AWS 提供企业级安全和隐私保护、领先的基础模型、数据优先方法以及性能极高的低成本基础设施，让汽车制造商有信心开展合作，加速实现生成式人工智能驱动的创新。借助 AWS 上的生成式人工智能，制造商可以减少将汽车推向市场的时间和成本、提高企业生产力并实现客户体验转型。
生成式人工智能可以为汽车行业增加价值的方面
加速实现汽车技术创新
AWS 拥有多种领先的基础模型（FM）、强大的安全保护以及最广泛的合作伙伴和开发人员社区，是开始构建和扩展生成式人工智能驱动应用程序的最简单场所。这些应用程序让全球团队能够更快地协作开发、测试及部署软件定义的汽车系统。
满足构建数据基础的一切需要
AWS 提供最全面的数据集和人工智能/机器学习功能，可构建端到端的数据基础，让客户能够将生成式人工智能应用程序与自己的数据区分开来，令整个组织中所有需要数据的人都能更轻松地使用数据，从而推动汽车创新。
优化客户体验
借助内置的安全、隐私和负责任的人工智能实践，AWS 上的生成式人工智能帮助客户在从网站到汽车内部的每个客户接触点注入个性化内容，提供量身定制的体验，进而培养信任、激发忠诚度并超越期望。
汽车行业最新新闻
针对自动驾驶应用场景在 AWS 上使用生成式人工智能和 Amazon Sagemaker 增强数据集
本博文旨在介绍如何使用生成式人工智能来帮助克服计算机视觉中的一些经典挑战。具体而言，文中将引入计算机视觉和生成式人工智能中的尖端模型组合，探索不同的模型配置，由此了解将该技术应用于汽车行业的潜力。
宝马集团开发了可在 AWS 上加速实现基础设施优化的生成式人工智能助手
生成式人工智能正在快速转变业务，为各行各业开辟新的可能性。历经多年将人工智能用于预测性维护和自动驾驶等应用，宝马现在正在使用 Amazon Bedrock 中的大型语言模型（LLM）在 AWS 上实施 ICCA。
奥迪如何通过 Amazon SageMaker 上的生成式人工智能改善聊天体验
在本博文中，我们将讨论奥迪如何使用 Amazon SageMaker 上的生成式人工智能解决方案改善聊天体验，也会通过展示如何部署和使用两种最先进的大型语言模型（LLM）来深入了解其聊天机器人基本组件的背景。这两种语言模型即专为特定域的自然语言处理（NLP）任务设计的 Falcon 7B-Instruct，模型在这样的域中遵循用户指令产生所需输出；以及专为对话上下文设计的 Llama-2 13B-Chat，模型在这样的上下文中将以自然的互动方式响应用户消息。
AWS 汽车行业解决方案生成式人工智能特色应用场景
了解 AWS 汽车行业解决方案的客户如何释放生成式人工智能的潜力。
加速 AV/ADAS 功能创新的场景发现
您不再需要扫描数小时的视频图像来寻找训练自动驾驶汽车（AV）和高级驾驶员辅助系统（ADAS）的机器学习模型所需的场景，而是可以借助生成式人工智能，使用自然语言轻松搜索场景，比如“雨天人行横道”。 由于能够快速找到对机器学习模型训练至关重要的场景，工程师可以将更多时间投入创新工作，更快地将汽车和功能投入生产。
加快并简化汽车诊断和维修
生成式人工智能可通过与人工智能助手进行自然语言交互来加快并简化汽车的诊断和维修方式，让该过程更加直观，便于技术人员操作。例如，技术人员无需处理“P0420”这样的故障代码，而只需输入“发动机检查灯亮起，汽车燃油效率降低”这样的语句即可。 人工智能助手可以分析此描述，将之与其知识库进行交叉引用，提供可供技术人员审查和验证的详细诊断结果以及分步维修说明，让技术人员更快地解决问题。
获得启发
生成式人工智能正在转变规模各异的汽车客户。
汽车行业 AWS 生成式人工智能合作伙伴
了解 AWS 合作伙伴如何使用 AWS 上的生成式人工智能构建解决方案，来提高工作效率、打造差异化体验并加速实现创新。
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