汽车设计AIGC系统 汽车设计AIGC应用案例 2.1 2.2 2.3 15 19 23 AIGC在汽车设计领域的应用探索 14 第二章 汽车制造智能工艺设计系统AIGC应用探索 汽车制造智能生产决策系统AIGC应用探索 3.1 3.2 29 31 AIGC在汽车制造领域的应用探索 28 第三章 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 6 PAGE 第五章 AIGC改变汽车营销与经营模式 为主，转向以概率论为基础的人工智能技术路线为主，其对复杂环境和任务的适应能力更强，并产生了 涌现智能，推动行业跃迁到一个新的阶段。 1 AIGC技术是这场技术变革的核心技术，将重塑企业的整体研发、运营和决策方式，对汽车行业的影响 是全面并且颠覆性的，是一种新质生产力。在汽车行业淘汰赛中，率先应用AIGC的车企将占据显著竞 争优势。 2 在汽车设计领域实施AIGC开发的前提是车企具备全要素的数字孪生与流程数智化。数字孪生技术为汽 力成 本，提高生产效率。具体应用包括智能工艺评审、工艺智能设计、问题诊断、智能制造生产决策系统等 方面。AIGC将进一步促进汽车制造业向智能制造与服务型制造转型，为构建高度灵活、可持续且个性 化的智能工厂奠定坚实基础。 7 AIGC技术正全面应用于汽车营销和销售领域，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

［7］。 1 具身智能的核心概念 1.1 具身智能的定义与内涵 具身智能是指具有物理本体的人工智能 agent（如 机器人、无人机、智能汽车等）通过物理实体与环境实 时交互，实现感知、认知、决策和行动一体化的智能系 统 ［8］。其核心理念在于强调智能的本质必须通过物理 实体与环境的动态互动来塑造和体现，突破了传统人 工智能仅依赖符号推理和虚拟计算的“离身性”局限。 具身智能的智能体能够利用自身的传感器感知周围 重于通过算法和模型对数据进行处理和分析，以实现 对问题的求解和决策；这些处理和分析都是在计算机 虚拟空间进行的，解决的问题也集中在抽象和虚拟问 题 ［9］。然而，这种方式往往缺乏与真实物理世界的直 接交互，难以应对复杂多变的现实环境。相比之下， 具身智能的优势在于其能够让人工智能通过物理实 体与环境进行实时交互，在交互过程中不断学习和适 应环境变化，从而具备更强的环境感知能力、决策能 力和行为能力 ［10］。具身智能能够将感知、认知和行动 难道不是具身智能？确实，从二十世纪八十年代，大 量重复性、固定程式固定步骤的作业工序逐渐由工业 机器人承接并完成。工业机器人被广泛应用于产线 作业是自动化时代重要的落地应用之一。但是工业 机器人是不具有自主感知、认知、决策和执行、接入自 主修正等能力的，依赖编程逻辑；固定用于某一道工 序的工业机器人，如果更换成另一道工序，则需要重 新编程，可以认为经典工业机器人依赖规则设定和专 家经验。近年来，工业机器人也在逐渐增加人工智能

数据及各个子数据库，为企业和集团提供最优决策依据 智能工厂 5 要素    1 2 3 关于我们 因为专注，所以领先！ 智能管理 云天软件 ERP 和人员定位系统 智能物流 云天软件 2 代智能物流管理系统     4 5 智能生产 云天窑专家系统 + 磨专家系统 + 堆场管理 + 设 备管理 + 化验管理 + 能源管理 智能决策 云天水泥企业 BI 系统 优化磨运行参数，防止 过粉磨 智能决策 云天智能工厂之水泥企业 BI 系统 智能决策 01 云天水泥企业 BI 系统 IDEA 商业智能 (Business Intelligence, 简称： BI) 定义：帮助企业提升决策能力和运营能力的理论、方法、过程以及软件技术的集合。 定位：决策支持工具 商业智能 运营能力 决策能力 企业 ( 提升能力 ) BI 实现公司业务流程的标准化，业务数据的统一和集 中。 ERP 记录的是企业已发生的实际数据。 ERP 的用户是企业层级。 是企业决策辅助系统，不仅从 ERP 系统里提取数据，还从 别的系统如生产运营管理系统，市场外部信息等整理出企 业管理层决策所需要的关键信息，帮助管理层决策。 BI 的主要用户是管理层。 ERP BI IDEA 云天水泥企业 BI 系统 ERP 和 BI 的概念和区别

