短短半年，生成式人工智能席卷而來，國內(nèi)已掀起“百模大戰(zhàn)”的巨浪，迅速分野成三大陣營：第一陣營是互聯(lián)網(wǎng)大廠孵化的通用大模型，第二陣營是為落地而生的行業(yè)大模型，第三陣營則是更為細分的場景大模型。
其中，行業(yè)大模型是數(shù)量最為龐大的陣營，AI在千行百業(yè)跑出專用大模型，這是一次借AI超車、重塑數(shù)字化生態(tài)的機會。
最近，全球首個集裝箱物流行業(yè)大模型就在上海跑出，正在向國內(nèi)港口鋪開。在今年6月舉行的歐洲集裝箱供應(yīng)鏈展覽會(TOC Europe)上，西井科技首發(fā)集裝箱大物流運營大模型TerminalGPT，它創(chuàng)造了一種新的搭配，“大模型+大物流+自動駕駛”，這個不曾見過的組合正在內(nèi)河物流港口發(fā)生化學(xué)反應(yīng)。
無人車疊加大模型，從上海駛向世界，在可見的未來，行業(yè)大模型“出海”不無可能。
全球首個集裝箱物流行業(yè)大模型
港口上來了一位24小時在線駐守的智能運營機器人專家，在它的指導(dǎo)下，一位初出茅廬的起重機操作司機，竟瞬間“變身”擁有20年操作經(jīng)驗的“老師傅”，一步步推薦操作方案，預(yù)測安全風(fēng)險等。
這位24小時港口貼身專家到底是誰?
內(nèi)河港大模型即將上線
它就是西井科技的集裝箱物流智能機器人專家TerminalGPT，它的“功力”集中在三方面，它能為港口管理者和操作員提供運營支持和操作建議，比如如何分配岸橋場橋的任務(wù)，怎么調(diào)度車輛，一鍵切換天氣模式等。當(dāng)港口運營效率異常時能及時預(yù)警，分析異常變化的原因。更高能的是，它能預(yù)測事件，比如提前進行任務(wù)分配，交通堵塞預(yù)警等。
TerminalGPT不是一個單向思維的AI工具，而是思維方式接近于“人腦”的全局考量，又兼具機器的冷靜和精準，輸出一個最優(yōu)解。
如果港口有輛水平運輸?shù)能噿佸^了，車輛在無人駕駛的狀態(tài)下，能自動通知操作部就已非常智能。但是大模型更會考慮全局，接近于有經(jīng)驗的運營人員，假設(shè)臺風(fēng)20分鐘后即將登陸，而營救這輛車需要30分鐘，TerminalGPT迅速異常預(yù)警，建議推遲營救車輛的任務(wù)，同步天氣提供最佳運營建議;或者考量裝卸船的進度，現(xiàn)在是否還有車輛空閑，再決定先完成裝卸任務(wù)還是先修理車輛。
目前，西井科技正在內(nèi)河港進行大模型測試，已完成十幾個版本的訓(xùn)練，并已更新上線。
作為TerminalGPT第一個落地港口，西井科技場景智能與軟件產(chǎn)品事業(yè)部總經(jīng)理俞銘琪親自帶隊，“一港一案”地訓(xùn)練大模型。“雖然每個碼頭80%的應(yīng)用場景差不多，但運營側(cè)重點不同，內(nèi)河航運將安全放在更高級別，但海港則把效率放在第一位。”俞銘琪解釋道，“有一些新功能也是在港口實際運行中一點點磨合出來的，比如用語音來與大模型對話，通過手持終端或耳機就能聽到操作指示，詢問下一步方案，會更好地提高操作員的效率。”
越過兩座山丘
效率、安全，一直是港口運營想要到達的兩座山丘。
集裝箱物流作為承載全球90%貿(mào)易的海運樞紐，但其流轉(zhuǎn)效率卻跟不上全球貿(mào)易對物流的需求增長，在港口，你很難見到年輕的操作員，年紀較大的操作員也越來越不適應(yīng)夜班，青黃不接正在成為港口運營的人力“大山”。90后甚至85后越來越不愿意從事這項危險又枯燥的工作，人力成本攀升、安全生產(chǎn)管控難成為集裝箱物流行業(yè)的痛點。
2015年，西井創(chuàng)始團隊在長三角港口走訪時就發(fā)現(xiàn)，在岸橋底下工作時，哪怕是從高空墜落一枚小螺絲都會造成安全事故。抬頭看向六七十米高的塔吊駕駛室，岸橋司機正在低頭操作，將集裝箱對準、裝卸、再對準、再裝卸，長時間重復(fù)操作。
培養(yǎng)一位有經(jīng)驗的“老師傅”太難，3到5年從業(yè)經(jīng)驗的都還算新手，而TerminalGPT卻能讓一位新手操作員瞬間擁有20年經(jīng)驗，還能24小時“無休”地陪同，它是如何做到的?
