賦能汽車行業(yè)智能化轉型技術創(chuàng)新報告AI參編★員陳屹力陳磊鄭立車益超于丹馬龍飛張晶王臣羅勇來俞思遠楊惲杰沈思遠李卓黃勇張學超陳克燚章寧宋杰王雨程王棟宋利偉褚天穎李舒何婧張昊邢鑫雨劉之瑩排名不分先后AI賦能汽車行業(yè)智能化轉型技術創(chuàng)新報告03卷首語隨著生成式人工智能的突破性發(fā)展，大模型技術正以前所未有的深度重構汽車產(chǎn)業(yè)全價值鏈。從數(shù)字化的研發(fā)設計、個性化的用戶觸達，到顛覆性的座艙體驗，AI已成為推動“汽車產(chǎn)業(yè)向智能化躍遷的核心引擎。本報告聚焦AI重構汽車產(chǎn)業(yè)三大核心場景：研發(fā)設計智能化（AIDriven

Design）：通過生成式設計、仿真優(yōu)化、智能測試重構正向開發(fā)流程用戶運營智能化（AI

Powered

Engagement）：基于精準畫像的營銷內容生成、智能銷售輔助、全渠道服務閉環(huán)座艙體驗智能化（AIRevolutionizedCabin）：融合多模態(tài)交互、場景化服務與情感計算的下一代智能空間通過解析智己汽車的落地實踐，我們將展現(xiàn)AI如何在研發(fā)周期壓縮、用戶轉化提升、座艙體驗升級等關鍵維度創(chuàng)造實證價值——測試成本降低30%、銷售轉化率提升25%、語音交互效率翻倍等關鍵突破，標志著汽車產(chǎn)業(yè)已進入「AI定義體驗」的新紀元。本報告旨在為行業(yè)提供可復用的AI賦能框架，助力車企在智能化浪潮中構建技術護城河。我們期待這些實踐能激發(fā)更多創(chuàng)新探索，共同推動人類出行方式的根本性變革。謹此獻給所有致力于用技術重塑汽車未來的同行者——讓我們以AI為筆，共繪智慧出行的新藍圖。”目錄報告摘要........................................................................................5一、概述......................................................................................................................................7二、頂層設計：全鏈路AI賦能框架..............................................................................................15三、研發(fā)設計智能化（AI

Driven

Design）...................................................................................25四、用戶運營智能化（AI

Powered

Engagement）.......................................................................33五、座艙體驗智能化（AI

Revolutionized

Cabin）........................................................................45六、未來展望..............................................................................................................................570506報告摘要頂層設計中國智能汽車的發(fā)展基于國家推動的“單車智能”與“車路協(xié)同”融合路徑，核心在于通過人工智能重塑產(chǎn)業(yè)范式。企業(yè)轉型通常構建三層AI賦能框架：基礎層實現(xiàn)全員辦公智能化以提升效率；運營層在財務、供應鏈等領域嵌入AI引擎以提升響應敏捷性；戰(zhàn)略層則聚焦研發(fā)、生產(chǎn)到用戶運營的專業(yè)價值鏈，借助AI實現(xiàn)從“機械制造”向“移動智能體”的根本性轉變。AI重構汽車產(chǎn)業(yè)價值鏈AI賦能研發(fā)設計AI技術深度革新了汽車研發(fā)流程。它使用生成式算法，依據(jù)設計目標和物理參數(shù)自動創(chuàng)建設計方案并進行優(yōu)化。高度逼真的虛擬仿真平臺模擬復雜環(huán)境以大幅減少物理測試。智能測試系統(tǒng)則能理解需求文檔并自動生成、執(zhí)行和優(yōu)化測試用例，顯著提升研發(fā)效率和精度。AI重塑用戶運營AI驅動的智能內容系統(tǒng)實現(xiàn)從圖文到視頻的全媒介內容自動化、規(guī)?；a(chǎn)，并能結合車型參數(shù)和熱點動態(tài)生成個性化素材。智能銷售助手通過深度分析用戶全生命周期行為數(shù)據(jù)構建多維畫像，實時指導銷售策略，包括推薦最優(yōu)溝通話術和相關營銷物料，從而提升營銷精準度和轉化鏈路效率。AI定義座艙體驗AI重新定義了人與座艙的互動本質。端到端優(yōu)化的大模型技術顯著降低了語音交互延遲，并能更準確地理解和執(zhí)行復雜的多意圖指令。強大的場景引擎協(xié)調艙內各系統(tǒng)，基于情境（如目的地、電量）和用戶狀態(tài)（如情緒識別）提供主動、連貫的服務。同時，大模型能力拓展至豐富的服務生態(tài)，包括自然對話、內容創(chuàng)作、信息獲取及用車幫助等。未來展望未來汽車智能化將更加深入地理解用戶個體需求，基于健康、情緒等多維數(shù)據(jù)提供動態(tài)自適應的個性化體驗。汽車制造業(yè)將與醫(yī)療、教育等更多元產(chǎn)業(yè)深度融合，催生全新的服務模式和商業(yè)生態(tài)。隨著車輛成為海量數(shù)據(jù)的集散地，構建可靠的技術和法規(guī)框架以保障數(shù)據(jù)安全與用戶隱私將變得至關重要，這將是產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展的基礎保障。概述第一章{01}國家政策驅動智能化轉型

AI大模型加速產(chǎn)業(yè)實踐智能化提升企業(yè)競爭力、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構1009汽車行業(yè)智能化轉型概述中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展始于國家層面對技術路線的系統(tǒng)性錨定。2016年，工信部批準建設國內首個智能網(wǎng)聯(lián)汽車試點示范區(qū)（上海），首次將“車路協(xié)同”技術路徑納入基礎設施規(guī)劃，通過部署北斗厘米級定位、LTE-V2X通信基站等設施，構建了“單車智能+網(wǎng)聯(lián)賦能”的雙軌推進雛形。這一舉措為中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展奠定了基礎，開啟了汽車行業(yè)智能化轉型的序幕。2020年成為政策分水嶺，國家發(fā)改委等十一部委聯(lián)合發(fā)布《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》，首次以“中國標準智能汽車”為發(fā)展方向，提出構建六大體系——從技術創(chuàng)新鏈、產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈到法規(guī)標準鏈的閉環(huán)設計，特別強調“人工智能驅動的新一代電子電氣架構”作為核心技術突破點，標志著汽車產(chǎn)業(yè)從“制造屬性”向“數(shù)字體屬性”的官方定性。同年，《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃2021-

