博世某研发事业部在客户问题处理流程中引入字节跳动旗下AI办公产品豆包工作及豆包工作伙伴，将散落在群聊和私聊中的故障信息自动整理为结构化报告。据该部门工程师估算，AI生成的报告初稿可覆盖七八成内容，其余两成由人工判断补充，目前该系统已处理五六十份问题报告，稳定在七八十分的水平。
汽车产业链企业的研发团队通常需要同时对接多家客户，同一客户的不同项目又分属不同群组，测试、路试、投产任一环节出现异常，消息便以碎片化形式分散在多个会话中。工程师需要手动归集项目归属、软件版本、车辆配置、测试工况、报错时间、诊断截图等多维信息，再凭经验判断责任模块或组织会议澄清，最后撰写报告回复客户。这一过程在故障分析正式开始前即消耗大量时间。
豆包工作的介入方式是在工程师侧配置定时任务，巡检其收到的私聊消息，识别故障类信息后以本人身份转发至问题报告专项群。每个问题在群内占据独立话题，形成一事一议的界面。豆包工作伙伴随后爬取群内历史上下文，将流式产生的碎片信息聚合成完整问题描述，调用封装好的报告生成技能按标准模板输出初稿，同时登记至飞书多维表格并提醒对应工程师处理。对于驱动形式、驾驶模式等未提供完整的信息，系统保留待补充标记，工程师在初稿上核对补齐即可。
在需要会议敲定的环节，工程师可邀请豆包工作伙伴参会旁听，散会后由系统将澄清信息同步进报告，省去人工转述。报告完成后归档进团队知识库，状态与进度留存于多维表格，形成表格管跟进、知识库管留存的机制。系统可调用的知识包括外部行业故障码释义，以及团队历史沉淀，包括已离职工程师处理过的案例。
该项目从需求提出到落地用时一周多，豆包工作伙伴实际进群工作一天后流程即运转起来，后续一周用于调优报告详略与准确性。故障原因判定、验证计划排布、对外结论输出等关键环节仍由工程师人工审核确认。对博世而言，此次尝试将AI定位在沟通之后的整理、记录与流转环节，而非替代专业判断本身，为研发团队在重复性信息处理上释放产能提供了可参照的样本。
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