用， 汽车产业正经历着前所未有的转型升级。 在智能驾驶领域，AI 驱动的视觉识别系统利用深度学习算法，能够精准地解析周围环境信息，包括但不 限于交通标志识别、障碍物检测及行人跟踪等。同时，借助自然语言处理与语音识别技术的进步，车载交互界 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 专业智能体，并联合阿里生态服务（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 安全、便捷的方向迈进。 14 汽车行业 AI 应用白皮书 总体篇 场景篇 趋势篇 智能交互体验 ：智能座舱通过语音识别、手势控制、触控屏幕等多种交互方式，实现了更加自然、直观 的人机互动。例如，驾驶员可以通过简单的语音指令来控制导航、音乐播放和空调设置等功能，而无需分心操 作物理按钮。此外，通过虚拟助手，能够理解和执行复杂的命令，并提供个性化的服务。 信息娱乐体验

我学习和进化，持续优化生产调度、库存管理、能源使用等多方面的决策，实现精益生产和资源的最 大化利用。 汽车应用AIGC是对消费者最具获得感的技术，以智能座舱为例，AIGC智能语音助手提高了语音交互 的效率和自然性，能够处理复杂的多轮对话。AIGC技术使导航系统能够理解抽象需求，提供个性化 路线规划。AIGC技术还可以根据用户偏好自动生成播放列表，推荐内容，并可能实现生成式内容创 作。 AIGC在营销 开发的效率，同时关键数据的实时监控也确保了开发过程中的问题能够被及时发现、解决，从而提高 了最终产品的质量。 2.1 汽车设计AIGC基础技术 通用语言大模型通过使用上百亿个参数和庞大的语料库进行训练，使得大模型可以理解并生成更自然、 更丰富的文本内容，在通用领域具备了知识推理能力，初步实现了“人的孪生”。 然而，通用语言大模型也存在一些潜在的问题和挑战，在严肃的专业产品领域应用还存在很多问题： 2.1.2 模型技术——AI模型 缺陷，尤其是在汽车设计这种专业性强、流 程复杂且生成质量要求高的专业领域，需要更加细分的AI技术对通用语言大模型进行能力补足，主要 涉及以下技术： 自然语言处理（NLP）技术 01 NLP是AIGC在汽车制造领域的重要基石，利用先进的自然语言处理技术，如语义理解、对话系 统、文本生成等，实现与设计人员、工程师、操作员的有效沟通，以及自动生成各类技术文档、 操作手册、维修指南等，减轻人工编写负担，确保信息的一致性和准确性。

在国内大模型厂商中,创新奇智的 ChatRobot 生 成式工业机器人,借助工业大模型能力,构建了多模 态、端到端的视觉-语言-动作模型(Vision-Language- Action,VLA),实现了自然语言驱动的 机 器 人 操 作 控制。 其次是质量控制。 深度融合大模型与计算机视觉 技术,借助 AI 技术对生产过程中的多个连续环节进行 实时监测和分析,快速发现异常和缺陷,调整生产参 数 特别是大模型技术,让生产经营数据按需洞察 成为可能,不同于传统的数据库检索方式,大模型可以 让用户根据需要实时洞察生产经营数据,从而降低数 据洞察门槛和提升企业决策效率。 最后是知识管理。 依托自然语言处理与知识图谱 技术,大模型被用于提升企业内部知识资源的整理和 分类效率,对文档、手册、案例研究等资料进行高效归 档和标签化,使员工能够通过智能搜索迅速且精确地 访问所需信息。 这不仅提升了信息检索效率 性化服务策略。 其次是智能产品营销服务。 依托大数据分析,利 用客户历史数据分析建立用户画像,为客户提供个性 化的产品推荐或定制服务,增加客户的转化率和满 意度。 此外是产品售后服务。 通过自然语言处理、数字 人等技术,AI 能够对客户的问题进行理解和回应,24 小时不间断地提供服务,快速响应并解决客户的问题, 减少客户等待时间。 同时,通过数字人技术,AI 可以 根据客户的个人数据和行为偏好