有的挑战：人工智能大模型的爆发式发展，以前所未有的速度重构消费者行为、企业运营模式与 行业竞争格局。这场变革的本质，是零售企业从粗放式流量争夺转向用户价值深度挖掘的生死竞 速——而胜负的关键，取决于能否构建支撑实时决策、弹性响应与智能创新的新一代数据底座。 从业这些年，经历了多家企业多次的主业务系统（ERP）的升级换代，每一次都是带来巨大的变 革。随着 AI 的兴起，下一代的“ERP”很有可能是颠覆现有传统流程和思路 斯凯奇以“一盘货”管理将 1200 个逻辑仓压缩至 100 个。 这些实践印证了一体化云数据库从“成本中心”向“增长引擎”的质变——它不仅是技术架构升级， 更是企业构建数据驱动智能化的战略基石。当零售竞争升维至“秒级决策效率”与“厘米级用户 洞察”的层面，OceanBase 愿以极致弹性、实时融合与 AI 原生的数据底座，助力企业跨越传统 架构的“数字鸿沟”，在智能化浪潮中赢得制胜未来。 核心观点 市场竞争烈度升级，零售企业智能化转型势在必行 为了支撑智能化转型，数据底座要满足实时决策洞察、多模态数据管理、集成 AI 推理能力等诉 求。同时，它还要兼顾零售企业出海、利润微薄追求性价比等行业特点。基于一体化架构的云数 据库，凭借其 HTAP（融合事务处理和实时分析）、多模一体化、向量融合查询和多云部署四大 关键能力特征，成为新一代数据底座的核心组成部分，将数据基础设施从“成本中心”升级为“价 值枢纽”，支撑实时决策与业务创新闭环。 一体化云数据库已在零售核心场景产生显著价值

矿设 计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化 u1999 年首届“国际数字地球”大会上提出 “数字矿山”（ Digital Mine ）概念，经过十余年的发展，数字矿山发展迈入新阶段，即“智能矿 山”：智能矿山是在数字矿山的基础上，利用系统工程理论及网络、自动控制和人工智能等技术，以开采环境数字化和采掘装备自动化为特质， 实现采矿设计、计划、生产、调度和决策等过程的智能化。 以矿山开采环境、对象及过程信息数字 智能矿山是在数字矿山的基础上 ，利用 系统工程理论及网络、 自动控制和人工 智能等技术 ，以开采环境数字化和采掘 装备自动化为特质 ，实现采矿设计、计 划、生产、调度和决策等过程的智能化。 © 亿欧智库 - 叶子 (355826) © 亿欧智库 - 叶子 (355826) © 亿欧智库 - 叶子 (355826) © 亿欧智库 - 叶子 (355826) 上动态嵌入与矿山安全、生 产、经营相关的所有信息 • 在数字化矿山的基础上，运 用人工智能技术、数据挖掘 技术、编制若干可重复运行、 决策指挥的决策分析系统 • 运用云计算、物联网等技术 实现矿山的“物联化、互联 化、智能化” 特点 主要设备与系统 • 移动变电站 • 破碎设备

面得以实现更加智能化的人机对话，从而提升用户体验并确保驾驶安全。 通过集成先进的机器学习模型与海量数据集进行训练，智能网联汽车如今已具备了高度自适应的能力，可 以在多变的道路条件下执行复杂的决策任务。例如，在智能辅助驾驶系统中，车辆可基于实时收集的数据流， 运用预测性建模和情境理解来优化路径规划，进而提高行驶效率与安全性。 此外，大数据分析在汽车行业的应用也逐渐成熟，通过收集和分析海量数据，企业能够预测市场和客户 能特征使得汽车能够更好地理解和适应用户的需求，提供更加个性化、智能化的产品。智能驾驶是汽车具身智 能的核心体现之一，通过集成先进的传感器（如激光雷达、摄像头等）和高性能计算平台，汽车可以实时感知 周围环境，并作出相应的辅助决策，这种智能化的驾驶体验提升了驾驶的便利性和舒适性。除了智能驾驶能力 外，智能化汽车还具备自我学习和优化的能力，通过深度学习算法，汽车可以从大量的驾驶数据中提取有用的 信息，不断优化自身的驾驶策略 获得市场认可，且创造出较高的 商业价值和用户价值 ；研发设计、生产制造、供应链管理、智能营销、智能决策等场景主要侧重于提升汽车企 业内部生产力，通过引入大数据分析和 AI 技术，可以优化汽车生产制造流程、提高研发设计效率、改善供应 链管理的精准度、实现智能精准营销以及辅助企业做出更明智的决策，从产品研发到销售售后的全流程提升效 率、降低成本，同样有着极大的产业发展潜力 ；智能驾驶主要是提升汽车自身的产品力，代表着汽车行业未来

