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需求背景

随着世界进入数字化时代，人工智能（AI）已经成为各个业务领域的热门话题之一。从自动驾驶到语音识别，从机器翻译到智能助手，AI技术正不断地改变我们的生活和工作方式。随着自然语言处理和深度学习技术的迅速发展，人工智能生成内容（AIGC）正逐渐成为现实。如GPT-4（生成式预训练模型）具备强大的对话生成能力，可以根据给定的输入内容生成高质量的文本，它凭借其理解和推理的能力，可以与用户进行流畅的对话，并产生连贯、有逻辑的回复。

AIGC将从产品开发和企业运营两方面改变汽车行业。对于企业运营，AIGC能够在研产供销服各个环节协助工作、提升效率，例如，汽车行业正在使用大语言模型创建聊天机器人，帮助客户快速高效地找到他们需要的专业信息。相比传统的人工客服，AI客服助手具备全天候、广覆盖等优势。可以预见，大模型将从研发设计、智能制造、智慧营销、用户服务等方方面面给整个汽车产业带来深刻变革。

在此背景下，规划和建设企业统一的AI中台基础设施，避免AI能力竖井式建设，形成AI运营管理体系，具备可持续的AI开发和应用能力，已经成为汽车企业智能化转型的必然选择。

需解决的主要技术难题

汽车企业AI中台能力建设需要解决的主要技术难题包括：

1. 数据集成和数据质量：汽车企业需要整合来自不同业务部门和系统的数据，包括车辆数据、用户数据、销售数据等。同时，确保数据的准确性、完整性和一致性也是一个挑战。

2. 数据存储和处理：汽车企业需要构建强大的数据存储和处理基础设施，以支持大规模数据的存储、查询和分析。这包括选择合适的数据库技术、数据分区和分片策略等。

3. 数据安全和隐私保护：汽车企业处理的数据涉及用户隐私和商业机密，需要采取措施确保数据的安全性和隐私保护。这包括数据加密、访问控制、身份认证等技术。

4. 模型开发和部署：汽车企业需要建立高效的模型开发和部署流程，以快速迭代和部署AI模型。这包括选择合适的模型训练和推理框架、模型评估和调优等。

5. 算法和模型选择：汽车企业需要选择适合自己业务场景的算法和模型，以解决特定的问题。这需要对不同的算法和模型进行评估和比较，并根据实际情况进行选择和调整。

6. 实时性和可扩展性：汽车企业需要构建实时的AI系统，以支持实时的数据处理和决策。同时，系统需要具备良好的可扩展性，以应对不断增长的数据和用户量。

7. 人机协同和交互设计：汽车企业需要设计和开发人机协同的AI系统，以提高用户体验和工作效率。这包括设计智能助手、交互界面和可视化工具等。

8. 解释性和可解释性：对于一些关键决策和预测模型，汽车企业需要能够解释其背后的原因和逻辑，以增加用户和管理者对AI系统的信任和接受度。

9. 法律和道德问题：AI系统在汽车企业中的应用涉及到一些法律和道德问题，如数据隐私、算法歧视、责任分配等。汽车企业需要制定相应的政策和规范，以确保合规和道德。

以上是汽车企业AI中台能力建设需要解决的一些主要技术难题，不同企业的具体情况可能有所不同，需要根据实际情况进行具体分析和解决。

期望实现的主要技术目标

1、通过构建企业AI中台，可统一管理各类AI能力，实现AI服务能力的集中管理和开发共享，实现能力复用，减少重复投资。

2、降低AI能力建设、管理和应用成本。

3、扩大AI应用范围，将AI能力融入企业日常运营业务，提高人员效率。

处理进度