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  從去年ChatGPT發(fā)布以來，大模型的火熱持續(xù)至今，并加速走向應(yīng)用，賦能千行百業(yè)。從金融、交通，到教育、醫(yī)療，一段時間以來，各個行業(yè)大模型如雨后春筍般出現(xiàn)在世人面前，展現(xiàn)了“AI賦能千行百業(yè)”的能力。

  交通行業(yè)是最早擁抱大模型的行業(yè)之一。在大模型“智能涌現(xiàn)”的加持下，從乘客服務(wù)到智能運維，再到應(yīng)急管理，城市出行正發(fā)生著深刻變化。大模型如何重塑軌道交通？給我們每個人的出行帶來了哪些變化？當(dāng)前的主要技術(shù)挑戰(zhàn)是什么？日前，佳都科技副總裁兼中央研究院執(zhí)行院長周志文、佳都科技首席人工智能科學(xué)家王凱走進證券時報·時報會客廳，探討大模型如何讓城市更“知行”。

大模型全面賦能客服、運維與應(yīng)急管理

  證券時報記者：與過去傳統(tǒng)的AI技術(shù)相比，大模型給交通行業(yè)帶來了哪些變革？

  周志文：在過去的大半年里，佳都科技投入了大量資源，構(gòu)建我們的“知行”交通大模型，也看到了大模型對交通行業(yè)帶來的多重變革。

  一方面，對于交通運輸?shù)墓芾碚吆徒M織者而言，交通態(tài)勢感知的能力得到大幅度提升。通過與海量的前端業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)對接，掌握氣候變化、交通流量等情況，感知交通實時態(tài)勢。我們也正在研發(fā)時空決策大模型，讓交通管理部門能夠?qū)崟r監(jiān)測和分析車輛道路、信號燈等變化，減少交通擁堵，降低安全隱患，服務(wù)于交通綜合治理。以廣東為例，非機動車的治理一直是令管理部門頭疼的問題，視覺大模型就可以發(fā)揮到很大作用，可以實時感知和識別非機動車引發(fā)的交通事故，甚至在某些場景下進行事故預(yù)測研判。

  另一方面，從普通市民出發(fā)，大模型應(yīng)用于智能客服，能提供實時的交通咨詢、問題解答，有助于提升出行體驗。另外，大模型可以用自然語言的方式實現(xiàn)人機交互、人機協(xié)同，為市民提供個性化出行推薦、路徑規(guī)劃。總而言之，大模型對交通行業(yè)的影響是深刻而長遠的。

  證券時報記者：如果以一名乘客的視角，從進入地鐵站到買票，再到出站這個完整的行程當(dāng)中，我們都有哪些時刻與大模型進行了“親密接觸”?

  周志文：親密接觸的時刻有很多。第一是進出站場景，通過大模型深度智能化的技術(shù)，可以實現(xiàn)掌靜脈、指靜脈等身體特征的識別進出站，身體特征的應(yīng)用在大模型加持下會加速應(yīng)用到軌道交通當(dāng)中。第二是智能客服，以前的智能客服只能回答簡單問題，現(xiàn)在可以回答所有與地鐵出行相關(guān)的問題，比如票價、換乘方案等。第三是安檢場景，軌道交通高峰時期，安檢點容易擁堵，大模型可以對安檢設(shè)備進行全面升級，通過圖形化識別技術(shù)，快速識別可疑物品，甚至未來可能做到人包同行，提升安檢效率。第四是等待和乘坐地鐵時，地鐵廣播視頻播報信息將更加個性化，車廂的溫度、速度、路面的天氣、公交情況都可以實時播報。最后是在大型交通樞紐中，可以運用智能識別算法，及時發(fā)現(xiàn)整個車站的異常事件和行為，提早預(yù)警，使整體相出行效率和安全指數(shù)更高。

  證券時報記者：與傳統(tǒng)的智能客服相比，大模型加持下的智能客服為何能“更聰明”“更懂乘客”？

  周志文：過去的智能客服是通過捕捉乘客的語音，識別成文本，再通過文本識別出其中的關(guān)鍵詞，通過關(guān)鍵詞在知識圖譜里去找一對一的答案，所以只能回答簡單問題。大模型時代，智能客服可以實現(xiàn)語義理解，深刻理解客戶意圖與動機。對于描述模糊的語言，它識別出來以后能多輪追問，提供更精準(zhǔn)的答案。例如，乘客和智能客服說“我要去白云機場”，但白云機場有兩個航站樓，智能客服會追問“你要去哪個航站樓”“你希望什么時間到”等，交互性大大提升。再比如，在失物招領(lǐng)場景中，智能客服可以多輪提問，更精準(zhǔn)地鎖定失物丟失地點等，降低車站運營人員工作負(fù)擔(dān)。

  證券時報記者：大模型在幫助地鐵工作人員提升工作效能方面，有哪些主要的應(yīng)用?

