征集第二弹 | 寻找超级能干的AI应用

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“不要卷模型了，要去卷应用。”

百度CEO李彦宏在今年世界人工智能大会上说的这句话，预示着AI应用已经进入了全面深化的超级时刻。

毫无疑问，从精密的工业生产线到繁华的零售消费场景，AI技术的深度融合不仅极大地提升了效率与体验，更激发了无限的创新潜能。

为了深入挖掘这些璀璨的创新实践，促进知识共享与行业交流，由虎嗅智库推出的“AI+落地案例征集项目”将持续开放征集——正式启动第二期，我们除了继续聚焦工业制造与消费零售中的落地进展，也将关注金融、医疗、政务等领域的创新案例，欢迎广大科技企业与我们交流。

此外，已经收录的50+案例将于近期在虎嗅智库官网全面上线，期待您的关注。

案例火热征集中，欢迎扫码报名

在案例正式上线前，我们仍将陆续释出部分典型案例。以下为本期精简整理版，它们分别来自汽车、零售、能源和互联网等多个领域的多个环节。

案例一：中国一汽集团远程汽车维修系统项目

案例方/供应商：中国一汽/未来式智能

 

应用领域：服务

 

案例详情：中国一汽集团作为行业内的领军企业，其高端车型不仅在国内市场占有一席之地，还成功打入海外市场，特别是在挪威市场表现出色。然而，随着销售网络的扩展，维修服务的需求也随之增加，尤其是在如何高效利用过往维修案例、提升国内外4S店维修人员技能水平方面面临着巨大挑战。

 

为解决上述问题，公司决定建设一套车辆远程维护支持系统，整合AI技术和向量知识库，实现维修知识的高效共享、多语言交互以及服务流程的智能化升级。

 

案例中关键挑战：

 

• 跨文化适应性：确保系统界面与交互流程能够跨越文化差异，满足不同地区用户习惯。
• 技术融合创新：如何高效整合多种AI技术，实现从理论到实践的平滑过渡。
• 数据安全与隐私：在全球化运营中确保数据传输与存储的安全合规。

 

应对策略：

• 需求分析与规划：明确系统功能需求，规划中英文双语界面与交互流程。
• 知识库构建：整理历史维修案例和技术文档，导入向量知识库，实现智能检索。
• 平台配置：通过灵搭Agent平台，拖拽式搭建各功能模块，实现流程自动化。
• 多语言支持配置：集成AI翻译服务，确保系统支持中英文输入输出一致。
• 测试与优化：全面测试系统功能，根据反馈进行迭代优化。

 

案例二：某男装零售上市集团对话式数据分析平台，降低数据获取成本

案例方/供应商：男装零售企业/北极九章

 

应用领域：营销

 

案例详情：该企业很早就开启了数字化转型，具备了完整的数据基础设施。数据团队根据业务部门的需求，搭建了几十个数据看板和100多张图表，支撑日常业务看数需求。

 

营销和运营部门经常产生大量临时、突发的灵活需求，需要数据支撑。这些即时性强的需求无法由固定看板满足，需要单独开发，响应周期从数周到数个月不等。对于季节性很强的服装商品和活动来说，无法满足时效性问题，就失去了数据分析的意义。此外，从业务需求到取数分析的过程中，需要多个部门配合，不断传递转达需求，信息逐渐磨损、变形，造成协作低效。

 

案例中关键挑战：

• 数据报告不灵活，无法满足自由探索的需求。
• 数据中台复杂沉重，依赖IT团队维护和使用。
• 业务团队对数据基建的价值感知不明显。

应对策略：引入北极九章DataGPT，将原来检索式的报表变成自然语言对话式的问答，使具有商业洞察能力的员工（无论是管理决策层还是一线店长），都能快速从数据中获得决策支持。

案例三：沃尔玛AI面试应用方案，提升面试效率

案例方/供应商：沃尔玛（中国）/海纳AI

 

应用领域：组织

 

案例详情：零售行业招聘属于大规模招聘的典型场景，而因为涉及到跨区域管理，招聘标准难以统一，一线招聘人员水平参差不齐是普遍存在的痛点，AI面试可以统一招聘标准提升招聘效率与准确率，支持业务发展。