Big-data Driven ，模型基于大规模语料训练而成； Multi-tasks Adaptive ，支持多种任务 ，包括自然 语言生成 NLG 和自然语言理解 NLU 类的任务； AI 大模型就是预训练语言模型 通过在大规模宽泛的数据上进行训练后能适应一系列下游任务的模 型 产业研究 战略规划 技术咨询 2 Few-shot (Zero-shot) ，在少甚至无标注样本的 条件下支持推理（自监督学习）。 将模型在下游各种自然语言处理任 务上的小规模有标注数据进行微调 得到适配模型 预训练语言模型 从海量数据中自动学习知识 将模型在大规模无标注数据上进 行自监督训练得到预训练模型 不同特定任务 有标注训练数 云上部署编排⼯具 边缘与移动端推理引擎 大规模分布式训练 服务器推理引擎 全场景统一部署 前端推理引擎 自然语言处理 联邦学习 强化学习 计算机视觉 服务化部署 文心大模型 训练 开发 模型压缩 时间序列 图学习 动态图 静态图 ⽣物 推荐 语音 自然语言处理 文心一言 ERNIE Bot 对话 PLATO-XL| 搜索 ERNIE-Search

Korinek, 2023)。大语言模型实质上也是一种序列模型，只不过它处理的是语言。然而，恰恰就是因为它捕捉 了语言的含义，使得它第一次有可能对社会科学的研究流程产生全面的影响。社会科学高度依赖自然语言：自 然语言描述了人类的行为，也是社会科学家沟通思想的载体。从最浅层看，大语言模型能够帮助社会科学家完 成所有与文字相关的日常工作。它可以帮助我们阅读文献、修改语言。它还通过语言捕捉了人类的行为模式， 式。图灵测试的核心 前提条件正是机器能否理解和生成人类语言，这充分体现了语言在智能评估中的关键地位。近两年来，语言 模型领域出现了突破性进展。以语言生成模型为基础的人工智能技术已覆盖几乎所有传统自然语言处理任务， 并涌现出长文本理解能力、复杂推理能力，甚至表现出一定程度的行为理性。 尽管人工智能所取得的成就令人惊奇，但它的原理并非高不可攀。事实上，以我们经济管理相关专业所学 过的微积分、 样，从而生成语言，并作为下游应用的基础。最后，我们简要介绍大模型的拓展定律及其社会和经济意义。 3.1 大语言模型的定义和历史 广义上的大语言模型，是包括 BERT 在内以参数量众多为显著特征的自然语言模型；而狭义的大语言模 型，则指的是以 T5、GPT 和 DeepSeek 为代表的生成式模型。大语言模型的发展经历了几个关键时间节点： 2017 年的 Transformer 模型、2018

了语音交互延迟，并能更准确地理解和执行复杂的多意图指令。强大的场 景引 擎协调舱内各系统，基于情境（如目的地、电量）和用户状态（如情绪 识别） 提供主动、连贯的服务。同时，大模型能力拓展至丰富的服务生态， 包括自然 对话、内容创作、信息获取及用车帮助等。 未来展望 未来汽车智能化将更加深入地理解用户个体需求，基于健康、情绪等多 维数据提供动态自适应的个性化体验。汽车制造业将与医疗、教育等更多元产 建数字风洞，对造 型方案进行实时气动效能评估。系统可解析时速 200km/h 下的气流分离特性， 图 3-2 风阻仿真测试示意 智能测试体系 基于自然语言处理的测试用例生成引擎， 自动解析需求文档并输出测试 场景矩阵。自然语言处理技术可以将需求文档中的文字信息转化为测试用例， 提高测试用例的编写效率和覆盖率。工程师只需输入需求描述，系统即可自动 生成测试用例，减少了手 版权检测拦截第三方月球素材，自动替换为智己原创 3D 模型。 法务规则库核准，文案无风险。 生成效率： 30 分钟内产出 5 套图文 +3 支视频。 传播效果：中秋主题内容单日获 300 万自然流量，互动率提升 40% 。 图 4-3 AIGC 生成示意 智能销售助手 智能销售助手是 AI 赋能大营销的核心模块，通过整合用户行为数据与大 模型分析能力，重构从线索挖掘到成交转化的全链路。系统构建

