代的共进。在这场探索未 来的创新教学之旅中，学员们展现出了对汽车产业发展前沿的敏锐洞察和深刻思考，让我们对 中国汽车产业的未来充满了信心和期待。汽车产业已行至智能化发展的下半场，关键技术将成 为企业核心竞争力的基础。AIGC作为基石技术，将深刻改变汽车产业从研发、设计、制造、营 销与管理的各个方面，并将重新定义汽车产品与服务体验。这份白皮书有望助益产业界描绘新 地图、探索新大陆。 北京大学光华管理学院 AIGC在汽车制造领域的应用探索 35 AIGC赋能自动驾驶应用 AIGC在智能座舱的应用 4.1 4.2 35 40 AIGC在整车产品领域的应用探索 34 第四章 汽车设计AIGC基础技术 汽车设计AIGC系统 汽车设计AIGC应用案例 2.1 2.2 2.3 15 19 23 AIGC在汽车设计领域的应用探索 14 第二章 汽车制造智能工艺设计系统AIGC应用探索 汽车制造智能生产决策系统AIGC应用探索 汽车制造智能生产决策系统AIGC应用探索 3.1 3.2 29 31 AIGC在汽车制造领域的应用探索 28 第三章 汽车产业 AIGC 技术应用白皮书 6 PAGE 第五章 AIGC改变汽车营销与经营模式 38 汽车产业AIGC应用发展趋势 促进/规范汽车AIGC发展的行业建议 6.1 6.2 52 53 汽车AIGC发展趋势前瞻与行业建议 51 第六章 第四章 AIGC在汽车制造领域的应用探索

与实体经济融合 创新力 生产力 创新力是产生价值 生产力是降低成本 整体性的提高效率 “ 互联网 +” 的两大目标 理论体系、最佳实践、细分应用尚未完全成型 正在探索之中，也值得探索，值得加快探索。 传统产业：以数字技术 提升企业内部效率或者 企业运营效率 对现有商业模式、用户 体验、产品服务进行数 字化改造 在此基础上，以平台经 济等形成新的商业模式 进行产业边界拓展 商业 模式 MVP 验证 敏捷 团队 数字化服务创新框架 DSIF （ Digital Services Innovation Framework ） 行业的应用 04 行业互联网 + 探索 农业 贵州的烟草农业 app 云南和上海图像识 别分析 烟草土壤大数据 农业机械的智能化 工业 曲靖的数字孪生 广西的二维码营销 工商零共同面对消 费者的营销体系 盒烟、条烟、件烟、 场扫 码数 据以 及区 域间 流动 情况， 预测 商业 真实 的市 场容 量 “ 互联网 +” 催生的变化与变革 在哪些方面发生了变化？ 先易后难， 快速反应， 大胆探索， 主动创新。 制定《消 费者信息 采集、分 析与应用 规范》等 制度的工 作要求 制定网络 营销策划 员选拔方 案，并从 电访班中 选拔人员 思维 变化 职能 变化 岗位 变化 制度

.................................... 13 2 生成式人工智能（AI）正迅速重塑现代企业，因为几乎所有行业都在探索 如何利用生成式人工智能。Capgemini 的最新研究表明，55% 的制造企业 目前正在探索生成式人工智能的潜力，其余 45% 的制造企业正在进行试点 工作。¹ 生成式人工智能代表着人工智能技术的飞跃，采用生成式人工智能可以为 制造企业带来竞争优势。IDC 使用专有数据来增强基础 FM，打造与众不同的应用程序 • 保护数据并控制数据共享方式 • 培训人员掌握这一新技术 大众认为在采用生成式人工智能时某些方面会遇到挑战，其中包括 ： 请继续阅读，探索制造业应用场景，这些应用场景为您诠释了亚马逊云科技如何助力贵组织，让您快速认识到 采用生成式人工智能技术的优势，进而让您能够轻松追赶甚至超越竞争对手。 4 生成式人工智能之旅 如何开启您的生成式人工智能之旅 应用场景 让生成式人工智能为制造企业所用 以下几部分探讨了三类应用场景，这些应用场景诠释了生成式人工智能如何改进产品工程、提高产量以及 优化员工培训和生产力。 员工培训和生产力 生产 产品工程 探索优化的设计方案， 生成用于模拟的合成数据。 加快生产问题修复， 优化运营效率。 利用生成式人工智能驱动的聊天机器人， 来指导制造机械的使用。 6 应用场景 1 ：产品工程 更快开发出更出色的新设计

