Wie KI-Agenten auf Unternehmensebene in der Automobilindustrie implementiert werden können, ist dies das erste inländische Whitepaper, das systematisch erläutert

In den letzten Jahren wurde mit der rasanten Entwicklung der Großmodelltechnologie die Obergrenze der Modellfähigkeiten immer wieder in Frage gestellt. Aus Sicht des industriellen Wandels steckt die Umsetzung großer Modelle jedoch möglicherweise noch in den Kinderschuhen. Wie das enorme Potenzial großer Modelle freigesetzt und schnellere und bessere Produktivitätsänderungen gefördert werden können, ist immer noch ein Thema voller Raum für Erkundungen.

Jede Branche beschäftigt eine Frage: Was ist die optimale Methodik, um große Modelle auf die Geschäftsebene anzuwenden?

Wenn wir über dieses Thema sprechen, kommen wir nicht um „KI-Agent“ herum.

Während die KI von der akademischen Forschung zu praktischen Anwendungen übergeht, werden große modellgesteuerte Agenten zur zentralen Triebkraft für Innovationen. Sogar Bill Gates sagte voraus, dass AI Agent die Zukunft der künstlichen Intelligenz sein wird. Bis dahin verfügt der KI-Agent über Planung, Ausführung, Wahrnehmung, Speicher und Werkzeugnutzung und kann die Arbeit autonom erledigen. Der Mensch muss bei der Festlegung von Geschäftszielen behilflich sein, die erforderlichen Daten und Rechenressourcen bereitstellen und die Arbeit überwachen und optimieren Arbeitsergebnisse.

Wo ist also die Anwendung von AI Agent in verschiedenen Branchen derzeit? Wie kann der Wert maximiert werden?

Ein kürzlich veröffentlichtes Whitepaper liefert umfassende und fundierte Antworten auf die oben diskutierten Probleme.

Die erste systematische Erklärung in China

Wie AI Agent in der Automobilindustrie implementiert werden kann?

Am 12. April veröffentlichten das Das Natural Language Processing Laboratory der Tsinghua University, Yihui Intelligence und Face Wall Intelligence gemeinsam das „White Paper on Large Model-Driven Group Intelligence Technology for the Automotive Industry“.

So laden Sie das Whitepaper herunter: Folgen Sie dem öffentlichen WeChat-Konto [Yi Hui Intelligence] und antworten Sie mit dem Stichwort „Whitepaper“, um es herunterzuladen

In den letzten Jahren hat sich die Nachfrage auf dem Automobilmarkt verlangsamt Die Verbesserung der Versorgungseffizienz hat zu einem heftigen „Preiskampf“ geführt. Das ist sicherlich gut für die Verbraucher, aber für Unternehmen im Automobilbereich ist es ein zweischneidiges Schwert. Während sie schnell Marktanteile erobern, werden auch die Gewinnmargen verringert. Wie man die Situation durchbrechen kann, ist ein schwieriges Problem.

Der Aufstieg der Großmodelltechnologie ist eine neue Chance für die intelligente Transformation von Automobilunternehmen. Die Automobilindustrie zeichnet sich durch umfangreiche Daten, klare Szenarien, ausgereifte Technologie, hohe Marktnachfrage und harten Branchenwettbewerb aus und ist einer der am besten geeigneten Bereiche für die Implementierung von AI Agent.

Als die starke Nachfrage nach Transformation auf den historischen Durchbruch der Großmodelltechnologie traf, verstanden sich das Natural Language Processing Laboratory der Tsinghua University, Yihui Intelligence und Wallface Intelligence gut und beschlossen, gemeinsam etwas „Großes“ zu tun, um die Transformation voranzutreiben der Automobilindustrie.

Dieses Whitepaper ist das Ergebnis der intensiven „Industrie-Universität-Forschung“-Kooperation zwischen den drei Parteien.

Basierend auf Yihui Intelligences tiefgreifendem Verständnis von Anwendungsszenarien in der Automobilindustrie und Ressourcenvorteilen, kombiniert mit NLP-Labor der Tsinghua-Universität zur Handhabung des fortgeschrittenen theoretischen Rahmens für Schwarmintelligenz und Wandintelligenz im Großen und Ganzen Sprachmodelle und Agenten Die drei Parteien hoffen, einen geschlossenen Kreislauf von Technologieanwendungen aufzubauen, der „großes Modell + KI-Agent + Branchen-Know-how“ abdeckt. Konkret stellt das Whitepaper die große modellgesteuerte Schwarmintelligenztechnologie auf einfache und leicht verständliche Weise vor und erläutert zum ersten Mal in der Branche systematisch die Anwendungsperspektiven und praktischen Wege dieser Technologie in der Automobilindustrie , insbesondere mit Systemlösungen für die Automobilindustrie.

