPT奔馳&OpenAI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(chǎng)景包括語(yǔ)音識(shí)別、面部識(shí)別、手勢(shì)及情感識(shí)別以及車機(jī)畫面識(shí)別。通過(guò)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(lái)提供個(gè)性化的服務(wù)和建議。中玉40PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書4.2AIGC在智能座艙的應(yīng)用4.2.2智能座艙AIGC的主要應(yīng)用方向智能語(yǔ)音助手智能語(yǔ)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(yǔ)音交互數(shù)據(jù)自動(dòng)生成回復(fù)，大大提高了語(yǔ)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(yǔ)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)。儀表盤故障信號(hào)??剎車底盤異響??FreeTalkVR空調(diào)不熱??功能入口找不到??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)《《以典型場(chǎng)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(yǔ)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(wú)法解決用戶的實(shí)際問(wèn)題。而AIGC賦能的語(yǔ)音助手可以查儀表盤故障信號(hào)??剎車底盤異響??FreeTalkVR空調(diào)不熱??功能入口找不到??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)《《垂類語(yǔ)料車端數(shù)據(jù)用戶數(shù)據(jù)4S店數(shù)據(jù)外掛知識(shí)庫(kù)中玉41PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書4.2AIGC在智能座艙的應(yīng)用場(chǎng)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(wú)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(kù)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、路況等數(shù)據(jù)，自動(dòng)為用戶生成個(gè)性化的最佳行駛路線，幫助用戶避免擁堵和節(jié)省時(shí)間。此外，智能導(dǎo)航還可以根據(jù)用戶的反饋和歷史行駛數(shù)據(jù)，針對(duì)每個(gè)用戶生成獨(dú)立的知識(shí)圖譜，主動(dòng)為用戶考慮未來(lái)出行方案。用戶及車輛當(dāng)前狀態(tài)居家出行、電量40%AIGCAutoGPT以自駕游場(chǎng)景為例：導(dǎo)航利用AIGC技術(shù)，基于大數(shù)據(jù)，配合用戶旅游偏好、消費(fèi)習(xí)慣、家庭成員、已有的日程安排、近期熱門景點(diǎn)等，為用戶推薦節(jié)假日出游安排，并規(guī)劃導(dǎo)航路線、景點(diǎn)游玩順序、沿途加油或充電安排。用戶及車輛當(dāng)前狀態(tài)居家出行、電量40%AIGCAutoGPT家08:0008:30-09:0014:00-16:0009:30-11:3012:00-13:30智艙垂域大模型智艙垂域大模型智能娛樂(lè)系統(tǒng)AIGC技術(shù)在車載娛樂(lè)系統(tǒng)中的應(yīng)用前景廣闊，有望為用戶帶來(lái)更加豐富和個(gè)性化的娛樂(lè)體驗(yàn)。通過(guò)分析用戶的音樂(lè)、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(lè)或節(jié)目；還能夠通過(guò)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(lái)，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(lè)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(lè)系統(tǒng)的智能交互。通過(guò)分析用戶的語(yǔ)音、表情等交互數(shù)據(jù)，自動(dòng)調(diào)整娛樂(lè)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。中玉42PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書4.2AIGC在智能座艙的應(yīng)用4.2.3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(lái)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)：用戶數(shù)據(jù)采集、處理方式不夠先進(jìn)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(yǔ)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)。用戶數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題不夠明確02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)。