主要观点总结
文章介绍了丰田汽车公司面临工程转型的挑战，推出名为O-Beya的AI系统以应对未来可能面临的工程师退休潮，确保新车型的研发速度不受影响。O-Beya系统利用真实工程师的设计数据，创建一个24/7全天候可访问的AI智能体系统，旨在帮助工程师解决各种问题。文章还提到了O-Beya系统在动力总成部门的应用，以及未来数据集扩大和AI智能体数量增长的前景。
关键观点总结
关键观点1: 汽车行业正经历快速工程转型，丰田推出O-Beya AI系统应对挑战。
丰田汽车公司正在从传统的汽车公司转变为一家移动出行公司，面临巨大创新压力和项目数量快速增长的挑战。为了应对这些挑战，丰田推出了名为O-Beya的AI系统。
关键观点2: O-Beya系统的功能与特点。
O-Beya系统利用真实工程师的设计数据，创建AI智能体，旨在提供24/7全天候可访问的知识解答。系统已拥有9个AI智能体，能够整合不同智能体的回答，未来还将更智能，自行选择正确智能体回答问题。O-Beya系统在动力总成部门得到应用，并基于微软Azure OpenAI服务和OpenAI的GPT-4o大型语言模型构建。
关键观点3: O-Beya系统的应用实例与前景。
约有800名动力总成工作研发的工程师已熟练运用O-Beya系统。有工程师在系统中提问并得到了详尽准确的回答。随着数据集的扩大和技术的发展，O-Beya系统的智能水平和应用能力将进一步提升，AI智能体的数量也将持续增长。
正文
当今，汽车行业正经历着百年来最快速的工程转型，这为全球汽车制造商们带来了巨大的创新压力，要求他们必须加速前进的步伐。
其中包括去年销量超过1000万辆、位居全球汽车制造商之首的丰田汽车公司。
在距离名古屋工业中心仅一小时车程的丰田市，
丰田汽车的总部正在紧锣密鼓地构建一个生成式AI智能体系统，旨在通过存储和共享内部的专业知识，来应对未来可能面临的工程师退休潮，并确保新车型的研发速度不受影响。
我们正在从传统的汽车公司转变为一家移动出行公司, 在这个过程中，我们面临的最大挑战是，
需要开发的项目数量正在快速增长
。
Kenji Onishi，
丰田负责领导生成式AI项目的汽车工程师 (18年的老员工)
这些项目涵盖了电池、充电站以及一系列其他硬件和软件。这些硬件和软件现在都用于丰田在全球工厂推出的令人瞩目的产品中。
▲ 日本丰田市丰田会馆博物馆内陈列的新款丰田汽车。照片由Noriko Hayashi为微软提供。
为了应对这些挑战，丰田推出了名为“O-Beya”的AI系统。这个名字源自丰田长期以来用于描述协作团队的管理术语，意为“大房间”。O-Beya系统旨在利用真实工程师的设计数据，创建一个24/7全天候可访问的AI智能体或专家云集的大房间。
目前，O-Beya系统已经拥有了9个AI智能体，包括振动智能体、燃油消耗智能体等。用户可以根据自己的需求选择多个智能体来回答问题。
例如，一名工程师想要了解如何让汽车运行得更好，一个发动机智能体可能会提供关于发动机输出的建议，而一个法规智能体则会给出排放限制的相关信息。
O-Beya系统会将这些信息整合成一个完整、统一的回复。
Kenji Onishi，
丰田负责领导生成式AI项目的汽车工程师
未来，这个系统还将更加智能，能够自行选择正确的智能体来回答问题，而无需用户手动选择。
不出所料，O-Beya系统首先在开发动力总成的部门中得到了应用。动力总成是连接发动机与车轮以驱动车辆的关键部件，其设计过程需要一系列专家的协同工作，包括发动机专家、电池专家、驾驶专家以及声音专家等。
这些专家大多经验丰富，但随着时间的推移，他们中的一些人将逐渐退休，他们的知识也将随之流失。
我们的使命就是防止这种情况发生，将这些知识传递给下一代。
Kenji Onishi，
