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落地三大應用場景???T3出行阡陌大模型披露新進展

速途網4月23日消息(報道:李楠)今日,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、智能調度、安全保障三個場景落地應用,使得客服處理效率、調度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”

據了解,阡陌大模型由決策類能力、生成類能力和多模態能力組成,目前已應用于司乘服務、智能調度和安全保障這三大場景。

“通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,通過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,用戶撥打客服熱線反饋問題時,阡陌大模型會去識別訂單信息、行程錄音,給出初步處理結果,并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用戶問題。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。

“平臺的調度能力,是出行平臺效率的核心技術能力。”李京峰表示。智能調度方面,阡陌大模型能以95%的準確率去智能預測15分鐘之后的供需數量,平臺調度效率提高超過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,依托多模態能力,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,大模型還是不能解決。但在網約車行業,我們又要求高效準確地去解決用戶的每一個問題。這對于產品技術和應用是一個巨大挑戰。”他說。

對此,通過深度結合業務,讓大模型對具體場景做適配,以及一系列流程設計和用戶交互體驗設計,T3出行持續解決大模型不成熟的問題,從而最大限度為用戶提供更好的服務體驗。

除此之外,大模型目前還缺乏地圖信息、結構化數據等方面的能力。“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、地圖的結構化數據和非結構化數據,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,打造最優的用戶體驗。”

“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,還是從人員成本角度,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級自動駕駛車輛并不能夠直接用于Robotaxi運營。比如,在一些特殊場景下,怎么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;如何解決全局車輛云端控制問題等。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么落地。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。

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