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(xiān)起(qǐ)颠覆性变革，赋能千行百业(yè)。

汽车产业处在“新智能”发展的起点，AI大模型(xíng)的(de)应用将重塑智能(néng)汽车算法与逻辑，助力(lì)生产力革新，深(shēn)度(dù)融入汽车(chē)各业务场景。人工智能（AI）作为“新质生产力”，推动汽(qì)车产(chǎn)业从数(shù)字化迈向“数智化”。这种变革，重塑了大众的出行观念，也催生了新的出行需求和商业模式。

在AI大模型的等(děng)新技术的推动下，新出行市场将有哪些(xiē)变化出现？这些变化又(yòu)会带来哪些新的商业(yè)模式？面对能源(yuán)变革，市场(chǎng)期待怎样的低碳智慧出行？

受访者供图

针对目前新出行行业的热点议题，4月23日，每日经济新闻主办(bàn)以“聚焦产业(yè)变革(gé)趋势探索产(chǎn)业发展(zhǎn)新路径”为主题的“2024美好出行MaaS沙龙”活动。期间，北(běi)方工业大学(xué)汽车产业(yè)创新研究中心主任、教授(shòu)纪雪洪(hóng)，中国汽(qì)车流通协会(huì)数据应用(yòng)与消费者(zhě)研究分会(huì)副秘书长常亮，耀(yào)出行首席 执行(xíng)官杨(yáng)广，一嗨出行执行副总裁兼首席(xí)战略官蔡礼洪，T3出行副总裁
李京峰等专(zhuān)家学者和企业高(gāo)管，围绕上述相关(guān)问题分享了真知灼见。

AI大模型(xíng)能有效提升运营效率

“AI大模型将带来颠覆性变化，所(suǒ)有企业(yè)都必须重视人工智能的迭代(dài)和变化(huà)。在很多关(guān)键领(lǐng)域，未来5~10年，人工智能带来
的影响，完 全
不亚于互联网诞生所带来的影响。”杨(yáng)广认为，AI大模型将重(zhòng)构(gòu)不少行业。

这(zhè)一观点已经成为共识。聚焦出行领域，随着汽车行(xíng)业开启智能化下半场竞争，各大出行服务商也都已经
开始利用大模型赋能企业运营。比如，T3出行在去年就开始打造出行(xíng)行业的生态大模型——阡陌大模(mó)型，这一(yī)大模型(xíng)基本由决策类能力、生
成类能力(lì)以及多(duō)模态能力(lì)组成。

“目前，我们把它应用于(yú)网约车的司乘服务、智能调度和安全保障这三大主要场(chǎng)景。经大(dà)概测算，通过引入大模型能力，公司的客服效率大概提升了10%，每天大(dà)约(yuē)能够给整个客服(fú)团队节省上百个小时(shí)人工工作时间。”李京峰表示(shì)。

李京峰介绍(shào)，在(zài)智能调度方(fāng)面，T3出行(xíng)可以通过智能供需预测，以95%左右的(de)准确率，去(qù)预测15分钟之后的出行供需(xū)数量，从而(ér)有效解决“冷热(rè)区”问(wèn)题。“我们发现，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(jī)群体的(de)收(shōu)入(rù)。另外，在安全(quán)保障方面，AI大模型能够自动识别(bié)司机的疲
劳驾驶状态、危险驾驶状态，以(yǐ)及司(sī)乘语言冲(chōng)突等，平台能(néng)够及时介入、干预，进而解决一系列的安全隐患问(wèn)题。”李京峰称(chēng)。

杨广也表示，耀出行同样在(zài)根(gēn)据公司过去几年积累的订(dìng)单数据和客户的(de)服务(wù)数据，开发自己的大模(mó)型。“我们用(yòn出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解g)了(le)这个模型之后，显著的变化(huà)主要体现在部分企业客户和(hé)重(zhòng)点个人(rén)客户的(de)需求场景中。在这些订(dìng)单变(biàn)化频次很高的场景下，我们的运营效率大约提升了10倍。”杨广说。

