當「快遞小哥」用上AIGC：垂域大模型如何撬動(dòng)生產(chǎn)力？| 專(zhuān)訪(fǎng)順豐科技

在經(jīng)過(guò)一系列調優(yōu)，并做到成本和效果的平衡后，豐語(yǔ)大模型最終正式發(fā)布。

歷經(jīng)一年多時(shí)間的狂飆，以ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型（Large Language Model，LLM）在能力上已經(jīng)無(wú)限逼近人類(lèi)智能，各項“花活”無(wú)所不能。

但對于大多數普通用戶(hù)來(lái)說(shuō)，他們使用ChatGPT的場(chǎng)景仍局限在“閑聊”，并沒(méi)有融入進(jìn)日常生活中。

我們可以從ChatGPT網(wǎng)站月訪(fǎng)問(wèn)量以及月活躍率（MAR）等關(guān)鍵數據里觀(guān)察到幾個(gè)趨勢：據研究機構統計，在ChatGPT月活躍用戶(hù)不斷增長(cháng)的前提下，網(wǎng)站的月訪(fǎng)問(wèn)量在近期出現了明顯下滑，而月活躍率更是與常見(jiàn)的超級應用差距甚遠。這說(shuō)明ChatGPT的用戶(hù)粘性還有很大的提升空間。

不僅是ChatGPT，在行業(yè)火熱表象之下，各種大模型產(chǎn)品已經(jīng)開(kāi)始讓人感到“視覺(jué)疲勞”——人們已經(jīng)不再驚嘆于大模型的參數規模，而是好奇這些無(wú)所不能的大模型產(chǎn)品究竟能解決哪些實(shí)質(zhì)性的問(wèn)題。

對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，這個(gè)問(wèn)題更是值得深思。

在9月8日開(kāi)幕的第五屆深圳國際人工智能展（GAIE）上，有近百家人工智能領(lǐng)域的頂尖企業(yè)參加本次展會(huì )，涵蓋大模型、AI芯片、AI軟件等多個(gè)領(lǐng)域，而參展的大模型廠(chǎng)商們都在產(chǎn)品上釋放出一個(gè)共識點(diǎn)：大模型轉化為生產(chǎn)力的關(guān)鍵，在于垂域領(lǐng)域。

作為物流行業(yè)數智化轉型與實(shí)踐的領(lǐng)跑企業(yè)，順豐科技在本屆深圳國際人工智能展上發(fā)布了“豐語(yǔ)大語(yǔ)言模型”，該模型在垂直領(lǐng)域的表現上優(yōu)于GPT-4o、Gemini 1.5 Pro等最領(lǐng)先的商用模型5%以上。

開(kāi)幕式結束后，鎂客網(wǎng)與順豐科技AIoT領(lǐng)域副總裁宋翔、大模型技術(shù)總監江生沛進(jìn)行了一次深度對話(huà)。圍繞著(zhù)順豐科技在探索大模型落地上思考與探索，兩位嘉賓多次提到垂域能力的重要性。

物流大模型，長(cháng)什么樣？

據順豐控股公布的2023年財報，目前順豐大約有15萬(wàn)名在職員工以及數量龐大的基層小哥。在2023年，共有119.7億票件通過(guò)業(yè)務(wù)員送到了天南海北的用戶(hù)手里，這當中還不包括國際貨運、代理以及供應鏈快遞。

如此龐大的快遞量，在中國大地上構建起驚人的物流體系，人們已經(jīng)習慣了順豐“第一天下單，第二天收貨”的模式。

那么如何讓幾十萬(wàn)基層員工有條不紊地工作，除了要求企業(yè)有極強的管理能力以外，科技穿針引線(xiàn)的作用同樣重要。

從順豐的角度來(lái)講，順豐在科技板塊的投入一直處在高位。尤其在數智化的探索上，順豐科技一直走在行業(yè)前列。

可即使有科技的加持，由于人員整體素質(zhì)水平層次不齊，并不是每位基層員工都有豐富的行業(yè)經(jīng)驗掌握這些技術(shù)。

宋翔指出：“行業(yè)的知識與經(jīng)驗碎片化，散布在規章制度和信息系統里。而物流行業(yè)作為服務(wù)業(yè)，從業(yè)人員的知識和經(jīng)驗會(huì )直接影響服務(wù)質(zhì)量和運營(yíng)效率。”

