汽车行业

全生命周期优化难，多环节数据割裂

汽车研发数据（仿真数据、测试报告）、生产数据（产线传感器、质检数据）与用户数据（行驶日志、售后反馈）相互割裂，数据链路不通，难以支撑车辆全生命周期优化。

自动驾驶数据处理慢，多模态数据效率低

自动驾驶训练数据量庞大，且激光雷达、摄像头、雷达等多模态数据处理效率低，影响自动驾驶技术研发进度。

售后诊断效率低，缺乏 AI 智能排查能力

售后故障诊断依赖人工经验，缺少 AI 驱动的智能排查能力，导致故障定位耗时久、效率低，影响用户售后体验。

新车研发周期长，仿真验证效率待提升

传统仿真方法计算资源消耗大，缺乏AI加速的仿真优化能力，新车研发周期长且成本高。