蔡礼洪则从用户的角度，谈到了AI大模型给出行领(lǐng)域带来的新体(tǐ)验。“我们也是通(tōng)过AI大模(mó)型来(lái)捕(bǔ)捉不同用户的出行习惯。从用户体验的(de)角度来讲，有(yǒu)了AI的赋(fù)能，用户(hù)的预订(dìng)效率也有了量(liàng)级(jí)提升。而从企业的运营效率(lǜ)出发的话，我们能够通过AI实现(xiàn)降本增效。”蔡(cài)礼洪表示，企(qǐ)业在(zài)拥抱的(de)AI过(guò)程中 ，确实已经“尝到(dào)了(le)甜(tián)头”。

值得关注的是，聚(jù)焦高端(duān)出行领域的企业(yè)，更需要注重用户精细(xì)化解决方案(àn)。据杨广透露，耀出(chū)行(xíng)正(zhèng)在用AI大模型为用(yòng)户提供高度定(dìng)制化的服务。

“以前我们做这样的方案可能需要由内(nèi)部团队和客户一起，进行(xíng)长时(shí)间的来回沟通和(hé)准备(bèi)。但现在(zài)，利用这些(xiē)已经成熟的人工智能模型，基(jī)于自己的知识库，我们可(kě)以在短时(shí)间内为客户提供多套满足(zú)需求的方案(àn)。”杨广认为，人工智能带来的(de)改变，不仅(jǐn)体(tǐ)现在出(chū)行行业。基(jī)于此(cǐ)，中(zhōng)国所(suǒ)有的企业都(dōu)必须尽快学习和了解它(tā)，从而对企业运营(yíng)的方方面面进(jìn)行迭代。

行业数据(jù)安全问题仍待解决

不(bù)过，AI大模型在给出(chū)行业带来(lái)机遇的同(tóng)时，也(yě)给出挑(tiāo)战。

“AI大模(mó)型带来的机(jī)遇，是需要把握的，因为它有一个逐步的场景应用，怎么(me)把通用大模(mó)型和企业的经营产生
的数据，充(chōng)分(fēn)地去结合起来(lái)，去找到最(zuì)有(yǒu)效率的点，然后去引进相应的(de)人才(cái)，做产品的革新(xīn)、运营水平的提升，给用户提(tí)供更好的体验，是需要企业去充分了解的。在这个过程中，不
同的企业在(zài)应对和打法上(shàng)是有差异(yì)的，可能会导致一些企业应对滞后，或者说反应迟 钝，甚至在(zài)这一波(bō)浪潮(cháo)中被替代或者被淘(táo)汰出局。”纪雪洪(hóng)指出。

具体来(lái)看，AI大模型背后往往需要大数据(jù)来支(zhī)撑，而不同公司掌握 的数据规模也会有差异。“如果某家公司有数据，也有资金(jīn)，那么它能够很(hěn)快进行大模(mó)型的(de)应用，或者是多(duō)模态应用，也能够很快找到一些(xiē)更新的技术落地，中小(xiǎo)企业可(kě)能很难跟上它的步(bù)伐。这样一来(lái)，行业中的‘马太效应’就会
凸显。这是需要中小(xiǎo)企业(yè)关注的。”纪雪洪说(shuō)。

从具体落地与应用来看，李京(jīng)峰分享了T3出行在产(chǎn)品技术中引入AI大模型时(shí)，遇到的困难
和挑战。“第一(yī)个(gè)大的挑战是，现在阶段AI大模型还不足够成(chéng)熟、不够准确(què)，但在网(wǎng)约车行业，我(wǒ)们(men)又要(yào)求高效准确地去解决用户的每一个问题。这对于产品技 术和应 用是一个巨大挑战(zhàn)；第二(èr)个(gè)挑战体现在大模型目(mù)前还缺乏地图信息、结构化数据等方面的能力。这就需(xū)要在实际应用和实际场景(jǐng)中，从产品、技(jì)术角度结合大(dà)模(mó)型、地图的结构(gòu)化数(shù)据和非结构化数据，一起去解决这(zhè)个问题。T3出行也是持续在摸索如何把这几种能力结合到一起，打造最优的用户体验。”

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

“我们在做大模型训练去(qù)提炼用户预订习惯的(de)时候(hòu)，首
先要做(zuò)的就是‘脱敏’，把有一些非必要的信息 在后(hòu)台(tái)模糊掉，也不会把用(yòng)户核心敏感信(xìn)息拿来做模型训(xùn)练(liàn)。”蔡礼
洪对此表示。