那么如果能降低不同崗位的員工對知識進(jìn)行理解、推理并轉化的難度，自然可以大幅提高工作效率。

而大模型的出現，從技術(shù)端幫助人深入參與到AI任務(wù)中，同時(shí)降低了AI的使用門(mén)檻，對于不同崗位的人來(lái)說(shuō)都能輕松上手。

據宋翔介紹，豐語(yǔ)大模型主要有三大特點(diǎn)：

1、首先是性能與效果。對比通用模型或是商業(yè)模型，豐語(yǔ)大模型在物流場(chǎng)景上實(shí)現了全面超越，并且模型參數量?jì)H有7B，屬于當下流行的“小模型”，這得益于大量的垂域知識的注入。

2、其次是計算成本。除了效果好以外，豐語(yǔ)大模型充分考慮了物流行業(yè)的實(shí)際情況，實(shí)現了效果與使用成本的均衡，做到了讓每個(gè)業(yè)務(wù)都用得起大模型，并進(jìn)行賦能，成本上實(shí)現了可控。

3、最后是業(yè)務(wù)價(jià)值。目前豐語(yǔ)大模型已經(jīng)在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、客服、收派、國際關(guān)務(wù)等二十多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景中得到了廣泛應用，真正做到嵌入各個(gè)環(huán)節中并發(fā)揮出效益。

從發(fā)布會(huì )上展示的AIGC應用全景圖來(lái)看，豐語(yǔ)大模型可以進(jìn)行知識問(wèn)答、總結摘要、指導問(wèn)題、自動(dòng)生成結構化規則、以及辦公提效等多項功能，基本覆蓋了物流行業(yè)大部分工作需求。

宋翔告訴鎂客網(wǎng)，豐語(yǔ)大模型最終的落腳點(diǎn)在“知識和推理”。它處理的是文字、語(yǔ)音、圖片和視頻等非結構化數據，目的是幫助每個(gè)不同崗位的人成為經(jīng)驗豐富的崗位專(zhuān)家。

“例如，它能告訴你某個(gè)物品能不能運往海外、有哪些要求，匯總分析全網(wǎng)客戶(hù)反饋了哪些未被滿(mǎn)足的共性需求等。”

值得一提的是，物流行業(yè)對大模型的準確性和可靠性的要求很高，當通用大模型遇到物流專(zhuān)業(yè)知識時(shí)，數據的缺少往往會(huì )造成嚴重的幻覺(jué)問(wèn)題。

對此江生沛表示，豐語(yǔ)大模型在物流垂域意圖分類(lèi)上可以做到99%以上的準確率。除了垂域外，豐語(yǔ)大模型針對通用能力也做了針對性的優(yōu)化，即使和通用大模型比較通用能力，豐語(yǔ)大模型也能持平，甚至在一些數據集上效果更優(yōu)。

垂域大模型，如何降本增效

通用大模型在垂類(lèi)領(lǐng)域的數據樣本量較少、數據分布不均、導致大模型在部分專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域輸出的精度并不高。

這樣的結果除了會(huì )影響準確性以外，關(guān)鍵還會(huì )影響“生產(chǎn)力”這個(gè)關(guān)鍵維度——如果大模型產(chǎn)品不能解決降本、投產(chǎn)比等實(shí)質(zhì)性的問(wèn)題，那么企業(yè)用戶(hù)很難為其買(mǎi)單。

相比之下，行業(yè)大模型從垂域應用出發(fā)，其需要處理的問(wèn)題比較單一、可以更加聚焦在特定場(chǎng)景上，為實(shí)際業(yè)務(wù)服務(wù)。

“更好的業(yè)務(wù)產(chǎn)出才能促使更多的技術(shù)投入，形成正向的循環(huán)。順豐是一個(gè)強調實(shí)現價(jià)值的公司，降本增效是豐語(yǔ)大模型落地的核心導向。”江生沛告訴鎂客網(wǎng)。

