的转化率较低，功能实用性是集 II 中关注点。第二，消费者对智能手环总体的满意度差强人意，天猫和京东两个电 商网站的消费者评价数据中 19.9%的消费者对购买的智能手环给予了高度满意 的评价，10.7%的用户做出了负面消极的评价；实地进行的问卷调查，我们进一 步发现，约 61%的用户对购买的智能手环整体较为满意。第三，易用人群特征 明确，通过实地调查后的建模分析，我们发现智能手环目前的消费者主要是有健 - 33 - 表 7-2 用户选择偏好与年龄阶段列联表..................................................... - 34 - 表 8-1 智能手环用户满意度评价中位数分布............................................. - 41 - 表 9-1 logit 模型最终回归结果（筛除后）............. 其次，从目前的智能手环市场来看，在消费者购买及购买后的使用过程中， 消费者对该品牌的产品和所提供服务的满意度决定了对品牌的忠诚度，影响其是 否再次购买该品牌产品及推荐率。因此我们针对文本挖掘得到的结果，在此基础 上设计了调查问卷，在武汉市范围内开展线下调查，从基本情况、用户使用现状、 客户满意度等方面设计了度量表。另一方面设计了可以提取出使用群体和潜在客 户相关特征的有关问题，以深入分析客户群体的购买动机和购买行为，便于提取

如支付、物流、电商、 地图等），生成个性化的服务策略。 此外，大模型的价值还逐渐渗透到车企内部经营提效中。例如，在智能客服和用户运营中，通义大模型 增强了系统的自然理解和精准响应能力，提高用户满意度，并提炼用户洞察指导产品改进。在知识管理和员工 赋能方面，通义大模型作为智能助手，可快速检索技术文档、服务手册和内部知识库，生成文案、图纸和代码 等内容，提供智能化经营决策辅助分析，从而提升工作效率。 惯和偏好，自动调整相关设置，提供 高度个性化的体验，用户可以根据喜好调整座椅位置、空调温度和音响效果。例如，通过面部识别技术识别不 同驾驶员，并根据其个人档案自动调整座椅和后视镜等设置，提升用户满意度和品牌忠诚度。 设备互联与生态体验 ：智能座舱支持与智能手机、手表以及其他可穿戴装置之间的无线同步，这样即使 离开汽车也能继续接收到来自车载系统的通知和建议，也能远程控制一些汽车的开关门、开关空调等，实现了 已经从简单的辅助功能扩展到全面优化用户体验。 结合大数据分析，AI 能够提供更加个性化和智能化的体验和服务，不仅提高了驾驶的舒适性和便捷性，还简 化了车辆的维护和服务，从而显著提升驾驶者和乘客的满意度。 AI 助力提升用户体验 15 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 在智能座舱中，人工智能与大模型的应用正逐渐成为提升用户体验、增强驾驶安全性及舒适性的关键因素。

吸引了大量消费者，极大地提升了品牌的知名度和市场份额。 智能化不仅体现在产品的功能上，还体现在企业的运营和服务上。车企 可以利用 AI 技术进行精准的市场分析和用户画像，制定更加有效的营销策略， 提高客户满意度和忠诚度。 优化产业结构 AI 技术推动了汽车产业与 ICT 产业等的深度融合，促进了产业结构的 优 化升级。传统的汽车制造业重点以机械制造和装配为主，产业结构相对单 一。 而 AI 技术 大模型可以分析车辆的行驶数据、维修记录等， 预测车辆可能出现的故障，提前告知车主进行保养和维修，实现车辆预防性维 护。还可以根据车主的使用习惯和偏好， 为其推荐个性化服务套餐和增值服务， 提升客户满意度和忠诚度。 在汽车营销领域， AI 技术可以实现更精准的用户画像和市场分析，为消 费者提供个性化的车辆推荐和配置建议，提高营销效果。智能客服系统能够快 速、准确地回答消费者问题，提供专业的技术支持和售后服务。 航时无法得知车辆的剩余电量是 否足够到达目的地，需要手动切换应用查看电量信息；空调控制器无法根据外 部空气质量自动调整空调模式，影响了用户的舒适度。服务割裂会降低用户的 使用体验和满意度。例如，用户在长途驾驶中，希望导航系统能够根据剩余电 量自动规划充电路线， 同时空调能够根据外部空气质量自动调节，但由于服 务 割裂，这些功能无法实现，用户会感到不便和不满。 47