 

案例中关键挑战：

 

• 执行过程中首先需要统一客户企业内部的招聘标准，这个过程需要反复多次的沟通与磨合。
• 为了快速校准AI面试岗位模型保证上线，需要快速搜集真实的面试数据。这个过程需要锁定试点区域，动员一线工作人员快速收集。
• 在对AI面试的准确率打分时，需要真正找到企业中有丰富招聘和候选人评估经验的人。

 

应对策略：

 

• 统一人才标准：海纳AI的测评专家团队基于人才测评科学和沃尔玛招聘专家团队一起梳理出岗位胜任力模型。基于胜任力模型，海纳AI面试官将严格执行这一标准考察和评价候选人。
• 优化面试流程：调研现有的招聘流程，梳理出可优化的环节，例如协调候选人、面试官的面试时间，面试评价，面试反馈等。通过AI面试官消除时间、空间的限制，候选人不必等待面试官的时间，也不必必须到现场面试，而是随时随地通过手机小程序进行面试。
• 强化雇主品牌：为统一沃尔玛雇主品牌形象，定制虚拟人面试官，形成统一的品牌标识，也使得候选人与AI面试官的交互更贴近真实场景，面试体验更好。

案例四：某全球头部风电整机制造商，打造智能运维能力

案例方/供应商：风电整机制造商/司普科技

 

应用领域：运维

 

案例详情：一直以来，如何做好风电场设备（如输变电、风机、光伏等）的检查维护和管理，确保设备故障/缺陷能及时得到修复和处理；以及如何快速采集和分析各类风电数据，方便统计和生成各类巡检材料，以提高整体的设备利用率和经济效益；如何提高交易精度，做好风控增收，是整个场站颇为头疼的事。

 

此前场站设备的维护检查、数据分析报告、电力交易全靠人工，但运维分析师和交易员用工缺口大（场站偏远，不易招聘），流动频繁，人力成本也居高不下，加速了内部使用智能运维与交易产品的进程。

 

案例中关键挑战：该项目存在设备数据采集难、精度不高；训练数据样本量不足、报告质量难保障；交易业务复杂度高；跨部门业务协同，内部应用数据对接等挑战。

 

应对策略：

• 通过AI Agent打通运维多环节，借助对话形式，自动收集和录入故障记录、缺陷记录、预警告警、工作票、状态提报等信息，系统可自定义生成不同周期、高保真的巡检报告，并可视化呈现在运维人员及关联部门面前。
• 使用数据合成技术来实现少量数据与训练量的平衡，大幅降低数据样本所需的数据量级，确保模型能输出符合相应业务规则的报告内容。

 

案例五：美东汽车 AI 直播间改造，引流线下门店

案例方/供应商：美东汽车/帷幄科技

 

应用领域：营销

 

案例详情：美东汽车是一家快速发展的高端汽车品牌经销商,采用创新的销售模式，其中约26%的销售订单来自线上直播，其在抖音等平台进行直播，以吸引流量并转化为线下试驾和购车订单。

 

目前美东汽车已经积累了一定的直播基础，想要做突破，希望在3个月的时间内提升关键指标，包括抖音直播间曝光数提升200%，直播观看数提升100%，组件（小风车）点击数提升200%，留资数量提升100%，最终线下门店试驾数能够提升100%，从而促进下单转化。

 

案例中关键挑战：

 

• 希望能够精细化查看直播过程，对于直播留资想要做一些量化增长；希望能够更细致地调优每场直播的转化效果。
• 在主播流失之后，新人没有好的模板和历史内容查看，上手速度缓慢，也给市场部负责人带来更多的熵增。
• 在美东汽车作为抖音直播间整体进场流量较低、留存时长明显短于行业均值，导致整体 ROI 不理想。存在互动率起伏较大、用户针对性薄弱等问题。

 

应对策略：对直播全流程多维度深度复盘，打造标准化直播流程，并搭建了品牌直播知识体系。同时建立了一整套 「AGI 化的营销运营 AI Copilot 系统」，通过定期在抖音直播输出优质内容，把公域流量转入直播间，并引流到门店进行试驾，最终形成购车转化。

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