出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解

当前，AI大模(mó)型技术(shù)浪潮正在掀起颠覆性变革，赋能千行百业(yè)。

汽(qì)车产业处在“新智能”发展的起点(diǎn)，AI大模型的(de)应用将重塑智能(néng)汽车算(suàn)法与逻辑，助力生产力 革新，深度融入汽车各(gè)业务场景。人工智能（AI）作为“新质生产力”，推动汽车产(chǎn)业从数字化迈向(xiàng)“数智(zhì)化”。这种变革，重塑了大众(zhòng)的(de)出行观念，也催生了新的出行需求和商业模式。

在AI大模(mó)型的(de)等新技术的推动(dòng)下，新出行市场将有哪些变化出现？这些(xiē)变化又会带来哪些新的(de)商业(yè)模式？面(miàn)对
能源变革(gé)，市场期待(dài)怎样的低碳智慧出行？

受(shòu)访者供(gōng)图

针对目(mù)前新(xīn)出行行业
的(de)热点(diǎn)议题，4月23日，每日经济新(xīn)闻(wén)主(zhǔ)办以“聚焦产业变革趋势探索产(chǎn)业(yè)发展新路径”为主题的“2024美(měi)好出(chū)行MaaS沙(shā)龙”活动。期间，北方工业大学汽车产业创(chuàng)新研究中心主任、教授纪雪洪，中国汽车流(liú)通(tōng)协会数据应用与消费者研究分会副秘(mì)书长常亮，耀出(chū)行首席执行官杨广，一嗨出行执(zhí)行(xíng)副总(zǒng)裁兼(jiān)首(shǒu)席战略官蔡礼(lǐ)洪，T3出行副(fù)总裁(cái)李京峰等专家学者和企(qǐ)业高管，围绕(rào)上述相关问题分享出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解(xiǎng)了(le)真知灼见 。

AI大 模型能有效(xiào)提升运营效率(lǜ)

“AI大模型将带来颠覆性变(biàn)化，所有企业都必须重视人工智能的迭代和变化(huà)。在很多关键领(lǐng)域(yù)，未来5~10年(nián)，人工智能带来(lái)的影响，完全不亚(yà)于互联网诞(dàn)生所带来的影响。”杨广认为，AI大模型将重构不少行业。

这一观点已经成为共识(shí)。聚焦出(chū)行领域，随(suí)着汽(qì)车行业开启智能化(huà)下半场竞争，各大(dà)出行服务商也(yě)都已经开始利用(yòng)大模型(xíng)赋能(néng)企业运营。比如，T出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解3出行(xíng)在去(qù)年就(jiù)开始打造出行行(xíng)业的生态(tài)大模型(xíng)——阡陌大模(mó)型，这一大模型基本由决策类能(néng)力、生成类能力以及(jí)多模态能力组成。

“目(mù)前 ，我们把它(tā)应用于网约(yuē)车的司乘服务、智能调度和安(ān)全保障这三大主要场景。经大概测算，通过引(yǐn)入大模型能力，公司的客服效率大概(gài)提升了10%，每天大约能
够给(gěi)整个客(kè)服团队节省上百个小时人工工作时间(jiān)。”李(lǐ)京峰(fēng)表(biǎo)示。

李京峰介绍，在智能调度方面，T3出行可
以通过智(zhì)能供(gōng)需预测，以95%左右的准确率，去预测(cè)15分钟(zhōng)之后的出行供需(xū)数量，从而有效(xiào)解决“冷热区”问题。“我们发现，通过AI大模型(xíng)赋能，可以把出行调度的效率(lǜ)提升约(yuē)10%以上，也能提升司机(jī)群体 的收入(rù)。另外，在安全保障(zhàng)方面，AI大模型能够(gòu)自(zì)动(dòng)识别司机的疲劳驾驶(shǐ)状态(tài)、危险驾(jià)驶状态 ，以及(jí)司乘语言冲突等，平台能够及时介入、干预，进而解决一系(xì)列的安全隐患问题。”李京(jīng)峰(fēng)称。

杨广也(yě)表示，耀出(chū)行同样在根据公司过去几年积(jī)累的(de)订单数据和客户(hù)的服务(wù)数据，开发自己的大模型。“我们(men)用了这个模型之(zhī)后(hòu)，显(xiǎn)著的变化主要体现在部分企业客户(hù)和重(zhòng)点个人客户
的需求(qiú)场景中。在这些订单变化频(pín)次很(hěn)高的场景(jǐng)下，我们的运营效率大约(yuē)提升了10倍。”杨广说。