AIGC技術(shù)需要確保用戶數(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AIGC解決方案時(shí)，必須考慮到數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私合規(guī)性問(wèn)題。AIGC系統(tǒng)集成和兼容性不足03智能座艙通常涉及車載信息娛樂(lè)系統(tǒng)、導(dǎo)航系統(tǒng)、駕駛輔助系統(tǒng)等多個(gè)子系統(tǒng)的集成。AIGC技術(shù)需要與這些現(xiàn)有系統(tǒng)無(wú)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AIGC技術(shù)的集成帶來(lái)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AIGC系統(tǒng)能夠兼容并適應(yīng)這些新技術(shù)和設(shè)備，也是技術(shù)發(fā)展需要考慮的問(wèn)題。中玉43PAGE中玉4444PAGE汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書AIGC在汽車營(yíng)銷領(lǐng)域的應(yīng)用探索中國(guó)一汽汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書AIGC改變汽車營(yíng)銷與經(jīng)營(yíng)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(gòu)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(yíng)銷和經(jīng)營(yíng)模式。場(chǎng)景層C端痛點(diǎn)5.2營(yíng)銷工具升級(jí)5.3經(jīng)營(yíng)能力升級(jí)能力層基礎(chǔ)層本章將圍繞AIGC在用戶端、經(jīng)銷商端和車企端的應(yīng)用展開描述。在用戶端，用戶面臨著看車難、選車難、決策難的窘境；在客戶端，AIGC賦能營(yíng)銷工具升級(jí)和經(jīng)營(yíng)能力提升，并以此助力經(jīng)銷商和主機(jī)廠端，在汽車行業(yè)存量時(shí)代，通過(guò)精益運(yùn)營(yíng)走出自己的數(shù)據(jù)營(yíng)銷之路。場(chǎng)景層C端痛點(diǎn)5.2營(yíng)銷工具升級(jí)5.3經(jīng)營(yíng)能力升級(jí)能力層基礎(chǔ)層線上看車線上看車線上選車線上選車INFOS渠道營(yíng)銷渠道營(yíng)銷邀約到店邀約到店TACTIC經(jīng)營(yíng)管理經(jīng)營(yíng)管理B端痛點(diǎn)5.1看、選、買車服務(wù)升級(jí)大模型70億數(shù)據(jù)源每日更新45PAGE中玉汽車產(chǎn)業(yè)AIGC技術(shù)應(yīng)用白皮書數(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(chǎng)總體呈現(xiàn)新能源發(fā)展快、新產(chǎn)品難題，購(gòu)車消費(fèi)者亟需智能產(chǎn)品輔助，解決結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)推薦產(chǎn)品等模糊又復(fù)雜的需求。一站式購(gòu)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(chǎng)景通過(guò)與AI對(duì)話，AI將會(huì)對(duì)語(yǔ)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(chǎng)景發(fā)布的大模型多輪對(duì)話一站式購(gòu)車AI產(chǎn)品，其優(yōu)勢(shì)是依托全國(guó)2萬(wàn)+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看車選車選車買車買車自然的自然的人機(jī)交互與AI對(duì)話AI理解需求并推薦車給出千人千面的干貨買車方案CarPlanCarPlan給用戶的智能感知會(huì)聊天有知識(shí)獨(dú)家乘用車懂用戶幫省錢心推服務(wù)背后的背后的實(shí)現(xiàn)邏輯在售乘用車7789個(gè)車型模糊需求識(shí)別模糊需求識(shí)別推薦合適的4S店推薦合適的4S店不合理需求的推薦多輪對(duì)話上下文繼承多輪對(duì)話上下文繼承匯總?cè)W(wǎng)人對(duì)車的點(diǎn)評(píng)支持用戶自定義方案支持用戶自定義方案 獨(dú)家建立車與需求圖譜連接大模型智能問(wèn)答能力實(shí)現(xiàn)人力資源有效配置：在看選車場(chǎng)景中通過(guò)引入RAG智能問(wèn)答能力，為經(jīng)銷商客戶在多服務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行賦能。經(jīng)銷商可通過(guò)智能問(wèn)答能力直接與購(gòu)車用戶進(jìn)行交互，秒級(jí)響應(yīng)，無(wú)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(wèn)題，并且絕大多數(shù)常見問(wèn)題可在幾秒鐘內(nèi)解決，極大地縮短了問(wèn)題解決的時(shí)間，而且提高了用戶體驗(yàn)，而運(yùn)營(yíng)人員能夠更專注于解決更為復(fù)雜和特殊的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了人力資源更加有效的配置。中玉46