以 AI 原生智能重塑工业车辆售前售后全链路价值
全球领先的工业车辆大语言模型应用
工业车辆大模型应用
基于大模型的智能售后服务平台 · 三大核心能力
智能售后知识问答与故障诊断
基于大模型提供精准的售后服务知识查询，涵盖锂电池、驱动系统、制动系统等维保部件。支持故障码精准解读与故障现象排查，覆盖电机、转向、液压、充电器等高频故障，复杂问题可无缝转接人工客服。
System Ready.
配件智能推荐与理赔辅助
通过输入车型、车辆序列号和配件名称，大模型自动返回配件推荐链接，支持一键跳转选购下单。在理赔场景中，AI 能实时分析对话内容中的理赔信息，引导用户按理赔政策完成整机理赔或配件理赔的表单填写，大幅提升理赔处理效率。
System Ready.
智能转人工客服与 AI 辅助建议
当 AI 无法解决复杂问题时，系统自动识别并无缝转接人工客服，同步传递完整对话上下文与诊断记录，让客服人员即时掌握问题全貌。同时，AI 实时为人工客服生成处理建议与参考方案，辅助快速决策，大幅缩短问题解决时间，实现「AI 兜底 + 人工兜底」的双保险服务模式。
System Ready.
您的全天候 AI 数字工程师
随时、随地、随语
多语言服务智能体
支持 50+ 种语言实时互译。客户以母语提问，系统基于 RAG 技术精准调取企业垂直知识库（维修手册、BOM、故障案例），即时生成专家级解答。
智能诊断智能体
基于大模型推理引擎，实现 90%+ 的一次故障确诊率，将‘隐性专家经验’转化为‘标准化数字资产’
全球配件智能体
无缝集成企业自有配件库存体系（ERP/SAP），基于故障诊断精准锁定 SKU，自动过滤无货选项，实现从‘诊断’到‘领料’的自动化闭环。
资产健康卫士
结合 BOCI（电池闲置指数）& MOCI（动力过剩指数），精准量化'配置泡沫'与'性能过剩'，助力全球租赁商优化资产残值。
预测性维护引擎
聚合 T-Box 实时时序数据，利用 AI 识别电压、温度等微小异常波动。从'事后救火'转向'事前预防'，可提前 3 天预警潜在故障，将非计划停机风险降至最低。
多模态视觉智能体
集成 CLIP 视觉大模型，支持'拍照识件'与'铭牌解析'。一线技师只需上传零部件或铭牌图片，系统即刻进行跨模态检索并锁定物料信息，彻底解决现场'描述难、认不准'的痛点。
售前智囊智能体
您的全能销售副驾：深度解析行业标书与竞品参数，毫秒级生成针对性的技术应答与选型方案。让销售团队从繁杂的'查资料'中解放，专注于'赢订单'。
智能索赔裁决官
自动关联维修工单与企业质保政策（Warranty Policy），AI 智能预审索赔资质与材料完整性。将复杂的'人工审核'转化为'自动裁决'，大幅缩短经销商回款周期并降低合规风险。
多语言服务智能体
支持 50+ 种语言实时互译。客户以母语提问，系统基于 RAG 技术精准调取企业垂直知识库（维修手册、BOM、故障案例），即时生成专家级解答。
智能诊断智能体
基于大模型推理引擎，实现 90%+ 的一次故障确诊率，将‘隐性专家经验’转化为‘标准化数字资产’
全球配件智能体
无缝集成企业自有配件库存体系（ERP/SAP），基于故障诊断精准锁定 SKU，自动过滤无货选项，实现从‘诊断’到‘领料’的自动化闭环。
资产健康卫士
结合 BOCI（电池闲置指数）& MOCI（动力过剩指数），精准量化'配置泡沫'与'性能过剩'，助力全球租赁商优化资产残值。
预测性维护引擎
聚合 T-Box 实时时序数据，利用 AI 识别电压、温度等微小异常波动。从'事后救火'转向'事前预防'，可提前 3 天预警潜在故障，将非计划停机风险降至最低。
多模态视觉智能体
集成 CLIP 视觉大模型，支持'拍照识件'与'铭牌解析'。一线技师只需上传零部件或铭牌图片，系统即刻进行跨模态检索并锁定物料信息，彻底解决现场'描述难、认不准'的痛点。
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智能索赔裁决官
自动关联维修工单与企业质保政策（Warranty Policy），AI 智能预审索赔资质与材料完整性。将复杂的'人工审核'转化为'自动裁决'，大幅缩短经销商回款周期并降低合规风险。
战略合作伙伴 | 亚马逊云赋能
“采用‘私有数据 + 云上弹性’混合架构（EC2/S3），在确保欧美数据合规并降低 60% 延迟的基础上，深度集成 Amazon Bedrock 生成式 AI 服务。以高吞吐推理引擎驱动多 Agent 协作，为您的‘数字工程师’提供全球毫秒级智能响应。”
混合架构
敏感数据本地化 推理能力云端化
零信任安全
基于 AWS VPC 隔离 构建金融级安全边界
权威认证，实力背书
国家级资质与全球顶级科技企业认可，见证爱动超越的技术实力
国家级专精特新「小巨人」企业
经工信部认定，在工业车辆智能化细分领域具备专业化、精细化、特色化、新颖化优势，代表中国制造业创新标杆。
2024 NVIDIA 创业企业「荣耀企业」
从超过 300 家报名企业中脱颖而出，凭借工业车辆大模型、多模态 + 多 Agent 协同以及计算机视觉识别技术，赢得评委和业界高度赞誉。
