面临的现状及痛点
大模型场景难选择
车企内部可应用场景多，但不清楚哪些场景优先做、哪些场景 ROI 更高
落地路径不清晰
企业关注大模型怎么部署、怎么集成业务系统、怎么逐步形成体系化能力
投入成本难评估
对 GPU、模型、平台、数据、开发等投入节奏缺少明确判断，担心一次性投入过重
效果评估难
大模型应用是否真正提效、能提升多少、如何持续优化，缺少标准化评估方法
人才和能力储备不足
企业需要判断哪些能力自建，哪些能力借助供应商，同时还要培养内部 AI 应用人才
方案架构
方案优势
快速落地
从大模型知识门户、企业知识库等通用场景切入，支持快速部署、开箱即用
场景丰富
覆盖研发、营销、客服、供应链、经营管理、办公协同等车企核心业务场景
能力完整
提供大模型平台、智能体开发、知识管理、数据分析、代码助手、智能客服、智能创作等能力组合
易于集成
可通过 API、SDK、插件等方式接入 ERP、MES、SRM、CRM、HR、知识库等企业系统
持续优化
支持模型评估、微调训练、插件优化、效果运营和人才培训，帮助企业持续提升 AI 应用效果
应用场景
企业知识问答
面向规章制度、标准规范、内部文档等内容，构建企业知识门户，支持员工自然语言问答
研发提效
支持标准查询、标准比对、标准撰写、代码生成、代码解释、测试用例生成等研发场景
智能客服
基于大模型升级客服问答、外呼、质检、客户之声和智能知识库，提升服务效率和客户体验
经营数据分析
通过对话式 BI，实现经营数据查询、图表生成、归因分析、预测洞察和报告生成
营销内容创作
支持营销文案、海报、图片、视频、数字人直播等内容生成，提升营销素材生产效率
客户案例
某汽车 Comate 代码助手项目
注册用户 1200+，活跃用户 500+，主流语言代码采纳率 40%+，在代码生成注释、老系统翻新等场景中提升研发效率
某汽车智能客服能力升级项目
通过智能客服、智能外呼、知识库、业务分析等能力，提升呼叫中心服务效率和用户体验，并进一步通过大模型升级对话和 VOC 分析能力
某汽车车端数字人项目
通过数字人、多模态交互和大模型对话能力，提升车机、手机、Web 等多端用户交互体验，增强用户黏性