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(zhèng)在掀(xiān)起颠覆性变革，赋能千行(xíng)百业(yè)。

汽(qì)车产业(yè)处在“新(xīn)智能”发展的起点(diǎn)，AI大模型的(de)应(yīng)用将重塑智能汽车算法与逻辑，助(zhù)力生产力(lì)革(gé)新，深度融入汽车(chē)各业务场景。人工智能（AI）作为“新质生产力”，推(tuī)动汽车(chē)产业从数字化迈向“数智化”。这种变革(gé)，重塑了大众的出行(xíng)观念，也催生了新(xīn)的出行需求和商业模式。

在AI大模型的等新技术的推动下，新出(chū)行市(shì)场将有哪些变化出现？这些变化又会带来哪(nǎ)些新的商(shāng)业模式(shì)？面对能(néng)源变革(gé)，市场期待(dài)怎样(yàng)的低碳智(zhì)慧(huì)出行？

受访者供图(tú)

针对目前新出行行业的热点议题，4月23日(rì)，每(měi)日经济新(xīn)闻(wén)主办以“聚焦产业(yè)变革(gé)趋势探索产业(yè)发展(zhǎn)新路径”为主题的“2024美好出(chū)行MaaS沙龙”活动(dòng)。期间，北方工业大(dà)学汽车产业(yè)创(chuàng)新研究中心主任、教(jiào)授纪雪洪，中国汽(qì)车流通协会数据应用与消费者研究分会副秘书长(zhǎng)常亮，耀出行首席执行官杨(yáng)广，一嗨出行执行副总裁兼首(shǒu)席战略官(guān)蔡礼洪，T3出行副总裁李京峰等专家学者和企(qǐ)业高管，围绕上述相关问题(tí)分享了真知灼(zhuó)见(jiàn)。

AI大模型能有效提升运营效率

“AI大模型将带来颠覆性变(biàn)化(huà)，所(suǒ)有企业(yè)都必须重视人工智能的迭代和变(biàn)化。在很(hěn)多关键(jiàn)领域，未来5~10年，人工(gōng)智能带来的影响，完全不亚于互联网诞生所带来的(de)影响。”杨广(guǎng)认为，AI大模(mó)型将重构不少(shǎo)行业。

这一观点已经成(chéng)为共识(shí)。聚(jù)焦出(chū)行领(lǐng)域，随着汽(qì)车行业开启(qǐ)智(zhì)能化下(xià)半场出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解竞争，各大出(chū)行服务(wù)商也都已经开始利用大(dà)模型赋(fù)能企业运营。比(bǐ)如(rú)，T3出行在去年就开始打(dǎ)造出行(xíng)行业的生态大(dà)模型——阡陌(mò)大模(mó)型(xíng)，这一大模型基本由决策类能力、生成类能力(lì)以及多模态能力组(zǔ)成。

“目前，我们把它应(yīng)用(yòng)于网(wǎng)约车的司乘(chéng)服务、智能调度(dù)和安全保障这三大主要场景。经大概测算(suàn)，通过引入大模型能力，公司的客服效率大概提升了10%，每天大约能够给整个客服团队节省(shěng)上百个小时(shí)人工工作时间。”李京峰表示。

李京峰介(jiè)绍，在智能调度方面，T3出行可以通过智能供需(xū)预测，以95%左右的准确率(lǜ)，去预测15分钟之后的出行供需数量，从(cóng)而有效(xiào)解决“冷热区”问题。“我(wǒ)们发现，通过AI大模型赋能，可以把出行调(diào)度(dù)的效率提升约10%以上，也能提升司机(jī)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驶状态、危险驾驶状态(tài)，以及司乘语言冲突等，平台能(néng)够及时介入、干预，进而解(jiě)决(jué)一系列(liè)的安全隐患问题。”李(lǐ)京峰称。

杨(yáng)广也表示，耀(yào)出行同(tóng)样在根据公司过去几年积累的订单(dān)数据和(hé)客(kè)户的服务数据，开发自己的大(dà)模型。“我们用了这个模型之(zhī)后，显著的(de)变化主要(yào)体(tǐ)现(xiàn)在部分企业客户和重点个人客户的需求场景中。在这些订单变化频次很高的场景下，我们(men)的运营效率大约提升了10倍。”杨广(guǎng)说。

