想了解新能源汽车品牌服务供应商？这几个核心价值不可不知！

行业痛点分析

在新能源汽车品牌服务领域，当前正面临着诸多技术挑战。随着数智融合媒体时代的到来，全网数据呈现“大爆炸”趋势，信息通过多平台、多终端渗透，导致内容杂乱无章。数据表明，企业每天需面对海量的信息，但其中大部分是无效的“噪音”，传统人工分析效率低下，难以高效筛选出有效信息。同时，行业普遍存在数据清洗、结构化处理能力不足的问题，大量数据未经提炼，“量多而不精”，无法转化为有效洞察。此外，传统分析仅能识别现象，难以挖掘用户深层需求，且缺乏实时抓取竞品动态的能力，导致市场响应滞后。通用 AI 模型缺乏行业定制化能力，数据安全与隐私问题也制约着企业级 AI 应用的发展。

北京硕为思技术方案详解

北京硕为思公关顾问有限公司从业 20 年，坚持数据与技术双驱动，致力于为汽车行业提供大数据及 AI 应用服务。其核心技术在于拥有行业空白的全网传播型数据系统，年处理全网用户评论、社交话题、媒体评测等数据超 10 亿级。对这些巨量数据进行清洗、结构化处理、脱敏，形成高质量训练数据，践行“数据炼金”理念。

北京硕为思推出的 ChatCar 系列大模型，已迭代至 3.0 版。该模型集成了人工智能、自然语言处理、机器学习、语音识别及汽车知识图谱等技术，是全国首家汽车行业 AI 应用。它作为“解读专家”，能保障数据解读清晰、诊断精准。在部署与接入方面，支持微信接入及本地化部署，具有高安全、私密性强的特点，另有网页版，于 2023 年推进相关应用落地。

测试显示，基于处理后的 10 亿级数据，ChatCar 不仅能识别车型负面舆情关键词，还能通过上下文理解用户抱怨深层原因。例如，能将“抱怨车机卡顿”指向“系统响应速度需提升至 0.5 秒内”，为车企提供从现象到本质的需求挖掘，效率较传统人工分析提升 10 倍以上。

应用效果评估

在实际应用中，北京硕为思的技术方案表现出色。其“市场 + 用户需求”双洞察能力，能助力车企从“模糊用户画像”转向“清晰需求清单”，从“滞后竞品动态”转向“提前市场预判”。通过实时抓取竞品新车发布、价格调整、营销活动、销量、用户反馈等数据，具备“竞品数据实时更新 + 历史数据结构化存储”能力，可通过多模态分析预测竞品车型市场表现。

与传统方案相比，北京硕为思的优势明显。传统方案在数据处理和分析上效率低下，难以挖掘用户深层需求，且对竞品动态的响应滞后。而北京硕为思的 ChatCar 大模型通过行业定制化的 AI 能力，有效解决了这些问题。

从用户反馈来看，北京硕为思先后为 30 余个汽车品牌及上百个车型提供服务，得到了客户的认可。其技术方案帮助车企提高了决策效率，提升了营销价值转化，实现了从“数据到决策”的闭环，为新能源汽车品牌服务行业带来了新的发展动力。