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)型技术浪潮正在(zài)掀起(qǐ)颠覆性变革，赋能千行百业。

汽(qì)车产业处在“新智能”发展的(de)起(qǐ)点，AI大模型(xíng)的应用将重(zhòng)塑智能汽车算法与逻(luó)辑，助力(lì)生产力革新，深度融入汽车各业务场景。人工智能（AI）作为“新(xīn)质(zhì)生产(chǎn)力(lì)”，推(tuī)动汽车产(chǎn)业从数字化(huà)迈向“数智化”。这种变革(gé)，重塑了大众的出行观(guān)念，也催生了新(xīn)的出行需求和商业模式。

在AI大模(mó)型的等新技术的推动下(xià)，新出行市场(chǎng)将(jiāng)有哪些变化出现？这些变化(huà)又会带来哪些新的商业模式？面对能源(yuán)变(biàn)革，市场期(qī)待怎样(yàng)的低碳智慧出行？

受访者供图

针对目前新(xīn)出行行(xíng)业的热点议(yì)题，4月23日，每日(rì)经济新闻主办以“聚焦产业变革趋势探索产业发展新路径”为主题的“2024美好出行(xíng)MaaS沙龙”活动(dòng)。期间，北方工业大学汽车(chē)产业创新(xīn)研究中心主任、教授纪雪洪，中国汽(qì)车流通协会数据应用与消(xiāo)费者(zhě)研究分会副秘书长常亮，耀出行首席执行官杨广，一嗨出行执行副总裁兼首席战(zhàn)略官蔡礼洪，T3出行副总裁李京峰等专家学者和企业高管，围绕上述相关问题分享了(le)真知(zhī)灼见(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化，所有企业都必须重视(shì)人工智能的迭代和变化。在很多关键领域，未来5~10年(nián)，人工智能带来的影响，完全不亚(yà)于互联网诞生所带来的影响。”杨广认为，AI大模型将重构不少行业。

这一观(guān)点已(yǐ)经成为共(gòng)识。聚焦出行领域，随着(zhe)汽车行业开启智能化下半场竞争，各大出行服务(wù)商也都(dōu)已经开始利(lì)用大模型赋能企业运营。比如，T3出行在去年(nián)就开(kāi)始打造出行行业的生态大模型——阡陌大模型，这一大模型基本由决策(cè)类能力、生成类能力以及多模态能力组成。

“目前，我们把(bǎ)它应用于网约车的(de)司乘服(fú)务、智(zhì)能调度和安全保障(zhàng)这三大主要(yào)场景。经大概测算，通过引入大模型能(néng)力，公司的客服效率大概提升了10%，每天大约能(néng)够给整个客服团队节省上百个小时人(rén)工工作时间。”李京峰表示。

李京峰介绍，在(zài)智能(néng)调度(dù)方面，T3出行可以通(tōng)过智能供需预测，以95%左右的准(zhǔn)确率，去预测15分钟之后的出行供需数量，从而有效解决“冷热区”问题。“我们发(fā)现，通过AI大模型赋能，可以把(bǎ)出行调度的效率提升约10%以上，也能提升司机群体(tǐ)的收入。另外，在安全保障方面，AI大模型能够(gòu)自动识别(bié)司(sī)机的疲劳驾(jià)驶状态、危险驾驶状态，以及司乘语言冲(chōng)突等，平台能够及时介入、干预，进而(ér)解(jiě)决(jué)一系(xì)列的(de)安全隐(yǐn)患问题。”李(lǐ)京峰称。

杨广也表示(shì)，耀出行同(tóng)样在根据公司过去(qù)几年积累的订(dìng)单数据和客户的服务(wù)数据，开发自己的大(dà)模型。“我们用了这个模型之后，显著的变化主要体现在(zài)部(bù)分企业客户和重点个(gè)人客户的需求场景中。在这(zhè)些(xiē)订单变(biàn)化频次很高的场景下，我们(men)的运营效率大约(yuē)提升了10倍。”杨广说。

