团 体 标 准
T/TAF 340—2026
面向汽车营销领域的大模型能力评估方法
Large scale model capability evaluation approach for automotive
marketing field
2026-05-06 发布 2026-05-06 实施
电信终端产业协会 发布
前 言
本文件按照 GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。
本文件由电信终端产业协会(TAF)提出并归口。
本文件起草单位：中国信息通信研究院、天津车之家软件有限公司、深圳信息通信研究院、北京理想汽车有限公司、百度在线网络技术(北京)有限公司、博鼎实华(北京)技术有限公司。
本文件主要起草人：王东来、陈曦、马宝昌、孙雄飞、刘玉星、王潮、张小雨、蒋阿芳、张硕、李鹏、王佳、乔举义、孙玉、王玉鑫、马治国、郑海霞。
面向汽车营销领域的大模型能力评估方法
1 范围
本文件规定了汽车营销场景中使用的大模型能力的评估方法，主要面向 C 端用户选购支持、交易服务、用车服务，以及 B 端企业在市场洞察、内容营销、客户运营等场景的能力评估方法。
本文件适用于评估和规范汽车营销场景中使用的大模型的效果评估。
2 规范性引用文件
本文件没有规范性引用文件。
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
3.1
裁判大模型 criteria model
裁判大模型是一种专门用于对其他大语言模型(LLM)的生成回复进行自动化评估与评分的高性能人工智能模型。
3.2
声明 claim
声明是指模型生成的回复中所包含的、可独立验证的、最小的语义信息单元。每一个声明应聚焦于一个且仅一个明确的信息点，旨在精确反映模型输出中的具体事实、判断或主张。声明提取是评估模型输出质量的关键步骤。通过对模型回复进行细粒度拆解，将每个声明与客观事实进行比对，可量化模型在事实性、可靠性方面的表现。
3.3
用户留资率 user information submission rate
指在特定交互场景中，用户完成信息留存行为的比例。通常用于衡量用户在与模型或系统互动过程中，主动或按要求提供个人相关信息(如姓名、联系方式、邮箱、地址等)的意愿程度。计算方式为提交信息的用户数与总互动用户数的比值，是评估用户信任度、转化潜力及交互设计有效性的重要指标。
4 指标概述
4.1 评测维度
4.1.1 主题相关性
该指标用于判断模型回复(Response)与用户提问之间的关联程度，即是否准确回应了用户所期望获知的“核心内容”，是否提供了充分、相关且有价值的信息，是否存在“答非所问”、信息缺失、无关陈述等情况，从而评估回复的有效性。
详细说明如下。
a) 必答约束是指模型回复(Response)必须完整、准确地回应用户提问中的核心诉求。
b) 多维约束是指在满足必答约束的基础上，模型回复 (Response)应尽可能多地包含与用户提问相关联的、具有参考价值的、兼容广度与深度的补充信息，提升回答的丰富性与实用性。
c) 澄清约束是指，当用户提问中存在错误信息时，模型回复 (Response)应对此予以纠正。
d) 追问约束是指，当用户提问存在信息不完整、意图模糊或关键条件缺失等情况时，模型应根据预设的业务规则，主动发起合规的追问或反问，以准确理解用户的真实需求。
e) 评分方式：利用裁判大模型判断是否遵循用户指令。
式中：
ci ——第i项声明;
T(米) ——检验函数，当ci 遵循用户指令时为true，否则为false;
I (米) ——指示函数，当T(ci)为真时，取值为1，否则为0;
n ——总声明数量;