  王凱：交通大模型提供了一個更加智能、高效也更有預(yù)見性的運維環(huán)境。首先，它可以自動提報故障，智能填報故障對應(yīng)的工單，并提供專家級別的處理建議，還可以事后復(fù)盤，自動生成故障處理報告，方便未來應(yīng)對類似故障。例如，地鐵的屏蔽門如果出現(xiàn)一個故障無法鎖緊，以前需要人工提報工單描述問題，再根據(jù)工單內(nèi)容人工派單，響應(yīng)速度比較慢。大模型可以憑借工作人員發(fā)出的語音指令，例如“某某站某某方向站臺門無法關(guān)閉，出現(xiàn)信號故障，請幫我生成工單”這一指令，迅速生成并下達工單，派發(fā)給對應(yīng)的工作人員，實現(xiàn)了流程優(yōu)化以及效率提升。

  交通大模型還化身為一個全能的運維專家，為維修人員提供24小時在線的指導(dǎo)服務(wù)。隨著軌道交通行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，系統(tǒng)變得越來越復(fù)雜，對運維的專業(yè)性、操作難度都有了更高的要求。一個員工，尤其是新員工遇到棘手的問題，往往會不知所措。有了交通大模型的幫助，員工對故障的處理將更有經(jīng)驗。當(dāng)然，這些都只是其中的一些例子，大模型賦能智能運維還有很多場景，總體上都是重塑運維流程，使其更高效。

  證券時報記者：在賦能應(yīng)急管理方面，大模型是怎樣發(fā)揮作用的？比如在公共交通出現(xiàn)突發(fā)大客流進行應(yīng)急疏運，大模型提供的方案與傳統(tǒng)方案相比有何提升？

  周志文：大模型應(yīng)急響應(yīng)的效率和準(zhǔn)確性更高，能更好地預(yù)測和管理復(fù)雜交通狀況。首先它能夠分析大量的實時數(shù)據(jù)，包括車輛的位置、車速、乘客流量等，預(yù)測短期的客流變化，這種能力使我們可以更快識別潛在的擁堵點、客流過載區(qū)域等，提前做好應(yīng)急準(zhǔn)備。其次，在動態(tài)應(yīng)急方案制定方面，它也更有優(yōu)勢。傳統(tǒng)應(yīng)急疏導(dǎo)是提前制定預(yù)案，不一定適應(yīng)突發(fā)的真實情況，但大模型具有動態(tài)生成的能力，可以基于實時數(shù)據(jù)和情況，結(jié)合歷史特征和經(jīng)驗，動態(tài)生成適合當(dāng)下的個性化的疏運方案，更加靈活和有效。

有望落地更多場景，但仍存多重技術(shù)挑戰(zhàn)

  證券時報記者：交通管理千城千面，不同城市有不同的特點，不同道路也有不同的行車模式和交通流量特征。交通行業(yè)大模型在不同的城市間是否有可遷移性？

  王凱：傳統(tǒng)的AI技術(shù)，或者說傳統(tǒng)的強化學(xué)習(xí)技術(shù)，確實在應(yīng)對這一問題上會有一定難度，因為它面對新場景、新數(shù)據(jù)、新問題都需要重新訓(xùn)練一個新的模型來解決對應(yīng)的問題。而大模型最大的不同就是它擁有強大的泛化能力，因為它經(jīng)過了千億級甚至更大規(guī)模的參數(shù)訓(xùn)練，訓(xùn)練的token數(shù)對應(yīng)的數(shù)據(jù)也是萬億級別的，這使得大模型具備了傳統(tǒng)強化學(xué)習(xí)所不具備的泛化能力。所謂的泛化能力，就是指大模型處理沒有見過的、不同于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況時，仍能夠做出比較準(zhǔn)確、合理的預(yù)測或者決策。這一能力得益于大模型的“魯棒性”（Robust的音譯，指在某些參數(shù)略微改變或控制量稍微偏離最優(yōu)值時，系統(tǒng)仍然保持穩(wěn)定性和有效性），盡管不同城市數(shù)據(jù)多種多樣，但大模型不會因為數(shù)據(jù)偏離之前訓(xùn)練數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差、方差而導(dǎo)致不準(zhǔn)確，有比較好的適應(yīng)性。

