摘要：AIGC 技术正以惊人的速度渗透到汽车产业的各个环节，从设计到制造，从营销到服务，为汽车行业带来了前所未有的变革。本文将从AIGC在汽车产业的几个重要的应用领域来说明AIGC带来哪些变化，并附录《汽车产业AIGC技术应用白皮书》
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汽车 AIGC 概述
自 2022 年底以来，以 ChatGPT3.5 和特斯拉 FSD V12 的发布为标志，汽车行业从软件定义汽车迈入了数据定义汽车（DDV）的时代。以海量的数据为动力之源，高频迭代模型，性能提升的关键资源从研发人力变为数据和算力。与传统的基于逻辑代码的开发模式不同，端到端的自动驾驶大模型、智能座舱交互模型开启了数据驱动的开发模式。在汽车应用之外，AIGC 技术在汽车研发、制造和营销方面也展现了惊人的潜力，极大提升了开发效率，降低了成本，并提升了营销效率。
汽车 AIGC 概述
AIGC 指利用人工智能技术，根据用户需求自动生成与之匹配的内容。汽车 AIGC 包括汽车设计、制造、应用和营销等方面。
汽车设计 AIGC：在汽车开发过程中利用人工智能的生成技术，自动生成部分或全部流程交付物，开发人员仅负责需求输入和对 AI 生成的结果修改确认即可。其核心是汽车设计知识大模型，例如一汽将其命名为 NKL VEHAITM。
汽车制造 AIGC：利用人工智能技术推动汽车制造业向高度自动化、智能化发展，使得生产工艺更加科学精细，生产效能得以显著提升，进而增强企业的核心竞争力与市场响应能力。
汽车营销 AIGC：助力营销各个环节的智能化，在用户端，助力看车、选车、买车决策智能化；在经销商端，能够快速生成吸引消费者的营销内容，提高品牌识别度和消费者参与度；在车企端，通过分析消费者的购买行为和偏好，为消费者提供更有差异性的产品推荐和服务，制定更精准的营销策略，并指导新车型定义和设计。
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AIGC 在汽车设计领域的应用
1. 汽车设计 AIGC 基础技术
1.1 场景技术 -- 数字孪生
数字孪生技术为汽车设计 AIGC 提供了关键的数据基础，它通过数字化手段对汽车物理系统进行全面、准确、实时的映射，实现对汽车全生命周期的监控、预测和优化。在汽车领域，数字孪生不仅涵盖车辆状态、性能和安全性等物理参数，还包括用户体验、需求和偏好等非物理参数。例如，智能驾驶正在实现 “用车人” 的数字孪生，而汽车设计 AIGC 则致力于实现 “造车人” 的数字孪生。通过建立数字孪生关键要素，如策划师、设计师、销售经理等不同角色与车型数据、用户数据、制造数据等的关联，实现知识驱动和数据驱动的智能研发与设计。
1.2 模型技术 --AI 模型
通用语言大模型虽在通用领域具备知识推理能力，但在汽车设计这种专业性强、流程复杂且生成质量要求高的领域存在一些问题。其决策过程黑盒式，缺乏可解释性；缺少必要专业知识，且生成内容可能不完整、不规范、不可信，交互方式智能性不足。为解决这些问题，需要细分 AI 技术对通用语言大模型进行能力补足，如自然语言处理技术可实现与设计人员等的有效沟通及自动生成技术文档；计算机视觉技术有助于汽车制造可视化、生产监控和质量检测；机器学习与深度学习可进行实时工艺指导与优化、生产计划调整；语音技术用于人机交互与信息传递。
1.3 知识技术 -- 知识图谱
汽车专业知识形式多样，将其转换成机器可识别的格式，知识图谱是一种较好的选择。知识图谱是包含实体、属性及其之间各种关系的大规模语义网络，通过建立知识图谱，能够将复杂的非结构化数据以网络等形式表达成结构化信息，便于计算机处理和分析。将知识图谱强大的推理能力和大模型强大的自然语言处理能力结合，可确保汽车设计 AIGC 系统生成内容符合严肃专业领域。具体方案为利用自然语言处理和文字识别技术将书面文件转化为信息，抽取知识构建图谱，与大模型融合训练，为大模型生成过程增加逻辑性。
2. 汽车设计 AIGC 系统
2.1 汽车设计 AIGC 系统构成
汽车智能设计 AIGC 系统由知识数据、设计大模型和工具链三部分构成。知识数据是专业工程师不断学习总结和实践应用验证正确有效的数据，对于企业垂直领域大模型构建，既需要高价值行业共性知识，也需要企业私域知识积累。设计大模型是汽车设计 AIGC 生成能力的核心，是 AI 智力的来源，通过模拟设计师的知识能力体系构建和训练，可辅助工程师实现需求定义、方案设计等过程文件的生成。工具链是汽车设计 AIGC 系统生成的执行单元，设计大模型将输出数据直接传递给工具链，驱动工具链自动按模版生成规范的交付物。