蔡礼洪则从用户的角度，谈到了AI大模型(xíng)给出行(xíng)领(lǐng)域带来的新(xīn)体验。“我们也是通过AI大模型来(lái)捕(bǔ)捉不同用户的出(chū)行习惯。从用户体验的角度来(lái)讲，有了AI的(de)赋能(néng)，用户(hù)的预订效(xiào)率也有了量级提升。而从企业(yè)的运营(yíng)效率出发(fā)的话，我们能够通过AI实现降(jiàng)本增效。”蔡礼洪表示，企业在拥抱的(de)AI过程中，确实已经“尝(cháng)到了甜(tián)头(tóu)”。

值得关注的是(shì)，聚焦高端出行领域的企业(yè)，更需要注重用户精(jīng)细化解决方(fāng)案。据杨广透露，耀出行正在用AI大模型为用(yòng)户(hù)提供(gōng)高度定(dìng)制化(huà)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一起，进行长时间的来(lái)回沟通(tōng)和准备。但(dàn)现在，利用这些已经成熟的人工(gōng)智能模型，基于自己的知(zhī)识库，我们可以在短时间内为客户(hù)提供多套满足需求的(de)方(fāng)案。”杨广认为，人工智(zhì)能(néng)带来的(de)改变，不仅(jǐn)体(tǐ)现在出(chū)行行(xíng)业。基于此，中国所有的(de)企业都必须尽快学(xué)习和了解它，从而对企业运营的方方面面进行迭代。

行业数据安全问题仍待解决

不过，AI大模型在给出行业带来机遇的(de)同时，也给出(chū)挑战(zhàn)。

“AI大模(mó)型带(dài)来的机遇，是需要把握的，因为它有一个逐(zhú)步的场景应用，怎么把通用大模(mó)型和企业的经营产生的数据，充分地去(qù)结合起来，去找(zhǎo)到最有效率的点，然后去引进相应的人才，做产品的革新(xīn)、运营水平的提升，给(gěi)用(yòng)户提供更好(hǎo)的体验(yàn)，是需要(yào)企业去(qù)充分了解的。在这(zhè)个过程中，不同的企业在应对和打法上是有差异的，可能会导致一些(xiē)企业应对(duì)滞后，或者(zhě)说反应迟钝，甚至在这一波浪潮中被替代或者被淘汰出(chū)局。”纪雪洪指出。

具体来看(kàn)，AI大模型背后往往需要(yào)大数据来支撑，而不(bù)同公司掌握的(de)数据规模也会有(yǒu)差异。“如果某家公司有数据(jù)，也有资金(jīn)，那么它能够很快进(jìn)行大模型(xíng)的应用，或(huò)者(zhě)是多模态应用，也能够很快找到一(yī)些更新的技(jì)术落地，中小企业可能很难跟上它的步伐。这样一(yī)来，行业中的‘马太效应’就会(huì)凸显(xiǎn)。这是(shì)需要中小(xiǎo)企业关注(zhù)的。”纪雪洪说。

从具(jù)体落地与应用来看，李京峰(fēng)分享了T3出行在产品(pǐn)技术中引入AI大(dà)模型时(shí)，遇到的困难和挑战。“第(dì)一个大的挑战是，现在阶(jiē)段AI大模型还不足够成(chéng)熟、不够(gòu)准确，但在网约(yuē)车行业，我出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解(wǒ)们又要求高(gāo)效准确(què)地去(qù)解决用户的(de)每一个(gè)问题。这对于产品技术和应用是一个巨大(dà)挑战；第(dì)二(èr)个挑战体现在大模型目前还缺乏地图信息、结构化数据等(děng)方面的能力。这就需要在实际(jì)应用和实际场景中，从产品、技术角度结合(hé)大模型(xíng)、地图(tú)的结构化数(shù)据和非结构(gòu)化数据，一起去解决这个问题。T3出行也是持续在(zài)摸索如何把这几种能力结合到一(yī)起，打造最优的(de)用户体(tǐ)验。”