耀出行的用户中，有不少是公(gōng)司高管，或重要政要人员。由于身份(fèn)和职(zhí)业(yè)的特殊性，这些(xiē)用(yòng)户对(duì)隐(yǐn)私保护机制也提出了更高的(de)要(yào)求。“我们在利用(yòng)AI大(dà)模型提升运营效率、更好出行借AI大模型提升效率 数据安全问题待解为客户(hù)服(fú)务的同时(shí)，也要做到全(quán)程保障客(kè)户信息安全，所(suǒ)有的耀出行管家(jiā)均签署(shǔ)了隐私保护协议，并确保行车(chē)过程(chéng)中无录音(yīn)、无录像。”杨(yáng)广表示。

新能(néng)源车渗透率将(jiāng)持续提升

除了出行企业，出行领域的数(shù)据管(guǎn)理和安(ān)全，也需(xū)要政策层面的监督与管理。“出行是一(yī)个强监管的行业，大家比较重视安全和隐私保护。在大模型快速(sù)发展的时候，我们要开放一些数据，甚至与一些第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(gěi)予一定的支持。”纪雪(xuě)洪认为。

在常亮(liàng)看来，面对技术带来的变化，出行公司要想占据优势，核心仍(réng)是发挥自身优势，服务好司(sī)机和(hé)用户。“出(chū)行企(qǐ)业提升(shēng)业(yè)务的核心，是要把公司 的主(zhǔ)要运力，即司(sī)机，服务好，因为(wèi)只(zhǐ)有服务好司机，司机才能(néng)更好地(dì)服务(wù)乘客。”常亮认为，乘客感受是促进整个出行行业快速(sù)发展(zhǎn)的(de)核心动力，AI大模型等技(jì)术“上车”，也是为了更好地(dì)服务乘(chéng)客。

同时，常亮(liàng)还呼吁(xū)，相关主管部门(mén)或地方政府
，能(néng)给出行行业政策“松绑”，以(yǐ)促进出行行业的快速发展。

为了给消(xiāo)费者提供更好的
用车体验，以一嗨租车为代表(biǎo)的出行企业，在车队车型的配(pèi)比上，也会根据用户需求进行调整。

据悉，目前，一嗨租车车队中的新能源(yuán)汽车约1万(wàn)多辆，主要是(shì)最受C端消费者欢迎的品牌，包括小鹏、特斯拉等。

“我们的(de)车(chē)队布局也主要受用户驱动。在不同地区，电动车租赁的(de)接受程度也明显不同。在新能源(yuán)市场(chǎng)渗透率
高(gāo)、全年气(qì)候较温和的地区(qū)，新能源车(chē)会更受欢迎(yíng)。”蔡礼(lǐ)洪举例称，海南(nán)消费者对新能源车接受程度高，公司(sī)在当地会投放更多的(de)新能源车型(xíng)；而在西北等地，由(yóu)于各城市之间距离较远，消费者会优先选择燃油(yóu)车，公司在当地(dì)投放的车型(xíng)，也更多(duō)是燃油(yóu)车(chē)。

不过，蔡(cài)礼洪也强(qiáng)调称，未来，新能源车在出行(xíng)行业中的(de)渗(shèn)透率会越来越高，且往(wǎng)往配备更高阶的辅助(zhù)驾驶技术，这(zhè)会(huì)给用(yòng)户的体验带来质的飞跃。“是否将新能源车队(duì)规模(mó)继续(xù)扩大，还需根据(jù)用户需求来调(diào)整。”蔡礼洪称。

纪雪洪也表示，目(mù)前，大出行领域整体都在加快引入(rù)新能源(yuán)车型，但出行企业对(duì)车辆的采购主要(yào)源于用户的(de)接受程度(dù)，需分场(chǎng)景、分区域进行。但随着新能源汽车成本逐步降低(dī)、充电便利性提高以及(jí)智能化体验的进一步强化，新能源汽车将成出行业趋势。

