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1、汽車產業AIGC技術應用白皮書指導單位編寫單位從軟件定義汽車到數據定義汽車(SDV)(DDV)汽車產業 AIGC 技術應用白皮書2PAGE中國汽車工業協會常務副會長兼秘書長付炳鋒寄語作為未來汽車產業戰略家項目的聯席學術導師，我們為首期班學員感到驕傲，并一起踐行“共建、共創、共進”的辦學理念，通過課堂內的教學研討和外部的調研訪學，共建教學內容和體驗；通過學員自發選題并結合各自企業在專題領域的實踐，共創對汽車產業發展前沿的洞察；基于共建和共創，伴隨并促成中國汽車產業從大到強，實現與偉大時代的共進。在這場探索未來的創新教學之旅中，學員們展現出了對汽車產業發展前沿的敏銳洞察和深刻思考，讓我們對中國汽車

2、產業的未來充滿了信心和期待。汽車產業已行至智能化發展的下半場，關鍵技術將成為企業核心競爭力的基礎。AIGC作為基石技術，將深刻改變汽車產業從研發、設計、制造、營銷與管理的各個方面，并將重新定義汽車產品與服務體驗。這份白皮書有望助益產業界描繪新地圖、探索新大陸。北京大學光華管理學院組織與戰略管理系副教授王鐵民近年來，全球汽車產業正在經歷著前所未有的百年變革。隨著新一輪科技革命和產業變革的蓬勃發展，智能化已經成為全球汽車產業轉型發展的主要方向之一，同時，中國汽車產業已經成為全球汽車產業的重要創新策源地。AIGC是當今人工智能發展的前沿，對汽車行業的影響是全方位的，值得業界深入探討。未來汽車產業戰略

3、家班的學員們和中國一汽結合AIGC的前沿實踐和戰略分析，將集體智慧匯聚成這份白皮書，為中國汽車產業在大模型時代提供了寶貴的參考和借鑒。中國汽車工業協會作為未來汽車產業戰略家項目的智庫指導單位，對首期學員們的出色表現感到由衷的欣慰和自豪。汽車產業 AIGC 技術應用白皮書3PAGE白皮書編寫團隊一汽研發總院（科技創新管理部）副部長高端汽車集成與控制全國重點實驗室 主任李丹上海國際汽車城（集團）有限公司黨委副書記、總經理上海智能汽車軟件園董事長潘曉紅中國汽車工業協會常務副會長兼秘書長付炳鋒北京大學光華管理學院組織與戰略管理系副教授王鐵民學術指導編寫組主要成員汽車之家高級副總裁王有東南京四維智聯科技

4、有限公司 CEO楊賴土平安產險董事長兼首席執行官汽車之家董事長龍泉燧原科技聯合創始人兼首席戰略生態官李星宇中國汽車零部件工業有限公司首席生態官張凡中國汽車工業協會副總工程師王耀一汽研發總院 院長 黨委書記一汽科技創新管理部 部長一汽技術中心 主任王德平汽車產業 AIGC 技術應用白皮書4PAGE疏達 北醒（北京）光子科技有限公司 首席技術官金偉華 華登國際 風險投資合伙人劉興鵬 北京四維圖新科技股份有限公司 副總裁張守文 賽力斯汽車用戶服務部部長侯聰 北京輕舟智航科技有限公司聯合創始人兼總裁周建 國鼎資本 創始合伙人楊波 東和邦泰科技 CEO王正印 寧波威奇爾電子副總裁李鵬程 富臨精工副董事長

5、鄭曉東 利歐數字CEO楊遠征 廣東省廣告集團股份有限公司董事長金濤 上海磐起CEO姚建軍 深圳恒寶士線路板有限公司董事長馬振山 奇瑞捷豹路虎汽車有限公司常務副總裁魏志勇 河北恒工精密裝備股份有限公司董事長賈廣宏 北京海納川汽車部件股份有限公司副總裁張連 德誠控股集團董事長張力 逐際動力聯合創始人兼COO張雁軍 東風公司戰略規劃部副總經理楊濤 新意互動CEO李東平 銀信科技參與編寫成員汽車產業戰略家班中國一汽高端汽車集成與控制全國重點實驗室劉秋錚李文彬李峰郭小洋張坤超劉俊霆安孝文榮常如陳書禮左奇張養浩都聰史軒宇姜慧言劉宇杰曹運濤羅冠群阮守新邵壯楊小杰李會哲張傳宇古田宋欣哲李春賀李耀光呂穎閆石汽車

6、產業 AIGC 技術應用白皮書5PAGE前言7目錄8核心結論第一章 汽車行業技術變革：從SDV到DDV7從SDV到DDV汽車AIGC概述汽車AIGC的影響及意義1.11.21.3101113汽車行業技術變革9第一章第四章 AIGC在汽車制造領域的應用探索35AIGC賦能自動駕駛應用AIGC在智能座艙的應用4.14.23540AIGC在整車產品領域的應用探索34第四章汽車設計AIGC基礎技術汽車設計AIGC系統汽車設計AIGC應用案例2.12.22.3151923AIGC在汽車設計領域的應用探索14第二章汽車制造智能工藝設計系統AIGC應用探索汽車制造智能生產決策系統AIGC應用探索3.13.2

7、2931AIGC在汽車制造領域的應用探索28第三章汽車產業 AIGC 技術應用白皮書6PAGE第五章 AIGC改變汽車營銷與經營模式38汽車產業AIGC應用發展趨勢促進/規范汽車AIGC發展的行業建議6.16.25253汽車AIGC發展趨勢前瞻與行業建議51第六章第四章 AIGC在汽車制造領域的應用探索35用戶端看、選、買車服務升級經銷商客戶端營銷工具升級客戶端經營能力升級5.15.25.3464748AIGC在汽車營銷領域的應用探索44第五章目錄汽車產業 AIGC 技術應用白皮書7PAGE前言近年來，AIGC（Artificial Intelligence Generated Content

8、，人工智能生成內容）技術以其驚人的潛力和發展速度，迅速滲透至各行各業，展現出前所未有的變革力量。在智能化浪潮席卷全球的今天，AIGC被視為推動汽車智能化乃至整個汽車行業全領域的基石性技術，其深遠的影響力和巨大的發展潛力，正迅速成為汽車產業從業者關注的焦點。在此背景下，由北京大學光華管理學院未來汽車產業戰略家班（以下簡稱“汽車戰略家班”）與中國一汽高端汽車集成與控制全國重點實驗室攜手，共同編制了本汽車產業AIGC技術應用白皮書。本白皮書的編制得到了北大光華管理學院與中國汽車工業協會的悉心指導，凝聚了產業內眾多參與方的智慧。汽車戰略家班成員涵蓋了國內超過半數的主要車企及重要供應鏈企業，具有廣泛的行

9、業代表性。本白皮書匯集了來自中國一汽以及汽車戰略家班成員企業的前沿認知與實踐案例，系統梳理了汽車AIGC技術的概念框架、關鍵技術領域、已出現的典型應用與前沿探索，全面展現了AIGC技術在汽車行業的現狀與發展趨勢。本白皮書不僅剖析了汽車AIGC技術的核心價值與潛在挑戰，更基于當前的應用實踐，對未來發展趨勢進行了預判。隨著AIGC技術的不斷成熟與應用場景的持續拓展，AIGC將在汽車設計、制造、營銷、服務等多個環節發揮重要作用，推動整車向更加智能化、個性化的方向邁進。白皮書也提出了一系列行業建議，旨在啟發行業認知升級，促進AIGC技術在汽車行業的深入發展與應用。我們期待通過本白皮書的發布，激發更多行

10、業內外人士的關注與參與，共同推動汽車AIGC技術的創新與發展，為汽車產業的智能化發展貢獻一份力量，助力汽車產業邁向新的高度。汽車產業 AIGC 技術應用白皮書8PAGE汽車行業從軟件定義汽車邁向數據定義汽車，性能提升的關鍵資源從研發人力變為更易規?；臄祿退懔?。汽車行業的技術變革折射出時代科技發展的巨大變化：從以確定性的規則邏輯為基礎的技術路線為主，轉向以概率論為基礎的人工智能技術路線為主，其對復雜環境和任務的適應能力更強，并產生了涌現智能，推動行業躍遷到一個新的階段。1AIGC技術是這場技術變革的核心技術，將重塑企業的整體研發、運營和決策方式，對汽車行業的影響是全面并且顛覆性的，是一種新質

11、生產力。在汽車行業淘汰賽中，率先應用AIGC的車企將占據顯著競爭優勢。2在汽車設計領域實施AIGC開發的前提是車企具備全要素的數字孿生與流程數智化。數字孿生技術為汽車AIGC的實現提供了數據基礎，流程數智化是促進數據在AIGC中發揮作用的工具載體，也是汽車開發AI Agent實現的基礎。高質量的數據是提升AIGC能力的關鍵因素。3AIGC與人類不是相互替代的關系，未來的趨勢是人機共智，兩者的互補性體現在機器提供強大的數據分析和生成能力，而人類則提供情感認知、判斷力和創造力，二者相輔相成，共同確保安全和性能。4智能座艙和自動駕駛是AIGC在汽車產品的兩大殺手級應用，極大提升了消費者體驗，通過賦能

12、車企打造差異性的功能，跳出同質化競爭的窘境。5AIGC在汽車設計的多個領域展示了極大的潛力，例如AIGC技術可以加速車型外觀設計和定義，使得以低成本創造更加個性化和定制化的車型成為可能。還包括車輛動力學仿真、控制軟件生成、軟件測試、結構參數調優、動力電池材料配方篩選等方面應用。6AIGC提高了汽車制造業的生產效率，可以實現更高效、更精準的生產作業和供應鏈管理，減少人力成本，提高生產效率。具體應用包括智能工藝評審、工藝智能設計、問題診斷、智能制造生產決策系統等方面。AIGC將進一步促進汽車制造業向智能制造與服務型制造轉型，為構建高度靈活、可持續且個性化的智能工廠奠定堅實基礎。7AIGC技術正全面

