应用AI大模型 让每一个加油站具有独特竞争力

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地球上有一种最古老、最具生命力和延续性的生物体，叫阿米巴，可以向各个方向伸出“伪足”，从而使整个身体的形状变化不定，造就了强大的适应能力，在地球上已经存在了几十亿年。

1959年，稻盛和夫成立京瓷公司，历经4次全球性的经济危机仍屹立不倒，专家学者研究后发现，京瓷的经营方式与“阿米巴虫”的群体行为方式非常类似，于是得名“阿米巴经营模式”。在该模式下，企业组织可以随外部环境变化而不断“变形”，调整到最佳状态，即能适应市场变化的灵活组织。其思路是把公司分成若干个独立核算的小组，采取最简单的会计核算方法，通过交易获取利润，自食其力、自负盈亏。

而拥有几万座加油站的石油化工企业，如何发挥“阿米巴经营模式”的优势？本文深入分析了AI（人工智能）大模型技术在加油站零售行业的应用前景及构建AI大模型的原则和路径，旨在帮助油品零售行业的各级管理人员提升能力并提高零售终端的竞争力。敬请关注。

所有的行业都可以凭借技术创新、模式创新、价值创新而蜕变。

在当今数字化的世界中，人工智能（AI）和大数据技术的发展影响到生活的各个方面。这一领域的最新技术之一——大模型技术,正对众多行业产生深远影响。

大模型技术对于成品油零售行业的高质量发展与转型升级同样具有重要的现实意义和独特商业价值，特别是对于新能源业务发展与出行生态建设，更是不可替代的专业能力提升与业务创新的助推器。

加油站行业是一个与国民经济和人民生活息息相关的行业，也是一个竞争激烈且高度同质化的行业。在大力推广“阿米巴自主经营模式”的趋势下，加油站经理和各级管理人员须不断提高市场化竞争的能力以应对激烈竞争。打造专业化的AI大模型技术应用，就成为合规守正、集智创新、快速智能、自我进化的智慧解决方案有效抓手。

本版文字由 王旭东博士 陈欢博士 唐傲博士 杨绪勇博士 提供

AI技术从来没有像现在这样成为人们广泛讨论的技术，人工智能正在改变和影响人们生产生活的方方面面。概括地说，大模型技术是指超大规模神经网络模型通过海量数据和计算资源不断训练和优化，从而实现更加精准和高效的人工智能模型，利用其良好的泛化能力和涌现能力实现多场景应用的技术。它不是从无到有的技术，而是随着深度学习技术取得突破而来，其应用场景已经在语言教育、医学诊断、图像生成、证券金融、文娱生活、生命科学等诸多领域得到迅猛发展。

大模型技术应用场景可归为两大类，其一是作为人机交互接口的“大模型+应用”，例如今天的许多“在线客服”将被其替代；其二是作为决策辅助的“人工大脑”，充分发挥其在大数据处理、逻辑推理、分析判断的能力并构建专属场景应用，成为更博学、更智慧、更高效、更理智的行业专家。随着大模型技术的成熟与广泛应用，特别是在各行各业的垂直应用，必将触发一次新的产业革命，从而提升人类社会的生产效率。

大模型是在超大规模数据集上进行预训练、对人类知识和经验进行学习和提炼，形成的自主学习、自行推理的具备生成能力的算法模型。

大模型涉及的关键技术众多，其中模型架构、训练数据集、算力及训练算法等尤为关键，大模型的建立与应用，需要专业的人才搭建模型架构，也需要海量的数据资源用于对大模型训练，还需要足够的算力支撑，更需要对训练算法持续优化。

目前应用最广泛的Transformer（转换器）模型架构，采用自注意力机制，能够有效捕捉序列中的局部和全局信息，从而提高模型的涌现能力和泛化能力。涌现能力是指模型具有从原始训练数据中自动学习并发现新的、更高层次的特征和模式的能力。这些独立模态或跨模态新特征、能力或模式通常不是通过目的明确的编程或训练获得的，而是模型在大量多模态数据中自然而然学习得到，涌现能力是人工智能领域所获得的全新能力。涌现能力使大模型能够在无须人工干预的情况下，从原始的多模态数据中自动学习复杂的特征和模式，从而实现更准确和更高效的预测和决策。大模型技术这一特征特别适用于为点多面广的超大加油站网络的站经理提供经营决策支持，可以成为名副其实的AI决策助手。

为提升大模型应用的可靠性，需要大规模的数据集进行训练，其中自监督学习是一种常用的方式。自监督学习通过利用数据自身的特征进行标注，充分利用大规模的无标注数据集，大幅增强模型的训练效果。