2035》將智能化與電動化、網(wǎng)聯(lián)化并列為核心戰(zhàn)略三角，要求突破“復雜環(huán)境感知”“多源信息融合”等關鍵使能技術，并將“車規(guī)級AI芯片”“端云協(xié)同計算平臺”列入優(yōu)先攻關清單，為產(chǎn)業(yè)轉型注入國家意志。這些政策的出臺，為汽車行業(yè)的智能化轉型提供了明確的方向和有力的支持。人工智能大模型技術的爆發(fā)式演進，使政策目標加速轉化為產(chǎn)業(yè)實踐。2025年《政府工作報告》明確“持續(xù)推進‘人工智能+’行動”，要求將大模型深度嵌入智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術體系，工信部隨即啟動中央計算平臺、通用人工智能（AGI）與自動駕駛一體化研發(fā)專項，推動汽車從“規(guī)則驅動”向“數(shù)據(jù)驅動”躍遷。這一轉變意味著汽車行業(yè)將更加依賴數(shù)據(jù)和算法，通過對海量數(shù)據(jù)的分析和學習，實現(xiàn)汽車的智能化決策和控制。汽車行業(yè)智能化價值提升企業(yè)競爭力在全球汽車市場競爭日益激烈的背景下，智能化成為車企提升競爭力的關鍵因素。AI技術的應用使車企能夠快速響應市場變化，推出更具創(chuàng)新性和競爭力的產(chǎn)品。當前，新能源汽車憑借先進的自動駕駛技術和智能座艙體驗，吸引了大量消費者，極大地提升了品牌的知名度和市場份額。智能化不僅體現(xiàn)在產(chǎn)品的功能上，還體現(xiàn)在企業(yè)的運營和服務上。車企可以利用AI技術進行精準的市場分析和用戶畫像，制定更加有效的營銷策略，提高客戶滿意度和忠誠度。優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構AI技術推動了汽車產(chǎn)業(yè)與ICT產(chǎn)業(yè)等的深度融合，促進了產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化升級。傳統(tǒng)的汽車制造業(yè)重點以機械制造和裝配為主，產(chǎn)業(yè)結構相對單一。而AI技術的應用打破了這種傳統(tǒng)模式，使汽車產(chǎn)業(yè)與芯片商、算法商、云平臺等形成了網(wǎng)狀生態(tài)，催生了十萬億級新型產(chǎn)業(yè)聚合體。汽車行業(yè)與人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術的結合，推動了智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展，拓展了汽車產(chǎn)業(yè)的邊界和發(fā)展空間。例如，智能網(wǎng)聯(lián)汽車需要高性能的芯片來支持其智能功能，這促進了芯片產(chǎn)業(yè)的發(fā)展；車聯(lián)網(wǎng)服務需要強大的云計算平臺來處理和存儲數(shù)據(jù)，帶動了云計算產(chǎn)業(yè)的增長。同時，產(chǎn)業(yè)融合也促進了技術創(chuàng)新和人才流動，提高了整個產(chǎn)業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力。同時，AI技術與其他新興技術的融合也將加速汽車行業(yè)的智能化轉型。例如，AI與區(qū)塊鏈技術的結合可以實現(xiàn)汽車數(shù)據(jù)的安全共享和可信交易；AI1211改善用戶體驗智能化為用戶帶來了更加便捷、安全、舒適和個性化的出行體驗。智能互聯(lián)使汽車可通過5G網(wǎng)絡實現(xiàn)高速聯(lián)網(wǎng)，車內乘客能隨時暢享在線音樂、視頻等娛樂資源，車主還能遠程操控車輛。云服務讓車主在千里之外就能提前開啟空調調節(jié)車內溫度、鎖定或解鎖車門，還能實時查看車輛位置與狀態(tài)。車內智能交互系統(tǒng)的進化，如語音識別、手勢控制、人臉識別等技術的應用，讓駕駛者雙手不離方向盤、雙眼不離開路面就能完成諸多操作，提高了駕駛的便利性和安全性。一些高端車型還能在上車瞬間自動識別車主身份，根據(jù)預設習慣調整座椅、后視鏡、駕駛模式等，帶來個性化的專屬體驗。這些智能化的功能和服務，使汽車不再僅僅是一種交通工具，而是成為了用戶生活中的智能伙伴。促進可持續(xù)發(fā)展AI技術在汽車研發(fā)、生產(chǎn)、供應鏈管理等環(huán)節(jié)的應用，有助于實現(xiàn)汽車產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。在研發(fā)階段，AI大模型可以處理海量的研發(fā)數(shù)據(jù)，包括市場需求、用戶反饋、技術參數(shù)等，為研發(fā)方向提供精準參考。同時，在虛擬仿真測試中，AI技術可以模擬各種復雜的駕駛場景和工況，對車輛的動力系統(tǒng)、底盤調校、安全性能等進行測試和優(yōu)化，縮短研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。在汽車生產(chǎn)過程中，AI算法驅動機器人能夠精準完成零部件的裝配、焊接、涂裝等工作，提高生產(chǎn)精度和產(chǎn)品質量的穩(wěn)定性。視覺識別技術可以實時監(jiān)測生產(chǎn)線上的產(chǎn)品質量，及時發(fā)現(xiàn)缺陷和瑕疵，避免不合格產(chǎn)品流入下一道工序。此外，AI大模型還能根據(jù)生產(chǎn)進度和設備狀態(tài)，動態(tài)調整生產(chǎn)計劃和資源分配，實現(xiàn)生產(chǎn)效率最大化。在汽車供應鏈管理方面，通過分析歷史數(shù)據(jù)、市場趨勢及供應商信息，進行精準的需求預測，優(yōu)化生產(chǎn)計劃和庫存管理，避免庫存積壓或缺貨現(xiàn)象。在物流配送環(huán)節(jié)，AI技術能夠根據(jù)實時路況、運輸需求和車輛狀態(tài)，規(guī)劃最優(yōu)物流路線，提高汽車物流數(shù)智化效率，降低成本。AI發(fā)展驅動汽車行業(yè)智能化轉型趨勢技術創(chuàng)新加速隨著AI技術的不斷發(fā)展，新的算法和模型不斷涌現(xiàn)，為汽車行業(yè)的智能化轉型提供了更強大的技術支持。例如，DeepSeek模型通過算法優(yōu)化，以較低算力實現(xiàn)高性能，顯著降低智能座艙開發(fā)成本，其多模態(tài)融合能力可精準解析模糊指令，主動預測用戶需求。未來，生成式AI、多模態(tài)大模型等技術將進一步成熟和應用，推動汽車智能化水平不斷提升。生成式AI可以自動生成設計方案、虛擬仿真與測試等，優(yōu)化生產(chǎn)與研發(fā)流程，實現(xiàn)成本削減和效率提升。多模態(tài)大模型能夠融合多種數(shù)據(jù)類型，如視覺、語音、文本等，提供更全面、準確的信息，為汽車的智能決策提供更有力的支持。1413與物聯(lián)網(wǎng)技術的融合可以實現(xiàn)車輛與周圍環(huán)境的智能交互，提高交通安全性和效率。應用場景拓展AI技術在汽車行業(yè)的應用場景正在不斷拓展，從智能駕駛、智能座艙向更多領域延伸。在汽車售后服務方面，AI大模型可以分析車輛的行駛數(shù)據(jù)、維修記錄等，預測車輛可能出現(xiàn)的故障，提前告知車主進行保養(yǎng)和維修，實現(xiàn)車輛預防性維護。還可以根據(jù)車主的使用習慣和偏好，為其推薦個性化服務套餐和增值服務，提升客戶滿意度和忠誠度。在汽車營銷領域，AI技術可以實現(xiàn)更精準的用戶畫像和市場分析，為消費者提供個性化的車輛推薦和配置建議，提高營銷效果。智能客服系統(tǒng)能夠快速、準確地回答消費者問題，提供專業(yè)的技術支持和售后服務。此外，AI技術還可以應用于汽車金融、保險等領域，為用戶提供更加便捷、高效的金融服務和保險方案。例如，通過對用戶的信用數(shù)據(jù)和駕駛行為進行分析，為用戶提供個性化的保險費率和貸款方案。產(chǎn)業(yè)協(xié)同加深汽車行業(yè)的智能化轉型需要產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的協(xié)同合作。整車企業(yè)、零部件供應商、科技公司等將加強合作，共同推動AI技術在汽車行業(yè)的應用和發(fā)展。車企與芯片制造商合作開發(fā)高性能的車規(guī)級芯片，以滿足智能網(wǎng)聯(lián)汽車對算力和處理能力的需求。與軟件開發(fā)商合作優(yōu)化智能座艙系統(tǒng)和自動駕駛算法，提升產(chǎn)品的智能水平和用戶體驗。同時，跨行業(yè)的合作也在不斷加強，如汽車與醫(yī)療、教育等行業(yè)的融合，創(chuàng)造出更多的新業(yè)態(tài)和新模式。汽車與醫(yī)療行業(yè)的合作可以實現(xiàn)遠程醫(yī)療監(jiān)測和緊急救援服務，為用戶的健康提供保障；與教育行業(yè)的合作可以提供車內學習和培訓服務，滿足用戶的學習需求。產(chǎn)業(yè)協(xié)同不僅有助于技術創(chuàng)新和資源共享，還能提高整個產(chǎn)業(yè)鏈的競爭力和抗風險能力。政策支持強化政府在持續(xù)出臺相關政策支持汽車行業(yè)的智能化轉型。政策涵蓋技術研發(fā)、標準制定、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等多個方面，為汽車智能化的發(fā)展提供良好的政策環(huán)境。同時加大對智能網(wǎng)聯(lián)汽車研發(fā)的資金投入，支持企業(yè)開展自動駕駛技術的測試和應用示范，推動自動駕駛技術的商業(yè)化進程。完善相關法律法規(guī)，保障自動駕駛汽車的安全運營，明確事故責任和監(jiān)管機制。此外，政府還可能會出臺稅收優(yōu)惠、補貼等政策，鼓勵車企加大對AI技術的研發(fā)和應用投入，促進汽車行業(yè)的智能化轉型。頂層設計：全鏈路

