出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解

当(dāng)前(qián)，AI大模型技术浪潮正在掀起颠覆 性
变革，赋(fù)能千行百业。

汽车产业处在“新(xīn)智能(néng)”发展的(de)起点，AI大模型的应用将重塑智(zhì)能汽(qì)车算法(fǎ)与逻(luó)辑，助(zhù)力生产力革新，深度融入汽车各业务场景(jǐng)。人工智能（AI）作为“新质生产力”，推动汽车产业(yè)从数字化迈向“数智化(huà)”。这种变革(gé)，重塑了大众(zhòng)的出行观念(niàn)，也催生了新的出(chū)行需求(qiú)和商业模(mó)式。

在AI大模
型 的(de)等(děng)新技术的推动(dòng)下，新出行市场将有哪些变化出现？这些变化又会带来哪(nǎ)些新的商业模式？面对能源变革，市场期待怎样的低碳智慧出行？

受访者供图

针对目前新出行(xíng)行(xíng)业的热(rè)点议题，4月23日，每日经(jīng)济新闻主办以“聚焦产业变革趋势探(tàn)索产业(yè)发展新路径(jìng)”为(wèi)主题的“2024美(měi)好出行MaaS沙龙”活(huó)动。期间，北方工(gōng)业大学汽车(chē)产业
创新研究中心主任、教授纪雪洪，中国汽车流 通(tōng)协会数据应用与消费者研究分(fēn)会副秘书(shū)长(zhǎng)常亮，耀(yào)出行首席执行官杨广，一嗨出行执行(xíng)副总裁兼(jiān)首席战(zhàn)略官蔡礼洪，T3出行副(fù)总(zǒng)裁李(lǐ)京峰等专(zhuān)家学者和企业高管，围绕上述相关问题分享了真知灼见(jiàn)。

AI大(dà)模型(xíng)能有效提升运营效率

“AI大模型将带来颠覆性变化(huà)，所有(yǒu)企(qǐ)业都必须(xū)重(zhòng)视人工智能的迭代和变化。在很多(duō)关键领域，未来5~10年(nián)，人工智能 带(dài)来的影响，完全不亚于(yú)互联网诞生所带来的影响。”杨广认(rèn)为，AI大模型将重构不少行业。

这一观点已(yǐ)经成为共识。聚焦出行领域，随着汽车行业开启(qǐ)智能化下半场竞争，各大出行服务商也都已经开始利用大模型赋能(néng)企 业运营。比如，T3出行在去年就开始打造出行行业的(de)生态大模型——阡陌(mò)大模型，这一大模(mó)型基本由决策类能力、生成类能力以及多模态能力组(zǔ)成。

“目前，我们把它应用于网约车的司乘服务、智能(néng)调度(dù)和(hé)安全保障这三大主要场景。经大概(gài)测算，通过引入大模(mó)型(xíng)能力(lì)，公(gōng)司(sī)的客服效率大(dà)概提升了10%，每天大约能够给整个客服团队节省上百个小时人工工作时间。”李京峰表(biǎo)示。

李京(jīng)峰(fēng)介
绍，在智能调度方面，T3出行(xíng)可(kě)以通过
智能供需预(yù)测，以95%左右的(de)准确(què)率，去预测15分钟之后的(de)出(chū)行供需数量，从而有效解决(jué)“冷热区(qū)”问题(tí)。“我(wǒ)们发现，通过AI大模型赋能 ，可以把出行调度的效率提升约(yuē)10%以上，也能提升司机群体的收入。另外，在安全保障方面，AI大模型能够自动识别司机的疲劳驾(jià)驶状(zhuàng)态、危险(xiǎn)驾驶状态，以及司乘语言
冲(chōng)突等，平台能(néng)够及时介入(rù)、干预，进而解决(jué)一系列的安
全隐患问题。”李京峰称。

杨广(guǎng)也表示，耀(yào)出行(xíng)同样
在根(gēn)据公司(sī)过去几年积累的(de)订单数据和客户的服务数据，开发自己的大模型。“我
们用了这个模型之后，显著的变化(huà)主要体现在部分企业客户和重点个
人客户的需求(qiú)场景(jǐng)中。在这些订单变(biàn)化频次很高的(de)场景下，我们(men)的运营效率大约提升了 10倍。”杨广说。

