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騰訊與福佑卡車今日在騰訊北京總部大廈舉行“數字貨運大模式戰略合作簽約儀式”。接下來，雙方將共同打造行業首個大數字貨運模型，通過大模型技術的深入應用，共同推動數字貨運實現運營效率和客戶體驗的全面提升。
騰訊和福佑卡車從貨運物流單據識別大模型方向起步，現已形成端到端的OCR智能識別大模型能力，實現了物流單據識別、各種收據識別等場景的智能識別和自動處理。
經過初步實踐，針對多風格票據識別的場景，經過少量樣本訓練，這個大模型對于圖像場識別的準確率達到99%以上。圖像信息綜合識別匹配準確率達到95%以上，召回率比傳統模型提高近20%。
騰訊與福佑卡車舉行“數字貨運大模型戰略合作簽約儀式”
圖源：騰訊智慧交通官微
同時，雙方將基于騰訊云的大模型能力，逐步在智能客服、運營分析等場景展開合作。比如在智能客服場景中，利用優質的行業垂直語料庫和持續的大模型系統訓練，將一般的智能客服機器人變成行業客服專家，提供更加高效、智能、人性化的服務體驗。利用大模型+大數據分析技術，為物流需求預測和市場趨勢分析提供支持，幫助“富友大腦”智能中臺做出更明智的決策。
福佑卡車的技術合伙人陳冠靈表示:“道路運輸場景具有多樣性和復雜性的特點，這使得大模型的應用有很大的空間。關鍵在于產品的易用性和穩定性。騰訊在智慧物流領域的深入理解，將有助于雙方更好地聚焦應用體驗、福佑卡車全鏈條大數據和運營場景，為貨運大模型的培養提供豐富的養分。微調之后，貨運服務的效率和體驗會帶來質的變化。”
圖源：騰訊云官網
值得一提的是，今年9月，百度地圖基于百度大模型技術能力，結合物流行業場景特點，正式推出物流大模型測試版，率先應用于物流地址解析和物流調度決策。該模型基于大模型的模型結構進行微調，通過槳式PARL強化學習框架進行訓練，實現端到端的推理并輸出決策結果，以滿足車輛調度、配載裝箱、倉庫選址等多種物流場景下的決策優化。
對比評估后，基于車輛調度場景下200個網點的標準數據集對物流決策模型進行了測試。與傳統啟發式算法相比，成本指標降低3%以上，時間消耗降低90%以上。
圖源：百度地圖開放平臺官微
