應用一:智能客服。使用AI技術:語音識別、自然語言處理
在用戶運營環節,過去一個(ge) 客服隻能對應幾十個(ge) 用戶,有了智能助手後,運營人員不僅(jin) 對應的用戶數量翻倍,而且還能跨車型服務,實現了人機互相協作的局麵。
“未來利用AI技術還可以進一步優(you) 化用戶畫像,更好地打通線上線下的用戶數據。”上汽大通數字技術及轉型中心高級產(chan) 品經理邵鑫說,用戶什麽(me) 時候去過哪家4S店,在哪個(ge) 場景逗留時間比較長,和銷售人員的對話記錄,線上曾經和智能助手做過哪些溝通,都可以進行完整的數據打通,形成價(jia) 值鏈閉環,使用AI技術可以不斷地豐(feng) 富用戶畫像,更精細地服務用戶。
應用二:智能選配。使用AI技術:自然語言處理、知識圖譜
在上汽大通自主研發、不斷迭代的智能選配平台“蜘蛛智選”上,已經有多個(ge) 車型、單車型多達60多項個(ge) 性化選擇供消費者定製。消費者可以在線上選擇組合心儀(yi) 車型的各類配置及功能,座椅顏色、前格柵、中控屏、主動安全功能等都可以定製,PC端、手機端、店麵多觸點覆蓋,線上線下無縫打通的智能選車體(ti) 驗。
“利用知識圖譜這一技術,我們(men) 其實針對不同用戶會(hui) 進行非常個(ge) 性化的推薦。”邵鑫說,比如說用戶過去在運營平台留下過地域信息,“蜘蛛智選”就會(hui) 據此標簽進行一些相應的車輛配置推薦。例如,就輪胎而言,對南方用戶會(hui) 推四季胎,對北方用戶推薦購買(mai) 雪地胎作為(wei) 備胎。
應用三:燈塔工廠。使用AI技術:圖像識別、自學習(xi) 等。
走進上汽大通的“燈塔工廠”,借助基於(yu) 網絡物理係統、物聯網、雲(yun) 計算以及人工智能技術的綜合性製造技術,例如行業(ye) 領先的工程數據智能分析、數字化生產(chan) 技術、數字化質量管理係統和數字化供應鏈等,驅動生產(chan) 線的智能化轉型,令生產(chan) 更加透明、高效和智能。
“我們(men) 利用AI圖像識別技術實現生產(chan) 防錯與(yu) 糾正,例如:輪胎機運鏈上線時,發現和用戶選配需求不一致或者輪胎安裝過程中沒有按照設定的安裝定位參數安裝,就會(hui) 向製造監控係統預警並驅動機械臂進行相應的替換或安裝調整。”邵鑫說,此外在焊接過程中,也會(hui) 結合大數據分析+機器學習(xi) 來提升焊接質量。“通過不斷的自我學習(xi) ,智能化調整焊接參數,最終消除缺陷焊點”。
麥肯錫全球董事合夥(huo) 人、中國區汽車與(yu) 先進製造業(ye) 谘詢業(ye) 務領導人王平表示,服務全球和國內(nei) 車企的經驗表明,數字化結合物聯網和自動化技術可大幅提升收入,縮短產(chan) 品開發周期10%-20%,提高勞動生產(chan) 效率20-30%,減少庫存30%。70%以上的後台工作可實現自動化。
從(cong) 宏觀麵上看,數據顯示,上海智能製造平均生產(chan) 效率提升50%以上,最高提高3.8倍以上,運營成本平均降低30%左右,最高降低79.4%。目前,上海已成為(wei) 國內(nei) 最大的智能製造係統解決(jue) 方案供應商輸出地之一。
應用四:無人駕駛。使用AI技術:圖像識別、自動控製……
“未來中國很可能成為(wei) 全球最大的無人駕駛市場。”麥肯錫未來出行研究中心報告稱,由於(yu) 本土及跨國公司的蓬勃發展,中國現已成為(wei) 全球最大的車輛及出行服務市場,無人駕駛若能在中國落地生根,前景將十分廣闊。
王平認為(wei) ,目前無人駕駛技術還在快速進步之中,但離技術成熟到應用還有很長的路。預計2026年之後,無人駕駛技術在全生命周期成本上可能取得優(you) 勢。
“人工智能對汽車行業(ye) 的賦能,是一個(ge) 逐漸深入的過程,現階段應用的深度也不同。”上汽大通首席數字官吳鋼說,汽車行業(ye) 的智能化總體(ti) 而言是兩(liang) 個(ge) 大的方向:一是把汽車打造成一個(ge) 智能產(chan) 品,也就是無人駕駛等;另一個(ge) 是實現汽車製造和銷售等環節的智能化,提升效率。