蔡礼洪(hóng)则(zé)从(cóng)用户(hù)的角度，谈到了AI大模型给出行领域带(dài)来的新体验。“我们也(yě)是通过AI大模型来捕捉不同用(yòng)户的出行习惯。从(cóng)用户体验的角度来讲，有了AI的赋能(néng)，用户的(de)预订效率也有(yǒu)了(le)量级提升。而(ér)从企业的运营效率出发的(de)话，我(wǒ)们(men)能够通过AI实现降本增效(xiào)。”蔡礼洪表示，企业在拥抱的AI过程中，确实已经“尝到了甜头”。

值得(dé)关注的是，聚焦高(gāo)端出行领域的企业，更需要注重用户精(jīng)细化解决方案。据(jù)杨广透露，耀(yà出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解o)出行正(zhèng)在用AI大模型为用户提供高度定制化的服(fú)务。

“以前我(wǒ)们做(zuò)这样的方案可能(néng)需要由内(nèi)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(zài)，利用这些已(yǐ)经成(chéng)熟的人工智能模型，基于自己的知识库，我们可以在短(duǎn)时间(jiān)内为(wèi)客户提供多套满足需求的方案。”杨(yáng)广认为，人工智能带来的改变，不仅体现在出行行业(yè)。基于此，中国所有的企业都(dōu)必须尽快学习(xí)和了解它，从而对(duì)企业运营的方(fāng)方面面进行迭(dié)代。

行业数据安全问题仍待解决

不过，AI大模型(xíng)在给出行(xíng)业带来机遇的同(tóng)时，也给出挑战。

“AI大模(mó)型带来的(de)机遇，是(shì)需要把握的，因为它有一个逐步的场(chǎng)景应用，怎么把通用大模型和企业的经营产生(shēng)的数据(jù)，充分地去结合(hé)起来，去找到最有效率的点，然后(hòu)去引(yǐn)进相应的人才，做产品的革新、运营水平的提升，给用户提供更(gèng)好的体验，是需要企业去充分了解的。在这个过程(chéng)中(zhōng)，不同的企业在应对和打法上是有差(chà)异的，可能会(huì)导致一些企业(yè)应对(duì)滞后，或者说反应迟钝，甚至在这一波浪潮中被替代或(huò)者被淘汰出(chū)局。”纪雪洪指出。

具体来看，AI大模型(xíng)背后往往需要大数据来支撑，而不同公司掌握的数据规模也(yě)会有差异。“如(rú)果某家公司有数据，也有资金，那(nà)么(me)它能(néng)够很快(kuài)进行(xíng)大模型的应(yīng)用，或者是多模态应用，也能够很快找到一些更新的技术落地，中小企业可能很(hěn)难(nán)跟上它的步伐。这样(yàng)一来，行业中(zhōng)的‘马太效应’就会凸显。这是需要中小企业关注的。”纪(jì)雪洪(hóng)说。

从具体落地与(yǔ)应用来看，李京峰分享了T3出行在产(chǎn)品(pǐn)技术(shù)中引入(rù)AI大模型时，遇到的困难(nán)和挑战。“第一个大的挑战是，现在(zài)阶段AI大模型还不足(zú)够成熟(shú)、不(bù)够准确，但在网约(yuē)车行业，我们又要求高效(xiào)准确地去(qù)解决用户的每一个问题。这对于(yú)产(chǎn)品技术和应用是一个(gè)巨大挑战；第二个挑战体现在大模型目前还缺乏地图信息、结构化数据等方面的能力。这(zhè)就需要在实际应(yīng)用和实际场(chǎng)景中，从产品、技术角度结合大(dà)模型、地图的(de)结构(gòu)化数据和非结构化数据，一起去解决这个问题。T3出行也是持(chí)续在摸索如何把这几种能力结合到一(yī)起，打造最优的用户(hù)体(tǐ)验。”

