隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的飛速發(fā)展，車輛智能化水平不斷提高，汽車作為大眾消費(fèi)品，使用門檻不斷降低，車輛運(yùn)維對安全提升、用戶體驗(yàn)優(yōu)化以及成本控制等方面正日益凸顯其重要性。當(dāng)前車輛運(yùn)維主要包括定期保養(yǎng)、故障診斷與維修、預(yù)防性維護(hù)、遠(yuǎn)程監(jiān)控與管理、數(shù)字化記錄與追蹤、用戶培訓(xùn)與指導(dǎo)以及應(yīng)急救援服務(wù)等，結(jié)合了傳統(tǒng)手段與現(xiàn)代技術(shù)，部分車企和高端車型開始采用智能運(yùn)維系統(tǒng)，集成人工智能、大數(shù)據(jù)分析等功能，但主要仍為人工智能配合人工提供車輛運(yùn)維相關(guān)服務(wù)。利用生成式對話預(yù)訓(xùn)練大模型，進(jìn)行行業(yè)專業(yè)性微調(diào)，并結(jié)合檢索增強(qiáng)生成（RAG）等技術(shù)，大幅提升車企的車輛運(yùn)維綜合能力，車輛運(yùn)維將全面從傳統(tǒng)的“壞了再修”模式轉(zhuǎn)向以預(yù)防為主、結(jié)合數(shù)字化管理的綜合服務(wù)體系，強(qiáng)調(diào)效率、成本控制和用戶體驗(yàn)的全面提升。

在汽車市場競爭激烈的環(huán)境下，提供高效、便捷的智能運(yùn)維服務(wù)成為品牌差異化的重要手段。部分相關(guān)企業(yè)如華為、特斯拉等通過推出先進(jìn)智駕系統(tǒng)，提升了市場競爭力，促使整個行業(yè)加大對智能運(yùn)維的投入。車輛智能運(yùn)維助手作為汽車數(shù)字化運(yùn)維的重要組成部分，幫助車企實(shí)現(xiàn)運(yùn)維流程的數(shù)字化、智能化。以日常車輛使用方面的智能客服為例，智能運(yùn)維助手可更及時并高效地提供生成式對話內(nèi)容，避免傳統(tǒng)人工客服與系統(tǒng)規(guī)則應(yīng)答等方面的劣勢，在泛化能力方面還可有明顯的優(yōu)勢。在預(yù)防性維護(hù)方面，智能運(yùn)維助手通過數(shù)據(jù)分析提前發(fā)現(xiàn)潛在問題，減少車輛突發(fā)故障導(dǎo)致的影響時間，也可避免更昂貴的大修，同時也優(yōu)化了運(yùn)維資源分配，提高了整體運(yùn)營效率。

車輛智能運(yùn)維助手集成了日常車輛運(yùn)維所涉及的各項(xiàng)服務(wù)內(nèi)容，旨在提供全面、高效、智能的車輛維護(hù)和管理解決方案，系統(tǒng)架構(gòu)如下圖所示：

技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)主要如下：

• 自然語言交互優(yōu)化：利用生成式對話預(yù)訓(xùn)練大模型，進(jìn)行行業(yè)專業(yè)性微調(diào)，并結(jié)合檢索增強(qiáng)生成（RAG）等技術(shù)，車輛智能運(yùn)維助手能以更加流暢、貼近人類的對話方式與駕駛員或維修人員交流，提供更加個性化的指導(dǎo)、答疑和維護(hù)建議，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)；

• 知識圖譜與專家系統(tǒng)：構(gòu)建基于大模型的知識圖譜，整合車輛維護(hù)手冊、維修案例、零部件信息等，形成一個豐富的知識庫。運(yùn)維助手可實(shí)時查詢和學(xué)習(xí)這些知識，為用戶提供專業(yè)級的維護(hù)解決方案，甚至在沒有明確歷史案例的情況下，通過推理生成新的維修策略。 通過車輛智能運(yùn)維助手的使用，大幅提升車企的車輛運(yùn)維綜合能力，全面實(shí)現(xiàn)車輛運(yùn)維數(shù)字化轉(zhuǎn)型。車輛智能運(yùn)維助手將在車企作為主要的落地點(diǎn)，主要服務(wù)對象及使用者為車主及車企相關(guān)運(yùn)維人員。

項(xiàng)目的基本盈利模式主要為銷售車輛智能運(yùn)維產(chǎn)品License，同時提供技術(shù)服務(wù)、信息系統(tǒng)服務(wù)和平臺搭建服務(wù)。車輛智能運(yùn)維產(chǎn)品的主要客戶是車企。以每年新增150萬用戶數(shù)為基礎(chǔ)，預(yù)估產(chǎn)品滲透率為20%，即可售出約30萬套產(chǎn)品 License及各項(xiàng)服務(wù)。社會效益方面，項(xiàng)目在就業(yè)、知識產(chǎn)權(quán)、服務(wù)創(chuàng)新等領(lǐng)域具有顯著的效益，具體包括：本項(xiàng)目直接投入研發(fā)人員15人，平臺投入生產(chǎn)后，還需要10多人的運(yùn)維和運(yùn)營團(tuán)隊，帶動的直接就業(yè)可達(dá)30人。預(yù)計可獲得5 份軟件著作權(quán)，2份發(fā)明專利。目前，基于生成式對話預(yù)訓(xùn)練大模型的知識庫問答已在部分客戶進(jìn)行試用。