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地球上有一種最古老、最具生命力和延續(xù)性的生物體，叫阿米巴，可以向各個方向伸出“偽足”，從而使整個身體的形狀變化不定，造就了強大的適應(yīng)能力，在地球上已經(jīng)存在了幾十億年。

1959年，稻盛和夫成立京瓷公司，歷經(jīng)4次全球性的經(jīng)濟危機仍屹立不倒，專家學者研究后發(fā)現(xiàn)，京瓷的經(jīng)營方式與“阿米巴蟲”的群體行為方式非常類似，于是得名“阿米巴經(jīng)營模式”。在該模式下，企業(yè)組織可以隨外部環(huán)境變化而不斷“變形”，調(diào)整到最佳狀態(tài)，即能適應(yīng)市場變化的靈活組織。其思路是把公司分成若干個獨立核算的小組，采取最簡單的會計核算方法，通過交易獲取利潤，自食其力、自負盈虧。

而擁有幾萬座加油站的石油化工企業(yè)，如何發(fā)揮“阿米巴經(jīng)營模式”的優(yōu)勢？本文深入分析了AI（人工智能）大模型技術(shù)在加油站零售行業(yè)的應(yīng)用前景及構(gòu)建AI大模型的原則和路徑，旨在幫助油品零售行業(yè)的各級管理人員提升能力并提高零售終端的競爭力。敬請關(guān)注。

所有的行業(yè)都可以憑借技術(shù)創(chuàng)新、模式創(chuàng)新、價值創(chuàng)新而蛻變。

在當今數(shù)字化的世界中，人工智能（AI）和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展影響到生活的各個方面。這一領(lǐng)域的最新技術(shù)之一——大模型技術(shù),正對眾多行業(yè)產(chǎn)生深遠影響。

大模型技術(shù)對于成品油零售行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展與轉(zhuǎn)型升級同樣具有重要的現(xiàn)實意義和獨特商業(yè)價值，特別是對于新能源業(yè)務(wù)發(fā)展與出行生態(tài)建設(shè)，更是不可替代的專業(yè)能力提升與業(yè)務(wù)創(chuàng)新的助推器。

加油站行業(yè)是一個與國民經(jīng)濟和人民生活息息相關(guān)的行業(yè)，也是一個競爭激烈且高度同質(zhì)化的行業(yè)。在大力推廣“阿米巴自主經(jīng)營模式”的趨勢下，加油站經(jīng)理和各級管理人員須不斷提高市場化競爭的能力以應(yīng)對激烈競爭。打造專業(yè)化的AI大模型技術(shù)應(yīng)用，就成為合規(guī)守正、集智創(chuàng)新、快速智能、自我進化的智慧解決方案有效抓手。

本版文字由 王旭東博士 陳歡博士 唐傲博士 楊緒勇博士 提供

AI技術(shù)從來沒有像現(xiàn)在這樣成為人們廣泛討論的技術(shù)，人工智能正在改變和影響人們生產(chǎn)生活的方方面面。概括地說，大模型技術(shù)是指超大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過海量數(shù)據(jù)和計算資源不斷訓練和優(yōu)化，從而實現(xiàn)更加精準和高效的人工智能模型，利用其良好的泛化能力和涌現(xiàn)能力實現(xiàn)多場景應(yīng)用的技術(shù)。它不是從無到有的技術(shù)，而是隨著深度學習技術(shù)取得突破而來，其應(yīng)用場景已經(jīng)在語言教育、醫(yī)學診斷、圖像生成、證券金融、文娛生活、生命科學等諸多領(lǐng)域得到迅猛發(fā)展。

大模型技術(shù)應(yīng)用場景可歸為兩大類，其一是作為人機交互接口的“大模型+應(yīng)用”，例如今天的許多“在線客服”將被其替代；其二是作為決策輔助的“人工大腦”，充分發(fā)揮其在大數(shù)據(jù)處理、邏輯推理、分析判斷的能力并構(gòu)建專屬場景應(yīng)用，成為更博學、更智慧、更高效、更理智的行業(yè)專家。隨著大模型技術(shù)的成熟與廣泛應(yīng)用，特別是在各行各業(yè)的垂直應(yīng)用，必將觸發(fā)一次新的產(chǎn)業(yè)革命，從而提升人類社會的生產(chǎn)效率。

大模型是在超大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓練、對人類知識和經(jīng)驗進行學習和提煉，形成的自主學習、自行推理的具備生成能力的算法模型。

大模型涉及的關(guān)鍵技術(shù)眾多，其中模型架構(gòu)、訓練數(shù)據(jù)集、算力及訓練算法等尤為關(guān)鍵，大模型的建立與應(yīng)用，需要專業(yè)的人才搭建模型架構(gòu)，也需要海量的數(shù)據(jù)資源用于對大模型訓練，還需要足夠的算力支撐，更需要對訓練算法持續(xù)優(yōu)化。

