在英语课上干英语课_政治新闻_AI“爆改”快递行业的第二年

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“把论文写在田野大地上。”

文 | 光锥智能，作者 | 魏琳华，编辑 | 王一粟"90% 的客服问题，交给 AI 就足够了。"谈及大模型在公司快递业务的首个落地尝试 -AI 客服，快递 100 产研中心负责人李朝明表示。被利润下跌折磨的快递行业，打响的第一战是 " 反内卷 "，而大模型成为了其中的关键一环。10000000000，这是 " 三通一达 " 每一家在 2024 年上半年达成的百亿业务量。由 " 买买买 " 带动的快递行业，带动各大快递公司的单量增长。但在快递行业单量大幅扩张的同时，" 爆单 " 并没有让快递公司们赚的盆满钵满，而是赔掉了底牌。财报显示，今年 11 月，韵达、申通和圆通单票收入分别为 2.03 元 / 件、2.08 元 / 件和 2.29 元 / 件，同比分别下降 14.71%、5.45% 和 6.96%。" 快递行业已经进入，从卷低价到卷高质量服务的阶段。"快递 100 总经理陈登坤给出了判断。2023 年，快递行业瞄上 AI。从早期的观望、试水，到 2024 年大模型开始在快递行业初步结果。虽然应用能力仍然有限，但大模型首先覆盖了快递行业中，一批最基础、也最有效的可降本增效的业务：AI 客服、AI 营销和 AI 助手。而在 2024 年，除去常规运转之外，大模型正在深入快递行业的腹地。从简单的寄件、查件入手，到面向快递小哥打造 " 知识库 "、再到帮助完成业务信息的汇总整理，甚至到供应链的智慧控制，大模型在快递行业的能力正在被逐步释放。选择私有化部署模型、自研大模型的快递公司们都相信一点：大模型是值得的长期投资，它在快递行业的应用上限仍然有一个广阔空间等待发掘。单量大、竞争卷，快递行业拥抱 AI 增效2023 年 8 月 8 日，李朝明清楚地记得，这是快递 100 决定接入大模型最开端的日子。彼时，孵化了快递 100 的金蝶集团刚刚在三十周年大会上发布了 " 苍穹 GPT"，集团战略资源开始倾向大模型投入，促使快递 100 开始尝试将 AI 能力应用到自身业务中。当作为基座的大模型能力得以突破，AI+ 快递的实际应用也打开了更多场景。李朝明回忆，2023 年 10 月，百度发布文心一言 4.0 大模型后，在合作的测试中，快递 100 发现，过往一些无法交给 AI 完成的场景在新模型能力的加持下，实现了能力突破。两年时间内，多家企业均交出了自己的答卷：顺丰自研物流决策大模型 " 丰知 " 和聚焦物流行业垂直领域的 " 丰语 " 大模型、韵达推出 AI 快递助手、快递 100 选择了将公有云和私有云模型混合的 " 百递云 GPT" 模型。然而，从快递业务的几个核心环节 " 揽收、分拣、运输、派送 " 来看，大模型能力的应用仍然有限。李朝明指出，当前，快递行业的落地更多还停留在 " 一头一尾 " 两个环节，即揽收和派送。最早在快递行业落地的是 AI 客服类产品。它聚焦售后环节，帮助节省人力的同时，处理了大量重复的简单问题。谈及 AI 客服带来的效益，李朝明表示，虽然寄快递业务保持快速增长，但在 AI 能力应用到客服环节之后，快递 100 能够有效控制人员增长的速度。李朝明透露，目前快递 100 实现了 90% 的客诉问题由大模型处理，问题一次性解决率高达 99.4% 。AI 助手类产品则更多用于帮助快递行业的工作者服务，包括快递小哥、企业内部用户都是大模型的受益者。揽件环节，AI 助手能够帮助快递行业的服务人员解决问题，比如违禁物品查询、快递时效性等需求。顺丰科技大模型技术总监江生沛向光锥智能举了一个例子：在国际快递场景下，D197（猫山王榴莲的编号）、猫山王、榴莲糖、冻干榴莲，它们属于同一类别的托寄物吗？它们各自走陆运、航空寄往不同国家的寄送规则如何、使用哪种服务更合适？过往这些细节，需要快递小哥在各个国家的海关网站上查询，需要跨越多语言、规则常变动等障碍，现在开始移交给搭载了物流知识库的 AI 助手。只需要拿出手机，顺丰的快递小哥就能在公司内部的 AI 助手上查询到不同件的国际寄送规则，当下处理客户的需求。实际上，AI 不仅仅可以为快递小哥赋能，在国际业务寄送的服务中，AI 助手也能通过搭载相应知识库，为使用者提升效率。AI 助手可以调用全球各地的海关邮寄政策，再同步生成一份最新的邮寄指南，帮助用户掌握海外政策变动情况。