自ChatGPT爆火出圈以來，“大模型”成為今年科創圈最炙手可熱的概念。而業界關注點也正從“寫詩作畫”的通用大模型轉向“產業賦能”的行業大模型。

  6月下旬，騰訊云宣布提供一站式解決方案，幫助企業打造出專屬的行業大模型。7月初，華為云發布盤古大模型3.0，將更好地服務行業客戶。緊隨其后，京東言犀正式對外亮相，致力于面向知識密集型、任務型產業場景解決產業問題。

  氣氛拉滿之外，利用大模型賦能產業，加速千行百業智能化轉型，顯然已成業界共識。

  在政務、金融、傳媒等領域率先搶入后，大模型開始向貨運物流領域滲透。7月7日，騰訊集團副總裁鐘翔平帶隊造訪福佑卡車。

  據相關消息透露，騰訊與福佑卡車圍繞大模型的應用方向、落地場景等方面已建立共識。

  不免引發猜測，數字貨運領域將迎來首個大模型?新技術應用若花落貨運物流領域，實屬令人振奮。

  作為大模型頭部玩家，盡管在早期通用大模型上落后一步，但近段時間，騰訊云在行業大模型方面進展提速。

  6月19日，騰訊云在發布會上推出行業大模型精選商店，內置多個高質量行業大模型，涵蓋金融、傳媒、文旅、政務、教育等多個行業場景。

  騰訊云提到，已經攜手央視總臺、福建大數據集團等10余個行業的頭部企業，在大模型行業應用方面共創了50多個行業解決方案。

  在分析人士看來，貨運領域更為適合大模型探索落地，在高精地圖、仿真系統、云平臺等方面均具有適配屬性。

  為什么是福佑卡車?

  大模型之所以稱之為“大”，就是因為它龐大的數據量和復雜的參數。在訓練和優化大模型的過程中，高質量數據是核心生產要素。

  尤其是對于行業大模型來說，數據更是致命的難題。B端的產業數據多是從業者在行業的Know-How與真實交互數據，這些場景數據樣本少、分布不均，極難獲得。

  當前技術領域的研究顯示，各家大模型在算法層區別并不大，并且具有同質化的趨勢。在此背景下，訓練數據就成了真正區分且影響行業大模型性能的重要因素之一。

  在數據應用方面，福佑卡車無疑是數字貨運領域的佼佼者。基于全鏈路履約屬性，福佑卡車深度介入整個貨運交易鏈條，將其標準化、數字化重構，天然附帶海量場景數據。

  另外，福佑卡車也是國內最早將AI技術應用于整車運輸的公司，其獨立研發了“福佑大腦”智慧系統，在智能分單、智能定價過程中，沉淀了精準的訂單畫像。

  據福佑卡車公開披露的信息，8年時間內，該公司積累了1.9億關鍵節點數據，200億+多維度行為數據。這些高質量數據恰好能為大模型的落地提供技術支撐。

  要想訓練出精度極高的行業大模型，所需的不是互聯網上免費公開的數據，而是行業特定的場景數據，這也是騰訊云首站選擇福佑卡車的重要原因之一。

  另一方面，大模型在數字貨運領域成功落地的關鍵還在于，能否應用于具體場景解決效率優化問題，能否達到提質降本增效的目的，能否創造商業價值。

  數字貨運作為傳統貨運數字化轉型后新的經濟形態，涵蓋快速接單、高效分單、實時定價、軌跡跟蹤、智能應答等多個應用場景。

  在福佑卡車技術合伙人陳冠嶺看來，數字貨運有很多適合大模型落地的業務場景。舉例來說，用戶可以通過對話式AI理解復雜的物流知識，并分析全鏈條的運輸數據。大模型還能支持行業特殊的單證OCR識別，增強現有定價和貨源預測的算法效果。

  針對智能應答場景，陳冠嶺認為，在確保數據安全的前提下，可以通過投入大量語料進行連續訓練大模型，以提升智能客服的效率并實現問答系統的智能化升級。

  因此，應用場景和商業價值對落地也不是問題，大模型可以重塑數字貨運生態，改變各個場景的運作方式，進一步解放生產力，幫助企業實現降本增效。

  成熟的技術條件、廣泛的應用場景，這也意味著大模型離數字貨運并不遙遠，至少在騰訊看來，MaaS一站式行業大模型服務，企業加入獨有的場景數據，能快速精調生成專屬模型。而福佑卡車能否摘得頭籌，成為行業內首個接入大模型的公司，值得持續關注。

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