AI賦能框架第二章{02}構建三層AI賦能架構明確分階段實施路徑技術底座支撐全鏈智能化1817汽車行業(yè)智能化轉型整體架構汽車企業(yè)的AI轉型呈現(xiàn)三層賦能架構：底層依托辦公全面AI化構建智能基座，通過全員普及AI會議、智能文檔處理等工具，將工程師從事務性工作中釋放，為技術創(chuàng)新提供效率保障。中層聚焦服務型部門AI化實現(xiàn)運營質變，在財務、采購、人力等支持體系內植入AI引擎，顯著提升供應鏈響應速度與合規(guī)敏捷性。頂層直指專業(yè)部門AI化重塑核心價值鏈——這正是本報告的核心視角：我們聚焦研發(fā)設計→生產(chǎn)制造→用戶運營等汽車專業(yè)價值鏈的AI重構，深入剖析AI如何深度改造汽車研發(fā)、制造、營銷等專業(yè)領域，例如用生成式AI替代80%實車路試、通過量子化需求洞察精準定義爆款車型、構建預測性維護系統(tǒng)等。三個層級形成有機整體：辦公AI化為專業(yè)創(chuàng)新節(jié)省時間資源，服務型AI化解鎖運營瓶頸，最終使AI驅動的專業(yè)突破反哺全價值鏈升級，共同推動汽車產(chǎn)業(yè)從“機械制造”向“移動智能體”的范式革命。圖

2-1

AI

賦能汽車企業(yè)的金字塔結構汽車行業(yè)智能化轉型技術路線以統(tǒng)一MaaS平臺與Agent平臺為底座，整合知識圖譜、大模型訓練、數(shù)據(jù)湖治理能力，形成閉環(huán)賦能體系。這一體系就如同汽車產(chǎn)業(yè)智能化轉型的堅實地基，知識圖譜像是其中的智慧地圖，指引著企業(yè)在知識的海洋中精準航行；大模型訓練則是強大的動力引擎，為各個業(yè)務方向注入源源不斷的智能活力；數(shù)據(jù)湖治理則是精細的過濾器，確保數(shù)據(jù)的純凈和可用，為企業(yè)的決策提供可靠依據(jù)。例如，在研發(fā)設計中，知識圖譜可以提供豐富的設計知識和經(jīng)驗，大模型能夠根據(jù)這些知識和海量數(shù)據(jù)進行創(chuàng)新設計，數(shù)據(jù)湖中的測試數(shù)據(jù)則用于驗證設計的可行性，三者相互協(xié)作，共同推動汽車產(chǎn)業(yè)的智能化升級。圖

2-2 汽車企業(yè)智能化轉型的技術架構示意Agent智能體評測與度量Agent開發(fā)已經(jīng)逐漸成為汽車行業(yè)AI開發(fā)賦能的主要途徑，但Agent開發(fā)并非一蹴而就，企業(yè)在開發(fā)Agent時需要不斷調試和迭代升級對其完善。通過引入Agent評測和度量，這些工具提供了一個客觀的、系統(tǒng)的評估框架，通過實際數(shù)據(jù)和標準化的測試方法，對Agent的能力和表現(xiàn)進行評估，指導后續(xù)改進工作，使其逐步達到最優(yōu)狀態(tài)。2019Agent評測是通過收集一套數(shù)據(jù)集來調用Agent,再對其輸出結果進行評估，返回一個分數(shù)。這個分數(shù)可以是基于實際輸出與參考輸出進行比較得出的，也可能不需要參考輸出，比如檢查輸出的格式是否為JSON。通過調整

Agent的大模型、系統(tǒng)提示詞、知識庫和工具定義，觀測不同組合下最優(yōu)組合。

Agent的評測系統(tǒng)主要包含數(shù)據(jù)集管理，Agent運行以及Agent運行結果的評估打分。圖

2-3 Agent

評測流程數(shù)據(jù)集管理提供了一套可視化的評測數(shù)據(jù)集管理工具，方便用戶對各場景的評測數(shù)據(jù)集進行管理，支持數(shù)據(jù)的導入、導出和編輯等功能。數(shù)據(jù)集可以分為人工數(shù)據(jù)集和程序數(shù)據(jù)集。前者是為了方便人工采集數(shù)據(jù)，后者是作為參數(shù)調用Agent。評估打分是通過建立一套指標系統(tǒng)，對Agent的結果集進行打分，最終得出一個或多個分數(shù)。為了得到客觀的分數(shù)，首先我們要針對場景建立指標，比如是否生成了幻覺內容、生成的格式是否為JSON、生成的測試用例條目數(shù)量、生成內容是否正確，是否采用了合適的工具。對指標的打分通常有幾種：基于程序自動打分。通過編寫程序來評分結果集，比如輸出格式，輸出數(shù)量等?；诖竽Ｐ妥詣哟蚍帧８鶕?jù)結果構建合適的提示詞，讓推理能力強的大模型對其自動打分?；谌祟悓＜掖蚍?。適用于對于那些不存在客觀答案的結果集的場景，比如測試用例生成，代碼變更總結等。大模型選型大模型選型是決定企業(yè)成功落地的關鍵因素之一。影響大模型選型的關鍵因素多種多樣，企業(yè)可以從以下幾個方面進行考慮：1.隱私安全。數(shù)據(jù)隱私是企業(yè)在選擇大模型時的重要考慮因素之一。根據(jù)數(shù)據(jù)的敏感程度，企業(yè)需判斷是否可以使用在線大模型服務。如果數(shù)據(jù)較為敏感，企業(yè)可能需要選擇能夠私有化部署的商業(yè)模型或開源模型，以確保數(shù)據(jù)安全和隱私。2.經(jīng)濟效益。如果使用在線大模型服務，目前主流供應商采用Token按量付費，隨著單價越來越低，這種方式的成本大大降低。如果采用私有化部署方式，需要一次性投入主機、GPU、存儲的購買費用，其中GPU的投入最為關鍵，在采購渠道方面存在一定的不確定性。在推理場景下，GPU顯存與模型的簡單關系可參考如下公式：非量化模型顯存占用（GB）=大模型參數(shù)（B）*2圖2-422218-int量化模型顯存占用（GB）=大模型參數(shù)（B）4-int量化模型顯存占用（GB）=大模型參數(shù)（B）/23.模型能力。根據(jù)ScalingLaw原則，模型的參數(shù)大小直接影響其推理能力。換句話說，參數(shù)越多，模型的推理能力越強。另外，模型的上下文大小，也就是模型能夠一次性處理的數(shù)據(jù)量，也是影響其性能的一個重要因素。目前大模型的發(fā)展迅速，模型能力也遠未達到上限，無論是商業(yè)模型還是開源模型，切換的成本都較低，企業(yè)在引入大模型時更多的應該關注與各種模型的適配能力。汽車行業(yè)智能化轉型的實施路徑組織機制保障汽車企業(yè)的智能化轉型需構建雙向穿透的賦能體系：依托直屬管理層的

