释放AI智能体在汽车行业的潜力

0 3 . 1 8 . 2 0 2 5 Bryan Goodman 执行董事，人工智能 从聊天机器人到智能代理 在福特，已有200多个聊天机器人正在生产中使用检索增强生成技术。 自主AI系统正迅速提升其功能。 定义人工智能代理 An application that can计划、理由、使用工具，并为用户执行任务。 福特人工智能伦理原则 信任、社会责任与流动性 自我们成立以来，建立信任和实现移动性一直是我们工作的核心。1903年——人工智能也不例外。 我们的AI应用与福特的目标一致，即帮助构建一个更美好的世界，在这个世界里，每个人都可以自由移动并追求他们的梦想。 隐私保护 我们在使用和发展人工智能时保护个人数据。 我们的产品专为隐私而设计。 我们遵守适用的数据保护和隐私原则及法律，并设有已采取适当的技术和组织措施。 以隐私保护为设计理念的要求贯穿于人工智能生命周期的设计阶段及整个过程。 通过汽车研发和销售应用人工智能 设计—快速原型制作 产品设计创新 问题描述：从工作室草图到逼真的图像和三维模型，需要耗费大量时间并减缓产品创新。 目标：立即为车辆草图赋予生命，使设计师能够更快地进行创作。关于设计语言和方向的决定 设计师正在制作2017年福特GT的粘土模型。 设计—快速原型制作 产品设计创新——外饰设计示例 设计练习仅限——非当前的或未来的福特车辆7 设计—快速原型制作 产品设计创新——AI设计助手 设计—快速原型制作 室内设计示例 产品设计创新 – 设计练习仅限——非当前的或未来的福特车辆9 设计—快速原型制作 产品设计创新——轮子设计示例 设计—快速原型制作 产品设计创新——轮子设计示例 通过汽车研发和销售应用人工智能 工程与测试 - CAE 基于物理的数值模拟（CAE） 问题描述：设计一款满足特定性能标准（效率、安全性、可靠性等）的车辆，但虚拟（CAD）设计通过广泛使用基于物理的数值模拟（CAE）进行优化和验证，这需要大量时间。 目标：利用人工智能加速或替代传统的CAE工作流程 工程与测试 - CAE 规模挑战 基于物理的数值模拟（CAE）– † 基于几何信息的神经算子用于大规模三维偏微分方程，李等人。 工程与测试 - 精度挑战 基于物理的数值模拟（CAE）– 预测正确几何形状之间的差异要重要得多。绝对准确 工程与测试 - 当前结果（现金流量表） 基于物理的数值模拟（CAE） – 工程与测试 - CAE 当前结果（现金流量表） 基于物理的数值模拟（CAE） – 物理学模拟 AI Sim 工程与测试 - 要求 改善工程要求 问题描述：车辆工程师撰写和维护的要求可能含糊不清、过于复杂、将多个要求呈现为一个，或包含掩盖实际要求的额外信息。 目标：帮助工程师分析和撰写符合标准的清晰需求。 工程与测试 - 改善工程要求 通过汽车研发和销售应用人工智能 客户支持——知识获取 客户知识获取 问题描述：客户发现获取准确信息可能具有挑战性当与福特网站互动时，由于开发量巨大各站点内部知识库 目标：创建一个统一的查询方法，以查询各种知识库以提供帮助和一致的产品及辅助信息 客户支持——知识获取 客户知识获取——信息挑战 客户支持 – 知识获取 客户知识获取——改进的用户手册体验 客户支持——知识获取 整合知识库 客户知识获取 – 客户支持 – 知识获取 客户知识获取——结合知识库（续） 客户支持——知识获取 客户知识访问——代理追踪 客户支持——知识获取 内部查询 客户知识获取 – 我们接下来要走向何方？ 代理机构计划、推理、组合信息、检查事实 需要代理接口