蔡礼洪(hóng)则从用户的角度，谈到了(le)AI大模型给(gěi)出行领域带来(lái)的新体验。“我们也是通过AI大模型来(lái)捕捉(zhuō)不同用户的出行习惯。从用户体验的角度来讲，有了AI的赋能，用户的(de)预订效率也有了量级(jí)提(tí)升(shēng)。而从(cóng)企业(yè)的(de)运营效(xiào)率出发的话，我们能够通(tōng)过AI实现降本增效。”蔡礼洪(hóng)表示，企业在拥抱的AI过程中，确实已经“尝到了甜(tián)头”。

值得关(guān)注的是(shì)，聚焦高端出行领 域的企(qǐ)业，更需要注(zhù)重用户精细化解决 方案。据杨广透(tòu)露(lù)，耀出行正在用AI大(dà)模型为用户(hù)提供高度(dù)定制化的服(fú)务(wù)。

“以前我们做这样的方案可能需(xū)要由内部团队和客户一起(qǐ)，进行长时间的来回沟通和准备。但现在，利用这些已经成熟的人工智(zhì)能(néng)模型，基于自己的知识库，我们可以在短时间内为(wèi)客户提供多套满足需求的方案。”杨(yáng)广认为，人工智能带来的改(gǎi)变，不仅体现在出行行(xíng)业。基于此，中(zhōng)国所有的企业都(dōu)必须尽快学习和了解它，从而对企(qǐ)业 运营的方方面面进行(xíng)迭代。

行业数(shù)据安全问题仍待解决

不(bù)过，AI大模(mó)型在(zài)给 出(chū)行业(yè)带来机遇的同时，也给出挑战。

“AI大模型带来的机遇，是需要把握的，因为它有一个逐步的
场景应(yīng)用，怎么(me)把通用大模型和企业的经营产生的数据，充分地去(qù)结合起来，去找到最(zuì)有效率(lǜ)的点，然后去(qù)引进相应的人才，做产品的(de)革新、运营水平的提(tí)升，给用户(hù)提(tí)供更(gèng)好的体验，是需要企业去充分(fēn)了解的。在这个 过程中，不同的(de)企业在应对和打(dǎ)法上是有(yǒu)差异的，可能会(huì)导致一些企(qǐ)业应对滞后，或者说反(fǎn)应(yīng)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。

具体来看，AI大模型背(bèi)后往往需要大数据来支撑，而不同公司掌握的(de)数据规模也会有差异。“如果某家公出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解司有(yǒu)数据，也有资金，那么它能够很快(kuài)进行大模型的应用，或者是多(duō)模态应(yīng)用，也能(néng)够很快(kuài)找到一些更新的技术落地，中小(xiǎo)企业可(kě)能很难跟上它的步伐。这样(yàng)一(yī)来，行业中的‘马太效应’就会凸显(xiǎn)。这是需要中小企业(yè)关注的。”纪雪洪说(shuō)。

从具(jù)体落(luò)地(dì)与应用来(lái)看，李京峰分(fēn)享了T3出行在(zài)产品技术中引(yǐn)入AI大模型时，遇到的困难和挑战。“第一个大(dà)的挑战是，现在阶段AI大模(mó)型(xíng)还不足够成(chéng)熟、不(bù)够准确，但在网约车行业，我们又要求高效准确地去解决(jué)用户的每一(yī)个问题。这对于 产品技术和应用(yòng)是一个巨大挑战；第(dì)二个挑战体(tǐ)现在大模型(xíng)目前还缺出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解乏地图信(xìn)息、结构化数(shù)据等(děng)方面的能力。这(zhè)就需要在(zài)实际应用和实际场(chǎng)景中，从产品、技术角度结合大模型、地图(tú)的结构化数据和非结构化数据，一(yī)起去(qù)解决(jué)这个问题。T3出行也是持续在摸索如何把这几种能力(lì)结合到一起，打造最优的用户体验。”

