内容简介:
智能汽车研发作为典型的复杂系统设计,具有学科跨度大、涉及团队多规模大、数据种类繁多关联复杂、演进速度快等特征。如何构建大型的知识体系,并对车辆知识多维度的分析,是汽车行业智能化中的重要工程课题。
蔚来在整车智能化有多年的探索、应用和积累,每天都有数以千计的物理台架在运行,还有数万个虚拟台架在回归测试,辅助故障分析,并随着 LLM技术的发展,不断迭代。本期会围绕整车数据的构建与故障分析,分享蔚来智能化的应用实践。
演讲提纲:
1.挑战与机会
1.1整车智能化对数据分析的新要求
1.2AI技术的创新给整车数据分析带来了哪些新的机会
2.实践&探索
2.1基于LLM的整车 BI方案
2.2结合LLM的知识库的构建
2.3关键问题&挑战——幻觉与不确定性
3.总结与思考
3.1LLM 在数据分析领域的局限性
3.2知识构建与数据分析的新变量
听众收益:
1. 了解大模型在头部车企的LLM应用&实践
2. 汽车行业数据分析的挑战
蔚来技术总监,数字平台研发工具链负责人;曾就职于Microsoft Azure基建团队,有超过15年云系统和SaaS系统开发经验,在中美两国都有从0到1的初创科技企业经验。