AI創(chuàng)新中心，形成縱向打通決策與執(zhí)行、橫向連接內外部資源的中樞平臺。該中心匯聚企業(yè)內外部AI專家資源，通過戰(zhàn)略統(tǒng)籌協(xié)調多部門協(xié)作，確保技術從研發(fā)到營銷全鏈條落地。在縱向維度，中心既承接頂層戰(zhàn)略規(guī)劃（如制定AI技術路線圖），又驅動基層部門的技術滲透——例如組建跨部門敏捷小組，在研發(fā)項目中協(xié)同設計、工程、測試團隊，破除部門壁壘；在橫向維度，中心打通產(chǎn)學研通道，引入外部科研機構的尖端技術和人才資源，構建技術-生態(tài)雙循環(huán)系統(tǒng)。這種上下一體、內外協(xié)同的機制（頂層戰(zhàn)略牽引×基層創(chuàng)新反饋）×（內生能力成長×外部生態(tài)融合），正是破解轉型復雜性的核心密鑰。。三級能力躍遷階段一：技術底座驗證期（能力筑基）構建AI基礎平臺架構，實現(xiàn)關鍵技術模塊驗證。此階段聚焦核心場景可行性論證，為后續(xù)規(guī)?；瘧娩侁惢骸裨O計輔助：通過算法引擎將市場需求參數(shù)轉化為可編輯的設計原型，驅動產(chǎn)品開發(fā)前置化；●交互啟蒙：部署輕量化語音交互系統(tǒng)，在限定場景完成基礎需求響應與路徑引導；●能力閉環(huán)：初步建立“需求輸入-方案生成-效果反饋”驗證回路，校準技術適配性。階段二：價值場景貫通期（深度滲透）AI技術全面融入研發(fā)設計、用戶運營、座艙體驗等核心價值域，構建業(yè)務智能化升級支柱：●研發(fā)智能化：生成式設計系統(tǒng)自動輸出工程可行方案，虛擬仿真平臺完成高擬真環(huán)境驗證；●運營精準化：智能內容引擎動態(tài)生成營銷素材，用戶數(shù)據(jù)中樞實現(xiàn)全生命周期畫像管理；●座艙主動化：端到端語音鏈路突破響應時延瓶頸，場景引擎基于時空維度提供無感服務。階段三：智能閉環(huán)自治期（生態(tài)進化）形成AI驅動的業(yè)務自優(yōu)化體系，實現(xiàn)全價值鏈動態(tài)調優(yōu)：2423●研發(fā)端：根據(jù)用戶反饋和市場趨勢數(shù)據(jù)，自動觸發(fā)車型配置迭代與實驗方案更新；●制造端：依據(jù)訂單波動與供應鏈狀態(tài)，實時調整生產(chǎn)節(jié)拍與物料匹配策略；●用戶端：基于個體行為模式與環(huán)境狀態(tài)，主動預判并執(zhí)行服務策略?！链诉_成從“人工決策”向“智能涌現(xiàn)”的范式遷移。目前，研發(fā)設計、用戶運營和座艙體驗等領域的AI滲透率在不斷提高。隨著AI技術的不斷發(fā)展和應用，預計未來這些領域的AI滲透率將進一步提升。在研發(fā)設計領域，越來越多的車企開始采用AI技術進行造型設計、工程仿真等工作。在用戶運營領域，智能營銷、智能客服等應用逐漸普及。在座艙體驗領域，智能語音助手、場景服務等功能越來越成為汽車的標配。未來，隨著AI技術的不斷進步和成本的降低，AI在這些領域的滲透率將繼續(xù)提高，成為汽車行業(yè)的主流技術。圖2-5各應用領域的AI滲透率情況研發(fā)設計智能化（AI

Driven

Design）第三章{03}生成式設計重塑開發(fā)流程虛擬仿真替代高成本測試智能測試提升覆蓋與效率2827場景痛點造型設計周期長在物理模型主導的時代，造型設計師的創(chuàng)意需經(jīng)歷漫長物化過程。油泥工匠用刻刀將數(shù)字模型轉化為實體，工程師用砂紙反復打磨曲面光順度。當風洞測試顯示風阻系數(shù)超標時，整個流程需倒帶重放，大量時間在模型雕刻、數(shù)據(jù)采集、設計調整的循環(huán)中蒸發(fā)。傳統(tǒng)的汽車設計可能需要數(shù)百工程師用時數(shù)十個月才能完成。例如，在設計一款新車型時，從最初的創(chuàng)意構思到最終的量產(chǎn)，可能需要幾年的時間。在這個過程中，設計師需要不斷地進行手工雕刻和修改，風洞測試也需要多次進行，一旦發(fā)現(xiàn)問題，就需要重新進行設計和測試，導致研發(fā)周期漫長，成本高昂。而且，傳統(tǒng)的設計方法難以滿足消費者日益多樣化和個性化的需求，產(chǎn)品的更新?lián)Q代速度較慢。測試用例編寫效率低在電機測試實驗室里，工程師手動編寫測試用例的場景效率低下。2000個功能場景中，異常工況覆蓋不足60%，未知漏洞如同定時炸彈潛伏在量產(chǎn)前夕。手動編寫測試用例不僅耗費大量時間和人力，而且難以保證測試的全面性和準確性。工程師需要根據(jù)經(jīng)驗和知識手動設計測試用例，對于一些復雜的工況和異常情況，很難考慮周全。而且，手動編寫的測試用例容易出現(xiàn)錯誤和遺漏，導致測試結果不準確，無法及時發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品中的潛在問題。這不僅增加了產(chǎn)品的質量風險，還可能導致產(chǎn)品在市場上出現(xiàn)故障，影響企業(yè)的聲譽和銷售。智能化轉型核心場景生成式設計系統(tǒng)1.

車身曲面生成：采用生成對抗網(wǎng)絡算法，根據(jù)空氣動力學參數(shù)自動輸出優(yōu)化曲面。生成對抗網(wǎng)絡可以通過學習大量的優(yōu)秀設計案例和空氣動力學數(shù)據(jù)，生成符合要求的車身曲面，提高車輛的空氣動力學性能。設計師僅需輸入提示詞，即可快速生成高質量的內外飾造型參考圖，并通過AI設計類產(chǎn)品界面實時調整材質、光影與色彩搭配。相比傳統(tǒng)手工繪制與反復修改的流程，AI技術將設計周期大幅縮短，同時解決了效果圖變形與低質問題。例如，設計師僅需上傳線稿或概念圖，AI即可生成多種風格的細節(jié)方案，支持多輪精細化微調。這種“實時創(chuàng)意迭代”模式不僅解放了設計師的創(chuàng)造力，更使設計決策更加精準高效。在實際應用中，設計師可以利用這一功能，快速探索不同的設計方向，提高設計的效率和質量。圖

3-1

AI

生成汽車

A

面示意30292.