蔡礼洪则从用户的角度，谈到了AI大模型给(gěi)出行领(lǐng)域带(dài)来的新体验。“我们也是通过AI大模型来捕捉不同用户的(de)出行习惯。从(cóng)用(yòng)户体验的角度来(lái)讲，有(yǒu)了AI的赋能，用户的预订效率也有了量级提升。而从企业的运营效率出发的(de)话 ，我们能够通过AI实现降本增效。”蔡(cài)礼
洪表(biǎo)示(shì)，企业在拥抱的AI过程中，确实已经“尝(cháng)到了甜头”。

值得关(guān)注的是，聚焦高端出行领域的企业(yè)，更需要注重用户精细化解决方案。据(jù)杨广透露，耀出行正在用AI大模型为用户提供高度定制化的服务 。

“以前我们做这样的方案可能需要由内部团队和客户(hù)一起，进行长时间的来(lái)回沟通和准备。但现在，利用这些已经成熟的人工智能模型，基于自己的知识库(kù)，我们可以在(zài)短时
间内为客户(hù)提供(gōng)多套满(mǎn)足需求的(de)方案。”杨广认为，人工智能带来的改变，不仅体现在出行行业。基于此，中(zhōng)国所(suǒ)有的企业都必须尽(jǐn)快学习和了解它，从而对企业运营的方方 面(miàn)面(miàn)进行迭(dié)代。

行业(yè)数(shù)据安(ān)全(quán)问(wèn)题仍待 解决

不过，AI大模型在给出行业带来机遇的同时，也(yě)给出挑战。

“AI大模型(xíng)带来的(de)机遇，是需要把(bǎ)握的，因为它有一个逐步的场景应 用，怎么把通用(yòng)大(dà)模型和企业的经营产生的(de)数据，充分(fēn)地去
结(jié)合起来，去找到最(zuì)有效(xiào)率(lǜ)的点，然后去引进相应的人才，做产品的 革新、运营水平的提升，给用户提供(gōng)更(gèng)好(hǎo)的体(tǐ)验，是需要企业去充分(fēn)了(le)解的。在
这个过程(chéng)中，不(bù)同的企业在应对和打法 上是有差异的，可能会导致一些企业应对滞(zhì)后，或者说反应迟钝，甚至在这一波浪潮中被替代或者被淘汰出局。”纪雪洪指出。

具(jù)体(tǐ)来看，AI大模(mó)型背后往往需要大数据来(lái)支撑(chēng)，而不同公(gōng)司掌握(wò)的数据规模也会有差异。“如果某家公(gōng)司有(yǒu)数据，也有(yǒu)资金，那么它能够很快进(jìn)行(xíng)大模型的(de)应用，或者(zhě)是多模态应用，也能够很快找到一些更新的技术落地(dì)，中小企业可能很难跟上它的步伐。这样一来，行业中的‘马太(tài)效应’就 会(huì)凸显。这是需要中小(xiǎo)企业关注的。”纪雪洪说(shuō)。

从具体落地与应用来看，李京峰分(fēn)享了T3出行在产品技术中引入AI大模型时，遇(yù)到的困难和挑战。“第一个大的挑战是，现在阶(jiē)段AI大模型还不足够成熟(shú)、不(bù)够准确，但在网约车行(xíng)业，我们又(yòu)要求高效准确地去解决用户的(de)每一个问(wèn)题。这对于产品技术和应用是(shì)一个巨(jù)大挑(tiāo)战；第二个挑战体现在大模型目前还缺乏地图信息、结(jié)构化数据等
方面的能力(lì)。这就需(xū)要在实际应(yīng)用和实际场景中，从产品、技术(shù)角度
结合大模型、地图的结(jié)构化数据和非结构化(huà)数据，一起去解决这个问题。T3出行也是持(chí)续在摸索如(rú)何把这几(jǐ)种能力(lì)结合(hé)到一起，打造最优的(de)用户体验。”

