征集第二弹 | 寻找超级能干的AI应用
“不要卷模型了，要去卷应用。”
李彦宏今年在世界人工智能大会上撂下的这句话，算是给行业指了条明路。AI应用，确实已经进入全面深化的超级时刻。
从精密的工业生产线到繁华的零售消费场景，AI技术的深度融合，不只提升了效率和体验，还催生了无数让人眼前一亮的创新。为了把这些好案例挖出来，促进知识共享和行业交流，虎嗅智库的“AI+落地案例征集项目”第二期正式启动了。这次，除了继续关注工业制造和消费零售，也会覆盖金融、医疗、政务等领域的创新。欢迎广大科技企业来聊聊你们的实战经验。
之前收录的50多个案例，近期会在虎嗅智库官网全面上线，敬请期待。
在正式上线前，我们会陆续放出部分典型案例。以下是本期的精简整理版，它们来自汽车、零售、能源和互联网等多个领域的不同环节。
案例一：中国一汽集团远程汽车维修系统项目
案例方/供应商：
应用领域：
一汽作为车企里的老大哥，高端车型不仅在国内站稳了脚跟，还打进了挪威市场。全球化是好事，但问题也随之而来——维修服务跟不上。如何利用好过往的维修案例，提升国内外4S店维修人员的技能水平，成了个大难题。
他们决定搞一套车辆远程维护支持系统，把AI技术和向量知识库整合在一起，实现维修知识的高效共享、多语言交互，以及服务流程的智能化。
核心挑战：
- 跨文化适应性：界面和交互流程必须能适应不同地区用户的习惯，不能搞“一刀切”。
- 技术融合：多种AI技术怎么高效整合，从理论平稳落地到实践？
- 数据安全与隐私：全球化运营，数据传输和存储的安全合规，这根弦不能松。
应对策略：
- 需求分析与规划：先明确系统功能需求，规划中英文双语界面和交互流程。
- 知识库构建：整理历史维修案例和技术文档，导入向量知识库，实现智能检索。
- 平台配置：用灵搭Agent平台，拖拽式搭建各功能模块，实现流程自动化。
- 多语言支持：集成AI翻译服务，确保中英文输入输出一致。
- 测试与优化：全面测试，根据反馈迭代优化。
案例二：某男装零售上市集团对话式数据分析平台，降低数据获取成本
案例方/供应商：
应用领域：
这家企业很早就开始了数字化转型，数据基础设施挺完备的。数据团队根据业务需求，搭了几十个数据看板和100多张图表，支撑日常看数需求。
但营销和运营部门经常冒出临时、突发的灵活需求，这些即时性强的需求没法用固定看板满足，得单独开发，响应周期短则几周，长则几个月。想想看，服装这东西，季节性极强，活动错过了时机，数据分析还有什么意义？更麻烦的是，从业务需求到取数分析，中间要经过多个部门，信息传来传去，不断磨损、变形，协作效率自然低下。
核心挑战：
- 数据报告不灵活，没法自由探索。
- 数据中台复杂又沉重，离不开IT团队维护。
- 业务团队对数据基础设施的价值感知不强。
应对策略：
案例三：沃尔玛AI面试应用方案，提升面试效率
案例方/供应商：
应用领域：
零售行业的招聘，典型的大规模招聘场景。跨区域管理，招聘标准难以统一，一线招聘人员水平参差不齐，这是普遍痛点。AI面试能统一标准，提升效率和准确率，支持业务发展。
核心挑战：
- 执行第一步：先得统一企业内部的招聘标准，这个过程需要反复沟通磨合。
- 快速校准：要快速收集真实的面试数据，让AI面试岗位模型尽快上线。这得锁定试点区域，动员一线人员赶紧收集。
- 准确率打分：得找到企业里真正有丰富招聘和候选人评估经验的人，才能判断AI面试的准确率。
应对策略：
- 统一人才标准：海纳AI的测评专家团队，基于人才测评科学，和沃尔玛招聘专家一起梳理出岗位胜任力模型。AI面试官会严格执行这套标准来考察候选人。
- 优化面试流程：调研现有招聘流程，梳理出可以优化的环节，比如协调面试时间、评价、反馈等。AI面试官消除了时间和空间的限制，候选人不用等面试官的时间，也不用非要到现场，随时随地拿手机小程序就能面试。
- 强化雇主品牌：为了统一沃尔玛的雇主品牌形象，定制了虚拟人面试官，形成统一的品牌标识，也让候选人和AI面试官的交互更贴近真实场景，体验更好。
案例四：某全球头部风电整机制造商，打造智能运维能力
案例方/供应商：
应用领域：
风电场设备的检查维护和管理，一直是老大难问题。怎么确保设备故障和缺陷能及时修复？怎么快速采集和分析风电数据，生成各类巡检材料，提高设备利用率和经济效益？怎么提高交易精度，做好风控增收？想想都头大。
以前，场站设备的维护、数据分析、电力交易全靠人工。但运维分析师和交易员，缺口大——场站偏远，不容易招到人，流动还频繁，人力成本居高不下。这直接加速了他们使用智能运维与交易产品的进程。
核心挑战：
应对策略：
- 通过AI Agent打通运维多个环节。用对话形式，自动收集和录入故障记录、缺陷记录、预警告警、工作票、状态提报等信息。系统能自定义生成不同周期、高保真的巡检报告，并可视化展现在运维人员和关联部门面前。
- 用数据合成技术，平衡少量数据与训练量之间的关系，大幅降低对数据样本量的需求，确保模型能输出符合业务规则的报告内容。
案例五：美东汽车 AI 直播间改造，引流线下门店
案例方/供应商：
应用领域：
美东汽车，一家快速发展的高端汽车品牌经销商。它采用创新的销售模式，大约26%的销售订单都来自线上直播。他们在抖音等平台直播，吸引流量，然后转化成线下试驾和购车订单。
美东汽车已经有了一定的直播基础，但想做突破：在3个月内，抖音直播间曝光数提升200%，直播观看数提升100%，组件点击数提升200%，留资数量提升100%，最终线下门店试驾数提升100%，从而促进下单转化。目标相当明确。
核心挑战：
- 想精细地复盘每一场直播，对留资做量化增长，更细致地调优转化效果。
- 主播流失后，新人没有现成的模板和历史内容可看，上手慢，给市场部负责人增加不少麻烦。
- 美东汽车直播间整体进场流量偏低，留存时长明显短于行业均值，ROI不理想。存在互动率起伏大、用户针对性弱等问题。