輕量化結構優(yōu)化：通過拓撲優(yōu)化引擎，在滿足剛度強度前提下實現(xiàn)材料最優(yōu)分布。拓撲優(yōu)化引擎可以根據(jù)車輛的結構要求和材料特性，優(yōu)化車輛的結構，減輕車輛的重量，提升燃油效率和續(xù)航能力?；贏I算法的拓撲優(yōu)化可以在保持結構強度和安全性的前提下，削減冗余材料，降低整車重量。AI能夠綜合強度、成本、可加工性等因素，自動為不同部件推薦最合適的材料組合，比如哪些部件適合用碳纖維、鋁合金或高強鋼。同時，通過碰撞模擬與預測，提前預測在不同碰撞角度和速度下車輛的變形程度，輔助設計更安全的車身結構。虛擬仿真平臺電機多物理場仿真：通過電磁場-溫度場-應力場三重耦合模型，在數(shù)字空間精準復現(xiàn)電機全工況運行狀態(tài)。虛擬仿真平臺可以模擬電機在不同工況下的工作狀態(tài)，提前發(fā)現(xiàn)電機可能存在的問題，減少實車測試的次數(shù)。通過在虛擬環(huán)境中進行測試和優(yōu)化，提高了研發(fā)效率和產(chǎn)品質量。虛擬仿真平臺可以模擬各種復雜的電磁、溫度和應力情況，對電機的性能進行全面評估。例如，在高溫、高壓等極端工況下，模擬電機的運行情況，檢測電機是否會出現(xiàn)過熱、短路等問題。同時，虛擬仿真平臺還可以對電機的設計進行優(yōu)化，通過調整電機的參數(shù)和結構，提高電機的效率和可靠性。在電機研發(fā)過程中，虛擬仿真平臺可以幫助工程師快速篩選設計方案，減少實車測試的次數(shù)，降低研發(fā)成本和時間。例如，工程師可以通過虛擬仿真平臺，對不同的電機設計方案進行性能評估，選擇最優(yōu)的方案進行實車測試。車身風阻仿真體系：基于計算流體力學與深度學習構建數(shù)字風洞，對造型方案進行實時氣動效能評估。系統(tǒng)可解析時速200km/h下的氣流分離特性，智能標記渦流產(chǎn)生區(qū)域（如A柱湍流、尾部負壓區(qū)），并生成曲面優(yōu)化建議。在冰雪路面與橫風干擾等復合工況中，預測車輛穩(wěn)定性偏差，指導主動式格柵控制系統(tǒng)調校。圖

3-2 風阻仿真測試示意智能測試體系基于自然語言處理的測試用例生成引擎，自動解析需求文檔并輸出測試場景矩陣。自然語言處理技術可以將需求文檔中的文字信息轉化為測試用例，提高測試用例的編寫效率和覆蓋率。工程師只需輸入需求描述，系統(tǒng)即可自動生成測試用例，減少了手動編寫的工作量和錯誤率。智能測試體系還可以對測試用例進行管理和優(yōu)化，根據(jù)測試結果自動調整測試策略，提高測試的準確性和有效性。例如“緊急制動響應延遲≤100ms”被拆解為20個具體測試步驟，覆蓋85%邊界條件。更進一步，CAPL代碼助手無縫銜接測試策略與執(zhí)行層——通過智能解析DBC文件中的信號特征圖譜，自動生成符合ISO13209標準的測試腳本。工程師僅需勾選測試目標（如“驗證CAN總線負載率峰值”），系統(tǒng)即自主構建包含故障注入、信號采集、時序校驗的完整CAPL代碼框架，32并實時檢測腳本合規(guī)性（如報文ID沖突、信號精度超差）。在復雜場景測試中，該助手可動態(tài)生成ECU供電中斷、電磁干擾等極端工況腳本，將代碼編寫效率提升5倍，錯誤率降低至千分之一。當測試過程發(fā)現(xiàn)模塊異常時，系統(tǒng)自動關聯(lián)缺陷庫生成深度測試用例簇（如針對制動控制器通信超時，追加100組電壓波動場景測試），形成“需求→用例→代碼→優(yōu)化”的智能閉環(huán)，使整車電子系統(tǒng)測試覆蓋率突破90%。圖3-3CAPL代碼生成示意落地成效效率突破油泥模型迭代周期從8周壓縮至2.5周。通過生成式設計系統(tǒng)的應用，大大縮短了油泥模型的迭代周期，提高了研發(fā)效率。生成式設計系統(tǒng)能夠快速生成多種設計方案，設計師可以在短時間內對這些方案進行評估和選擇，避免了傳統(tǒng)設計方法中反復修改和調整的過程。同時，虛擬仿真平臺的應用也減少31了實車測試的次數(shù)，進一步縮短了研發(fā)周期。在汽車研發(fā)項目中，效率的提升意味著可以更快地將新產(chǎn)品推向市場，搶占市場先機。性能提升經(jīng)第三方機構認證，主力車型風阻系數(shù)降低0.12Cd。生成式設計系統(tǒng)生成的優(yōu)化曲面和輕量化結構優(yōu)化，使車輛的風阻系數(shù)得到了有效降低，提高了車輛的性能。通過AI優(yōu)化車輛的外觀線條，降低了空氣阻力，提升了車輛的動力性能和燃油經(jīng)濟性。風阻系數(shù)的降低不僅可以減少車輛在行駛過程中的能量消耗，還可以提高車輛的行駛穩(wěn)定性和速度。例如，在高速行駛時，較低的風阻系數(shù)可以使車輛更加輕松地克服空氣阻力，減少發(fā)動機的負荷，從而降低燃油消耗。在實際道路測試中，風阻系數(shù)降低0.12Cd的車輛，相比傳統(tǒng)車型，燃油消耗降低了約10%，動力性能提升了約15%。覆蓋升級智能測試體系的應用，提高了電機測試場景的覆蓋率，減少了車輛在實際運行中出現(xiàn)問題的概率。自動生成的測試用例能夠覆蓋更多的異常工況，提前發(fā)現(xiàn)并解決潛在的問題。智能測試體系可以根據(jù)電機的功能和特點，自動生成全面的測試用例，包括正常工況和異常工況的測試。在測試過程中，智能測試體系可以實時監(jiān)測電機的運行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并進行報警，確保電機的安全可靠運行。在汽車生產(chǎn)過程中，電機測試場景覆蓋率的提高可以有效降低產(chǎn)品的次品率，提高產(chǎn)品的質量和可靠性。用戶運營智能化（AI

PoweredEngagement）第四章{04}AIGC內容工廠驅動營銷提效智能銷售中樞精準轉化用戶數(shù)據(jù)閉環(huán)優(yōu)化運營決策3635場景痛點營銷內容生產(chǎn)慢市場部門的熱點追捕總在跨部門協(xié)作中失速。創(chuàng)意會議產(chǎn)出方案→三維團隊渲染素材→視頻組剪輯成片。當競品新車已刷屏社交平臺時，企業(yè)的推廣視頻仍在渲染農(nóng)場排隊，導致營銷內容無法及時跟上市場熱點，影響了產(chǎn)品的推廣效果。傳統(tǒng)的營銷內容生產(chǎn)流程涉及多個環(huán)節(jié)和部門，溝通成本高，效率低下。從創(chuàng)意的產(chǎn)生到最終的內容呈現(xiàn)，需要經(jīng)過多次的修改和審核，容易出現(xiàn)信息傳遞不暢和延誤的問題。而且，市場熱點變化迅速，傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式難以快速響應，導致企業(yè)的營銷內容滯后于市場需求。在競爭激烈的汽車市場中，營銷內容的及時性和有效性直接影響產(chǎn)品的銷售。例如，當某競品推出一款新車型并在社交平臺上進行大量宣傳時，如果企業(yè)的推廣視頻還未完成制作，就會錯過最佳的推廣時機，導致潛在客戶流失。銷售轉化困難銷售前線陷入認知迷霧，客戶留下電話號碼后，銷售顧問如同手持殘缺地圖的探險者，在歷史溝通記錄中拼湊需求畫像，高意向用戶如流沙般從轉化漏斗中泄漏。傳統(tǒng)的銷售方式難以準確把握客戶需求，導致銷售轉化率低下。銷售顧問主要依靠經(jīng)驗和直覺來判斷客戶的需求和意向，缺乏科學的方法和工具。而且，客戶的需求和偏好日益多樣化和個性化，傳統(tǒng)的銷售方式難以滿足客戶的個性化需求，導致客戶流失。在汽車銷售中，高意向用戶的流失意味著銷售機會的喪失。例如，某汽車品牌的銷售顧問由于無法準確了解客戶的需求，導致大量高意向客戶轉向其他品牌，該品牌的銷售轉化率從原來的10%降低至5%，銷售額大幅下降。智能化轉型核心場景以業(yè)務流驅動技術落地，通過「場景應用-能力復用-模型基建」三層聯(lián)動，形成從前端獲客轉化到后端服務優(yōu)化的閉環(huán)體系，突出AI在內容生成、智能質檢、診斷決策等環(huán)節(jié)的深度滲透，同時強調數(shù)據(jù)資產(chǎn)（用戶數(shù)據(jù)/溝通數(shù)據(jù)/行為數(shù)據(jù)）的全流程挖掘與應用。圖

