出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解

当(dāng)前，AI大模型(xíng)技(jì)术浪潮正在掀起颠覆性变革，赋能千行百业。

汽车产业处在“新(xīn)智能”发展的起点，AI大模型的应用将重塑智能汽车算法与逻辑，助力生(shēng)产力革新，深度融入(rù)汽(qì)车各业务场景。人工智能（AI）作为“新质生产力(lì)”，推动汽车产业从数字化迈向“数(shù)智化”。这种变革，重塑了大众的出行(xíng)观念，也催生了新的出(chū)行需求和商业模式。

在AI大模型的等新技术的推动下，新出行市场将有哪些变化出现？这(zhè)些变化又(yòu)会带来(lái)哪(nǎ)些(xiē)新的商业模式？面对能源变革，市场期待怎样的低碳智慧出(chū)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(jīng)济新(xīn)闻主办以“聚焦产业变(biàn)革趋势探索产业发展新路径(jìng)”为主题的“2024美好出行MaaS沙龙”活动。期(qī)间，北方工业(yè)大学汽车产业创新(xīn)研究中心主任、教授纪雪洪，中国(guó)汽车流通协会(huì)数据应用与消费者研究分会副秘书长常亮，耀出行(xíng)首席执行官杨广，一(yī)嗨出行(xíng)执行副总裁兼首席战略官蔡礼洪，T3出行副总裁李京峰等专家学者和(hé)企业高管，围(wéi)绕上(shàng)述(shù)相关问题(tí)分享了真知灼见。

AI大模型(xíng)能(néng)有效提(tí)升(shēng)运营效率

“AI大模型(xíng)将带来颠覆性变(biàn)化，所有企业都必须重(zhòng)视(shì)人工智能的迭(dié)代(dài)和变化。在很多关键领域(yù)，未来5~10年，人工智能带来的影响，完全不亚于互(hù)联(lián)网诞生(shēng)所(suǒ)带来(lái)的影响。”杨广认为，AI大(dà)模(mó)型(xíng)将重构(gòu)不少(shǎo)行业。

这一观点已经成为共(gòng)识。聚焦出行领域，随着汽车行业开启智能出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解化下半场竞争，各大出行服务商(shāng)也都已(yǐ)经开始利用大模型赋(fù)能企业运营。比如，T3出行(xíng)在去年就开始打造出行行业的生(shēng)态(tài)大模型——阡陌大模型，这一(yī)大模型基(jī)本由决策类能力、生成类(lèi)能力以及(jí)多模态能力组(zǔ)成。

“目前，我们把它应用于(yú)网(wǎng)约车的司乘服务、智能调度和安全保障这三大主要场景。经大(dà)概(gài)测算，通过引入(rù)大模型(xíng)能力，公司(sī)的客服效率大概提升了10%，每天大约能够给整个(gè)客服团队(duì)节省上百个小时人(rén)工工(gōng)作时间。”李京峰(fēng)表示。

李京峰介绍，在智能调度方面，T3出行可以通过智能(néng)供需预测，以95%左右(yòu)的准确率，去预测(cè)15分钟之(zhī)后的出行供需数量，从而有效解(jiě)决“冷热区”问题。“我们发现，通过AI大模(mó)型赋能，可以把出行调度的效率提升约(yuē)10%以上(shàng)，也能(néng)提升司机群体的收入。另外，在安全保障(zhàng)方面，AI大模型能(néng)够自动识别司机的疲劳驾驶状态、危险驾驶状态，以及司(sī)乘语言冲突(tū)等，平台能够及时介入、干预(yù)，进而解决一系列的安全隐患问题(tí)。”李京峰称。

杨广也表示，耀出行(xíng)同样(yàng)在根据公司过去几年积累的(de)订单数据和客户的服(fú)务数据，开发自己的大模型。“我(wǒ)们(men)用了这个(gè)模型之后，显著的变化主要体现在部(bù)分企出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解业客户(hù)和重点个人客户的需求场景中。在这些订单变化频次很高(gāo)的场景下，我们的运营效率大约(yuē)提升了10倍。”杨广说(shuō)。

