去年11月，T3出行宣佈打造出行行業首個生態大模型——阡陌大模型。近半年時間過去，阡陌大模型怎麼樣了？
4月23日，T3出行副總裁李京峰應邀出席“2024美好出行MaaS沙龍”，披露了阡陌大模型的最新進展。據李京峰介紹，阡陌大模型已在司乘服務、智慧排程、安全保障三個場景落地應用，使得客服處理效率、排程效率和安全體驗均有了大幅提升。
另外，李京峰認為，伴隨著技術的迭代、政策法規細則的出臺，自動駕駛有望在未來幾年實現大規模商業化運營落地。
“大模型在各類實際場景中大規模應用落地”
據瞭解，阡陌大模型由決議計劃類能力、生成類能力和多模態能力組成，目前已應用於司乘服務、智慧排程和安全保障這三大場景。
“透過這個大語言模型能力的引入，大大增強了對司乘服務的能力的提升。”李京峰指出。一方面，透過AI賦能，人工客服能夠更加高效地處理司乘體驗問題。另一方面，引入大語言模型自動化能力，用多輪對話的方式對司乘兩端進行服務。
他舉例稱，使用者撥打客服熱線反饋問題時，阡陌大模型會去識別訂單資訊、行程錄音，給出初步處理結果，並把解決方案輸出給平臺客服。客服能夠更加快速和精準地解決使用者問題。據統計，阡陌大模型讓客服效率提升10%，每天節省數百個小時的客服工作時間。
“平臺的排程能力，是出行平臺效率的核心技術能力。”李京峰表示。智慧排程方面，阡陌大模型能以95%的準確率去智慧預測15分鐘之後的供需數量，平臺排程效率提高超過10%，既提升了司機的接單效率，也讓乘客等待時間變得更短。
值得一提的是，大模型將可以更有力保障司乘出行安全。李京峰說，依託多模態能力，阡陌大模型能提前預判司機疲勞駕駛狀態、危險駕駛狀態，以及一些司乘糾紛等，讓平臺更及時地去介入處理。
“大模型應用中面臨兩大挑戰”
李京峰現場還分享了大模型應用帶來的兩大挑戰。“現階段，實際上AI大模型還不足夠成熟。比如，‘幻覺問題’、邏輯推理問題，大模型仍是不能解決。但在網約車行業，我們又要求高效準確地去解決使用者的每一個問題。這對於產品技術和應用是一個巨大挑戰。”他說。
對此，透過深度結合業務，讓大模型對具體場景做適配，以及一系列流程設計和使用者互動體驗設計，T3出行持續解決大模型不成熟的問題，從而最大限度為使用者提供更好的服務體驗。
除此之外，大模型目前還缺乏地圖資訊、結構化資料等方面的能力。“需要在實際應用和實際場景中，從產品、技術角度結合大模型、地圖的結構化資料和非結構化資料，一起去解決這個問題。”李京峰說，“T3出行也是持續在摸索如何把這幾種能力結合到一起，打造最優的使用者體驗。”
“自動駕駛會加速大規模落地”
除了阡陌大模型以外，李京峰進一步透露，未來5到10年，甚至可能更快，自動駕駛將會大規模落地。在他看來，無論是從技術角度，仍是從人員成本角度，全無人L4級Robotaxi是網約車發展不可逆的趨勢。
這個過程中，兩個問題的解決變得尤為關鍵。首先，從行業需求來看，L4級自動駕駛只是解決了從A點到B點把人安全送達的問題，但是對網約場景細節考慮不夠，L4級自動駕駛車輛並不能夠直接用於Robotaxi運營。比如，在一些特殊場景下，怎麼去解決乘客找不到司機的問題；如何去解決際運營場景中遇到的安全問題；如何解決全域性車輛雲端控制問題等。這都需要結合實際場景，從產品和技術角度去完善具體能力。
其次，當前的政策法規、車輛保險政策，也不足以支撐Robotaxi大規模落地。李京峰表示，現在已經有很多試行條例、促進型政策出臺，但沒有全國性的政策法規，明確去講清楚應該怎麼落地。今天更多是一個嘗試階段。而從嘗試階段到政策法規明確，需要時間讓政府和企業之間去磨合，找到一個最合適的框架，讓企業能安全可靠地運營全無人車輛。
T3出行的終極目標，是成為自動駕駛時代的核心供應商。“我們在網約車階段積累的產品技術和運營能力，能夠快速地平移到自動駕駛時代。同時，我們正在和各個自動駕駛演算法公司、各大主機廠合作，為自動駕駛時代到來做充分的準備。”李京峰說。