大模型能搜集港口最優(yōu)秀操作員的經(jīng)驗，形成知識庫。另一方面，西井一一打通車隊管理、岸橋管理等多個子系統(tǒng) “承接”大模型，讓操作員擁有“上帝視角”，能夠?qū)崟r了解整個港口的運作情況。
鮮為人知的是，OpenAI訓(xùn)練ChatGPT的并不是一批臨時工，而是最頂尖的AI工程師。這就是生成式人工智能跟深度學(xué)習(xí)最大的不同，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響著大模型的質(zhì)量?；藬?shù)月“解剖”大模型的西井工程師們深諳此道。
整整兩個月，在西井科技上海辦公室的數(shù)據(jù)中心，一個標(biāo)準大模型正在被訓(xùn)練，訓(xùn)練它的正是一群人工智能技術(shù)專家和港口運營“老師傅”們。而另一端，港口現(xiàn)場操作員的反饋被收集為一組新模型，當(dāng)操作關(guān)卡放在眼前時，系統(tǒng)會二選一，自動給出最優(yōu)解。隨著大模型的自主學(xué)習(xí)與快速迭代，它能在實際運行中越用越“聰明”。
數(shù)據(jù)不出現(xiàn)場
大模型就是為效率而生，但疑慮卻圍繞數(shù)據(jù)安全而生。全球?qū)hatGPT的態(tài)度也從興奮轉(zhuǎn)變?yōu)榭只牛畲蟮膿?dān)憂并不是算力風(fēng)暴，而是數(shù)據(jù)安全。
“我們不需要說服港口運營者去用大模型，在國內(nèi)，你發(fā)現(xiàn)幾乎所有港口都在想方設(shè)法運用AI大模型，但他們唯一的擔(dān)憂是數(shù)據(jù)安全。”在俞銘琪看來，當(dāng)大模型出海時，面臨的數(shù)據(jù)安全難題會比國內(nèi)更嚴峻，歐洲、美國等地的數(shù)據(jù)安全法規(guī)各有不同，但只要遵守一個原則，就能很好地符合這些法規(guī)。
那就是數(shù)據(jù)永遠不出現(xiàn)場，而隱私計算成了最好的數(shù)據(jù)“城墻”。俞銘琪道出了數(shù)據(jù)“城墻”背后的技術(shù)原理：“一方面我們會把數(shù)據(jù)加密存儲在港口現(xiàn)場，而在大模型拷貝和升級過程中，我們用到隱私計算技術(shù)，讓數(shù)據(jù)可用不可見。”
通用大模型是算力“吞噬者”，但行業(yè)大模型的優(yōu)勢就在于不需要耗費太多算力資源。西井科技將訓(xùn)練和推理分開，將基礎(chǔ)大模型放在西井科技上海機房里訓(xùn)練，一周左右就能跑出一個新版本的大模型，再部署到本地化港口，也就不需要港口運營者再投入新的算力成本。
雖然西井科技為此投入了大量的研發(fā)資源，但因為西井無人車等產(chǎn)品已經(jīng)打下商業(yè)化基礎(chǔ)，其研發(fā)成本也就能夠被迅速地分攤到不同的港口，將資源使用效率最大化。
《流浪地球2》“上海來客”的嬗變
啟動AI大模型利器，是西井科技的又一次嬗變。頗具開創(chuàng)性的是，它創(chuàng)造了一種新的組合“大模型+大物流+自動駕駛”，目前正在內(nèi)河港口發(fā)生化學(xué)反應(yīng)。
比起家族新生力量AI大模型，西井科技的無人車隊伍更為人熟知，在電影《流浪地球2》中，它是地球聯(lián)合政府中呆萌的“大力士”，一個在港口默默作業(yè)的無人車Q-Truck，一朝在世界人工智能大會被導(dǎo)演相中，擁有了在破圈式的“高光時刻”。
