豐田汽車借助微軟 AI技術構建了生成式 AI系統“O-Beya”，旨在存儲共享專業知識，應對工程師退休潮，確保新車型研發速度。該系統已擁有9個AI智能體，可整合海量信息提供完整回復。系統基于微軟 Azure OpenAl服務(國際版)構建，使用GPT-4o大型語言模型，并連接Azure Cosmos DB實現高效搜索。未來，豐田還計劃擴大數據集，進一步提升系統智能水平 。

當今，汽車行業正經歷著百年來最快速的工程轉型，這為全球汽車制造商們帶來了巨大的創新壓力，要求他們必須加速前進的步伐。

其中包括去年銷量超過1000萬輛、位居全球汽車制造商之首的豐田汽車公司。

在距離名古屋工業中心僅一小時車程的豐田市，豐田汽車的總部正在緊鑼密鼓地構建一個生成式AI智能體系統，旨在通過存儲和共享內部的專業知識，來應對未來可能面臨的工程師退休潮，并確保新車型的研發速度不受影響。

我們正在從傳統的汽車公司轉變為一家移動出行公司, 在這個過程中，我們面臨的最大挑戰是，需要開發的項目數量正在快速增長。——Kenji Onishi，豐田負責領導生成式AI項目的汽車工程師 (18年的老員工)

這些項目涵蓋了電池、充電站以及一系列其他硬件和軟件。這些硬件和軟件現在都用于豐田在全球工廠推出的令人矚目的產品中。

為了應對這些挑戰，豐田推出了名為“O-Beya”的AI系統。這個名字源自豐田長期以來用于描述協作團隊的管理術語，意為“大房間”。O-Beya系統旨在利用真實工程師的設計數據，創建一個24/7全天候可訪問的AI智能體或專家云集的大房間。

目前，O-Beya系統已經擁有了9個AI智能體，包括振動智能體、燃油消耗智能體等。用戶可以根據自己的需求選擇多個智能體來回答問題。

例如，一名工程師想要了解如何讓汽車運行得更好，一個發動機智能體可能會提供關于發動機輸出的建議，而一個法規智能體則會給出排放限制的相關信息。O-Beya系統會將這些信息整合成一個完整、統一的回復。——Kenji Onishi，豐田負責領導生成式AI項目的汽車工程師

未來，這個系統還將更加智能，能夠自行選擇正確的智能體來回答問題，而無需用戶手動選擇。

不出所料，O-Beya系統首先在開發動力總成的部門中得到了應用。動力總成是連接發動機與車輪以驅動車輛的關鍵部件，其設計過程需要一系列專家的協同工作，包括發動機專家、電池專家、駕駛專家以及聲音專家等。

這些專家大多經驗豐富，但隨著時間的推移，他們中的一些人將逐漸退休，他們的知識也將隨之流失。我們的使命就是防止這種情況發生，將這些知識傳遞給下一代。——Kenji Onishi，豐田負責領導生成式AI項目的汽車工程師

豐田的AI系統基于微軟Azure OpenAI服務(國際版)構建，并使用了OpenAI的多模態GPT-4o大型語言模型（LLM）。通過Azure Functions的API接口，Azure OpenAI服務(國際版)與支持向量搜索的AI數據庫Azure Cosmos DB實現了連接。向量搜索技術能夠找到除關鍵詞之外的相關信息，從而提高了搜索的準確性和效率。

專有系統以豐田的設計數據為基礎，涵蓋了過去的工程設計報告、最新的監管信息以及資深工程師的手寫文件等。此外，Azure Cosmos DB還允許豐田安全地存儲用戶的對話歷史記錄以及人類專家對AI回復的評審結果，以便進行持續改進和優化。

Onishi表示，未來數據集將進一步擴大，包括技術圖紙和其他非文本信息，這將進一步提升O-Beya系統的智能水平和應用能力。

自2024年1月以來，約有800名從事動力總成工作研發的工程師，已經能夠熟練運用O-Beya系統，其中的工作內容涉及發動機、變速器、傳動軸及車軸等核心部件。據Onishi透露，該系統每月被頻繁使用，次數高達“數百次”。

Takehiro Nakamura是一名專注于燃油效率和環境監管的工程師，他近期在O-Beya系統中輸入了一個問題，并特別指定了法規智能體來解答。他詢問的是關于尾氣排放測量設備的具體規格，而系統給出的答案十分詳盡、準確，讓他感到驚訝。

“如今，獲取信息變得前所未有的便捷。”Takehiro Nakamura感慨道。回想起過去，他不得不花費大量時間翻閱文檔，仔細閱讀大量文本，才能找到問題的答案。

豐田汽車公司的歷史可以追溯至20世紀30年代，當時該地區以盛產絲綢而聞名。然而，大蕭條的到來導致絲綢需求銳減，當地市長為了振興經濟，誠邀豐田自動織機株式會社（Toyoda Loom Works）的繼承人豐田喜一郎在此地開設汽車工廠。在此過程中，Toyoda被更名為Toyota，因為在日語中，這個名稱書寫起來更加美觀。時至今日，豐田已發展成為全球最大的汽車制造商，并在管理和制造流程方面獨樹一幟，其豐田生產方式以“精益生產”為核心，致力于最大限度地減少浪費。

Onishi在2006年大學畢業后便加入了豐田。他坦言：“我一直夢想著能在這里工作。”從混合動力車輛的駕駛控制研發起步，Onishi歷經多個開發崗位，最終在2018年投身動力總成研發領域。他的個人簡介中寫著：“我始終對創新保持著濃厚的興趣。”

從最基本的角度來看，汽車由動力總成、車身和底盤三大核心部分組成，其中底盤包括了懸架、轉向和制動系統。

幾十年來，動力總成只有發動機和變速器，它們負責將動力傳遞至車輪。然而，隨著混合動力車的問世，汽車需要配備額外的電動機和電池來驅動。接著電動汽車出現了，要求汽車配備更多的電動機、更大的電池組以及充電能力。

Onishi指出，隨著汽車制造技術的日益復雜化，AI智能體的數量將會持續增長。

例如，他正在構思一個名為“消費者心聲智能體”的AI項目，該項目能夠收集并分析用戶對某一車型的最常見投訴。如果“發動機噪音大”成為用戶頻繁反饋的問題，那么系統將會進一步詢問：“在何種情況下會出現這種噪音？”

基于這些信息，研發團隊可以著手改進下一代汽車的發動機降噪技術。