人工智能，在过去十余年的发展中不断创造着惊喜和奇迹。
基于深度学习的人工智能产业经历着从小模型到大模型、从文本生成到多模态，从专用到通用的发展历程，正逐步进入大模型时代。在“大模型+大数据+大算力”加持之下，Open AI公司先后发布的生成式AI模型chatGPT3.5和4.0在多场景、跨学科和多用途的任务处理能力表现惊艳。
现在，大模型常常被比作AI时代的操作系统，可赋能千行百业、推动经济发展。同时，作为智能领先科技，大模型更符合新质生产力的要求，成为科技领域最热门赛道。国外，谷歌微软脸书一众名企纷纷大手笔投资大模型，在国内，BAT、华为小米重金投入大模型的企业不在少数，文心一言、通义千问、讯飞星火一大波大模型如雨后春笋迅速崛起。
3月，黄仁勋在英伟达GTC2024大会上展示最新生成式AI的计算平台和产品。同时，也展示了人工智能和大模型在各行各业的应用，在数据处理、工程模拟、电子设计自动化、计算机辅助药物设计、量子计算和生成式 AI 等领域实现突破。
值得一提的是智能驾驶和配送领域，英伟达宣布全球交通运输的领先企业已采用 NVIDIA DRIVE Thor™集中式车载计算平台，助力自动驾驶和无人配送；借助数字孪生技术，在大型仓库和厂房空间实现更高效规划和设计。显然，用大模型提升货运系统效率提升，也将成为大模型的重要落地场景。
【人工智能大模型的误区】
不过，作为人工智能领域长期的观察者，我也发现大模型发展中存在不少误区。
一个是唯硬件论。在大模型领域有句名言“大力出奇迹”，大力就是超大规模的硬件算力投入，奇迹则是AI能力。大力出奇迹，一直被OpenAI等大企业奉为圭臬。而他们则通过大量购置、提前囤积先进的GPU提升数据训练速度，希望用硬件投入的差距，成为阻挡后来者的护城河。
另一个是片面追求超大模型和通用模型，场景落地能力差。
很多大模型的通用能力很优秀，但在垂直领域、细分场景的数据集明显不足，常出现特定场景的表现不佳的情形。在细分行业，通用语言大模型更像是个半成品。他们能够完美理解文本、图片甚至声音视频，但很难深入理解某个细分领域。这样的大模型可能是语言专家，却常常不是行业和问题解决专家。
比如面对复杂的货运行业，传统大模型开发就面临诸多难点：
一个，货运业务纷繁复杂。货运物品体积、重量往往大小不一，车型五花八门；货运场景环节众多，司机从接单到装货、运货、卸货，用户下单沟通再到收货付款，整个货运链条相当繁杂；需求复杂，不同用户对于货物类型、运输时间、距离、成本需求大相径庭。普通的大模型很难理解如此复杂货运体系，很容易造成判断偏差。
数据是大模型的原料，而货运领域数据的复杂度，很多大模型难以消化。
货运业务涵盖了订单、货物、车辆、驾驶员、路线等多个方面的数据。这些数据不仅数量庞大，种类多样。货运业务中的数据处于动态变化中。货物的状态、位置、运输进度等都在实时变化，这也需要货运大模型能够实时捕捉和处理这些动态数据，并做出准确的预测和决策。
早在这之前京东就发布了“京东物流超脑”，菜鸟供应链也推出了“天机π”，而货拉拉今年3月份首次公开的货运无忧大模型，为大模型在物流场景落地，提供了一个崭新思路。
【货运行业大模型的解决之道 】
单从企业名称上看，货拉拉是个不折不扣的货运企业；但从核心竞争力上，货拉拉早已深耕技术多年。早期的货拉拉利用移动互联网和大数据，减少了货主与车型、司机之间的信息差，大大提升了车货匹配效率和物流效率，改变了传统小、散、乱、差的货运行业。这时可以看成货拉拉的数质化1.0版。
2020年是货拉拉数质升级的关键时间点，这一年货拉拉上线“智慧大脑”的中台系统。在AI、大数据和地图等基础能力之上，通过自研运筹优化算法框架解决核心的资源优化配置问题，多个引擎，实现动态定价、智能分单、运力调度、用户拉新的效率提升，逐步解决物流生产要素中“人、车、货、路”的数智化问题。这是货拉拉数质化2.0版。
货拉拉“智慧大脑”表现不俗。在拉货、搬家场景中，货拉拉的智能分单系统日均可处理上百万订单与国内平台超过90万名月活司机之间的即时分配问题。借助“智慧大脑”，货拉拉将平台订单的司机准点率达到了95%，货运需求配对率达到92%，实现社会物流效率最大化。
而基于智慧大脑的AI、大数据等技术研发的货运无忧大模型，就是货拉拉数质化3.0版。
在货拉拉看来，AI的竞争并非一场比谁能把模型做得更“大”的军备赛，货运作为强垂直行业，更适合走轻量化、场景化的部署路线。与行业盲目求大的玩法不同，货拉拉无忧大模型研发理念是：轻量化、场景化。
