自動車業界におけるエンタープライズレベルのAIエージェントの導入方法を体系的に解説した初の国内ホワイトペーパー

近年、大型モデル技術の急速な発展に伴い、モデル能力の上限への挑戦が続いています。ただし、産業の変化という観点から見ると、大型モデルの導入はまだ初期段階にあると考えられます。大規模モデルの大きな可能性を解き放ち、生産性のより迅速で優れた変化を促進する方法は、まだ検討の余地がたくさんあるトピックです。

すべての業界は、大規模なモデルをビジネス レベルに適用するための最適な方法論は何かという 1 つの質問について懸念しています。

この問題を語るとき、当然「AIエージェント(知能体)」を避けて通ることはできません。

AI が学術研究から実用化に飛躍するにつれて、大規模なモデル駆動型エージェントがイノベーションの中核的な推進力になりつつあります。ビル・ゲイツも、AI エージェントが人工知能の未来になると予測しました。それまでに、AI エージェントは計画、実行、認識、記憶、およびツールの使用を習得し、人間がビジネス目標の設定を支援し、必要なデータとコンピューティング リソースを提供し、システムを監視および最適化する必要があるようになります。仕事の結果。

それでは、さまざまな業界で AI エージェントのアプリケーションはどこへ行ったのでしょうか?その価値を最大化するにはどうすればよいでしょうか?

最近リリースされたホワイト ペーパーでは、上記の問題に対する包括的かつ詳細な回答が提供されています。

中国初の体系的な説明

AI Agent はどのようにして自動車業界に参入するのでしょうか?

4 月 12 日、清華大学自然言語処理研究所、Yihui Intelligence、および Face Wall Intelligence は共同で「大型モデルが推進する自動車産業向けのグループ インテリジェンス テクノロジーに関する白書」を発表しました。

# ホワイト ペーパーのダウンロード方法: WeChat 公開アカウント [Yi Hui Intelligent] をフォローし、キーワード「ホワイト ペーパー」を返信して

近年、自動車市場の需要低迷と供給効率の向上により、熾烈な「価格競争」が起こっています。これは消費者にとっては確かに良いことですが、自動車分野の企業にとっては急速に市場シェアを獲得する一方で、利益率も圧縮される諸刃の剣です。この状況をどう打開するかは難しい問題だ。

大型モデル技術の台頭は、自動車会社のインテリジェントな変革にとって新たな機会となります。自動車業界は、豊富なデータ、明確なシナリオ、成熟したテクノロジー、高い市場需要、激しい業界競争という特徴を備えており、AI エージェントの実装に最も適した分野の 1 つです。

変革への強い需要が大型モデル技術の歴史的進歩と一致したとき、清華大学の自然言語処理研究所、Yihui Intelligence、および Face Wall Intelligence は意気投合し、協力して変革を推進することにしました。自動車業界の「大きなこと」。

このホワイトペーパーは、「産学研究」の三者による綿密な協力の成果です。

自動車業界のアプリケーション シナリオとリソースの利点に関する

Yihui Intelligent の深い理解に基づいて、清華大学の NLP 研究室と組み合わせて、先進グループ、インテリジェント理論フレームワーク 、および 大規模言語モデルおよびエージェント分野における壁に面したインテリジェンスの基本技術 、三者は 「ノウハウ」をカバーする技術アプリケーションを構築したいと考えています。大型モデルAIエージェント業界」のクローズドループ。 具体的には、このホワイト ペーパーでは、大規模モデル駆動型の群インテリジェンス技術をシンプルかつわかりやすい方法で紹介し、自動車業界におけるこの技術の応用の見通しと実用的な道筋を系統的に説明しています。業界初、特に自動車業界向けに体系的なソリューションが提案されました。

第 1 章では、まず自動車業界の現在の市場状況、機会、課題を包括的に観察し、第 2 章では、大型モデルを含む大型モデルの群知能テクノロジー システムについて詳しく説明します。 - スケール言語モデル、AI エージェント、群インテリジェンス、および組織の双子。第 3 章では、自動車業界における大規模モデル群インテリジェンスの応用価値と実践例の分析に焦点を当てます。第 4 章では、自動車業界の群インテリジェンスのエコロジー マトリックスとその実践例について詳細に説明します。 Win-Win の論理、そして第 5 章の将来の展望で締めくくられ、自動車産業の変革とアップグレードにおけるこれらのテクノロジーの重要性を強調しています。

大規模モデルの群れインテリジェンス テクノロジ システムの分析

このホワイト ペーパーでは、本文全体に渡って「群インテリジェンス」というキーワードが登場します。

AI エージェントの中核は、LLM と認識およびアクションの間の連携にあります。 LLM はユーザーのタスクを理解し、呼び出す必要があるツールやアクションを推測し、呼び出しやアクションの結果に基づいてユーザーにフィードバックを与えます。

