木卫四发布：“蝴蝶”——汽车安全垂类大模型

1、风险分析和定位能力不足：

传统手段分析问题时缺乏准确、迅速和有效的风险分析和定位能力，难以及时识别和解决可能对车辆安全（包括网络安全、数据安全、质量安全等）产生影响的潜在问题。

2、合规性理解存在缺口：

行业缺乏持续评估和改进风险的产品，来有效地识别和缩小与行业规范（如GDPR数据合规、R155安全合规等）之间的差距。

3、高效发现问题是关键：

如何从海量数据中及时发现问题，如车机黑屏、应用重启、付费失败等，成为提升运营能力的关键。

4、故障处理不及时：

故障处理上可能面临复杂的情况，如何利用多样的数据随时发现诸如100KM的电量消耗异常、大量的功能失效、刹车片磨损异常等问题。

5、技术更新和员工培训是刚需：

汽车行业需要不断更新自己的技术栈，并对员工进行持续的培训。然而，技术更新和员工培训可能会面临资金、时间和资源的限制。