一款新车型的推出，既决定于汽车设计师，也决定于与成本相关的财务模型、与生产相关的技术实现等，整个过程十分冗长。在中国一汽，设计师在一开始就能与财务、生产等跨部门端口充分交流、得到反馈，“在出发的时候就知道结果”，工作效率大大提升。

这得益于中国一汽“一张蓝图绘到底”的数智化转型。中国一汽红旗品牌运营委员会副总裁门欣介绍说，在一汽，数据要素为基底的各类信息在工作台一览无余，这使得大量的跨部门沟通变得简单高效。如今，基于云原生的业务单元孪生，正在帮助中国一汽打造高度信息化和智能化的现代企业管理体系。

而大模型技术的出现，更为一汽的企业效能提升注入了新动能。1月22日，中国一汽联合阿里云通义千问打造的大模型应用GPT-BI率先落地，为中国一汽的数字化转型升级增添新活力。

据介绍，该应用支持自然语言查询，能结合企业数据自动生成分析图表，目前可达到近90%的准确率。更值得一提的是，相比传统BI（Business Intelligence）的“固定问答”，它能实现问答任意组合，数据随时穿透，做到“问答即洞察”。

例如，当问到“为什么某车型产量不及预期？”时，未来大模型可先将预期产量和实际产量对比，得出差值后，不仅仅是对例如因设备等原因的异常停产等显性变量的分析，还分析涉及的所有变量，例如原材料供应波动、能源消耗及供应稳定性等。通过对数据排查，最终找出关联性最大的原因并生成可视化报表。

门欣表示，GPT-BI不仅是中国一汽的首个大模型落地案例，也是汽车行业的首个大模型BI应用。

作为企业决策数字化的关键抓手，BI的背后是复杂的数据治理过程。门欣介绍称，依托阿里云，中国一汽基于468个已治理指标的初始语料，形成6万条评测数据，构建一汽数据大模型的指标设计、指标拆解、数据寻源、数据建模和数据分析五项能力，并通过持续的badcase复盘微调，将模型整体准确率由最初的3.2%提升到90%，已超过人工治理的平均水平。

“大模型是面对未来生产关系的基石，我们要把一汽集团所有的业务用GPT大模型重做一遍。”门欣说：“一汽集团大模型创新路径是AI+业务单元，它会带来更长远更深的变革能力。未来，我们还会把一汽集团的数智化转型方法论和工具平台等对外输出，为行业提供SaaS服务。”

基于GPT-BI等真实业务场景的探索，中国一汽还将利用大量高质量数据资产，在“阿里云百炼”一站式大模型应用开发平台上打造面向研发、制造、售后服务等多领域的垂直大模型，让大模型在生产、销售等多个环节发挥效用。

阿里云智能副总裁、汽车能源行业总经理李强表示：“阿里云要做AI时代最开放的云，已经为全国80%的科技企业和一半的大模型公司提供了算力支持。在汽车领域，阿里云将基于通义大模型，持续推动AI在行业具体应用场景的落地，更好地为客户的业务创新服务。”