长城汽车与中汽中心标准院研发AutoS-GPT

近日，长城汽车联合中国汽车技术研究中心有限公司中国汽车标准化研究院（以下简称“中汽中心标准院”）自主研发的汽车行业标准知识问答大模型 AutoS-GPT 圆满完成第一阶段研发工作，即将重磅开放。在汽车产业加速向数字化、智能化转型的关键时期，将为汽车行业标准法规领域带来前所未有的创新活力与发展机遇。

01强强联合，共研AutoS-GPT

长城汽车在汽车制造领域的深厚底蕴与在 AI 大模型及应用产品开发的先进实践经验，为此次合作注入了强大的技术动能。其成熟的基于 AI 大模型构建的 AI 知识问答系统已在企业内部关键部门广泛应用，超90%的文本问答精度以及高达10W +次的累计问答次数，充分验证了其在数据处理与智能应用方面的卓越能力，为 AutoS-GPT 的研发提供了坚实的技术支撑与宝贵的实践参考。

中汽中心标准院作为汽车行业标准研究的核心机构，长期以来在国行标文档数据的收集、整理与更新方面保持着领先地位，拥有着无可比拟的丰富且最新最全的资源库。其发起的汽车标准数字化行动，彰显了在推动行业标准现代化进程中的坚定决心与引领者风范，旨在通过前沿技术的应用，重塑汽车标准知识服务生态，提升整个行业的标准化水平与效率。

02更新的数据

行业标准数字化的建设，需要持续更新完善的数据库和全面完整的行业知识做数据积累。数据就像大模型的燃料，没有高质量的数据，大模型只是一个华丽的空壳。

长城汽车与中汽中心标准院合作的AutoS-GPT 采用RAG架构（大模型外挂知识库），可以实时接收最新最全的汽车行业国家标准、行业标准。目前AutoS-GPT知识库已接入近万份正版权威的国行标文件，并通过预处理，将知识转化为可计算的数据。

在未来，更多更新的国行标文件发行之后，也会源源不断地、实时地更新在知识库中，利用汽车垂域GPT的总结分析能力，持续为汽车行业专家提供高效便捷的知识服务，为整个行业的知识积累与知识流转提供数据与能力的完美结合。

03更流畅的问答

汽车工程师在获取国家行业的标准法规的文件时，往往存在数量多不易找、检索方式单一、信息获取不全等问题。而有了知识问答大模型，工程师可以直接在问答界面，输入自己的问题，知识大模型会理解问题的内容，然后从数据库中调取对应的材料，生成答案，反馈给工程师们。不仅如此，点击答案内容，可以直接为工程师提供准确的答案出处，精准锁定国行标文件里对应的知识段落，方便工程师查看源文件。

那么，AutoS-GPT是怎么准确理解工程师的问题，并将数据库中的知识转化为恰如其分的答案呢？

一方面，研发团队从汽车工程师的日常工作出发，将工程师的提问习惯、提问内容投喂给大模型，让大模型深度学习、理解更符合工程师逻辑的问答习惯；另一方面，AutoS-GPT采用数据飞轮的方式，不断收集用户反馈，完成从收集数据-模型训练-用户反馈的完整闭环，使模型不断更新优化，在使用过程中不断学习以提供更优的用户体验。

因此，在接收到工程师的问题时，AutoS-GPT能够快速从向量数据库中找出对应的知识，再按照问答逻辑，将答案回复给工程师，从而为行业提供更自然、更流畅的知识问答体验。

04更高的准确率

其他的问答大模型进入汽车行业，很难提供高质量的知识服务。一是行业数据缺少积累，二是专业“把关人”的角色缺失。知识文件的格式包括文档、表格、PDF、图片等，问答大模型的提取总结能力容易出现生成错误答案、召回不准、文本块拆分较粗等问题。

AutoS-GPT在问答流程中，就为知识设置了一个专业“把关人”的角色，在知识内容和大模型之间进行强有力的把关。AutoS-GPT的“把关人”角色由知识解析+语义检索构成。而决定知识解析的关键因素，就是数据标注的精确度。

为此，长城汽车打造了行业首套标准解析工具，可以一键解析标准文档，包括标题、段落、表格、页眉页脚等，识别准确率接近99%。同时，打造了标准领域第一个语义检索工具doc-embedding模型，准确率较业内同级提升了20%。

此外，设置人类专家介入数据标注，作为自动标注的裁判，来对机器标注的结果进行专业判定，提高知识精度；而机器标注也同时提高着标注效率，由此能够为行业、企业、高校和用户提供更准确、更便捷的汽车行业标准知识问答服务。

与中汽中心标准院合作共推汽车标准数字化行动，交付AutoS-GPT大模型助力汽车行业标准知识问答服务，是长城汽车在AI时代的使命与担当。未来，我们期望与更多行业伙伴一起，以科技创新为驱动，深度挖掘汽车标准法规数据价值，进一步推动汽车行业标准数字化进程；同时，将这些知识转化为数据，再以数据赋能我们的汽车产品与汽车服务，最终为用户的日常出行带来更多可能。