擎，其管理和运营模式正面临深刻的变革。传统管理模式在应对复 杂多变的产业环境时，逐渐显现出效率低下、信息孤岛、决策滞后 等一系列问题。为了提升工业园区的综合竞争力，推动智慧园区的 建设，构建一个高效、智能、协同的数字政府领域大模型底座成为 当务之急。该底座不仅是工业园区数字化转型的技术基础，更是实 现数据共享、业务协同和智能决策的核心支撑。 工业园区数字政府领域大模型底座的设计旨在通过整合多源异 构数据，构建 构数据，构建统一的数据治理体系，实现对园区内企业、设施、环 境等全要素的精准管理和智能分析。同时，基于先进的人工智能技 术和大数据分析能力，底座将提供从数据采集、处理到应用的完整 链条，从而为园区管理部门提供科学决策的依据。此外，底座的设 计还充分考虑了可扩展性和兼容性，确保其能够适应未来技术的迭 代和业务模式的创新。 在具体实施过程中，工业园区数字政府领域大模型底座将围绕 以下几个核心目标展开：  异构数据，提供智能化决策支持，优化资源配置，提升管理效率。 通过大模型底座的部署，园区能够实现从传统管理模式向数据驱 动、智能决策的转变，为企业和居民提供更加精准、高效的公共服 务。 具体而言，大模型底座在工业园区数字政府建设中的应用意义 主要体现在以下几个方面： - 数据整合与共享：打破各部门之间的信息孤岛，实现跨部门、跨 系统的数据互联互通，提升数据资源的利用效率。 - 智能决策支持：通

成品物流 措 施 路径四：智慧管理 Wisdom management 计划一体化 决策数据化 （路径三体现） 利用 IT 系统信息流打通制造由下单到交付 全程， 打造智能高效的数字化工厂，以 AFS 、 ERP 、 MES 为核心系统，实现计划一体化、生产透明化、物流智能化、品质体系 化、决策 数据化。 生产透明化 物流智能化 品质体系化 云端协同 需求定制 智慧管理 Wisdom 质智管 工 管理 效率管理 材料物流 整体规划 计划一体化 生产透明化 物流智能化 （路径三体现） 品质体系化 决策数据化 生产 / 物 划一体化 APS/AFS 智能排程 智能排程系统 中央 制 数据化 设备自动化 生产透明化 物流智能化 、客户定制 C2M MES 制造执行系统 生产透明化 管理移动化 决策数据化 5 、供应商协 作 便利准确 整体框架： 4 、生产管 理 透明化 智能制造核心能力 ERP 企业 资 源管理 系统 供应商 材料 成品 客户 整体规划 计划一体化 生产透明化 物流智能化 品质体系化 决策数据化 • 第一阶段：基础覆盖信息化 以电子信息化（电子 MES 做全

智能制造 准确感知企 业、车间、设 备、系统的运 行管理状态 自感知 对获取的数据进行 快速、准确的加 工、识别、处理等 自学习 执行决策对设 备状态、车间 和生产线的计 划做出调整 自执行 根据数据分析的 结果按照设定的 规则自动做出判 断和选择 自决策 智能分析 智能服务 智能物流 智能控制 智能管理 智 能 规 划 水泥产业智能制造 水泥产业智能制造是基 水泥产业智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合，贯穿于设计、生 产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自控制、自决策、自执行等功能的新 型生产方式。智能化水泥工厂是水泥产业智能制造的主要载体。智能化水泥工厂建设主要包括从智能 规划开始，涵盖了智能控制、智能管理、智能物流、智能分析和智能服务等方面内容，实现水泥产业 的智能制造。 Sinoma International Engineering 整体规划 数据中心 及 数据分析 网络及 安全规划 与主体 专业的 规划设计 数字化 工厂 规划设计 智能应用 移动应用 智能分析 智能服务 三维工厂 智能设备 智能 决策层 经营 大数据中心 … 质量 大数据中心 制造 大数据中心 采购管理  实现智能化水泥工厂整体架构及功能设计  实现工厂的数字化设计  实现网络联通、数据互通及业务打通，消

• 转型方法 • 转型重点 4 内容概览 1 功能控制塔根据供应链 ICT 管理运作决策 供应链的智能控制塔协调端到端的决策 供应链 ICT 一种新的可实现端到端的供应链协调运作模式 即运输 CT 会对最优路线、承运人、装载方案、调度方案和追踪方 案 进行决策 CT 采购 CT 设计 CT 制造 CT 运输 CT 命令 3 命 令 管 理 运 输 降低流程成本 • 提高业务的效率和精准性 • 促进人员价值观念转型 柔性和动态协调 内容 • 多模式多标准应对变化 ( 机器学习 ) • 新技术赋能 意义 • 重视决策资源 • 打造柔性快速和高效的供应链 • 优化管理提高效率 5 内容 意义 构架设计 运作模式定义 • 流程和技术 • 角色和职位描述 • 管控 高水平发展道路与全景 • 流程优化人员和业务结果 规划和配置 供应链 参数优化 & 数据 的管控人员 的更新 员和运作人员 即 IT 、自动化、人工智能、大 数据分析 • 风险管理 • 运作的决策人员 • 流程的跟进 • 功能的优化和运行性能 • 决策支持系统的建立 • 网络校准 新的供应链体系需要三种类型的人员 专家组 每个角色需要不同的才能和能力 6 • 供应链分区段的管控 人 供应链 (SC