此外(wài)，AI大模型赋能到出行领域的过程中，数据的安全和客户的隐私问题(tí)同样是绕不开的挑战。

“我们在(zài)做大模型训练去提炼(liàn)用(yòng)户预订习惯的时候，首先要做的就是‘脱敏’，把有一些非必要的信息在后台模糊掉，也不会把用户核心
敏感信(xìn)息拿来做模型(xíng)训练。”蔡礼洪(hóng)对此表示。

耀出行的用户中(zhōng)，有不少是(shì)公(gōng)司高管，或重要政要人员。由于身份和职业的(de)特殊性(xìng)，这些用户对隐私保护机(jī)制也提出了(le)更高的要(yào)求(qiú)。“我们在利用AI大模型提升运营效(xiào)率、更好为客户(hù)服务的同时，也要做到全程保障客户信息安全，所有的耀出行管家均签署了隐私保护协(xié)议，并(bìng)确保(bǎo)行车过程(chéng)中无录音、无录像。”杨广表示。

新能源车渗(shèn)透率将持续提升

除了出行(xíng)企业，出行领域的数据管(guǎn)理和安全，也需要政策层面(miàn)的监督与管理。“出行是一(yī)个强监管的行业，大(dà)家比(bǐ)较重视安全和隐私保护。在(zài)大模型(xíng)快速发展的时候，我们要开放一些数据，甚至与一些(xiē)第(dì)三方数据资源进行整合。这时怎么去定好数据(jù)开放边界(jiè)、安全底线等，需要政府给予(yǔ)一定的支持。”纪雪洪认为。

在常亮看(kàn)来，面对技术带来的变(biàn)化，出行公司要想占据优势，核心仍是发挥自身优(yōu)势，服务好司机和用户。“出行
企业提(tí)升业务的核心，是要把公司的主要运(yùn)力，即司机，服务好，因为(wèi)只有服务好司机，司机才能更好地(dì)服(fú)务乘客。”常亮认为，乘客感(gǎn)受是促进整个出行(xíng)行业快速发展的核心 动力，AI大模型(xíng)等技术“上车”，也是为了更好地服务乘客。

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

为了给(gěi)消费者提供(gōng)更好的用车体验，以(yǐ)一嗨租车为代表的出行企业，在车(chē)队车型的配比上，也会根(gēn)据用户需求进出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解行(xíng)调整。

据(jù)悉，目前，一(yī)嗨(hāi)租车车队中的新能源汽车约1万多辆，主要是最受C端(duān)消费者欢迎的品牌(pái)，包 括(kuò)小鹏、特斯拉等。

“我们的车队布局也主要受用户 驱动(dòng)。在不同地区，电动车租赁的接受程度也明显(xiǎn)不同。在新能(néng)源市场渗透率高、全年气候(hòu)较温
和的地区，新能源车会更(gèng)受欢(huān)迎。”蔡礼洪举例称，海(hǎi)南消费者对新能源车接受程度高，公
司在当地会投放更多的(de)新能(néng)源(yuán)车型；而在西北等(děng)地，由(yóu)于各城市之间(jiān)距离(lí)较远(yuǎn)，消费者(zhě)会优先选择燃油车，公司在当地(dì)投放的车型，也更多是(shì)燃油车。

不过，蔡礼洪也强调称，未来(lái)，新能源车在出行行(xíng)业中的渗透率会越来
越高，且(qiě)往往配备更高阶的辅助驾驶技术，这会给用户的体验带
来质的飞跃。“是否将新能源车队规模继续扩(kuò)大，还(hái)需根据用户需求来(lái)调整。”蔡礼洪称。

纪雪(xuě)洪也表(biǎo)示，目(mù)前，大出行领域整体都(dōu)在加(jiā)快引 入新能源(yuán)车型，但出行企业(yè)对车辆的采购主要源于用户(hù)的接受程度，需分(fēn)场景、分(fēn)区域进行。但随着新能源汽车(chē)成(chéng)本逐步降低(dī)、充(chōng)电便(biàn)利性提高以及智能(néng)化体验的(de)进一步强化，新能源汽车(chē)将成(chéng)出行业趋势。