去年11月，T3出行宣佈打造出行行業首個生態大模型——阡陌大模型。近半年時間過去，阡陌大模型怎麼樣了？
4月23日，T3出行副總裁李京峰應邀出席“2024美好出行MaaS沙龍”，披露了阡陌大模型的最新進展。據李京峰介紹，阡陌大模型已在司乘服務、智慧排程、安全保障三個場景落地應用，使得客服處理效率、排程效率和安全體驗均有了大幅提升。
另外，李京峰認為，伴隨著技術的迭代、政策法規細則的出臺，自動駕駛有望在未來幾年實現大規模商業化運營落地。
“大模型在各類實際場景中大規模應用落地”
據瞭解，阡陌大模型由決議計劃類能力、生成類能力和多模態能力組成，目前已應用於司乘服務、智慧排程和安全保障這三大場景。
“透過這個大語言模型能力的引入，大大增強了對司乘服務的能力的提升。”李京峰指出。一方面，透過AI賦能，人工客服能夠更加高效地處理司乘體驗問題。另一方面，引入大語言模型自動化能力，用多輪對話的方式對司乘兩端進行服務。
他舉例稱，使用者撥打客服熱線反饋問題時，阡陌大模型會去識別訂單資訊、行程錄音，給出初步處理結果，並把解決方案輸出給平臺客服。客服能夠更加快速和精準地解決使用者問題。據統計，阡陌大模型讓客服效率提升10%，每天節省數百個小時的客服工作時間。
“平臺的排程能力，是出行平臺效率的核心技術能力。”李京峰表示。智慧排程方面，阡陌大模型能以95%的準確率去智慧預測15分鐘之後的供需數量，平臺排程效率提高超過10%，既提升了司機的接單效率，也讓乘客等待時間變得更短。
值得一提的是，大模型將可以更有力保障司乘出行安全。李京峰說，依託多模態能力，阡陌大模型能提前預判司機疲勞駕駛狀態、危險駕駛狀態，以及一些司乘糾紛等，讓平臺更及時地去介入處理。
“大模型應用中面臨兩大挑戰”
李京峰現場還分享了大模型應用帶來的兩大挑戰。“現階段，實際上AI大模型還不足夠成熟。比如，‘幻覺問題’、邏輯推理問題，大模型仍是不能解決。但在網約車行業，我們又要求高效準確地去解決使用者的每一個問題。這對於產品技術和應用是一個巨大挑戰。”他說。
對此，透過深度結合業務，讓大模型對具體場景做適配，以及一系列流程設計和使用者互動體驗設計，T3出行持續解決大模型不成熟的問題，從而最大限度為使用者提供更好的服務體驗。
除此之外，大模型目前還缺乏地圖資訊、結構化資料等方面的能力。“需要在實際應用和實際場景中，從產品、技術角度結合大模型、地圖的結構化資料和非結構化資料，一起去解決這個問題。”李京峰說，“T3出行也是持續在摸索如何把這幾種能力結合到一起，打造最優的使用者體驗。”
“自動駕駛會加速大規模落地”
除了阡陌大模型以外，李京峰進一步透露，未來5到10年，甚至可能更快，自動駕駛將會大規模落地。在他看來，無論是從技術角度，仍是從人員成本角度，全無人L4級Robotaxi是網約車發展不可逆的趨勢。
這個過程中，兩個問題的解決變得尤為關鍵。首先，從行業需求來看，L4級自動駕駛只是解決了從A點到B點把人安全送達的問題，但是對網約場景細節考慮不夠，L4級自動駕駛車輛並不能夠直接用於Robotaxi運營。比如，在一些特殊場景下，怎麼去解決乘客找不到司機的問題；如何去解決際運營場景中遇到的安全問題；如何解決全域性車輛雲端控制問題等。這都需要結合實際場景，從產品和技術角度去完善具體能力。
其次，當前的政策法規、車輛保險政策，也不足以支撐Robotaxi大規模落地。李京峰表示，現在已經有很多試行條例、促進型政策出臺，但沒有全國性的政策法規，明確去講清楚應該怎麼落地。今天更多是一個嘗試階段。而從嘗試階段到政策法規明確，需要時間讓政府和企業之間去磨合，找到一個最合適的框架，讓企業能安全可靠地運營全無人車輛。
T3出行的終極目標，是成為自動駕駛時代的核心供應商。“我們在網約車階段積累的產品技術和運營能力，能夠快速地平移到自動駕駛時代。同時，我們正在和各個自動駕駛演算法公司、各大主機廠合作，為自動駕駛時代到來做充分的準備。”李京峰說。
