动生成、 执行和 优化测试用例，显著提升研发效率和精度。 AI 重塑用户运营 AI 驱动的智能内容系统实现从图文到视频的全媒介内容自动化、规模化 生产，并能结合车型参数和热点动态生成个性化素材。智能销售助手通过深 度 分析用户全生命周期行为数据构建多维画像，实时指导销售策略，包括推荐最 优沟通话术和相关营销物料，从而提升营销精准度和转化链路效率。 AI 定义座舱体验 AI 重新 技术全面融入研发设计、用户运营、座舱体验等核心价值域，构建 业 务智能化升级支柱： ● 研发智能化：生成式设计系统自动输出工程可行方案，虚拟仿真平 台 完成高拟真环境验证； ● 运营精准化：智能内容引擎动态生成营销素材，用户数据中枢实现 全 生命周期画像管理； ● 座舱主动化：端到端语音链路突破响应时延瓶颈，场景引擎基于时 空 维度提供无感服务。 阶段三：智能闭环自治期（生态进化） 形成 AI 驱动的业务自优化体系，实现全价值链动态调优： 内容工厂驱动营销提 效 智能销售中枢精准转化用户 数据闭环优化运营决策 {04} 第四章 场景痛点 营销内容生产慢 市场部门的热点追捕总在跨部门协作中失速。创意会议产出方案→ 三维 团队渲染素材→视频组剪辑成片。当竞品新车已刷屏社交平台时，企业的推广 视频仍在渲染农场排队，导致营销内容无法及时跟上市场热点，影响了产品的 推广效果。传统的营销内容生产流程涉及多个环节和部门，沟通成本高，效率

技术的应用门槛，推动了技术普惠。在此背景下，零售 企业自有的“一方数据”价值被空前放大。这包括知识数据（商品知识库、行业报告、内部流程 文档）、内容数据（商品详情页图文、用户评论、客服对话记录、营销素材）以及结构化数据（交 易记录、会员信息、供应链数据、精准的用户行为标签）。 这些沉淀在企业内部的高质量、高相关性数据，是训练行业专属模型、构建精准推荐引擎、实现 个性化服务的基础，构成了企业差 SQL+AI 能力，使得企业能够更深入地理解消费者。通过 整合订单历史、浏览行为、忠诚度计划等数据，并结合非结构化数据（如用户评论、客服对话） 进行情感分析和向量化处理，零售商可以生成高度个性化的营销素材和商品推荐。这种精准的个 性化服务，显著提升了消费者的满意度和忠诚度。 第三，支撑零售企业 AI 战略，支持全球化业务拓展，构建面向未来的竞争优势 从战略价值来看，一体化云数据库为零售企业的 AI

营销内容生产与投放 ：AI 可以帮助企业实现营销自动化，从内容生成到渠道选择，再到效果评估，整个 过程都可以由 AI 系统自动完成。例如，利用大模型可以根据目标受众的特点，生成具有吸引力的营销文案和 视觉素材，大大节省了人力成本 ；通过智能广告平台，AI 算法可以实时优化广告投放策略，确保广告资源被 高效利用。此外，AI 系统还可以根据用户的反馈和互动数据，不断优化内容，提高营销效果。 销售预测与库存管理：AI

生成；在图片方面，基于 对车型亮点展示、促销活动推广、新车上市宣传等类型的营销内容需求，可结合大模型生产海量营销 海报；在视频方面，基于经销商的创作和发布需求，可结合大模型完成短视频的文案生成及素材成片。 图5.2-1 多模态营销内容赋能客户端营销 数字员工成为经销商员工好帮手：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， 例如，销售顾问类型数字员工，可提升线上多渠道与客

可以处理信息，但人类赋予信息以意义。社会科学家 的核心任务，依然是创造新的概念，并用这些概念来帮助我们理解这个日益复杂的世界。而 AI 将成为社会科 学家有史以来最强大的研究助理。它能以前所未有的效率，完成理论构建过程中的素材准备和初步验证工作。 但这反而将社会科学家从繁重的劳动中解放出来，让他们能更专注于整个流程中最具创造性、最具思想性的 部分，进行概念抽象、构建因果解释、并赋予理论以价值和方向。表1概括了人工智能时代社会科学家与

决方 案。世界模型通过构建一套高度仿真的世界模型，在虚 拟场景中广泛构建驾驶数据，尤其是着重仿真场景更为 丰富的“corner case”（极端或罕见场景），为端到端 大模型提供高质量的训练素材，推动智能驾驶技术从“规 则驱动”向“认知智能”跃迁。 汽车智能驾驶技术及产业发展白皮书 66 c）行业进入整车级创新时代 华为在高端车智能驾驶领域的创新突破。华为以强大自 研能力，打造高端车型智能驾驶标杆。基于多模态感知

逻频次，异常情况实时预警并快速处理，有效避免事故的发生和扩大。通过摄像头升级改造+AI数字化应 用，结合AI视觉分析，给旧监控系统赋予AI识别能力，实现违规、危险行为等实时报警。针对工厂特有场景， 在现有AI算法无法满足情况下，通过监控素材自动训练算法，以满足安全管理要求。 （七）基于AI视觉算法构建主动预警智能安防 设备管理与预测性维护系统使得非计划停机减少75%，每年避免空压机、风机、循环水泵意外维修损失 30万元-50万元；

拟实训、顶岗实习效果参差不齐、学员或者员工实操能力差、现有教学环境无法 满足职业教育与企业培训的需求等行业痛点。 难点：工业制造行业在日常的职业教学与企业培训中，教师或培训师可以利 用的混合现实教学素材、设备、资源匮乏，教学和培训效果往往达不到预期的状 态，再加上一些学校在应用混合现实技术时，在设备投入方面还存在诸多的偏差， 使得实践教学和企业培训无法有效的进行。 解决问题： 中科云创将农用