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
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快递100约 7 分钟
快递100约 7 分钟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。
“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 。
“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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快递 100 （深圳前海百递网络有限公司）是中国快递物流信息云服务模式开创者、快递科技（ExpTech）重新定义者；国家高新技术企业、工业和信息化部重点实验室（工业大数据分析与集成应用）工作组成员单位、国家邮政局定义的「信息汇聚平台」、中国快递协会会员单位；广东省人工智能风云榜科技企业、深圳市专精特新企业、深圳市先锋应用场景解决方案第一批入选企业；百度AI·文心大模型「灵境矩阵」首批合作伙伴。快递100 由“全球知名的企业管理云SaaS公司——金蝶”于2010年孵化，2015年独立公司化运作。 快递100 引领快递物流信息服务的数字化、网络化、智能化发展方向，开创快递物流信息“API 经济”与“四新经济”，以新技术、新产业、新业态、新模式创造单一快递品牌难以提供的极致用户体验，为中国快递物流行业注入了价值增量和源头活水，是中国快递物流信息云服务领导品牌。
“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。
“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 。
“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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