13、應用于汽車營銷和銷售領域，在用戶端，助力看車、選車、買車決策智能化；在經銷商端，能夠快速生成吸引消費者的營銷內容，提高品牌識別度和消費者參與度；在車企端，通過分析消費者的購買行為和偏好，為消費者提供更有差異性的產品推薦和服務，制定更精準的營銷策略，并指導新車型定義和設計。8汽車企業的研發組織將從過去的人海戰術轉向技術精英組成的小團隊模式，這將對汽車行業的組織管理和企業文化帶來全新的挑戰。9AIGC賦能汽車行業，需要制定相關的數據標準和規范，進行數據治理，包括真實數據與合成數據格式的標準化、數據隱私保護等。為專業大模型、數據集等公共技術資源的流通交易提供制度保障，形成知識市場，促進行業健康發展。

14、10核心結論9PAGE汽車產業 AIGC 技術應用白皮書第一章汽車行業技術變革汽車產業 AIGC 技術應用白皮書10PAGE在汽車行業百年發展史的大部分時間里，是以動力系統為代表的硬件為王的時代，規模、渠道、品牌影響力等是核心競爭要素，但最近十五年的技術變革從根本上重塑了汽車的競爭法則。硬件逐漸趨同化，數據、人工智能算法和計算平臺成為新的核心競爭要素。在過去的十五年的大部分時間里，行業技術發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，通過強大的車載計算平臺，集成來自手機行業的操作系統、應用生態等，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，汽車行業的軟件研發

15、人員急劇增加，研發費用持續飛漲，性能提升卻遇到瓶頸。自2022年底以來，以ChatGPT3.5和特斯拉FSD V12的發布為標志，汽車行業從軟件定義汽車（SDV）邁入了數據定義汽車（DDV）的時代。以海量的數據為動力之源，高頻迭代模型，展現了驚人的性能提升效率。與傳統的基于邏輯代碼的開發模式不同，端到端的自動駕駛大模型、智能座艙交互模型開啟了數據驅動的開發模式，性能提升的關鍵資源從研發人力變為數據和算力。在汽車應用之外，AIGC技術在汽車研發、制造和營銷方面也展現了驚人的潛力，極大提升了開發效率，降低了成本，并提升了營銷效率。汽車行業的技術變革折射出時代科技的巨大變化：從以確定性的規則邏輯為基

16、礎的技術路線為主，轉向以概率論為基礎的人工智能技術路線為主，其對復雜環境和任務的適應能力更強，并產生了涌現智能，推動行業躍遷到一個新的階段?？偨Y來看，汽車行業正在經歷一場空前的技術范式轉移：以AIGC技術為基石，從軟件定義汽車邁向數據定義汽車。1.1 從SDV到DDV汽車產業 AIGC 技術應用白皮書11PAGEAIGC英文全稱為：Artificial Intelligence Generated Content，是人工智能1.0時代進入2.0時代的重要標志。AIGC指利用人工智能技術，根據用戶需求自動生成與之匹配的內容。汽車AIGC技術是指AIGC技術在汽車行業的應用，主要是利用人工智能技術

17、，自動生成汽車全生命周期中的任何內容，如：用戶需求的產品或服務、設計師的設計數據、工藝師的工藝流程參數等。汽車AIGC主要有汽車設計AIGC、汽車制造AIGC、汽車應用AIGC和汽車營銷AIGC等。1.2 汽車AIGC概述汽車設計AIGC汽車設計AIGC，指在汽車開發過程中利用人工智能的生成技術，自動生成部分或全部流程交付物，開發人員僅負責需求輸入和對AI生成的結果修改確認即可；汽車設計AIGC還包括開發數據按開發流程的自動演化，實現最初開發需求和最終開發結果的正反向追溯，并且開發人員可調取開發流程中任一環節的中間數據進行檢查確認。汽車設計AIGC的核心是汽車設計知識大模型，以一汽為例，將其命

18、名為NKL VEHAITM。圖1.2-1 汽車設計AIGC概念車型策劃裝備定義功能評價系統設計系統測試硬件開發軟件開發認可報告系統方案圖紙代碼測試報告NKL NKL VEHAIVEHAI汽車產業 AIGC 技術應用白皮書12PAGE汽車制造AIGC汽車設計AIGC利用人工智能技術推動汽車制造業向高度自動化、智能化發展，使得生產工藝更加科學精細，生產效能得以顯著提升，進而增強企業的核心競爭力與市場響應能力。它強調的是人工智能技術在汽車工藝制造領域的深度應用與革新作用，不僅僅局限于設計階段的創新構思，更深入到工藝流程設計、工藝參數優化、智能產線構建等多個方面。汽車應用AIGC汽車應用AIGC利用人

19、工智能技術，提升智能座艙、自動駕駛等的智能化水準，使消費者體驗更好，功能和性能的開發速度更快。1.2 汽車AIGC概述汽車營銷AIGC助力營銷各個環節的智能化，在用戶端，助力看車、選車、買車決策智能化；在經銷商端，能夠快速生成吸引消費者的營銷內容，提高品牌識別度和消費者參與度；在車企端，通過分析消費者的購買行為和偏好，為消費者提供更有差異性的產品推薦和服務，制定更精準的營銷策略，并指導新車型定義和設計。汽車營銷AIGC汽車產業 AIGC 技術應用白皮書13PAGE汽車AIGC是汽車企業數智化轉型的前沿領域。汽車企業的數智化轉型一般從業務流程的數字孿生和數據資產治理做起，以全場景數字化覆蓋、整體

20、效能提升為目標。業務流程的數字孿生將為AIGC開發模式提供AIGC知識能力的調用順序，使AIGC能夠成功的自動生成開發數據流；數據資產治理將為AIGC開發模式提供標準化的生成結果參考，為AIGC提供生成模版和調優的對比依據。當企業的數智化轉型完成上述任務后，就為AIGC開發模式奠定了基礎，可進一步通過AIGC大幅度提升研發效能。汽車設計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機器快速完成，汽車開發效率顯著提升。開發人員從重復性勞動中解脫出來后，將主要進行知識完備性升級維護、任務標準化梳理、用戶需求研究、創新任務策劃等。因此開發工具的操作技能、流程標準的規范執行將不再是行業門檻

21、，用戶需求分析、產品創新策劃、對汽車的認知理解將會成為主要的競爭能力。汽車制造AIGC帶來工作效率和質量的提升。汽車工藝制造領域經歷了從人工操作逐步過渡到自動化、數字化、網絡化直至智能化的深刻的模式變革。從工藝設計效率提升的角度看，AI通過機器學習算法，能夠迅速解析大量歷史數據，快速精準地設計出最優的工藝方案，甚至可以實現實時動態優化。這樣大大縮短了研發周期，降低了成本，提升了產品的綜合性能。汽車制造AIGC更是對企業整體運營和決策方式的根本重塑。AI賦能的智能決策系統能夠實時收集、分析海量生產數據，通過對各類指標的深度挖掘，精確預測潛在問題，提出預防措施；同時，AI可自我學習和進化，持續優化

22、生產調度、庫存管理、能源使用等多方面的決策，實現精益生產和資源的最大化利用。汽車應用AIGC是對消費者最具獲得感的技術，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，能夠處理復雜的多輪對話。AIGC技術使導航系統能夠理解抽象需求，提供個性化路線規劃。AIGC技術還可以根據用戶偏好自動生成播放列表，推薦內容，并可能實現生成式內容創作。AIGC在營銷領域的應用，使得企業能夠快速生成吸引消費者的營銷內容，提高品牌識別度和消費者參與度。例如通過AIGC生成的個性化廣告、促銷郵件和社交媒體帖子等，都能有效吸引目標用戶。1.3 汽車AIGC的影響及意義14PAGE汽車產業 AIGC 技

23、術應用白皮書第二章AIGC在汽車設計領域的應用探索汽車產業 AIGC 技術應用白皮書15PAGE2.1 汽車設計AIGC基礎技術車企全要素的數字孿生與流程數智化是汽車設計AIGC場景實現的重要基礎。數字孿生技術為汽車設計AIGC的實現提供了數據基礎。數字孿生技術是指通過數字化手段對物理系統進行全面、準確、實時的映射，從而實現對其全生命周期的監控、預測和優化。在汽車領域，數字孿生技術可以為汽車的設計、制造、運行維護提供全面的數據支持。這些數據不僅包括物理參數，如車輛狀態、性能和安全性，還包括各種非物理參數，如用戶體驗、需求和偏好等。正如智能駕駛正在實現“用車人”的數字孿生，汽車設計AIGC將實現

24、“造車人”的數字孿生。如圖2.1-1所示。2.1.1 場景技術數字孿生圖2.1-1 汽車數字李生關鍵要素制造數據設計數據車型數據用戶數據銷售數據物數字汽車策劃策劃師設計運維制造銷售設計師司機工藝師銷售經理人用物數字孿生智能駕駛人造物數字孿生智能研發知識驅動數據驅動境數字孿生仿真場景數字孿生數智化OA系統汽車產業 AIGC 技術應用白皮書16PAGE流程是促進數據在AIGC中發揮作用的工具載體，也是汽車開發AI Agent實現的基礎。流程數智化就是通過數字化的手段對業務流程進行實時、在線的管理。汽車本身是一個復雜的裝備系統，其開發過程涉及多個專業領域，需要上下游部門之間的高度協同，而傳統的管理方

