當前汽車行業(yè)對數(shù)據(jù)響應(yīng)的敏捷性提出更高要求。極氪在業(yè)務(wù)運營中面臨數(shù)據(jù)獲取鏈路冗長、全流程效率不足等挑戰(zhàn)，例如常規(guī)數(shù)據(jù)分析需求需經(jīng)多環(huán)節(jié)流轉(zhuǎn)耗時5個工作日，臨時需求更易擠占核心開發(fā)資源。
為突破這一瓶頸，極氪通過深入調(diào)研與自研探索后，最終選定火山引擎Data Agent構(gòu)建智能問數(shù)能力。在應(yīng)用Data Agent后，數(shù)據(jù)需求從提出到完成分析可以分鐘級別實現(xiàn)。同時，火山引擎Data Agent在文轉(zhuǎn)SQL功能方面，展現(xiàn)出更優(yōu)的準確性。在實際測試場景中，其自然語言理解精度與SQL邏輯生成能力顯著領(lǐng)先，可高效將業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行指令。同時該方案集成的SQL校驗功能與穩(wěn)定運維能力，為智能問數(shù)工具的長期可靠運行提供保障。
目前Data Agent已率先應(yīng)用于極氪的車輛備件管理、車輛運行監(jiān)控統(tǒng)計場景中，均能通過智能問數(shù)提高業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)獲取效率。
在具體實踐中，業(yè)務(wù)人員可通過自然語言交互實現(xiàn)汽車零配件全鏈路管理、新能源車聯(lián)網(wǎng)運行數(shù)據(jù)即時分析等操作，例如零配件供應(yīng)商查詢、特定車輛能耗狀態(tài)追蹤、批次車輛運行特征比對等以往需跨系統(tǒng)處理的復(fù)雜需求，現(xiàn)可自助完成。這種"車聯(lián)網(wǎng)AI數(shù)字員工"模式使備件成本管理、產(chǎn)品設(shè)計優(yōu)化及質(zhì)量分析等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的決策周期大幅縮短。
在成功落地智能問數(shù)能力基礎(chǔ)上，雙方正推進深度研究Agent與數(shù)據(jù)治理等進階方案的融合，探索從數(shù)據(jù)物化到指標消費的全流程科學(xué)管理。
此次合作標志著極氪在深化企業(yè)級AI應(yīng)用的戰(zhàn)略布局取得新進展，其覆蓋智能駕駛、智能座艙、供應(yīng)鏈管理、數(shù)字員工等領(lǐng)域的多元化AI實踐，正持續(xù)驅(qū)動企業(yè)運營效能與用戶體驗的協(xié)同進化。
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