汽车 · 智能客服 / Agent
百度文心大模型赋能汽车行业，吉利-百度·文心知识增强落地客服与自动驾驶
百度文心大模型与吉利联合研发“知识增强的汽车行业大模型”，在智能客服知识库扩充、车载语音短答案生成、汽车领域知识库构建、维修手册内容分类、自动驾驶感知等任务上微调验证；多项任务人工测评可用率较基线显著提升。
文心大模型汽车多任务可用率显著提升
汽车售后智能客服知识库扩充可用率
62.92%（基线38.30%）
来源披露
车语音系统短答案生成可用率
83.95%（基线72.34%）
来源披露
维修手册内容分类可用率
87.29%
来源披露
企业痛点
01
业务背景
汽车领域专业语料分散、售后客服与自动驾驶长尾场景难覆盖，通用大模型在汽车垂直任务上效果不足。
02
遇到的问题
汽车垂直任务（客服知识库、语音答案、维修分类、自动驾驶感知）可用率低，长尾物体识别难。
03
AI 解决方案
基于文心ERNIE3.0，在2300万条吉利无标注数据上预训练，结合有标签启动训练+伪标签自训练的半监督方案，并在客服、语音、维修、自动驾驶多任务微调验证。
- 1联合吉利构建知识增强汽车行业大模型
- 22300万条专业无标注数据预训练
- 3半监督自训练+有标签启动
- 4客服/语音/维修/自动驾驶多任务验证
04
实施结果
汽车售后智能客服知识库扩充可用率：62.92%（基线38.30%）（+24.62pp）
车语音系统短答案生成可用率：83.95%（基线72.34%）（+11.61pp）
维修手册内容分类可用率：87.29%
自动驾驶感知可用率：55.56%（基线38.30%）（+17.26pp）
05
风险与边界
汽车数据合规与标注成本高。
该案例来自佐思汽研评选的“汽车AI大模型TOP10”，由百度研发并在汽车行业落地，展示了大模型在智能座舱、自动驾驶与车载语音等场景的技术能力，建议车企结合自研或采购方案参考。
适合
主机厂、 Tier1 的汽车大模型落地
前置条件
汽车领域无标注语料、半监督训练框架
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。
关联报告：佐思汽研《汽车AI大模型TOP10分析报告》（2024） · 佐思汽研 · 2024