自ChatGPT爆火出圈以来，“大模型”成为今年科创圈最炙手可热的概念。而业界关注点也正从“写诗作画”的通用大模型转向“产业赋能”的行业大模型。
6月下旬，腾讯云宣布提供一站式解决方案，帮助企业打造出专属的行业大模型。7月初，华为云发布盘古大模型3.0，将更好地服务行业客户。紧随其后，京东言犀正式对外亮相，致力于面向知识密集型、任务型产业场景解决产业问题。
气氛拉满之外，利用大模型赋能产业，加速千行百业智能化转型，显然已成业界共识。
在政务、金融、传媒等领域率先抢入后，大模型开始向货运物流领域渗透。7月7日，腾讯集团副总裁钟翔平带队造访福佑卡车。
据相关消息透露，腾讯与福佑卡车围绕大模型的应用方向、落地场景等方面已建立共识。
不免引发猜测，数字货运领域将迎来首个大模型?新技术应用若花落货运物流领域，实属令人振奋。
作为大模型头部玩家，尽管在早期通用大模型上落后一步，但近段时间，腾讯云在行业大模型方面进展提速。
6月19日，腾讯云在发布会上推出行业大模型精选商店，内置多个高质量行业大模型，涵盖金融、传媒、文旅、政务、教育等多个行业场景。
腾讯云提到，已经携手央视总台、福建大数据集团等10余个行业的头部企业，在大模型行业应用方面共创了50多个行业解决方案。
在分析人士看来，货运领域更为适合大模型探索落地，在高精地图、仿真系统、云平台等方面均具有适配属性。
为什么是福佑卡车?
大模型之所以称之为“大”，就是因为它庞大的数据量和复杂的参数。在训练和优化大模型的过程中，高质量数据是核心生产要素。
尤其是对于行业大模型来说，数据更是致命的难题。B端的产业数据多是从业者在行业的Know-How与真实交互数据，这些场景数据样本少、分布不均，极难获得。
当前技术领域的研究显示，各家大模型在算法层区别并不大，并且具有同质化的趋势。在此背景下，训练数据就成了真正区分且影响行业大模型性能的重要因素之一。
在数据应用方面，福佑卡车无疑是数字货运领域的佼佼者。基于全链路履约属性，福佑卡车深度介入整个货运交易链条，将其标准化、数字化重构，天然附带海量场景数据。
另外，福佑卡车也是国内最早将AI技术应用于整车运输的公司，其独立研发了“福佑大脑”智慧系统，在智能分单、智能定价过程中，沉淀了精准的订单画像。
据福佑卡车公开披露的信息，8年时间内，该公司积累了1.9亿关键节点数据，200亿+多维度行为数据。这些高质量数据恰好能为大模型的落地提供技术支撑。
要想训练出精度极高的行业大模型，所需的不是互联网上免费公开的数据，而是行业特定的场景数据，这也是腾讯云首站选择福佑卡车的重要原因之一。
另一方面，大模型在数字货运领域成功落地的关键还在于，能否应用于具体场景解决效率优化问题，能否达到提质降本增效的目的，能否创造商业价值。
数字货运作为传统货运数字化转型后新的经济形态，涵盖快速接单、高效分单、实时定价、轨迹跟踪、智能应答等多个应用场景。
在福佑卡车技术合伙人陈冠岭看来，数字货运有很多适合大模型落地的业务场景。举例来说，用户可以通过对话式AI理解复杂的物流知识，并分析全链条的运输数据。大模型还能支持行业特殊的单证OCR识别，增强现有定价和货源预测的算法效果。
针对智能应答场景，陈冠岭认为，在确保数据安全的前提下，可以通过投入大量语料进行连续训练大模型，以提升智能客服的效率并实现问答系统的智能化升级。
因此，应用场景和商业价值对落地也不是问题，大模型可以重塑数字货运生态，改变各个场景的运作方式，进一步解放生产力，帮助企业实现降本增效。
成熟的技术条件、广泛的应用场景，这也意味着大模型离数字货运并不遥远，至少在腾讯看来，MaaS一站式行业大模型服务，企业加入独有的场景数据，能快速精调生成专属模型。而福佑卡车能否摘得头筹，成为行业内首个接入大模型的公司，值得持续关注。
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