ほとんどの AI エージェント アプリケーションは、大規模なモデル ノード、コード ノード、検索ノード、ナレッジ ベース ノード、ツール ノード、対話戦略ノードなどのさまざまなノードを含むワークフローの形式で実装されます。次に、さまざまなシナリオに基づいて、さまざまなノードの組み合わせが選択され、ワー​​クフローが使用可能になります。

ほとんどの人がよく知っている AI エージェントの概念は、単一インテリジェンスです。環境と独立して対話し、環境からのフィードバックに基づいて行動戦略を最適化する 1 つのエージェントのみで構成されます。しかし、多数の複雑なシナリオの場合、単一エージェントの能力には依然として限界があります。一方では、AI エージェントに必要な知識と機能が増えるほど、基礎となる大規模なモデルを呼び出すプロンプト内の単語が増えます。その一方で、モデルのコンテキストの長さは無限に長くなります。より多くのコンテンツが入力されると、プロンプトの数が多くなり、モデルが「忘れる」可能性が高くなります。つまり、末尾の命令に従い、先頭の命令を無視する可能性が高くなります。

エージェントの数が増加すると、エージェント間のコラボレーション能力が向上し、複雑かつ強力なグループ インテリジェンス システムが形成され、より複雑なタスクやシーン モデリングを処理できるようになり、より高いレベルの「知能"。 群れインテリジェンス コラボレーション プラットフォームは、各リンクが専門家に責任を負わせてタスクを細分化し、複数の専門家エージェントを使用して複雑なシナリオで作業目標を達成するために協力し、インテリジェントなインテリジェンスの機能の上限を大幅に拡張することができます。このモデルは、業界アプリケーションのラストワンマイルを強化して、品質と効率を向上させます。

ただし、全体として、群インテリジェンス テクノロジの開発はまだ初期段階にあり、ツール内の大規模モデルの適応性を強化する方法など、多数の実装パスをまだ検討する必要があります。さまざまなタスクやシナリオにうまく適応できるように、推論と計画の能力を使用します。

その中でも、エージェント導入の価値を実現する鍵となっているのが「業界ノウハウ」です。今日、人工知能は多くの分野で人間の専門家を上回っていますが、さまざまな分野を掘り下げた後でも、業界用語、ビジネス プロセス、要件を理解することが依然として AI エージェントの「チュートリアル」の焦点であり、これらは多くの場合、業界の垂直経験に依存しています。

群知能は自動車業界の生産性をどのように変えるのでしょうか?

テクノロジーの革新的な反復の後、物理産業は通常、大きな変化を経験します。しかし、AIエージェントの方向性に関しては、業界のニーズや課題を深く理解することによって初めて、ユーザーのニーズに真に応えるAIエージェントを開発できるということは、産学界、研究界のコンセンサスとなっています。これはこの白書の本来の目的でもあります。

ここ数年、自動車分野における「インテリジェント」の話題は、自動運転分野における小規模な研究に重点が置かれてきました。現在、大型モデルの群知能テクノロジーが自動車業界を書き換えています。変革の希望は、車両製造、サプライチェーン、研究開発とエンジニアリング、販売と流通、マーケティング、アフターサービス、貿易と物流、リースと金融サービス、リサイクルとリサイクルのあらゆる側面に広がります。 ＃＃＃＃＃＃変更する方法？

ホワイトペーパーでは、企業の業務効率の向上、プロセス管理の加速、マーケティングエクスペリエンスの向上、サービスエクスペリエンスの強化、経営企画能力の向上という5つの方向性を指摘しています。

たとえば、企業運営の観点から見ると、エージェントの導入によるトピックセンターは徐々に「単一インテリジェンス」から「グループインテリジェンス」に移行し、「組織ツイン」という概念が生まれました。 、ジョブ ツイン、アーキテクチャ ツイン、ビジネス ツインという 3 つの主要な部分が含まれます。各部門のさまざまな役割にインテリジェントなエージェントがあれば、情報を完全に分析して送信し、相互に連携して実行できるため、部門間のコミュニケーションの壁が取り除かれ、データ共有とビジネス統合が完全に実現されます。

