业内首发群体智能白皮书 助力AI落地应用最后一公里
以大模型、生成式AI、智动驾驶等为代表的新兴技术,为汽车行业发展带来新机遇的同时,也带来了新的挑战。
对于目前市场上大多数车企来说,如何在AI发展迅猛的当下,真正在生产实践中与大模型能力深度融合,打通AI落地应用最后一公里,仍是典型难题。在这方面需要跨越的障碍还有很多,比如,怎样满足算力、筛选高质量数据、更有效地服务业务场景等等。
车企利用AI升级转型之路还任重道远,如果能找到一条专业、高效、务实的参考路径,完成AI落地应用,不论对于生产经营、组织管理还是市场营销环节,都将是一件事半功倍的事情。
4月26日易慧智能与罗兰贝格宣布达成战略合作伙伴关系
作为国际头部战略管理咨询公司罗兰贝格全球合伙人,徐虎雄表示,AI不仅是一种新工具,也是一种新的工作理念,若运用得恰当,不仅会带来全新的管理模式,还能刷新工作流程和咨询分配方式,为企业带来降本增效、收入提质,还可能进一步带来新的商业模式或收入等正面影响。
不过,由于AI技术本身研发门槛高、投入成本大、转化周期长等原因,车企往往独木难支,需要不同程度的外力辅助支持。
“目前AI在特定场景的应用正在起步阶段,这一时期强强联手地进行产品解决方案的研发和测试,是最大化利用社会资源的方式,既能更快更好地生成产品和解决方案,又能为每位参与者分摊投入和风险。”徐虎雄认为,车企可以在探索智能化升级与AI实践落地方面,去努力构建自己的核心竞争力,而这往往需要借助行之有效的专业解题思路。产学研强强联手,是商业领域越来越常见的解题思路之一。
近日,易慧智能联合清华自然语言处理实验室、面壁智能,正式发布《大模型驱动的汽车行业群体智能技术白皮书》(以下简称“白皮书”),这不仅是国内首个关于大模型驱动的群体智能全面的研究报告和汽车行业应用探索,也是目前AI领域产学研结合的典型案例。
一、产学研联手提供解题新思路
白皮书开篇即从国内汽车市场供需侧现状进行了对比分析,指出目前行业存在的典型问题。数据显示,从需求侧来看,人口结构的变化影响到整体购车人群减少,首购车用户呈现下降趋势,再购逐渐成为核心增长动力且均价有所提升,这便给中高端车型带来更多机会,此外,新媒体时代用户获取信息触点多、注意力碎片化,也催促着汽车行业的营销方式变革。
从供给侧来看,车企格局呈现群雄纷争的局面,新入局者有机会打造出自己的品牌,价格内卷带来经营利润下降,导致有的周期内汽车优惠幅度与销量成正比,直营化和客户直联成为厂家用户运营新抓手,但也带来高成本负担,人才培育面临成本和效率天花板等难题。
通过整体分析,白皮书认为,近5年来国内汽车市场份额整体波动较大,汽车行业正迎来颠覆性变革,行业洗牌加速且尚未形成稳定格局,恰好是新入局玩家凭借敏锐市场洞察和创新能力,在市场中迅速崛起的好时机。
在这一过程中,对于汽车企业来说,如何打造行业领先的成本优势,实现一致的品牌体验,持续有效地影响用户心智,是企业经营效能得以提升的关键元素。
于是白皮书对“大语言模型”、“单体智能”、“群体智能”等关键技术专题进行了深入、系统的总结和梳理,并结合汽车行业应用场景,找到了技术在汽车行业中的场景应用价值,即通过大模型驱动的群体智能协同工作台和组织孪生技术路线,为行业客户定义、开发、部署企业级的数字员工和数字团队,在适合的场景下实现任务的智能化与自动化替代,为用户提供及时、丰富、个性化的服务,为行业客户带来高性价比的智能化解决方案,提升整个行业的运营效率和效能。
二、强强联合助力整体AI应用能力提升
近年汽车行业的玩家变得越来越多元化,除了传统汽车厂商之外,一方面,包括蔚来、小鹏等在内的造车新势力不断入场,并更加注重软件科技创新,通过与用户直接联系进行反馈,不断优化配置并交出亮眼成绩;另一方面,包括百度等大型互联网公司也纷纷加速向智能汽车产业的渗透布局,争相入场。
不论对于哪一种类型的车企来说,尽可能地利用好AI,赋能产业格局,已经逐渐成为目前发展的新常态,而对于不同车企来说,在哪些方面自主研发,哪些适合借助外力,如何借助,这些问题的解决路径也各不相同,同样需要专业而客观的信息参考。
“从AI的产业链的角度去看,AI落地需解决算力层 – 数据层 – 算法层 – 应用层四个层次的问题,其中算法层又可再细分为通用模型和垂类模型。在算力层主要是基础设施的资源,车企如果要布局,基础设施的投入是必不可少的。数据方面基本上各大车企也都是自建数据平台的方式在推进。对于通用模型算法,基本上是借用行业已经存在的大模型算法作为算法的基础;基于各类汽车行业的应用开发定制化的垂类模型。目前,能够针对特定场景优先开发出定制化垂类模型的企业会占据一定时间内的产品/解决方案先发优势。这能够成为企业的核心竞争力。”
