全國人大代表劉慶峰:人工智能,為快遞打“call”
2024年03月08日來源:快遞雜志
“人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生、無人駕駛等新技術新工具的應用,將有效培育郵政快遞行業(yè)的新質(zhì)生產(chǎn)力,助力郵政快遞行業(yè)從傳統(tǒng)的‘汗水物流’向現(xiàn)代的‘智慧物流’轉變。”3月5日,全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰在接受中國郵政快遞報社記者采訪時表示,近年來,人工智能技術應用于語音客服等場景,在政務、銀行、保險、證券、運營商、物流、能源、零售等行業(yè)得以廣泛應用。
無論是ChatGPT的誕生還是Sora引發(fā)的全球關注,大模型呈現(xiàn)出來的智慧涌現(xiàn)能力,被認為不亞于PC和互聯(lián)網(wǎng)的誕生,將徹底改變產(chǎn)業(yè)形態(tài)和競爭格局。今年全國兩會期間,劉慶峰帶來了一份沉甸甸的建議,他建議制定國家《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》,系統(tǒng)性加快推動我國通用人工智能發(fā)展。
人工智能大模型技術正在深入千行百業(yè),郵政快遞行業(yè)具有長鏈路、復雜協(xié)同、動態(tài)數(shù)據(jù)回流等場景特性,成為行業(yè)大模型落地應用的重要陣地之一。
從具體應用環(huán)節(jié)來看,人工智能技術可以在多方面提升郵政快遞服務質(zhì)量,解決痛點、堵點問題。例如,在攬收環(huán)節(jié),使用AI聊天機器人自動處理客戶咨詢,提供包裹預約攬收服務。在分揀環(huán)節(jié),借助機器視覺和機器學習算法,實現(xiàn)對郵件和包裹的快速準確分類,提高分揀速度和準確性。在投遞環(huán)節(jié),利用智能語音機器人進行派送預約,可合理分配人員運力,提高消費者滿意程度;配合無人駕駛車輛和無人機等技術,實現(xiàn)自動化配送,提高最后一公里的配送效率;通過智能監(jiān)控系統(tǒng)和異常行為檢測,保障郵件和包裹的安全以及數(shù)據(jù)信息的保護。
據(jù)了解,早在2020年5月,國家郵政局與科大訊飛簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,合作開展郵政業(yè)人工智能技術研發(fā)、成果推廣、科研平臺建設等工作,降低郵政快遞企業(yè)運營成本,提升郵政管理部門監(jiān)管效能,加快推進郵政業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。作為創(chuàng)新試點,科大訊飛與安徽省郵政管理局合作建設智能申訴系統(tǒng),搭建了郵政智能語音專有云,建設能力中臺和知識中臺,成功研發(fā)了智能語音客服機器人、智能坐席系統(tǒng)、智能外呼系統(tǒng)和監(jiān)督管理系統(tǒng),建成了一套完整的郵政業(yè)智能語音申訴處理系統(tǒng),滿足了安徽省郵政業(yè)用戶申訴處理需要。
目前,該系統(tǒng)取得了良好的應用成效:自2021年5月郵政業(yè)智能語音申訴處理系統(tǒng)在安徽省郵政管理局正式上線運行以來,用戶呼入接通率從系統(tǒng)上線前的30%提升到60%,有效緩解了用戶來電占線問題;人工處理量從100%下降到30%,大幅降低了人力投入;智能語音導航自助報單成功率達55%,大大超過政務行業(yè)平均水平;智能坐席系統(tǒng)語音轉寫準確率達98%,55%的外呼回訪工作交由智能外呼系統(tǒng)完成,大幅提升了申訴處理效率,更好保障了用戶合法權益。
今年1月30日,科大訊飛星火語音大模型發(fā)布,在語音合成層面提升了韻律表現(xiàn)力和擬人度,在語音識別領域突破復雜場景識別效果上限,在多語種層面提升語料稀缺小語種效果,徹底重塑傳統(tǒng)的人機交互體驗,使得人與智能客服的對話更加自然、流暢和人性化。
劉慶峰認為,大模型技術的加持將突破傳統(tǒng)智能應用成效的天花板,為郵政業(yè)全鏈路運營效率、服務體驗和業(yè)務創(chuàng)新帶來巨大變革,為全社會提供更加高效、智能、便捷的郵政快遞服務體驗。
“接下來,科大訊飛還將持續(xù)推動大模型等新技術在郵政業(yè)的應用,深入管理和生產(chǎn)場景,推動智能客服、智能調(diào)度運營、智慧網(wǎng)點、智能辦公等智能化產(chǎn)品在行業(yè)的落地應用,加快科技成果轉化,進一步為郵政業(yè)高質(zhì)量發(fā)展賦能?!眲c峰表示。
國產(chǎn)大模型離全球最高水平有多大距離?對于這個人工智能領域最熱門的話題,劉慶峰有自己的看法。
他認為,在2017年出臺的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指引下,中國在認知智能領域已具備非常扎實的技術儲備和成建制的團隊,有望成為全球智慧涌現(xiàn)的第二極。
劉慶峰以我國首個基于全國產(chǎn)算力訓練的全民開放大模型——訊飛星火大模型為例進行說明:“其預計在6個月內(nèi)可達到GPT4當前最好水平,但隨著GPT-5的發(fā)布,這個差距可能會被拉到一年以上,如果從算力、數(shù)據(jù)、模型訓練等方面組織好資源全力追趕,這個差距也有望在1-2年內(nèi)被追平到相當?shù)乃?,同時我國也在語音大模型、醫(yī)療大模型等領域形成了國際領先的比較優(yōu)勢?!?
“我們有信心在通用大模型底座上不會出現(xiàn)代差級落后的差距,在此基礎上結合行業(yè)場景和數(shù)據(jù)進行打磨,有望實現(xiàn)典型行業(yè)領域的超越?!眲c峰認為,在追趕的同時,結合全新的技術發(fā)展、競爭格局、產(chǎn)業(yè)賦能以及在社會生活中的各種變化,非常有必要根據(jù)新的形勢制定系統(tǒng)性規(guī)劃。
2024年,全球人工智能的競爭將進一步升級為系統(tǒng)性競爭,各國在基礎大模型、行業(yè)應用、硬件、產(chǎn)業(yè)鏈等方面開始全面較量。劉慶峰建議,在2017年《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》的基礎上,瞄準我國通用人工智能發(fā)展中需要重點補上的短板進行設計,圍繞自主可控的通用大模型底座研發(fā)、算力構建、高質(zhì)量數(shù)據(jù)開放共享、科學的評測標準制定生態(tài)打造、源頭技術前瞻研發(fā)、人才培養(yǎng)、法律制定和倫理人文等維度,系統(tǒng)性制定國家《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》,國家高位推動規(guī)劃的制定和落地,不斷縮小中美通用人工智能產(chǎn)業(yè)在通用底座平臺方面的差距,并在行業(yè)應用和價值創(chuàng)造上打造我國的比較優(yōu)勢。
“我們要正視差距,聚焦自主可控的底座大模型‘主戰(zhàn)場’,從國家層面聚焦資源加快追趕,同時系統(tǒng)性構建通用人工智能生態(tài)和應用,打造綜合優(yōu)勢。 ”劉慶峰說。