施、促进园区内产业链上下游企业链式改造、强化公共服务保障等推动园区内或集群内企业数字化 改造的主要做法；企业案例35个，突出解决方案的成效、可复制性和行业特点，聚焦通过数字化技术 产品与服务解决行业企业痛点问题、探索基于大模型的智能制造新模式、培育具有工业基因的数字 化转型服务机构。 未来一段时期是我国制造业数字化转型从“标杆引领”向“规模推广”转变、从“数字赋能”向“智能 应用”跨越的关键阶段。希望通过 河北省唐山市：加快建成环渤海地区新型工业化基地 多点支撑奋力推进制造业数字化转型 上海市松江区：数智鼎立强基座，三足聚势链闭环 江苏省常州市：“评诊改培链”赋能制造业提“智”增效 浙江省宁波市：探索形成人工智能赋能制造业数字化转型“4M”工作路径 浙江省湖州市：以数智技术驱动绿色智造，打造传统制造业转型升级新范式 安徽省芜湖市：推动数智赋能，加速制造业转型升级 福建省泉州市：完善“政、企 化转 型系列决策部署，通过构建“构建顶层闭环统筹”“打造三级联动推进体系”“构建精准服务资源池”“创新立体 化宣传模式”以及“依托公共服务平台基座”等举措，多方合力，全面推进中小企业数字化转型进程，探索松江 特色数字化转型路径，打造松江可复制推广的标杆案例，有效激发企业转型内生动力。 松江区是“上海制造重镇”、长三角G60科创走廊策源地及上海高端制造业主阵地。作为中小企业重要承 载集聚区，2023年全区工业中小企业约1

根据华润三九信息管理部高级经理石建伟在”第七届中国 医药健康行业信息化高峰论坛“演讲整理 本文主要是由华润三九信息管理部高级经理石建伟，聚焦中药智造话题， 给参会者分享了华润三九的相关探索和实践，包括智能制造落地思路、 中药智能制造信息化实践探索以及华润三九的经验及反思。 首先简单介绍下公司，华润三九，主要从事医药产品的研发、生产、销售 及相关健康服务，在 2007 年被华润集团整体收购，2018 年的营业收入 药、设备以及 整体车间的智能管理；第二步做数字化工厂，是整体供应链的横向打通 来实现透明化的管理；第三步做数字化企业，是体验与数据驱动的企业 数字化重塑。 二、中药智能制造信息化实践探索 1、数字化工厂 数字化工厂是通过装备升级，打造标准化、自动化生产环境，不断提高生 产过程可控性与生产效率，并依托信息流，对制造过程进行实时监控和 纠偏，实现产品全产业链的数字化动态管理。 ，消费者可以清晰 地看到华润三九的药品从种源-种植-药材-生产-销售-客户的一系列内 容，给消费者提供了可视化的过程。 三、经验与反思 在整个项目的建设过程中，华润三九遇到的痛点、探索的措施以及最后 的实践方法，有一些是属于行业共性的，因此，下面将我们的经验与反思 也做一归纳：  协同建设：两化建设涉及信息化与生产设备；企业内部需要信息、生 产等多部门联合协同推动。企业外部可以与科研机构、国际先进企业

03 具身智能应用场景洞察 3.1 科研场景 3.2 工业场景 3.3 商业场景 3.4 家庭场景 3.5 优秀企业案例分析 04 具身智能产业发展关键路径探索 4.1 基于自动驾驶经验的渐进式发展路径与落地策略 4.2 短期、 中期、长期的关键路径推演 4.3 未来商业模式和应用优势 新 质 生 产 力 u 定义：具身智能是一种基于 顶尖开源社区，通过 " 芯模联动 " 突破 AI 芯片瓶颈，构建开源开放 的技术生态； 二是创新要素配置机制，推出算力券分级补贴、智能券叠加补助等政策，建设 " 算力超市 " 统筹调度资源，探索数据产权登记与授权 运营， 降低企业研发与应用成本； 三是聚焦场景牵引与产业协同，推进 " 杭州 AI+" 场景开放工程，在制造、 医疗、 民生等领域打造标杆案例，差 异 化布局各区产 为 ToC ，进入家政等市场；更远的未来，人形机器人有望应用于航天航空领域。 箱分拣、拆垛作业。 商业化落地： 已获千万级订单，应用于 工厂物流自动化。 家政服务 应用场景： 某品牌人形机器人探索收 做好、接口文档做好。 商业化落地： 将硬件销售给高校去做具 身智能算法的研究 服务业 应用场景： 某品牌人形机器人人形机 2025-2030 年

