公司业务与核心战略 - 公司是成立于香港的货运业务撮合平台，2014年进入中国内地，业务覆盖东南亚、南美洲等全球400多个城市和地区，拥有月均近2000万活跃用户和200万活跃司机[7] - 公司的核心能力聚焦于提升运营效率和优化用户体验，以高效撮合货主与司机之间的交易[5][7] - 公司认为AI在O2O服务行业的核心价值是辅助性的，主要用于增收和降本，当前AI的提效能力约为5%-10%，尚无法取代服务本身[30] AI战略制定与路径选择 - 公司参考高盛2023年AI研报的评估方法，通过岗位调研和任务拆解，量化AI提效潜力，并优先选择在业务安全、研发、产品、运营等高数据密度、人力密集型场景落地AI[7] - 初期曾投入资源自研货运行业垂类大模型，但最终调整策略，认识到基础大模型应由行业和大厂提供，而企业自身的核心是打造AI应用平台并整合行业数字资产与业务API[9][10][11] - 基于此认知，公司花费约一年时间构建了三个核心AI平台应用：海豚平台、悟空平台和评测标注平台[11] AI平台应用构建 - 悟空平台面向非专业人士，具备可视化流程编排、0代码智能构建能力，旨在让用户能在5分钟内部署初级企业智能体应用[13][15][16][17] - 海豚平台面向专业算法开发者，提供从数据训练、模型开发到上线维护的全生命周期一站式管理，以提升算法工程师效率[18][19] - 评测标注平台（含标注AB试验平台和拉拉智评）专注于模型上线后的评测环节，通过提升模型PK和AB试验分流的完善度，确保上线结果的可靠性与可重复性[20] AI应用场景与成效 - 在安全防控场景，通过大模型结合语音、图像等非结构化数据进行实时检测与干预，使危险品运输和违规载人的风险订单量下降30%，订单提醒率达到100%[21] - AI Coding已在公司广泛渗透，90%的个体和团队使用，研发流程渗透率达60%，但目前仅提升约10%的整体工作效率，因在复杂业务逻辑和代码检查测试上耗时增加[22][23][24][25] - 通过“拍货选车”功能，利用AI点云分割技术计算货物体积并匹配车型，可在10秒内完成推荐，提升了产品体验[25] - 利用大语言模型构建用户反馈分析器，能高效打标、分类、总结海量反馈，精准捕捉如“开发票效率低”等以往易被忽略的问题[25] - 构建AI产品知识专家，整合公司所有PRD文档、代码仓库等资料，解决了因人员流动和产品迭代导致的知识死角与跨部门协作问题[26] - 通过大语言模型优化短信内容，简化冗长表达，一年节省了约12%的短信成本，并提升了风险合规预判能力[27] AI数字人应用与未来方向 - 公司开发了AI+ASR+LDM+TTS的三维串联机构打造AI数字人业务伙伴，其语义识别准确率达到94%，真人度达到92%，并具备带口音的音色以增强真实感[28][29] - 针对用户情绪，通过大语言模型进行问题改写、场景路由和Multi-Agent方式，提升了问题解决率与准确率[29] - 未来方向包括推进多模态模型方案，实现ASR、LLM、TTS的端到端单模型整合，并打通上下游多个数字人以提升整体企业流程效率[31] - 长期期望通过端到端大模型助手，对智能选车、智能填单及内部运营答疑等环节带来用户体验的显著提效[31]