(徐虎雄-罗兰贝格全球合伙人)
徐虎雄表示,车企可以去构建这一核心竞争力,但很多车企现有的人才储备并不适合这一能力的建设,所以如果需建立该方面的核心能力就需要有投资,当前环境下,是否愿意投资建立该能力,不同企业可能会有不同的选择。
在全面拥抱AI成为汽车行业新常态的形势下,他认为,类似易慧智能和清华自然语言处理实验室、面壁智能联合推出白皮书,以及后续针对汽车行业落地场景的AI应用产品的合作,在对上面等问题提供专业解题思路之外,还能够彼此很好地分摊成本和风险,不仅能起到行业示范效应,激励更多玩家投身应用场景的开发和基础设施的进一步适配,还可以通过摸索出创新的流程和范式,为后入者提供借鉴和参考,助力中国整体AI应用能力的提升。最后,如果能形成好的应用结果,也会提升中国汽车产业整体竞争力,在全球化的进程中更具竞争力。
三、催化汽车行业商业化新范式
对于汽车产业来说,AI不仅在重塑生产格局,也在重塑整条产业链的上下游,包括产研用销全链路。与此同时,AI对车企在生产、销售、营销等各环节均带来前所未有的机遇和挑战,在具体应用上,现实也在不断催促企业从纸上谈兵走向实践落地。
易慧智能的白皮书调研结论是,全面的成本领先是未来汽车企业竞争的基础。在激烈的市场竞争中,汽车企业需要通过全面的成本领先策略来降低生产成本、提高运营效率,从而获取竞争优势。比如,可以通过引入自动化生产线和智能仓储管理系统,帮助车企减少人力成本和库存成本,从而实现更高效的生产管理,同时企业需持续投入大量资金进行技术研发和人才引进,建立完善的 AI 基础设施,并关注全球产业链的变化,积极寻求与供应商和合作伙伴的协同降本机会等等。
此外,鉴于一致性的品牌体验和个性化的品牌沟通将成为品牌心智塑造的胜负手,所以企业借助 AI 技术,以更深入地了解消费者需求,为其提供个性化的品牌沟通和一致的品牌服务体验,也成为当务之急,这不仅可以满足消费者对品质和服务的基本需求,更可以塑造出可信赖的品牌形象。毕竟,营销与其说是一种具体的方法,不如说是一种与时俱进的视野。
易慧智能COO肖超表示,易慧智能为厂商带来的核心价值,恰恰主要体现在可以提供行业领先的群体智能协同平台开发与运营的一站式解决方案,为厂商提供大模型驱动的群体智能协同平台的定制化开发,帮助他们提升生产效率、降低运营成本、加速产品研发和提高市场响应速度。
(易慧智能COO肖超)
具体来说,针对厂商,易慧智能会根据不同需求场景和数字化基础开展运营诊断和咨询,共识运营目标,支持企业定义开发部署企业级数字员工、数字组织和数字业务落地,此外还会面向运营效果提供持续的运营支持和优化,将技术、方案、服务这三方面形成闭环,给厂商带来一站式解决方案,帮助客户完成智能化落地的最后一公里。对于行业,易慧智能通过推动智能化技术的应用,促进行业的整体进步和升级。对消费者而言,易慧智能的服务可以让他们享受到更加智能化、便捷和个性化的出行体验。
“AI应用进一步发展后,部分应用场景的人效将极大提升,比如营销端的客服、外呼、投诉应答等领域能够大量减少人员投入从而降低成本,同时也能更好记录信息形成反馈闭环,助力业务高质发展。研发领域智能知识库等应用的建立能够有效减少重复劳动的工作量,并将过往经验有效传承,提升研发效率。”徐虎雄也强调,让产品和服务更贴近市场,让车厂、供应商和车主都受益在业务方面,AI已在许多场景展现了呼之欲出的潜力,或催化出汽车行业商业化新范式。
比如,提升数字营销的精准性,提升私域运营的多样性和效果可追踪性,提升跨部门沟通的便捷性和效率,提升产品的可靠性等等,这些将使销售渠道发生更多变化,资源投入需重新思考。同时,随着厂商直连客户的能力进一步加强,公私域的能力建设和投入需重新思考,在产品的研发流程和质检手段方面需重新思考;在组织方面,AI也将帮助企业更容易打破部门壁垒。因此组织的变换未来几年将更加频繁,各类项目管理组织、虚拟组织、战队组织的构建也会更加频繁。
而这些问题的解决,恰恰是易慧智能联合清华自然语言处理实验室、面壁智能推出的白皮书及解决方案更实际的价值所在。或许,在不久的将来,对于汽车产业来说将很难有所谓的不接入AI的中立地带存在,而产学研深度融合模式在其中扮演的重要作用,提供的解题思路在大模型商业化落地方面所起的意义,将会愈发明显。