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生成式 AI 将如何影响汽车产业 ChatGPT 发布后，迅速引起全球范围的热潮。作为重要的人机交互界面， 生成式 AI 将如何影响汽车业也打开了广阔的想象空间。与此同时，部分车企已 经展开行动，如某国际领先车企开始了生成式 AI 上车的小范围测试、几家国内 车企已经和几家生成式 AI 服务商在做场景的概念验证，预计下一代车型毫无意 外将搭载生成式 AI 技术。在 AI 技术发展日新月异的今天，我们可能很难精准 预测生成式 AI 未来 5 年乃至 10 年将为汽车业带来怎样的影响，但是潜在的颠 覆效应将毋庸置疑。我们希望借助本文为汽车业生成式 AI 短期落地带来启 发，同时为长期的应用提供一个思考框架。 1.什么是生成式 AI 2.汽车业如何应用生成式 AI 我们认为生成式 AI 在汽车业具有非常大的应用潜力，C 端用户体验重塑和 B 端生产效率将是其中最重要的应用方向。我们建议车企、供应链企业以及希 望进入汽车领域的科技公司采取五步走策略，推动想法的落地。 第一步：用户体验驱动的应用识别 客户体验是评估技术应用潜力的金标准之一。 我们沿用户旅程，从售前、使用中、售后以及与用户体验最直接相关的车 企产品研发这四个环节，梳理出 了 15 个关键触点： 结合 “5C”技术应用框架，我们初步梳理出 50 个潜在应用场景。例如： 【售前-决策环节】虚拟人直播：AI 虚拟人在门店环境或直播间介绍产品 优势 ，实时回答用户问题、收集潜客线索 。 【使用-驾车中】制作路途指南和旅行记忆 ：用户在长途驾驶时，仅需设定 目的地，AI 就能自动生成旅途的充电、餐饮计划 。通过自然语言交互，AI 向用 户介绍沿途景点、实时更改形成计划 。如： 司机： “我左前方是什么地方？ AI： “您左前方是泸沽湖的全景观景台，若您想停车的话旁边有停车 场。” 司机： “我去看风景会影响接下来的行程吗？” AI： “您如果游览时间在半小时以内，对今天行程不会有太大影响。确认 游览的话我可以帮您联系餐厅，更改用餐时间。” 司机： “好的，我想去看看。” AI： “收到，接下来将为您更改导航到观景台。我将告知餐厅您会比预计 时间晚到 30 分钟 。” 【使用-驾驶后】旅行记忆 ：结合外置摄像头捕捉到的影像，驾驶员及乘客 的车内交互行为等，自动生成图片、视频和文案，用户可一键发布到社交媒 体，例如 “今日打卡某某国道 。” 【售后-客户支持】辅助轻微维护任务：如果驾驶员想自行更换玻璃水，但 不确定怎么做，可以问虚拟助手，助手会制作短视频 ，指导驾驶员一步步操 作。 从效率提升的角度，我们以研发为例 。 【产品研发-产品开发】交互式知识管理及支持：通过自然语言查询企业非 结构化的历史文档、标准手册、规范等，辅助工程师的研发。 工程师： “参考我刚刚上传 的设计参数，目前有哪些潜在的问题？” AI： “我们对照 了如下文件【列举文件】 ，总结出 3 个问题。建议您查询 A 文件第 5 页第三行，确认 目前参数符合设计规范。” 在梳理生成式 AI 的案例时，我们需要注意两点：1.能否有别于传统机器学 习的方案，或是相较能做得更好？2. 这是否解决了用户或企业的真实痛点？我 们相信随着技术的不断迭代、更多车企的加入以及生态伙伴的丰富，未来生成 式 AI 在汽车业的应用一定远超我们今天的想象。颠覆式的革命可能比我们预计 的来得更快 。 第二步：价值与可行性评估 我们认为车企和产业链企业需要从自身目标客群出发，评估潜在用例对体 验提升的感知