4-1 圍繞轉化鏈路的用戶運營智能化核心場景智能內容工廠（DMC平臺）AIGC內容工廠（DMC平臺）是“大模型賦能大營銷體系”的核心組件，旨在破解傳統(tǒng)營銷內容生產(chǎn)周期長、個性化不足的痛點。依托多模態(tài)大模型技術（如商湯秒畫、美圖whee），平臺實現(xiàn)從圖文到視頻的全媒介自動化生成，支撐“一年三發(fā)”的脈沖式產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏。通過動態(tài)整合車型參數(shù)、市場熱點與用戶偏好數(shù)據(jù)，DMC平臺將單條內容生產(chǎn)時效從4小時壓縮至1.5小時，素材產(chǎn)能提升50%，日均輸出5,000+條內容，年引流超10億曝光量，成為品牌全域營銷的智能中樞。3837圖文生成輸入車型參數(shù)與場景關鍵詞，自動生成營銷海報及長圖文。智能內容工廠可以根據(jù)不同的車型參數(shù)和場景關鍵詞，生成個性化的營銷海報和長圖文，提高營銷內容的生產(chǎn)效率。設計師只需輸入相關信息，系統(tǒng)即可快速生成多種風格的營銷圖文，滿足不同的營銷需求。例如，針對不同的車型和銷售場景，生成不同風格的海報和圖文，吸引消費者的注意力。在實際應用中，智能內容工廠可以根據(jù)市場熱點和客戶需求，快速生成多樣化的營銷內容。例如，在某個節(jié)日期間，針對某款車型，生成帶有節(jié)日氛圍的海報和圖文，提高營銷的吸引力。圖

4-2 圖文生成示例技術框架：基于生成式大模型構建參數(shù)化工作流：●輸入層：車型數(shù)據(jù)庫（續(xù)航、價格、設計特征）+場景關鍵詞庫（節(jié)日熱點、地域文化）。●生成層：采用商湯秒畫模型，支持文生圖/圖生圖雙模式，通過LoRA微調確保品牌風格一致性?！褫敵鰧樱鹤詣舆m配多平臺格式（小紅書豎版海報、微信公眾號長圖文）。●風控機制：嵌入三層合規(guī)校驗：■版權檢測模型實時掃描侵權元素（如字體、肖像）?！龇▌找?guī)則庫攔截違禁文案（如夸大宣傳用語）。■風格控制器強制對齊VI規(guī)范（色彩飽和度±5%）。視頻生產(chǎn)引擎調用三維車模庫，結合風格化模板輸出15秒短視頻。視頻生產(chǎn)引擎可以快速生成高質量的營銷視頻，滿足市場的宣傳需求。利用三維車模和模板，在短時間內生成吸引人的宣傳視頻，提高營銷效果。視頻生產(chǎn)引擎還可以根據(jù)不同的營銷目標和受眾，對視頻進行個性化定制，如添加不同的音樂、字幕和特效等。在汽車營銷中，視頻是一種非常有效的宣傳手段。例如，某車企通過視頻生產(chǎn)引擎，快速生成了一系列精美的營銷視頻，在社交媒體上廣泛傳播，吸引了大量潛在客戶的關注，提高了品牌知名度和產(chǎn)品銷量。三維車模庫整合：預置全系車型高精度3D模型（含光影材質庫），支持動態(tài)拆解展示（如電池包結構動畫）。智能化剪輯流水線：素材調度：從DMC內容中心自動調用UGC路測影像、官方宣傳片片段。模板引擎：20+風格化模板庫（科技感/溫馨家庭/運動激情），支持參數(shù)化調整（鏡頭時長、轉場特效）。云端協(xié)作：點擊“視頻混剪”按鈕直連火山智能創(chuàng)作云，實現(xiàn)跨平臺無縫渲染。4039場景示例場景背景：2024年中秋節(jié)推廣智己L6車型，需生成系列節(jié)日主題內容。操作步驟：輸入?yún)?shù)：車型：L6（續(xù)航700km、轎跑設計、星空藍配色）。

場景關鍵詞：“中秋團圓”“科技賞月”“家庭出行”。圖文生成：系統(tǒng)自動輸出3套方案：方案A：星空藍L6穿越月圓場景，文案“月滿團圓路，智駕歸家途”（文生圖）。方案B：用戶全家福與L6車型合成，添加“智能座艙賞月”標簽（圖生圖）。設計師微調反向描述詞：“降低冷色調飽和度，增加暖光濾鏡”。視頻生產(chǎn)：調用三維車模生成15秒短片：0-5秒：L6車燈投射月球全息影像（科技感模板）。6-10秒：車內氛圍燈漸變暖黃，模擬月光灑落（溫馨家庭模板）。11-15秒：AR導航指引“賞月最佳觀景點”（動態(tài)路書功能展示）。

合規(guī)審查：版權檢測攔截第三方月球素材，自動替換為智己原創(chuàng)3D模型。法務規(guī)則庫核準，文案無風險。生成效率：30分鐘內產(chǎn)出5套圖文+3支視頻。傳播效果：中秋主題內容單日獲300萬自然流量，互動率提升40%。圖

4-3

AIGC

生成示意智能銷售助手智能銷售助手是AI賦能大營銷的核心模塊，通過整合用戶行為數(shù)據(jù)與大模型分析能力，重構從線索挖掘到成交轉化的全鏈路。系統(tǒng)構建2000+維度用戶畫像標簽體系，實時解析私域溝通語義，動態(tài)推薦最優(yōu)銷售策略。在試點過程中，使銷售轉化率提升25%，人力成本降低30%，成為智己“主理人”體系的智能化賦能平臺。用戶畫像標簽體系整合多渠道行為數(shù)據(jù)，構建2000+維度畫像。通過整合用戶在各個渠道的行為數(shù)據(jù)，如線上瀏覽記錄、線下試駕記錄、社交媒體互動等，構建全面的用戶畫像，為銷售決策提供依據(jù)。企業(yè)可以了解用戶的興趣愛好、購買能力、購車偏好等信息，以便更精準地進行營銷和銷售。例如，根據(jù)用戶的瀏覽記錄和社交媒體互動，分析用戶對不同車型的關注度和興趣點，為用戶提供個性化4241的車型推薦。在實際銷售中，用戶畫像標簽體系可以幫助銷售顧問更好地了解客戶，制定針對性的銷售策略。例如，對于關注豪華車型且有較高購買能力的用戶，銷售顧問可以重點推薦高端車型，并提供專屬的優(yōu)惠政策和服務。數(shù)據(jù)融合架構：多源輸入：線上瀏覽記錄（官網(wǎng)停留時長、配置器點擊路徑）、線下行為（試駕急加速次數(shù)、展廳交互熱點）、社交媒體互動（抖音評論情感分析）。標簽工廠：基于聚類算法生成動態(tài)標簽，如：●高意向-續(xù)航敏感型：歷史搜索“700km續(xù)航”“快充樁兼容性”?！窈廊A偏好-科技控：點贊激光雷達測評視頻+反復對比智駕功能。實時更新機制：聯(lián)邦學習技術跨業(yè)務線（座艙+營銷）更新標簽權重，日處理100萬+行為事件。實時策略推薦圖