智能决策支持：通过对海量数据的深度挖掘与分析，为园区管理 者提供科学的决策依据，降低决策风险。 - 服务效能提升：基于大模型的智能化服务能力，优化业务流程， 缩短服务响应时间，提升企业和居民的满意度。 - 安全与风险管理：通过大模型的实时监测与预警功能，增强园区 的安全保障能力，降低突发事件的影响。 此外，根据《中国数字经济白皮书（2022）》数据显示，全国 数字经济规模已超过 45 底座的建设，实现政府数据资源的整合与共享，打破信息孤岛，提 升数据利用效率。其次，构建智能化的决策支持系统，助力政府快 速响应园区发展中的各类需求，优化资源配置。第三，推动政务服 务向智能化、便捷化方向发展，提升企业和居民的满意度。最后， 确保系统的高可用性和安全性，满足未来业务扩展的需求。 在范围方面，本方案将覆盖工业园区内的多个关键领域，包括 但不限于： - 政府数据治理与共享平台建设 - 智能决策支持系统的开发与部署 实时监控 性能优化 模型运算效率提升率 ≥20% 季度评估 系统资源占用率 ≤80% 实时监控 安全保障 安全漏洞修复率 100% 月度评估 数据备份成功率 100% 每日监控 用户培训 用户满意度 ≥90 分 季度调查 培训覆盖率 100% 年度评估 通过以上措施，技术支持服务将确保工业园区数字政府领域大 模型在高效、安全、稳定的环境中运行，为政府决策、企业服务及 公众需求提供强有力的技术支撑。

产品匹配 客户洞见 客户之声 社交媒体客户之 声收集分析 客户情绪分析 客户接触偏好分析 客群营销接触方 式偏好分析 客群服务接触方 式偏好分析 客户价值与营销 接触相关性分析 客户满意度分析 客 户 满 意 度 与 客 群 关 系 分 析 客 户 满 意 度 与 客 户 价 值 关 系 分 析 客户特征 客户特征信息收 集分析 现有客户 脸谱分析 客户特征 实时分析 财务模型优 化 IT 服务满意度 分析 风险 / 管控 信用评级 申请评级 行为评级 催收评级 行业分析 客群分析 政策试点 针 对 客 户 数 据 的 分 析 挖 掘 主 要 集 中 在 客 户 营 销 与 客 户 风 险 管 控 竞 争 分 析 竞争对手 分析监控 到期客户 开发分析 客户体验 集 和 分 析 客户需求 客户满意度与产 品保费关系分析 客户 语音特征提取 模式匹配 语音情感特征提取 语音情感模式匹配 话者分离 大数据应用 知识库管理 自动文本分类 索引和搜索 舆情分析 趋势分析 静音检测 语速检测 语音检索 语音情绪侦测 客户满意度分析 趋势分析 技术规范层 社交媒体文本 语音参数文本 客 户 语 音 转写文本 客服语首 转写文本 挖掘加工 文本分类 & 聚 类 情感信息分类 挖掘模型 & 算 法 文本分类

品全生命周期、 产业链供应链全环节进行改造升级和价值重塑的过程。这一过程涵盖了物联网、大 数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的综合应用，旨在提高生产效率、降低 成本、增强产品质量、提升客户满意度和创新能力。通过数字化转型，制造业企业 能够实现生产过程的智能化、自动化，优化供应链管理，拓展市场渠道，提升整体 竞争力。 制造业数字化转型的涵义 1.2 数字化转型的历程 01 20 推进新技术产业化和新产品落地。 3.3 转什么——推动个性化定制 01 02 快速响应市场需求 数字化转型使制造业能够灵活调整生产线，快速响应市 场上变化的个性化订单，提升市场竞争力和客户满意度。 精准对接客户需求 利用数据分析，制造企业能够准确了解客户需求，提供定制 化的产品和服务，实现供需的精准匹配，增强市场适应性。 3.4 转什么——向智能化制造转型 提升生产效率 利用生产制造环节的自感知、

