豐田汽車借助微軟 AI技術構建了生成式 AI系統(tǒng)“O-Beya”，旨在存儲共享專業(yè)知識，應對工程師退休潮，確保新車型研發(fā)速度。該系統(tǒng)已擁有9個AI智能體，可整合海量信息提供完整回復。系統(tǒng)基于微軟 Azure OpenAl服務(國際版)構建，使用GPT-4o大型語言模型，并連接Azure Cosmos DB實現(xiàn)高效搜索。未來，豐田還計劃擴大數(shù)據(jù)集，進一步提升系統(tǒng)智能水平 。

當今，汽車行業(yè)正經(jīng)歷著百年來最快速的工程轉(zhuǎn)型，這為全球汽車制造商們帶來了巨大的創(chuàng)新壓力，要求他們必須加速前進的步伐。

其中包括去年銷量超過1000萬輛、位居全球汽車制造商之首的豐田汽車公司。

在距離名古屋工業(yè)中心僅一小時車程的豐田市，豐田汽車的總部正在緊鑼密鼓地構建一個生成式AI智能體系統(tǒng)，旨在通過存儲和共享內(nèi)部的專業(yè)知識，來應對未來可能面臨的工程師退休潮，并確保新車型的研發(fā)速度不受影響。

我們正在從傳統(tǒng)的汽車公司轉(zhuǎn)變?yōu)橐患乙苿映鲂泄? 在這個過程中，我們面臨的最大挑戰(zhàn)是，需要開發(fā)的項目數(shù)量正在快速增長?！狵enji Onishi，豐田負責領導生成式AI項目的汽車工程師 (18年的老員工)

這些項目涵蓋了電池、充電站以及一系列其他硬件和軟件。這些硬件和軟件現(xiàn)在都用于豐田在全球工廠推出的令人矚目的產(chǎn)品中。

為了應對這些挑戰(zhàn)，豐田推出了名為“O-Beya”的AI系統(tǒng)。這個名字源自豐田長期以來用于描述協(xié)作團隊的管理術語，意為“大房間”。O-Beya系統(tǒng)旨在利用真實工程師的設計數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個24/7全天候可訪問的AI智能體或?qū)＜以萍拇蠓块g。

目前，O-Beya系統(tǒng)已經(jīng)擁有了9個AI智能體，包括振動智能體、燃油消耗智能體等。用戶可以根據(jù)自己的需求選擇多個智能體來回答問題。

例如，一名工程師想要了解如何讓汽車運行得更好，一個發(fā)動機智能體可能會提供關于發(fā)動機輸出的建議，而一個法規(guī)智能體則會給出排放限制的相關信息。O-Beya系統(tǒng)會將這些信息整合成一個完整、統(tǒng)一的回復。——Kenji Onishi，豐田負責領導生成式AI項目的汽車工程師

未來，這個系統(tǒng)還將更加智能，能夠自行選擇正確的智能體來回答問題，而無需用戶手動選擇。

不出所料，O-Beya系統(tǒng)首先在開發(fā)動力總成的部門中得到了應用。動力總成是連接發(fā)動機與車輪以驅(qū)動車輛的關鍵部件，其設計過程需要一系列專家的協(xié)同工作，包括發(fā)動機專家、電池專家、駕駛專家以及聲音專家等。

這些專家大多經(jīng)驗豐富，但隨著時間的推移，他們中的一些人將逐漸退休，他們的知識也將隨之流失。我們的使命就是防止這種情況發(fā)生，將這些知識傳遞給下一代?！狵enji Onishi，豐田負責領導生成式AI項目的汽車工程師

豐田的AI系統(tǒng)基于微軟Azure OpenAI服務(國際版)構建，并使用了OpenAI的多模態(tài)GPT-4o大型語言模型（LLM）。通過Azure Functions的API接口，Azure OpenAI服務(國際版)與支持向量搜索的AI數(shù)據(jù)庫Azure Cosmos DB實現(xiàn)了連接。向量搜索技術能夠找到除關鍵詞之外的相關信息，從而提高了搜索的準確性和效率。