4-4 銷售助手根據(jù)用戶標簽匹配最優(yōu)溝通話術及配套物料。智能銷售中樞可以根據(jù)用戶的畫像標簽，實時推薦最優(yōu)的溝通話術和配套物料，提高銷售轉化率。當識別出高意向用戶時，及時安排專業(yè)的銷售顧問與用戶溝通，并提供針對性的優(yōu)惠政策和產(chǎn)品信息。智能銷售中樞還可以根據(jù)銷售顧問的反饋和用戶的實時反應，動態(tài)調整溝通策略，提高銷售的成功率。在銷售過程中，實時策略推薦可以提高銷售效率和效果。例如，當銷售顧問與高意向用戶溝通時，智能銷售中樞根據(jù)用戶的標簽，推薦了合適的溝通話術和優(yōu)惠政策，銷售轉化率提高了約

20%。話術決策樹：基礎層：規(guī)則引擎匹配必說話術（如“三電終身質?！北靥幔Ｖ悄軐樱捍竽Ｐ徒馕鐾ㄔ拰崟r語義，動態(tài)推送話術：圖

4-5 話術決策流程4443用戶提問“冬季續(xù)航衰減”→推薦“低溫電池技術詳解”。用戶猶豫價格→觸發(fā)“限時金融方案+區(qū)域補貼計算器”。物料協(xié)同系統(tǒng)：自動關聯(lián)DMC平臺輸出定制化素材（如針對家庭用戶推送MPV空間演示視頻）。場景示例高意向客戶轉化全記錄場景背景：主理人跟進一位高意向-科技控用戶（標簽：多次對比IMAD智駕、關注激光雷達）。操作流程：任務觸發(fā)：助銷APP推送“促單任務”卡片，顯示AI客戶畫像：興趣標簽：智駕愛好者、參數(shù)黨。歷史行為：3次試駕IMAD城市NOA，平均時長45分鐘。實時話術推薦：通話中用戶質疑：“無圖城市NOA真能識別路邊小動物？”系統(tǒng)實時推送：金牌話術：“我們的端到端大模型已通過20萬公里極端場景訓練，濃霧中識別羊群準確率達99%（附實測視頻鏈接）?！迸涮孜锪希鹤詣诱{取DMC平臺生成的“極端場景避讓演示視頻”。自動化質檢與優(yōu)化：私域語義分析平臺捕捉關鍵節(jié)點：合規(guī)檢測：必說話術“終身智駕軟件服務”已提及。語義評分：大模型評估溝通親和度達A級（無強行推銷話術）。

生成復盤報告：推薦下次跟進話術：“預約IMAD

2.0內測資格”。成效數(shù)據(jù)：轉化時效：從首次接觸到鎖單僅72小時。戰(zhàn)敗率降低：該用戶標簽組戰(zhàn)敗率從35%降至18%。落地成效生產(chǎn)提效單條視頻素材制作時間從5小時降至1分鐘。智能內容工廠的應用，大大縮短了視頻素材的制作時間，提高了營銷內容的生產(chǎn)效率。智己汽車通過

AIGC技術快速生成營銷視頻，滿足了市場的宣傳需求。智能內容工廠的自動化生產(chǎn)方式減少了人工干預和錯誤，提高了生產(chǎn)的準確性和穩(wěn)定性。同時，智能內容工廠還可以根據(jù)市場需求和營銷目標，快速調整生產(chǎn)計劃，生產(chǎn)出符合要求的營銷內容。在汽車營銷部門，生產(chǎn)效率的提高意味著可以在更短的時間內制作更多的營銷素材，覆蓋更廣泛的市場。例如，某汽車品牌的營銷部門采用智能內容工廠后，每月制作的營銷視頻數(shù)量從原來的10條增加到50條，大大提高了品牌的宣傳力度。轉化躍升試點門店用戶轉化率絕對值提升18%。智能銷售中樞的應用，提高了銷售顧問識別高意向用戶的效率，使用戶轉化率得到了顯著提升。智己汽車通過

AI智能外呼系統(tǒng)，實現(xiàn)了潛客精準篩選，線索轉化率提升20%。智能銷售中樞的精準營銷和個性化服務，能夠更好地滿足客戶的需求，提高客戶的滿意度和忠誠度，從而促進銷售轉化。同時，智能銷售中樞還可以對銷售過程進行實時監(jiān)控和分析，及時發(fā)現(xiàn)問題并進行調整，提高銷售的效率和效果。在汽車銷售網(wǎng)絡中，用戶轉化率的提升意味著可以將更多的潛在客戶轉化為實際購買者，增加銷售額。座艙體驗智能化（AI

RevolutionizedCabin）第五章{05}端到端語音實現(xiàn)極速響應場景引擎貫通多意圖服務情感計算提升交互溫度4847場景痛點語音交互響應慢駕駛員按下語音鍵后的3秒沉默，是技術局限的具象化。喚醒詞識別、語音轉文本、指令解析、服務調用的串行流程，讓復合指令淪為分步執(zhí)行的機械問答，影響了用戶的交互體驗和使用效率。傳統(tǒng)的語音交互系統(tǒng)存在響應延遲和多意圖識別準確率低的問題，無法滿足用戶快速、便捷的交互需求。例如，當駕駛員說出“打開車窗并導航到浦東機場”這樣的復合指令時，系統(tǒng)可能需要多次詢問和確認，才能完成相應的操作，浪費了駕駛員的時間和精力。在駕駛過程中，語音交互響應慢會增加駕駛員的分心和疲勞，影響駕駛安全。例如，在緊急情況下，駕駛員需要快速通過語音指令打開車窗或開啟應急燈，但由于語音交互響應慢，可能無法及時完成操作，導致安全隱患。服務割裂導航系統(tǒng)不知剩余電量，空調控制器無視外部PM2.5值，每個功能模塊都是信息孤島。座艙內各個功能模塊之間缺乏信息共享和協(xié)同工作，無法為用戶提供一站式的服務體驗。用戶在使用座艙功能時，需要分別操作不同的模塊，無法實現(xiàn)功能的聯(lián)動和協(xié)同。例如，用戶在導航時無法得知車輛的剩余電量是否足夠到達目的地，需要手動切換應用查看電量信息；空調控制器無法根據(jù)外部空氣質量自動調整空調模式，影響了用戶的舒適度。服務割裂會降低用戶的使用體驗和滿意度。例如，用戶在長途駕駛中，希望導航系統(tǒng)能夠根據(jù)剩余電量自動規(guī)劃充電路線，同時空調能夠根據(jù)外部空氣質量自動調節(jié)，但由于服務割裂，這些功能無法實現(xiàn)，用戶會感到不便和不滿。智能化轉型核心場景場景引擎多意圖服務編排：if"導航到機場且電量不足":規(guī)劃路線+推薦充電站。場景引擎可以根據(jù)用戶的多意圖指令，自動編排服務流程，提供一站式的服務體驗。當用戶提出復合指令時，系統(tǒng)能夠自動協(xié)調導航、充電等服務，為用戶提供便捷的解決方案。例如，當用戶說出“我有點累，幫我選一條風景好的路線去機場，順便找個地方充電”時，場景引擎可以根據(jù)用戶的需求，自動規(guī)劃一條風景優(yōu)美的路線，并推薦沿途的充電站，讓用戶無需手動操作多個應用。在實際出行中，場景引擎可以提供更加智能和便捷的服務。例如，用戶在旅行中，場景引擎可以根據(jù)用戶的日程安排和車輛狀態(tài)，自動規(guī)劃行程，包括住宿、餐飲和景點推薦等，讓用戶的旅行更加輕松愉快。情感計算：語音情緒識別模型（準確率92%）。情感計算技術可以識別用戶的語音情緒，根據(jù)用戶的情緒狀態(tài)提供個性化的服務。當系統(tǒng)識別出用戶情緒低落時，可以自動調節(jié)車內氛圍燈、播放舒緩的音樂，緩解用戶的情緒。例如，當駕駛員在駕駛過程中表現(xiàn)出煩躁或疲勞的情緒時，語音情緒識別模型可以及時識別出來，并通過調整車內的環(huán)境和播放合適的音樂，為駕駛員提供舒適的駕駛體驗。在長途駕駛中，情感計算可以提高駕駛員的舒適度和安全性。例如，當駕駛員疲勞時，系統(tǒng)自動調節(jié)座椅為舒適的狀態(tài)，播放舒緩的音樂，提醒駕駛員休息，避免疲勞駕駛導致的事故。端到端語音鏈路優(yōu)化大模型蒸餾壓縮（理解層延遲≤800ms）：大模型蒸餾壓縮技術可以在保證語音理解準確率的前提下，降低模型的計算量，提高語音交互的響應速度。5049通過對大模型進行優(yōu)化和壓縮，減少了指令解析的時間，使系統(tǒng)能夠更快地理解和執(zhí)行用戶的語音指令。例如，在處理復雜的語音指令時，大模型蒸餾壓縮技術可以在800ms內完成指令解析和處理，提高了交互的效率。在日常駕駛中，快速的指令處理速度可以讓用戶更流暢地與座艙系統(tǒng)交互，提高使用體驗。例如，駕駛員可以更快速地完成導航、音樂切換等操作，無需長時間等待。圖

