AI时代汽车行业全域智能升级

腾讯智慧出行副总裁李博 智能驱动:AI赋能车企产品与效能的双擎进化 价值锚定:对汽车⾏业，AI⼯具更好⽤的关键点 •AI应用落到研、产、供、销、运等场景，产生业务价值。•应用AI后，落实数据显化、价值量化、智能优化，明确评价体系。 •接口内外部需求，快速构建场景专属agent。•拉通信源、生态、工具完成需求闭环，快速应用并持续迭代。 •基于数据训练的模型更“懂”车主，产品针对性升级。•对热点场景，优先完成AI化创新，提升体验。 •AI应用是机遇，也是挑战。•持续关注AI时代的新风险，应用AI并积极治理安全风险，实现AI化可持续。 探索-腾讯如何为产业互联⽹提供更好⽤的AI⼯具 基于ADP沉淀的场景化agent覆盖车企各业务领域 车辆研发及售后 AI让车辆企划、故障检查更便捷 产品规划助⼿，赋能敏捷性业务分析决策 智能故障排查助⼿，实现⾃动化信息检索与故障诊断 车辆销售 AI驱动售车全链智能化升级 以AI驱动，助⼒线索销售中枢全链路升级 扩线索 强转化 智场景 智能辅助高效沟通与决策，显著提升销售成单效率。 在直播、短视频、私信场景精准识别并捕获高质量销售线索。 AI中台将原本割裂的营销、销售与服务环节无缝打通，助力主机厂获客成本降低、转化效率提升与客户终身价值倍增的核心目标。 自动化精准匹配最佳销售资源，实现线索高效转化 Step1:AI赋能汽车新媒体营销抓潜 降低主播成本、提升销售视频产能、主动挖掘商机 Step2:AI精准分派线索到最佳DCC资源 Step3:AI销售助⼿实战辅助提效 ⼀体化跟进智能体、销售成单效率提升 汇总线索-客流转化增效全链AI中台全景图 领先的智能体开发平台Data+AI⼀站式处理平台 AI应⽤创新 智能体开发平台，AI场景构建更快 腾讯智能体开发平台，能够快速响应车企AI应⽤创建的需求 数据智能应⽤构建Data+AI⼀体化平台 ⼤模型催动智能化场景涌现，为车企数据团队带来新挑战 在线模型场景下，需要更低成本的数据处理⽅案 从技术架构到⼯具链条统⼀的典型⽤例：通过实时流湖引擎，实现流批⼀体化处理，助⼒在线模型实时更新 ⼤模型⽀持的实时对话场景，对数据处理的延迟更敏感。⾏业急需既可以达到流处理的低延迟，⼜可以达到批处理的低成本的解决⽅案。 某出⾏企业落地案例：实现车联⽹数据智能治理，进⾏降本增效 全新推出「Setats」流湖⼀体引擎：在⼀份存储上，⽀持流/批/增量统⼀计算，实现端到端秒级延迟 某出⾏⾏业⽤户 •客户核⼼业务是通过车机上报信号实现对车况的实时监控及相关告警服务，车机信号包括温度、开关状态等传感器信息，能够全⾯反映车辆的运⾏状态。•客户采⽤传统HadoopLambda架构，实时链路（Flink写⼊HBase）与离线链路（Hive）分离设计，架构复杂度⾼。•随着业务规模快速扩张，客户在数据架构层⾯遭遇多维挑战：数据冗余和流批分离；实时性不⾜；⼀致性差；稳定性差。 •数据可见性提升：车况监控、故障告警等场景实现近实时响应，任务执⾏效率提升30%，部分场景性能成倍优化，保障业务SLA。•⾼并发处理能⼒：平台⽀持⽇均数百TB数据增量，满⾜业务快速扩展需求。•TCO降低30%+：存算分离与冷热分层存储降低存储成本40%，弹性计算资源较原IDC节约33%，数据冗余减少推动资源利⽤率显著提升。•数据治理简化：统⼀存储打破数据孤岛，⼀份数据多引擎复⽤，规避重复迁移与存储，运维复杂度下降。 收益 除Data+AI⼀体化平台、流批⼀体化实时流湖引擎外，腾讯Data+AI布局仍在迭代升级 AI时代的安全风险应对腾讯全域AI安全防护⽅案 在安全⽅⾯，AI带来了全新的安全挑战 传统的信息安全标准仍然是任何人工智能安全项目的基石，它们提供所有监管机构都认可的策略、审计。 ——但没有一个标准是在编写时考虑到Prompt注入或微调中毒。 现有安全框架并未涵盖人工智能输出中的幻觉、毒性或偏见等问题，因为这些问题并非经典的安全属性（它们属于可靠性,伦理,安全设计safety范畴）。 围绕车企引⼊AI的⽣命周期，基于模型⽣命周期的默认设计与默认安全 在云原⽣环境中构建AI，腾讯提供的典型安全防护能⼒ LLM-WAF（全链路防护） AI-SPM（威胁情报+态势管理） 提供多模型、多场景、⾼并发环境下的全链路防护能⼒⽀持实时检测并拦截针对⼤模型的算⼒滥⽤、提⽰词攻击及数据泄漏风险 ⼤模型攻击⾯和漏洞管理系统，保护⼤模型基础设施运⾏环境，及时发现和处置安全风险 AI-代码分析（威胁情报+代码扫描+组件分析） 应⽤快速迭代过程中，⼀站式进⾏需求分析、代码⽣成、代码质量检测、代码安全分析 腾讯围绕AI全⽣命周期，构建了全⽅位的安全能⼒ 全⽣命周期端到端安全保障，助⼒企业放⼼⽤AI Step1确保引⼊AI的安全性 l覆盖模型构建的基础环境、模型本体部署，模型训练推理等阶段 Step2确保AI应⽤的安全性 l安全左移，编码阶段收敛风险l构建安全护栏 Step3AI赋能Infra安全 l逐步形成专用安全领域模型l通用模型结合安全运营流程赋能安全 跟随车企业务探索在具⾝智能新场景融⼊腾讯能⼒ 未来，腾讯也会将出⾏⾏业的积淀，与⽤户⼀起扩展到具⾝智能领域 沉淀AI时代能⼒，与⽤户共同展望具⾝智能赛道 THANKS