25、式往往因為溝通不暢、信息傳遞不及時而導致開發效率低下、質量問題頻發。流程的數智化恰恰解決了這一問題。通過數智化平臺，不同部門、不同專業領域的人員可以實時共享數據、交流信息，這不僅提高了協同開發的效率，同時關鍵數據的實時監控也確保了開發過程中的問題能夠被及時發現、解決，從而提高了最終產品的質量。2.1 汽車設計AIGC基礎技術通用語言大模型通過使用上百億個參數和龐大的語料庫進行訓練，使得大模型可以理解并生成更自然、更豐富的文本內容，在通用領域具備了知識推理能力，初步實現了“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，在嚴肅的專業產品領域應用還存在很多問題：2.1.2 模型技術AI

26、模型01ChatGPT的知識來源于公域知識，對于企業自用大模型，需補充企業私域知識才能使模型的輸出結果滿足企業的標準規范通用大模型缺少必要的專業知識02在嚴肅產品領域中，所有結果都要禁得起推敲，因此生成過程邏輯要高度透明，數據來源可回溯。大模型的決策過程往往是黑盒式的，這導致其決策缺乏可解釋性03無監督訓練的過程使大模型難免學習到錯誤和偏見的信息，從而產生幻覺；另外缺乏邏輯和規范化數據使模型生成內容存在信息丟失和違規的風險。大模型無法確保生成內容完整、規范、可信04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，生成內容變化較大；另一方面，大模型不能主動向用戶搜集需求，也會導致生成

27、內容不完整。大模型交互方式智能性不足汽車產業 AIGC 技術應用白皮書17PAGE汽車設計過程涉及文本數據、圖像數據、音頻數據等多模態的設計交互及數據處理，通用語言大模型雖具備強大的通用AI能力，但在特定的應用場景中的仍有缺陷，尤其是在汽車設計這種專業性強、流程復雜且生成質量要求高的專業領域，需要更加細分的AI技術對通用語言大模型進行能力補足，主要涉及以下技術：自然語言處理（NLP）技術01NLP是AIGC在汽車制造領域的重要基石，利用先進的自然語言處理技術，如語義理解、對話系統、文本生成等，實現與設計人員、工程師、操作員的有效溝通，以及自動生成各類技術文檔、操作手冊、維修指南等，減輕人工編寫

28、負擔，確保信息的一致性和準確性。計算機視覺（CV）技術02CV技術在AIGC主要應用于識別、分析和理解圖像、視頻數據，有助于汽車制造可視化、生產監控、質量檢測等環節。如通過圖像識別監控焊接質量、檢測涂裝缺陷、識別裝配過程中的零部件等。機器學習（ML）與深度學習（DL）03側重于對未知的、以數據科學為代表的相關場景，通過實時分析生產數據，生成工藝參數推薦、故障診斷報告、設備預測性維修建議等，進行實時工藝指導與優化，指導現場操作人員精確作業；或根據實時生產狀態動態調整生產計劃，優化資源分配，以應對變化的市場需求或突發狀況。語音技術04語音識別與合成技術用于人機交互與信息傳遞，提升工作效率與用戶體驗

29、。語音識別是將口頭指令或對話轉化為文字?？捎糜谲囬g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化為自然流暢的語音輸出，用于智能助手播報設計更改通知、生產線狀態更新、維修指導等。2.1 汽車設計AIGC基礎技術汽車產業 AIGC 技術應用白皮書18PAGE汽車專業知識有多種形式，如公式、定理、圖表等，如何將其轉換成機器能夠識別的格式？知識圖譜是一種較好的選擇。知識圖譜是一種大規模語義網絡，包含實體、屬性及其之間的各種關系。實體指具體的事物或概念，如人、地點、組織等；屬性指實體具有的屬性或特征，如人的性別、地點的地理坐標等；關系則表示實體之間的相互作用和聯系，如屬于、位于等。通

30、過建立知識圖譜，能夠將復雜的非結構化數據以網絡等形式表達成結構化信息，便于計算機進行處理和分析。將知識圖譜強大的推理能力和大模型強大的自然語言處理能力結合，取長補短，是確保汽車設計AIGC系統生成內容符合嚴肅專業領域的有效手段。具體方案為：首先采用自然語言處理和文字識別技術，將自然語言書面文件轉化為計算機可識別處理的信息，進而實現知識的自動抽取。其次，將抽取到的知識構建成知識圖譜，建立關聯性。這一過程結合大模型的語言理解能力，協助實現圖譜構建中實體和關系抽取的過程，更能豐富語義信息。最后，將知識圖譜與大模型融合訓練，幫助模型學習專業知識，從而為大模型生成過程增加邏輯性。2.1.3 知識技術知識

31、圖譜結構化數據半結構化數據非結構化數據數據映射整合數據庫知識表示實體提取關系抽取屬性抽取知識提取實體對齊質量評估本體構建知識更新屬性校正操穩性經濟性動力性速比踏板-扭矩map車速方向盤轉角制動扭矩圖2.1-2 知識圖譜構建示例2.1 汽車設計AIGC基礎技術汽車產業 AIGC 技術應用白皮書19PAGE2.2 汽車設計AIGC系統汽車智能設計AIGC系統覆蓋整車需求、系統設計、硬件開發、軟件開發、系統調試、功能評價六大汽車研發流程，汽車工程師通過向汽車大模型注入專業知識，使其能夠嚴格按照規則和流程處理專業領域工作并具備數據智能推演和正反追溯的能力。大模型可輔助工程師實現需求定義、方案設計、軟硬

32、件開發及仿真測試等過程文件的生成，最后由設計師對生成結果完成評價和篩選。汽車設計AIGC系統主要由三部分構成：知識數據、設計大模型和工具鏈。(1)知識數據：對于研發領域，知識數據是專業工程師不斷學習總結和實踐應用而驗證正確有效的數據。對于企業垂直領域大模型的構建，不僅需要高價值的行業共性知識，更需要企業具備一定的私域知識積累。在大數據時代的背景下，企業在數據湖中積累的大量研發知識，為NKL VEHAITM提供了寶貴的數據來源。(2)設計大模型：設計大模型是汽車設計AIGC生成能力的核心，是AI智力的來源。開發通過模擬設計師的知識能力體系進行構建和訓練，從而期望獲得與設計師相近的汽車開發能力。設

33、計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準規范流程等文件，使大模型具有獨特的知識內容體系和主動交互收集完整需求的能力。在本節中，我們將以一汽NKL VEHAITM為例進行分析。(3)工具鏈：工具鏈是汽車設計AIGC系統生成的執行單元，設計大模型只負責數據的轉化，也就是將輸入數據按照專業標準規范等轉化成輸出數據，這些輸出數據就是人工模式下設計師操作工具鏈需要設定的相關信息，現在由設計大模型直接輸出給工具鏈，驅動工具鏈自動按模版生成規范的交付物。汽車開發涉及多個專業，每個專業的知識和使用的工具鏈不同，因此，汽車設計AIGC系統也將有多個，并且可以相互聯通。2.2.1 汽車設計AI

34、GC系統構成圖2.2-1 汽車設計AIGC系統構成系統部件主參數系統部件結構數據系統功能設計系統電控軟件整車性能仿真模型性能仿真結果專家設計報告系統PCB設計數據整車需求分解模塊系統部件結構設計模塊系統功能電控設計模塊性能仿真模型構建模塊仿真測試模塊評價及優化迭代模塊設計工具設計工具仿真工具仿真工具報告工具設計工具數據庫產品結構數據庫汽車使用場景數據庫電控軟硬件模塊庫機構仿真模型數據庫專家知識庫整車需求分解方法系統部件結構設計方法系統功能電控設計方法性能仿真模型構建方法仿真測試方法評價及優化迭代方法專家知識及智能設計系統整車參數裝備定義工程目標汽車產業 AIGC 技術應用白皮書20PAGE2.

35、2.2.1 設計大模型生成內容的完整性由于大模型技術本身的局限性與知識本身的復雜性，生成的內容可能并不完整，因此，完整性成為了衡量設計大模型的一個重要標準?？梢詮囊韵聨讉€方面著手提高生成內容的完整性：2.2.2 汽車設計大模型性能要求一是輸入知識的質量與完整性，利用NLP-OCR技術對自然語言書面文件進行知識自動抽取，將抽取的知識建成知識圖譜，構建軟件算法和仿真模型基礎模塊庫，作為設計大模型生成內容的調用元素，解決知識分散、大模型生成結果無據可查的問題。二是生成流程的完整性，生成內容的完整性要依靠數智化流程的完整性來保證。設計大模型通過流程等企業私域知識訓練，使大模型具備自動識別流程完整性能力

36、。三是模型對于輸入知識的補全能力，設計大模型通過搭建本地化的企業大模型，通過模板等企業私域知識訓練，使大模型具備完整需求主動交互收集能力。四是應用的具體場景與需求，針對于不同的具體場景，提供不同的交互邏輯與問題解決方式，在不同的應用領域上，提供特化的訓練模型。2.2 汽車設計AIGC系統2.2.2.2 設計大模型生成內容的規范性設計大模型生成內容的規范性主要在于合規方面。一是對于設計大模型生成的內容制定規范，以標準化的模版生成規范的內容，同時也要確保生成內容符合應遵循的法律法規；二是對于數據的來源需要確保隱私保護與數據安全。數據來源始終是設計大模型需要考慮的一個重要影響因素，必須確保來源的正當

37、性?，F在的語言大模型多為被動提問接收，且企業的私域知識不便用于訓練公共大模型，需求的接收不完整導致生成結果的隨機性。設計大模型提出建立本地化的企業大模型，以規范性的企業私域知識進行訓練，將企業知識圖譜與企業本地大模型融合訓練，使生成內容具備規范性。汽車產業 AIGC 技術應用白皮書21PAGE2.2 汽車設計AIGC系統2.2.2.3 設計大模型生成內容的可信性設計大模型生成內容的可信性主要由測試驗證來評價。判斷生成內容是否可信，一是設計師需確認大模型是否真正理解了要生成的任務，二是生成的結果需要進行全覆蓋測試和驗證。檢測生成內容是否能夠真正應用于實踐，應用的程度如何，能否達成使用者的目的等，