Das erste Kapitel untersucht zunächst umfassend den aktuellen Marktstatus, die Chancen und Herausforderungen der Automobilindustrie. Im zweiten Kapitel wird das große Modell der Schwarmintelligenz-Technologiesysteme, einschließlich großer Sprachmodelle, KI-Agenten, Schwarmintelligenz und Organisationszwillinge, ausführlich erörtert Kapitel 3 konzentriert sich auf die Analyse des Anwendungswerts und der praktischen Fälle der Schwarmintelligenz-Technologie in der Automobilindustrie. Kapitel 4 beschreibt ausführlich die ökologische Schwarmintelligenz-Matrix und ihre Win-Win-Logik Der Ausblick schließt mit der Betonung der Bedeutung dieser Technologien für die Transformation und Modernisierung der Automobilindustrie.

Analyse eines großen Modells für Schwarmintelligenz-Technologiesysteme

In diesem Whitepaper sehen wir ein Schlüsselwort, das sich durch den gesamten Text zieht: Schwarmintelligenz.

Der Kern von AI Agent liegt in der Verknüpfung von LLM mit Wahrnehmung und Handeln. LLM versteht die Aufgaben des Benutzers, leitet die Tools oder Aktionen ab, die aufgerufen werden müssen, und gibt dem Benutzer basierend auf den Ergebnissen der Aufrufe oder Aktionen Feedback.

Die meisten AI-Agent-Anwendungen werden in Form von Workflows implementiert, einschließlich einer Vielzahl von Knoten, wie z. B. großen Modellknoten, Codeknoten, Abrufknoten, Wissensdatenbankknoten, Werkzeugknoten, Dialogstrategieknoten usw. Dann werden verschiedene sein Je nach Szenario werden Knoten zu nutzbaren Workflows zusammengefasst.

Das Konzept des KI-Agenten, mit dem die meisten Menschen besser vertraut sind, ist Single Intelligence – bestehend aus nur einem Agenten, der unabhängig mit der Umgebung interagiert und seine Verhaltensstrategie basierend auf dem Feedback aus der Umgebung optimiert. Für viele komplexe Szenarien sind die Fähigkeiten eines einzelnen Agenten jedoch immer noch begrenzt. Einerseits gilt: Je mehr Kenntnisse und Fähigkeiten vom KI-Agenten benötigt werden, desto mehr Wörter enthält das zugrunde liegende große Modell. Andererseits kann das Modell keine unendlich langen Eingabeaufforderungen enthalten Je mehr Inhalte eingegeben werden, desto größer ist die Anzahl der Wörter in der Eingabeaufforderung. Je größer die Wahrscheinlichkeit ist, dass das Modell „vergisst“, das heißt, es ist wahrscheinlicher, dass es den Schwanzanweisungen folgt und die Kopfanweisungen ignoriert.

Wenn die Anzahl der Agenten zunimmt, die Zusammenarbeitsfähigkeiten zwischen Agenten verbessert werden und ein komplexes und leistungsstarkes Gruppenintelligenzsystem gebildet wird, kann es eine komplexere Aufgabenverarbeitung und Szenenmodellierung realisieren, was zu einem höheren Grad an „Intelligenzentstehung“ führt. Die Swarm-Intelligence-Collaboration-Plattform wird in der Lage sein, eine Aufgabe aufzuschlüsseln, wobei jeder Link für Profis verantwortlich ist, und mehrere Expertenagenten für die Zusammenarbeit zu nutzen, um Arbeitsziele in komplexen Szenarien zu erreichen, wodurch die Obergrenze der Fähigkeiten intelligenter Anwendungen erheblich erweitert wird Erschließung der Ausstattung mit großen Modellen. Die letzte Meile der energiewirtschaftlichen Anwendung zur Verbesserung von Qualität und Effizienz.

Allerdings befindet sich die Entwicklung der Schwarmintelligenztechnologie insgesamt noch in einem frühen Stadium, und es müssen noch viele Implementierungspfade erforscht werden, einschließlich der Frage, wie die Anpassungsfähigkeit großer Modelle bei der Werkzeugnutzung und die Fähigkeit zur Argumentationsplanung verbessert werden können. damit sie sich besser an unterschiedliche Aufgaben und Szenarien anpassen können.

Unter diesen ist „Branchen-Know-how“ zum Schlüssel für den Wertschöpfungsgrad der Agentenimplementierung geworden. Heutzutage hat künstliche Intelligenz menschliche Experten in vielen Bereichen überholt, aber nachdem man sich in verschiedene Bereiche vertieft hat, steht das Verständnis von Branchenterminologie, Geschäftsprozessen und Anforderungen immer noch im Mittelpunkt der „Nachhilfe“ von KI-Agenten, und diese basieren oft auf branchenspezifischer Erfahrung.

