日前，阿里云宣布將大模型通義千問(wèn)開(kāi)源,。圍繞大模型AI，國(guó)內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛加入競(jìng)爭(zhēng)，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(kāi)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(guò)萬(wàn)億級(jí)別。在國(guó)內(nèi),，百度,、騰訊、華為的大模型都是千億參數(shù)級(jí)別,。處理這樣量級(jí)的數(shù)據(jù),，無(wú)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(chǎng),，其他公司的機(jī)會(huì)在哪里呢?相比之下,，深耕行業(yè)的垂直類(lèi)大模型，在行業(yè)精準(zhǔn)數(shù)據(jù)的加持下,，只需十億級(jí)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(wèn)題,。巨頭們也紛紛與有行業(yè)數(shù)據(jù)積累的企業(yè)展開(kāi)合作,，競(jìng)逐行業(yè)大模型市場(chǎng)，這也給了眾多行業(yè)領(lǐng)頭羊加入AI廣闊賽道的機(jī)遇,。一時(shí)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(yǔ)言、數(shù)據(jù)緊密相關(guān),，都有大語(yǔ)言模型的用武之地,。

另外，擁有巨大市場(chǎng)份額的零售行業(yè),，或?qū)⑹菍?shí)體經(jīng)濟(jì)中率先深度結(jié)合AI的行業(yè)之一,。在線(xiàn)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(shì);而線(xiàn)下的實(shí)體零售,，流程中包含大量的簡(jiǎn)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(mǎn)足眾多用戶(hù)的模糊需求,，大模型在解決此類(lèi)工作時(shí)能體現(xiàn)出很高的價(jià)值，而且實(shí)體零售多年來(lái)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(jìn)一步,。

這一行業(yè)也吸引了眾多巨頭入局，以專(zhuān)為實(shí)體零售企業(yè)提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)的“多點(diǎn)Dmall”為例,，近期有媒體報(bào)道,，多點(diǎn)Dmall已經(jīng)和國(guó)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(shí)庫(kù),、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)等零售八大場(chǎng)景的應(yīng)用開(kāi)發(fā)，保持每周迭代,。以多點(diǎn)為樣本,，我們可以嘗試來(lái)分析，企業(yè)如何抓住機(jī)遇發(fā)展垂直行業(yè)大模型,。

海量數(shù)據(jù)是核心競(jìng)爭(zhēng)力之一

首先,，此次AI的質(zhì)變就是來(lái)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(méi)有數(shù)據(jù)來(lái)源,，仍然“巧婦難為無(wú)米之炊”。數(shù)據(jù)是決定未來(lái)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(jìng)爭(zhēng)力之一,。

最近在多點(diǎn)Dmall創(chuàng)始人張文中的媒體報(bào)道中,，他提到“今后面對(duì)人工智能革命,，會(huì)和AIGC進(jìn)一步緊密結(jié)合,，使傳統(tǒng)零售企業(yè)也成為人類(lèi)數(shù)字化、智能化的積極參與者”,。多年來(lái),，他一直堅(jiān)持認(rèn)為實(shí)體零售應(yīng)該“全面數(shù)字化”，一以貫之,，多點(diǎn)提供的是端到端全渠道零售云解決方案,。也就是說(shuō)，從消費(fèi)端到供給端,，整個(gè)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(diǎn)的系統(tǒng)之中,，供零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析所用，成為高價(jià)值的數(shù)據(jù)資產(chǎn),。

按商品交易總額計(jì)算,，多點(diǎn)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(diǎn)能整合國(guó)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(shì)體現(xiàn)出來(lái)。

融入行業(yè)最佳實(shí)踐解決痛點(diǎn)

為什么實(shí)體零售行業(yè)需要AI來(lái)解決當(dāng)前的痛點(diǎn)呢?一是消費(fèi)者的需求變得多樣化,、個(gè)性化,，相比過(guò)去有更多的用戶(hù)、商品等數(shù)據(jù)需收集,、分析,、更新;二是實(shí)體零售為滿(mǎn)足消費(fèi)者需求大多拓展了全渠道，這種經(jīng)營(yíng)模式對(duì)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),，對(duì)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(diǎn),，除了數(shù)據(jù)，需要將很多的行業(yè)知識(shí)和規(guī)則融入模型,，得出更精準(zhǔn)有效的決策和答案,，在實(shí)際業(yè)務(wù)中發(fā)揮作用。

多點(diǎn)從創(chuàng)始人到各部門(mén)，有一批資深零售從業(yè)者有著多年經(jīng)驗(yàn),，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(shí)踐結(jié)合在了系統(tǒng)中。現(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(jìn)的零售業(yè)知識(shí)庫(kù),，能讓打造出的行業(yè)大模型會(huì)更加實(shí)用。

AI開(kāi)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(yàn),，開(kāi)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(diǎn)和百度,、騰訊等相關(guān)團(tuán)隊(duì)的合作都在推進(jìn)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(cè)試,，從前端的智能客戶(hù)服務(wù)、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo),，到后端的零售商管理能力提升,，都有涉及。

多點(diǎn)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(dòng)訂貨,，可以根據(jù)歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)和天氣等因素，預(yù)測(cè)顧客的購(gòu)買(mǎi)行為,，從而提前備貨和調(diào)整庫(kù)存,，可以有效減少庫(kù)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(shí)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(jí),。未來(lái)的實(shí)體零售行業(yè)，將是一個(gè)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(dòng)零售業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。誰(shuí)能率先打造出實(shí)體零售專(zhuān)屬的行業(yè)大模型,，誰(shuí)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(shì)。