38、都是評估生成內容可信性的標準。通過這些評估結果，來對模型進行微調，重新梳理數據與流程，提高生成內容的可信性。設計大模型根據主動收集的需求，調用仿真模型基礎模塊庫，自動生成數字化任務場景，供設計師確認；根據場景工況知識圖譜生成全覆蓋測試工況和場景模型，實現自動化測試。設計大模型技術搭建本地化企業大模型，利用流程、模板等企業私域知識訓練，使大模型具備完整需求主動交互收集能力，同時以企業知識圖譜進行知識輸入與大模型的融合訓練，使大模型生成內容在知識圖譜中有據可循，確保了生成內容的可信性。2.2.2.4 人機共智協同在設計大模型中，AIGC與人類不是相互替代的關系，未來的趨勢是人機共智，兩者的互補性體

39、現在機器提供強大的數據分析和生成能力，而人類則提供情感認知、判斷力和創造力，二者相輔相成，共同確保安全和性能。不僅是設計大模型，其它大模型也呈現了相似的特點，以下是兩個典型案例：設計大模型不僅僅局限于一問一答的傳統模式，追求的是通過使用者的首個問題，自動預測出一系列該問題的完整描述。在這個過程中需使用者確認或修改問題描述，主動交互需求，達成人與機器的相互補充，豐富問題完整度。大模型可在自動駕駛領域能夠實時收集和分析車輛運行數據、駕駛者行為以及外部環境信息，進行快速、準確的處理和判斷。這種數據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知、判斷

40、力和應變能力，能夠在復雜或突發情況下作出靈活的決策，這些是機器無法比擬的。汽車產業 AIGC 技術應用白皮書22PAGE2.2 汽車設計AIGC系統學習了專業領域知識和企業私域知識的設計大模型已經具備根據需求和流程生成推薦方案的能力，但規范的專業交付物都是使用專業的開發工具制作出來的，因此需要大模型與工具相結合，也就是“大模型+工具”的概念，可以認為是汽車開發的AI Agent。比如在智能駕駛測試場景自動生成AIGC系統中，大模型在生成內容的基礎上，自動調用仿真測試工具生成測試場景和工況，執行測試并調用文檔工具生成測試報告和設計文件。行業上還有很多“大模型+工具”相關案例，比如：大模型與Wor

41、d結合，使大模型能夠幫助用戶生成文本，或將文檔集匯總等。在制造行業，“大模型+工具”的研發設計模式能有效提升芯片設計、機械設計、工程仿真等精度和效率。大模型與工業研發設計軟件融合，借助云計算，進行超大數據量的推理訓練，進一步優化軟件工作效率，簡化研發流程和復雜度，幫助企業提升研發效率。2.2.3 汽車開發AI Agent大模型工具汽車開發AI Agent汽車產業 AIGC 技術應用白皮書23PAGE2.3 汽車設計AIGC應用案例傳統的汽車動力學仿真模型搭建方式主要是使用專業的汽車建模軟件，利用軟件提供的圖形化界面和模塊庫進行手動搭建。研發人員選擇適當的模塊作為車輛的各個部件，并設置相應的參數

42、來描述其特性。然而傳統建模方法存在參數獲取困難、對參數完整性要求較高、模型精度不足等問題；此外，對于不同的車型和不同的設計需求，需要重新搭建汽車模型，無法實現模型的復用。將AIGC應用于汽車動力學仿真建模，有望解決傳統建模方法存在的一些問題。對于利用AIGC搭建汽車動力學仿真模型，一汽全國重點實驗室提出一種高保真系統模型自動搭建技術，從已有的數據和經驗中自動提取和生成模型參數，提升建模的效率和精度，并實現模型的自動構建和優化。對于仿真模型需要輸入的參數，一是通過研究基于結構參數的模型參數自動提取匹配技術，二是基于試驗數據的關鍵部件及子系統非線性模型擬合技術，實現模型參數辨識及自動補齊調優，達成

43、參數驅動的系統模型自動搭建的目標，并通過大模型或各種算法對仿真模型進行自動修正，從而提高仿真精度和可靠性。通過汽車動力學仿真模型的自動搭建與優化，可以顯著提高建模效率，縮短研發周期，得到更加精確的仿真模型；減少了人工參與的時間和成本，降低了試驗成本和資源消耗。2.3.1 汽車動力學仿真模型AIGC自動搭建汽車產業 AIGC 技術應用白皮書24PAGE2.3 汽車設計AIGC應用案例隨著軟件行業的快速發展，軟件測試已成為確保軟件質量和穩定性的關鍵環節。然而，傳統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、測試用例設計問題、缺陷定位和追蹤問題等諸多痛點，而

44、引入AIGC技術，通過利用人工智能和機器學習算法，能夠做到自動化測試、全面覆蓋、精準定位、降低成本、持續優化，使上述問題迎刃而解。AIGC技術在軟件測試領域的應用方向包括但不限于：2.3.2 軟件測試AIGC自動評測自動化測試腳本生成01利用AIGC技術生成自動化測試腳本，實現對軟件的全面自動化測試。這需要結合自然語言處理技術對用戶需求進行分析，并生成相應的測試腳本。智能缺陷檢測02通過訓練大模型對軟件進行實時監控和分析，自動識別和分類潛在的缺陷和問題。這需要利用機器學習和數據挖掘技術對軟件運行過程中的數據進行處理和分析。測試用例優化03根據軟件的特性和用戶需求，利用AIGC技術自動生成具有針

45、對性的測試用例，提高測試效率和準確性。這需要結合深度學習技術對大量的歷史測試數據進行學習，以生成更優化的測試用例。汽車產業 AIGC 技術應用白皮書25PAGE2.3 汽車設計AIGC應用案例結構參數AIGC自動優化技術是將實車運行大數據、人工智能算法、功能機理仿真模型與新能源汽車各類子系統的結構、參數設計的復雜性能開發需求相結合，旨在創新一種新能源汽車智能性能設計優化的理論方法，生成相關結構參數。AI技術賦能汽車性能設計將大大提升正向開發效率，不僅可支撐前期的性能指標分解，而且可實現面向目標的多方案評估、系統選型、部件參數設計及性能驗證預測，從而更客觀高效的開展動力性、經濟性、安全性、舒適性

46、、操控性、可靠性等多性能目標優化及整車性能集成。汽車的智能網聯化發展為獲取實車運行大數據提供了便利的條件，應用數據挖掘、人工智能算法可聚類生成符合各駕駛風格、各地域區間等客戶實際行駛工況，進一步指導車輛的性能開發，更好地滿足不同消費者以及不同類型車輛的需求和預期。國際各大廠商已開始布局面向汽車結構和設計參數的通用生成式人工智能（AIGC）算法及軟件相關研究，一汽全國重點實驗室也緊跟國際技術潮流，正在搭建一個基于整車能耗分析的生成式平臺，集成多種AI算法來處理和分析實車運行大數據，通過模擬和預測，AI能夠提供關于不同設計方案的詳細反饋。在動力系統設計中，AI算法可以預測不同配置下的能耗和性能指標

47、；同時，平臺還集成了先進的優化方法、以及端到端的智能強化學習算法，利用這些AI模型可以實現系統結構、設計參數的自動調整，完成汽車結構及設計參數的優化與自動生成。結構參數AIGC自動優化技術推動了數智化造車的快速發展，進一步降低成本，加速產品上市進程。隨著技術的不斷發展和應用，這項技術有望極大地改變新能源汽車的設計和制造過程。2.3.3 結構參數AIGC自動優化進一步降低成本加速產品上市進程結構參數AIGC自動優化汽車產業 AIGC 技術應用白皮書26PAGE2.3 汽車設計AIGC應用案例2.3.4 動力電池材料配方AIGC自動篩選動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

48、航里程、安全程度及車輛成本，而市場的持續增長對電池的能量密度、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性的革新。當前為了快速滿足市場需求，如何提高電池材料配方篩選機制的效率和精確度，已成為整個行業發展的基本共識和關鍵方向。動力電池所需材料種類繁多，并且每種材料的構效關系極其復雜。在電池材料配方篩選過程中，每種材料和工藝參數的微小變化都可能導致性能的顯著差異，傳統的“試錯”實驗方法需要耗費大量的時間和成本來逐一測試和篩選配方,不利于適應快速迭代的市場需求。人工智能可以幫助研究人員發現不同因素之間的相互作用規律并闡明材料設計、單體設計和系統設計機制，并自動識別影響電

49、池性能的關鍵因素，從而迅速篩選出最佳的電池材料設計方案。不但使電池研發效率提升12個數量級，且節省70%80%研發費用。結合自動化實驗平臺和設備，同時測試大量不同的材料配方，可以在短時間內生成大量數據，有利于人工智能算法進行訓練和深入分析，進一步提高模型的準確性。汽車產業 AIGC 技術應用白皮書27PAGE2.3 汽車設計AIGC應用案例車型定義是汽車設計流程的起點，它決定了車輛的基本類型和外觀，為后續的設計和開發提供了基礎。車型定義的優劣在一定程度上決定了一個產品的成敗。傳統的做法通常重度依賴于決策者，無法通過科學的手段輔助決策，AIGC的出現為上述問題提供了新的解決思路。在車型定義初期，

50、AIGC技術可以幫助汽車制造商收集和分析用戶行為數據和消費者偏好信息，從而準確洞察潛在用戶群體的需求特點，從而為車型的功能配置、外觀設計、內飾風格等提供決策支持。例如，通過挖掘社交媒體上的用戶討論和評價，AIGC可以幫助企業發現消費者對于車輛安全性、燃油經濟性、駕駛體驗等方面的關注點和痛點，進而在車型定義中予以重點考慮。在車型定義過程中，通過對消費者數據的深入挖掘和分析，汽車制造商可以識別出不同用戶群體的獨特需求，進而促進個性化和定制化的實現。例如視車科技推出了AI涂裝功能，通過輸入關鍵詞描述，系統能夠自動生成各種獨特的涂裝設計，并通過3D車型呈現出來。同時，工具還具有3D可視化編輯設計功能，