Accuracy ——遵循用户指令的声明数量占比;
score ——离散化后的标准分数;
4.1.2 事实准确性
该指标用于判断模型回复(Response)中是否包含错误信息，其得分范围为 0 到 2。首先将模型回复分解为若干个断言，然后依次判断每一个断言是否与客观事实一致，一致为正确，不一致为错误，最终计算平均分。
评分方式：利用裁判大模型调用知识库 API 判断是否符合客观事实。
式中：
ci ——第i项声明;
T(米) ——检验函数，当ci 符合客观事实时为true，否则为false;
I (米) ——指示函数，当T(ci)为真时，取值为1，否则为0;
n ——总声明数量;
Accuracy ——符合客观事实的声明数量占比;
score ——离散化后的标准分数;
4.1.3 情境约束性
该指标用于判断模型回复(Response)是否符合用户的显性/隐性的条件限制，包括时间限制、地点限制、条件限制、数量限制等。
详细说明如下。
a) 时间约束是指模型回复 (Response)必须符合时效性要求，确保所提供信息反映当前市场实际状况。面向即时信息类(如销量排行、市场动态等)的咨询，必须采用最新数据进行回答，涉及产品推荐类的咨询，不得包含已停产、停售或退市车型。
b) 地点约束是指模型回复(Response)所提供的区域性信息应与用户实际地理位置相匹配。在涉及经销商报价、购车落地价、优惠政策、上牌流程等具有显著地域差异的信息时，系统应依据用户IP地址或常驻城市信息，优先提供属地化服务内容。
c) 条件约束是指模型回复 (Response)所推荐的产品，必须符合用户所提出的限定性条件，例如：预算范围、车型类别、动力类型、配置需求等。
d) 数量约束是指模型回复(Response)所推荐的产品数量应符合用户阅读习惯。如果用户提供了明确数字，则应该与用户要求保持一致，否则应按照大多数用户的偏好习惯推荐数量合理的产品。
e) 评分方式：利用裁判大模型判断是否遵循用户指令。
式中：
ci ——第i项声明;
T(米) ——检验函数，当ci 遵循用户指令时为true，否则为false;
I (米) ——指示函数，当T(ci)为真时，取值为1，否则为0;
n ——总声明数量;
Accuracy ——遵循用户指令的声明数量占比;
score ——离散化后的标准分数;
4.1.4 用户可读性
该指标用于判断模型回复(Response)是否符合用户的阅读能力和习惯。
详细说明如下。
a) 风格约束是指模型回复(Response)的语言表达应符合通俗易懂、清晰流畅、贴近日常交流的基本要求，确保信息可读性强、易于理解。应避免使用生僻术语、过度专业化表述或冗长复杂的句式结构，应结合使用场景对专业概念进行解释，保障不同认知能力的用户能准确获取核心信息。
b) 格式约束是指模型回复(Response)须严格遵循用户指令(Prompt)中提出的格式规范，确保形式与内容双重合规。具体包括但不限于：满足指定字数范围、段落结构、标题层级、列表样式、表格呈现等排版要求。
c) 否定约束是指模型回复(Response)应严格规避用户所明令禁止提及的内容。
d) 评分方式：利用裁判大模型判断是否遵循用户指令。
式中：
ci ——第i项声明;
T(米) ——检验函数，当ci 遵循用户指令时为true，否则为false;
I (米) ——指示函数，当T(ci)为真时，取值为1，否则为0;
n ——总声明数量;
Accuracy ——遵循用户指令的声明数量占比;
score ——离散化后的标准分数;
4.1.5 创意新颖性
创意新颖性指内容在选题立意、表达形式及价值传递上具备高度原创性与前瞻性，突破行业常规框架，形成具有辨识度的品牌表达。要求内容不仅实现形式创新，更需深度融合品牌差异化优势与用户深层需求，构建兼具情感共鸣与传播势能的高质量叙事体系。