货拉拉大模型，主要针对传统模型在处理复杂数据和细节时表现不佳，预测结果存在较大偏差的痛点。货运无忧大模型通过构建更加复杂的模型结构，可针对复杂数据提升预测精度，还具备更强的泛化能力和适应性。通过在大量多样化数据上的训练，可以适应更多种类的任务和数据。
现在，货运无忧大模型已经在多个场景落地，比如AI邀约、 AI客服、审核判责、AI招聘、多模态AI助手。借助AI助手，在用户侧，可帮助用户根据货物智能匹配车型；在司机侧，上线了违禁品识别功能，甚至能实时识别出违禁物品。
据了解，货运无忧大模型针对货运事实性问答准确率达90%以上，在货拉拉业务知识、多种货运知识多维度能力评测中均达到业界领先水平。
货拉拉的大模型还衍生出丰富的能力矩阵，长期来看，能够实现颠覆式降本增效的作用。在客服/邀约场景中，货拉拉已经打造了基于任务型对话的AI机器人，实现全链路自动闭环；在办公场景中，货拉拉打造HR智能问答助手，应用AI智能招聘，成本降低近90%。
【货运无忧大模型能否成为撑起货运领域的AI一极】
在货运物流行业，大模型的应用并不止货拉拉一家，比如京东在物流产业侧的大模型“京东物流超脑”、菜鸟发布的大模型“天机π”，面对这些不差钱、不差硬件的同行们，货运无忧大模型能否成为撑起货运领域的AI一极？我想，答案是肯定的。
首先，货运无忧大模型的先发和区域优势。
时间维度上，货拉拉在数字化、智能化的技术方面积累已久，早在2020年便已搭建“智慧大脑”中台系统。
其次，大模型的目标不同，货拉拉的目的在货运，电商企业在电商。
货拉拉的货运无忧大模型目标在于提升货运效率，助力货运行业实现“三化”，即：数智化、集约化、精细化。数智化，提高物流运作的效率和准确性。集约化，实现资源的优化配置，避免资源的浪费和重复投入。精细化：精细化更注重对货运过程的细节管理和服务质量的提升，实现更高的服务质量和效率。
京东和菜鸟的快递物流业务只是零售业务的一个环节，最终还是为零售业务服务。
比如菜鸟借助大模型，提升仓储系统的数字化，全链条信息化，再到数字孪生技术之于供应链体系的革新，目的在于提升零售业务的效率。而京东物流超脑，早期应用人脸识别，提高账户和支付的安全性的同时提高用户体验。至于生成式大模型，京东更侧重于生成数字人。比如，最近大模型生成的数字人“刘强东”上线，其目的是帮助京东迅速切入电商直播业务。
最后，也是最重要因素是大数据差异化优势。
大模型需要算法、算力和大数据的综合实力。算法是技术积累，需要堆人力；算力靠的是硬件，需要堆显卡GPU；而大数据靠的是长期的业务积累。巧妇难为无米之炊，算法和算力是钱能买到的要素，而数据，尤其是货运行业多年的复杂数据，则形成了难以跨越的护城河。
京东和菜鸟的大数据来自零售业、供应链甚至制造环节，而货拉拉的业务并不局限在零售和生产，还包括服务业，比如搬家、零担等等。京东和阿里的数据关注点在商品，连接的是商品与用户；而货拉拉的核心是货运服务，连接的是司机和商品。货拉拉的业务模型更像滴滴，只是货拉拉的重点在拉货，滴滴的重点在于拉人。
在大模型落地货运的场景中，堆硬件并不能大力出奇迹。相反，对于那些多年专注货运数字化和信息化的企业，在积累了多年的货运数据和大量算法的货拉拉，反而凭借大数据获得差异化优势，成为货运大模型场景三足鼎立中的实力玩家。
【结束语】
如何让大模型场景落地，我的前老板周鸿祎在哈佛论坛演讲中，有的观点相当精辟：
用户要的并不是大模型，而是用大模型解决了什么问题。用户要的不是钻头，是钻头钻出来的洞；先做大模型再去找场景的玩法是不对的，大模型创业，最重要的是找到场景，然后根据场景定义功能，再根据功能来训练专业的模型。
英伟达2024GTC大会上印证了老周的观点。大会展示的大模型应用并不只有通用生成式大模型，在垂直领域，如企业智能助手、自动驾驶、机器人、数字孪生、数字地球2.0、以及大模型在医疗、制药、工业设计等多个领域都有成功的项目，大模型落地垂直的场景更令人期待。
在人工智能领域，中国并不缺实力玩家，几十家的通用大模型方兴未艾就是证明。但我相信，在大模型落地垂直领域时，同样会涌现了一批实力玩家，长期专注货运领域的货拉拉会和菜鸟、京东一样，成为货运大模型领域的实力玩家。
雄观，资深新经济观察家、知名意见领袖，国内首个严肃科技脱口秀“雄辩”主讲人、十大科技自媒体（见各大权威榜单）。曾在阿里巴巴、360、搜狗、蓝港等著名互联网公司负责相关营销工作，参与5次IPO，横跨行业主要领域。每日一篇深度文章+科技热点快评，发布于微信、微博、头条、百度，各大门户及科技博客、媒体社群、短视频等30+全部主流平台，覆盖400万中国最核心商业、科技人群。为FT金融时报、福布斯等世界级媒体撰稿人，观点被媒体广泛转载引用，影响力极大。