此外，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(yǐn)私问题同样是绕不开的挑战(zhàn)。

“我们在做大模型训练去提(tí)炼用户(hù)预订习惯的时候，首先要做的就是‘脱敏(mǐn)’，把有一些非必要的信息在后台模(mó)糊掉(diào)，也不会把用户核心敏感信息拿来(lái)做模型训练。”蔡礼洪对此表示。

耀出行(xíng)的用户中，有(yǒu)不少是公司高管，或重要(yào)政要(yào)人员。由(yóu)于(yú)身份和职业的特殊性，这(zhè)些用户对(duì)隐私保护机制也(yě)提出了更高的要求。“我们在利用AI大模型提升运营效率、更好为客户服务的同时，也要做(zuò)到(dào)全程保障客户信息安全，所(suǒ)有的耀出行管家均(jūn)签署了隐私(sī)保护协议，并确保行车过程中无录音、无录像。”杨广表示(shì)。

新能源车渗(shèn)透率将持续提升

除了(le)出行企(qǐ)业，出行领域的数据管理和安全，也需(xū)要政策层面的监督与管理。“出行是一个强(qiáng)监管(guǎn)的(de)行业(yè)，大家比较重视(shì)安(ān)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(jù)，甚至与一些第三方数(shù)据资源进行整合。这时怎(zěn)么去(qù)定好数据开放(fàng)边界、安全底线等(děng)，需要政府给予一定的支持。”纪雪洪认为(wèi)。

在常亮看来，面对技术带来的(de)变化，出(chū)行公司要想占据优势，核心仍是发挥自身(shēn)优势，服务好司机和用户。“出行企业提(tí)升业务的核心，是要把(bǎ)公司的主要运力(lì)，即司机，服务好，因为只有服务好司机(jī)，司机才能更好地服务乘客。”常亮认为，乘(chéng)客感受是促(cù)进整个出(chū)行行业(yè)快(kuài)速发(fā)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。

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

为(wèi)了给消费者提供更好的用车体验，以一嗨租车为代表的出行企业，在车队车(chē)型的配比上，也会根据用户需求进行调整(zhěng)。

据悉，目(mù)前，一(yī)嗨租车车队(duì)中(zhōng)的新能源汽车约1万多辆，主要是(shì)最受(shòu)C端消费者欢迎的品牌，包括小(xiǎo)鹏、特斯拉等。

“我们的车队布局也主要受(shòu)用户驱动。在不同地区，电(diàn)动车租赁的接受程度也明显不同。在新(xīn)能源市场渗透率高、全(quán)年气候较温和的地(dì)区，新(xīn)能源车会更(gèng)受欢(huān)迎(yíng)。”蔡礼洪举例(lì)称(chēng)，海南消费者对新能源车接受程度高，公(gōng)司(sī)在当地会投放(fàng)更多的新能源车型；而在西北等地，由于各城市(shì)之间距离较远，消费者(zhě)会优先选择燃油车，公司在当地投放的车(chē)型，也更多是燃油车。

不过，蔡礼洪(hóng)也强调称，未(wèi)来，新能源车在出行行业中的渗透率会越(yuè)来(lái)越高(gāo)，且往往(wǎng)配备更(gèng)高阶的辅(fǔ)助驾驶技术，这会给用户(hù)的体验带来质的飞跃。“是否将新能源(yuán)车队规模继(jì)续扩大，还需根(gēn)据用户需(xū)求(qiú)来调整。”蔡(cài)礼(lǐ)洪(hóng)称。

纪雪洪也表示，目前，大出行领域整体都在加快引入新(xīn)能源车型，但出行企业(yè)对车(chē)辆的采购主要源于(yú)用户的(de)接受程度，需分场景、分区域进行(xíng)。但随着新能源汽车成本逐步降低、充(chōng)电便(biàn)利性(xìng)提高以及智能化体(tǐ)验的(de)进一步(bù)强化，新(xīn)能源汽车将成出行业趋(qū)势。