Wie verändert Schwarmintelligenz die Produktivität der Automobilindustrie?

Nach einer revolutionären Weiterentwicklung der Technologie erfährt die physische Industrie normalerweise einen tiefgreifenden Wandel. Bezüglich der Ausrichtung des KI-Agenten besteht jedoch Einigkeit zwischen Industrie, Wissenschaft und Forschungskreisen: Nur wenn wir die Bedürfnisse und Schwachstellen der Branche genau verstehen, können wir einen KI-Agenten entwickeln, der die Bedürfnisse der Benutzer wirklich erfüllt. Dies ist auch die ursprüngliche Absicht dieses Whitepapers.

In den letzten Jahren ging es beim „intelligenten“ Thema im Automobilbereich eher um die Erforschung des autonomen Fahrens im kleinen Maßstab. Jetzt schreibt die Schwarmintelligenztechnologie im großen Maßstab die Automobilindustrie auf revolutionäre Weise neu. Hoffnung in die intelligente Transformation bringen Es hat sich auf alle Aspekte der Fahrzeugherstellung, Lieferkette, Forschung und Entwicklung und Technik, Verkauf und Vertrieb, Marketing, Kundendienst, Handel und Logistik, Leasing und Finanzdienstleistungen, Recycling und Recycling ausgeweitet.

Wie kann man sich konkret verändern? Das Whitepaper zeigt fünf Richtungen auf: Verbesserung der betrieblichen Effizienz des Unternehmens, Beschleunigung des Prozessmanagements, Verbesserung des Marketingerlebnisses, Verbesserung des Serviceerlebnisses und Verbesserung der Unternehmensplanungsfähigkeiten.

Aus der Sicht des Unternehmensbetriebs entsteht beispielsweise das Konzept des „Organisationszwillings“, das aus drei Schlüsselteilen besteht, wenn das Themenzentrum der Agentenimplementierung schrittweise von „Einzelintelligenz“ zu „Gruppenintelligenz“ übergeht: Job-Zwilling, Architektur-Zwilling und Business-Zwilling. Wenn verschiedene Rollen in jeder Abteilung über intelligente Agenten verfügen, können sie Informationen vollständig analysieren und übertragen, zusammenarbeiten und einander ausführen, wodurch Kommunikationsbarrieren in den Abteilungen abgebaut werden und der Datenaustausch und die Geschäftsintegration vollständig realisiert werden.

Darüber hinaus unterscheiden sich auch die intelligenten Transformationsbedürfnisse der Automobilindustrie von denen anderer Branchen.

Ein offensichtliches Merkmal ist, dass die Vermarktung von Automobilen Verkaufsschwierigkeiten und Verkaufszyklen aufweist, die für andere Verbraucherprodukte nur schwer zu erreichen sind. Dies äußert sich in hohen Kundenstückpreisen, niedrigen Transaktionsraten und langen Verkaufslebenszyklen. Nach einer langen Entwicklungsphase hat sich das Automobilmarketing auf eine standardisierte, vollständig geschlossene Methodik eingependelt. Im Zuge der technologischen Welle der Elektrifizierung und Intelligenz nimmt die Geschwindigkeit, mit der neue Produkte auf den Markt gebracht werden, zu und der Preiswettbewerb bei den traditionellen Vertriebskanälen nimmt stark zu Erhalten Sie schneller Einblick in die Bedürfnisse der Benutzer und aktualisieren Sie neue Produkte. Schnellere Produktentwicklung, flexiblere Reaktion und Erfüllung der Serviceanforderungen der Benutzer.

Es sind genau die Eigenschaften dieses Szenarios, die einen wertvollen Anwendungsraum für großmodellierte Schwarmintelligenztechnologie bieten.

In dem Whitepaper kombinierten die drei Parteien ihr einzigartiges Verständnis der Anwendung von AI Agent und realisierten den organisatorischen Zwilling des Automobilmarketinggeschäfts auf Basis der Schwarmintelligenztechnologie und schlugen fünf Hauptlösungen vor, die auf den Wachstumsanforderungen der Kernszenarien basieren des Automobilmarketings, nämlich Szenariolösungen für digitale Intelligenz, Betriebsszenariolösungen für neue Medien, Szenariolösungen für den Benutzerbetrieb, intensive DDC-Szenariolösungen und situative Betriebsszenariolösungen.

