阡陌大模型披露新进展：平台调度效率提高10%，乘客等待时间变得更短

封面新闻记者 付文超

去年11月，T3出行宣布打造出行行业首个生态大模型——阡陌大模型。近半年时间过去，阡陌大模型怎么样了？

4月23日，T3出行副总裁李京峰首次对外披露了阡陌大模型的最新进展。据李京峰介绍，阡陌大模型已在司乘服务、智能调度、安全保障三个场景落地应用，使得客服处理效率、调度效率和安全体验均有了大幅提升。

同时，李京峰认为，伴随着技术的迭代、政策法规细则的出台，自动驾驶有望在未来几年实现大规模商业化运营落地。

“大模型在各类实际场景中大规模应用落地”

据了解，阡陌大模型由决策类能力、生成类能力和多模态能力组成，目前已应用于司乘服务、智能调度和安全保障这三大场景。

“通过这个大语言模型能力的引入，大大增强了对司乘服务的能力的提升。”李京峰表示。一方面，通过AI赋能，人工客服能够更加高效地处理司乘体验问题。另一方面，引入大语言模型自动化能力，用多轮对话的方式对司乘两端进行服务。

他举例称，用户拨打客服热线反馈问题时，阡陌大模型会去识别订单信息、行程录音，给出初步处理结果，并把解决方案输出给平台客服。客服能够更加快速和精准地解决用户问题。据统计，阡陌大模型让客服效率提升10%，每天节省数百个小时的客服工作时间。

“平台的调度能力，是出行平台效率的核心技术能力。”李京峰表示。智能调度方面，阡陌大模型能以95%的准确率去智能预测15分钟之后的供需数量，平台调度效率提高超过10%，既提升了司机的接单效率，也让乘客等待时间变得更短。

“大模型应用中面临两大挑战”

李京峰现场还分享了大模型应用带来的两大挑战。“现阶段，实际上AI大模型还不足够成熟。比如，‘幻觉问题’、逻辑推理问题，大模型还是不能解决。但在网约车行业，我们又要求高效准确地去解决用户的每一个问题。这对于产品技术和应用是一个巨大挑战。”他说。

对此，通过深度结合业务，让大模型对具体场景做适配，以及一系列流程设计和用户交互体验设计，T3出行持续解决大模型不成熟的问题，从而最大限度为用户提供更好的服务体验。

除此之外，大模型目前还缺乏地图信息、结构化数据等方面的能力。“需要在实际应用和实际场景中，从产品、技术角度结合大模型、地图的结构化数据和非结构化数据，一起去解决这个问题。”李京峰说，“T3出行也是持续在摸索如何把这几种能力结合到一起，打造最优的用户体验。”