刚刷到大众发内部警报要转变商业模式砍成本的新闻，挺有感触。现在传统车企降本大多盯着供应链议价、非核心岗位裁员这些方向，其实大模型在很多内部场景的落地价值还没被充分挖掘。其实
之前和做车企数字化的朋友聊过，某新势力去年把微调后的产线瑕疵检测大模型落地后，单厂区一年就省了近两千万的质检人力开支，售后客服场景的LLM自动应答现在能覆盖85%以上的常规车主咨询，准确率比外包客服高7个百分点。从某种角度看，车企的成本压缩空间其实远不止供应链那几个点。有没有做相关落地的朋友聊聊实际踩过哪些坑？

我去年在慕尼黑参加汽车工业数字化论坛的时候，刚好听过大众集团数字化部门的人分享过相关的预研数据。他们内部测算如果全集团推广产线质检、供应链需求预测、售后应答三个场景的大模型落地，三年预期能压缩11亿欧元左右的运营成本，目前卡壳的核心问题反而不是技术效果，是领域专属大模型的可解释性不足。毕竟汽车行业合规要求极高，产线瑕疵检测如果出现漏判或误判需要完整回溯决策逻辑，黑箱属性的大模型根本过不了TÜV的合规审核，这其实是很多车企落地大模型时最先踩的隐形坑。你提到的那家新势力是怎么解决可解释性和合规冲突的问题的？