蔡礼洪则(zé)从(cóng)用户的角度，谈到了AI大模型给出(chū)行(xíng)领域(yù)带来(lái)的新体验。“我(wǒ)们也是(shì)通过AI大模型来捕捉不同用户的出行习惯。从用户体验的角度来讲，有了AI的(de)赋能，用户的预订效率也有了量级(jí)提升。而从企业的运营效率(lǜ)出发的话，我(wǒ)们能够通过AI实现降本增效。”蔡(cài)礼洪表示，企业(yè)在拥抱的AI过程中，确实已经“尝到了甜头”。

值(zhí)得关注的(de)是，聚焦高端出行领域的(de)企业，更需要注重用户精(jīng)细化解决方(fāng)案。据杨广透露，耀出(chū)行正在用(yòng)AI大模型为用户(hù)提供(gōng)高度(dù)定制化的服务。

“以前我们做这样(yàng)的方案可能需要由(yóu)内部团队和(hé)客户一起，进行(xíng)长时间的来回沟通和准备。但现在，利用这些已(yǐ)经成熟的人工智能模型，基于自己(jǐ)的知识库，我(wǒ)们可以在短时(shí)间内为客户提(tí)供多套满足需求的方案。”杨(yáng)广(guǎng)认为，人工智能带来的改(gǎi)变，不仅体现在出行行业。基于此，中国所有(yǒu)的企业都(dōu)必须尽快学习和了解它，从而(ér)对(duì)企业运营的方方面(miàn)面进行迭代。

行业数据安全(quán)问题仍待(dài)解决

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

“AI大模型带来(lái)的机遇，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的数据(jù)，充分地去结合起来，去找到最有(yǒu)效率的点，然后去(qù)引进(jìn)相应的(de)人才，做产品的革新、运营水平的提升，给(gěi)用户提供更好的体验，是需要企业去充分了解的。在这个(gè)过程中，不同的企业在应对和打法上是有差(chà)异的(de)，可能会导致一些企业应对滞后，或者说反应迟(chí)钝，甚至在这一波浪(làng)潮(cháo)中被替代或者被淘汰出局。”纪雪洪指出。

具体来看，AI大模型背后往往需要大数据(jù)来支撑(chēng)，而(ér)不同公司掌握(wò)的数(shù)据规模也会有差异。“如果某家公司有数据，也有资金，那么它(tā)能够很快进行大模型的应用，或者是多模态应用，也能(néng)够很(hěn)快找到一些更新的技(jì)术落(luò)地，中小企业可能很难跟上它的步伐。这样一来(lái)，行业中(zhōng)的‘马太效应’就会凸显。这是需要中小企业关注的(de)。”纪雪洪(hóng)说。

从具体落地(dì)与应用(yòng)来看，李京峰(fēng)分享了T3出行在产品(pǐn)技术中引入AI大模型时，遇到的困难和挑战(zhàn)。“第一个大的挑战是，现(xiàn)在(zài)阶段AI大模(mó)型还不足够成(chéng)熟、不够(gòu)准确，但在网约车行业(yè)，我们又要求(qiú)高效准确地去解决用户的每一个问题。这对(duì)于(yú)产品技术(shù)和应用是一个巨大(dà)挑战；第(dì)二个挑战体现在(zài)大模型目前还(hái)缺乏地图信息、结构(gòu)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)术角度结合大模(mó)型、地图(tú)的结构化数据和非(fēi)结构化数据，一起去解决这个问题。T3出行也(yě)是持续在摸索如何把(bǎ)这几种能力结合(hé)到一起，打造最(zuì)优的用户体(tǐ)验。”

