日前,，阿里云宣布將大模型通義千問開源,。圍繞大模型AI，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛加入競爭,，AI的影響力也在催化著各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

ChatGPT的革命性突破,，離不開海量數(shù)據(jù)的投喂,，以及微軟提供的大量支持，據(jù)悉GPT-4的參數(shù)超過萬億級別,。在國內(nèi),，百度、騰訊、華為的大模型都是千億參數(shù)級別,。處理這樣量級的數(shù)據(jù),，無疑需要消耗巨大的成本和資源。通用大模型是巨頭廝殺的戰(zhàn)場,，其他公司的機會在哪里呢?相比之下,，深耕行業(yè)的垂直類大模型，在行業(yè)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的加持下,，只需十億級別參數(shù)甚至更少的高質(zhì)量數(shù)據(jù),，就能低成本、精細(xì)化地解決細(xì)分領(lǐng)域問題,。巨頭們也紛紛與有行業(yè)數(shù)據(jù)積累的企業(yè)展開合作,，競逐行業(yè)大模型市場，這也給了眾多行業(yè)領(lǐng)頭羊加入AI廣闊賽道的機遇,。一時間,，教育、法律,、金融等行業(yè)大模型紛紛涌現(xiàn),，這些行業(yè)天然與語言、數(shù)據(jù)緊密相關(guān),，都有大語言模型的用武之地,。

另外，擁有巨大市場份額的零售行業(yè),，或?qū)⑹菍嶓w經(jīng)濟中率先深度結(jié)合AI的行業(yè)之一,。在線上，電子商務(wù)擁有數(shù)據(jù)積累以及互聯(lián)網(wǎng),、AI等技術(shù)等優(yōu)勢;而線下的實體零售,，流程中包含大量的簡單重復(fù)型工作，有海量的數(shù)據(jù)亟待分析,、挖掘和應(yīng)用,，并需要滿足眾多用戶的模糊需求，大模型在解決此類工作時能體現(xiàn)出很高的價值,，而且實體零售多年來受到電商沖擊和影響,，數(shù)字化程度相比很多行業(yè)都更進一步。

這一行業(yè)也吸引了眾多巨頭入局,，以專為實體零售企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)的“多點Dmall”為例,，近期有媒體報道，多點Dmall已經(jīng)和國內(nèi)外多家一流人工智能公司建立合作,，積極投入智能客服,、行業(yè)知識庫,、個性化營銷等零售八大場景的應(yīng)用開發(fā)，保持每周迭代,。以多點為樣本,，我們可以嘗試來分析，企業(yè)如何抓住機遇發(fā)展垂直行業(yè)大模型,。

海量數(shù)據(jù)是核心競爭力之一

首先,，此次AI的質(zhì)變就是來自量變，行業(yè)大模型雖然比起通用大模型所需的數(shù)據(jù)量大大減少,，但自身沒有數(shù)據(jù)來源,，仍然“巧婦難為無米之炊”。數(shù)據(jù)是決定未來發(fā)展的關(guān)鍵生產(chǎn)要素,。有能力獲得海量的,、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，是數(shù)字化公司的核心競爭力之一,。

最近在多點Dmall創(chuàng)始人張文中的媒體報道中，他提到“今后面對人工智能革命，會和AIGC進一步緊密結(jié)合,，使傳統(tǒng)零售企業(yè)也成為人類數(shù)字化,、智能化的積極參與者”。多年來,，他一直堅持認(rèn)為實體零售應(yīng)該“全面數(shù)字化”,，一以貫之，多點提供的是端到端全渠道零售云解決方案,。也就是說,，從消費端到供給端，整個零售全流程中大量的商品、顧客等數(shù)據(jù),，都能承載在多點的系統(tǒng)之中,，供零售企業(yè)經(jīng)營分析所用，成為高價值的數(shù)據(jù)資產(chǎn),。

按商品交易總額計算,，多點Dmall目前是亞洲最大的零售云解決方案服務(wù)商。這也意味著多點能整合國內(nèi)外,、各業(yè)態(tài)的零售行業(yè)大數(shù)據(jù),，把數(shù)據(jù)優(yōu)勢體現(xiàn)出來。

融入行業(yè)最佳實踐解決痛點

為什么實體零售行業(yè)需要AI來解決當(dāng)前的痛點呢?一是消費者的需求變得多樣化,、個性化,，相比過去有更多的用戶、商品等數(shù)據(jù)需收集,、分析,、更新;二是實體零售為滿足消費者需求大多拓展了全渠道，這種經(jīng)營模式對供應(yīng)鏈管理的要求更加復(fù)雜;三是零售行業(yè)整體陷入存量市場競爭,，對成本控制要求更精細(xì),。

行業(yè)大模型的必要性，在于真正去解決垂直領(lǐng)域的需求,、痛點,，除了數(shù)據(jù)，需要將很多的行業(yè)知識和規(guī)則融入模型,，得出更精準(zhǔn)有效的決策和答案,，在實際業(yè)務(wù)中發(fā)揮作用。

多點從創(chuàng)始人到各部門,，有一批資深零售從業(yè)者有著多年經(jīng)驗,，再加上服務(wù)了各業(yè)態(tài)零售標(biāo)桿企業(yè)，例如麥德龍,、711,、羅森等，將最佳行業(yè)實踐結(jié)合在了系統(tǒng)中?，F(xiàn)在將這些沉淀和洞察與最新的AI技術(shù)融合,，相當(dāng)于為AI大腦提供了全面和先進的零售業(yè)知識庫，能讓打造出的行業(yè)大模型會更加實用,。

AI開發(fā)底層能力不可或缺

有了數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素,、行業(yè)經(jīng)驗，開發(fā)行業(yè)大模型最重要的能力還是底層的訓(xùn)練,、優(yōu)化的方法,。雖然有了通用大模型作為基礎(chǔ),，但公司自身的研發(fā)能力當(dāng)然不可或缺。

據(jù)筆者了解,，多點和百度,、騰訊等相關(guān)團隊的合作都在推進中，一方面用AIGC技術(shù)提升自身的研發(fā)效率,，一方面相關(guān)應(yīng)用已經(jīng)在落地測試,，從前端的智能客戶服務(wù)、個性化營銷,，到后端的零售商管理能力提升,，都有涉及。

多點此前的很多產(chǎn)品也都應(yīng)用了AI及大數(shù)據(jù)等技術(shù),。比如商品管理部分的自動訂貨,，可以根據(jù)歷史銷售數(shù)據(jù)和天氣等因素，預(yù)測顧客的購買行為,，從而提前備貨和調(diào)整庫存,，可以有效減少庫存積壓和缺貨現(xiàn)象。有這樣大量的模型,、算法等技術(shù)研發(fā)基礎(chǔ),，才能完成精調(diào)的行業(yè)大模型。

再加上5G,、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的發(fā)展，實體零售將有更多數(shù)據(jù)產(chǎn)生,，結(jié)合AI技術(shù)可以有更多業(yè)務(wù)創(chuàng)新和升級,。未來的實體零售行業(yè)，將是一個高度智能化的行業(yè),。零售即細(xì)節(jié),，零售重服務(wù)，AI應(yīng)用大有可為,，正在加速推動零售業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,，促進數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合。誰能率先打造出實體零售專屬的行業(yè)大模型,，誰就能抓住數(shù)據(jù)應(yīng)用的馬太效應(yīng),，獲得巨大先發(fā)優(yōu)勢。