大模型具有数据量大、数据带宽要求高、算力要求高的计算特点，且算法相对单一。如果要提高计算效率和性价比，就应该像超算那样选择更高计算密度的算力芯片。

此外，大模型的训练需要采用一些优化算法，如Adam（自适应矩估计算法）、LAMB（最小均方算法）等，以加速模型的收敛和提升模型的泛化能力。一个大模型的训练涉及众多问题，这些问题不仅有算法的设计问题、数据的准备问题，而且是一个精细化的工程问题，面临的挑战包括内存、通信、计算和调优等。

大规模预训练形成行业自主模型

大模型技术应用具有优良的精准性和泛化能力，为各种任务和应用场景带来更好的解决方案。大模型使用更多的参数和更复杂的结构，从而能够更好地表达数据中的复杂特征和规律，提高模型对数据的理解和刻画能力，提高模型的泛化能力和鲁棒性（Robust，强壮性、健壮性，指在异常和危险情况下系统生存的能力），为人工智能的应用带来了更广阔的前景和更多的可能性。

目前各行业需求和业务场景众多，人工智能需求呈现出碎片化、多样化的特点。从开发、调参、优化、迭代到应用，模型研发成本极高，且难以满足市场定制化需求，大模型提供了一种可行方案，也就是“预训练大模型+下游任务微调”的方式。大规模预训练可以有效地从海量标记和未标记的数据中获取知识，通过将知识存储到海量的参数中，并对特定任务进行微调，极大地扩展了模型的泛化能力，特别是对于垂直行业的应用，可以在预训练大模型的基础上固定模型参数，再采用高质量的行业小样本标注数据对模型任务进行微调，形成精准的行业人工智能模型，并进行快速应用和迭代，从而形成行业自主的模型。大模型采用的自监督学习方法及人类反馈的强化学习RLHF(人类反馈强化学习)等技术，可以减少数据标注，这在一定程度上解决了人工标注成本高、周期长、准确度不高的问题。行业人员不必花费更多精力在基础模型的建立和训练上，可将注意力集中在行业数据的标注和处理上,有效降低研发成本和技术实施的门槛。

随着大模型的参数规模、数据量、算力和训练技术的提高，大模型的精度也在不断提高。各个行业多样的业务场景应用和自主模型也必将受益于其良好的泛化和迁移学习性能，不断通过行业小样本数据训练和迭代来提升自主模型的精准性和鲁棒性。此外，通过提示词（prompt）及思维链(chain of thought) 等相关技术，能够挖掘模型的分析和推理能力，在细分任务上取得更优表现。

给每个加油站配一个参谋

加油站行业作为现代交通能源保障体系，具有高度社会化与网络化的属性，其中的超大网络规模的领导品牌，更是具有品牌集中与终端分散并存、产品同质与商圈差异并存、统一管理与自主经营并存的特征。在强化品牌统一、形象统一、规范统一、服务统一的前提下，借助阿米巴市场化机制，充分发挥基层管理人员的市场应变能力和灵活经营能力，是提升竞争力与创效力的关键。

然而，打造一支强大竞争力的基层管理队伍，特别是加油站经理队伍，是一个长期的过程，无法满足现实的急迫需求，同时，由于员工个体的差异性，也难以达到统一的优秀标准。对于拥有两三万座加油站的超大连锁经营加油站网络，想要招聘到两三万名优秀加油站经理，不仅是不现实的，也是承担不起的。但通过打造专属AI大模型，集内外部优秀职业经理人的经验与智慧于一体，并辅以行业监管法律法规、企业内控规范、专业营销管理知识工具，可为每位加油站经理和营销管理人员提供专属的私人订制服务，让每一位加油站经理秒变营销专家，让每一位管理人员秒变行业专家，让每一个促销方案秒变集大成者，让每一个加油站具有个性化、差异化竞争力。该方案在技术上和实践上具备可行性，而且是人均最经济、应用最高效、成果最实用、功能最全面的专属长效赋能工具，最重要一点是这个赋能工具是与时俱进的，不断自我迭代升级，吸纳最新的规范、理论与实践，永不过时。

专属大模型研发。这个AI大模型属于垂直行业应用，对于超大型加油站网络企业，可积极借助第三方高科技企业的力量，通过战略合作与自主研发结合，打造专属的大模型应用。有效利用战略合作加速专属大模型的研发，通过“预训练大模型+下游任务微调”的开发模式，既可以缩短研发周期，降低从零开始的研发费用，也有利于吸纳外部资源与经验，并通过内外部积累的海量实践案例与内控规范对模型进行训练。