此(cǐ)外，AI大模型赋能到出行领(lǐng)域的 过程中，数据的安全和客户的隐私问题同样是绕不开(kāi)的挑战。

“我们(men)在(zài)做大(dà)模型训练去提炼(liàn)用户预订习惯
的时候，首(shǒu)先要做的就(jiù)是‘脱敏’，把有一些非必要(yào)的信息在后台模糊(hú)掉，也不会把用户核心敏感(gǎn)信息拿来做模型训
练。”蔡礼(lǐ)洪(hóng)对(duì)此表示。

耀(yào)出行的用户(hù)中，有不少是
公司(sī)高管，或重要(yào)政(zhèng)要(yào)人员。由于身份和职业的特(tè)殊性，这些(xiē)用户对隐私保护机制也提出了更高的要求。“我们在利用AI大模型提升运营效(xiào)率、更好为客户服务(wù)的同时，也要做到全程(chéng)保(bǎo)障客户信息(xī)安全，所
有的耀出行管家均签署了隐私保护协议，并确保行车过程中无录音、无(wú)录像。”杨广表示。

新能源车(chē)渗透率(lǜ)将持续提升

除了出行企业，出行领域的数据管理和安全，也需要政策层面的监督(dū)与管理。“出行是(shì)一个强(qiáng)监管的行业，大家比较重(zhòng)视安全和隐私保护。在大模型快速发展的时候，我们要开放一些数据，甚至(zhì)与一些第三方数据资源进行整合 。这时怎(zěn)么(me)去定(dìng)好数据开放边界、安全底线等(děng)，需要政府给予一定的支持。”纪雪洪认为。

在常亮看来，面对技术带来的变化，出行公司要(yào)想占(zhàn)据优
势，核心仍是发挥自身优势，服务好司(sī)机和用户。“出行企业提升业务的核心，是要把公(gōng)司的主(zhǔ)要运力(lì)，即司机，服务好，因为只有服务好司机，司机才能更好地服务乘客。”常亮认为，乘客感受是促进(jìn)整个出行行业快速发展的核心动力，AI大模型等技术“上车”，也是为了更好地服务乘客(kè)。

同时，常亮还呼吁，相关主管部门或地方政府(fǔ)，能给(gěi)出行行(xíng)业政策“松绑”，以促进出行行业的快速发展。

为(wèi)了给消费者提供更好的用(yòng)车体验，以(yǐ)一嗨租车为代(dài)表的(de)出行企业，在车队车型的配比上，也会根据用(yòng)户
需求进(jìn)行(xíng)调整(zhěng)。

据(jù)悉，目前，一嗨租车车队中的(de)新能源汽车约1万多辆，主要是(shì)最受C端消费(fèi)者(zhě)欢迎的品牌，包括小鹏、特斯拉等。

“我们的车队布局也主 要受用户驱动。在不同地区，电动车租赁的接受程度(dù)也明显不同。在新能源市场 渗(shèn)透率高、全年气候(hòu)较(jiào)温(wēn)和的地区，新能(néng)源车会更受欢迎。”蔡礼洪举例称，海南消费者对(duì)新能源车接受程度(dù)高，公司(sī)在当地会投放(fàng)更多的新能源车型；而在西北等地，由于各城(chéng)市之间距离较远(yuǎn)，消费者会(huì)优先选择燃油车，公司(sī)在当地投(tóu)放的车型，也更多是燃(rán)油车。

不过，蔡礼(lǐ)洪也强调称，未来，新能源车在出行(xíng)行业(yè)中的渗透率会(huì)越来越(yuè)高(gāo)，且往往配备更高阶的辅助驾驶技术，这会给(gěi)用户(hù)的(de)体验带来质(zhì)的飞跃。“是否将(jiāng)新能源车队(duì)规模(mó)继续扩大，还需根据用户需求来(lái)调整。”蔡礼洪称。

纪雪洪也表示，目前，大出行领(lǐng)域整(zhěng)体都在加快(kuài)引入新能源车型，但出行(xíng)企业对车辆的采购主要源于用(yòng)户的接受程度，需分(fēn)场景、分区域进行(xíng)。但随着新能源汽车成本逐步降低、充电便利性提高以及智能(néng)化体验的进一步(bù)强化，新(xīn)能源汽车将成出行业趋势。

