面向车载声学研发场景，打造本地化AI应用底座

随着汽车智能化加速发展，智能座舱正在成为整车体验升级的重要部分。在这一趋势下，车载音响、语音交互、声场调校等声学相关系统，也在从基础音频配置，向个性化、沉浸式、智能化体验持续演进。

对于长期服务整车厂的相关企业而言，车载声学研发不仅依赖产品设计和工程交付能力，也高度依赖多年项目积累下来的声学设计经验、测试验证数据、车型适配案例和问题处理方法。这些资料和经验，构成了关键技术资产。

但在实际业务中，这些资产往往呈现多类型、多格式、更新频繁等特点。传统文档管理与关键词检索只能解决集中存储与基础查找，在跨文档语义理解、自然语言问答、经验复用与结果可追溯方面仍存在提升空间。随着项目增多与需求加速，如何在保障数据安全的前提下，让知识更高效被调用与复用，成为企业建设本地化AI能力的关键问题。

针对这一需求，融科联创围绕“产品场景化，场景行业化”的技术路径，为客户提供覆盖“算力+模型+调优+智能体+应用”的一体化AI应用解决方案，帮助客户构建面向车载声学研发场景的本地化AI应用底座，为知识管理、研发资料检索和项目经验复用提供支撑。

在算力层面，方案基于客户私有环境部署本地化AI计算节点，通过4张48G高性能加速卡提供大模型推理与知识库检索所需的算力支撑，保障系统在企业内网环境中稳定运行。

在模型层面，方案部署DeepSeek-R1-70B大模型作为核心生成式AI引擎，并适配本地推理框架，实现模型调用、资源调度和服务化部署，为客户后续构建智能问答、文档解析、知识检索等应用提供模型能力基础。

在模型适配与知识库优化层面，方案结合企业私域知识库建设需求，引入向量模型与重排模型，通过文档切分、向量化检索、重排优化、Query重写和召回测试等能力，提升企业内部复杂技术资料的检索准确性。

在智能体和应用层面，平台支持知识问答、文档解析、知识库配置、智能体编排和接口调用。客户可基于开发者平台，结合自身车载声学业务数据和研发流程，逐步建设面向研发资料检索、技术问答、项目经验复用等方向的业务应用。

这意味着，客户获得的不只是一个“可以问答的大模型”，而是一套从算力承载到模型调用、从知识接入到应用开发的企业私有化AI应用建设的一体化方案。

在这个案例中，融科联创的核心价值，是为客户搭建一套可以承载业务数据、支持应用开发、持续迭代扩展的AI平台。客户可以基于该平台，结合自身车载声学研发流程和历史项目资料，逐步开发面向内部业务的AI应用。

在研发资料检索场景中

客户可以将声学设计规范、测试报告、调音记录、项目文档等资料纳入知识库。工程师后续需要查找相关技术资料时，不必再逐页翻阅文档，而是可以通过自然语言方式检索相关内容，并结合原文出处进行核验。

在车型适配经验复用场景中

客户可以将过往车型项目、客户适配案例、问题处理记录等资料沉淀到知识库。面对新的项目需求时，研发人员可以围绕车型、产品型号、声学问题、测试指标等维度查询相似资料，为方案设计和问题分析提供参考。

在测试问题处理和经验沉淀场景中

客户可以将项目过程中出现的常见问题、整改记录、测试结论和解决方案持续补充到知识库中。随着后续资料持续接入，知识库可逐步从静态文档仓库，发展为可更新、可检索、可复用的技术经验库。

融科联创提供底层算力、模型能力、知识库能力、开发者平台和智能体开发能力，客户则可以基于自身业务，将AI能力逐步嵌入具体业务场景。

大模型私有化部署并不是简单地“装一个模型”。对于制造业和汽车智能化相关企业来说，真正难点在于算力选型、模型部署、知识库建设、接口开发、应用编排与持续运维的整体协同。

融科联创的三端协同全栈系列场景AI本地部署解决方案，正是为了降低企业AI应用门槛。通过统一整合算力、模型、调优、智能体与应用能力，企业无需从零搭建复杂技术栈，即可开展知识库与应用建设。

未来，随着客户业务数据持续沉淀和应用场景逐步扩展，该平台还可进一步延伸至生产异常分析、售后知识问答、供应链协同等更多业务方向。融科联创正在做的，正是帮助企业把AI从技术部署推进到业务应用建设，让AI应用更简单，让智能计算真正服务企业创新发展。