T3出行拔頭籌、滴滴殺入，出行行業大模型開卷_風聞

來源：鈦媒體

作者：劉鳳茹

當前，大模型已成為人工智能領域的熱點話題，許多企業、機構都在研發自己的大模型。從金融、教育到醫療…..各個行業大模型如雨後春筍般出現。而人工智能大模型“千帆競渡”的景象，如今也有了出行行業的身影。近期，T3出行與中國電信簽約共建國內首個出行大模型，隨後滴滴也殺入大模型市場，賽道愈發升温。

業內人士認為，出行行業企業紛紛佈局大模型，説明對於AI技術在出行領域的應用前景非常看好。但想要佔領高地，龐大的用户基礎和豐富的數據資源是制勝的關鍵。儘管大模型要真正實現對出行行業的全新塑造與全面賦能還面臨一些挑戰。但隨着頭部企業推進大模型的全面應用，未來智慧交通正在從想象變為現實。

行業落地首個出行AI大模型

“百模大戰”的火燒到了出行行業。

近期，T3出行宣佈與中國電信簽署戰略合作協議：雙方共同打造國內出行行業首個生態大模型——“領行阡陌”（下稱“阡陌”）。在“阡陌”出行大模型支持下，T3出行與中國電信將在多個場景展開深度合作。

一位行業人士表示，過去幾年，出行市場的競爭中，各家策略有的以低價來撬動用户，有的以車內智能、自動駕駛等概念吸引眼球。今年，出行市場已經進入存量競爭的階段，都在用户服務上下功夫。而在傳統的派單算法中，由於參與派單考慮的因素和決策因子受限，通常情況下，很難做到很好的全局最優。

在北京社科院副研究員王鵬看來，與傳統的算法技術相比，大模型具有更強的數據處理能力和更高的算法精度，可以更好地應對出行行業複雜多變的場景和需求。大模型的出現將給出行行業帶來許多變革，例如更加智能化的調度管理、更精準的路線規劃、更全面的用户畫像分析等等，這些都將極大地提升出行行業的運營效率和用户體驗。

在上述人士看來，此次T3出行和中國電信發佈“阡陌”大模型，可以説開拓出一條更高維度的發展戰略——從解決如何叫到一輛車轉變到如何提升一個城市的交通運行效率。

繼T3之後，滴滴也殺入大模型賽道。多方消息顯示，滴滴內部已經組建大模型團隊。該團隊由滴滴出行地圖與公交事業部負責人、算法委員會輪值主席柴華擔任技術負責人。

王鵬認為，出行行業頭部企業紛紛佈局大模型，説明它們對於AI技術在出行領域的應用前景非常看好，而未來這個賽道的競爭格局也將更加激烈。

數據和算法是佔領高地的關鍵

大模型時代的到來，帶來了更大規模並行的數據處理、生產和編譯需求，在出行行業也同樣如此。對於出行行業來説，誰越早佈局，將會佔領行業的下一個高地。

那麼背後的助推力是什麼？資深人工智能專家郭濤稱，雲是大模型訓練的底座，要不斷滿足大算力、大模型和大數據的需求。郭濤認為，核心是數據和算法。數據是大模型的基礎，只有擁有足夠的高質量數據，才能訓練出準確、可靠的大模型。而算法則是大模型的關鍵，需要不斷優化和改進，以提高模型的性能和效果。換言之，擁有龐大的用户基礎和豐富的數據資源，將為大模型領域的發展提供有力支持。

據悉，T3出行已經擁有20億出行訂單數據、1億+服務反饋數據、100TB出行服務數據。中國電信則擁有全棧自研、自主可控核心技術的雲服務國家隊，目前正在加速推動算力普惠，打造可滿足多個大模型同時訓練的公共智算中心。

近年來，中國電信加速佈局大模型賽道，構建星河AI算法平台，推出百億級參數的星河通用視覺大模型2.0，併發布中國電信生成式語義大模型TeleChat。

中國電信集團政企副總王志華表示，“中國電信加速建設超算和智算，滿足大模型訓練、出行服務算力支持等更高階的算力需求。率先佈局出行行業智算中心，提供超高的智能算力，與T3出行基於出行行業數據訓練構建的出行大模型，共同打造“翼出行”服務。

應用場景細分化

應用層的落地，是大模型必經之戰，已經成為行業共識。如果説上半場，大模型企業是在拼參數、拼算力，下半場的競爭則是步入實際場景，比拼的是商業化應用。

網約車市場的服務決定了用户的體驗，這也就決定着用户的粘性。浙江大學國際聯合商學院數字經濟與金融創新研究中心聯席主任、研究員盤和林稱，未來出行市場的競爭不是市場份額，而是如何將AI和出行結合起來，產生體驗更好的用户應用。這也意味着應用場景更加細分化。

在“阡陌”出行大模型支持下，T3出行與中國電信將開發應用智能調度大模型，更加精準和實時地預測出行供需熱力變化，為司機規劃更為合理的行駛路線，進一步提升司機和整個城市的運營效率。另一方面，開發應用司乘服務大模型，有效解決司乘服務中動作及物件影像識別、語音語義識別等問題，讓司乘出行安全更有保障。

知情人士稱，滴滴大模型計劃以部分個人出行和企業差旅為場景，用以提升用户差旅、出行規劃效率。

只不過，大模型要真正實現對出行行業的全新塑造與全面賦能，還面臨着諸多挑戰。在王鵬看來，一是要處理好模型效率和數據隱私保護的關係；二是模型的泛化能力和適應性問題；三是與傳統業務的融合和協同問題；四是政策法規和技術標準等配套制度的建設問題。只有這些挑戰得到有效解決，大模型才能更好地服務於出行行業和社會大眾。

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