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)型技术浪潮正在掀起颠覆性变革(gé)，赋(fù)能千行百业。

汽车产业处在“新智能”发展的起点，AI大模型的应用将(jiāng)重塑(sù)智能汽车算法(fǎ)与逻辑，助力(lì)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(tuī)动汽车(chē)产业从数字(zì)化迈向“数智化”。这种变革，重塑(sù)了大众的出行观念，也催生了新的出行需(xū)求和商业模式。

在AI大模型的等新技术的推(tuī)动下，新出行(xíng)市场将有哪些变化出现(xiàn)？这些变化又会带来哪些新的(de)商(shāng)业(yè)模式？面对能(néng)源变革，市场期(qī)待怎(zěn)样的(de)低碳智慧出行？

受访者供图

针对目前新出行(xíng)行业的热点议题，4月23日，每(měi)日经济新闻主办以(yǐ)“聚(jù)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。期间，北方工业大(dà)学汽车产业创新研究中心主任、教授纪雪洪，中国汽车流(liú)通协会数据应用与消费(fèi)者研究分会副(fù)秘书长常亮，耀出(chū)行首席执行官杨广(guǎng)，一嗨出行执行副总裁(cái)兼首席战略官蔡礼洪，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真(zhēn)知灼见(jiàn)。

AI大(dà)模型能有效(xiào)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人工智能的(de)迭代和变化(huà)。在很多关键领域(yù)，未来5~10年，人工智能带来(lái)的影响，完全不亚于互联网诞生所带来(lái)的影响。”杨广认(rèn)为，AI大模型将重构不少行(xíng)业。

这一观点已(yǐ)经成为(wèi)共识。聚焦出(chū)行领域，随着汽车行业开启智能化下半场竞(jìng)争，各大(dà)出行服务商(shāng)也都已经开始(shǐ)利用大模型赋能企业运(yùn)营。比如，T3出行在去年(nián)就开始打造出行行(xíng)业的生态大模型——阡陌大模(mó)型，这一大模型基本由决策(cè)类能力(lì)、生成类能力以及多模态能力组成。

“目前，我们把它应用于网约车(chē)的司乘(chéng)服(fú)务、智能调度(dù)和安全保障这(zhè)三大(dà)主要场景。经大概测算，通过引入大模型能力，公司的客服效率大概提升(shēng)了10%，每天大约(yuē)能够给整个客(kè)服团队节省上(shàng)百个小(xiǎo)时人工工作时间。”李京峰表示。

李京峰介绍，在智能调(diào)度方面，T3出行(xíng)可以通过智能供需预测，以95%左(zuǒ)右的准确率，去预测15分钟(zhōng)之后(hòu)的出行(xíng)供需数(shù)量，从而有效解决“冷热区”问题。“我们发现，通过AI大模型赋能(néng)，可(kě)以把出行(xíng)调度的效率(lǜ)提升约10%以上，也能提升司机(jī)群(qún)体的(de)收入。另外，在安全(quán)保(bǎo)障方面，AI大模(mó)型能够自动识别司机的疲劳驾驶状态、危(wēi)险驾驶状态，以及(jí)司乘语言冲突等，平台能够及时介入、干(gàn)预(yù)，进而解决一系列的(de)安(ān)全隐患问题。”李京峰称。

杨广也(yě)表示(shì)，耀出行同样在根据公司过去几年积累的订单数据和客户的服务数(shù)据，开发自己的大模型。“我(wǒ)们用了这个模型之(zhī)后，显著的变化主要(yào)体(tǐ)现在部分企业客户和重点个(gè)人客户的需求场景(jǐng)中。在这些订单变化频次很高的场(chǎng)景(jǐng)下(xià)，我们的运营效率大(dà)约提(tí)升了10倍。”杨(yáng)广说。

蔡礼洪则从用户的角度(dù)，谈到了AI大模型给出(chū)行领(lǐng)域(yù)带来的新体验。“我们也是通过AI大模型来捕捉不同用户的出行习惯。从(cóng)用户体验的角度来讲(jiǎng)，有了AI的赋能，用户的预订(dìng)效率也有了量级(jí)提升。而从企业的运营效率出发的话(huà)，我(wǒ)们能够通过AI实现降本增效。”蔡礼洪表示，企(qǐ)业在拥抱的AI过程中，确实已经“尝到了甜头”。

值(zhí)得关注的是，聚焦高端(duān)出行领域的企业，更需要注重用户精(jīng)细化解决方案。据杨广透露，耀出(chū)行正在(zài)用(yòng)AI大(dà)模型为用户提供高度定(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(duì)和客户一起，进行长时间的来回沟通和准备(bèi)。但现在，利用这(zhè)些(xiē)已经(jīng)成熟的人工智能模型，基于自己的知识库(kù)，我们可以在短时间内(nèi)为客户提供(gōng)多套满足需求的(de)方案(àn)。”杨广认为，人工智(zhì)能带来(lái)的改(gǎi)变(biàn)，不仅体(tǐ)现在出行(xíng)行(xíng)业。基(jī)于此，中国所有的企业都必须尽快学习和了解(jiě)它，从而对企业运营的方(fāng)方面(miàn)面(miàn)进行迭代。