专属大模型的核心功能。充分发挥AI大模型的巨量信息处理与迁移学习能力，为每一位加油站经理和经营管理人员提供随身参谋顾问的功能。

量价效决策。当加油站经理和经营管理人员面对市场波动与竞争对手的价格战或免费服务竞争时，如何处理好销量—价格—效益间的平衡，如何处理好单站—区域网络—公司整体利益最大化的平衡？这个时候，仅靠加油站经理和一线经营管理人员的个人经验与判断力就难以作出最佳应对，受个体的专业知识与实战经验的局限，也难以快速拿出最佳的应对方案。但把相关的资料信息输入专属大模型，则会基于法规、专业知识、所有同行成败经验及外部创新实践启示，快速产生一个量身打造的完整的解决方案。换言之，未来的加油站竞争，不是加油站经理一个人的智慧，不是一个人在战斗，需要集经验与智力之大成。让不优秀的人做出优秀的业绩，是专属大模型的独特竞争力。

营销策划案。针对不同加油站的特定客户群与商圈，在加油站现场和便利店自制一个打眼又撩人的促销广告海报，是每一个加油站经理面临的现实困扰。有了AI大模型，就会变得非常简单，只要输入关键信息，不仅可以快速给出广告文案，而且还会配上相宜的绘画图案，再也不需要加油站经理绞尽脑汁和手工涂鸦了。在互联网上一个加油站面向成千上万的客户，不同客户宣传信息和感兴趣内容有差异性，依靠传统方式手工制作不同广告海报是不能完成的任务，而采用大模型生成技术，可以根据每个客户不同的特性生成专属的海报，享有千人千面的极致体验。

加油、洗车、非油及异业合作业务动线的合理匹配，不仅影响到加油效率与综合创效能力，更直接影响每一位客户的消费旅程体验，直接影响客户的满意度和回头率。虽然每一个加油站都是独特的，但终究是大同小异，加油站经理无法做到对两三万座加油站的平面图与动线及客户服务接触点的学习研究，但AI大模型能，不仅能快速调阅和筛选，而且可以给出图示化的优化解决方案，其效能远远超过一个专家团队。

加油站运营管理。加油站运营始终是加油站经理的核心工作，但运营管理能力总是不尽如人意，如何才能快速提升两三万位加油站经理的运营管理能力？既不是靠每年蜻蜓点水式的培训能够解决的，也不是靠经理个人自学能够提升的，更不是靠说教训戒能够激发出来的。但有了AI大模型，就相当于给每个加油站经理配了一个师傅、教练、参谋，就如同不能强求每个士兵都一样身强力壮，但可以为每个士兵配一把精良合手的武器，企业要的是士兵的战斗力，而不是赤手空拳的人。

客户开发。客户开发不仅需要勤奋，多跑多问、多说多讲，更需要能力、方式方法与策略技巧。客户开发能力的提升，需要专业技能的培训，更需要两三万位加油站经理实战经验的分享学习。然而，通常一个成功的客户开发案例，有人看到了启示，借以活学活用，但更多人看到的是形式，要么生搬硬套，要么抵触抗拒。长期客户的开发与维护，需要甄别客户的真实需求，需要设计个性化的服务包，需要为客户长期合作提供利益最大化解决方案。对于机构客户开发而言，更像是一个商务投标，而完整有竞争力的标书编写，已远远超出普通加油站经理的能力，此时AI大模型就是最好的商务参谋与投标团队。有了AI大模型的加持，可以确保每个加油站经理的客户开发方案都是个性化和有竞争力的，可以大幅提高客户开发成功率。

非油业务。作为未来的战略接替核心业务，以便利店为主要载体的非油业务开发与运营，一直是加油站经理的短板，也是远比油品业务复杂得多的挑战。在新能源替代传统能源的时间窗口期，快速形成基层经营管理人员非油业务能力，是与商业模式同等重要的核心基础要素，直接关系到未来加油站网络的转型升级与盈利能力。非油业务迫切需要宏观商业模式创新，也需要微观营销创新和加油站管理人员能力提升，特别是每个加油站的商圈都不同，针对特定商圈的个性化的店面营销，需要加油站经理的经营智慧与业务能力做支撑，这其中，AI大模型的独特价值与作用，将成为传统石油公司由油向非油转型的重要工具。

打造一支具备多样化技能的团队

大模型技术对参数规模、数据、算力的高要求使得投入成本巨大，显然不是普通企业可以承受的。成功训练大模型不仅需要强大的硬件资源和优化算法，更需要一支具备多样化技能的团队。大模型训练需要的是一支多学科交叉的团队，需要共同协作，才能成功完成这项艰巨的任务。这正体现了大模型训练和应用的高门槛，既需要深厚的专业知识，又需要海量的资源和时间投入。

在加油站行业，传统的大石油公司拥有超级加油站终端网络和海量经营管理人才，面对能源转型与行业变革，应积极拥抱新技术，迎接新挑战，主动加大投入，积极作为，将新技术与现有的生产流程相结合，打造独一无二的加油站行业AI大模型，构建独特的竞争力与护城河。