Alla fine del 2016, Amazon Amazon Go è stato inaugurato a Seattle. Questo negozio fisico non presidiato, che fa pieno uso di deep learning, sensori, visione artificiale e altre tecnologie di intelligenza artificiale, ha avuto un enorme impatto sul mondo della vendita al dettaglio non appena è apparso.
I cambiamenti del settore portati dall'IA non si fermano qui. Guardando al presente, il dilemma della crescita affrontato dai rivenditori ha intensificato le loro aspettative per la tecnologia AI: fattori oggettivi come l'iterazione del ciclo economico hanno reso spoglio l'alveo del mercato dei consumatori e il business è tornato all'essenza della riduzione dei costi e dell'efficienza, e valorizzazione dell'esperienza.
"Il futuro sarà un nuovo sistema di elaborazione dati più efficiente". Hraley, autore di A Brief History of the Future, una volta lo ha predetto sulle possibilità del futuro digitale. Si può ancora immaginare una società completamente connessa e digitalizzata, ma il rapporto tra le persone, il mondo reale e il mondo virtuale sta iniziando a lambire la costa tra le onde mosse dall'IA generativa.
Dopo che ChatGPT ha provocato un'ondata di socializzazione, l'industria ha visto una "battaglia di mille modelli". Tuttavia, al di là dei cambiamenti percepiti dal pubblico nel chiacchierare, scrivere poesie e dipingere......, che tipo di grande modello sarà la chiave della futura intelligenza industriale?
Nella "2023 Jingdong Global Science and Technology Explorers Conference and Jingdong Cloud Summit", il grande modello di rinoceronte vocale di Jingdong, per dare la risposta a questa domanda. Questo grande modello che nasce dall'industria e serve l'industria, prendendo come punto di partenza la filiera digitale, rompe il collo di bottiglia dell'applicazione del grande modello. La fusione formativa del 70 percento dei dati generali e del 30 percento dei dati nativi della catena di fornitura digitale, è impegnata in scenari industriali ad alta intensità di conoscenza e orientati alle attività, per risolvere problemi industriali reali.
Volume del suono sociale dalle frontiere della scienza e dell'innovazione, generalizzato nel carnevale pubblico, con ChatGPT come rappresentante dell'IA generativa, nel completamento del mercato dell'istruzione, modellando la cognizione, il calore si è gradualmente affievolito. Il valore oggettivo di risolvere il grande modello e la separazione dalla scena risiede nell'ansia dell'IA implicita nelle teste di innumerevoli imprenditori.
Secondo i dati di SimilarWeb, il tasso di crescita delle visite pre-ChatGPT è sorprendente, il tasso di crescita dell'anello a gennaio è stato del 131,6 percento, a febbraio del 62,5 percento, a marzo del 55,8 percento e ha rallentato notevolmente ad aprile, con una crescita dell'anello tasso del 12,6% ea maggio il numero è passato al 2,8% e si prevede che il tasso di crescita dell'anello a giugno sarà probabilmente un numero negativo.
I modelli della grande industria che risolvono problemi reali in scenari seri stanno iniziando a prendere il sopravvento. A livello internazionale, Microsoft, Amazon e altri grandi produttori hanno iniziato a esplorare la strada della commercializzazione di servizi di classe enterprise; a livello nazionale, come Baidu, Ali, Jingdong, Tencent, Huawei stanno accelerando gli investimenti nei modelli di grandi dimensioni del settore e la quantità di fusioni e acquisizioni di imprese di percorsi tecnologici correlati è salita a nuovi livelli.
Diverse industrie verticali chiedono l'emergere dell'intelligenza per far fronte alla nuova tecnologia, la chiamata della nuova era. La base per l'emergere dell'intelligenza è fornire dati sufficienti e scenari applicativi per i grandi modelli di intelligenza artificiale. Per un singolo settore, questo non è uno sforzo di un giorno, ma richiede la capacità di due aspetti: una piattaforma dati più forte e capacità di interazione più intelligenti, in modo da ottenere dati proprietari come "carburante" per il grande modello del settore.
Questo è diventato il tema principale della recente esplorazione tecnologica dell'azienda. L'ansia dell'IA che si protrae da molto tempo sta cominciando a trovare uno sbocco. Per quanto riguarda gli operatori del settore, un'intuizione pionieristica è la necessità di restituire la tecnologia alla stessa scena industriale, ed entrare effettivamente nel flusso di business effettivo, al fine di risolvere i problemi industriali reali.
Dopo che il settore ha raggiunto un consenso, si è scoperto che un modello di grandi dimensioni basato su un modello di grandi dimensioni generalizzato che incorpora dati proprietari sarebbe l'ultimo chilometro del settore abilitato all'IA.
Ciò conferma il giudizio di Jingdong Cloud: l'intelligence, che non sarà raggiunta dall'oggi al domani, avrà la priorità nella digitalizzazione delle industrie leader a terra. Il settore della vendita al dettaglio, con i suoi complessi scenari di marketing e i collegamenti della catena di fornitura, è un eccellente "campo di battaglia" per perfezionare i modelli di grandi dimensioni.
Come radicarsi nella lunga filiera del settore retail? Come lasciare che i dati completino l'intera catena di "immersione" dalle merci ai consumatori? Molte imprese di vendita al dettaglio sono tornate alla realtà e alla ragione e si rendono conto che i costi elevati e le barriere tecniche dei grandi modelli generali non sono applicabili a tutte le imprese e che i grandi modelli del settore conformi alle esigenze degli scenari reali sono le ruote che sono già state costruite.
Pertanto, il grande modello della competizione, la chiave non è nella tecnologia, ma nell'atterraggio sulla scena industriale. Questo può anche essere, Jingdong ha lanciato un grande modello di rinoceronte vocale orientato all'industria, così come il rilascio di una serie di prodotti e soluzioni per promuovere l'atterraggio industriale nel settore dopo la causa di un acceso dibattito.
L'intelligenza artificiale potenzia l'ultimo chilometro del settore, assumendo un ruolo guida nel settore della vendita al dettaglio per compiere un solido passo successivo.