行业(yè)数据安全问题仍待解决

不过(guò)，AI大模型在(zài)给出行(xíng)业带来机遇(yù)的同时，也给出挑战。

“AI大模型带来的机遇，是需要把(bǎ)握的，因为它有一个逐步的场景应用(yòng)，怎么(me)把通用大模型和企业的经营产生的数据，充分地去结合起来(lái)，去找到(dào)最(zuì)有效率的点，然后去引进相应的人才，做产品的革新、运营水平的提(tí)升，给(gěi)用户提供更好的体验，是需要企业去充分(fēn)了解的。在这个过程(chéng)中，不同的企业在应(yīng)对和(hé)打法上是有差异的(de)，可能会导致一些企业应对(duì)滞后，或者说反应迟(chí)钝，甚至在这(zhè)一波浪潮(cháo)中被替代或(huò)者被淘汰出局。”纪雪洪指出(chū)。

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(gōng)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，那(nà)么它能够很快进行大模型的应用(yòng)，或者是多模态应用，也能(néng)够很快找到一些更新的技术落地，中小企业(yè)可能(néng)很难跟上它的步伐。这样一(yī)来，行业中的‘马太效应’就会凸显。这是需(xū)要中小企业关(guān)注的。”纪雪洪说。

从具(jù)体落地与应用(yòng)来看，李京峰(fēng)分享了T3出行在产品技术中引入AI大模型时，遇(yù)到(dào)的困难和(hé)挑战。“第一个大(dà)的挑战(zhàn)是，现(xiàn)在阶段AI大模型还不足够成熟、不够准确，但在网约车(chē)行业，我(wǒ)们又要求(qiú)高效准确地去解决用户的每一个问(wèn)题。这对于产品技术和(hé)应用是一(yī)个巨大挑战；第二个挑战体现(xiàn)在大模型目前还缺乏地(dì)图信(xìn)息、结构化数据等方面的能力(lì)。这就(jiù)需要在实际应(yīng)用和(hé)实际场景中(zhōng)，从产品、技(jì)术角度结合大模型、地图的结构化数(shù)据(jù)和非结构化数据，一起去解决这个问题。T3出行也是(shì)持续在(zài)摸索如何把这几种(zhǒng)能力结合到一起，打造最优的用户体验。”

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

“我们(men)在做大模型训(xùn)练去提炼用(yòng)户预订习惯的时候，首先要做的(de)就是‘脱敏(mǐn)’，把有一些非必(bì)要的(de)信息在后台模糊掉，也不会把用户核(hé)心敏感信(xìn)息拿来做模(mó)型训练。”蔡礼洪对此表示。

耀出行的用户中，有不少是公司高(gāo)管，或重要政(zhèng)要人员。由于身份和职(zhí)业(yè)的特殊性，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大模型提升运营效率、更好为(wèi)客户服(fú)务的同(tóng)时，也要做到全(quán)程保障客户(hù)信息安全，所有(yǒu)的耀出行管家均签(qiān)署了隐私保护协议，并确保(bǎo)行车过程中无录音、无录像。”杨广表示。

新能源车渗透率(lǜ)将持续提升

除了出行(xíng)企业，出行领(lǐng)域的数据管理和安全，也需要政策层面的监(jiān)督与管理。“出行(xíng)是一个强(qiáng)监(jiān)管的行业，大(dà)家比较重视安全(quán)和隐私保护。在大(dà)模(mó)型快速发展的时候，我们要开放一些数据，甚至与一些第三方数据资源进(jìn)行整合。这时怎么去定好数(shù)据开放边界、安全底线等(děng)，需要政府给予(yǔ)一定的支持。”纪雪洪认为。

在常亮看来，面对技术带来的变化，出行公司要想占据优势(shì)，核心仍(réng)是发挥自身优势，服务好司机和用户。“出行企业(yè)提升业(yè)务的(de)核心，是要把公司的主要运力，即司机，服(fú)务好(hǎo)，因为只有服务好司机，司机(jī)才能更好地服务乘(chéng)客(kè)。”常亮认为，乘客感受(shòu)是促进整个出行行业快速发展的核心动力，AI大(dà)模型等技术“上车”，也是为了更好地服务乘(chéng)客。

同时，常(cháng)亮还呼吁(xū)，相关主管(guǎn)部门或地(dì)方政府，能给出行行(xíng)业政策“松绑”，以促(cù)进出行行业的快速发展。

为了给消(xiāo)费者提供更好(hǎo)的用车体验，以(yǐ)一嗨租车为(wèi)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(xīn)能源汽车约1万多辆，主要是最受(shòu)C端消费者欢迎的品牌，包括小鹏、特斯拉等。

“我(wǒ)们的车队布局也主(zhǔ)要受用户驱动。在不同(tóng)地区，电动车租赁(lìn)的接受程度也明显不同。在(zài)新能(néng)源市场渗透(tòu)率高、全年气候较温和(hé)的(de)地区，新能源车会(huì)更受欢迎。”蔡礼洪举例(lì)称，海南消费者对新能源车接受程度高，公(gōng)司在当地会投放更(gèng)多的新能源车型；而(ér)在(zài)西北等地，由于各城市之间距(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(chē)。

