AI 赋能
统筹汽车全域的“智慧中枢”,联动核心模块驱动场景智能跃升
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业务挑战
AI 技术大爆发, 加速行业多领域融合应用
大语言模型(LLM)、多模态感知、深度学习等技术的突破性发展,为汽车 AI 智能体提供了关键技术支撑。让汽车可以感知融合多元数据,识别理解模糊指令,识别人类情感倾向。实现AI 技术对 “人-车-环境” 的全面融合应用。
用户需求升级, 倒逼车企产品深度变革
随着AI 技术的爆发,消费者对汽车的认知已从 “出行工具” 转向 “智能终端”,传统功能已无法满足日益升级的多元化需求。用户期待更加个性化、场景化的服务。由此倒逼车企研发能够深度理解用户的产品,从“功能载体”转变为主动服务的”智慧伙伴“。
行业竞争加剧, 车企需抢占智能赛道先机
智能化水平已成为车企核心的竞争力。传统车企与新势力品牌纷纷加大 AI 研发投入,从单一模块的智能化,升级至“全域”“全场景”的智能。若车企缺乏产品 AI 智能的布局,将难以满足消费者对高端智能体验的需求,进而在竞争中陷入被动。
聚合智能座舱满足个性化用车需求
生成式AI为汽车营销带来新策略
AI 大模型变革汽车后市场服务
数智融合提升行业服务与效率
功能特色
聚合智能座舱满足个性化用车需求
以 “用户为核心”,通过对用户习惯的深度学习与功能的灵活聚合,整合语音交互、环境调节、场景模式等多维度功能,将标准化的座舱空间转化为贴合个人习惯的专属领域,精准满足不同用户的个性化用车需求。让每一次用车体验都贴合个人偏好,真正实现 “千人千面” 的个性化服务。
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功能特色
生成式AI为汽车营销带来新策略
如何洞悉用户偏好、传达信息、连接行为、触达情感,生成式AI不仅提供了新的工具,也提供了新的营销视野。通过生成式AI,以经济高效的方式帮助企业将创意转化为符合客户个性化需求的全球营销活动,同时解决制作和规模方面的挑战。
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功能特色
AI 大模型变革汽车后市场服务
融合大数据、车联网、AI大模型等技术,基于汽车工程领域沉淀的知识库,深入学习行业know-how,构建AI垂直模型,在车辆诊断、车辆维修、金融保险、二手车估值等领域实现智能化服务。
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功能特色
数智融合提升行业服务与效率
通过自然语言处理技术快速精准响应用户咨询,依托机器学习实现车辆故障的智能诊断,借助跨模块联动优化能源利用与安全防护,大幅提升行业服务质量与运营效率,解决传统模式下的效率与体验瓶颈。
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技术架构
场景子方案
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