2.2 设计大模型性能要求
完整性：提高生成内容的完整性可从输入知识质量与完整性、生成流程完整性、模型对输入知识的补全能力以及针对不同场景提供不同交互逻辑等方面着手。例如利用 NLP-OCR 技术对自然语言书面文件进行知识自动抽取，将抽取的知识建成知识图谱，构建软件算法和仿真模型基础模块库，同时通过企业私域知识训练使大模型具备自动识别流程完整性和完整需求主动交互收集能力。
规范性：设计大模型生成内容的规范性主要在于合规方面，包括制定规范以标准化模版生成内容并确保符合法律法规，以及确保数据来源的隐私保护与安全。通过建立本地化的企业大模型，以规范性的企业私域知识进行训练，融合企业知识图谱，使生成内容具备规范性。
可信性：设计大模型生成内容的可信性主要由测试验证来评价，判断生成内容是否可信需确认大模型是否真正理解任务以及对生成结果进行全覆盖测试和验证。设计大模型可根据主动收集的需求调用仿真模型基础模块库生成数字化任务场景供设计师确认，并根据场景工况知识图谱生成全覆盖测试工况和场景模型实现自动化测试，同时利用流程、模板等企业私域知识训练确保生成内容在知识图谱中有据可循，提高可信性。
人机共智协同：AIGC 与人类在设计大模型中不是相互替代的关系，未来趋势是人机共智。例如设计大模型可通过使用者首个问题自动预测一系列完整描述，让使用者确认或修改问题描述，实现人与机器的相互补充；在自动驾驶领域，大模型的数据分析能力与人的情感认知、判断力和应变能力相辅相成，共同提升驾驶的安全性和效率。
2.3 汽车开发 AI Agent
学习了专业领域知识和企业私域知识的设计大模型与工具相结合，形成汽车开发的 AI Agent。例如在智能驾驶测试场景自动生成 AIGC 系统中，大模型可在生成内容的基础上，自动调用仿真测试工具生成测试场景和工况，执行测试并调用文档工具生成测试报告和设计文件。在制造行业，“大模型 + 工具” 的研发设计模式能有效提升芯片设计、机械设计、工程仿真等精度和效率，与工业研发设计软件融合可简化研发流程和复杂度，提升研发效率。
3. 汽车设计 AIGC 应用案例
3.1 汽车动力学仿真模型 AIGC 自动搭建
传统汽车动力学仿真模型搭建方式存在参数获取困难、模型精度不足等问题，且无法实现模型复用。将 AIGC 应用于汽车动力学仿真建模，有望解决这些问题。一汽全国重点实验室提出高保真系统模型自动搭建技术，从已有数据和经验中自动提取和生成模型参数，通过研究基于结构参数的模型参数自动提取匹配技术和基于试验数据的关键部件及子系统非线性模型拟合技术，实现模型参数辨识及自动补齐调优，达成参数驱动的系统模型自动搭建的目标，并通过大模型或各种算法对仿真模型进行自动修正，提高仿真精度和可靠性。
3.2 软件测试 AIGC 自动评测
传统软件测试方法面临效率低、覆盖面不全等诸多痛点，引入 AIGC 技术可实现自动化测试、全面覆盖、精准定位、降低成本、持续优化。其应用方向包括利用 AIGC 技术生成自动化测试脚本、进行智能缺陷检测和优化测试用例等。例如结合自然语言处理技术对用户需求进行分析生成测试脚本，利用机器学习和数据挖掘技术对软件运行过程中的数据进行处理和分析以自动识别潜在缺陷，结合深度学习技术对大量历史测试数据进行学习以生成更优化的测试用例。
3.3 结构参数 AIGC 自动优化
结构参数 AIGC 自动优化技术将实车运行大数据、人工智能算法、功能机理仿真模型与新能源汽车各类子系统的结构、参数设计需求相结合，创新新能源汽车智能性能设计优化理论方法，生成相关结构参数。国际各大厂商已开始布局相关研究，一汽全国重点实验室也在搭建基于整车能耗分析的生成式平台，集成多种 AI 算法处理和分析实车运行大数据，实现系统结构、设计参数的自动调整和优化。
3.4 动力电池材料配方 AIGC 自动筛选
动力电池性能对新能源汽车至关重要，市场需求对电池的能量密度、充放电效率等提出更高要求，提高电池材料配方筛选机制的效率和精确度成为关键。传统 “试错” 实验方法耗时耗力，人工智能可帮助研究人员发现材料相互作用规律并自动识别影响电池性能的关键因素，迅速筛选出最佳电池材料设计方案，结合自动化实验平台和设备可进一步提高模型准确性。