去年11月，T3出行宣佈打造出行行業首個生態大模型——阡陌大模型。近半年時間過去，阡陌大模型怎麼樣了？
4月23日，T3出行副總裁李京峰應邀出席“2024美好出行MaaS沙龍”，披露了阡陌大模型的最新進展。據李京峰介紹，阡陌大模型已在司乘服務、智慧排程、安全保障三個場景落地應用，使得客服處理效率、排程效率和安全體驗均有了大幅提升。
另外，李京峰認為，伴隨著技術的迭代、政策法規細則的出臺，自動駕駛有望在未來幾年實現大規模商業化運營落地。
“大模型在各類實際場景中大規模應用落地”
據瞭解，阡陌大模型由決議計劃類能力、生成類能力和多模態能力組成，目前已應用於司乘服務、智慧排程和安全保障這三大場景。
“透過這個大語言模型能力的引入，大大增強了對司乘服務的能力的提升。”李京峰指出。一方面，透過AI賦能，人工客服能夠更加高效地處理司乘體驗問題。另一方面，引入大語言模型自動化能力，用多輪對話的方式對司乘兩端進行服務。
他舉例稱，使用者撥打客服熱線反饋問題時，阡陌大模型會去識別訂單資訊、行程錄音，給出初步處理結果，並把解決方案輸出給平臺客服。客服能夠更加快速和精準地解決使用者問題。據統計，阡陌大模型讓客服效率提升10%，每天節省數百個小時的客服工作時間。
“平臺的排程能力，是出行平臺效率的核心技術能力。”李京峰表示。智慧排程方面，阡陌大模型能以95%的準確率去智慧預測15分鐘之後的供需數量，平臺排程效率提高超過10%，既提升了司機的接單效率，也讓乘客等待時間變得更短。
值得一提的是，大模型將可以更有力保障司乘出行安全。李京峰說，依託多模態能力，阡陌大模型能提前預判司機疲勞駕駛狀態、危險駕駛狀態，以及一些司乘糾紛等，讓平臺更及時地去介入處理。
“大模型應用中面臨兩大挑戰”
李京峰現場還分享了大模型應用帶來的兩大挑戰。“現階段，實際上AI大模型還不足夠成熟。比如，‘幻覺問題’、邏輯推理問題，大模型仍是不能解決。但在網約車行業，我們又要求高效準確地去解決使用者的每一個問題。這對於產品技術和應用是一個巨大挑戰。”他說。
對此，透過深度結合業務，讓大模型對具體場景做適配，以及一系列流程設計和使用者互動體驗設計，T3出行持續解決大模型不成熟的問題，從而最大限度為使用者提供更好的服務體驗。
除此之外，大模型目前還缺乏地圖資訊、結構化資料等方面的能力。“需要在實際應用和實際場景中，從產品、技術角度結合大模型、地圖的結構化資料和非結構化資料，一起去解決這個問題。”李京峰說，“T3出行也是持續在摸索如何把這幾種能力結合到一起，打造最優的使用者體驗。”
“自動駕駛會加速大規模落地”
除了阡陌大模型以外，李京峰進一步透露，未來5到10年，甚至可能更快，自動駕駛將會大規模落地。在他看來，無論是從技術角度，仍是從人員成本角度，全無人L4級Robotaxi是網約車發展不可逆的趨勢。
這個過程中，兩個問題的解決變得尤為關鍵。首先，從行業需求來看，L4級自動駕駛只是解決了從A點到B點把人安全送達的問題，但是對網約場景細節考慮不夠，L4級自動駕駛車輛並不能夠直接用於Robotaxi運營。比如，在一些特殊場景下，怎麼去解決乘客找不到司機的問題；如何去解決際運營場景中遇到的安全問題；如何解決全域性車輛雲端控制問題等。這都需要結合實際場景，從產品和技術角度去完善具體能力。
其次，當前的政策法規、車輛保險政策，也不足以支撐Robotaxi大規模落地。李京峰表示，現在已經有很多試行條例、促進型政策出臺，但沒有全國性的政策法規，明確去講清楚應該怎麼落地。今天更多是一個嘗試階段。而從嘗試階段到政策法規明確，需要時間讓政府和企業之間去磨合，找到一個最合適的框架，讓企業能安全可靠地運營全無人車輛。
T3出行的終極目標，是成為自動駕駛時代的核心供應商。“我們在網約車階段積累的產品技術和運營能力，能夠快速地平移到自動駕駛時代。同時，我們正在和各個自動駕駛演算法公司、各大主機廠合作，為自動駕駛時代到來做充分的準備。”李京峰說。