Zum Beispiel realisiert die Group-Intelligence-Technologie in der intensiven DCC-Group-Intelligence-Collaboration-Plattform den organisatorischen Zwilling des Call-Center-Kundenservices. Die menschenähnliche Verständnisfähigkeit und die Fähigkeit zum sofortigen Feedback des großen Sprachmodells machen es zu einem idealen Werkzeug, um das Problem des Effizienzverlusts im traditionellen Outbound-Kundenakquiseprozess zu lösen. Durch die genaue Analyse der menschlichen Sprache und Absichten kann das Modell Fehler und Verzögerungen, die durch menschliche Instabilität verursacht werden, effektiv reduzieren und durch digitale Kommunikationsprozesse und andere Methoden einen vollständigen Prozessiterationsmechanismus aufbauen.

Ein weiteres Beispiel: Yihui Intelligence hat durch zahlreiche Umfragen und Interviews herausgefunden, dass die auf großen Modellen basierende Group-Intelligence-Collaboration-Plattform Unternehmen auch beim Aufbau digitaler Forschungszentren für intelligente Automobile sowie bei der Entwicklung und Bereitstellung von Datenerfassung, Datenbereinigung und Datenanalyse unterstützen kann , Daten Ein Team digitaler Mitarbeiter mit Rollen wie Berichterstellung kann Daten aus mehreren Quellen des Benutzerverhaltens effizient scannen, identifizieren, kategorisieren, analysieren und melden und so effizientere Benutzereinblicke und Trendverfolgung ermöglichen.

Der Auftakt zu einer intelligenten Transformation

Obwohl sich die Implementierung von AI Agent in verschiedenen Branchen noch in der frühen Erkundungsphase befindet und noch Zeit und Technologie benötigt, um ausgereift zu sein, zeigt die aktuelle vorläufige Erkundung, dass Schwarmintelligenztechnologie und im Vergleich zu herkömmlichen KI bietet viele Vorteile: stärkere Möglichkeiten zur Zusammenarbeit, höhere Flexibilität und die Möglichkeit, Kunden präzisere und personalisiertere Dienste anzubieten.

Liu Zhiyuan, außerordentlicher Professor der Abteilung für Informatik und Technologie an der Tsinghua-Universität, wies darauf hin, dass China bei der Erforschung der Implementierung von KI-Agenten in umfangreichen Szenarien und einem breiten Markt große Vorteile hat. Sowohl Unternehmen als auch Einzelpersonen erforschen aktiv verschiedene mögliche Implementierungsmethoden, um den Wert zu maximieren.

Bei dieser beispiellosen Transformation ist Yihui Intelligence selbst einer der Pioniere. Basierend auf Matrixprodukten wie dem YI CPM-Großmodell für die Automobilindustrie, der digitalen Mitarbeiterplattform YI Agents und den Geschäftsszenariolösungen YI Scene ist Yihui Intelligence bestrebt, führende digitale Lösungen für Kunden aus der Automobilindustrie durch großmodellgesteuerte Gruppenintelligenz und Organisationszwillinge bereitzustellen Lösungen Die One-Stop-Lösung für die Mitarbeiterverwaltung und Betriebsplattform löst die gängigen Probleme in der aktuellen Automobilindustrie, wie z. B. die Schwierigkeiten bei der Anwendung führender KI-Technologie und die Schwierigkeiten bei der Implementierung bewährter Geschäftspraktiken, und hilft Unternehmen in der Automobilindustrie, dies zu erreichen letzte Meile der intelligenten Umsetzung.

Li Wei, Präsident von Yihui Intelligence, sagte, dass AI Agent nach der Implementierung in der Automobilindustrie den Kernwert „Qualitätsverbesserung und Effizienzsteigerung“ vollständig verkörpern wird. Die gemeinsame Veröffentlichung des Weißbuchs durch die drei Parteien bedeutet nicht nur, dass sich in der Automobilindustrie neue Forschungsrichtungen und Kooperationsmöglichkeiten ergeben haben, sondern zeigt auch anderen Branchen die Möglichkeit und das Potenzial einer breiten Anwendung der Großmodelltechnologie auf.

Li Dahai, CEO von Wall-Facing Intelligence, wies darauf hin, dass die Implementierungserfahrung von Schwarmintelligenz in der Automobilindustrie bis zu einem gewissen Grad reproduziert werden kann, insbesondere für Branchen mit umfangreicher Datenansammlung, Raum für Fehlertoleranz und Effizienz Implementierung.

Es ist absehbar, dass in Zukunft, in der sich die Denkfähigkeit, das Gedächtnis, die Planungsfähigkeit, die Fähigkeit zur multimodalen Interaktion und die Fähigkeit zur Werkzeugnutzung von AI Agent weiterentwickeln, der Vorstellungsraum für intelligente Transformation in allen Lebensbereichen sehr groß ist .

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie KI-Agenten auf Unternehmensebene in der Automobilindustrie implementiert werden können, ist dies das erste inländische Whitepaper, das systematisch erläutert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!