Bagaimana ejen AI peringkat perusahaan boleh dilaksanakan dalam industri automotif, ini adalah kertas putih domestik pertama yang menerangkan secara sistematik

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, dengan perkembangan pesat teknologi model besar, had atas keupayaan model telah terus dicabar. Walau bagaimanapun, dari perspektif perubahan industri, pelaksanaan model besar mungkin masih di peringkat awal. Cara untuk mengeluarkan potensi besar model besar dan mempromosikan perubahan produktiviti yang lebih pantas dan lebih baik masih menjadi topik yang penuh dengan ruang untuk penerokaan.

Setiap industri mengambil berat tentang satu soalan: Apakah metodologi optimum untuk menggunakan model besar ke peringkat perniagaan?

Apabila kita bercakap tentang isu ini, kita tidak boleh mengelak daripada "Agen AI".

Apabila AI melonjak daripada penyelidikan akademik kepada aplikasi praktikal, ejen yang dipacu model besar menjadi teras penggerak untuk inovasi. Malah Bill Gates meramalkan bahawa Agen AI akan menjadi masa depan kecerdasan buatan. Pada masa itu, Agen AI akan mempunyai perancangan, pelaksanaan, persepsi, ingatan dan penggunaan alat, dan boleh menyelesaikan kerja secara autonomi Manusia perlu membantu dalam menetapkan matlamat perniagaan, menyediakan data dan sumber pengkomputeran yang diperlukan, serta menyelia serta mengoptimumkan hasil kerja.

Jadi, di manakah aplikasi AI Agent dalam pelbagai industri sekarang? Bagaimana untuk memaksimumkan nilainya?

Sebuah kertas putih yang dikeluarkan baru-baru ini memberikan jawapan yang komprehensif dan mendalam kepada isu yang dibincangkan di atas.

Penjelasan sistematik pertama di China

Bagaimana AI Agent boleh dilaksanakan dalam industri automotif?

Pada 12 April, Makmal Pemprosesan Bahasa Semulajadi Universiti Tsinghua, Kepintaran Yihui, dan Perisikan Dinding Muka bersama-sama mengeluarkan "Kertas Putih mengenai Teknologi Perisikan Kumpulan Didorong Model Besar untuk Industri Automotif".

Cara memuat turun kertas putih: Ikuti akaun awam WeChat [Yi Hui Intelligent] dan balas dengan kata kunci "kertas putih" untuk memuat turun

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, permintaan yang perlahan dalam pasaran kereta dan peningkatan dalam kecekapan bekalan telah membawa kepada "perang harga" yang sengit ”. Ini sememangnya baik untuk pengguna, tetapi ia adalah pedang bermata dua bagi syarikat dalam bidang automotif Walaupun cepat merebut bahagian pasaran, margin keuntungan juga dimampatkan. Bagaimana untuk memecahkan keadaan adalah masalah yang sukar.

Peningkatan teknologi model besar adalah peluang baharu untuk transformasi pintar syarikat kereta. Industri automotif mempunyai ciri-ciri data yang kaya, senario yang jelas, teknologi matang, permintaan pasaran yang tinggi dan persaingan industri yang sengit Ia kebetulan menjadi salah satu bidang yang paling sesuai untuk pelaksanaan Ejen AI.

Apabila permintaan kukuh untuk transformasi bertemu dengan kejayaan bersejarah teknologi model besar, Makmal Pemprosesan Bahasa Semulajadi Universiti Tsinghua, Kepintaran Yihui dan Kepintaran Muka Dinding mencapainya dan memutuskan untuk bekerjasama melakukan "perkara besar" untuk mempromosikan transformasi industri automotif.

Kertas putih ini adalah hasil kerjasama "industry-university-research" yang mendalam antara ketiga-tiga pihak.

Berdasarkan pemahaman mendalam Yihui Intelligence tentang senario aplikasi industri automotif dan kelebihan sumber, digabungkan dengan Tsinghua University NLP Laboratory's advanced swarm intelligence model dan rangka kerja teori perisikan perisikan yang besar, dan Ketiga-tiga pihak berharap dapat membina gelung tertutup aplikasi teknologi yang meliputi "model besar + ejen AI + Pengetahuan industri".

Secara khusus, kertas putih memperkenalkan teknologi risikan kawanan besar dipacu model dengan cara yang ringkas dan mudah difahami, dan menerangkan secara sistematik prospek aplikasi dan laluan praktikal teknologi ini dalam industri automotif buat kali pertama dalam industri . Khususnya, ia mencadangkan penyelesaian yang sistematik untuk industri automotif.