現(xiàn)實中，它是第一家在全球商業(yè)交付無人駕駛車輛及系統(tǒng)超過數(shù)百套規(guī)模的公司，場景不僅覆蓋海港，還貫穿鐵路樞紐、陸港、空港、工廠等集裝箱物流場景。西井科技總裁章嶸表示，
西井科技面臨的將是全球萬億級的市場，最終目標(biāo)是圍繞全球集裝箱運力建設(shè)智慧網(wǎng)絡(luò)。
大模型在西井科技更像是一個鏈接器和加速器，TerminalGPT的未來定位將是多維度高效運維場景內(nèi)的車、設(shè)備、人、空間、能源等。那么，當(dāng)大模型遇到自動駕駛和大物流，又會擦出什么火花?
當(dāng)AIGC遇到自動駕駛
去年，我國以311萬輛的成績，超越美國、德國成為世界第二大汽車出口國。今年，中國有望躍居全球最大汽車出口國，中國汽車工業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)顯示，2023年1至7月傳統(tǒng)汽車出口189.7萬輛，同比增長51.5%;新能源汽車出口63.6萬輛，同比增長1.5倍。
全球道路上超過一半的電動汽車都是中國制造。新能源汽車駛向全球正是中國彎道超車的重要原因，商務(wù)部2023年1至4月數(shù)據(jù)則顯示，新能源汽車占整體出口金額比重提升至42.9%。
西井科技是中國汽車“新勢力”出海的縮影，當(dāng)前，在全球吞吐量排名前二十的港口，70%都跑著西井科技的無人車，或用著軟硬件一體的新能源自動駕駛解決方案。
2016年建立自動駕駛團隊，在上海郊區(qū)車庫“死磕”難題，在鋪滿煤渣的停車場反復(fù)試驗，直到2018年，西井科技開始在無人車領(lǐng)域全力加速。先是在珠海港發(fā)布全球首輛港區(qū)作業(yè)無人集卡，當(dāng)年9月，全球首款全時無人駕駛商用車Q-Truck便誕生了，漸漸在國內(nèi)海港、陸港看到西井無人車家族的身影，包括天津港、廈門港、大連港、武漢港等。
西井科技新能源重卡Q-Truck與E-Truck在和記港口泰國林查班港共同運營
泰國、阿聯(lián)酋、英國、馬來西亞、墨西哥……短短3年，西井科技無人車已經(jīng)開往全球18個國家和地區(qū)，服務(wù)全球160多家客戶。
今年6月，西井科技拿下和記港口英國的大單，英國第一大港費利克斯托港新增100輛新能源智能無人駕駛卡車Q-Truck，雙方將聯(lián)手打造迄今為止最大規(guī)模的“無駕駛室”新能源無人駕駛商用車隊，今年9月起開始分批交付。
無人車為西井科技打了商業(yè)化前站，創(chuàng)造了無數(shù)個“第一次”，在泰國林查班港口，實現(xiàn)全球最早的無人駕駛與人工駕駛混合作業(yè)，并首次實現(xiàn)“無駕駛室”新能源無人集卡常態(tài)化運營。
除了無人駕駛幫助大物流行業(yè)降本增效外，新能源也是一大亮點，Q-Truck配套西井正向自研的智能能源服務(wù)PowerOnair，5分鐘即可完全無人化電池補能。經(jīng)測算，Q-Truck在實際生產(chǎn)作業(yè)場景下，完全使用綠電，單車每年可減排二氧化碳50噸，相當(dāng)于單車每年植樹4545棵，單車每年植樹面積約達11.34萬平米。
2021年阿布扎比碼頭引入西井科技無人駕駛設(shè)備
當(dāng)AIGC遇到自動駕駛，在“硬實力”的基礎(chǔ)上疊加“軟實力”，一個有壁壘的商業(yè)閉環(huán)正在形成。
