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　　例如，在研发环节，腾讯云AI代码助手，可以帮助软件工程师写代码、补代码、诊断和测试代码，助力自动驾驶等研发提效。在生产环节，大模型可以帮助优化汽车的工艺设计，同时基于数字孪生和AI技术打造的“透明工厂”，能够智能分析生产数据，帮助优化生产线布局和工艺流程。在企业办公方面，腾讯乐享AI助手，让员工在庞杂的企业资料库中，进行快速检索，借助大模型的归纳能力，可分钟级获得结论。腾讯会议AI助手，具备会议内容自动摘要、会议管理等智能化的能力。在营销和销售环节，借助腾讯的AIGC和多模态能力，让车企高效应对复杂多变的新媒体营销环境。比如，数智人直播卖车，智能生成海报及视频等宣发素材。在服务环节，新一代的腾讯企点智能客服，基于汽车行业大模型进行训练与精调，可以针对用车、维保的疑难问题提供更专业的回答，解决客服人员服务经验不足、产品不熟悉的问题。

　　腾讯面向汽车行业提供了从模型、算力、AI工程平台到AI应用的全栈大模型能力底座，助力打通大模型落地应用的“最后一公里”。 在模型方面，腾讯云汽车行业大模型，在全链路自研的混元大模型基础上，加入海量汽车行业专业数据，进行预训练、汽车领域垂类任务精调和强化学习。在算力底座层，腾讯为汽车行业大模型提供了高性能、高带宽、低延迟的算力基座支持。在AI工程平台层，腾讯提供了一套易用、实用的工具链，覆盖大模型全生命周期，降低大模型训练和精调难度，提升研发效率。例如，腾讯云TI平台的行业大模型精调解决方案，可以帮助模型开发者与算法工程师，一站式解决数据处理问题。腾讯云大模型知识引擎则能全面处理复杂的企业文档，更高效的进行文档解析、推理和生成，并显著提升端到端的问答效果。借助腾讯云大模型知识引擎的能力，某车企用车助手的问答准确率从35%提升到了84%。

　　首先，随着数百万智能汽车遍布全国，在车云实时交互、数据回收、大规模高频次OTA的需求下，对业务连续性提出了更高要求。在基础网络方面，腾讯云联网服务依托腾讯遍布全球的骨干网络，可以助力车企在全球建立服务节点，就近为当地的智能网联车和用户提供更加稳定高品质的服务，同时云联网提供多种SLA保障等级，以满足不同业务数据传输需求。在专区云方面，腾讯开设了华东和华北双云专区，能够灵活支持远程容灾，基于异地双活的配置，能够为智能驾驶的业务连续性提供基础支撑。在安全保障方面，腾讯的iOA零信任安全管理、安全数据湖、Xcheck应用安全检测工具等安全产品，对自动驾驶的研发、测试和运营进行全面的安全防护工作，为业务连续性保驾护航。其次，腾讯智能汽车云提供了全方位的降本提效方案，从基础资源的直接降本，到通过架构和方案优化来进行综合降本，再到AI研发、数据挖掘等领域的效率提升，助力客户实现全面降本。目前，腾讯已经为