51、可對汽車外觀的個性化涂裝，進一步進行自定義的調整，如車漆材質、大小比例、旋轉縮放、顏色更換、水平位置調整等。該功能對于車型定制化開發提供了一條技術路徑。AIGC在車型定義中的應用為汽車制造商提供了強大的數據支持和設計優化能力，推動了汽車產業的智能化和個性化發展。2.3.5 車型定義AIGC自動推薦提供決策支持車型定制開發用戶行為數據深挖消費者數據消費者偏好信息用戶群體獨特需求推動汽車產業的智能化和個性化發展車型定義初期車型定義過程28PAGE汽車產業 AIGC 技術應用白皮書第三章AIGC在汽車制造領域的應用探索汽車產業 AIGC 技術應用白皮書29PAGE3.1 汽車制造智能工藝設計系統AI

52、GC應用探索產品智能工藝評審的實現主要可分為以下幾個過程：3.1.1 產品智能工藝評審基于規則的評估01利用預設的工藝性規則，對設計方案進行自動檢查。通過算法自動比對設計方案與規則庫，快速識別出不符合工藝性要求的設計元素。數據驅動的評估02收集并分析大量歷史汽車產品設計數據，包括成功和失敗案例，構建數據驅動的評估模型。使用機器學習算法，如支持向量機（SVM）、隨機森林等，訓練模型以識別設計方案中的工藝性問題。仿真模擬評估03利用虛擬仿真技術，建立汽車產品的數字模型，模擬實際制造工藝過程。通過仿真實驗，觀察和分析在模擬制造過程中可能出現的問題，如材料流動、應力分布、裝配難度等。根據仿真結果，對設

53、計方案的工藝性進行評估和優化。深度學習評估04使用深度學習技術，如卷積神經網絡（CNN），對設計方案進行圖像識別和分析。訓練模型以識別設計圖中的關鍵特征，并預測其工藝性。深度學習模型可以處理復雜的圖像數據，并提取出人類設計師可能忽略的細微特征。專家系統評估05構建基于知識的專家系統，集成汽車產品設計領域的專家經驗和知識。通過推理機制，對設計方案進行工藝性評估，并提供改進建議。專家系統可以結合規則庫和案例庫，實現更為精準的評估。汽車產業 AIGC 技術應用白皮書30PAGE3.1 汽車制造智能工藝設計系統AIGC應用探索應用AIGC智能工藝設計是運用人工智能技術來改進和優化工業產品的設計和制造工

54、藝流程的過程。這種設計方式整合了機器學習、大數據分析、云計算、計算機輔助設計(CAD)以及高級算法等先進技術，能夠實現(1)自動生成設計方案：AI可以根據已有的設計數據庫和規則，結合目標需求，自動生成新的設計方案或者優化現有的設計，在汽車制造領域，可以用于工裝輔具、工藝設備、零部件結構的設計與改良。(2)工藝參數優化：通過分析大量歷史生產數據，AI能夠自動尋優，精確地設定和調整制造工藝參數，以達到提高產品質量、降低成本、縮短生產周期的目的。(3)虛擬仿真與驗證：AI可以與數字孿生技術和虛擬現實(VR)、增強現實(AR)相結合，實現工藝流程的模擬和仿真，預估并解決可能出現的問題，減少物理樣機試驗

55、次數，提高新產品上市的速度。3.1.2 工藝智能設計3.1.3 制造問題智能診斷利用AI進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行：數據收集：收集汽車制造過程中的尺寸數據。這可能包括各個部件的尺寸、公差、裝配過程中的測量數據等。數據預處理：對收集到的數據進行清洗和整理，去除異常值、重復值和缺失值。將數據標準化或歸一化，以便于后續的模型訓練和分析。利用AI技術（如深度學習、機器學習算法）從預處理后的數據中提取與尺寸超差問題相關的特征。模型訓練：使用提取的特征訓練一個或多個機器學習模型，用于預測或分類尺寸超差問題。尺寸超差預測與分析：利用訓練好的模型對新的制造數據進行預測，判斷是否

56、存在尺寸超差的風險。結合模型預測結果和實際制造過程中的數據，利用AI技術進行關聯分析，找出導致尺寸超差的可能原因。解決方案推薦：根據分析出的原因，利用AI技術或專家系統推薦相應的解決方案。持續優化與監控：將AI分析系統集成到汽車制造過程中，實時監控尺寸數據并預測超差風險。第一步第二步第三步第四步第五步第六步汽車產業 AIGC 技術應用白皮書31PAGE3.2 汽車制造智能生產決策系統AIGC應用探索生產智能決策大模型是一種基于大數據、人工智能和先進算法構建而成的綜合性智能系統，它專為現代制造企業提供精準、高效的生產決策支持。在這個模型中，涵蓋了從市場需求預測、原料采購、生產計劃制定、工藝優化到

57、質量控制、物流配送等眾多生產環節的智能決策功能，旨在全面提升制造企業的生產效率、質量和經濟效益。首先，生產智能決策大模型能夠通過集成和分析市場趨勢、銷售數據、消費者行為等多種外部信息，構建精準的市場需求預測模型，為企業制定合理的生產計劃提供依據；其次，該模型能夠自動生成優化后的工藝參數和生產流程，從而實現工藝設計效率的顯著提升。在生產執行階段，智能決策大模型通過實時監測生產線的各項數據，如設備運行狀態、產品質量檢測結果等，進行實時的動態調整和智能決策，確保生產過程穩定、高效運行；此外，智能決策大模型還可以對生產全過程產生的大量數據進行深度分析，形成智能質量控制體系。在供應鏈管理層面，智能決策大

58、模型能夠實現精準的物料需求預測，自動協調供應商關系，優化庫存管理，確保物料供應與生產需求的精準匹配，降低庫存成本和缺料風險，提高整體供應鏈的響應速度和敏捷性。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，結合訂單需求、倉庫位置、交通狀況等因素，進行智能調度與路徑優化，實現快速響應市場需求，縮短交貨周期，提升客戶滿意度。綜上所述，汽車制造智能生產智能決策大模型作為一種革命性的生產管理工具，通過深度融合大數據、人工智能等先進技術，實現了從戰略層到執行層的全面智能決策支持，極大地推動了制造企業的數字化轉型與智能制造水平的提升。生產智能決策大模型市場需求預測原料采購生產計劃制定工藝優化質量

59、控制物流配送汽車產業 AIGC 技術應用白皮書32PAGE3.2 汽車制造智能生產決策系統AIGC應用探索計劃動態排程與AIGC的技術深度融合主要體現如下幾個方面：3.2.1 計劃動態排程物流智能調度是指運用人工智能、大數據、物聯網等先進技術，對汽車制造過程中的物料搬運、倉儲管理、配送路徑等進行實時、精準的規劃與控制。而AIGC技術其與物流智能調度的融合應用，為汽車制造智能生產決策帶來了新的可能性與價值。首先，AIGC可從大量物流數據、供應鏈知識、行業報告等多元信息中提取關鍵知識，構建物流知識圖譜，為物流決策提供結構化、理解的知識支持。然后，AIGC還可根據用戶需求自動生成定制化的物流報告、數

60、據分析圖表、決策建議等文本內容，減輕人工撰寫負擔，提升決策效率。最后，結合機器學習、深度學習等技術，AIGC可進行物流需求預測、庫存優化、配送路徑仿真等，輔助決策者預判風險，制定最優物流策略，并且通過自然語言與決策者進行交互，解答物流相關問題，提供即時決策支持，提升決策體驗。3.2.2 物流智能調度集成數據平臺01構建統一的數據平臺，整合APS系統產生的實時生產數據與AIGC所需的各種外部信息源，確保數據的完整性和一致性，為兩者的深度融合奠定基礎。知識驅動的APS優化02將AIGC構建的汽車制造知識圖譜融入APS系統，使生產計劃與調度過程充分考慮行業知識、歷史經驗等因素，提升決策的準確性和適應

61、性。AI輔助決策支持03利用AIGC生成的智能報告、分析結果和決策建議，豐富APS系統的決策支持功能，幫助決策者快速理解復雜生產狀況，制定科學合理的生產策略。人機協同決策體系04構建人機協同的決策體系，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，提供實時決策支持，同時允許決策者根據實際情況調整AI生成的方案，實現人機優勢互補。汽車產業 AIGC 技術應用白皮書33PAGE3.2 汽車制造智能生產決策系統AIGC應用探索AIGC在質量方面的應用探索主要包括生產線過程質量數據分析、產品缺陷溯源控制、制造過程異常預警和質量預測等方面。通過建立數據模型和算法，AIGC可以對生產過程

62、中的質量數據進行實時監測和高效分析，實現全過程高效的數據挖掘；依托于不斷迭代的模型和算法，更精準地識別產品缺陷的真因點，乃至于生產過程人機料法環測的異常點；最后，依據數據分析模型實現預測未來可能出現的質量風險，為生產決策、產品和工藝的改進提供科學依據。3.2.3 質量智能預測能源智能管控是當前綠色低碳發展背景下的一項關鍵技術和管理手段，其目的是通過先進的信息技術和智能化手段對能源的生產、傳輸、存儲和消耗等全過程進行高效、精準、可持續的管理。人工智能技術的賦能，則為能源智能管控帶來了劃時代的革新和發展機遇。一方面，人工智能通過大數據分析和機器學習技術，可以實時監測和預測能源供需動態，實現能源系統