详细说明如下。
a) 市场洞察：具体表现为对行业趋势与用户行为的深刻理解基础上的前瞻判断。能够识别潜在情绪痛点，提出独特视角与主张。通过差异化议题设置，抢占用户兴趣空白点，建立品牌在特定话题中的引领地位。
b) 内容营销：采用新颖的视觉语言、叙事结构或互动机制，打破用户审美疲劳。内容设计兼顾信息密度与情绪感染力，融合热点元素与品牌调性，打造具备自传播属性的“爆点” 内容。同时，强化品牌核心卖点的自然植入，确保创意服务于商业目标，提升转化效率与记忆度。
c) 客户运营：能够激发用户的认同感与分享意愿，促进社群讨论与二次创作。通过精准对接用户核心诉求，增强情感联结，提升品牌亲和力与忠诚度。
d) 评分方式：结合评分规则，利用裁判大模型判断模型生成质量。
score = {较，普，，合处，但基本满足要求
4.1.6 表达多样性
形态多样性指围绕统一品牌主题，系统性地规划并产出风格多元、结构丰富、适配多媒介生态的内容矩阵。能够在保持品牌一致性的同时，展现出显著的表达差异性，满足不同平台特性与受众偏好，具备良好的延展性与迭代潜力。
详细说明如下。
a) 市场洞察：能够深入洞察不同传播渠道用户的关注特点与行为偏好，结合各平台的受众画像进行精准化内容选题策划，灵活调整表达方式与叙事角度，确保核心主题在多样化媒介环境中兼具吸引力、传播力与平台适配性。
b) 内容营销：采用多样化的内容形态组合策略，打破单一风格的重复输出所带来的审美疲劳，增强用户触达与参与度，全面提升品牌内容的传播广度、接受度与整体效能。
c) 客户运营：以拟人化沟通为核心，基于用户画像匹配不同群体互动偏好，针对性设计个性化方案(如年轻群体趣味互动、专业群体深度交流)。激发用户参与热情，提升活跃度，持续优化体验，构建良性互动生态。
d) 评分方式：结合评分规则，利用裁判大模型判断模型生成质量。
score = {较，普，，合处，但基本满足要求
4.1.7 安全合规性
安全合规性指内容生产全链条严格遵循国家法律法规、行业规范及平台审核标准，建立系统性风险防控机制。要求内容表述严谨无误，宣传数据真实可溯，版权素材合法授权，敏感信息明确标注，并具备前瞻性的舆情预警与应急响应能力。
详细说明如下。
a) 市场洞察：避涉及政治、民族、宗教等敏感领域或存在争议性的话题。确保选题方向符合主流价值观与社会公序良俗，杜绝打擦边球或诱导性引导，从源头控制法律与声誉风险。
b) 内容营销：在内容营销环节，严格规范内容表述，坚决禁用绝对化用语、虚假承诺及误导性对比等违规表述，确保内容创作全过程符合法律法规及平台规则要求，维护品牌传播的合规性与严肃性。
c) 用户运营：在用户运营过程中，始终坚持文明用语规范，确保所有互动内容无攻击性、偏见性及歧视性表述，营造文明、健康、合规的用户互动环境，保障用户运营工作的合规性与规范性。
d) 评分方式：结合评分规则，利用裁判大模型判断模型生成质量。
score = {较，普，，合处，但基本满足要求
4.2 适用能力项
4.2.1 用户场景
用户场景使用的评测项见表 1。
表1 用户场景
4.2.2 企业场景
企业场景使用的评测项见表 2。
表2 企业场景
5 场景能力
5.1 用户场景
5.1.1 选购支持
5.1.1.1 车辆图像识别
支持用户上传车辆图片，准确识别车辆品牌、车系、年款等关键信息，适应不同角度、光照、遮挡等复杂拍摄条件，提供稳定可靠的识别结果。
5.1.1.2 车辆信息查询
支持用户查询车辆品牌、型号、配置参数、性能指标，价格，销量，评测等车辆信息;能为用户解答动力系统、底盘技术、安全配置等汽车领域专业知识。确保在理解用户查询意图的基础上能够给出准确的回复。