在模型选择与优化阶段，首先需要根据工业园区的具体需求和 应用场景，确定适合的大模型类型。对于数字政府领域，可以考虑 选择基于 Transformer 架构的预训练模型，如 BERT、GPT 等，这 些模型在自然语言处理任务中表现优异，且具有较强的泛化能力。 对于特定的业务场景，如企业数据分析、政务文档处理等，可以在 预训练模型的基础上进行微调，以适应具体的任务需求。 在模型选择过程中，需综合考虑模型的性能、复杂度、计算资 的计算任务，确保推理服务的实时性和准确性。推理引擎的设计需 充分考虑模型的复杂度、数据量以及硬件资源的最优利用，同时保 证系统的可扩展性和稳定性。 在工业园区数字政府领域的应用中，推理引擎需要支持多种类 型的模型，包括但不限于自然语言处理（NLP）、计算机视觉 （CV）以及时间序列分析等。为了实现这一目标，推理引擎应采 用模块化设计，通过插件化的方式支持不同模型框架的集成，常见 框架如 TensorFlow、PyTorch、ONNX 设计应基于需求文档、技术规格书以及模型的设计文档，确保每个 功能模块和关键路径都得到有效验证。首先，针对模型的输入输出 接口设计基础测试用例，验证模型在各种输入条件下的响应是否符 合预期。例如，对于自然语言处理模型，应设计不同长度、不同语 言、不同语义复杂度的输入文本，观察模型的输出是否准确、流 畅。 其次，针对模型的性能指标设计性能测试用例，重点关注模型 的响应时间、吞吐量、并发处理能力等。可以通过模拟不同规模的

全面理解客户和驱动 AI 应用 至关重要 。 例如，在实时推荐与精准营销场景中，一体化云数据库能够将商品描述、用户评论、UGC 等非 结构化数据通过向量化存入企业知识库，结合 RAG 技术实现自然语言找商品、语义搜索和多维 度个性化推荐，将“昨天的爆款”推荐转变为“千人千面”的实时个性化推荐 。 11 这种能力将原始、分散的零售数据转化为统一的、AI 友好的资产，使零售商能够超越简单的用 的调用门槛，加速了智能选品、智能客服、个性化导购等 AI 应用的落地。 例如，伯俊科技利用一体化云数据库的 AI 原生能力，构建统一企业级知识库，通过 SQL+AI 向 量融合查询，让导购 Agent 能理解自然语言，实时检索最相关答案，显著提升了线上客服的首 次解决率和线下导购的专业能力。 2.3 从成本优化向业务价值创造的范式转移 一体化云数据库为企业带来的商业投资回报，远远不止于单纯技术优化。它是零售企业实现“智 散在不同系统。这使得线上客服和线下导购无法实时获取完整的客户画像，导致服务脱节， 无法为同一客户提供连贯且个性化的体验。 核心能力构建  向量融合查询：赋能智能导购 Agent 应用，使 Agent 能精准理解用户自然语言问题，RAG 技术实时检索最新、最相关知识作答。  多模数据管理：构建的企业级知识库，融合交易数据、商品知识、客服话术、用户评论等 多模态数据，赋能 AI 智能导购 Agent。 伯俊科技：Agent

建立责任关怀体系 承诺并践行责任关怀,持续改善健康、安全和环境质量,提高周边地区群众满意度。 6. 2. 51 应急指挥中心建设 应建立对化工园区有重大影响的公共突发事件(生产安全事故、环境污染事件、自然灾害等)综合应 急处置指挥场所,并配套建设基于信息化手段的应急指挥系统。 6. 2. 52 消防站建设 应参考 GB50160和 GB51054的规定设立消防站,必要情况下应按主管部门要求设置气防站。 配备必要的安全、环保、自然灾害等应急救援器材、设备和物资,并进行经常性维护、保养,保证 正常运转。 6. 2. 56 单位工业总产值事故死亡率 化工园区年度事故死亡总人数和当年度化工园区工业总产值的比值。计算公式见式(14): AMIOV =DAAcc/IOV ……………………(14) 式中: AMIOV———单位工业总产值事故死亡率; DAAcc ———园区自然年度事故死亡总人数;

ChatGPT ，突然出现的爆款 各明星应用程序注册用户达 1 亿时间 ChatGPT TikTok Instagram Snapchat Facebook ChatGPT 可回复自然语言输入的问题 资料来源： Open AI 公司，英伟达公 司 （单位：月） 2019 年 2 月 GPT-4 18,000 亿 参数量 2023 年 3 月 2018 年 6 月 10 亿的有 79 个， 其中 ，参数量最高的达到 174 万亿。 ChatGPT （ Chat Generative Pre-trained Transformer ） ，是一种适用于自然语言交流的人工智能大模型， 它 成功的关键之一 ，是 Open AI 使用了海量数据进行预训练。 5 年间 ， GPT 的参数量已从亿级飙升至万亿级。 GPT-3 1,750 亿 参数 量