Bab pertama secara menyeluruh memerhatikan status pasaran semasa, peluang dan cabaran industri automotif bab kedua membincangkan secara mendalam sistem teknologi perisikan kumpulan besar, termasuk model bahasa besar, Agen AI, kecerdasan kumpulan dan organisasi Twins; Bab 3 memfokuskan kepada menganalisis nilai aplikasi dan kes praktikal teknologi risikan kumpulan besar dalam industri automotif Bab 4 menerangkan matriks ekologi kawanan industri automotif dan logik menang-menangnya secara terperinci dan Bab 5 membincangkan masa depan; Tinjauan diakhiri dengan menekankan kepentingan teknologi ini untuk transformasi dan menaik taraf industri automotif.

Analisis sistem teknologi kecerdasan kawanan model besar

Dalam kertas putih ini, kita melihat kata kunci yang berjalan di seluruh teks: kecerdasan kawanan.

Inti Ejen AI terletak pada kaitan LLM dengan persepsi dan tindakan. LLM memahami tugas pengguna, membuat kesimpulan alat atau tindakan yang perlu dipanggil dan memberi maklum balas kepada pengguna berdasarkan hasil panggilan atau tindakan.

Kebanyakan aplikasi Ejen AI dilaksanakan dalam bentuk Aliran Kerja, termasuk pelbagai nod, seperti nod model besar, nod kod, nod dapatkan semula, nod pangkalan pengetahuan, nod alat, nod strategi dialog, dsb. Kemudian yang berbeza akan menjadi dipilih mengikut senario yang berbeza digabungkan menjadi Aliran Kerja yang boleh digunakan.

Konsep Ejen AI yang lebih dikenali oleh kebanyakan orang ialah kecerdasan tunggal - terdiri daripada hanya satu ejen yang berinteraksi dengan persekitaran secara bebas dan mengoptimumkan strategi tingkah lakunya berdasarkan maklum balas daripada persekitaran. Tetapi untuk sebilangan besar senario kompleks, keupayaan ejen tunggal masih terhad. Di satu pihak, lebih banyak pengetahuan dan keupayaan yang diperlukan oleh Ejen AI, lebih banyak perkataan dalam gesaan yang memanggil model besar yang mendasari Panjang konteks model yang terhad tidak boleh membawa gesaan yang tidak terhingga, sebaliknya lebih banyak kandungan dimasukkan, lebih banyak bilangan perkataan dalam gesaan Lebih besar kemungkinan model itu "terlupa", iaitu, ia lebih cenderung untuk mengikuti arahan ekor dan mengabaikan arahan kepala.

Apabila bilangan ejen meningkat, keupayaan kerjasama antara ejen bertambah baik, dan sistem risikan kumpulan yang kompleks dan berkuasa dibentuk, ia dapat merealisasikan pemprosesan tugas dan pemodelan adegan yang lebih kompleks, menghasilkan tahap "kemunculan kecerdasan" yang lebih tinggi. Platform kerjasama perisikan swarm akan dapat memecahkan tugas, dengan setiap pautan bertanggungjawab untuk profesional, dan menggunakan berbilang ejen pakar untuk bekerjasama untuk menyelesaikan matlamat kerja dalam senario yang kompleks, dengan meluasnya had atas keupayaan aplikasi pintar dan membuka endowmen model besar aplikasi industri tenaga untuk meningkatkan kualiti dan kecekapan.

Namun, secara keseluruhannya, pembangunan teknologi perisikan swarm masih di peringkat awal, dan sejumlah besar laluan pelaksanaan masih perlu diterokai, termasuk cara meningkatkan kebolehsuaian model besar dalam penggunaan alat dan keupayaan perancangan penaakulan, supaya mereka boleh menyesuaikan diri dengan lebih baik kepada Tugasan dan senario yang berbeza.

Antaranya, "Industri Know-How" telah menjadi kunci kepada tahap realisasi nilai pelaksanaan Agen. Hari ini, kecerdasan buatan telah mengatasi pakar manusia dalam banyak bidang, tetapi selepas mendalami bidang yang berbeza, pemahaman terminologi industri, proses perniagaan dan keperluan masih menjadi tumpuan "tunjuk ajar" Ejen AI, dan ini sering bergantung pada pengalaman menegak industri.