5.1.1.3 车辆口碑分析
支持用户查询与车辆口碑相关的信息，模型能够从海量汽车论坛、社交媒体、专业评测平台抓取车主、车评人、媒体对车辆的评价信息。运用自然语言处理技术分析情感倾向与关键要点，以图表、评分等直观形式呈现。能用于购车决策参考。
5.1.1.4 车辆资讯查询
支持用户查询车辆最新最前沿的热点资讯信息，模型能够与权威汽车资讯平台、车企官方渠道实时对接，精准抓取车辆发布、降价等最新资讯。利用数据校验机制保障信息准确，以智能算法筛选出高价值资讯。能快速响应需求，以简洁界面呈现，助用户及时把握动态，用于购车决策或行业研究。
5.1.1.5 车辆对比分析
支持用户从多个维度去进行车辆对比，模型能够整合多渠道数据，涵盖车辆性能、配置、价格、油耗、安全等多维度信息。运用算法对数据标准化处理，确保对比客观准确。以清晰直观的表格或图表呈现对比结果，还能根据用户需求突出关键差异，为用户购车决策提供全面且有价值的参考。
5.1.1.6 车型推荐
支持基于用户预算、使用场景(如通勤、家庭出行、商务接待)、偏好(如能源类型、车型级别)等需求，结合路况、载物需求等动态因素，提供适配度高的车型推荐及配置建议。
5.1.2 交易服务
5.1.2.1 车辆价格计算
支持用户了解车辆落地价，为用户提供合理的购车预算规划。模型能够精准计算全款和贷款等多种购车方式的成本，自动整合裸车价、购置税、保险费用、上牌费用等购车相关支出。能够针对贷款购车，详细计算利息、手续费等额外费用，生成清晰直观的成本明细报表。
5.1.2.2 优惠政策查询
支持用户查询购车优惠政策，能够持续追踪厂商及经销商推出的现金优惠、赠品福利、免费保养等各类促销活动，及时汇总并分类展示。通过智能筛选功能，根据用户关注的车型、地区等信息，精准推送匹配的优惠政策，确保用户不错过任何购车优惠，最大限度节省购车成本。
5.1.2.3 购车政策查询
支持用户查询当地的购车政策。能够通过对接各地政府政务系统、车企官网等渠道，精准获取当地购车政策，如限购、补贴等。结合政策要求和常见购车步骤，为用户定制从资格审核、选车、贷款到上牌等全流程建议，确保流程合规、高效。
5.1.2.4 购车合同检查
支持帮助用户审查购车合同。运用专业的合同审核技术，对购车合同中的车辆信息、成交价格、交付时间、违约责任、赠品承诺以及售后条款等关键内容进行逐一核查。及时识别合同中可能存在的模糊表述、不合理条款或潜在风险，为用户提供专业的合同修改建议和风险预警，保障用户的合法权益，让购车交易更加安心、放心。
5.1.2.5 线下门店指引
支持用户查询附近的线下门店，能够依据用户所在位置，精准定位周边汽车品牌线下门店。借助地图导航技术，为用户提供驾车、公交等多种路线规划，同时展示门店距离、预计到达时间。还可提供门店联系方式、营业时间等信息，助力用户便捷到店购车。
5.1.3 用车服务
5.1.3.1 车辆使用方法查询
支持用户查询车辆的使用方法，可对接车辆官方数据库及专业资料库，涵盖不同车型的使用知识。能依据用户所提供的车辆品牌、型号精准查询，详细解答启动、操作、保养、常见故障处理等内容。以文字、图片、视频等形式呈现，方便用户快速掌握车辆使用方法。
5.1.3.2 车辆保养方法查询
支持用户查询与车辆保养相关的信息，能够整合各品牌车辆保养手册、专家建议等数据。可根据用户输入的车辆品牌、型号、使用年限和里程数，提供精准的保养周期、项目及注意事项。能够区分日常保养与定期保养，以清晰易懂的方式指导用户做好车辆保养，延长车辆使用寿命。
5.1.3.3 车辆故障维修查询
支持用户查询车辆故障维修的解决方案。能基于用户输入的故障现象、车辆信息，精准查询庞大的汽车故障案例库与维修知识体系，精准分析故障原因，提供维修方案。
