交通物流行業產業鏈長、環節多,數據格式多樣且分散,行業整體面臨數據積累不足、存儲分散、質量不高、缺少共享等難題。作為全球交通物流領域的領軍企業,招商局集團肩負國資委 “AI+物流” 建設重任。在行業大模型及應用場景建設中,集團通過建立知識管理機制體制、搭建知識管理平臺,建成數百GB文本數據集及數百TB多模態數據集,據此訓練的“商道”物流行業大模型,全面應用于集團交通物流各版塊的智能化轉型升級。
方案和成效
一是由上至下統籌督辦,構建交通物流行業知識目錄體系。構建了覆蓋7大業務板塊、100+業務域、600+垂直細分交通物流領域的知識目錄,知識覆蓋率與準確率均達95%,實現了交通物流行業知識語料的系統化梳理與建設。
二是以評促建,構建大規模高質量行業數據集。通過信通院高質量數據集4級測評。12項高質量數據集測評指標均超過90分,成為首家通過該項測評的央企單位。
三是發揮示范帶頭作用,發布行業標準。牽頭編制兩項交通物流行業大模型相關標準。填補了物流大模型的標準空白,為行業數據建設與模型應用提供了統一規范與技術指引。
四是以場景價值驅動高質量數據集建設。以場景價值實現為目標,建立“數據-模型-場景”循環驅動的“數據飛輪”。以集團高價值場景的建設,驅動高質量數據集的建設。
創新點
一是建設貫穿于大模型全生命周期的數據工程。通過數據合成、多模態解析等技術實現人工標注減少80%、解析準確率超95%。
二是建立生態共建與總分協同機制。構建技術專家與業務專家融合的團隊,匯聚多方專業力量打造高質量數據集。
三是建立應用場景驅動的數據運營管理體系。以“可用-好用-落地”為原則構建評估體系。從完整性、準確性等維度設計16項核心指標,確保數據集與大模型應用場景的深度契合。
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