不过(guò)，蔡(cài)礼洪也强调称，未来，新能源车在出行行业中的渗透率会(huì)越来越高(gāo)，且往往配备更高阶的辅助驾驶技术，这会给用(yòng)户的体验带来质的飞跃。“是否将(jiāng)新能源车队规模(mó)继续扩大，还需根(gēn)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新(xīn)能源车型，但(dàn)出行企业对车辆的采购(gòu)主要源于用户的接受程度(dù)，需分场景、分区域进行。但随(suí)着新能源汽车成本逐步(bù)降低、充电便(biàn)利性(xìng)提高以及智能化体验(yàn)的进一步强化，新能源汽车将成出行业趋势。

中汽协数据(jù)显示，今年1~3月，国内新(xīn)能源汽车累计销(xiāo)售209万辆，同比增长31.8%，市场占有率达到31.1%。中国科(kē)学院院士、清华大学教授欧阳明高曾预测，2030年新能源革命将迎来(lái)爆发期，新能源汽车保(bǎo)有量将达(dá)到千万级，市占率将达到70%。

纪雪洪(hóng)表示，智能电动(dòng)汽车(c出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解hē)的发展，将同步推进出行行业商业模式的变化，比如消费者在出行上可能需要更多共享化，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慧出行。

自动驾驶将(jiāng)在出(chū)行领(lǐng)域起主导作用

随着汽车产业的快速(sù)发(fā)展以及大模型技术的赋能(néng)，未来5~10年出行(xíng)方式也将(jiāng)发生明显变化。

“未(wèi)来的出行方式一定是多样化的(de)，如300公里以下的出行距离，消费者(zhě)会更多选(xuǎn)择开车、打(dǎ)车或租(zū)车等方式(shì)；300~800公里出行(xíng)，消费者则会则选择高铁(tiě)；800公里(lǐ)以(yǐ)上的出行距离，消费者则可能会选择(zé)飞机出行。”常亮(liàng)认为，未来出(chū)行可能会是“一站式”的。

杨(yáng)广(guǎng)则(zé)提(tí)出，基于大模型对消费者习惯和出行爱好的测算，未来出行(xíng)或能实现基于路况、方便性、使(shǐ)用习惯等分析，给(gěi)出(chū)组合(hé)出行方式，尽可能缩(suō)短消(xiāo)费者在旅途中不必要消耗的时间。

在李京峰看来(lái)，未来几年，自动驾驶技术会大规模(mó)落地，这会(huì)对出行行业(yè)产生巨大影响和(hé)改变。“在这件事上，我们相对乐观。因(yīn)为(wèi)我(wǒ)们近期与(yǔ)同行业的自动驾驶公司接触较多，了解到它们正在通过各种技术革新，来促使自动驾(jià)驶车(chē)辆应用落地。”李京峰表示，“我们认为(wèi)，在全(quán)无人驾驶车这一方向上，L4级别(bié)的全无(wú)人Robotaxi（自动驾驶出(chū)租车）一定是今后网约车发展(zhǎn)的一个不可(kě)逆的趋势。无论是从技术角度，还是出行借AI大模型提升效率数据安全问题待解从人员成本结构角度来看，这都将是不可(kě)逆的发展趋势”。

常亮也表示，自动驾驶车(chē)辆会越来越多，但具体何时能真正实(shí)现完全自(zì)动驾驶(shǐ)，尚(shàng)无定(dìng)数。“出行企业(yè)现在需要(yào)考虑的是，如果自动驾驶时代到(dào)来之后(hòu)，出行方式会发生什么样的变化，以及如何将出行车辆与大出行(xíng)车(chē)辆结合起来。因为从政策层(céng)面来看，出行仍(réng)以公共交通(tōng)为主，网(wǎng)约车、出租车等运营车辆(liàng)出行为辅。”常(cháng)亮解释称。

在李京峰看来，目前，自动驾驶(shǐ)大规模落地主要面临两大挑战。一(yī)是，从(cóng)行业需(xū)求来看，L4级自动驾驶只是解决(jué)了从A点到B点(diǎn)把人安全送达(dá)的问题(tí)，但是对网约场景细节考虑(lǜ)不(bù)够(gòu)，L4级自动驾驶车辆并不能够直接用于Robotaxi运营。二是，当前的政策法规、车辆保险政(zhèng)策，也不足以支撑Robotaxi大规模落地。“我们在网约车阶段(duàn)积累的产品(pǐn)技术和(hé)运营能力，能够快(kuài)速地平移(yí)到(dào)自动驾驶时代。同时，我们正在和各个自(zì)动驾驶(shǐ)算法公司、各大(dà)主机(jī)厂合作，为自动驾驶时代到来做(zuò)充分的准备。”李京峰称(chēng)。

李京峰还表示，Robotaxi的落地，会循序渐进。比如，会先在某一些城(chéng)市试(shì)点，然后单个城市开(kāi)放(fàng)，最后(hòu)在全国范围内开放。

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