63、的精準調度與優化配置。同時人工智能技術也可以賦能能源設施的智能化運維與管理。3.2.4 能源智能管控生產線過程質量數據分析產品缺陷溯源控制制造過程異常預警質量預測AIGC實時監測和預測能源供需動態賦能能源設施的智能化運維與管理人工智能34PAGE汽車產業 AIGC 技術應用白皮書第四章AIGC在整車產品領域的應用探索汽車產業 AIGC 技術應用白皮書35PAGE4.1 AIGC賦能自動駕駛應用自動駕駛在算法方面的總體趨勢是：端到端自動駕駛大模型成為發展方向，基于規則的開發模式轉向了數據驅動的開發模式。自動駕駛的算法架構變得持續簡化，規則算法持續減少，復雜性留給了模型參數和數據。在此之前，無論是

64、自動駕駛公司，主機廠的算法部門，往往需要接近千人的研發團隊規模，來開發規則算法，但是現在，端到端方案所展示出的性能潛力將遠超工程師，自動駕駛性能提升的關鍵資源從研發人力變為數據和算力。2023年，特斯拉發布了FSD Beta V12，并表示這是業界首個端到端AI自動駕駛系統，采用“視覺輸入、控制輸出”的方法。根據特斯拉的描述，V12的C+代碼只有2000行，而之前的V11有30萬行。端到端自動駕駛大模型的特點在于利用全新的Transformer架構，將全套的自動駕駛任務有機地統一起來，進行聯合優化，信息無損傳遞、數據驅動、全局優化，相對于之前感知、規劃、決策等模塊化自動駕駛算法，展現出了極大的

65、優勢。2023年，由地平線學者在CVPR發表最佳論文（best paper），提出UniAD模型，融合了五個典型任務，即跟蹤、建圖、行為預測、占有柵格預測和規劃器，從而在一個端到端框架中整合了全套的自動駕駛任務，推動了端到端自動駕駛大模型的發展。4.1.1 端到端自動駕駛大模型整合全套自動駕駛任務UniAD模型跟蹤建圖行為預測占有柵格預測規劃器FSD Beta V12特斯拉視覺輸入控制輸出汽車產業 AIGC 技術應用白皮書36PAGE4.1 AIGC賦能自動駕駛應用從2022年開始，L2+量產車開始大規模銷售，2023年，僅中國市場就預計銷售出了150萬臺L2+量產車，這些車的大量傳感器將產生

66、海量的數據。特斯拉的FSD行駛里程達到第一個10億英里，用了大約3.5年的時間。目前特斯拉用戶每天平均使用FSD行駛約1470萬英里。按照這個速度，FSD的累計行駛里程每增加10億英里只需要68天。海量的真實道路數據的到來，意味著今后數據量本身將不是制約自動駕駛發展的瓶頸，相反，對數據的處理能力比數據量更重要，這其中，數據的處理效率以及數據的處理成本最關鍵，直接關系到自動駕駛企業的核心競爭力。云端AI算力作為AIGC發展的基石，其重要性日益凸顯；當前AIGC的發展也對智能算力也提出了挑戰，不僅要求高性能、高帶寬、高存儲，而且要求高通用性、高效分布式計算、高效集群互聯。然而，云端算力的昂貴和短缺

67、嚴重制約了大模型在自動駕駛駕駛領域的發展。當前，英偉達在AI計算領域占據絕對主導地位，但全球供應鏈的不穩定性使得依賴單一算力供應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據專用訓練系統Dojo。從技術上看，當前AIGC的發展對智能算力也提出了挑戰，不僅要求高性能、高帶寬、高存儲，而且要求高通用性、高效分布式計算、高效集群互聯。從CNN的小模型時代到以Transformer為底座的AIGC時代，對于AI算力的需求更加明確和聚焦，技術的范式轉移帶來生態格局重塑的機遇。國產算力起步晚，但發展迅速，涌現出華為、燧原等一批國產算力公司，產品迭代較快，技術差距在快速縮小，已經可以滿足

68、大多數場景的算力需求，有望打破AI算力的困局，持續助力汽車行業對AIGC的應用。4.1.2 數據處理與云端算力汽車產業 AIGC 技術應用白皮書37PAGE4.1 AIGC賦能自動駕駛應用傳統的數據標注需要海量的人工，但人工標注在效率和成本方面已經難以滿足模型訓練對海量數據集的需求。同時，數據復雜度也在不斷提升，從2D走向3D，直到4D數據，除了視頻，還包括點云數據的標注。具體而言，人工標注的不足包括：1.成本高：自動駕駛技術需要大量的數據來進行訓練和測試，這些數據量通常都非常巨大，需要耗費大量的時間和人力來進行標注。2.標注的復雜性高：自動駕駛技術需要對車道線、交通信號燈、行人等進行識別和跟

69、蹤，這些標注需要高精度、高效率、高可靠性和高一致性，難度越來越高。3.不能確保標注的一致性和規范性：在自動駕駛領域，數據的標注需要遵循一定的規范和標準，以確保數據的準確性和一致性?；谠贫说碾x線大模型的數據標注方法對以上問題迎刃而解。離線模型可以對大量數據進行預處理，在批量處理中自動化標注大量數據，并且可以保證數據的標注質量和一致性，從而大大提高數據標注的效率，降低數據標注的人力成本和時間成本。云端的大模型不但可以對數據進行自動化標注，還可以進行多模態數據挖掘，用自然語言來進行數據預處理，例如檢索特定場景數據、挖掘長尾數據等。4.1.3 基于AIGC的自動化數據標注圖4.1-1 4D數據標注需

70、要自動化數據標注才能滿足成本和效率的需求汽車產業 AIGC 技術應用白皮書38PAGE4.1 AIGC賦能自動駕駛應用自動駕駛的核心挑戰在于有海量的長尾場景需要驗證，這需要大量的場景數據，而獲取長尾場景的數據非常困難，而且數據也極其稀少，總結的主要問題有：基于AIGC的數據合成技術解決了以上問題。它可以對許多真實場景數據進行大規模（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，大大提升了數據質量和數據量；基于大模型技術，獲取數據的成本可以下降約90%?；谑澜缒Ｐ偷腁IGC生成路線已經引起業界高度重視，Open

71、AI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駕駛仿真軟件，憑借著對物理世界的模擬能力生成各種場景泛化視頻。4.1.4 基于AIGC的合成數據助力場景自動生成及全覆蓋測試圖4.1-2 基于真實場景數據生成合成數據場景受限1尤其是在采集車模式下，只能滿足非常有限的長尾場景。數據分布受限2采集的數據分布無法滿足要求，如特定天氣、特定光照下的數據(雨雪天、黑夜等）。采集成本較高3固定資產采購成本和數采日常運營成本都很高。汽車產業 AIGC 技術應用白皮書39PAGE4.1 AIGC賦能自動駕駛應用同時我們也看到，當前在自動駕駛AIGC領域還面臨很多現實問題：

72、4.1.5 AIGC在自動駕駛領域應用領域的挑戰01合成數據行業還處于起步階段，需要符合AIGC管理政策，但如何具體實施尚不清晰。!02數據格式不統一，每家車企的傳感器配置、域控制器方案都不同，需要在端側的方案標準化之后，合成數據格式才能統一，使數據具備可交易價值。!03數據共享依然道阻且長，在數據共享的管理制度方面，缺乏合規細則的指導，導致圖商、整車廠、供應商對于數據共享存在顧慮，還需要政策層面更有實操性的指導。!04需要在數據傳輸的過程中解決好數據隱私和保密問題，包括數據加解密、信息脫敏、數據審校等環節。!05模型訓練成本高昂，自動駕駛模型需要處理大量的道路與駕駛數據，包括圖像、聲音、雷達

73、等多種類型的傳感器數據。這些數據需要進行預處理、標注和訓練，對計算資源的要求極高，使得模型訓練的成本不斷攀升。!06國內企業面向自動駕駛應用的智算中心存在算力分散化、集群規模偏小、算力性能有限等問題。!汽車產業 AIGC 技術應用白皮書40PAGE4.2 AIGC在智能座艙的應用當前智能座艙已成為一個高度自動化和信息化的環境，存在大量可挖掘利用的數據信息和服務場景，是智能汽車技術革新和競爭的核心領域之一。智能座艙領域的發展正在經歷一場由AIGC技術推動的變革。目前，許多汽車企業都在積極探索和實施AIGC技術，以提升座艙的智能化水平。4.2.1 基于AIGC的智能座艙交互產品已搭載整車量產落地圖

74、4.2-1 各車廠AIGC技術上車時間大部分車企在座艙內搭載的是基于大模型的多模態人機交互系統，它的應用場景包括語音識別、面部識別、手勢及情感識別以及車機畫面識別。通過這些功能，能夠提供更自然和直觀的交互體驗。另外，部分端側大模型可以在不聯網的情況下快速響應，同時保障用戶隱私數據的安全；部分系統擁有個性化推薦和智能信息服務，能夠根據駕駛員的習慣和偏好來提供個性化的服務和建議。時間車型搭載模型模型開發者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、L9Mind GPT理想2024Q1蔚來ES

75、8、ES6Nomi GPT蔚來2024Q1寶馬概念車亞馬遜AlexaBMW&亞馬遜2024Q1奔馳CLA概念車ChatGPT奔馳&OpenAI汽車產業 AIGC 技術應用白皮書41PAGE4.2 AIGC在智能座艙的應用4.2.2.1 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技術可以基于大量的語音交互數據自動生成回復，大大提高了語音交互開發的效率；除此之外，AIGC技術還可實現對用戶語音輸入的精確識別和理解，從而實現更加自然和流暢的人機對話。同時，AIGC技術還可以結合車輛環境和信號數據，動態調整對話策略，使得對話更加的合理和專業。以典型場景用車手冊為例：當行車中底盤發