さらに、自動車業界のインテリジェントな変革のニーズも他の業界とは異なります。

自動車のマーケティングには、他の消費者製品に匹敵するのが困難な販売困難と販売サイクルがあることが明らかな特徴であり、これは、高い顧客単価、低い取引率、長い販売ライフサイクルに現れています。長い開発期間を経て、自動車マーケティング分野は、標準化された完全クローズドループ手法に落ち着きました。しかし、電動化とインテリジェント化の技術の波の下、新製品の市場投入と端末の買い替えのスピードが加速しており、従来の販売代理店の利益圧力は急激に高まっています。ユーザーのニーズをより迅速に洞察し、新製品を更新することで、製品開発のスピードが速くなり、より機敏な対応が可能になり、ユーザーのサービス ニーズに対応できます。

# このようなシーンの特性こそが、大規模モデル群インテリジェンス テクノロジに非常に貴重なアプリケーション スペースを提供するものです。

ホワイトペーパーでは、三者は AI エージェントのアプリケーションに関する独自の理解を組み合わせ、群知能テクノロジーに基づいた自動車マーケティング ビジネスの組織的ツインを実現し、成長ニーズに基づいた 5 つの主要なソリューションを提案しました。自動車マーケティングのコアシナリオのそれぞれは、デジタルインテリジェンス研究所シナリオソリューション、ニューメディア運用シナリオソリューション、ユーザー運用シナリオソリューション、集中DDCシナリオソリューション、および状況運用シナリオソリューションです。

たとえば、集中的な DCC グループ インテリジェンス コラボレーション プラットフォームでは、グループ インテリジェンス テクノロジがコールセンターの顧客サービスの組織的ツインを実現します。大規模言語モデルの人間のような理解能力と即時フィードバック能力により、従来のアウトバウンド顧客獲得プロセスにおける効率損失の問題を解決する理想的なツールとなります。このモデルは人間の言語と意図を正確に分析することで、人間の不安定性によって引き起こされるエラーや遅延を効果的に削減し、デジタル通信プロセスやその他の方法を通じてフルプロセスの反復メカニズムを構築できます。

別の例として、Yihui Intelligence は広範な調査とインタビューを通じて、大規模モデルに基づくグループ インテリジェンス コラボレーション プラットフォームが、デジタル インテリジェントな自動車研究センターの構築、およびデータ収集、データ クリーニング、データ クリーニングの開発と展開において企業をサポートできることを発見しました。データ分析、データレポートなどの役割を持つデジタル従業員のチームは、ユーザー行動の複数のソースからのデータを効率的にスキャン、特定、分類、分析、レポートすることができ、より効率的なユーザー洞察とトレンド追跡を提供できます。

インテリジェントな変革への序曲

さまざまな業界での AI エージェントの実装はまだ初期の探索段階にありますが、成熟するにはまだ時間とテクノロジーが必要です。しかし現在、群知能テクノロジーの予備調査により、従来の AI と比較して、より強力なコラボレーション機能、より高い柔軟性、より正確でパーソナライズされたサービスを顧客に提供できる機能など、多くの利点が明らかになりました。

清華大学コンピューター科学技術学部准教授のLiu Zhiyuan氏は、AIエージェントの導入を検討する場合、豊富なシナリオと幅広い市場において中国には大きな優位性があると指摘した。企業も個人も、価値を最大化するためにさまざまな実装方法を積極的に模索しています。

この前例のない変革において、Yihui Intelligence 自体も先駆者の 1 つです。 YI CPM 自動車産業大型モデル、YI Agents デジタル従業員プラットフォーム、YI Scene ビジネス シナリオ ソリューションなどのマトリックス製品に基づいて、Yihui Intelligence は、大規模なモデル駆動型のグループ インテリジェンスと組織ツインを通じて、自動車業界の顧客に最先端のデジタル ソリューションを提供することに取り組んでいます。従業員管理・運用プラットフォームのワンストップソリューションは、最先端のAI技術の適用の難しさやベストビジネスプラクティスの導入の難しさなど、現在の自動車業界に共通する課題を解決し、自動車業界企業の目標達成を支援します。インテリジェントな実装のラストワンマイル。

Yihui Intelligence 社長の Li Wei 氏は、AI Agent が自動車業界に導入されると、「品質と効率の向上」という核心的価値を完全に体現することになると述べました。 三者によるホワイトペーパーの共同発表は、自動車業界に新たな研究の方向性と協力の機会が生まれたことを意味するだけでなく、他の業界に対して大型モデル技術の広範な応用の可能性と可能性を実証するものでもあります。

Wall-facing Intelligence の CEO、Li Dahai 氏は、自動車業界での群知能導入の経験は、特に豊富なデータを蓄積している業界ではある程度再現できると指摘しました。耐障害性と効率的な実装。

将来、AI エージェントの推論、記憶、計画、マルチモーダル インタラクション、ツール使用能力が進化し続けると、あらゆる歩行のインテリジェントな変革において想像力の余地が大きく広がることが予測されます。人生の幅広さ。

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