中汽协数(shù)据(jù)显(xiǎn)示(shì)，今年1~3月(yuè)，国内新能(néng)源汽车累(lèi)计(jì)销售209万辆，同(tóng)比增长31.8%，市场占有率达到(dào)31.1%。中(zhōng)国科学院院士、清华大(dà)学教授(shòu)欧阳明高曾预测，2030年新能源革命将(jiāng)迎来爆发期，新能源汽车保有量将达到千(qiān)万级，市(shì)占率(lǜ)将达到70%。

纪(jì)雪洪表示，智能电动汽(qì)车的发展(zhǎn)，将同步推进出行行业商业(yè)模式(shì)的变化，比如消费者在出行上可能需要 更多共享化，不(bù)仅是车辆的共享，还包括座位的共享等，最终行业将实现低碳智(zhì)慧出行。

自动驾驶将在出行(xíng)领域起主导作用

随着汽车产业的快速发展以及大模(mó)型技术的赋(fù)能(néng)，未来5~10年出行方式(shì)也将发生明显变化。

“未来的出行方式一定(dìng)是多样化的，如300公里以下的出行距(jù)离，消费者会更多选择开车、打车或租车(chē)等(děng)方式；300~800公里出行，消费者则会则选择高铁(tiě)；800公里以上的出行距(jù)离，消费者则可能(néng)会选择飞机出行。”常亮认(rèn)为，未来(lái)出行可能会是(shì)“一站式”的。

杨广则提出，基于大模型(xíng)对消费者习(xí)惯和出行爱好的测算，未来出行或能(néng)实现基于路(lù)况、方便性、使用习惯等分析 ，给出组合出(chū)行方式，尽可能(néng)缩短消费者在旅途中不必要消耗的时(shí)间。

在李京峰看来，未来几年，自动驾驶技术会大规模落地(dì)，这会对(duì)出行行业产(chǎn)生巨(jù)大影(yǐng)响和改变。“在这件事(shì)上，我们相对乐观(guān)。因为我们近期(qī)与同行业的自动驾驶公司接触较多，了(le)解到它们正在通过各种技术革新，来(lái)促使自动驾驶车辆应用落地。”李京峰表示，“我们(men)认为，在全无人驾驶车这一方向上，L4级别的全无人Robotaxi（自动驾(jià)驶出租车）一定是今后网约(yuē)车发展的一个(gè)不可逆的趋势。无论是(shì)从技术角(jiǎo)度(dù)，还是从人员成(chéng)本结(jié)构角度来(lái)看，这(zhè)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(hé)时能真正(zhèng)实现完全 自动驾驶，尚无定数。“出行企业现在需要考虑的是，如果自(zì)动驾驶(shǐ)时代到来之后，出行方(fāng)式会(huì)发生什
么样的变化，以及如何将出(chū)行车辆与大出行车辆结合起来。因为(wèi)从政(zhèng)策层面来看，出(chū)行(xíng)仍以公共交通为主，网约车(chē)、出租(zū)车等运营(yíng)车辆出行为辅。”常亮解释称(chēng)。

在李京峰看来(lái)，目(mù)前，自动驾(jià)驶大规模落地主要面临两(liǎng)大挑(tiāo)战(zhàn)。一是，从行业需求来看，L4级自动驾驶只是解决了从A点到B点把人安全送达的问题，但是(shì)对网约场景细(xì)节考虑不够，L4级自动驾(jià)驶(shǐ)车辆并不能够直接(jiē)用于Robotaxi运营(yíng)。二是，当前的政策法(fǎ)规、车辆保险政(zhèng)策(cè)，也不足以支(zhī)撑(chēng)Robotaxi大(dà)规模落地(dì)。“我(wǒ)们在网约车阶(jiē)段积(jī)累的(de)产品技术(shù)和运(yùn)营能力，能够(gòu)快速地平移到自动驾驶时代(dài)。同时，我们正在和各个自动驾驶算法公司、各大主机厂合作，为自动(dòng)驾驶时代到来做充分(fēn)的准备。”李京峰称。

李京峰(fēng)还表(biǎo)示，Robotaxi的落(luò)地，会循序渐进。比如，会先在某一些城(chéng)市试点(diǎn)，然后单(dān)个(gè)城市开放，最后在(zài)全国(guó)范围内开放。

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