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阿里雲握緊紅旗

2024-01-27 21:02:34

導讀:握緊一汽這面紅旗,關注的不是一城一地得失,而是在政企市場建立一個制高點,準備好迎接一場漫長的戰爭。

(文/觀察者網 張廣凱)

“同樣是攀登珠穆朗瑪峰,一汽選擇了最難的北峰。”談到中國一汽的數字化轉型,阿里雲智慧副總裁、科技研究中心主任安筱鵬博士給出了極高評價。

1月22日,由中國一汽聯合阿里雲通義千問打造的大模型應用GPT-BI率先落地,成為汽車行業首個投入使用的同類應用。

BI(Business Intelligence,商業智慧)日益成為企業決策數字化的關鍵系統,藉助大模型能力,中國一汽的GPT-BI能夠將企業研發、生產、銷售中的海量資料進行建模、分析,並透過簡單問答的形式實時呈現給使用者,以便於業務成本、流程的最佳化。

大模型上車,是當下汽車產業最時髦的話題。不過一汽並沒有直接切入面向消費者的大模型應用,而是首先選擇對自身業務流程動刀,目的不僅僅是賣車,更是要顛覆整個汽車行業生產方式。

而對阿里雲大模型來說,成功進入壁壘極高的汽車行業也是意義重大的一步。旨在成為AI時代基礎設施的阿里雲,變現思路愈發清晰。展望未來,阿里雲也並不諱言同一汽紅旗擴大合作,進軍智慧座艙領域的野心。

AI時代的造車方法論

《哈佛商業評論》曾經刊登過一個著名的“啤酒+紙尿褲”的故事,說明資料分析的重要性。

據說沃爾瑪的工作人員發現,週末購買紙尿褲的男性顧客中,有很大比例會同時購買啤酒。於是超市選擇將啤酒和紙尿褲捆綁銷售,獲得巨大成功。

背後隱藏的邏輯是,年輕母親常常會在週末讓奶爸去買紙尿褲,而奶爸會為了週末觀看體育比賽,順便給自己買啤酒。

現實世界中這樣的相關性無處不在,但邏輯往往較為隱晦,需要強大的資料探勘能力才能發現,BI就是要解決這樣的問題。

大模型則讓BI的能力得到更大提升。

藉助GPT-BI,企業管理者只要拿起手機用語音提問,就可以快速獲得實時的車輛交付資料、經銷商客流量排名。

GPT-BI不僅大大縮短了BI分析的報表設計、資料建模等交付週期,更可以自動生成最佳決策方案,實現“問答即洞察”。

例如,當問到“為什麼某車型產量不及預期”時,大模型可先將預期產量和實際產量對比,得出差值後,不僅僅給出對顯性變數的分析(例如:生產因裝置等原因的異常停產20分鐘、某型號配件質量異常等),而是分析涉及的所有變數(例如:原材料供應波動、能源消耗及供應穩定性)。透過對資料排查,最終找出關聯性最大的原因並生成視覺化報表。

此外,GPT-BI對汽車研發、生產帶來的效率提升也非常可觀。

中國一汽紅旗品牌運營委員會副總裁、一汽集團體系數字化部總經理門欣指出,汽車行業中存在大量重複性的工作,例如整車開發中的成本控制、工藝評審,都有規律可循,只需要根據不同車型的不同需求進行微調。但是在傳統的工作方式下,這些工作只靠工程師的個人經驗來把握,就會出現很大偏差。

而在AI賦能之下,一汽紅旗建立了基於海量資料和規則的自動評價模型,將原本需要人工花費50-80天進行的工作,放在數字化工作臺上自動執行,可以把耗時壓縮到天級、甚至秒級。

“大模型是面對未來生產關係的基石,我們要把一汽集團所有的業務用GPT大模型重做一遍。”門欣介紹,在GPT-BI落地之後,一汽接下來將在軟體程式設計和整車開發工作中,都實現AI對人工的替代。

一汽數智化轉型的目標之一,是將運營效率提升100%,即業務翻倍後,人員規模不明顯增加,大模型的應用顯然是實現這一目標強大助力。

中國一汽紅旗品牌運營委員會副總裁、一汽集團體系數字化部總經理門欣

“老大哥”想要再次領先

行業首個GPT-BI落地,對一汽的意義絕不僅限於業務層面,更是一場企業架構和生產方式的深刻變革。

“中國一汽和阿里雲聯合打造的首個大模型應用GPT-BI正式上線,是一汽作為一家北方傳統國企的高光時刻,雙方的合作本身就有著特殊的意義”,門欣話語間透露著些許激動。

大模型應用,只是中國一汽數字化轉型的成果之一。而門欣作為數字化部總經理,對數字化轉型走過的彎路深有體會。

“大部分傳統企業的數字化轉型,都只是提需求,讓網際網路公司來搭建IT系統。後來我們發現這樣是不對的,要摒棄。”

門欣介紹,大約3年前,一汽這樣的傳統企業對資訊化的理解僅僅是“上系統”,IT專案多為“交鑰匙”工程,系統建設“只管生,不管養”,導致IT部門跟業務部門割裂嚴重。

因此,2022年,中國一汽打響數智化轉型升級攻堅戰,走上了IT系統自研的道路。這正是安筱鵬博士所謂“北坡”的內涵。

藉助阿里雲的開發工具,一汽打造了一支全新的IT團隊,建立起自己的雲原生平臺。而在此過程中,這家老國企也悄然開啟了一場自我革命。

“我們數字化部門的職級體系,跟阿里是完全一樣的,阿里這麼多年來成熟的能力評價體系和模型,我們都引進來了,工資體系也是按此打造,”門欣指出,能力體系建設是傳統企業的一大弱點,而一汽的數字化部門正努力向網際網路企業看齊。

