1.产品众包设计方案智能评估方法，其特征在于，所述评估方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的产品众包设计方案智能评估方法，其特征在于，所述s2中5个一级指标为：循环经济原则、以人为本原则、动力有效性原则、设计创新原则以及驾驶高性能原则；所述s2中12个二级指标为：环境友好性、可回收性、经济性、普适性、可靠性、续航稳定性、续航便捷性、时尚性、简约性、独特性、驾驶安全性以及驾驶舒适性。
3.根据权利要求2所述的产品众包设计方案智能评估方法，其特征在于，所述s33中对模型进行训练加载的方法具体为：
4.根据权利要求2所述的产品众包设计方案智能评估方法，其特征在于：所述s34中余弦相似度是一种计算两个非零向量之间相似度的方法，用于计算文本中词或句子的相似性，通过比较向量间的余弦值，可以评估词语间的语义接近程度。
5.根据权利要求2所述的产品众包设计方案智能评估方法，其特征在于：所述s4中对众包任务进行调整是基于情感分析结果进行反馈的，当调整完成后，更新众包平台上的众包任务信息，重新收取设计方案，收集好新一轮的方案后，再次计算其与指标词库的相似度得分，根据新的相似度得分和情感分析结果，系统重新生成推荐列表，优先展示得分高或改进显著的设计方案。
6.产品众包设计方案智能评估系统，其特征在于，所述评估系统包括：
7.根据权利要求6所述的产品众包设计方案智能评估系统，其特征在于：所述权重计算模块中5个一级指标为：循环经济原则、以人为本原则、动力有效性原则、设计创新原则以及驾驶高性能原则；所述权重计算模块中12个二级指标为：环境友好性、可回收性、经济性、普适性、可靠性、续航稳定性、续航便捷性、时尚性、简约性、独特性、驾驶安全性以及驾驶舒适性。
8.根据权利要求6所述的产品众包设计方案智能评估系统，其特征在于：所述s33中对模型进行训练加载的方法具体为：
9.根据权利要求6所述的产品众包设计方案智能评估系统，其特征在于：所述s34中余弦相似度是一种计算两个非零向量之间相似度的方法，用于计算文本中词或句子的相似性，通过比较向量间的余弦值，可以评估词语间的语义接近程度。
10.根据权利要求6所述的产品众包设计方案智能评估系统，其特征在于：所述情感分析模块中对众包任务进行调整是基于情感分析结果进行反馈的，当调整完成后，更新众包平台上的众包任务信息，重新收取设计方案，收集好新一轮的方案后，再次计算其与指标词库的相似度得分，根据新的相似度得分和情感分析结果，系统重新生成推荐列表，优先展示得分高或改进显著的设计方案。