3.5 车型定义 AIGC 自动推荐
车型定义决定了汽车的基本类型和外观，传统做法重度依赖决策者，AIGC 为其提供了新的解决思路。在车型定义初期，AIGC 技术可帮助汽车制造商收集和分析用户行为数据和消费者偏好信息，为车型的功能配置、外观设计等提供决策支持；在车型定义过程中，通过深入挖掘和分析消费者数据，促进个性化和定制化实现。例如视车科技推出的 AI 涂装功能，可通过输入关键词描述自动生成独特涂装设计，并提供 3D 可视化编辑设计功能，为车型定制化开发提供技术路径。
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1.1 产品智能工艺评审
产品智能工艺评审通过多种方式对设计方案进行工艺性审查。基于规则的评估利用预设工艺性规则，通过算法自动比对设计方案与规则库，快速识别不符合要求的设计元素。数据驱动的评估则收集分析大量历史汽车产品设计数据，构建数据驱动的评估模型，使用机器学习算法训练模型以识别工艺性问题。仿真模拟评估利用虚拟仿真技术建立汽车产品数字模型，模拟实际制造工艺过程，观察分析可能出现的问题，根据仿真结果对设计方案进行评估和优化。深度学习评估使用深度学习技术对设计方案进行图像识别和分析，训练模型以识别关键特征并预测工艺性。专家系统评估构建基于知识的专家系统，集成专家经验和知识，通过推理机制对设计方案进行工艺性评估并提供改进建议。
1.2 工艺智能设计
工艺智能设计运用人工智能技术改进和优化汽车制造工艺流程。它可以自动生成设计方案，根据已有设计数据库和规则结合目标需求生成新方案或优化现有设计，用于工装辅具、工艺设备、零部件结构的设计与改良。还能通过分析大量历史生产数据自动寻优，精确设定和调整制造工艺参数，提高产品质量、降低成本、缩短生产周期。此外，与数字孪生技术和虚拟现实、增强现实相结合，实现工艺流程的模拟和仿真，减少物理样机试验次数，提高新产品上市速度。
1.3 制造问题智能诊断
利用 AI 进行汽车制造过程中尺寸超差问题的分析。首先收集汽车制造过程中的尺寸数据并进行预处理，去除异常值、重复值和缺失值，标准化或归一化数据。然后利用 AI 技术从预处理后的数据中提取与尺寸超差问题相关的特征，使用提取的特征训练机器学习模型，用于预测或分类尺寸超差问题。结合模型预测结果和实际制造过程中的数据进行关联分析，找出导致尺寸超差的原因，并利用 AI 技术或专家系统推荐相应的解决方案。最后将 AI 分析系统集成到汽车制造过程中，实时监控尺寸数据并预测超差风险。
2. 汽车制造智能生产决策系统 AIGC 应用探索
2.1 生产智能决策大模型
生产智能决策大模型是基于大数据、人工智能和先进算法构建的综合性智能系统，为现代制造企业提供精准、高效的生产决策支持。涵盖市场需求预测、原料采购、生产计划制定、工艺优化、质量控制、物流配送等环节，通过集成和分析市场趋势、销售数据、消费者行为等信息构建精准的市场需求预测模型，自动生成优化后的工艺参数和生产流程，实时监测生产线数据进行动态调整和智能决策，形成智能质量控制体系，实现精准的物料需求预测和优化库存管理，以及进行智能调度与路径优化，提升客户满意度。
2.2 计划动态排程
计划动态排程与 AIGC 深度融合体现在多个方面。构建统一的数据平台，整合 APS 系统产生的实时生产数据与 AIGC 所需的外部信息源，确保数据的完整性和一致性。将 AIGC 构建的汽车制造知识图谱融入 APS 系统，使生产计划与调度充分考虑行业知识和历史经验，提升决策准确性和适应性。利用 AIGC 生成的智能报告、分析结果和决策建议丰富 APS 系统的决策支持功能，构建人机协同的决策体系，让 AIGC 扮演 “智能助手” 角色，通过自然语言交互解答决策者疑问，提供实时决策支持并允许决策者调整方案，实现人机优势互补。
2.3 物流智能调度
物流智能调度运用人工智能、大数据、物联网等技术对汽车制造过程中的物料搬运、仓储管理、配送路径等进行实时、精准的规划与控制。AIGC 技术可提取物流知识图谱，为物流决策提供结构化知识支持，生成定制化物流报告、数据分析图表和决策建议，减轻人工负担，提升决策效率。结合机器学习、深度学习等技术进行物流需求预测、库存优化、配送路径仿真，辅助决策者预判风险，制定最优物流策略，并通过自然语言与决策者交互，解答物流相关问题，提供即时决策支持。
2.4 质量智能预测