更重要的是,在IT系統的搭建過程中,一汽意識到自身存在的更深層問題,也就是體制的僵化。

“最大的敵人是自己。在業務流程中,我們多年來形成了很多做事的習慣,但這些習慣的流程往往是有問題的,不是以價值最大化為主導。”

在門欣看來,傳統企業傾向於將流程固化,形成規則,誰都不要越過雷池,這導致部門之間壁壘林立,從固化走向僵化。“馬斯克是沒有流程的,他是以目標為導向,先去努力實現目標,然後再回過頭來定義規則。”

IT系統的開發過程,則恰恰是對業務流程的一次重新梳理。在此過程中,一汽得以重新思考流程的合理性,重新思考使用者需求,打破原有的部門隔閡,將組織架構拆解成原子化的業務單元,讓業務單元之間的溝通更為順暢合理。

例如,在傳統的車型開發流程中,往往是工程師先完成初期設計,再交由財務部門進行成本評價,如果不過關再打回修改。而有了數字化工作臺,資料可以在不同部門的業務單元之間實時流動,節省了大量的跨部門溝通成本。

“其實,現在一汽就像一個IT公司,具備了跟網際網路公司掰掰手腕的技術能力。”門欣向觀察者網透露,一汽的數字化轉型已經成為國資委的標杆專案,半年多來開辦了67場交流培訓活動,並對外提供諮詢服務。

曾經的“共和國長子”,想要在數字化時代重新成為領先者,這對於東北大地來說也彌足珍貴。

一汽數字化平臺介面示例

阿里雲的“電廠夢”

央企一汽的數字化轉型,為什麼選擇了阿里作為合作伙伴?這不是一個無關緊要的問題。

在以政府單位、大型央國企客戶為主的政企市場,阿里雲在過去幾年中表現掙扎。去年11月,阿里雲新任董事長兼CEO吳泳銘提出了“AI驅動、公共雲優先”的戰略,更讓外界猜測阿里雲是否在主動弱化以混合云為主的政企業務。

不過阿里雲內部人士向觀察者網強烈否認了這一猜測。就在1月25日,阿里雲官宣其混合雲業務事業部更名為政企事業部,上述人士指出,此舉就是要重申阿里雲對政企市場的投入。

此次中國一汽GPT-BI專案落地,則無疑是阿里雲在政企市場的一劑強心劑。

“我們同一汽紅旗的合作,在行業內一定會形成頭部效應,這是毋庸置疑的。”阿里雲智慧副總裁李強向觀察者網表示。

阿里雲智慧副總裁、汽車能源行業總經理李強

其實,相比於拿下一汽這個客戶本身,對阿里雲來說意義更大的或許是雙方合作形式的創新。

一汽內部人士向觀察者網透露,一汽的數字化轉型,最初是受到華為啟發。“華為的數字化轉型藍皮書,我們組織了集體學習,所有高階經理連續6周參加考試,董事長親自看每個人的成績。”

然而在AI產品落地上,一汽最終選擇了同阿里合作。

有訊息人士對觀察者網指出,目前大模型更多在礦山、港口等行業落地,是因為場景相對簡單,而汽車行業更加複雜,壁壘極高,如果仍然採用“交鑰匙”的模式,跟業務的匹配度並不理想。

價格則是另一個重要因素。據悉,阿里雲同一汽合作的報價,只有對手的幾分之一。這並非“價格戰”,根本原因在於合作形式。

阿里雲同一汽合作的主要形式,是基於公有云的vpc方案。在這一方案下,阿里雲提供了通用大模型能力和訓練支援,但由一汽自己的技術團隊承擔專屬模型的訓練,所使用的資料也執行在專屬空間上。訓練完成後,一汽可以將其封裝為自己的大模型,並脫離公有云進行本地化部署,以滿足政策監管要求。

換句話說,阿里雲並不是在賣產品,而是向政企客戶深度賦能,讓對方擁有了自主的AI能力。

事實上,傳統“交鑰匙”的業務模式,儘管能夠給雲企業帶來更高的營收,但利潤率和現金流難以令人滿意。在AI時代,阿里雲正在試圖迴歸雲服務的本質。

阿里雲創始人王堅院士去年提出,AI時代算力和應用的關係,正如同電力與電動機的關係,今天的數字化革命正如同過去的電氣化革命。

在同一汽的合作模式下,阿里雲便更加類似於“電廠”的角色,賺的是公共基礎設施服務的錢。

安筱鵬博士對觀察者網強調,“阿里雲的目標,是能夠做好一個基礎資源、基礎能力、基礎元件的提供者,但在企業數字化轉型過程中,總架構師一定是企業自身。”

而明確了“電廠”的定位,阿里雲的另一重思考,是跳出單次專案收益考量,更關注如何快速擴大“朋友圈”,透過降低部署門檻,讓更多傳統企業用上AI大模型。其更深層的邏輯,正如王堅院士此前指出,人類正處在AI應用的初級階段,未來的算力需求仍有巨大成長空間,相對於搶奪存量,誰能主導廣闊的增量市場才是更大圖景。

以汽車行業為例,李強對觀察者網表示,目前智慧座艙領域的AI應用仍然相對簡單,智慧助手與使用者的連續對話能力遠遠不足,真正像同伴一樣貼心的智慧助手或許要3年後才能出現。

李強指出,而未來的智慧座艙競爭,一定是頭部企業的戰場,需要大量的研發人員投入,阿里雲擁有一流的軟體工程師團隊,會在未來競爭中佔據優勢。

握緊一汽這面紅旗,阿里雲關注的不是一城一地得失,而是在政企市場建立一個制高點,準備好迎接一場漫長的戰爭。

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