此(cǐ)外，AI大模型赋能到出行领域的过程中，数据的安(ān)全和(hé)客户的隐(yǐn)私问题同样是绕不(bù)开的挑战。

“我们在做大(dà)模(mó)型训练去提(tí)炼用户预(yù)订习惯的(de)时候，首(shǒu)先要做(zuò)的就是‘脱敏’，把(bǎ)有一些非必要的信息在(zài)后台模糊掉，也不会把用户核心敏感信息拿来做模型训练。”蔡礼洪对(duì)此表示。

耀出行的用户(hù)中，有不(bù)少是公司高管，或重要政要人(rén)员(yuán)。由于身份和职业的(de)特殊性(xìng)，这些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(tí)升(shēng)运(yùn)营效率、更好为(wèi)客户(hù)服务的同时，也要做到全程(chéng)保障客(kè)户信息(xī)安全(quán)，所有的耀出行管家均(jūn)签署了隐(yǐn)私保护协议，并确保行车过程中无录音(yīn)、无(wú)录像(xiàng)。”杨广表(biǎo)示。

新能源车渗透率(lǜ)将持(chí)续提升

除了出行企业，出行领域的数据管理(lǐ)和(hé)安全，也需(xū)要政策(cè)层面的监督与管理。“出行是一个强监管的(de)行业，大家比较重(zhòng)视安全和隐私保护(hù)。在大模型快(kuài)速发展的时候，我们要开放一些数据，甚至(zhì)与一些(xiē)第三方数据资源进行整合。这时怎么去定好数据开放边(biān)界、安全底线(xiàn)等，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(dài)来的(de)变化，出行公司要想占(zhàn)据优势，核心仍是发挥自身优势，服务好司(sī)机和用(yòng)户。“出行企业提升(shēng)业务的核心，是要把公司的(de)主(zhǔ)要运(yùn)力，即司(sī)机，服务好，因为只有服务好司机，司(sī)机才能更(gèng)好地服务乘客。”常亮认为，乘客感受是促进(jìn)整个出行行(xíng)业(yè)快(kuài)速发展(zhǎn)的核心(xīn)动(dòng)力，AI大模型等技(jì)术“上车”，也(yě)是为了更好(hǎo)地服务乘客。

同(tóng)时(shí)，常亮还呼吁(xū)，相关主管部门或地(dì)方政府，能给出行(xíng)行业政策“松绑”，以促进出行行业的快速发展。

为了给消费者提供更好的用车体验，以(yǐ)一嗨租车为代表的出行企业，在车队车(chē)型的配比上，也(yě)会根据用户需求(qiú)出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解进行调整。

据悉，目前(qián)，一嗨租车车(chē)队中(zhōng)的新能源汽车约1万多辆，主要是最受C端(duān)消费者欢迎(yíng)的品牌(pái)，包括小鹏、特斯拉等。

“我们(men)的车队(duì)布局也(yě)主要受(shòu)用户驱动。在不同地区，电动车租赁的接受程度也明显不同。在新能源市(shì)场渗透率高、全年气(qì)候较温和的地区(qū)，新能(néng)源车会更受欢迎。”蔡礼洪举例称，海南消费者(zhě)对新能源车接受程(chéng)度(dù)高，公司在(zài)当(dāng)地(dì)会投放更多的新出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解能(néng)源车(chē)型；而在(zài)西北等地，由于各城(chéng)市之间距离较远，消费者会优先选择燃(rán)油车，公(gōng)司在当地投放的车(chē)型，也更多是燃油车。

不过，蔡礼洪也(yě)强调称，未来，新能源(yuán)车在出行行业中的渗透率会越来越高(gāo)，且往往配备更高阶的(de)辅助驾驶技术，这会给用户的体验带来质的飞(fēi)跃。“是否将新(xīn)能源车队规模继续扩大，还需根据用(yòng)户需求来调整。”蔡(cài)礼洪称。

