汽车垂直领域大模型应用场景

需求的背景和应用场景

随着人工智能技术的发展，长城汽车集团正寻求通过汽车垂直领域大模型来提升其智能座舱的智能化水平，以实现从传统座舱向智能空间的升级。该模型将集成长城汽车34年积累的专业知识和海量数据，以弥补通用开源大模型在汽车领域专业知识的不足。应用场景包括研发、生产、销售和服务等各个环节，旨在通过大模型的应用，推动企业AI转型，增强汽车产品的竞争力。

要解决的关键技术问题

关键技术问题包括：1) 如何将长城汽车的内部数据和专业知识有效整合到开源大模型中，以实现模型的微调和优化；2) 构建一个能够反映汽车行业特点的训练和测评数据集，以训练出专有的基础语言大模型；3) 确保大模型在垂直领域的可靠性和适用性，以满足汽车行业对智能座舱升级的需求。

效果要求

预期效果是打造一个可信赖的汽车行业大模型，该模型能够准确理解和处理汽车领域的专业数据和知识，为长城汽车集团的各个业务领域提供强有力的智能支持。具体效果要求包括：1) 提高模型在汽车领域的准确性和响应速度；2) 增强模型的自适应能力，以适应不断变化的汽车市场和技术发展；3) 实现智能座舱向智能空间的顺利升级，推动企业AI转型，提升用户体验和企业竞争力。