从降本增效抓起，以 AI 客服为切口，到面向员工的 AI 应用，2024 年，大模型逐渐进入快递业务的腹地，已经嵌入到 " 寄、管、查 " 的快递服务核心全流程。在下单、接单、上门取件、出账、支付、运输、签收等全流程服务体系，AI 都能为各个环节提供能力支持。以快递 100 的 " 自动改派单 " 功能为例，在退货场景中，通过系统预设的规则，AI 可以实时判断订单状态，按需调配运力资源。比如，如果用户下单后快递员接单超时，AI 将立即向用户推送通知询问是否接受改派，确认后，系统将调配运力资源接管；在上门取件中，如果快递员未能准时到达，AI 也会为用户重新安排取件方案。AI 对快递行业的爆改，无论从快递员还是用户端，体感上都不是非常剧烈，但却恰到好处在提供着许多主动式、自然语言交互的体验，正如春雨润物细无声。表面上虽然云淡风轻，底层的技术层却正在发生着翻天覆地的变化。大模型深入产业腹地的艰难一年为什么过去两年，能够将大模型深入应用的快递企业还是 " 少数派 "？快递行业涉及人员庞大、快件海量、环节也相当复杂，对效率要求却极致的高。所以，当大模型想要深入改造这样一个传统行业时，第一步先要打造一个属于快递行业自己的大模型底座。目前，快递行业公司接入大模型大多选择了两种方式：一种是完全基于自研大模型服务企业，另一种则通过调用公有云模型 + 私有部署模型，共同配合使用。顺丰、韵达等公司选择自研大模型。谈及为何选择自研这条路，江生沛表示，在使用开源模型进行私有化部署的过程中，由于其不具备物流行业相关知识，它在实际落地的效果并不理想，顺丰有数据有算力，自研行业大模型是必经之路。" 比如‘小哥’这个词，拿给通用大模型，它的理解肯定和训练过的垂类大模型不一样。" 江生沛举例道。出于对效果和成本平衡的考虑，快递 100 则选择公有云 + 私有云部署的方式，按照不同场景的侧重需求调用。谈及为何选择放弃自研大模型，快递 100 的想法是，通过部署能力不断进化的多个大模型，加上以自有海量数据训练并部署在私有云的大模型，既能发挥各种模型的能力优势，又能使用私有化部署的大模型控制成本。李朝明表示，每个模型都有自己的强项，比如文心一言 4.0 在意图理解和内容生成、提取方面表现更好，多模态理解和识别上，通义千问 VL 模型更佳，智谱模型则在客户意图识别上效果理想。多种模型结合，更能发挥各自的长板。选择完部署方式，才是万里长征第一步。要想训练一个垂类领域的大模型，针对特有数据的训练上就是一大难题。中交协物流技术装备委员会指出，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，想要训练出精度极高的行业大模型，所需的不是简单公开的数据，而是行业特定的场景数据，而物流产业所需的真实交互数据，样本少、分布不均，极难获得。江生沛举了一个例子，" 做一个行业模型，首先需要针对各种具体的场景去采集对应的数据，但物流行业的很多知识信息是高度碎片化的，很多数据可能在某台电脑、记账本中存储，所以需要借助大模型完成全面数字化的过程，让大模型去处理富媒体信息，经过知识抽取、清洗等一系列操作，转化成可以被训练的语料。"其次，要想将大模型能力和快递业务结合起来，如何让大模型准确地理解问题中的所有元素，比如 " 地址 "、" 时间 " 等信息，并根据需求准确调用对应的时效性、价格等信息，这对于大模型来说仍然是个挑战。李朝明表示，虽然目前行业中更多讨论的是如何以 AI 为主导推动业务，但当应用到真正的业务流程中，大模型仍然出现了很多问题。在快递 100 的业务中，可以归结为两点：第一，在和 AI 交互的过程中，必须保证它全程在业务流程中。比如 " 寄快递 "，无论用户如何对话，AI 必须要把用户最终引导到寄快递上。" 一个东西能不能寄、这个东西要怎么包装？如果你没有业务流程设定的话，大模型就会和用户一直解释这些问题，他不会引导用户接下来继续去寄快递。" 李朝明说，" 大模型本来应该要引导用户把联系方式和寄送地给到。"第二，在处理用户需求时，大模型需要用到企业内部沉淀的业务知识，比如当用户来寄快递时，AI 需要知道寄的东西是什么、各快递公司单价等知识并准确调用，才能准确估算出一单快递的价格。但在调用过程中，大模型经常出现错乱的情况，要么不知道应该调用什么样的参数，要么调用了错误的信息，从而导致结果错误。此外，要想面向快递行业训练一个可供商用的大模型，需要让大模型能够同时兼顾通用模型的理解能力，也要让它充分理解垂类领域模型应有的专业知识，完成对内容的调用。对于需求更加精准的快递行业来说，需要给出能够保证可商用的产品，才能真正应用到业务场景中。