76、生異響時，傳統的語音助手加用戶手冊，只能依靠預設的文案模板告訴用戶異響的可能原因，無法解決用戶的實際問題。而AIGC賦能的語音助手可以查詢車輛的當前參數，結合故障診斷大數據分析問題原因，快速判斷問題是否嚴重，并用圖文并茂的方式向用戶傳達問題所在，同時給出解決方案。4.2.2 智能座艙AIGC的主要應用方向圖4.2-2 智能語音助手-AIGC用車手冊示意Free TalkVR垂域大模型理解感知&推理決策/輸出車輛電子手冊客服知識庫垂類語料環境數據車身數據車端數據保養數據維修數據用戶數據零件在庫4S店數據說明文本視頻數據外掛知識庫車型圖片儀表盤故障信號?剎車底盤異響?空調不熱?功能入口找不到?智能

77、用車手冊 客服知識更貼近真實的用車問題 切合本車實際情況，回答更準確 Freetalk/主動提示，交互友好 可持續學習，持續更新展示故障部位+推薦解決方案/4S店服務上門汽車產業 AIGC 技術應用白皮書42PAGE4.2 AIGC在智能座艙的應用4.2.2.2 場景化智能導航傳統導航功能只能為明確且固定的目的地提供引導服務，無法理解較為抽象的用戶需求。而大模型賦能的智能導航可以分析地圖數據庫中的POI數據的深度信息，結合用戶的日程安排、行駛習慣、天氣、路況等數據，自動為用戶生成個性化的最佳行駛路線，幫助用戶避免擁堵和節省時間。此外，智能導航還可以根據用戶的反饋和歷史行駛數據，針對每個用戶生成

78、獨立的知識圖譜，主動為用戶考慮未來出行方案。以自駕游場景為例：導航利用AIGC技術，基于大數據，配合用戶旅游偏好、消費習慣、家庭成員、已有的日程安排、近期熱門景點等，為用戶推薦節假日出游安排，并規劃導航路線、景點游玩順序、沿途加油或充電安排。圖4.2-3 智能導航-AIGC周末游提案4.2.2.3 智能娛樂系統AIGC技術在車載娛樂系統中的應用前景廣闊，有望為用戶帶來更加豐富和個性化的娛樂體驗。通過分析用戶的音樂、視頻等偏好數據，AIGC技術可以能夠根據用戶的聽歌歷史和喜好，自動生成個性化的播放列表，并根據用戶的駕駛狀態和情緒，推薦合適的音樂或節目；還能夠通過分析用戶的社交媒體活動，推薦相關的

79、新聞和視頻內容。在未來，隨著AIGC在音頻和視頻生成領域的繼續發展，還可以實現車載娛樂系統的生成式內容創作。此外，AIGC技術還可以實現車載娛樂系統的智能交互。通過分析用戶的語音、表情等交互數據，自動調整娛樂內容的播放策略，實現智能交互。例如，根據用戶的表情，自動調整視頻播放的亮度、色彩等。日程服務推薦(周末游)用戶畫像用戶及車輛當前狀態居家出行、電量40%特色早點家油菜花香江西私房菜+充電中國電影博物館舞蹈課AIGCAutoGPT天氣景點美食智艙垂域大模型個性化生活推薦、行程安排汽車產業 AIGC 技術應用白皮書43PAGE4.2 AIGC在智能座艙的應用AIGC技術在智能座艙領域的應用前景

80、廣闊，為用戶帶來更加豐富和個性化的交互體驗。然而，其應用落地仍面臨諸多挑戰：4.2.3 難點與技術方向01智能座艙系統需要收集和處理大量的數據，包括語音、圖像和視頻等不同類型的數據。這些數據的采集需要高精度的傳感器和算法，而處理這些數據則需要高效的計算資源和先進的數據處理技術。此外，確保數據的質量和準確性也是一個重大挑戰。用戶數據采集、處理方式不夠先進02智能座艙系統在收集和使用用戶數據時，必須遵守嚴格的隱私保護法規。AIGC技術需要確保用戶數據的安全，防止數據泄露和濫用。這要求在設計和實施AIGC解決方案時，必須考慮到數據保護和隱私合規性問題。用戶數據隱私問題不夠明確03智能座艙通常涉及車載

81、信息娛樂系統、導航系統、駕駛輔助系統等多個子系統的集成。AIGC技術需要與這些現有系統無縫集成，才能發揮最大的效用。然而，不同車型和制造商可能采用不同的硬件平臺和軟件架構，這給AIGC技術的集成帶來了挑戰。此外，隨著汽車行業向電動化、智能化轉型，新的技術和設備不斷涌現，如何確保AIGC系統能夠兼容并適應這些新技術和設備，也是技術發展需要考慮的問題。AIGC系統集成和兼容性不足44PAGE汽車產業 AIGC 技術應用白皮書第五章AIGC在汽車營銷領域的應用探索汽車產業 AIGC 技術應用白皮書45PAGEAIGC改變汽車營銷與經營模式自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

82、為逐漸從傳統的線下模式轉向線上，使用戶的全生命周期從傳統的線下行為轉變為線上的數據化記錄。隨著數據的不斷積累，線上汽車垂媒平臺逐漸貼上了汽車數據服務平臺的標簽，并以其大模型能力改變著汽車行業的營銷和經營模式。本章將圍繞AIGC在用戶端、經銷商端和車企端的應用展開描述。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賦能營銷工具升級和經營能力提升，并以此助力經銷商和主機廠端，在汽車行業存量時代，通過精益運營走出自己的數據營銷之路。圖5.0-1 大模型改變了汽車行業的營銷模式5.1 看、選、買車服務升級5.2 營銷工具升級5.3 經營能力升級自然語言交互選買知識圖譜全網車信息全

83、域價格信息線上看車線上選車渠道營銷邀約到店經營管理可訓練的百億大語言模型70億數據源每日更新智能數倉全網檢索分析語言處理與分析海量基礎知識行業數據微調品牌與產品交叉分析市場動態監控與動態分析反漏斗用戶決策模型場景層能力層基礎層洞察競爭對手指標檢測預警車企產品迭代市場監督與建議多模態營銷內容豐富營銷靈感數字員工服務職責定位知識儲備工具輔助INFOSTACTICC端痛點B端痛點看車難選車難決策難營銷能力弱用人成本高市場壓力大管理有黑盒大模型汽車產業 AIGC 技術應用白皮書46PAGE5.1 用戶端看、選、買車服務升級數據顯示，2023年前9個月上市了近千款新能源車型，新車消費市場總體呈現新能源發

84、展快、新產品多、新媒體泛的“三新”特點，用戶端也隨之出現了看車難、選車難和決策難的“三難”現象。面對這些難題，購車消費者亟需智能產品輔助，解決結合應用場景來推薦產品等模糊又復雜的需求。一站式購車AI互動產品模式：以人工智能的生成能力+汽車專家的專業積累,實現行業首發的看、選、買車AI互動產品，在多場景通過與AI對話，AI將會對語義進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是一款針對場景發布的大模型多輪對話一站式購車AI產品，其優勢是依托全國2萬+4S店實時報價、各平臺返現情況、每周更新的政府類補貼信息、開放用戶提供的省錢信息，其車型優惠覆蓋度可達80%

85、，真正做到為用戶省錢。圖5.1-1 一站式購車AI互動產品模式大模型智能問答能力實現人力資源有效配置：在看選車場景中通過引入RAG智能問答能力，為經銷商客戶在多服務場景進行賦能。經銷商可通過智能問答能力直接與購車用戶進行交互，秒級響應，無需等待。針對產品咨詢，行業內優秀案例可解決將近80%的問題，并且絕大多數常見問題可在幾秒鐘內解決，極大地縮短了問題解決的時間，而且提高了用戶體驗，而運營人員能夠更專注于解決更為復雜和特殊的問題，實現了人力資源更加有效的配置。用戶路徑看車選車買車有知識獨家乘用車選買知識圖譜會聊天自然語言交互懂用戶大模型+全網車信息幫省錢全域價格信息匯總推服務從C端需求出發連接B

86、端CarPlan給用戶的智能感知自然的人機交互與AI對話AI理解需求并推薦車給出千人千面的干貨買車方案321背后的實現邏輯18年車型庫積累在售乘用車7789個車型隨問隨答的專家模糊需求識別推薦合適的4S店引導式下一步對話不合理需求的推薦匹配合理直聯模式（顧問IM、報價單等）匯總全網人對車的點評多輪對話上下文繼承支持用戶自定義方案獨家建立車與需求圖譜連接汽車產業 AIGC 技術應用白皮書47PAGE5.2 經銷商客戶端營銷工具升級通過多模態營銷內容賦能客戶端營銷：在文本方面，根據車企或經銷商指定的營銷場景、內容要素、篇幅要求等，大模型可支持營銷文章生成、新媒體營銷文案生成、直播腳本生成；在圖片方

87、面，基于對車型亮點展示、促銷活動推廣、新車上市宣傳等類型的營銷內容需求，可結合大模型生產海量營銷海報；在視頻方面，基于經銷商的創作和發布需求，可結合大模型完成短視頻的文案生成及素材成片。圖5.2-1 多模態營銷內容賦能客戶端營銷數字員工成為經銷商員工好幫手：大模型能力可為車企和經銷商提供不同應用場景下的數字員工服務，例如，銷售顧問類型數字員工，可提升線上多渠道與客戶進行售前的溝通效率；維保顧問類型數字員工，可提供具體車型相關知識；營銷專家類型數字員工，可隨時提供選題靈感與內容支持；話術大師類型數字員工，可按需支持多種場景和溝通意圖的話術生成、潤色和校驗。通過為數字員工賦予具體的職責定位、知識儲

88、備、工具輔助及應用形態，打造滿足不同場景需求的智能體，在多個環節降本增效，幫助經銷商員工成為多面手。圖5.2-2 基于大模型的溝通型數字員工應用場景售前咨詢售后服務直播輔助/智能講車企業內部服務車型介紹用車說明參配介紹人力咨詢門店介紹活動說明活動說明財務咨詢車型推薦故障咨詢競品攻防行政咨詢活動說明維保提醒邀約到店IT咨詢基于大模型的溝通型數字員工應用場景面向汽車營銷場景的AIGC獲取生成結果自定義需求主要垂媒各大媒體渠道私域場景品牌車系車型經銷商信息聯系方式信息指定文案設定風格字數/尺寸/大小/格式等內容規范性需求等渠道要素限制選擇內容類型垂媒文章直播腳本社媒文案標題生成車型亮點活動促銷新車上