5-1 端云協(xié)同的座艙語音鏈路意圖識別描述：系統(tǒng)能夠準確地識別用戶的語言輸入，判斷用戶的意圖，并為其提供相應的服務或響應。功能邏輯：文本預處理：對用戶輸入的文本進行預處理，包括去除停用詞、糾正拼寫錯誤等，以便更準確地識別意圖。模型預測：使用預訓練的意圖識別模型對處理后的文本進行分析，預測用戶的意圖。意圖分類：根據(jù)模型的預測結果，將用戶的意圖分類為預定義的類別。多意圖處理：系統(tǒng)應能夠識別并處理用戶語句中的復合意圖。置信度閾值：系統(tǒng)為每個識別的意圖提供置信度分數(shù)，并根據(jù)閾值決定是否進行相應的答復，當閾值低于一定范圍的時候需要判斷是否進入引導式對話還是進入最終的unknown意圖域。主要意圖域1.問答/對話系統(tǒng)描述：用戶可以與大模型進行自然語言對話，獲取知識百科類的答復。功能邏輯：本地知識庫優(yōu)先：系統(tǒng)首先檢索外掛的本地知識庫。（內容包含智己汽車品牌/車型等相關內容、競品、大模型身份）大模型查詢：若本地知識庫中沒有答案，則大模型按照用戶的提問直接進行答復。知識庫更新：運營人員可以隨時更新或擴展本地知識庫，以滿足特定的需求。2.角色扮演描述：大模型可以扮演不同的角色，如車載助手、孔子、女友等，與用戶進行對話。功能邏輯：角色庫：系統(tǒng)內置多種角色供用戶選擇。個性化回答：大模型會根據(jù)所選角色的特點，調整其回答的風格和內容。3.短暫人設描述：用戶可以在默認車載助手設定下進行短暫的其他人設選擇，大模5251型為用戶提供一個短暫的、基于其行為和喜好的虛擬人設，如杜甫。功能邏輯：人設選擇：用戶通過語音選擇設定短暫人設。臨時模式：此模式下的對話會模仿所選人設的風格，但在一段時間后或特定操作后會自動返回車載小助手人設，在其他具體人設人設下發(fā)出對應指令時需建議用戶返回默認人設。4.趣味內容生成描述：系統(tǒng)可以為用戶生成笑話、鬼故事、故事續(xù)寫等有趣的內容。功能邏輯：內容定制：用戶可以指定內容的類型、長度和風格。歷史記錄：系統(tǒng)能夠記錄用戶喜歡的內容類型，為未來的請求提供更個性化的內容。大模型文本生成：大模型能夠根據(jù)用戶的要求生成相應的趣味內容5.語音交互游戲描述：用戶可以與系統(tǒng)進行語音游戲，如猜謎、成語接龍、解夢、彩虹屁等。功能邏輯：游戲選擇：用于通過文本交互的形式跟大模型進行語音游戲，需要大模型能夠正常進行猜謎、成語接龍、解夢等游戲。游戲連貫性以及沉浸體驗：在進行相應的游戲的時候，回答內容中不應包含與本次游戲無關的內容，比如天氣等。6.語言翻譯/多語言交流描述：系統(tǒng)為用戶提供實時的語言翻譯服務，支持多種語言之間的交流，使用戶能夠與不同語言背景的人進行無障礙溝通。功能邏輯：目標語言選擇：用戶可以指定目標語言，或系統(tǒng)可以根據(jù)上下文自動選擇。多語言交流：在多人交流場景中，系統(tǒng)能夠識別并翻譯多種語言，使得不同語言的用戶能夠無障礙地進行交流。7.實時新聞資訊描述：系統(tǒng)能夠為用戶提供實時的新聞資訊總結。功能邏輯：新聞源集成：能夠結合多家新聞媒體為用戶提供多渠道的新聞內容。用戶定制：用戶可以選擇感興趣的內容新聞類別，如科技、體育等新聞的時間，如昨天，前天，今天，當用戶沒有明確表述時則默認為今天的新聞，凌晨按當天處理大模型總結：大模型將用戶請求的新聞內容進行總結，文字字數(shù)要求在

120字左右（30s內播完）新聞詳報：當用戶提出需要詳細查看某條新聞的時候，調用車端相應的

CP接口進行播報8.引導式對話描述：當用戶的請求不夠明確或系統(tǒng)無法準確識別時（置信度較低時），系統(tǒng)會通過引導式對話幫助用戶明確其需求。5453功能邏輯：場景識別：系統(tǒng)會識別可能需要引導的場景。對話引導：大模型提供步驟指導或詢問用戶所需的信息。9.車控指令識別優(yōu)化描述：為了提高車載系統(tǒng)的用戶體驗，對于NLP難以識別的車控指令，系統(tǒng)會利用大模型進行優(yōu)化識別。功能邏輯：大模型優(yōu)化識別：如果NLP的初步識別結果不夠準確或無法識別，系統(tǒng)將請求大模型進行深度識別。持續(xù)學習與優(yōu)化：系統(tǒng)應能夠根據(jù)用戶的反饋和行為進行實時學習，以持續(xù)優(yōu)化指令識別的準確性，同時更新NLP的指令庫。10.文生圖描述：系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的文本輸入生成相應的圖像，并在聊天框內展示。功能邏輯：進入方式：“我想畫一幅畫”、“畫一幅畫”、"幫我畫一幅畫"、"為我畫一幅畫"、"為我創(chuàng)作幅畫"引導用戶描述：系統(tǒng)可以提示用戶用簡潔的語言描述他們想要的畫面，例如：“請用您的話語描述您期望的畫面主題和元素?！?1.文生音樂描述：系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的文本描述生成相應的純音樂。實現(xiàn)細節(jié)：進入方式：包含“音樂創(chuàng)作”or“創(chuàng)作音樂”就可以開啟文生音樂模式大模型反饋：系統(tǒng)收到用戶指令后，給予用戶明確的指導，例如：“請用您的話語描述您想要的音樂風格、情感和樂器。”圖5-3反饋機制：用戶可以對答案的準確性提供反饋，幫