快递100受邀为清华大学经济管理学院授课，共话AI应用创新变革

2024年10月25日，作为百度文心大模型首批合作伙伴，快递100受邀为清华大学经济管理学院授课，快递100总经理陈登坤为MBA和在校研究生同学们带来AI大模型在商业应用的实践路径与成功案例，不仅为学生们提供了理论上的扩展，更带来了来自大模型应用服务商的实际启示，激发了同学们对AI技术在商业领域应用的深刻思考与兴趣。

快递100总经理陈登坤成清华2024《人工智能商业应用》课程授课嘉宾

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“思想解放了，步子才能迈开”

随着大模型技术的迅猛发展，各行各业正迎来前所未有的变革机遇。面对这一轮技术革新带来的广阔市场前景，个人、企业管理者和公司如何跟随新的知识去进行创新？

对于MBA学生而言，创新，这一点尤为关键。陈登坤现场演示了一个简易的演示模型：从专业层面探讨AI大模型如何与现有系统集成，提供具体的技术指导和案例分析；从管理层面讨论如何有效管理和推进创新项目，克服组织内部的阻力；从战略层面思考如何拥抱AI，调整战略方向以适应快速变化的市场环境。

想象一下，你正在打一条1千米的隧道，已经打了999米，只差最后1米就能看到光明。这便是经营企业过程中必须认真思考的问题：如何打通“大模型到用户的最后1米”。

以快递100的自身实践为例，快递100最初接触AI时，对大模型的一切都是懵懵懂懂的。因为当快递100专注于自己熟悉的细分领域时，突然间，一种全新的技术出现了。然而，正是这种对未知的恐惧与好奇并存的状态，促使快递100勇敢地踏上了探索之路。快递100选择了一个快递物流信息领域这样一个小切口，深入挖掘，将大模型的强大能力应用于具体的业务场景中。

通过这样的探索与实践，快递100不仅克服了初期的迷茫与恐惧，还成功地将AI技术融入到了公司的核心业务之中。

快递100自主研发的百递云GPT，集成整合了7个公有云闭源大模型和私有云开源大模型，集各大模型之所长，形成混合智能（Hybrid AI）架构的“大模型应用开发平台”，集中管理模型、按业务场景路由，构建快递物流专业知识库以及开发和编排AI应用组件，致力于利用AI技术全面赋能公司全线产品，成为快递物流行业大模型落地新范式。

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“看准了 抓紧干”

在当今数字化浪潮汹涌澎湃的商业格局下，创新与合作已成为企业发展的核心驱动力，快递 100 作为行业内的重要参与者，在技术应用与合作拓展方面有着诸多精彩实践。

快递100于2010年孵化于金蝶。传承金蝶技术创新基因，专注快递物流行业14年，从突破ERP边界开创快递物流信息服务新领域，到主动拥抱互联网和移动互联网等技术持续创新产品引领客户需求，快递100始终不忘“为客户解决麻烦和痛点”的初心情怀，始终遵循“与上下游伙伴/投资者/人才共繁荣”的生态规律，集成聚合了全球2100多家快递物流公司，服务超2.7亿C端个人用户、130万P端快递员及网点经营者、250万B端企业和商家客户。

在互联网的发展历程中，快递 100 就已深度融入搜索生态体系，与百度等搜索引擎巨头建立起紧密的联系。当用户在百度、神马、360、搜狗、必应等平台进行快递查询时，快递 100 凭借其强大的技术能力，为海量的查询需求提供坚实的后端支持，也因此赢得了这些大厂的信赖与集成合作机会。

随着人工智能时代的大幕拉开，大模型技术成为了行业变革的新引擎。快递 100 再次展现出敏锐的市场洞察力和果敢的行动力。“在百度智能云渠道生态总经理陈之若总此前来深圳拜访众多企业时，很多人都抱着试试看的态度。但我们当时就思考，既然已经看到大模型所蕴含的机会，并且百度也愿意将我们作为样板，那我们就全力投入（All in）”

于是，快递100的产品总监和技术总监共同组建团队去调试大模型，而百度方面则直接拉通研发，依据快递100的需求进行调试与精调。“看准了 抓紧干，这是非常重要的”陈登坤强调。

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“应用是检验大模型的唯一标准”

伴随大模型技术的不断迭代，大家都好奇站在风口的生成式AI，离真正起飞还有多远？对于在大模型领域的实践与应用，陈登坤也带来了创新意识先行、不要拿着锤子找钉子、适合自己的就是最好的、数据价值时代来了的四点思考。

陈登坤首先强调了创新意识的重要性。他表示，有时候思维不解放，行动是迈不开的。“特别是各位作为企业的中高层，要去驱动变革，自己首先要学习，慢一点没所谓，但是一旦意识到了就得马上行动，All in。”

在大模型技术蓬勃发展的当下，行业内普遍存在着一种现象——“拿着锤子找钉子”，即企业在选择技术时，容易陷入为了应用而应用的误区，忽略了从自身实际需求出发。然而，在这一过程中，如快递100，展现了一种更为理智的态度，“不要拿着锤子找钉子”。而是深刻意识到不同的业务场景匹配不同的大模型，企业要构建自己的大模型应用开发平台。

尽管市场上存在多种技术模型，但关键在于如何将它们与具体业务场景相结合。以快递100的实践为例，市场有众多的大模型，但快递100没有盲目选择，在意图理解领域，经过多方位比较后，快递100选择了文心4.0作为其核心模型，同时整合了其他模型来满足不同层面的需求。并最终结合自己的实际，建立了一个模型管理平台，既能够与现有的系统无缝对接，又能够支持未来的持续发展。

另一方面，在数据价值日益凸显的时代，利用大模型解析物流轨迹等数据，不仅提高了效率和信息透明度，也为快递100向数据服务型企业转型奠定了基础。“快递100现在是 API 和 SaaS 的提供商，未来可能会真的变成一个数据供应商，这就是这个时代的意义”。

“谁说站在光里的才是英雄”。

《孤勇者》的这句歌词不仅是对在场MBA学生的鼓舞，也是对所有致力于将AI技术应用于实际场景的工作者的肯定。

未来很多MBA同学会进入像百度这样的大厂去做基础大模型，也有很多同学可能会进入像快递 100 这种应用型厂商去做应用。今天聚光灯更多地聚在基础大模型厂商，但同时像百度这样的大厂也在发展生态，聚焦更多的千千万万的大模型应用场景服务商。大模型应用场景服务商满身淤泥在干苦活、脏活、累活，但是做的是打通大模型到用户最后 1 米的事情。

“应用才是检验大模型的唯一标准。”

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