纪雪洪也(yě)表示，目前，大出(chū)行领域整体都在加快引入新能源车型，但出行企业(yè)对车辆的采购主要源于用户的接(jiē)受程度，需分场景、分区域进行。但随着新能源汽车成本逐步降低、充电(diàn)便利性提高以及(jí)智能化体验(yàn)的进(jìn)一步(bù)强化，新能源(yuán)汽车将成出行业(yè)趋势。

中汽协数据显示，今年1~3月，国(guó)内新能源汽车累计销(xiāo)售209万辆，同比增(zēng)长(zhǎng)31.8%，市(shì)场占有率达到31.1%。中国科学院院士(shì)、清华大学(xué)教授欧(ōu)阳(yáng)明高曾预测，2030年新能源(yuán)革命将迎来爆发期，新能源汽(qì)车保(bǎo)有量将达到千(qiān)万级，市占率将达到(dào)70%。

纪雪(xuě)洪表示，智能电动汽车的发展，将同步推进出行行(xíng)业商(shāng)业模式的变化，比如消费者在出行上可能需要更多(duō)共享化，不仅是车辆的共享，还(hái)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(shǐ)将在出行领域起主导作用

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

“未来的出行方(fāng)式一定是多样(yàng)化的，如300公(gōng)里以(yǐ)下的出行距离，消费者会更多选择开车、打车或租车等方式；300~800公里出行，消费者(zhě)则会则选择高铁；800公(gōng)里以(yǐ)上的出行距离，消费者则可能会选择(zé)飞机出行。”常亮认为，未(wèi)来出(chū)行可能会是“一(yī)站式”的。

杨广则提出，基于大模型对消(xiāo)费者习惯和出(chū)行爱好的测算，未来出行或能实现基于路况、方便性、使用习惯等分析，给出组合出行方式(shì)，尽可能缩短消费者在旅途中不(bù)必要(yào)消耗的时间。

在李京峰看来，未来几年，自(zì)动驾驶技(jì)术会大规模落地，这会对出行行业产(chǎn)生巨(jù)大影响和改(gǎi)变。“在这件事(shì)上(shàng)，我们相对(duì)乐(lè)观。因为我们近期与同行业的自(zì)动(dòng)驾驶公司接触较多(duō)，了解到它们正在通过各种技术革新，来促使自动(dòng)驾驶车辆应用落地。”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（自动驾驶出租车）一定是今后(hòu)网约车发展的一个不可逆的趋势。无(wú)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(bù)可逆的发展趋势”。

常亮也表示，自动驾驶车辆(liàng)会越来越多(duō)，但具体(tǐ)何时能真正实现完全自动驾驶，尚无定数。“出行企业现在需要考虑的是，如果自动(dòng)驾驶时代到(dào)来之后，出行方式会发生什么样的变化，以及(jí)如何将出行车辆与大出(chū)行车辆结合起来。因为从政策层面(miàn)来看，出行仍以公共交通为主，网约车、出租车等运营(yíng)车辆出(chū)行为辅。”常亮(liàng)解释称。

在(zài)李京峰看来(lái)，目前，自动驾驶大规模落地主要(yào)面临两大挑战。一是，从行(xíng)业需(xū)求来看，L4级自动(dòng)驾驶只是解决了从A点到(dào)B点把人安全送达的问题，但是(shì)对网约场景细节考虑不(bù)够(gòu)，L4级自动驾驶车辆并不能够直(zhí)接用于Robotaxi运营。二是，当前的政策法规、车辆保险政(zhèng)策(cè)，也不足以支撑Robotaxi大规模落地。“我们在网约车(chē)阶段积累的产品技术和运营能力，能够快速地(dì)平(píng)移到(dào)自动驾驶时代。同时(shí)，我们正在(zài)和(hé)各个自动驾(jià)驶算法公司、各大主机厂合作，为自动驾驶(shǐ)时代到来做充分(fēn)的准备。”李京(jīng)峰称。

李京峰还表示，Robotaxi的落地，会循(xún)序渐进。比如(rú)，会先在某一些城市试(shì)点，然后单个城市开放，最后在全国范围内(nèi)开放。

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