去年11月，T3出行宣佈打造出行行業首個生態大模型——阡陌大模型。近半年時間過去，阡陌大模型怎麼樣了？
4月23日，T3出行副總裁李京峰應邀出席“2024美好出行MaaS沙龍”，披露了阡陌大模型的最新進展。據李京峰介紹，阡陌大模型已在司乘服務、智慧排程、安全保障三個場景落地應用，使得客服處理效率、排程效率和安全體驗均有了大幅提升。
另外，李京峰認為，伴隨著技術的迭代、政策法規細則的出臺，自動駕駛有望在未來幾年實現大規模商業化運營落地。
“大模型在各類實際場景中大規模應用落地”
據瞭解，阡陌大模型由決議計劃類能力、生成類能力和多模態能力組成，目前已應用於司乘服務、智慧排程和安全保障這三大場景。
“透過這個大語言模型能力的引入，大大增強了對司乘服務的能力的提升。”李京峰指出。一方面，透過AI賦能，人工客服能夠更加高效地處理司乘體驗問題。另一方面，引入大語言模型自動化能力，用多輪對話的方式對司乘兩端進行服務。
他舉例稱，使用者撥打客服熱線反饋問題時，阡陌大模型會去識別訂單資訊、行程錄音，給出初步處理結果，並把解決方案輸出給平臺客服。客服能夠更加快速和精準地解決使用者問題。據統計，阡陌大模型讓客服效率提升10%，每天節省數百個小時的客服工作時間。
“平臺的排程能力，是出行平臺效率的核心技術能力。”李京峰表示。智慧排程方面，阡陌大模型能以95%的準確率去智慧預測15分鐘之後的供需數量，平臺排程效率提高超過10%，既提升了司機的接單效率，也讓乘客等待時間變得更短。
值得一提的是，大模型將可以更有力保障司乘出行安全。李京峰說，依託多模態能力，阡陌大模型能提前預判司機疲勞駕駛狀態、危險駕駛狀態，以及一些司乘糾紛等，讓平臺更及時地去介入處理。
“大模型應用中面臨兩大挑戰”
李京峰現場還分享了大模型應用帶來的兩大挑戰。“現階段，實際上AI大模型還不足夠成熟。比如，‘幻覺問題’、邏輯推理問題，大模型仍是不能解決。但在網約車行業，我們又要求高效準確地去解決使用者的每一個問題。這對於產品技術和應用是一個巨大挑戰。”他說。
對此，透過深度結合業務，讓大模型對具體場景做適配，以及一系列流程設計和使用者互動體驗設計，T3出行持續解決大模型不成熟的問題，從而最大限度為使用者提供更好的服務體驗。
除此之外，大模型目前還缺乏地圖資訊、結構化資料等方面的能力。“需要在實際應用和實際場景中，從產品、技術角度結合大模型、地圖的結構化資料和非結構化資料，一起去解決這個問題。”李京峰說，“T3出行也是持續在摸索如何把這幾種能力結合到一起，打造最優的使用者體驗。”
“自動駕駛會加速大規模落地”
除了阡陌大模型以外，李京峰進一步透露，未來5到10年，甚至可能更快，自動駕駛將會大規模落地。在他看來，無論是從技術角度，仍是從人員成本角度，全無人L4級Robotaxi是網約車發展不可逆的趨勢。
這個過程中，兩個問題的解決變得尤為關鍵。首先，從行業需求來看，L4級自動駕駛只是解決了從A點到B點把人安全送達的問題，但是對網約場景細節考慮不夠，L4級自動駕駛車輛並不能夠直接用於Robotaxi運營。比如，在一些特殊場景下，怎麼去解決乘客找不到司機的問題；如何去解決際運營場景中遇到的安全問題；如何解決全域性車輛雲端控制問題等。這都需要結合實際場景，從產品和技術角度去完善具體能力。
其次，當前的政策法規、車輛保險政策，也不足以支撐Robotaxi大規模落地。李京峰表示，現在已經有很多試行條例、促進型政策出臺，但沒有全國性的政策法規，明確去講清楚應該怎麼落地。今天更多是一個嘗試階段。而從嘗試階段到政策法規明確，需要時間讓政府和企業之間去磨合，找到一個最合適的框架，讓企業能安全可靠地運營全無人車輛。
T3出行的終極目標，是成為自動駕駛時代的核心供應商。“我們在網約車階段積累的產品技術和運營能力，能夠快速地平移到自動駕駛時代。同時，我們正在和各個自動駕駛演算法公司、各大主機廠合作，為自動駕駛時代到來做充分的準備。”李京峰說。