丰田负责领导生成式AI项目的汽车工程师
丰田的AI系统基于微软Azure OpenAI服务(国际版)构建，并使用了OpenAI的多模态GPT-4o大型语言模型（LLM）
。通过Azure Functions的API接口，Azure OpenAI服务(国际版)与支持向量搜索的AI数据库Azure Cosmos DB实现了连接。
向量搜索技术
能够找到除关键词之外的相关信息，从而提高了搜索的准确性和效率。
专有系统以丰田的设计数据为基础，涵盖了过去的工程设计报告、最新的监管信息以及资深工程师的手写文件等。此外，Azure Cosmos DB还允许丰田安全地存储用户的对话历史记录以及人类专家对AI回复的评审结果，以便进行持续改进和优化。
Onishi表示，
未来数据集将进一步扩大，包括技术图纸和其他非文本信息，这将进一步提升O-Beya系统的智能水平和应用能力
。
自2024年1月以来，约有800名从事动力总成工作研发的工程师，已经能够熟练运用O-Beya系统，其中的工作内容涉及发动机、变速器、传动轴及车轴等核心部件。据Onishi透露，该系统每月被频繁使用，次数高达“数百次”。
Takehiro Nakamura是一名专注于燃油效率和环境监管的工程师，他近期在O-Beya系统中输入了一个问题，并特别指定了法规智能体来解答。他询问的是关于尾气排放测量设备的具体规格，而系统给出的答案十分详尽、准确，让他感到惊讶。
“如今，获取信息变得前所未有的便捷。”Takehiro Nakamura感慨道。回想起过去，他不得不花费大量时间翻阅文档，仔细阅读大量文本，才能找到问题的答案。
▲ 专注于燃油效率的工程师Takehiro Nakamura
正在使用O-Beya AI系统查询环保法规。
照片由Noriko Hayashi为微软提供。
丰田汽车公司的历史可以追溯至20世纪30年代，当时该地区以盛产丝绸而闻名。然而，大萧条的到来导致丝绸需求锐减，当地市长为了振兴经济，诚邀丰田自动织机株式会社（Toyoda Loom Works）的继承人丰田喜一郎在此地开设汽车工厂。在此过程中，Toyoda被更名为Toyota，因为在日语中，这个名称书写起来更加美观。时至今日，丰田已发展成为全球最大的汽车制造商，并在管理和制造流程方面独树一帜，其丰田生产方式以“精益生产”为核心，致力于最大限度地减少浪费。
Onishi在2006年大学毕业后便加入了丰田。他坦言：“我一直梦想着能在这里工作。”从混合动力车辆的驾驶控制研发起步，Onishi历经多个开发岗位，最终在2018年投身动力总成研发领域。他的个人简介中写着：“我始终对创新保持着浓厚的兴趣。”
▲ 拥有18年工作经验的丰田老员工Kenji Onishi
正领导着O-Beya平台，其通过AI智能体
帮助
动力总成设计工程师更快地实现创新。
照片由Noriko Hayashi为微软提供。
从最基本的角度来看，汽车由动力总成、车身和底盘三大核心部分组成，其中底盘包括了悬架、转向和制动系统。
几十年来，动力总成只有发动机和变速器，它们负责将动力传递至车轮。然而，随着混合动力车的问世，汽车需要配备额外的电动机和电池来驱动。接着电动汽车出现了，要求汽车配备更多的电动机、更大的电池组以及充电能力。
Onishi指出，随着汽车制造技术的日益复杂化，AI智能体的数量将会持续增长。
例如，他正在构思一个名为“消费者心声智能体”的AI项目，该项目能够收集并分析用户对某一车型的最常见投诉。如果“发动机噪音大”成为用户频繁反馈的问题，那么系统将会进一步询问：“在何种情况下会出现这种噪音？”
基于这些信息，研发团队可以着手改进下一代汽车的发动机降噪技术。
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