此外(wài)，AI大模型赋能到(dào)出行领域的过(guò)程中，数(shù)据的安全和客户的(de)隐私问题同样是绕不开(kāi)的挑(tiāo)战。

“我们在做大(dà)模型训练去提炼用户预订习惯(guàn)的时候，首先要做(zuò)的就是‘脱(tuō)敏’，把有一些非必要的信息在后台模糊掉，也不会(huì)把用户核心敏感信息拿来做(zuò)模型训练。”蔡礼洪对此表示。

耀出(chū)行的用户中，有不少是公司高管，或(huò)重要(yào)政要人员。由于(yú)身份和职业的特(tè)殊性(xìng)，这些用户对隐(yǐn)私保(bǎo)护机制也提(tí)出了更高的要求。“我们在利用AI大模型提升(shēng)运营效率、更好为客(kè)户服务的同时，也要做到全程保障客户信息安全，所有的耀出行管家均(jūn)签署了(le)隐私保护(hù)协(xié)议，并(bìng)确保行车过程中无录音、无(wú)录像。”杨广(guǎng)表示。

新能源车渗透率将持(chí)续(xù)提升

除了出行(xíng)企业，出行领(lǐng)域的数(shù)据管理和安全(quán)，也需要政策层(céng)面的监督与管理(lǐ)。“出行是一个强监管的(de)行业，大家比较重(zhòng)视安(ān)全和隐(yǐn)私保护。在大模(mó)型快速(sù)发展的时候(hòu)，我们要开放一些数据，甚至与一些第三方数(shù)据资源进行整合。这时怎么去定(dìng)好数据开放边界(jiè)、安全底线等，需(xū)要政府给予一定的(de)支持。”纪雪洪认为(wèi)。

在(zài)常亮看来，面对技术带来的变化，出行公司要(yào)想(xiǎng)占据(jù)优势，核心仍是发挥(huī)自身优势，服务好司机和用户。“出行企业(yè)提升业务的核心，是要把公司的主要运力(lì)，即司机，服务(wù)好，因为只有服务好司机，司(sī)机才能更好地服务(wù)乘客。”常亮(liàng)认为，乘客感受是促进(jìn)整个(gè)出行行业快速发展的核心动力，AI大(dà)模型等(děng)技术“上车”，也是为了更好地(dì)服务乘客。

同时(shí)，常(cháng)亮还呼吁，相关主管部门或(huò)地方政府，能给出行行业(yè)政策(cè)“松绑”，以(yǐ)促进出行行业(yè)的快速发展(zhǎn)。

为了给消费者提供更好的用车体(tǐ)验，以一嗨租车为代表的出行企业，在车队车型的配比上，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汽车约1万多辆(liàng)，主(zhǔ)要是最受C端消费者欢迎的品牌，包括小鹏(péng)、特斯拉等。

“我(wǒ)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(jiē)受程度也(yě)明显不同。在新能源市(shì)场渗透率高、全年气候较温和的地区，新能(néng)源车会更(gèng)受欢迎。”蔡礼(lǐ)洪举例称，海(hǎi)南消费者对(duì)新能源(yuán)车接受程度高，公司在当地会投放更(gèng)多的新能源车型；而在西北等地，由于各城市之间(jiān)距(jù)离较远，消费者会优先选择燃油车，公司在当地投放的车型(xíng)，也更多(duō)是燃油车。

不过，蔡礼(lǐ)洪也强调称，未来，新(xīn)能源(yuán)车(chē)在出(chū)行(xíng)行业(yè)中的渗透率会越(yuè)来越高，且往往配(pèi)备更高阶(jiē)的辅助驾驶技术，这会给用户的体验带(dài)来质的(de)飞跃。“是否将新能源(yuán)车队规模继续扩大，还(hái)需根据用户需求来调整。”蔡礼洪称。

纪雪洪也表示，目前，大出行领域整体都在加快引入(rù)新(xīn)能源(yuán)车型，但出行企(qǐ)业对车辆的采购主要源(yuán)于用户的接受程度，需分场景、分区域进行(xíng)。但随着新能源汽车成(chéng)本(běn)逐步降低、充(chōng)电便利性提高以(yǐ)及智能化体验的进一步强化(huà)，新能源汽车将成(chéng)出(chū)行业(yè)趋(qū)势。