中(zhōng)汽协数据显示，今年1~3月，国(guó)内新能源汽车累计销售209万辆，同比增长(zhǎng)31.8%，市场占有率(lǜ)达到(dào)31.1%。中国科学院院士、清华大学教授欧阳明高曾预测，2030年新能源(yuán)革命将迎来(lái)爆发期，新能源汽车(chē)保(bǎo)有量将(jiāng)达到千(qiān)万级，市占率将达到70%。

纪雪洪表示，智能电动(dòng)汽车的发展，将同步推进出行行业商业模式的变化，比如消费(fèi)者在出行上可(kě)能需要更多共享化，不仅是车辆的(de)共享，还包括(kuò)座位的共(gòng)享等，最终行业将实现低碳智慧出行。

自(zì)动驾驶将在出(chū)行领域(yù)起主(zhǔ)导作用

随着汽车产业(yè)的快速发展以及大(dà)模型(xíng)技术(shù)的赋能，未(wèi)来5~10年(nián)出(chū)行方式也将发生明显变化。

“未来(lái)的出行方式
一定是多样化的，如(rú)300公里以下的出行距离，消费者会更多选择开(kāi)车、打车或租(zū)车等方式；300~800公里出行，消费者则会则选择高铁；800公里以上的出行距离，消费者则可能会选择飞机出行(xíng)。”常亮认(rèn)为，未来出行可能会是(shì)“一站式”的。

杨广则提出(chū)，基于大模型对消费(fèi)者习惯和出行爱好(hǎo)的测算，未来出行或能(néng)实现基于路况、方便性、使用习(xí)惯等分析，给出组合(hé)出(chū)行
方式，尽可(kě)能缩(suō)短(duǎn)消费者(zhě)在(zài)旅途中不必要(yào)消(xiāo)耗(hào)的时间。

在李京峰(fēng)看来，未来几年，自动驾驶技术会(huì)大规模落地，这会对(duì)出行行业产生巨大影响和改变。“在这件事上，我们相对乐观。因(yīn)为我们近期与同行(xíng)业的自动驾驶公司接触较多，了解(jiě)到它(tā)们正在(zài)通过各种(zhǒng)技术革新，来促使自动(dòng)驾驶车辆应用落地出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解。”李京峰表(biǎo)示(shì)，“我们认为，在全无人驾(jià)驶车这(zhè)一方向上，L4级别的全
无人Robotaxi（自(zì)动驾驶出租车）一(yī)定是今后
网约车发展的一个不可逆的(de)趋势。无(wú)论是(shì)从技术角度，还是从人(rén)员成本(běn)结构角度来看，这都将是不可逆的发展趋势”。

常亮也表示，自动驾驶车辆会越来越多，但具体何时能(néng)真正实现(xiàn)完全自动驾驶，尚无定数。“出行企业现在需要考虑(lǜ)的是，如果自(zì)动驾驶时代到来(lái)之后(hòu)，出行方式会发生什么样的(de)变化(huà)，以及如何将出行车(chē)辆与大出
行车辆结合起来(lái)。因为从政策层(céng)面来看，出(chū)行仍以(yǐ)公共交通为主，网约车、出租车等(děng)运营车辆出行为辅。”常(cháng)亮解释称。

在李京(jīng)峰看来，目前，自动驾驶大规模落地主要面临两(liǎng)大挑战(zhàn)。一是，从行业(yè)需求来看，L4级自动驾(jià)驶只是解决了从A点到(dào)B点(diǎn)把人安全(quán)送达的问题 ，但是对网约场景细节考(kǎo)虑不够，L4级自动驾驶车辆并不(bù)能够直接用于(yú)Robotaxi运营(yíng)。二是，当(dāng)前的政(zhèng)策(cè)法(fǎ)规、车(chē)辆保险政策，也不足以支撑Robotaxi大(dà)规(guī)模落地。“我们在(zài)网约车阶段积累的产品(pǐn)技术和运营能力，能够快速地平移到自动驾驶时代。同时，我们正在和各个自动驾(jià)驶(shǐ)算法公司、各大主机厂合(hé)作，为自动驾驶时代到来做充分的准备。”李(lǐ)京峰称。

李京峰还表示，Robotaxi的落地，会循(xún)序渐进。比如，会先在某一(yī)些城市试点，然后单个城市开放，最(zuì)后在全国范围内开放。

未经允许不得转载：橘子百科-橘子都知道 出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解