制造业的演变 当前 认知制造是智能制造的最终目标 2015 前 2015-2025 展示页 9 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 推广阶段 实施阶段 探索阶段 分析验证 互联落地 集成控制 协同共享 • 从流程和设备中获取数据 • 用高级数据分析和建模手段分 析结构／非结构化数据 • 小而分散的验证项目 • M2M 互联，流程数据打通，实时数据共享 信管据 IPv6 标识 解析 在运营商各自已的 IPv6 地址编码规 划上，在地址前缀 的业务 / 网络分类 字段中嵌入标识码 在尊重市场选择、各种标识解析系统体 系共同发展的大前提下，着力探索 Handle ，推动与其它技术标识解析系统 体系互联互通 整体体系架构与网络互联 14 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 智能制造模式 关键能力要素解读（示例） YMS ） SiView / MES Express ME 的卓越运营系统和认知方案最大化的提升运营效率 33 GUANLIJISHUHUA GUANLIJISHUHUA 推广阶段 实施阶段 探索阶段 分析验证 互联落地 集成控制 协同共享 • 从流程和设备中获取数据 • 用高级数据分析和建模手段分 析结构／非结构化数据 • 小而分散的验证项目 • M2M 互联，流程数据打通，实时数据共享

能，也出现了潜在的新问题。我们讨论了大语言模型在文本数据分析以及智能体模拟中的潜在问题。最后，研 究是一场孤独的修行，研究者也可以将 AI 作为自己的另一个 “朋友”，让自己在研究之路上不再孤单，从而在 科学探索的路上走得更远。对于每一种应用，我们都会提供相应的案例以及提示词，并总结相关的提示技巧。 本文所展示的案例远不能覆盖所有的应用场景，希望这些示例能抛砖引玉，启发读者们更多更有创意的应用。 本文的 (2024) 从改善调查问卷、实施在线实验、自动化内容分析以及基于主体建模四个方面讨 论了生成式人工智能改善社会科学的潜力。Korinek (2023) 则探索了大语言模型在经济学研究中的数十个具 体应用场景，并根据技术发展不断更新。除此之外，还有大量文献探索了大语言模型在文本分析 (Kok, 2025) 以及行为模拟 (Horton, 2023) 等方面的具体应用。本文从三个方面对这一支文献进行了深化：一是从社会科 继承了前文所述的技术发展路线，同时做出了两方面贡献：一是通过混合专家（Mixture of Expert）的结构， 降低了模型使用所需的运算量，从而显著降低了计算成本；二是通过强化学习的方式，让大语言模型自主探索 并学会了复杂问题的推理。从社会角度来看，DeepSeek 的推出则代表了中国高科技企业对美国人工智能领导 地位的挑战，以及为 AI 大规模普及提供了可能。 3.2 大语言模型的数学结构 语

业自动化水平、优化生产流程、降低成本和提高效率等 方面发挥越来越重要的作用。 3. 2 大模型技术已逐渐渗透制造业 在制造业智能化转型的浪潮中,大模型技术正逐 渐成为研究和应用的热点。 尽管目前大模型技术仍处 于探索初期,但其展现出的巨大潜力却不容忽视。 如 图 2 所示,大模型技术在制造业的各环节,包括设计研 发、生产制造、运营管理以及产品服务中,均展现出广 泛的应用场景,这些应用将极大地帮助制造业提升效 从而进一步提高设计效率和准确性。 通过智能化的优 化算法和自动迭代功能,产品研发周期得以缩短,进一 步加快了产品上市时间。 其次,AI 技术将为制造业研发设计注入创新动 力。 在生成式设计等前沿技术应用中,AI 将探索出人 类设计师未曾想到的设计方案。 通过大规模数据分析 与智能算法,AI 技术可以生成多样化的设计选项,打 破传统设计思路的局限,激发更多的创意灵感。 这不 仅会推动制造业产品的智能化发展,还将为企业提供了 生产制造、运营管理和产品服务等环节,帮助制造业实 现降本增效、提质创新。 目前,AI 专用小模型技术已 广泛渗透制造业,大模型技术也逐渐探索应用在整体 流程中。 在此过程中,不仅要致力于拓宽“ AI +制造 业”的应用边界,深化其在智能化设计、个性化定制、预 测性维护、供应链管理等前沿场景的探索与实践,还需 直面当前发展的制约因素,从技术瓶颈突破、管理体系 创新、政策法规完善等多个维度综合施策,构建有利于