La sfârșitul anului 2016, Amazon Amazon Go a fost inaugurat la Seattle. Acest magazin fizic fără echipaj, care folosește pe deplin învățarea profundă, senzorii, viziunea computerizată și alte tehnologii AI, a avut un impact uriaș asupra lumii comerțului cu amănuntul de îndată ce a apărut.
Schimbările din industrie aduse de AI nu se opresc aici. Privind la prezent, dilema de creștere cu care se confruntă comercianții cu amănuntul le-a intensificat așteptările față de tehnologia AI - factori obiectivi precum iterația ciclului economic au făcut ca piața de consum să fie goală, iar afacerile au revenit la esența reducerii costurilor și a eficienței, și îmbunătățirea experienței.
„Viitorul va fi un sistem nou, mai eficient de procesare a datelor”. Hraley, autorul cărții A Brief History of the Future, a prezis odată acest lucru despre posibilitățile viitorului digital. O societate complet conectată și digitalizată poate fi încă imaginată, dar relația dintre oameni, lumea reală și lumea virtuală începe să cufunde țărmul în valurile rostogolite de IA generativă.
După ce ChatGPT a provocat un val de socializare, industria a cunoscut o „bătălie a o mie de modele”. Totuși, dincolo de schimbările percepute de public în conversație, scris poezii și pictură ......, ce fel de mare model va fi cheia viitoarei inteligențe industriale?
În "2023 Jingdong Global Science and Technology Explorers Conference și Jingdong Cloud Summit", Jingdong vorbire rinocer model mare, pentru a da răspunsul la această întrebare. Acest model mare care provine din industrie și deservește industria, luând lanțul de aprovizionare digital ca punct de plecare, rupe blocajul aplicării modelului mare. Fuziunea de instruire a 70 la sută din datele generale și 30 la sută din datele native ale lanțului de aprovizionare digital, este dedicată scenariilor industriale intensive în cunoștințe, orientate spre sarcini, pentru a rezolva probleme industriale reale.
Volumul sunetului social de la frontierele științei și inovării, generalizat în carnavalul public, cu ChatGPT ca reprezentant al AI generativă, în finalizarea pieței educației, modelând cunoașterea, căldura a dispărut treptat. Valoarea obiectivă a rezolvării modelului mare și a rupturii scenei constă în anxietatea AI implicată în capul nenumăraților antreprenori.
Potrivit datelor SimilarWeb, rata de creștere a vizitelor pre-ChatGPT este uimitoare, rata de creștere a inelului în ianuarie a fost de 131,6 la sută, în februarie a fost de 62,5 la sută, în martie a fost de 55,8 la sută și a încetinit semnificativ în aprilie, cu o creștere a inelului. rata de 12,6 la sută , iar în mai , numărul sa schimbat la 2,8 la sută , şi este de aşteptat ca rata de creştere a inelului în iunie este probabil să fie un număr negativ .
Marile modele din industrie care rezolvă probleme reale în scenarii serioase încep să ia un loc înalt vocal. Pe plan internațional, Microsoft, Amazon și alți producători mari au început să exploreze calea comercializării serviciilor de clasă enterprise; pe plan intern, cum ar fi Baidu, Ali, Jingdong, Tencent, Huawei accelerează investițiile în modelele mari ale industriei, iar numărul de fuziuni și achiziții de întreprinderi de rute tehnologice conexe a urcat la noi culmi.
Diferitele industrii verticale cer apariția inteligenței pentru a face față noii tehnologii, apelului noii ere. Baza pentru apariția inteligenței este furnizarea de date suficiente și scenarii de aplicare pentru modelele mari de inteligență artificială. Pentru o singură industrie, acesta nu este un efort de o zi, ci necesită capacitatea a două aspecte: o platformă de date mai puternică și capacități de interacțiune mai inteligente, astfel încât să se obțină date proprietare ca „combustibil” pentru modelul mare pentru industrie.
Aceasta a devenit tema principală a explorării tehnologice recente a companiei. Anxietatea AI care persistă de multă vreme începe să-și găsească o ieșire. În ceea ce privește actorii din industrie, o perspectivă de pionierat este necesitatea de a reveni tehnologia la scena industrială în sine și de a intra efectiv în fluxul real de afaceri, pentru a rezolva problemele industriale reale.
După ce industria a ajuns la un consens, s-a constatat că un model mare bazat pe un model mare generalizat care încorporează date proprietare ar fi ultimul kilometru al industriei AI.
Acest lucru verifică judecata lui Jingdong Cloud: inteligența, care nu va fi obținută peste noapte, va fi prioritizată în digitalizarea industriilor de vârf la pământ. Industria de retail, cu scenariile sale complexe de marketing și legăturile lanțului de aprovizionare, este un excelent „câmp de luptă” pentru rafinarea modelelor mari.
Cum să rădăcini în lanțul lung de aprovizionare al industriei de retail? Cum să lăsăm datele să completeze întregul lanț de „imersiune” de la mărfuri la consumatori? Multe întreprinderi de vânzare cu amănuntul s-au întors la realitate și la rațiune și își dau seama cu tărie că costurile ridicate și barierele tehnice ale modelelor mari generale nu sunt aplicabile oricărei întreprinderi și că modelele mari din industrie care se conformează nevoilor scenariilor reale sunt roțile care au fost deja construite.
Prin urmare, modelul mare al concurenței, cheia nu este în tehnologie, ci în scena industrială de aterizare. Acest lucru poate fi, de asemenea, Jingdong a lansat modelul de rinocer vorbire orientată către industrie mare, precum şi lansarea unei serii de produse şi soluţii pentru a promova aterizarea industriale în industrie, după cauza dezbaterii aprinse.
AI dă putere ultimul kilometru al industriei, luând conducerea în industria de retail pentru a face un pas solid următor.