蔚来AGI超星计划-构建基于蔚来能源产品用户价值创造的自适应充换电规划算法模型的研究

课题介绍 课题希望研发一套以用户行为深度建模为核心的自适应价值规划算法。通过先进的数据表征与注意力机制，算法将深度挖掘用户行为规律与价值诉求，构建能够量化、平衡多维度运营目标的智能决策模型。该算法将学习在动态环境中自主进行长期、全局的价值寻优，推动运营规划从执行预设规则向理解并驱动用户价值的根本性转变，为业务打造具备持续进化能力的决策引擎。 预期产出 - 核心算法模型：交付一套基于用户行为深度建模的自适应规划算法，包括行为表征、价值网络模型及模型评估与优化工具链，形成可迭代、可解释的解决方案 - 业务价值验证：算法驱动下实现用户侧核心体验指标（如需求满足率）提升3%以上，单位综合运营成本降低1-2% - 规模化应用和资产沉淀：提供算法规模化推演与全量效益评估，预计规模化应用后可实现年化运营成本节省2000-4000万元。同步沉淀高保真仿真沙盘与模型迭代框架，形成核心智能决策资产 【任职要求】 - 硕士及以上在读； - 专业能力（一项即可）： - 人工智能和机器学习：精通并对强化学习，模仿学习，注意力机制，时许建模，图网络的理论和算法经验； - 用户行为分析和数据科学：有从海量高维稀疏的交互数据中构建用户画像，行为模式挖掘，需求预测和价值量化模型的直接经验和能力； - 实习时长：不少于6个月，以9个月以上为优； - （加分）了解电力系统基本运行原理，电价机制，充电网络运营特性；有智能电网、需求侧响应、虚拟电厂、能源管理系统等相关项目或研究经验。