中汽数据(天津)有限公司:汽车试验知识问答与报告自动校核
中汽数据基于对汽车试验管理业务流程的深度理解与行业标准法规的资源积累,通过打造多模态语料预处理工具链和高质量汽车试验领域知识库,实现非结构化数据的高效治理与动态更新,进一步构建了专业领域的高质量语料集,结合L1/L2级行业大模型,开展面向RAG模型优化及策略研究和AIGC生成技术研究与模型优化研究,实现试验场景的智能问答、试验管理与试验报告自动化校核环节的智能化水平提升。
持续关注这一领域的实践与变化。
中汽数据基于对汽车试验管理业务流程的深度理解与行业标准法规的资源积累,通过打造多模态语料预处理工具链和高质量汽车试验领域知识库,实现非结构化数据的高效治理与动态更新,进一步构建了专业领域的高质量语料集,结合L1/L2级行业大模型,开展面向RAG模型优化及策略研究和AIGC生成技术研究与模型优化研究,实现试验场景的智能问答、试验管理与试验报告自动化校核环节的智能化水平提升。
以“问题导向”“流程优化”“数据贯通”为设计思路,以物流、信息流为主线,以精益化布局、自动化执行、网络化集成、智能化管控为技术手段,建设具备动态感知、实时分析、自主决策与精准执行等特征的数智化车间,实现工艺管理、生产计划、生产保障、过程控制四个“最后一公里”,确保产品制造过程的柔性、 高效与稳定,打造面向高性能、高精度新一代航空产品生产的标杆型数字化车间,助力企业全面推进数字化转型。
一家海外工业客户用同一套 ERP 管理从手套、螺丝钉到卡车、机械臂的库存和资产,15 个相关团队都受到物料难找和数据质量问题影响。项目先对“系统不好用”做根因分析,再从数据清洗、标准化和小规模实验切入,把 AI 价值落到减少重复采购和库存浪费。
一家省属国企一级子公司已有 OA、ERP 和数据中台,但业务增长后,法务、财务、内控等岗位难以继续依赖人工经验扩张。项目用两年时间共同梳理业务、数据、流程与组织,把 AI 从技术项目变成嵌入工作流的助手,并沉淀知识库、模型调度和多个 Agent。
TAP 团队同时管理大量达人、上万个商品和持续增加的履约任务,信息散落在平台、Excel、飞书和不同岗位手中。项目重新梳理达人建联、选品、履约和数据管理链路,让 AI 承担筛选、匹配、内容生成、提醒和数据整理,试运行后平均履约周期由约一个月缩短到约 18 天。
消费品企业的 SKU 增多后,产品开发中的经验损耗、信息分散和沟通摩擦会同时放大。项目把原本排队等待人工处理的包装审核前移,让 AI 先完成错别字、法规标准等确定性检查,把产品经理的时间留给产品表达与业务判断。
一家年销售额数亿元、团队仅十余人的外贸礼品公司,样图、美工图、参考图和客户资料散落在员工电脑与文件夹中。项目从老板愿意付费解决的小问题进入,先整理图片和文件,让 AI 能够理解、检索和调用,再逐步接入阿里国际站运营、网站更新与产品海报等日常流程。
工程租赁中小企业的获客、报价、调度和管理高度依赖老板,长尾订单又涉及车辆、操作员、油费、距离和作业类型等变量。项目重新串联获客、询价、报价、人工判断和调度,让系统为相对标准化的长尾需求计算报价区间,由 AI 沟通、老板处理高价值客户。
一家拥有七八十名员工的德国制造企业,关键生产知识大量沉淀在老师傅的长期经验中。项目从新人培训流程切入,把隐性经验和已有文档转化为可检索的企业知识,并接入培训、进度跟踪、课程问答和带教师傅验收。
跨境快消企业依赖当地经销商完成销售,总部却难以及时掌握终端动销,信息滞后、数据失真和人工审核成本长期存在。项目重新梳理总部、经销商和终端之间的数据链路,用 AI 完成数据抽取、清洗、校验和风险识别,形成机器辅助处理、业务人员最终决策的流程。
消防维保企业长期依赖纸质流程和人工经验,数据散落在表格与个人手中,管理者难以掌握真实业务状态,一线员工也耗费大量时间填表报送。项目先重梳现场流程、推动数据沉淀,再用 AI 处理高频重复环节,形成从数字化基础到 AI 应用的渐进路径。
鞋服电商每天为大量 SKU 生产商品主图、详情素材和带货视频,单纯给每位员工开设 AI 账号并未改变生产方式。项目从素材生产、审核到沉淀的全流程切入,建设公司级资产,并围绕人物、服饰和场景一致性设置 AI 初检与人工复核;目前处于 POC 测试和内部试用阶段。