  其次，大模型有遷移學(xué)習(xí)的能力，基于歷史學(xué)到的知識，在面對稍有不同的客流情況時也能夠適用。再次，大模型還有抽象和推理的能力，因為其基于很多層不同的、復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，類似于人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠理解和處理更高層次的抽象概念，進行邏輯推理，解決相應(yīng)的問題，所以即使是面對之前沒有處理過的案例也可以進行解決。這些能力，使大模型能在不同城市交通間遷移。

  證券時報記者：據(jù)了解，佳都科技的知行大模型有軌道交通大模型和城市交通大模型，二者有何區(qū)別？是否可能實現(xiàn)融合？

  王凱：軌道交通大模型主要針對地面以下及一部分輕軌地鐵，城市交通大模型則應(yīng)用范圍更廣泛，包括高速公路、隧道、停車場等，都屬于廣泛的城市交通范疇。二者訓(xùn)練的語料和數(shù)據(jù)是有差異的，軌道交通大模型用的是地鐵運行和運維數(shù)據(jù)，城市交通更多是用到了車輛的GPS數(shù)據(jù)、道路的信號機數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)等。應(yīng)用場景也不一樣，軌道交通大模型主要應(yīng)用于乘客服務(wù)、地鐵運維、行車調(diào)度等；城市交通大模型集中于交通流量管理，比如路況的監(jiān)測、智能導(dǎo)航、應(yīng)急調(diào)度等。

  雖然有不同之處，但二者并不是孤立的兩套系統(tǒng)，在很多層面上能夠融合。首先在數(shù)據(jù)層面，數(shù)據(jù)的抽取、清洗、轉(zhuǎn)換，我們都可以做到跨域的數(shù)據(jù)打通，形成高效的數(shù)據(jù)資產(chǎn)；其次在技術(shù)層面，這兩個模型底座都是基于谷歌Transformer的深度學(xué)習(xí)底層框架構(gòu)建的，即便具體的模型架構(gòu)有一些微調(diào)，也可以通過技術(shù)手段進行嫁接集成，形成一個立體化交通管理的、更加豐滿的大模型，為城市整體的交通規(guī)劃和管理提供更加強力的支撐。

  證券時報記者：大模型要真正實現(xiàn)對交通行業(yè)的全新塑造與全面賦能，當(dāng)前還存在哪些主要挑戰(zhàn)？

  王凱：首先是數(shù)據(jù)的廣泛收集和加工處理的挑戰(zhàn)。以佳都為例，我們前幾個版本的發(fā)布基本上將我們自己所掌握的、各種維度的數(shù)據(jù)都做了處理。然而，隨著語言類行業(yè)語料逐漸耗盡，我們需要拓展新的語料，包括跟中國城市軌道交通協(xié)會合作，獲取更加全面豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)。除此以外，數(shù)據(jù)的治理、安全、合規(guī)等問題也都需要消耗大量的人力和成本。

  其次是多模態(tài)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。未來無論是聚生智能的機器人還是智能體，需要的不僅僅是語言文本的數(shù)據(jù)，還需要很多跨模態(tài)數(shù)據(jù)，例如圖像、短視頻、音頻等。在復(fù)雜的交通場景下，多模態(tài)能力的要求是很高的，不僅數(shù)據(jù)維度多，數(shù)據(jù)還具有實時性，需要能夠高效滿足后續(xù)的訓(xùn)練對齊要求。

  最后是模型的安全性和可解釋性。對于行業(yè)大模型來說，預(yù)測結(jié)果會直接影響到?jīng)Q策制定。交通系統(tǒng)又是一個異常復(fù)雜的系統(tǒng)，一個小錯誤或異常情況就可能對整個模型產(chǎn)生巨大影響。因此，模型的可解釋性非常重要，專業(yè)性、準(zhǔn)確性、精確度等要求非常高，必須規(guī)避“幻覺”，防止大模型“一本正經(jīng)地胡說八道”。

（文章來源：證券時報）