去年11月，T3出行宣佈打造出行行業首個生態大模型——阡陌大模型。近半年時間過去，阡陌大模型怎麼樣了？
4月23日，T3出行副總裁李京峰應邀出席“2024美好出行MaaS沙龍”，披露了阡陌大模型的最新進展。據李京峰介紹，阡陌大模型已在司乘服務、智慧排程、安全保障三個場景落地應用，使得客服處理效率、排程效率和安全體驗均有了大幅提升。
另外，李京峰認為，伴隨著技術的迭代、政策法規細則的出臺，自動駕駛有望在未來幾年實現大規模商業化運營落地。
“大模型在各類實際場景中大規模應用落地”
據瞭解，阡陌大模型由決議計劃類能力、生成類能力和多模態能力組成，目前已應用於司乘服務、智慧排程和安全保障這三大場景。
“透過這個大語言模型能力的引入，大大增強了對司乘服務的能力的提升。”李京峰指出。一方面，透過AI賦能，人工客服能夠更加高效地處理司乘體驗問題。另一方面，引入大語言模型自動化能力，用多輪對話的方式對司乘兩端進行服務。
他舉例稱，使用者撥打客服熱線反饋問題時，阡陌大模型會去識別訂單資訊、行程錄音，給出初步處理結果，並把解決方案輸出給平臺客服。客服能夠更加快速和精準地解決使用者問題。據統計，阡陌大模型讓客服效率提升10%，每天節省數百個小時的客服工作時間。
“平臺的排程能力，是出行平臺效率的核心技術能力。”李京峰表示。智慧排程方面，阡陌大模型能以95%的準確率去智慧預測15分鐘之後的供需數量，平臺排程效率提高超過10%，既提升了司機的接單效率，也讓乘客等待時間變得更短。
值得一提的是，大模型將可以更有力保障司乘出行安全。李京峰說，依託多模態能力，阡陌大模型能提前預判司機疲勞駕駛狀態、危險駕駛狀態，以及一些司乘糾紛等，讓平臺更及時地去介入處理。
“大模型應用中面臨兩大挑戰”
李京峰現場還分享了大模型應用帶來的兩大挑戰。“現階段，實際上AI大模型還不足夠成熟。比如，‘幻覺問題’、邏輯推理問題，大模型仍是不能解決。但在網約車行業，我們又要求高效準確地去解決使用者的每一個問題。這對於產品技術和應用是一個巨大挑戰。”他說。
對此，透過深度結合業務，讓大模型對具體場景做適配，以及一系列流程設計和使用者互動體驗設計，T3出行持續解決大模型不成熟的問題，從而最大限度為使用者提供更好的服務體驗。
除此之外，大模型目前還缺乏地圖資訊、結構化資料等方面的能力。“需要在實際應用和實際場景中，從產品、技術角度結合大模型、地圖的結構化資料和非結構化資料，一起去解決這個問題。”李京峰說，“T3出行也是持續在摸索如何把這幾種能力結合到一起，打造最優的使用者體驗。”
“自動駕駛會加速大規模落地”
除了阡陌大模型以外，李京峰進一步透露，未來5到10年，甚至可能更快，自動駕駛將會大規模落地。在他看來，無論是從技術角度，仍是從人員成本角度，全無人L4級Robotaxi是網約車發展不可逆的趨勢。
這個過程中，兩個問題的解決變得尤為關鍵。首先，從行業需求來看，L4級自動駕駛只是解決了從A點到B點把人安全送達的問題，但是對網約場景細節考慮不夠，L4級自動駕駛車輛並不能夠直接用於Robotaxi運營。比如，在一些特殊場景下，怎麼去解決乘客找不到司機的問題；如何去解決際運營場景中遇到的安全問題；如何解決全域性車輛雲端控制問題等。這都需要結合實際場景，從產品和技術角度去完善具體能力。
其次，當前的政策法規、車輛保險政策，也不足以支撐Robotaxi大規模落地。李京峰表示，現在已經有很多試行條例、促進型政策出臺，但沒有全國性的政策法規，明確去講清楚應該怎麼落地。今天更多是一個嘗試階段。而從嘗試階段到政策法規明確，需要時間讓政府和企業之間去磨合，找到一個最合適的框架，讓企業能安全可靠地運營全無人車輛。
T3出行的終極目標，是成為自動駕駛時代的核心供應商。“我們在網約車階段積累的產品技術和運營能力，能夠快速地平移到自動駕駛時代。同時，我們正在和各個自動駕駛演算法公司、各大主機廠合作，為自動駕駛時代到來做充分的準備。”李京峰說。
