课程介绍

I助力汽车行业节能减排大纲
模块1: AI浪潮的发展和案例 （右军）
案例导入 数字人沉淀I P资产
案例导入 AI办公提效
技术与应用发展趋势
大模型技术演进  
  - GPT系列发展史（GPT-1至GPT-4.5）  
  - 中国大模型代表：DeepSeek、文心、通义、盘古  
  - 开源与闭源模型对比（技术/成本/场景适配性）


模块2: 生成式人工智能对各行业的影响（ 右军）
企业采用生成式AI的规模
按行业划分的AI影响
企业职能部门生产力重塑
模块3: AI对生产力和生产关系的影响 （右军）
生产力提升
生产关系变革
模块4: 国家级战略规划与咨询分析 （右军）
1. 全球AI发展格局  
  - 达特茅斯会议与AI起源（1956年）  
  - 中国人工智能政策支持（十四五规划）  
  - 数字经济规模预测（2020-2025年CAGR 15%）  
2. 政策解读
《新一代人工智能发展规划》
“十四五”规划与人工智能
《生成式人工智能服务管理暂行办法》
麦肯锡《生成式AI的经济潜力》
埃森哲《AI成熟度报告》
斯坦福《AI指数报告》
模块5: 人工智能对汽车行业影响分析（牛牛）
模块6: AI悄悄改变制造业（夏天）
生产流程优化：智能调度与精准控制
质量检测革新：AI 视觉识别与缺陷诊断
供应链管理升级：需求预测与库存优化
设备维护创新：预测性维护与故障预警
模块7: 、汽车行业节能减排的挑战与机遇（夏天）
全球减排政策与行业趋势
- 国际公约：巴黎协定、欧盟碳排放交易体系（EU ETS）对车企的约束  
- 中国政策：双碳目标、新能源汽车产业发展规划（2021-2035）  
- 行业痛点：传统燃油车占比高、供应链碳足迹复杂、能源转型成本压力  
 AI驱动的绿色转型机遇
- 数据价值：车联网数据、生产数据、用户行为数据的整合分析潜力  
- 技术突破：AI在能源管理、材料优化、生产流程中的降本增效能力  
模块8: AI技术在汽车节能减排中的核心应用
 动力系统优化
- 燃油车智能调校
- 新能源车电池管理
 智能驾驶与能效提升
- 路径规划与能耗控制：  
  - 动态导航系统结合交通流量预测（减少急加速/刹车频次）  
  - 混动车型智能切换油电模式
- 车联网协同节能：  
  - V2X（车路协同）实现车队编队行驶
绿色制造与供应链管理
- AI驱动的生产工艺优化：  
  - 焊接参数智能匹配（减少能耗10%+，案例：大众MEB工厂）  
  - 涂装车间废气处理系统实时调控（减排VOCs 30%）  
- 供应链碳足迹追踪：  
  - 区块链+AI构建零配件碳标签系统（案例：宝马iFACTORY计划）  
用户行为引导与后市场服务
- 个性化驾驶建议：  
  - 基于驾驶习惯分析的节能评分体系（保险联动激励）  
- 智慧充电网络：  
  - 负荷预测与电网协同调度（案例：蔚来换电站AI调度系统）  
模块9: 、车企AI节能减排实施路径 （右军）
9.1 技术部署三步走
1. 数据基建阶段：  
  - 搭建企业级数据中台（覆盖研发-生产-销售-售后全链路）  
  - 部署边缘计算设备（车间级实时数据处理）  
2. 场景试点阶段：  
  - 选取高能耗环节（如涂装、物流）进行AI改造验证  
  - 建立数字孪生模型模拟减排效果  
3. 规模化推广阶段：  
  - 构建AI节能知识库（跨部门经验沉淀）  
  - 与第三方平台合作（如电网、物流企业）  
9.2 效果评估与持续优化
- KPI体系：  
  - 单车生命周期碳排放下降目标（2025年较2020年下降30%）  
  - 单位产值能耗降低率（年均5%-8%）  
- 动态反馈机制：  
  - 建立碳排放数字仪表盘（实时监测+预警）  
 
模块10: 、典型案例分析
 
模块11: 、挑战与应对策略
11.1 技术瓶颈
- 数据孤岛：供应链上下游数据共享机制缺失  
- 算法泛化：不同车型/场景模型迁移能力不足  
11.2 管理变革
- 组织架构：设立首席可持续发展官（CSO）统筹AI减排  
- 人才培养：复合型团队建设（AI工程师+汽车工程师+碳管理师）  
11.3 生态共建
- 产业联盟：组建汽车行业AI减碳创新联合体  
- 标准制定：推动车规级AI芯片能效认证标准