Bagaimanakah kecerdasan kumpulan mengubah produktiviti industri automotif?

Selepas lelaran revolusioner teknologi, industri fizikal biasanya mengalami perubahan yang mendalam. Walau bagaimanapun, mengenai hala tuju Ejen AI, terdapat kata sepakat di kalangan industri, akademia dan kalangan penyelidikan: Hanya dengan memahami secara mendalam keperluan dan titik kesakitan industri kami boleh membangunkan Ejen AI yang benar-benar memenuhi keperluan pengguna. Ini juga niat asal kertas putih ini.

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, topik "pintar" dalam bidang automotif lebih kepada penerokaan berskala kecil dalam bidang pemanduan autonomi Kini, teknologi perisikan kumpulan besar sedang menulis semula industri automotif dengan cara yang revolusioner. membawa harapan kepada transformasi pintar Ia telah berkembang kepada semua aspek pembuatan kenderaan, rantaian bekalan, R&D dan kejuruteraan, jualan dan pengedaran, pemasaran, perkhidmatan selepas jualan, perdagangan dan logistik, pajakan dan perkhidmatan kewangan, kitar semula dan kitar semula.

Bagaimana untuk menukar secara khusus? Kertas putih menunjukkan lima arah: meningkatkan kecekapan operasi korporat, mempercepatkan pengurusan proses, menambah baik pengalaman pemasaran, meningkatkan pengalaman perkhidmatan dan meningkatkan keupayaan perancangan korporat.

Sebagai contoh, dari perspektif operasi perusahaan, fokus isu dengan pelaksanaan Agen secara beransur-ansur beralih daripada "kepintaran tunggal" kepada "kepintaran kumpulan", dan konsep "kembar organisasi" dilahirkan, termasuk tiga kunci. bahagian: kembar kerja, kembar Seni bina dan kembar perniagaan. Apabila peranan yang berbeza dalam setiap jabatan mempunyai ejen pintar, mereka boleh menganalisis dan menghantar maklumat sepenuhnya, bekerjasama dan melaksanakan satu sama lain, dengan itu memecahkan halangan komunikasi jabatan dan merealisasikan perkongsian data dan integrasi perniagaan sepenuhnya.

Selain itu, keperluan transformasi pintar industri automotif juga berbeza daripada industri lain.

Ciri yang jelas ialah pemasaran kereta mempunyai kesukaran jualan dan kitaran jualan yang sukar dipadankan dengan produk pengguna lain Ini ditunjukkan dalam harga unit pelanggan yang tinggi, kadar transaksi yang rendah dan kitaran hayat jualan yang panjang. Selepas tempoh pembangunan yang panjang, bidang pemasaran automotif telah berubah kepada metodologi gelung tertutup sepenuhnya yang standard. Walau bagaimanapun, di bawah gelombang teknologi elektrifikasi dan kecerdasan, kelajuan produk baru yang diletakkan di pasaran dan kelajuan penggantian semakin pantas persaingan harga Terminal adalah sengit tekanan keuntungan peniaga saluran tradisional perlu mendapatkan pandangan tentang keperluan pengguna dan mengemas kini dengan lebih cepat kelajuan pembangunan produk, tindak balas yang lebih tangkas dan memenuhi keperluan perkhidmatan pengguna.

Itulah ciri-ciri senario ini yang menyediakan ruang aplikasi yang sangat berharga untuk teknologi risikan kumpulan model besar.

Dalam kertas putih, ketiga-tiga pihak menggabungkan pemahaman unik mereka tentang aplikasi Ejen AI dan merealisasikan kembar organisasi perniagaan pemasaran kereta berdasarkan teknologi perisikan swarm, dan mencadangkan lima penyelesaian utama berdasarkan keperluan pertumbuhan senario teras pemasaran kereta, iaitu penyelesaian senario institut penyelidikan digital, penyelesaian senario operasi media baharu, penyelesaian senario operasi pengguna, penyelesaian senario DDC intensif dan penyelesaian senario operasi situasi.

Sebagai contoh, dalam platform kerjasama risikan kumpulan DCC yang intensif, teknologi risikan kumpulan merealisasikan kembar organisasi perkhidmatan pelanggan pusat panggilan. Keupayaan pemahaman seperti manusia dan keupayaan maklum balas segera model bahasa besar menjadikannya alat yang ideal untuk menyelesaikan masalah kehilangan kecekapan dalam proses pemerolehan pelanggan keluar tradisional. Dengan menghuraikan bahasa dan niat manusia dengan tepat, model ini boleh mengurangkan ralat dan kelewatan yang disebabkan oleh ketidakstabilan manusia secara berkesan, dan membina mekanisme lelaran proses penuh melalui proses komunikasi digital dan kaedah lain.