中汽协数(shù)据显示，今年1~3月(yuè)，国(guó)内(nèi)新能源汽(qì)车累 计销售(shòu)209万辆，同比增长31.8%，市场占有率达到31.1%。中国科学院院(yuàn)士、清华大学教授欧阳明高 曾预测，2030年新能源(yuán)革命将迎来爆发(fā)期(qī)，新能源汽车保有(yǒu)量将(jiāng)达到千万级(jí)，市占率将达到70%。

纪雪(xuě)洪表示，智能电动汽车的发展，将同步推(tuī)进出(chū)行行业商业模式的变化(huà)，比如消费者在出行上可能需(xū)要更多(duō)共享化，不仅是车辆的共享，还包括座(zuò)位(wèi)的共享等，最终行业将实现低碳智慧出行。

自动驾驶将在出(chū)行领域起(qǐ)主导作用

随着汽车产业的快速发(fā)展以及大模型技术的赋能，未来5~10年出行方式也(yě)将发生明显变化。

“未来的出行方(fāng)式一定是(shì)多样化的，如300公里(lǐ)以下(xià)的出行距离，消 费者会更多选择开车、打车或(huò)租车等方式；300~800公里(lǐ)出行，消费者则会则选择高铁；800公里以上的出行距离(lí)，消(xiāo)费者(zhě)则可能会选(xuǎn)择飞机出行。”常亮认为，未来出行可能会是(shì)“一(yī)站式(shì)”的。

杨广则提(tí)出，基于大(dà)模型对消费者习惯和出行爱好的测算，未(wèi)来出行或能实现基于路(lù)况、方(fāng)便性
、使用习惯等分析，给出 组合出行方式，尽可能缩短消费者
在旅途(tú)中不必要消(xiāo)耗的(de)时间。

在李京峰看来，未来几(jǐ)年，自动驾驶技术(shù)会大规模落地，这会对(duì)出行行业产生巨大(dà)影响和改变。“在这件事上(shàng)，我们相对乐观。因为我们近(jìn)期与同行业的自动驾驶(shǐ)公司接(jiē)触较多(duō)，了解到它(tā)们正在通(tōng)过各种技术革新，来(lái)促使自动驾驶车辆应(yīng)用落地。”李京峰(fēng)表示，“我们认为，在全(quán)无人(rén)驾驶(shǐ)车这一(yī)方向(xiàng)上，L4级(jí)别的全无人Robotaxi（自动驾驶出租车）一定是今后网约(yuē)车发展的一个(gè)不可逆的趋势(shì)。无论是从技术角度，还
是从人员成本结构角度来看，这都将是不可逆的发展趋势”。

常亮也表示，自动驾
驶车辆(liàng)会越来越(yuè)多，但(dàn)具体何时能真(zhēn)正实现(xiàn)完全自(zì)动驾驶，尚无定(dìng)数。“出(chū)行企(qǐ)业现在需要考虑的是，如(rú)果自动驾驶时(shí)代到来之(zhī)后，出行(xíng)方式会发生什么样的变化，以及如何将出行车辆与(yǔ)大出行车辆结合起来。因为(wèi)从政策层面来看，出行仍以公共交通为主，网约车、出租车等运营车辆出行为辅。”常亮解(jiě)释称。

在(zài)李京峰看来，目前，自(zì)动驾驶大规模落地主要面临两大挑战。一是，从行业需求来看，L4级自(zì)动驾驶只是 解决了从(cóng)A点到B点把人安全送达的问题(tí)，但是对(duì)网约场景(jǐng)细节考虑不够，L4级自动驾驶车辆并不能够(gòu)直接用(yòng)于Robotaxi运营。二是，当前的政策(cè)法规、车辆(liàng)保险政(zhèng)策，也不足以支撑Robotaxi大(dà)规模落地。“我(wǒ)们在网约车阶段积累的产(chǎn)品技术和运营能力，能够快速地平(píng)移到自动驾驶时代。同时，我们正在和(hé)各个自(zì)动驾驶算法公司、各大主机厂合作，为自动驾驶时代到来做充分(fēn)的(de)准备。”李京峰称。

李京峰还表(biǎo)示 ，Robotaxi的落地，会循序渐进(jìn)。比(bǐ)如，会先在(zài)某一些城(chéng)市试点，然后单个城市开(kāi)放，最(zuì)后在全国范围内开放。

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