在汽車產業(yè)加速向智能化、網聯化轉型的背景下，車企在產品研發(fā)、用戶服務與數據資產利用等方面正面臨諸多挑戰(zhàn)。中軟國際為某大型車企打造的AI場景項目，圍繞汽車工程與產品制造全鏈路，成功落地測試設計助手、智能診斷助手、座艙數據報表生成、APP智能產品以及座艙數據挖掘與生成五大應用場景，有效推動企業(yè)實現智能化升級與降本增效。

項目啟動之初，該車企在研發(fā)測試、售后服務、座艙數據應用及用戶交互體驗等多個環(huán)節(jié)均存在明顯痛點。在研發(fā)測試階段，測試用例長期依賴人工編寫，效率低下且易出現遺漏，難以滿足快速迭代的研發(fā)需求。售后維修方面，故障排查高度依賴線下資料與人工經驗，維修過程繁瑣、周期漫長，用戶體驗不佳。座艙數據工單處理則因人工采集與加工成本高、效率低，數據缺乏物理真實性，直接影響了后續(xù)模型訓練效果。與此同時，APP交互方式僵化，僅能響應明確指令，無法理解模糊語義，復雜操作流程冗長，用戶使用體驗亟待提升。座艙訓練數據集也因取數流程繁瑣、手工處理重復度高，嚴重制約了算法創(chuàng)新與決策效率。

針對上述痛點，中軟國際從研發(fā)側入手，打造了測試設計助手。該助手基于大模型對研發(fā)文檔的深度理解能力，自動識別需求要點與約束條件，系統(tǒng)化生成覆蓋正向場景、邊界條件與異常情況的高覆蓋率測試用例，有效解決了手動編寫低效、覆蓋不全的問題，顯著提升測試質量與研發(fā)迭代速度。

在售后服務領域

中軟國際構建了智能診斷助手。該助手整合歷史故障案例庫、維修知識庫與車輛實時數據，通過自然語言交互方式為一線維修人員提供智能診斷引導。維修人員可通過對話形式描述故障現象，系統(tǒng)自動匹配相似案例并推薦排查路徑與解決方案，幫助快速定位故障根因，有效降低對資深專家經驗的依賴，縮短維修工時，提升一次修復率，降低售后成本。

在座艙數據應用方面

中軟國際構建了座艙數據報表生成能力。針對座艙數據工單處理周期長、人工成本高的痛點，系統(tǒng)實現自動化數據采集與加工流程，可自動完成數據清洗、指標計算與多維度分析，快速輸出可視化報表，將報表輸出時間由天級壓縮至分鐘級，支撐產品運營團隊實時監(jiān)控座艙功能使用情況，為產品迭代與運營決策提供高效數據支撐。

面向用戶交互端

中軟國際將大模型能力深度融入車載APP，打造了具備自然交互與主動服務推薦能力的智能產品。系統(tǒng)能夠理解用戶的模糊語義與隱含意圖，支持多輪對話與復雜指令的簡化執(zhí)行，并根據用戶使用習慣與場景主動推薦相關服務功能，實現了從“用戶操作應用”到“應用服務用戶”的轉變，打通線上線下服務閉環(huán)，顯著提升用戶體驗、活躍度與粘性。

此外，中軟國際還構建了座艙數據挖掘與生成能力。通過深度挖掘座艙采集的真實數據，識別關鍵場景特征與邊緣案例，利用AIGC技術自動生成高保真度的仿真場景數據，有效補充真實數據的不足，豐富訓練集多樣性，提升算法模型在復雜場景下的泛化能力，為智能座艙功能的持續(xù)迭代提供高質量數據支撐，有力加速了算法迭代進程。

通過這五大AI場景的系統(tǒng)性落地，中軟國際幫助該大型車企在研發(fā)測試效率、售后服務成本、數據響應時效、用戶體驗水平與算法迭代速度等多個維度實現了全面躍升。測試用例自動生成使研發(fā)迭代周期大幅縮短，智能診斷賦能一線有效控制售后成本并提升用戶滿意度，座艙數據報表由天級壓縮至分鐘級支撐敏捷決策，APP自然交互與主動服務顯著增強用戶粘性，高質量仿真場景數據有力推動模型泛化能力提升。

未來，中軟國際將繼續(xù)深耕汽車智能化賽道，以AI技術與場景深度融合為驅動，助力更多車企加速邁向智能研發(fā)、智能服務與智能座艙的新階段。