正如前文所說(shuō)，目前豐語(yǔ)大模型應用在實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值上已經(jīng)得到了有效的驗證。

宋翔向鎂客網(wǎng)列出幾個(gè)案例：比如當銷(xiāo)售、快遞員使用大模型推薦產(chǎn)品與服務(wù)后，已實(shí)現增收數千萬(wàn)元；比如通過(guò)大模型優(yōu)化國內&國際收寄標準、擴大可收寄口徑時(shí)光，目前轉化增收數千萬(wàn)元；再比如多模態(tài)審核用于電商退貨一張圖下單等業(yè)務(wù)時(shí)，已實(shí)現增收上億元。

“這些都是實(shí)實(shí)在在的增收。”

至于提效方面，豐語(yǔ)大模型所構建的豐語(yǔ)摘要、豐語(yǔ)知道、豐語(yǔ)助理等產(chǎn)品，極大提高了全網(wǎng)各崗位人員獲取知識、加工信息的能力，并帶來(lái)非常顯著(zhù)的效率提升。

在此基礎上，江生沛透露，順豐科技未來(lái)計劃大力推動(dòng)Agent（智能體）在集團內部的應用，面向特定崗位工作流程深化AI應用。

江生沛表示，隨著(zhù)更加全能的數字員工加入，集團的運營(yíng)效率將進(jìn)一步提升。

值得一提的是，大模型龐大參數的背后，也是對算力等資源的額外消耗。當前期投資成本很高時(shí)，往往需要足夠的回報才能支撐大模型的持續運營(yíng)。相比之下，像豐語(yǔ)大模型這種專(zhuān)注垂域應用的“小模型”，可以保證模型性能的前提下，降低前期投入門(mén)檻，而這同樣也算是降本的方式之一。

在發(fā)布會(huì )上，宋翔表示，希望將豐語(yǔ)大模型的技術(shù)應用到更多領(lǐng)域，同時(shí)表示愿意將豐語(yǔ)大模型的成果分享給更多物流行業(yè)企業(yè)，以此促進(jìn)行業(yè)的共同進(jìn)步。

結語(yǔ)：順豐對于大模型的思考

物流行業(yè)是經(jīng)濟運行的“晴雨表”。身為該行業(yè)數智化轉型與實(shí)踐的佼佼者，順豐科技推動(dòng)智慧物流的腳步從未放緩。

就豐語(yǔ)大模型來(lái)說(shuō)，其發(fā)布的時(shí)間節點(diǎn)并不算太早。但當“百模大戰”的潮水退去，AI行業(yè)逐漸進(jìn)入理智期，牌桌上剩下的大模型玩家們開(kāi)始更加注重“實(shí)用主義”后，豐語(yǔ)大模型在垂域的表現更值得關(guān)注。

宋翔告訴鎂客網(wǎng)，順豐科技其實(shí)很早就在布局大模型應用，前期主要從業(yè)務(wù)需求出發(fā)，采用商用大模型和開(kāi)源大模型解決實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題。在此基礎上，持續積累高質(zhì)量的用戶(hù)反饋數據、提煉功能特性與應用范式，為垂直領(lǐng)域大模型的發(fā)布做好數據與能力上的準備。

“在ChatGPT橫空出世的時(shí)候，我們沒(méi)有盲目跟風(fēng)，而是在仔細思考，如何讓每一個(gè)業(yè)務(wù)、每一個(gè)人都能用得起、用得好大模型，我們應該怎么布局大模型整體的戰略。”

在經(jīng)過(guò)一系列調優(yōu)，并做到成本和效果的平衡后，豐語(yǔ)大模型最終正式發(fā)布。在未來(lái)，順豐科技也會(huì )繼續將最好的、有落地效果的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗與感受分享給整個(gè)行業(yè)，為其他物流企業(yè)帶來(lái)實(shí)實(shí)在在的參考與借鑒，更好地為整個(gè)物流行業(yè)服務(wù)。

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