随着国际趋势，智能制造已成为我国汽车制造业的新方向，大量优秀企业凭借多年的技术优势前后步入了转型升级、增强竞争力的关键时期，汽车领域亦不例外，知识传承与创新，是企业发展的动力源泉，而有效的知识管理与应用，是汽车领域中提升研发制造经验、优化业务效率质量、缩短生产周期的关键因素。
- 首先，汽车行业的知识图谱化管理上正处在发展中阶段，企业知识管理相对分散，缺乏统一的知识管理体系。资料检索困难，加上企业各个部门之间系统相对独立，知识共享流于表面，缺乏标准规范，导致知识资料不易被复用和参考。
- 其次，整个行业对于大型语言模型的需求日益多样化且专业化。不仅期待在应用上能够根据自身所在领域进行深度定制，从而提高模型的准确性和可靠性；企业内部也高度关注数据安全问题，希望通过私有化部署等方式最大程度地保障数据安全。
- 考虑到大型语言模型在算力和数据方面的投入较大，不少行业内的标杆企业也在寻求硬件成本上可以找到一个平衡点。此外，企业也期望大语言模型提供者能提供多种接口和协议，以方便无缝集成和调用。在此背景下，国产化的大型语言模型也成为了一个重要的发展方向。
达观数据积极响应技术发展和业务需求，以汽车制造全业务链条为依托，采用自主研发的“曹植”大语言模型结合知识图谱技术，通过在知识图谱构建过程利用大语言模型来提高知识抽取和知识注入的效率和准确率。比如，将知识图谱与预训练语言表示模型BERT相结合，可以使机器在阅读汽车领域文本时，能够利用相关领域知识进行推理，从而提高模型的性能。更好地增强模型对领域知识的理解和应用能力，有效应对企业在知识管理和应用中的各种挑战。
基于“曹植”大语言模型的汽车知识图谱应用平台，能够全方位汇聚、提炼与融合内外部知识，实现内外部显性/隐性知识的统一和规范、持续的共享与传承，支持汽车制造全链条周期的知识管理与应用相互协同，主要通过以下几方面特性很好地决了行业中知识管理和应用过程中出现的问题：
- 曹植大语言模型侧重于垂直领域的应用，可以为汽车垂直领域提供更为全面和精准的知识管理和应用能力，打通知识的”壁垒”，让知识能够在全链条中自由分享和传播。知识图谱可以将过往的设计模型和专家分析有效关联，通过实践经验反馈，实现知识的持续优化和更新。
- 曹植大语言模型可以为企业进行私有化部署，从而有效保证数据的安全和隐私。
- 达观秉承坚持原创自主的原则，确保企业应用于大语言模型所需的训练数据和算法模型自主可控，有助于满足本地化需求和减少对外部资源的依赖，有望在满足企业实现灵活接入和国产化的同时，也能保证数据的安全性和模型的自主性。
典型应用场景
国内大语言模型市场产业生态价值链
总的来说，大型语言模型在汽车领域的场景应用可以提高生产效率，降低故障率，提高产品质量，并帮助企业更好地理解和满足用户的知识应用需求。
01设计与开发场景
大语言模型可以协助汽车研发团队在设计阶段理解和整合复杂的设计要求。它可以通过解析自然语言提出的设计目标和约束，帮助设计团队更好地定义新产品的规格。此外，它也可以提供基于已有研究和设计的建议，如电池技术、电子设备设计等。
02故障诊断分析场景
在生产线上，如果遇到技术问题或设备故障，可以使用大语言模型解析故障报告，给出可能的故障原因和修复方案。同时，它也可以从历史故障数据中学习，预测可能出现的问题，从而提前采取行动。
03生产流程优化场景
大型语言模型可以帮助分析和优化生产流程。比如，它可以分析生产线的各个环节，找出瓶颈和效率低下的环节，然后给出建议以提高生产效率。此外，通过对各类生产指标的分析，可以帮助企业更好地管理库存，调整生产计划等。
04技术文档管理场景
在汽车研发生产过程中，会产生大量的技术文档和报告。大型语言模型可以用来解析这些文档，提取重要信息，以方便技术人员快速理解和使用。它还可以自动生成文档摘要，或将长篇的技术报告转化为易于理解的语言。
05质量控制与反馈场景
通过分析生产数据和质量报告，大型语言模型可以帮助识别质量问题，并提供改进建议。同时，它也可以分析用户的反馈，帮助企业理解用户的需求和期望，从而在未来的产品设计中更好地满足用户需求。
伴随着竞争趋势、战略发展诉求以及业务提升需求，促使着运用人工智能技术帮助汽车企业开展知识管理图谱化应用建设变得越来越紧迫。可以预见，汽车领域将围绕汽车生产全流程汇聚各环节过程化数据信息，在运用了以达观创新的曹植大语言模型+知识图谱技术为引擎的产品参与企业管理后，能够有效解决资源分散管理、搜索耗时费力、无法获得全面相关知识、经验知识未能有效继承应用的核心问题，更好的优化汽车领域的知识管理，为后续推广应用奠定基础，从而为企业的转型和发展提供新的动力！