Contoh lain, Yihui Intelligence mendapati melalui sebilangan besar tinjauan dan temu bual bahawa platform kerjasama perisikan kumpulan berdasarkan model besar juga boleh menyokong perusahaan untuk membina pusat penyelidikan automobil pintar digital, dan membangun dan menggunakan pengumpulan data, pembersihan data, analisis data , data Sepasukan pekerja digital dengan peranan seperti pelaporan boleh mengimbas, mengenal pasti, mengelas, menganalisis dan melaporkan data dengan cekap daripada pelbagai sumber tingkah laku pengguna, memberikan cerapan pengguna dan penjejakan arah aliran yang lebih cekap.

Pendahuluan kepada revolusi pintar

Walaupun pelaksanaan AI Agent dalam pelbagai industri masih di peringkat penerokaan awal dan masih memerlukan masa dan teknologi untuk matang, penerokaan awal semasa menunjukkan bahawa teknologi perisikan yang berpusu-pusu dan Berbanding dengan teknologi tradisional. AI, ia mempunyai banyak kelebihan: keupayaan kerjasama yang lebih kukuh, fleksibiliti yang lebih tinggi dan keupayaan untuk menyediakan pelanggan dengan perkhidmatan yang lebih tepat dan diperibadikan.

Liu Zhiyuan, profesor bersekutu Jabatan Sains Komputer dan Teknologi di Universiti Tsinghua, menegaskan bahawa apabila ia datang untuk meneroka pelaksanaan Ejen AI, China mempunyai kelebihan yang kukuh dalam senario yang kaya dan pasaran yang luas. Kedua-dua syarikat dan individu sedang aktif meneroka pelbagai kemungkinan metodologi pelaksanaan untuk memaksimumkan nilai.

Dalam transformasi yang tidak pernah berlaku sebelum ini, Yihui Intelligence sendiri adalah salah satu perintis. Berdasarkan produk matriks seperti model besar industri automotif YI CPM, platform pekerja digital Ejen YI dan penyelesaian senario perniagaan YI Scene, Yihui Intelligence komited untuk menyediakan penyelesaian digital terkemuka untuk pelanggan industri automotif melalui perisikan kumpulan dipacu model besar dan kembar organisasi. Penyelesaian sehenti untuk pengurusan pekerja dan platform operasi menyelesaikan masalah biasa dalam industri automotif semasa, seperti kesukaran untuk menggunakan teknologi AI terkemuka dan kesukaran dalam melaksanakan amalan perniagaan terbaik, dan membantu syarikat dalam industri automotif mencapai batu terakhir pelaksanaan pintar.

Li Wei, Presiden Yihui Intelligence, berkata bahawa selepas AI Agent dilaksanakan dalam industri automotif, ia akan merangkumi sepenuhnya nilai teras "meningkatkan kualiti dan meningkatkan kecekapan". Keluaran bersama kertas putih oleh ketiga-tiga pihak bukan sahaja bermakna hala tuju penyelidikan dan peluang kerjasama baharu telah muncul dalam industri automotif, tetapi juga menunjukkan kepada industri lain kemungkinan dan potensi penggunaan meluas teknologi model besar.

Li Dahai, Ketua Pegawai Eksekutif Wall-Facing Intelligence, menegaskan bahawa pengalaman pelaksanaan perisikan kumpulan dalam industri automotif boleh direplikasi pada tahap tertentu, terutamanya bagi industri yang mempunyai pengumpulan data yang kaya, ruang untuk toleransi kesalahan dan cekap. pelaksanaan.

Adalah dijangkakan bahawa pada masa hadapan di mana keupayaan penaakulan, keupayaan ingatan, keupayaan merancang, keupayaan interaksi pelbagai mod dan keupayaan penggunaan alat Ejen AI terus berkembang, ruang imaginasi untuk transformasi pintar dalam semua lapisan masyarakat adalah sangat luas. .

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana ejen AI peringkat perusahaan boleh dilaksanakan dalam industri automotif, ini adalah kertas putih domestik pertama yang menerangkan secara sistematik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!