汽车产业 AIGC技术应用 白皮书 指导单位 编写单位 从软件定义汽车 到数据定义汽车 (SDV) (DDV) 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 2 PAGE 中国汽车工业协会 常务副会长兼秘书长 付炳锋 寄语 作为《未来汽车产业战略家》项目的联席学术导师，我们为首期班学员感到骄傲，并一起践行“ 共建、共创、共进”的办学理念，通过课堂内的教学研讨和外部的调研访学，共建教学内容和体 来的创新教学之旅中，学员们展现出了对汽车产业发展前沿的敏锐洞察和深刻思考，让我们对 中国汽车产业的未来充满了信心和期待。汽车产业已行至智能化发展的下半场，关键技术将成 为企业核心竞争力的基础。AIGC作为基石技术，将深刻改变汽车产业从研发、设计、制造、营 销与管理的各个方面，并将重新定义汽车产品与服务体验。这份白皮书有望助益产业界描绘新 地图、探索新大陆。 北京大学光华管理学院 组织与战略管理系副教授 为全球汽车产业的重要创新策源地。AIGC是当今人工智能发展的前沿，对汽车行业的影响是全 方位的，值得业界深入探讨。未来汽车产业战略家班的学员们和中国一汽结合AIGC的前沿实践 和战略分析，将集体智慧汇聚成这份白皮书，为中国汽车产业在大模型时代提供了宝贵的参考 和借鉴。中国汽车工业协会作为《未来汽车产业战略家》项目的智库指导单位，对首期学员们 的出色表现感到由衷的欣慰和自豪。 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书

图表：“制造业 +AI” 产业结构 AI 应用于制造业多个环节，在产品设计、生产、销售、售后等过程均有渗透且 成熟度不断提 升。  产品设计：（ 1 ）通过 AIGC 完成工程设计中重复的低层次任务；（ 2 ）通过 AIGC 生成衍生设 计，为工程师提供灵感；  生产计划：需求预测、智能排产。（ 1 ）通过 AI 技术分析不同数据，包括销 售历史数据、供 应链建构、产品价格等数据，做出更加准确的需求预测，

32 智 己 汽 车 X 红 中 国 信 通 院 19 用户 运营智能化 （ AI Powered Engagement ） AIGC 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 销售机会的丧失。例如， 某汽车品牌的销售顾问由于无法准确了解客户的需求， 导致大量高意向客户转向其他品牌，该品牌的销售转化率从原来的 10% 降低 智能内容工厂（ DMC 平台） AIGC 内容工厂（ DMC 平台）是“大模型赋能大营销体系”的核心组件， 旨在破解传统营销内容生产周期长、个性化不足的痛点。依托多模态大模型技 术（如商汤秒画、美图 whee ） ，平台实现从图文到视频的全媒介自动化生成， 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 2000+ 维 度 用户

图表：“制造业 +AI” 产业结构  AI 应用于制造业多个环节，在产品设计、生产、销售、售后等过程均有渗透且 成熟度不断提 升。  产品设计：（ 1 ）通过 AIGC 完成工程设计中重复的低层次任务；（ 2 ）通过 AIGC 生成衍生设 计，为工程师提供灵感；  生产计划：需求预测、智能排产。（ 1 ）通过 AI 技术分析不同数据，包括销 售历史数据、供 应链建构、产品价格等数据，做出更加准确的

Juniper Public 创造 AI 小模型 / 专业市场 / 特定场景 / 创造价值 / 提升 效率 不可避免的终局背后 -AI 一定会 来 使用 AI AIGC/ 多模态 / 大模型 / 行业泛化 / 提升 体验 15 “You can’t look at the competition and say you’re going to do it better

手绘效果图上限为 500 张，经提炼优化得 5 个方案。在引入 AIGC 智慧助手后，设计师可将想法转成 prompt 提示词，通过AIGC 可生成 4000 + 效果图，再经优化迭代形成最终方案， 极大提升设计效率，提供灵感源泉，突破创意瓶颈，提升造型设计质量，满足消费者审美需求。 一汽 GPT-Code 和 AIGC 智慧助手 来源 ：公开材料和数据收集整理 智能排程与优化 ：利用