專有系統(tǒng)以豐田的設計數(shù)據(jù)為基礎，涵蓋了過去的工程設計報告、最新的監(jiān)管信息以及資深工程師的手寫文件等。此外，Azure Cosmos DB還允許豐田安全地存儲用戶的對話歷史記錄以及人類專家對AI回復的評審結(jié)果，以便進行持續(xù)改進和優(yōu)化。

Onishi表示，未來數(shù)據(jù)集將進一步擴大，包括技術圖紙和其他非文本信息，這將進一步提升O-Beya系統(tǒng)的智能水平和應用能力。

自2024年1月以來，約有800名從事動力總成工作研發(fā)的工程師，已經(jīng)能夠熟練運用O-Beya系統(tǒng)，其中的工作內(nèi)容涉及發(fā)動機、變速器、傳動軸及車軸等核心部件。據(jù)Onishi透露，該系統(tǒng)每月被頻繁使用，次數(shù)高達“數(shù)百次”。

Takehiro Nakamura是一名專注于燃油效率和環(huán)境監(jiān)管的工程師，他近期在O-Beya系統(tǒng)中輸入了一個問題，并特別指定了法規(guī)智能體來解答。他詢問的是關于尾氣排放測量設備的具體規(guī)格，而系統(tǒng)給出的答案十分詳盡、準確，讓他感到驚訝。

“如今，獲取信息變得前所未有的便捷?！盩akehiro Nakamura感慨道?；叵肫疬^去，他不得不花費大量時間翻閱文檔，仔細閱讀大量文本，才能找到問題的答案。

豐田汽車公司的歷史可以追溯至20世紀30年代，當時該地區(qū)以盛產(chǎn)絲綢而聞名。然而，大蕭條的到來導致絲綢需求銳減，當?shù)厥虚L為了振興經(jīng)濟，誠邀豐田自動織機株式會社（Toyoda Loom Works）的繼承人豐田喜一郎在此地開設汽車工廠。在此過程中，Toyoda被更名為Toyota，因為在日語中，這個名稱書寫起來更加美觀。時至今日，豐田已發(fā)展成為全球最大的汽車制造商，并在管理和制造流程方面獨樹一幟，其豐田生產(chǎn)方式以“精益生產(chǎn)”為核心，致力于最大限度地減少浪費。

Onishi在2006年大學畢業(yè)后便加入了豐田。他坦言：“我一直夢想著能在這里工作。”從混合動力車輛的駕駛控制研發(fā)起步，Onishi歷經(jīng)多個開發(fā)崗位，最終在2018年投身動力總成研發(fā)領域。他的個人簡介中寫著：“我始終對創(chuàng)新保持著濃厚的興趣。”

從最基本的角度來看，汽車由動力總成、車身和底盤三大核心部分組成，其中底盤包括了懸架、轉(zhuǎn)向和制動系統(tǒng)。

幾十年來，動力總成只有發(fā)動機和變速器，它們負責將動力傳遞至車輪。然而，隨著混合動力車的問世，汽車需要配備額外的電動機和電池來驅(qū)動。接著電動汽車出現(xiàn)了，要求汽車配備更多的電動機、更大的電池組以及充電能力。

Onishi指出，隨著汽車制造技術的日益復雜化，AI智能體的數(shù)量將會持續(xù)增長。

例如，他正在構思一個名為“消費者心聲智能體”的AI項目，該項目能夠收集并分析用戶對某一車型的最常見投訴。如果“發(fā)動機噪音大”成為用戶頻繁反饋的問題，那么系統(tǒng)將會進一步詢問：“在何種情況下會出現(xiàn)這種噪音？”

基于這些信息，研發(fā)團隊可以著手改進下一代汽車的發(fā)動機降噪技術。