对此，快递 100 的选择是，先由公司为大模型编排好一套业务流程，在这个过程中控制大模型的调用需求。回到 " 寄快递 " 来说，在做好业务流程编排的情况下，大模型会不断 "Push" 用户给到所需寄件信息。除此之外，它还能根据需求查询到不同快递品牌的寄件价格，并在整理好后重新生成一个回复，帮用户找到更加便宜划算的寄件选择。而在今年的大模型能力落地快递行业过程中，在大模型能力逐渐提升的过程中，企业也开始试图让 AI 作为主导者。通过和大厂智能体平台合作，快递公司也开始上线各式各样的智能体。针对查询快递需求，快递 100 在百度、腾讯、MiniMax 上线了 " 查寄管 " 同名智能体应用，将主导权让给了大模型。通过这种合作方式，智能体既能记住和用户交互的上下文，也能通过大模型能力解决一些业务流程中的问题。比如，查询快递不需要了解具体找到对应快递公司平台查询，只要给个单号就能查到信息；智能体还能根据输入的地址信息进行 " 补全 "，自动识别残缺信息并纠正成可以被寄快递识别的正确地址。智能体帮助用户查快递随着大模型能力的进一步解锁，快递行业接下来还能交给 AI 主导更多复杂的任务。要降本更要增量，AI 爆改快递业当快递行业的各方都在应用大模型能力，企业和个人用户使用快递的服务体验已经 " 质变 "。比起过往寄送快递，往往需要人来亲自填写表单，逐步完成信息填写；如今，只需要用户用语音、文字或是图片的方式把相关信息给到大模型，李朝明以快递 100 的 AI 寄快递为例，" 告诉大模型‘我需要给张三寄一个快递’，再拍张图告诉它寄的是什么物品，就能实现真正的 " 一句话 / 一张图寄快递 "。"此外，通过和寄件需求高的大型企业对接，企业当下寄件主要有两个痛点：一是员工寄件没有登记在系统中，存在管理混乱的情况；二是在企业需要对账时，邮寄快递的费用需要一单一单计算，给财务带来巨大的工作量。对此，李朝明表示，快递 100 目前正在尝试结合大模型能力，面向企业端开发一个类似 " 携程商旅 " 式的寄快递业务服务，植入到企业内部办公平台，帮助企业提升管理效率。历经两年的探索期，大模型落地快递行业的优势正在体现，一个最直接的结果就是节约成本。除了上面提及的 AI 客服能降低快递行业自己的服务成本，AI 也能帮寄快递的企业客户降低行政费用。" 很多企业都有降本的诉求，" 李朝明说，" 比如员工寄一张纸就需要 10-20 块钱，但是如果能通过我们的‘寄快递’聚合服务，根据不同物品智能选择不同的快递品牌，企业可能节省好几倍的快递费用。"对于急需提升收益和服务质量的快递公司来说，它们不仅需要 AI 帮助企业内部完成降本增效，更需要进一步提升快递服务的效率和质量，让收入实现增长。G7 易流开发了可以智能接单的智能助手，将接单时间从 2 小时缩短至 30 分钟，效率提升高达 75%；货拉拉则利用 AI 能力为司机上线 " 违禁品识别 " 功能，最快 1 秒就能识别出违禁物品；顺丰给快递小哥开发的 AI 助手平均每次对话可节省 3 分钟。效率提升后，大模型就能够成为快递企业增收的 " 利器 "。在 AI 能力的辅佐下，当查件、寄件的效率提升，快递 100 运转单量的能力也随之提升：从 2023 年一开始的每天 30 万单，到 2024 年的每天 50 万单，李朝明预计，在大模型能力的辅助下，大模型能够在未来一年实现每天 100 万单的突破。将多家快递公司服务接入平台，快递 100 又成为了一个集合 " 查寄管 " 服务的快递生态入口：基于百递云领域知识库，用户不仅可以查快递，更可以一句话对比价格，帮助企业和个人用户找到更具性价比的价格；AI 还能自动帮助用户补全信息地址，避免快递运转出现问题。陈登坤分享，通过 MiniMax 大模型，快递 100 解决了 98% 的地址补全难题。当下，大模型能力仍然没有被完全释放，比如，在供应链端，大模型还有充足的发挥空间。" 实际在快递的运输环节，大模型现在能参与的部分较少，" 李朝明告诉光锥智能，" 但在整个快递物流行业里面，其实最需要优化的还是在于产业链的深入融合，所以大模型在快递行业的应用仍然有较大空间。"在大模型能力充分应用到快递行业的每个角落之前，快递行业的企业们还需要继续为这场漫长的攻坚战补充弹药。

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编辑:章汉夫

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