
9月17日,在华为全联接大会2026期间,长安汽车联合华为发布试验策划本体解决方案。该方案聚焦汽车研发试验策划这一专业场景,通过“本体+Agent”技术,将长期沉淀在研发专家、历史项目和专业规则中的经验知识进行结构化沉淀,并借助Agent的自主编排与推理能力,推动人工智能从通用问答进一步走向专业研发业务。
此次联合创新,是长安汽车持续推进AI战略落地、探索AI新质生产力的重要实践,也为汽车研发试验智能化提供了新的探索路径。
当前,人工智能正从单点应用加速进入汽车产业核心业务。长安汽车正在推进“一体两翼”AI战略,以智驾、智舱为A翼,以AI新质生产力为B翼,以AI基座框架与工具链、算力与基座平台为“一体”支撑,推动AI能力从产品智能化进一步向企业研发、生产、供应、营销、服务等业务环节延伸。
此次试验策划本体解决方案,则是AI新质生产力向汽车研发核心业务深入的一次具体实践。
对于汽车研发而言,从产品设计到最终量产,需要经历大量试验验证。DVP,即设计验证计划,是连接产品设计与试验验证的重要环节。
一辆汽车涉及整车、系统、零部件、性能指标、法规要求、试验项目、试验工况以及样车等大量对象,这些对象之间又存在复杂的关联关系。
过去,研发人员往往需要依靠长期行业经验,对历史项目、技术规范和试验规则进行综合判断。大量经验沉淀在专家个人和历史资料中,虽然价值巨大,但难以被快速复用。
其中,本体主要解决的是AI理解行业知识的问题。通过对试验目标、车辆对象、系统零部件、性能指标、试验项目、工况以及试验资源等业务对象进行结构化建模,并建立对象之间的关系和业务规则,将原本分散的专家经验转化为可计算、可推理、可复用的数字化知识。
在此基础上,Agent进一步承担业务执行任务,根据试验目标自主进行任务拆解、知识检索、规则推理和方案编排,最终形成试验策划结果。
也就是说,AI不再只是根据问题提供答案,而是开始参与专业研发流程,从“辅助查询”进一步走向“业务策划”。
通过本体知识库与Agent的结合,系统可以自动完成试验目标拆解、试验工况筛选匹配以及试验资源智能规划。
项目数据显示,方案输出准确率超过95%,达到十年经验专家水平;试验策划周期由传统的2—3周压缩至0.5—1小时,试验资源优化提升10%以上。
这意味着,过去需要研发专家投入大量时间进行资料查找、规则匹配、方案比对和人工确认的工作,可以由AI承担更多基础性、重复性的分析任务,专家则能够将更多精力投入复杂问题判断和研发决策。
对于汽车企业而言,这不仅是效率的变化,也意味着长期积累的专家经验开始从“个人能力”转变为可以被组织持续调用的数字化能力。
下一步,双方将以已经形成的本体知识、业务规则和Agent能力为基础,从碰撞安全等专业领域进一步拓展至整车试验策划全域,推动更多研发知识、业务规则和专业经验实现数字化沉淀。
业内人士认为,随着AI从通用场景逐步进入汽车研发等专业领域,如何解决行业知识、业务规则与大模型之间的连接问题,将成为企业智能化进一步深入的关键。
而“本体+AI”的探索,为行业提供了一种新的思路:以行业知识构建AI理解业务的基础,以智能体将知识转化为可执行的业务能力,再通过真实业务持续验证和迭代,推动人工智能从“能对话”进一步走向“能干活”。
此次长安汽车与华为的联合实践,也为汽车研发智能化提供了一个从专家经验沉淀、行业知识构建,到AI智能决策和业务应用的实践样本。未来,随着这一模式向更多研发领域复制,汽车研发的知识沉淀与智能化应用有望进一步走向规模化。
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