5.1.3.4 车辆改装加装查询
支持用户查询与车辆改装的方法。能根据用户提供的车辆基础信息和改装需求，如外观、性能等，提供合法合规的改装方案。详细介绍改装步骤、所需配件及工具，同时评估改装对车辆性能、安全的影响，助力用户实现个性化改装。
5.1.3.5 服务门店查询
支持用户查询附近的汽车服务门店，能够结合地理位置信息与汽车服务门店数据库，基于用户输入的服务类型(如维修、保养、改装)及所在区域，快速检索周边相关门店，能清晰展示门店的基本信息、服务评价、价格范围等。还能根据用户偏好排序，方便用户选择合适门店，提升服务获取效率。
5.2 企业助手
5.2.1 市场洞察
5.2.1.1 垂类趋势预判
支持根据交易数据、研究报告、行业资讯、市场动态等多源信息，通过数据洞察与行业分析，前瞻性预测用户关注度发展趋势，提供高潜力话题的选题依据，助力其提前布局热点内容。
5.2.1.2 热点追踪分析
支持实时捕捉行业热点、突发事件或平台热搜话题，结合品牌或产品关联度，自动生成具备高契合度的借势营销建议或内容创意提案，强调响应的即时性与内容的相关性，助力内容快速抢占流量入口。
5.2.1.3 用户需求洞察
支持通过分析用户搜索词、咨询问题、评论反馈等多维度数据，精准挖掘用户的潜在信息需求与核心痛点，生成高匹配度、高相关性的内容选题，确保内容贴近真实用户关切，有效提升内容的阅读量与用户互动率。
5.2.1.4 竞品对标分析
支持围绕目标产品的市场定位、核心卖点及与竞品的比较优势，动态优化内容营销策略，精准调整选题方向、内容表达方式与传播路径，提升内容的吸引力与用户转化效果，强化品牌的差异化竞争力。
5.2.2 内容营销
5.2.2.1 营销文案生成
支持面向品牌推广、产品营销或促销活动，自动生成语言简洁生动、突出核心卖点、符合目标受众
语境的短文本内容，具备强吸引力、传播力及转化引导性，有效激发用户兴趣并实现情绪共鸣与行动号召。
5.2.2.2 视频脚本生成
支持根据特定主题或传播目标，自动生成结构完整、画面感强的视频脚本，涵盖镜头设计、旁白文案、场景描述、节奏安排等核心要素，适配竖屏短视频、横屏长视频等多种格式，并针对不同平台(如抖音、小红书、B 站等)的内容风格与用户习惯进行个性化优化，提升视频内容的制作效率与传播效果。
5.2.2.3 长资讯生成
支持内容团队围绕特定主题或话题，自动生成内容丰富、逻辑严密、表达流畅的专业图文内容，具备深度与系统性，适用于微信公众号推文、官方网站资讯页面、新闻稿等正式传播场景，有效提升品牌专业形象与信息传递质量。
5.2.3 客户运营
5.2.3.1 专业答疑服务
支持对用户提出的产品、服务、政策咨询等具体问题，依据权威文档和知识库自动生成信息真实可靠、表述清晰易懂、逻辑严谨规范的回复内容，充分体现品牌的专业服务水平，有效保障用户咨询体验的准确性与满意度。
5.2.3.2 在线选买导购
支持在用户决策阶段出现犹豫、迟疑时，基于用户需求与偏好特征，生成个性化推荐话术，有效降低用户决策成本，增强信任感与行动意愿，提升用户留资率与转化效率。
5.2.3.3 社群运营互动
支持对用户在社群内发布的正向或中性评论、分享内容， 自动生成语气友好亲和、表达生动真诚、富有情感共鸣的回应内容，注重互动的自然性与温度感，有效增强社群活跃氛围，提升用户参与度与品牌归属感。
5.2.3.4 负面情绪安抚
支持对用户表达不满、质疑或投诉意见的负面评论，自动生成兼具共情表达、事实澄清与可行解决方案的回应内容，语气温和克制、态度诚恳务实，坚决避免激化矛盾，通过专业、及时的应对有效化解舆情风险，维护品牌良好公众形象与用户信任。
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