AIGC 在质量方面的应用包括对生产线过程质量数据进行分析、实现产品缺陷溯源控制和制造过程异常预警、进行质量预测。通过建立数据模型和算法，对生产过程中的质量数据进行实时监测和高效分析，实现全过程高效的数据挖掘，依托不断迭代的模型和算法更精准地识别产品缺陷真因点和生产过程异常点，依据数据分析模型预测未来质量风险，为生产决策、产品和工艺改进提供科学依据。
2.5 能源智能管控
能源智能管控是通过先进信息技术和智能化手段对能源的生产、传输、存储和消耗进行高效、精准、可持续管理的技术和管理手段。人工智能赋能能源智能管控，通过大数据分析和机器学习技术实时监测和预测能源供需动态，实现能源系统的精准调度与优化配置，同时赋能能源设施的智能化运维与管理。
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在当前汽车市场中，用户面临着看车难、选车难和决策难的 “三难” 问题。为了解决这些问题，一站式购车 AI 互动产品模式应运而生。这种模式结合了人工智能的生成能力和汽车专家的专业积累，为用户提供了看、选、买车的全方位服务。
例如汽车之家的 CarPlan，就是一款针对场景发布的大模型多轮对话一站式购车 AI 产品。它依托全国 2 万 + 4S 店实时报价、各平台返现情况、每周更新的政府类补贴信息以及开放用户提供的省钱信息，车型优惠覆盖度可达 80%，真正做到为用户省钱。用户通过与 AI 对话，AI 能够理解需求并推荐意向车型，给出千人千面的干货买车方案，包括自然的人机交互、全域价格信息汇总、独家乘用车选买知识图谱以及连接全网车信息等。
同时，大模型智能问答能力也为经销商客户在看选车场景中赋能。通过引入 RAG 智能问答能力，经销商可与购车用户进行交互，秒级响应，无需等待。对于产品咨询，行业内优秀案例可解决将近 80% 的问题，并且绝大多数常见问题可在几秒钟内解决，极大地缩短了问题解决的时间，提高了用户体验。运营人员能够更专注于解决更为复杂和特殊的问题，实现了人力资源更加有效的配置。
2. 经销商客户端营销工具升级
多模态营销内容为客户端营销提供了强大的支持。在文本方面，大模型可根据车企或经销商指定的营销场景、内容要素、篇幅要求等，生成营销文章、新媒体营销文案和直播脚本。在图片方面，结合大模型可以生产海量营销海报，满足车型亮点展示、促销活动推广、新车上市宣传等需求。在视频方面，大模型能够完成短视频的文案生成及素材成片，满足经销商的创作和发布需求。
数字员工也成为了经销商员工的好帮手。大模型能力可为车企和经销商提供不同应用场景下的数字员工服务，如销售顾问类型数字员工可提升线上多渠道售前沟通效率；维保顾问类型数字员工可提供具体车型相关知识；营销专家类型数字员工可随时提供选题灵感与内容支持；话术大师类型数字员工可按需支持多种场景和沟通意图的话术生成、润色和校验。通过为数字员工赋予具体的职责定位、知识储备、工具辅助及应用形态，打造满足不同场景需求的智能体，在多个环节降本增效。
3. 客户端经营能力升级
在汽车行业从增量市场向存量市场转变的背景下，经销商面临着巨大的营销压力。大模型技术的引入，为经销商提供了强大的数据处理与经营决策支持。
通过大模型算法，能够精准研判本地经销商的竞争对手品牌和产品格局。结合海量 C 端用户行为与市场动态变化，进行交叉分析，实时告知和展示核心竞品信息，并进行对标管理，在营销策略、销售状况、成交状态、价格动态、竞争形势等多方位提供专业化的态势分析和风险评估，使经销商精准锁定本地核心竞品，有效展开应对措施，提升经销商销售和盈利能力。
大模型还能监控市场动态并提供指导建议。实时监控市场动态变换，根据大数据积累和动态学习，随时研判市场商机和经销商经营合理性，完善指导建议和调整目标建议，协助经销商保持理性认知和高效应对能力。利用多维分析，帮助经销商快速锁定具体问题和具体措施，做到战略和战术有效组合。
此外，大模型赋能车企产品迭代闭环。构建反漏斗用户决策模型，深度追踪并分析购车前用户线上行为路径，与实际成交购车状态形成紧密串联，精准描绘用户画像，挖掘影响购车决策的关键因素。为车企在产品研发设计迭代、营销策划与品牌宣传、新车售卖以及售后场景拓展等方面提供科学高效的决策支持依据，提升用户粘性和品牌忠诚度。
最后别忘了，帮忙点“在看”。
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