中(zhōng)汽(qì)协数据显示，今年1~3月，国内新能源汽车累计销售209万辆，同(tóng)比(bǐ)增长(zhǎng)31.8%，市场占(zhàn)有(yǒu)率(lǜ)达(dá)到31.1%。中国科学院院士、清华大学教(jiào)授欧阳明高曾预测，2030年新能源革命将迎来爆发期(qī)，新能源汽车保有量将达到千万级，市占率将达到70%。

纪雪洪表示，智能电动汽车的发展，将同步推进出行(xíng)行(xíng)业商业模(mó)式的变化，比(bǐ)如消费者在出行上可能需(xū)要更多共享化(huà)，不(bù)仅是(shì)车辆的(de)共享，还包(bāo)括座位的共享(xiǎng)等，最终行业将实现(xiàn)低碳智(zhì)慧出行(xíng)。

自动驾驶将在出出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解行领域起主导作用

随着汽车产业的快速发展以(yǐ)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化。

“未来的出行方式一定是(shì)多(duō)样化的，如300公里以下的出行距离，消费者会更多选择开车(chē)、打车(chē)或租车等方式；300~800公里(lǐ)出行，消费者则会则选(xuǎn)择高铁；800公里以上的出行(xíng)距(jù)离，消费者(zhě)则可能会选(xuǎn)择飞机出行。”常亮认为，未来出行可能会是“一站(zhàn)式”的。

杨广(guǎng)则(zé)提出，基于大(dà)模型对消费者习惯和出行爱(ài)好的测算，未来出行或能实现基于路况、方(fāng)便性、使(shǐ)用习惯等分析，给出组合出行(xíng)方式，尽(jǐn)可能缩短消费者在旅途中不必要消耗的(de)时间。

在李京峰看来(lái)，未来几年，自动驾驶(shǐ)技术会大(dà)规模落地，这会对出(chū)行行业产(chǎn)生(shēng)巨(jù)大影响和改变。“在这件事上，我们相对乐观。因为我们近期(qī)与同行业的自动驾驶公司(sī)接触较多，了解(jiě)到它们正(zhèng)在通过各种技术革新，来促使自(zì)动驾(jià)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级别的(de)全无人Robotaxi（自动驾驶出租车）一(yī)定是今后网约车发展的(de)一个不可逆(nì)的趋势。无论是从技术角度，还是(shì)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(dòng)驾(jià)驶车辆会越来越(yuè)多，但具(jù)体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)驾驶时代到来之(zhī)后，出行(xíng)方式会发生(shēng)什么样的变化，以及如(rú)何将出(chū)行(xíng)车辆(liàng)与大出(chū)行(xíng)车(chē)辆结合起来。因(yīn)为从(cóng)政策层(céng)面(miàn)来看(kàn)，出(chū)行仍以公共交通为主(zhǔ)，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，自动驾驶大规模(mó)落(luò)地主要面临两大挑(tiāo)战。一是，从行业需求来看，L4级自(zì)动驾驶只是解决(jué)了从A点到B点把人安全送达的问(wèn)题，但是对网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(yùn)营。二是，当前的政策法规、车辆保险政策，也不足以支撑Robotaxi大规模(mó)落地。“我们在网约车阶段积累的产(chǎn)品(pǐn)技术和运营能力，能够快速地平移到自动驾驶时代。同(tóng)时，我们正在(zài)和(hé)各个(gè)自动驾驶算法(fǎ)公司、各大主机厂合作，为自动驾驶时代到来做充分的准备。”李京(jīng)峰称(chēng)。

李(lǐ)京峰还表示，Robotaxi的落地，会循序渐进。比如，会先在某一些城市(shì)试点(diǎn)，然后单个城市开放，最后在(zài)全国范围内开放(fàng)。

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