汽车行业数据治理实践

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汽车行业数据治理实践

汽车是全球规模最大的产业之一,也是衡量一个国家工业化水平、经济实力和科技创新能力的标志之一。

大数据与人工智能技术已经逐步深入地在汽车产业中应用,带来了新的增长动力,也将是明年汽车行业竞争乃至一分高下的核心因素。大模型的渗透速度也是非常迅速,短时间内已经有了不少落地案例。但由于整体数智化程度不高,数据治理、数字化转型仍然是汽车行业的一大难题,比如多供应商、多类型数据融合与治理方面,各个技术和业务架构的评估指标也还不够清晰。汽车行业的数据源于IoT,数据量其实相比互联网还要大,分析难度更高。目前汽车行业正积极与成熟的数智化领域比如互联网沟通交流,推动整体数智化进程。

为此,DataFun策划数智汽车专场,邀请汽车行业知名专家,分享汽车制造、汽车营销、自动驾驶、车联网等领域的大数据与人工智能技术应用实践,推动行业整体进步,欢迎广大从业者参与交流。

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汽车行业数据治理实践

01

专家团

成彦斌 理想汽车 大数据平台总监

个人介绍:负责理想汽车大数据平台建设和车辆数据模型建设

郝建业 华为诺亚方舟实验室 决策推理实验室主任

个人介绍:郝建业博士,天津大学智算学部副教授,华为诺亚决策推理实验室主任。主要研究方向为深度强化学习、多智能体系统。发表人工智能领域国际会议和期刊论文100余篇。 主持参与国家基金委、科技部、天津市人工智能重大等科研项目10余项,研究成果荣获ASE2019、CoRL2020等最佳论文奖,以及NeurIPS20-21 黑盒优化比赛BBO、MineRL、求解器黑盒优化等冠军。相关成果在游戏AI、广告及推荐、自动驾驶、网络优化、物流调度等领域落地应用。

江会星 理想汽车 语言智能部负责人

江会星,博士,理想汽车语言智能部负责人,NLP首席科学家,主要负责理想汽车在对话大模型、知识图谱、搜索推荐等认知智能方向上的研究及落地。人机对话持续探索者,CAAI自然语言理解专委会委员,发表国际顶级会议期刊论文20余篇。曾为美团对话平台团队负责人,负责美团智能客服算法研究及落地;曾在阿里达摩院语音实验室从事智能语音对话交互方向研究,负责主导的产品有斑马智行语音交互系统、YunOS语音助理等。

梅柏七 联友科技 数据技术首席架构师

个人介绍:负责东风日产大数据平台、车联网大数据平台、数据中台的架构设计以及落地实现。

赵松 某知名高端电动汽车 大数据产品负责人

个人介绍:资深车企数字化专家,现任某知名高端电动汽车大数据产品负责人,曾在阿里影业、中国移动苏州研发中心、数梦工场汽车事业部等公司担任大数据产品负责人;主导实施上汽大众营销数据中台、奇瑞营销数字化平台和PSA集团CDP等项目,在车企数据中台、全域BI和CDP平台建设方面有丰富的实践经验。

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02

汽车大数据论坛

出品人:武艳军 一汽大众 首席企业架构师

个人介绍:TOGAF企业架构师鉴定级认证专家,北京金融科技发展联盟数字化转型专委会专家,DAMA中国会员。毕业于北京大学,先后就职于中央金融企业和互联网银行,具有近20年金融和制造业信息化工作经验,对企业架构和数字化转型有深入研究和实践。《企业架构驱动数字化转型:以架构为中心的端到端转型方法论》作者,微信公众号“金融IT那些事儿”主理人。

连家漯 懂车帝 资深数仓研发工程师

先后在百度、爱奇艺、美团从事数仓研发工作,前期主要负责数仓建模、开发、数据治理相关工作,后期主要聚焦数据产品及数据服务相关工作;当前负责懂车帝二手车数仓相关数据建设。

演讲题目:懂车帝二手车基于Bytelake的准实时指标体系架构

演讲提纲:

1、当前懂车帝二手车数仓面临的挑战

2、如何选择匹配业务发展的技术架构

3、技术架构落地遇到的问题及解决方案

4、当前建设成果及未来规划

听众收益:

1、了解懂车帝二手车准实时指标体系架构如何在业务快速发展的情况下保证指标实效性和一致性

2、了解如何通过Bytelake实现批流一体


张博珉 一汽大众 数据架构师

个人介绍:目前主要负责公司主数据治理,数据资产运营,企业模型管理,以及产品领域的数据架构设计及数据质量管理工作。

演讲题目:一汽-大众数据治理实践

演讲提纲:分享一下作为一家传统造车企业的数据治理的实践过程,重点探讨一下从零到一的数据架构建设、质量体系搭建及主数据治理的过程中的总结与思考。

听众收益:

1. 整车行业的数据架构建设方法

2. 数据质量体系建设方法

3. 制造企业主数据治理的建设思路

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03

智能汽车论坛

林琳 上汽 数据挖掘&人工智能主任专家

个人介绍:复旦大学基础数学硕士,10年以上汽车行业AI从业经验,在大语言模型、运筹优化和机器学习领域有丰富的实战经验。

演讲题目:大语言模型对汽车行业的影响和实践探索

演讲提纲:介绍大语言模型对汽车行业的潜在影响以及实践探索。主要内容有1 汽车行业会用到大语言模型的场景 2 已探索的场景分享 重点分享智能问答如何保证输出可控性的最佳实践。3 对人员能力要求的思考,未来数据分析师所需具备的能力。

听众收益:

1.大语言模型会对汽车行业产生哪些影响

2.大语言模型如何在垂直领域发挥作用

3.将来数据分析师应该具备哪些能力

黎伟洋 联友科技 技术中心 人工智能高级架构师

个人介绍:西南交通大学硕士毕业,在深耕AI赋能汽车行业5年以上,在汽车设计、制造、运维等全生命周期有丰富的落地实践经验。主导并落地多家车厂车辆远程诊断、多模态碰撞识别、生产自动控制和AI平台建设等核心项目。

演讲题目:发动机铸造模具温度智能管理调节应用落地

演讲提纲:针对发动机铸造模温控制管路繁杂,控制方式凭人工主观经验,无法实时响应等问题。提供一种根据红外摄像数据,结合生成式对抗网络自动跟踪模具,检测模具温度,并自动、实时控制冷却液流量,实现模温稳定,降低不良率。

提纲:背景介绍,方案介绍,应用介绍

听众收益:

1.AI在生产过程中落地的关键点是什么?

2.模温和冷却液通过AI如何实现联动?

段全盛 蔚来汽车 数字化业务发展-数据产研部 资深专家

个人介绍:在清华大学读取本科学位和硕士学位,在清华读书阶段就开始从事AI(语音合成)方向的学术研究。毕业后先后在Yahoo,微软,猎豹移动等公司工作。17年加入蔚来汽车,前后从事过智能座舱、自动驾驶等方向的AI研发,目前主要负责数据以及企业数字化大模型方向研发工作。

演讲题目:应用大模型打造企业级信息引擎

演讲提纲:

1. 汽车企业信息的典型应用场景

2. 企业信息化的痛点

3. 传统vs大模型时代的企业信息引擎有哪些变革

4. 以大模型为核心的企业信息引擎

5. 大模型企业信息引擎建设的关键技术挑战

听众收益:

大模型时代对企业信息资产仓库带来了哪些变化

如何利用大模型建设企业级信息引擎

大模型应用如何落地

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正文完
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