况记录及超载报警等信息，界定 故障以及事故责任 某重工集团，作为起重装备龙头企业，公司发展面临如下困扰：  技术人员进行现场高空作业调试，差旅以及人工成本高；  在外客户的设备运行情况一无所知，被动式的服务，客户满意度低；  设备出现故障或者事故，无法对产生原因和责任进行判定。 客户痛点 项目收益 打造起重装备工业互联网平台 远程调试 远程监控 通过平台实现设备实时远程监控、报警管理功能，及 时 无法及时保障客户的设备使用效率和安全性  传统售后服务流程偏向于救火式售后，资源管 理和协调缺乏系统完整支撑  客户服务及时率、客户满意度均有较大提升空 间，客户服务质量分析记录完整性较差 客户痛点 • 全面实现售后服务线上化，客户服务及时 率同比提高 15% ，客户满意度同比提高 6% ，质量分析记录完整度有较大提升 • 基于统一平台为 1400 家客户、 2.1 万台设 备统筹管理全国

通过分析大量市场数据、用户反馈和产品 性能数据,AI 技术能够帮助企业识别潜在的市场需求 和趋势。 企业可以根据客户的具体需求进行灵活生 产,而不是依赖传统的大规模生产模式。 这种方式不 仅提高了客户满意度,还增强了市场竞争力 [4]。 1. 3 AI 助力制造业实现绿色生产 AI 赋能制造业能够通过降低原材料损耗等方式 降低生产成本,减少碳排放,实现绿色生产。 首先,AI 能够通过实时监控和分析工厂内各个环 正在帮助企业提高知识共享和传承效 率,提高企业创新能力和竞争力。 在产品服务阶段,大模型技术正在通过对用户需 求和市场趋势的分析,生成个性化的产品设计和优化 方案,满足不同客户的定制需求,提升客户满意度和市 场竞争力。 同时,大模型可以理解和处理客户的查询 和投诉,提供快速、准确地响应,提升客户服务效率。 未来,大模型技术有望深刻变革现有工业数字产 品的赋能方式,AI 赋能制造业装备智能化、AI 进 [9]。 在产品营销环节,AI 技术通过数据分析和用户 行为预测,能够帮助制造企业更精准地进行市场定位 和客户细分,分析消费者的购买历史和偏好,制定个性 化的营销策略,提高客户转化率和满意度。 在产品售 后环节,AI 技术可以通过自然语言处理技术,提供不 间断的客户服务支持,快速响应客户的咨询和问题。 这种智能化的售后服务不仅提高了客户体验,还减轻 了人工客服的负担。 6 结束语

效 率 导 向的 智 能 闭 环 管 理 利用大数据与智能 AI ： 实现生 产 过程可管 、可控 、可预测， 使 业 务流程的智能化的动态调整 及决 策， 以持续改善， 促进客户满意 与效率提高 STEP3 ： 智能管控 精 益 驱 动 数 字 赋 能 产线整流： 实现有序生产 业务标准化： 实现标准作业 数字化： 生产过程规范 、过程 被记录， 产生数据： STEP1 员工在操作产品是能够处理一些简单的异常，如工艺，手工，品质出现的一些简单的异常处理。 4 、能够进行生产换型 。指 : 员工可以操作多种款式和多工序作业，对工艺标准 、产品质量标准 、简单的异常处理和对产品的指导。 人事需求满意 度 培训计划达成 率 技能达标率 日常出勤率 ★ 以理（精益方法） 开展实践— 基于业务价值的理解设定科学有效的管控 内 容与手段，实现管理无序到有序转变 人的管理→基于标准作业管理与控制的思考

过数字化产品开发提速新产品研发与迭代，并结 合新技术应用，提升生产与供应链运营的自动 化、数字化和智能化水平，实现运营成本、设备 综合效率以及资本回报率的多维度优化，在推动 运营效率升级的同时持续提升客户满意度。在后 端运营支持层，通过数据流打通，实现企业管理 的实时可视化，结合智能化实时数据分析，为企 业提供分析决策支撑，提升决策效率与质量。 技术角度 智能 终端 生产 连接 智能 设备 商业运营与数字化进入市场和新的商业模式 数字化产品开发 智慧工厂 数字化互联供应链 智能化运营支持 面向客户 核心业务 运营支持 新营收与增长机会； 用户粘性 优化成本，设备综合效率， 资本回报率和客户满意度 更好的决策，更高效的交付 工业4.0主要架构 数据收集 网络连接 智能计算与处理 信息来源：普华永道智慧工厂报告，思略特分析 1. 数字化赋能助力制造业升级 智慧工厂发展趋势洞察与实施方案解析