GPT-2 (OpenAI) GPT-3 (OpenAI) ViT (Google) PaLM (Google) (Stanford) 大模型参数规模不断增长，推动 AIGC 技术升级。 AIGC 技术发展的背后是大模型（ Foundation Models ）技术的持续迭代。从 2017 年 Transformer 结构 的提 出，加速了深度学习模型的参数学习能力。另一方面，

3、AIDC 基础设施持续升级，绿色化转型不断深化...................................................................22 （一）AIGC 发展推动 AIDC 容量快速增长，网络等配套基础设施持续升级。.......22 （二）AIDC 绿色低碳转型在能效优先、算电协同方面不断深化。......................... 超大规模基础设施。中国电信基于国产化算力完成跨百公里千亿参数 模型在千卡规模下的分布式智算中心互联验证，初步证实大模型跨智 算中心分布式协同训练的可行性。 3、AIDC 基础设施持续升级，绿色化转型不断深化 （一）AIGC 发展推动 AIDC 容量快速增长，网络等配套基础设施 持续升级。 一是全球企业持续加大 AI 基础设施投资，推动 AIDC 基础设施容 量规模快速增长。2025 年初，微软、亚马逊、谷歌和

要强化控制端应用与大模型应用相结合，推动人工智能技术在技术可靠度、成本曲线优化、供应链安全 提升等方面走向成熟。如，在流程工业领域鼓励发展时序大模型，深化人机交互、状态监控、预测优化、设备 诊断等应用场景落地；在离散工业领域鼓励发展AIGC、多模态大语言模型、求解器等人工智能技术，深化 设计仿真、智能排产与调度、全过程质量追溯等应用场景落地。 （二）要探索AI落地应用 一是遴选优质数字服务单位。聚焦杭州市中小企业数字化转型城市试点明确的细分行业，依托47个省 过打造多模 态语料预处理工具链和高质量汽车试验领域知识库，实现非结构化数据的高效治理与动态更新，进一步构 建了专业领域的高质量语料集，结合L1/L2级行业大模型，开展面向RAG模型优化及策略研究和AIGC生成 技术研究与模型优化研究，实现试验场景的智能问答、试验管理与试验报告自动化校核环节的智能化水平 提升。通过构建数据中台与BI可视化分析平台，推动传统LIMS系统智能化升级，提升知识检索效率与决策 合试验语料数据，进行模型预训练和微调，开发适用汽车行业的L1级大模型，使其具备行业专属性能和准确 度。围绕汽车研发试验场景，基于开源大模型，开展模型优化、场景适配研究，开发应用。开展面向RAG模 型优化及策略研究和AIGC生成技术研究与模型优化研究。优化生成模型的架构，提升生成内容的质量，实 现知识库增强，参数调优，嵌入质量评估模块，提升生成内容的专业性和准确性。使用剪枝、量化、蒸馏等 技术优化模型，训练和推理效率。

道文本机器人客服系统”和“GaussMind 智能解决方案”。 沃丰科技助力施耐德电气在知识问答、故障排除等应用场景实现了文本机器 人高解决率和高匹配率的全渠道客户服务。沃丰科技基于自研的“原心引擎” AIGC 大模型，打造“GaussMind”AI 场景落地应用，针对施耐德电气的实际业 务流程，定制化推出“SG 工单系统+KCS 知识库+FMEA 知识图谱”的制造业维 修场景智能化解决方案。 帮 全渠道文本机器人客服系统”和 “GaussMind 智能解决方案”。沃丰科技助力施耐德电气在知识问答、故障排除 等应用场景实现了文本机器人高解决率和高匹配率的全渠道客户服务。沃丰科技 基于自研的“原心引擎”AIGC 大模型，打造“GaussMind”AI 场景落地应用， 针对施耐德电气的实际业务流程，定制化推出“SG 工单系统+KCS 知识库+FMEA 知识图谱”的制造业维修场景智能化解决方案。 1、Udesk