“機器越來越聰明了。”在大模型的賦能下，港口操作員們感知到工具越來越智能。其實，大模型不僅是為了賦能一線操作員而生，也是為了高效提升西井科技的無人車隊管理調(diào)度等智能子系統(tǒng)而生。
“我們的目標(biāo)是用大模型將車隊的調(diào)度效率提升20%，驗證了一個多月時間，效果是立竿見影的。”俞銘琪認為，落地港口是TerminalGPT的第一步，場景有了、技術(shù)有了、數(shù)據(jù)有了，三力合一才構(gòu)筑了壁壘，才能將單個系統(tǒng)提升的20%運營效率無限放大，甚至突破能效邊界。
集裝箱物流大模型創(chuàng)造AI生產(chǎn)力
造個人設(shè)聊聊天，寫一首詩，解答高考試卷，文生圖，文生視頻，文生PPT……AI不斷打破我們的想象力，第一次真正讓白領(lǐng)們體會到職業(yè)危機感。
但是，西井科技不作詩，這一大物流AI大模型再一次打破想象力邊界，向生產(chǎn)力工具演進， AI正在創(chuàng)造出新的生產(chǎn)力，讓藍領(lǐng)們的工作更加安全、高效。
在無人車之前，自動化理貨才是西井最初的港口無人化業(yè)務(wù)。從自動化理貨到無人車，再到大模型，覆蓋集裝箱大物流全流程的數(shù)字化讓無人港口逐漸逼近現(xiàn)實。船舶靠岸后，岸橋從船上抓取集裝箱放在無人車上，無人車再將貨物運送至堆場碼放，出入智慧閘口時，會自動錄入車輛和貨物。
這讓西井不僅能夠掌握港口全局運營的經(jīng)驗，還提升了生產(chǎn)要素在海鐵路空及工廠等集裝箱物流全鏈路的高效流轉(zhuǎn)。這才誕生了全球首個集裝箱物流行業(yè)大模型。也就是說，TerminalGPT能夠擁有20年的經(jīng)驗，正是源于西井科技在集裝箱物流行業(yè)深耕多年以及對場景的獨特理解。
從自動化理貨到無人車，再到大模型，看似是一次次跨界和技術(shù)蝶變，但又是一脈相承，從單一場景的應(yīng)用擴展到全鏈路場景。
大模型雖是由Open AI的ChatGPT掀起的熱潮，但在行業(yè)落地上，卻呈現(xiàn)著“外冷內(nèi)熱”的現(xiàn)象。數(shù)字中國戰(zhàn)略推行這幾年，讓中國整個產(chǎn)業(yè)界都嘗到了數(shù)字化的甜頭。
“國內(nèi)的港口更熱衷于大模型，海外則對自動駕駛較為熱衷。”談到大模型未來的規(guī)劃，俞銘琪認為，大模型雖是通用的，但要先落地在最熟悉的港口領(lǐng)域，進而打入機場、鐵路、工廠、物流園等場景。
大模型的定位開始顯現(xiàn)，它不只是為無人車增值，還可以作為一個獨立的產(chǎn)品運營。它更像是鏈接器和加速器，將西井科技集裝箱物流場景智能解決方案和無人車兩個平臺鏈接，打破信息孤島，為眾多物流場景下的車輛、人員、空間及能源等加速。
誕生于上海的一條小馬路，西井科技是上海“自動駕駛2025計劃”的縮影，也是上海國際數(shù)字之都的助推者，不只是自我嬗變，而是賦能更多生產(chǎn)要素，加速全球大物流行業(yè)向綠色低碳與數(shù)字智慧轉(zhuǎn)型。
從上海到世界，從無人車到大模型，從無人港口到大物流，讓全球生產(chǎn)要素擁有同一張生產(chǎn)時刻表，才是西井更大的野望。(IT時報)
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