89、市節日祝福車型介紹活動促銷新車宣傳門店介紹選擇模態文本圖片視頻汽車產業 AIGC 技術應用白皮書48PAGE5.3 客戶端經營能力升級隨著汽車行業從增量市場向存量市場的轉變，經銷商面臨巨大前所未有的的營銷壓力。數據顯示，62.6%經銷商無法完成年度考核目標，部分經銷商任務完成率甚至不足70%。在這一背景下，全國范圍內數萬家經銷商及其一線員工和管理層急需專屬化、個性化、可視化的BI大數據分析及針對性的提升經營建議，以應對市場快速變化。大模型技術的引入，為經銷商提供了強大的數據處理與經營決策支持。精準洞察競爭對手與市場格局：行業內目前通過大模型算法，組合海量C端用戶行為與市場動態變化，通過交叉分析

90、，可以精準研判本地經銷商的真實競爭對手品牌和產品格局，實時告知和展示核心競品信息，并進行對標管理，在營銷策略、銷售狀況、成交狀態、價格動態、競爭形勢等多方位提供專業化的態勢分析和風險評估，使經銷商精準鎖定本地核心競品，有效展開應對措施，提升經銷商銷售和盈利能力。圖5.3-1 大模型助力精準洞察競爭對手與市場格局本品某豪華品牌競品某豪華品牌汽車產業 AIGC 技術應用白皮書49PAGE5.3 客戶端經營能力升級監控市場動態并提供指導建議：市場瞬息萬變，海量經銷商實時動態調整，需要通過大模型實時監控市場動態變換，根據大數據積累和動態學習，隨時研判市場商機和經銷商經營合理性，根據最新市場動態和經銷商

91、行為，完善指導建議和調整目標建議，協助經銷商保持理性認知和高效應對能力。與此同時，利用多維分析，幫助經銷商快速鎖定具體問題和具體措施，做到戰略和戰術有效組合。經營關鍵指標監測預警：目前經營賦能類大模型產品聚合并構建了經銷商所使用的所有商業產品指標體系，具備深度分析店內關鍵經營指標的能力。從線索獲取、跟進、邀約到店，再到顧問質檢的全流程數據聚合，根據業務實際流程構建數據和圖表分析邏輯；同時它還擁有店內基礎數據表單的自定義工具，支持Excel數據表上傳和自定義數據表單，并通過表單智能問答提供更靈活的數據應用，幫助經銷商管理者從海量數據中獲取、分析或洞察業務數據，加速決策過程。除此之外，能夠預警店內

92、關鍵指標，并周期性告知店內經營人員本店的經營健康狀況。圖5.3-2 大模型助力經營關鍵指標監測預警GPTGPT預訓練大模型知識培訓業務預測輿情風控指導分析決策診斷數據入池知識信息業務AI學習數據元數據強化學習+下個月邀約結果提升5%，有哪些可以改善地方？管理者AI邀約結果的影響因素很多，我提供了一些可能的分析和建議。邀約結果包括到店意愿、到店和試駕等，以下是一些可能提升邀約結果的分析建議：1.跟進及時率：線索平均首次跟進28.1分鐘，可降低跟進等待時長至15分鐘2.溝通流程：3.邀約動作：4.應答話術：5.重復跟進：點擊查看詳細分析報告汽車產業 AIGC 技術應用白皮書50PAGE5.3 客戶

93、端經營能力升級通過大模型賦能車企產品迭代閉環：依托用戶購車全生命周期的數據鏈路整合技術，構建一套嚴謹的反漏斗用戶決策模型。該模型可深度追蹤并分析購車前用戶線上行為路徑，涵蓋但不限于車型圖片查閱、參數配置研究、口碑信息參考等關鍵環節，并與實際成交購車狀態形成緊密串聯，從而精準描繪用戶畫像，深層次挖掘影響購車決策的關鍵因素。此模型致力于在汽車研發設計、市場營銷策略制定、新車銷售及售后等多個場景，為車企提供科學且高效的決策支持依據。通過用戶對各類車型的關注熱點進行深度剖析，助力企業在產品研發設計迭代過程中實現精準優化和持續改進。同時，通過精細預測用戶轉化或流失風險，為企業營銷策劃與品牌宣傳工作提供強

94、有力的戰略指導。此外，針對用戶購車需求偏好數據的深度解讀，輔助車企在新車售賣階段量身定制差異化銷售策略，以最大化滿足市場需求。而在售后場景拓展層面，可深入分析用戶用車需求特點，引導車企制定出更具吸引力的售后服務方案，進而提升用戶粘性，鞏固并拓展品牌忠誠度。大模型賦能車企產品迭代閉環汽車研發設計市場營銷策略制定新車售賣階段售后場景拓展實現精準優化和持續改進精細預測用戶轉化或流失風險輔助車企定制差異化銷售策略提升用戶粘性鞏固并拓展品牌忠誠度51PAGE汽車產業 AIGC 技術應用白皮書第六章汽車AIGC發展趨勢前瞻與行業建議汽車產業 AIGC 技術應用白皮書52PAGE6.1 汽車產業AIGC應用

95、發展趨勢汽車AIGC將在汽車產品應用上逐漸推廣，賦能終端用戶。目前已應用于智能座艙和自動駕駛等領域，汽車的其他應用也在積極探索大模型接入的產品方案，AIGC在汽車產品領域應用將越來越多。汽車AIGC在開發環節可有力賦能設計師，但受限于AIGC的不可解釋性，尚不能直接應用于汽車產品。因此，提升AIGC生成結果的可解釋性是未來的重要優化方向，使AI大模型生成的內容更多、覆蓋領域更廣，比如生成結構數據、生成配置清單、生成工藝流程等等。在汽車工藝制造領域，AIGC的發展趨勢集中體現在智能化設計、自動化制造及全流程優化等方面。隨著跨學科技術整合，如物聯網、云計算和區塊鏈的應用，AIGC將進一步促進汽車制

96、造業向智能制造與服務型制造轉型，為構建高度靈活、可持續且個性化的智能工廠奠定堅實基礎。越來越多的企業將自建私域專業大模型，形成自進化的研發體系，成為企業生產力的重要組成部分。汽車行業作為一個充分競爭的行業，每家企業都有自己獨特的標準流程規范等知識，這就使得汽車企業的AIGC大模型將是企業自建的、本地部署的，不會使用開放的大模型。但企業內部可能會建有多個不同領域的大模型，再按流程打通，形成功能更強大的企業大模型網絡。最后，AIGC技術的發展，將對汽車企業組織和人才帶來極其顯著的影響，根據我們的調研，大模型獨角獸公司初創公司的平均員工數量只有其它行業的1/5左右，并且呈現出高度精英化的特點。汽車企

97、業的研發組織將從過去的人海戰術轉向技術精英組成的小團隊模式，這將對汽車行業的組織管理和企業文化帶來全新的挑戰。開發環節賦能設計師智能化設計自動化制造全流程優化自建私域專業大模型形成自進化的研發體系研發組織精英化組織管理和企業文化新挑戰AIGC汽車產業 AIGC 技術應用白皮書53PAGE6.2 促進/規范汽車AIGC發展的行業建議AIGC開發模式將成為汽車行業先進生產力的代表技術，具備該技術能力的企業將在市場競爭中獲得前所未有的優勢地位，也將直接影響著國家汽車產業的變革和國際競爭力，因此汽車設計AIGC的發展需要遵循一定的行業規范，共同組織開發一些共用的資源和基礎技術，從而使汽車設計AIGC能

98、夠更好更快的發展。為此，謹從以下幾個方面提出一些建議。制定汽車行業AIGC標準規范，建議行業統一進行數據治理，包括數據格式的標準化，使之能夠被AI直接讀取識別和計算。在設計和實施AIGC解決方案時，必須考慮到數據保護和隱私合規性問題。車輛在收集和使用用戶數據時，必須遵守嚴格的隱私保護法規。確保用戶數據的安全，防止數據泄露和濫用。1汽車行業專屬大模型的智能化水平很大程度上取決于其所能獲取到的知識經驗，即高質量的數據，建議由工作多年的有經驗專家來進行知識的收集和梳理，訓練汽車行業專屬大模型，使大模型匯聚眾多專家的知識水平，形成超出一般工程師的設計開發能力，更好地服務設計師。2為促進汽車制造行業內上

99、下游企業圍繞AIGC技術開展深度合作，共享資源、建議行業主管部門出臺相應的評估定價標準與交易機制，使得一些共性技術，如專業大模型、數據集等技術資源可以流通，促進行業發展。推動解決數據合規、數據確權、數據交易等問題，探索建立智能駕駛數據共享機制，探索安全合規的數據共享與交易模式，促進數據要素流通。同時，對于企業獨有的企標、內部流程規范、以及產品開發過程數據，由企業自行治理，并可作為一種商品出售，形成知識市場，保障企業知識產權利益，促進行業健康發展。3大模型的應用將使汽車企業更加依賴數據進行決策。企業需要建立數據驅動的決策文化，培養員工使用數據進行分析和決策的能力。4AIGC開發模式會對從業人員的能力要求、工作方式等造成相當顯著的影響，企業的用工模式也可能會發生變化，為保護從業人員的權益，體現科技創新“以人為本”的理念，建議行業主管部門、機構出臺相應的法律法規和支持措施，規范企業的用工機制、培訓機制，讓企業和員工共同享受到AIGC創新帶來的益處。5THANKS汽車產業AIGC技術應用白皮書指導單位編寫單位北京大學光華管理學院 李老師聯系方式010 6274 北京大學光華管理學院未來汽車產業戰略家班官網