横滨橡胶开发自主生成式AI系统

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横滨橡胶开发自主生成式AI系统

2026年8月31日

《橡胶世界》

日本平塚——横滨橡胶株式会社宣布，其已开发出一套利用RAG（检索增强生成）技术的自主生成式AI系统，该系统可检索公司内部积累的各种技术文档，并基于其内容提供应答。该系统已于2026年8月开始全面投入运行。通过在轮胎开发过程中（包括材料开发）快速、准确地获取决策所需的技术信息，这一新系统有助于进一步加速和提升轮胎开发。

横滨橡胶开发这一新系统，旨在扩展其于2020年10月建立的自主HAICoLab AI应用框架的实践环境。横滨橡胶此前已开发出能够预测橡胶混炼胶物理性能和轮胎特性的AI系统、生成新型橡胶混炼胶的AI系统以及支持模具设计的AI系统，公司正越来越多地利用数据进行材料和轮胎设计。与此同时，开发人员在轮胎开发过程中做出决策所需的技术知识（领域知识）分散在大量技术文档中，包括法规文件、操作规程手册、技术报告和案例研究等。如何建立一个能够快速检索这一庞大数据集、并根据开发目标与实际情况提供适当信息的系统，一直是一项挑战。

HAICoLab是一个“人与AI协作”的框架，通过以下过程推动产品、工艺和服务创新的良性循环，同时促进人的成长：首先利用公司内部积累的数据和知识来增强AI，然后人运用元认知形成假设，再由开发人员利用增强后的AI对结果进行解读和判断。领域知识指特定领域或行业中的专业知识和经验。

使用这一新系统的横滨橡胶开发人员输入针对开发目标和实际情况定制的问题，生成式AI会从内部技术文档中检索最相关的信息，并基于其内容提供应答。横滨橡胶的开发人员还创建了一套机制，使所实施的AI代理能够理解开发人员问题的意图，并通过自主重复“规划搜索—检索信息—评估结果”的过程来提高应答的准确性。此外，由于系统会显示作为应答依据的原始文档链接，开发人员可以核验应答的依据和合理性，并将其用于解读和决策。这新增了一种将技术文档中积累的领域知识与AI结合的机制，从而基于HAICoLab扩展了轮胎开发环境。

*本文来源：Rubber World。仅供行业信息参考。