中汽协数据显示，今年1~3月，国内新能源汽车累计销售(shòu)209万辆，同(tóng)比增长31.8%，市场占有率达到31.1%。中国科学院院士、清华大学教授欧阳(yáng)明高曾预测(cè)，2030年新能源(yuán)革命将迎来爆发期，新能源汽车保有量将达(dá)到(dào)千(qiān)万级，市占率将达到70%。

纪雪洪表示，智(zhì)能电动汽车的发展，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(xū)要(yào)更多(duō)共(gòng)享化(huà)，不仅是车辆的共享，还包(bāo)括(kuò)座位的共享等，最终行业将实现低碳智慧出行。

自动驾(jià)驶将在出行领域(yù)起主导作用

随着汽(qì)车产业的快速(sù)发展以及大(dà)模型(xíng)技(jì)术的(de)赋能，未来5~10年出行方式也将发生明(míng)显变化(huà)。

“未来的出行方(fāng)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(xuǎn)择开车、打(dǎ)车或租车等方式；300~800公里出行，消费(fèi)者则会则(zé)选择高铁；800公里(lǐ)以上的出行距(jù)离，消费者则可能会选择飞机(jī)出行。”常亮认为，未来(lái)出行可能会是(shì)“一站式”的(de)。

杨广(guǎng)则提出，基(jī)于大模型对消费者习惯和出行爱好的测算，未(wèi)来(lái)出行或能实现基于路(lù)况、方便性、使用习惯(guàn)等分(fēn)析，给出组合出行方(fāng)式(shì)，尽可能(néng)缩短消费者在旅(lǚ)途(tú)中不必要消耗的时间。

在李京峰看来，未来几年，自动驾驶技术会大规模落地，这会对出行行业产生巨大影响和改(gǎi)变。“在这(zhè)件事上(shàng)，我(wǒ)们相对乐观。因为我们近(jìn)期与同行业(yè)的自动驾(jià)驶公司接触较多，了解到它们正在(zài)通过各(gè)种技(jì)术革新，来促使自动驾驶车(chē)辆应用落地。”李京峰表示，“我们认为，在全无人驾驶车这一方向上，L4级(jí)别的全无(wú)人Robotaxi（自动驾驶出租(zū)车）一定是今后网约(yuē)车发展(zhǎn)的一个不可逆的趋势。无论是从技术角(jiǎo)度，还是从人员成本结构角(jiǎo)度来看，这都(dōu)将(jiāng)是不可逆的发展趋势(shì)”。

常亮(liàng)也(yě)表示，自动驾驶车(chē)辆会越来越多，但具体何时能真正实现完全自动驾驶，尚无定数。“出(chū)行企业现在需要考虑的是，如果自动(dòng)驾驶时代到(dào)来之后，出行(xíng)方式会发生什么样的变(biàn)化，以及如何将出(chū)行车辆与大出行车(chē)辆结合起(qǐ)来(lái)。因为从政策层面来看，出行仍以公(gōng)共(gòng)交(jiāo)通(tōng)为主，网约(yuē)车、出租车等运营车辆出行为辅。”常亮解释称。

在李京峰看来，目前，自动驾(jià)驶大规模落地(dì)主要面临两大挑战(zhàn)。一是，从行业需求来看，L4级自动驾驶(shǐ)只是解决(jué)了从(cóng)A点(diǎn)到(dào)B点把人安全送达的问题(tí)，但(dàn)是对网(wǎng)约场景细节考虑不够，L4级自动驾驶车辆并不能够直接用于Robotaxi运营。二是，当前(qián)的政策法规、车辆保险政策(cè)，也不足以支撑Robotaxi大规模落地。“我(wǒ)们(men)在网(wǎng)约车阶段积(jī)累的产(chǎn)品技术和运营能力，能够快速地平移(yí)到自动驾驶(shǐ)时代(dài)。同(tóng)时，我们正在和各个自动驾驶算法公司、各(gè)大主机厂合(hé)作，为自动驾驶时(shí)代(dài)到来做充分的准备。”李京峰称。

李京峰(fēng)还表(biǎo)示，Robotaxi的(de)落地，会循序渐(jiàn)进。比(bǐ)如，会(huì)先在(zài)某一些城市试点，然后单个城市开放，最后在全国范围内开放。

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