T3出行拔头筹、滴滴杀入，出行行业大模型开卷_风闻

来源：钛媒体

作者：刘凤茹

当前，大模型已成为人工智能领域的热点话题，许多企业、机构都在研发自己的大模型。从金融、教育到医疗…..各个行业大模型如雨后春笋般出现。而人工智能大模型“千帆竞渡”的景象，如今也有了出行行业的身影。近期，T3出行与中国电信签约共建国内首个出行大模型，随后滴滴也杀入大模型市场，赛道愈发升温。

业内人士认为，出行行业企业纷纷布局大模型，说明对于AI技术在出行领域的应用前景非常看好。但想要占领高地，庞大的用户基础和丰富的数据资源是制胜的关键。尽管大模型要真正实现对出行行业的全新塑造与全面赋能还面临一些挑战。但随着头部企业推进大模型的全面应用，未来智慧交通正在从想象变为现实。

行业落地首个出行AI大模型

“百模大战”的火烧到了出行行业。

近期，T3出行宣布与中国电信签署战略合作协议：双方共同打造国内出行行业首个生态大模型——“领行阡陌”（下称“阡陌”）。在“阡陌”出行大模型支持下，T3出行与中国电信将在多个场景展开深度合作。

一位行业人士表示，过去几年，出行市场的竞争中，各家策略有的以低价来撬动用户，有的以车内智能、自动驾驶等概念吸引眼球。今年，出行市场已经进入存量竞争的阶段，都在用户服务上下功夫。而在传统的派单算法中，由于参与派单考虑的因素和决策因子受限，通常情况下，很难做到很好的全局最优。

在北京社科院副研究员王鹏看来，与传统的算法技术相比，大模型具有更强的数据处理能力和更高的算法精度，可以更好地应对出行行业复杂多变的场景和需求。大模型的出现将给出行行业带来许多变革，例如更加智能化的调度管理、更精准的路线规划、更全面的用户画像分析等等，这些都将极大地提升出行行业的运营效率和用户体验。

在上述人士看来，此次T3出行和中国电信发布“阡陌”大模型，可以说开拓出一条更高维度的发展战略——从解决如何叫到一辆车转变到如何提升一个城市的交通运行效率。

继T3之后，滴滴也杀入大模型赛道。多方消息显示，滴滴内部已经组建大模型团队。该团队由滴滴出行地图与公交事业部负责人、算法委员会轮值主席柴华担任技术负责人。

王鹏认为，出行行业头部企业纷纷布局大模型，说明它们对于AI技术在出行领域的应用前景非常看好，而未来这个赛道的竞争格局也将更加激烈。

数据和算法是占领高地的关键

大模型时代的到来，带来了更大规模并行的数据处理、生产和编译需求，在出行行业也同样如此。对于出行行业来说，谁越早布局，将会占领行业的下一个高地。

那么背后的助推力是什么？资深人工智能专家郭涛称，云是大模型训练的底座，要不断满足大算力、大模型和大数据的需求。郭涛认为，核心是数据和算法。数据是大模型的基础，只有拥有足够的高质量数据，才能训练出准确、可靠的大模型。而算法则是大模型的关键，需要不断优化和改进，以提高模型的性能和效果。换言之，拥有庞大的用户基础和丰富的数据资源，将为大模型领域的发展提供有力支持。

据悉，T3出行已经拥有20亿出行订单数据、1亿+服务反馈数据、100TB出行服务数据。中国电信则拥有全栈自研、自主可控核心技术的云服务国家队，目前正在加速推动算力普惠，打造可满足多个大模型同时训练的公共智算中心。

近年来，中国电信加速布局大模型赛道，构建星河AI算法平台，推出百亿级参数的星河通用视觉大模型2.0，并发布中国电信生成式语义大模型TeleChat。

中国电信集团政企副总王志华表示，“中国电信加速建设超算和智算，满足大模型训练、出行服务算力支持等更高阶的算力需求。率先布局出行行业智算中心，提供超高的智能算力，与T3出行基于出行行业数据训练构建的出行大模型，共同打造“翼出行”服务。

应用场景细分化

应用层的落地，是大模型必经之战，已经成为行业共识。如果说上半场，大模型企业是在拼参数、拼算力，下半场的竞争则是步入实际场景，比拼的是商业化应用。

网约车市场的服务决定了用户的体验，这也就决定着用户的粘性。浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林称，未来出行市场的竞争不是市场份额，而是如何将AI和出行结合起来，产生体验更好的用户应用。这也意味着应用场景更加细分化。

在“阡陌”出行大模型支持下，T3出行与中国电信将开发应用智能调度大模型，更加精准和实时地预测出行供需热力变化，为司机规划更为合理的行驶路线，进一步提升司机和整个城市的运营效率。另一方面，开发应用司乘服务大模型，有效解决司乘服务中动作及物件影像识别、语音语义识别等问题，让司乘出行安全更有保障。

知情人士称，滴滴大模型计划以部分个人出行和企业差旅为场景，用以提升用户差旅、出行规划效率。

只不过，大模型要真正实现对出行行业的全新塑造与全面赋能，还面临着诸多挑战。在王鹏看来，一是要处理好模型效率和数据隐私保护的关系；二是模型的泛化能力和适应性问题；三是与传统业务的融合和协同问题；四是政策法规和技术标准等配套制度的建设问题。只有这些挑战得到有效解决，大模型才能更好地服务于出行行业和社会大众。

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