目前應(yīng)用最廣泛的Transformer（轉(zhuǎn)換器）模型架構(gòu)，采用自注意力機制，能夠有效捕捉序列中的局部和全局信息，從而提高模型的涌現(xiàn)能力和泛化能力。涌現(xiàn)能力是指模型具有從原始訓練數(shù)據(jù)中自動學習并發(fā)現(xiàn)新的、更高層次的特征和模式的能力。這些獨立模態(tài)或跨模態(tài)新特征、能力或模式通常不是通過目的明確的編程或訓練獲得的，而是模型在大量多模態(tài)數(shù)據(jù)中自然而然學習得到，涌現(xiàn)能力是人工智能領(lǐng)域所獲得的全新能力。涌現(xiàn)能力使大模型能夠在無須人工干預(yù)的情況下，從原始的多模態(tài)數(shù)據(jù)中自動學習復雜的特征和模式，從而實現(xiàn)更準確和更高效的預(yù)測和決策。大模型技術(shù)這一特征特別適用于為點多面廣的超大加油站網(wǎng)絡(luò)的站經(jīng)理提供經(jīng)營決策支持，可以成為名副其實的AI決策助手。

為提升大模型應(yīng)用的可靠性，需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)集進行訓練，其中自監(jiān)督學習是一種常用的方式。自監(jiān)督學習通過利用數(shù)據(jù)自身的特征進行標注，充分利用大規(guī)模的無標注數(shù)據(jù)集，大幅增強模型的訓練效果。

大模型具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)帶寬要求高、算力要求高的計算特點，且算法相對單一。如果要提高計算效率和性價比，就應(yīng)該像超算那樣選擇更高計算密度的算力芯片。

此外，大模型的訓練需要采用一些優(yōu)化算法，如Adam（自適應(yīng)矩估計算法）、LAMB（最小均方算法）等，以加速模型的收斂和提升模型的泛化能力。一個大模型的訓練涉及眾多問題，這些問題不僅有算法的設(shè)計問題、數(shù)據(jù)的準備問題，而且是一個精細化的工程問題，面臨的挑戰(zhàn)包括內(nèi)存、通信、計算和調(diào)優(yōu)等。

大規(guī)模預(yù)訓練形成行業(yè)自主模型

大模型技術(shù)應(yīng)用具有優(yōu)良的精準性和泛化能力，為各種任務(wù)和應(yīng)用場景帶來更好的解決方案。大模型使用更多的參數(shù)和更復雜的結(jié)構(gòu)，從而能夠更好地表達數(shù)據(jù)中的復雜特征和規(guī)律，提高模型對數(shù)據(jù)的理解和刻畫能力，提高模型的泛化能力和魯棒性（Robust，強壯性、健壯性，指在異常和危險情況下系統(tǒng)生存的能力），為人工智能的應(yīng)用帶來了更廣闊的前景和更多的可能性。

目前各行業(yè)需求和業(yè)務(wù)場景眾多，人工智能需求呈現(xiàn)出碎片化、多樣化的特點。從開發(fā)、調(diào)參、優(yōu)化、迭代到應(yīng)用，模型研發(fā)成本極高，且難以滿足市場定制化需求，大模型提供了一種可行方案，也就是“預(yù)訓練大模型+下游任務(wù)微調(diào)”的方式。大規(guī)模預(yù)訓練可以有效地從海量標記和未標記的數(shù)據(jù)中獲取知識，通過將知識存儲到海量的參數(shù)中，并對特定任務(wù)進行微調(diào)，極大地擴展了模型的泛化能力，特別是對于垂直行業(yè)的應(yīng)用，可以在預(yù)訓練大模型的基礎(chǔ)上固定模型參數(shù)，再采用高質(zhì)量的行業(yè)小樣本標注數(shù)據(jù)對模型任務(wù)進行微調(diào)，形成精準的行業(yè)人工智能模型，并進行快速應(yīng)用和迭代，從而形成行業(yè)自主的模型。大模型采用的自監(jiān)督學習方法及人類反饋的強化學習RLHF(人類反饋強化學習)等技術(shù)，可以減少數(shù)據(jù)標注，這在一定程度上解決了人工標注成本高、周期長、準確度不高的問題。行業(yè)人員不必花費更多精力在基礎(chǔ)模型的建立和訓練上，可將注意力集中在行業(yè)數(shù)據(jù)的標注和處理上,有效降低研發(fā)成本和技術(shù)實施的門檻。

隨著大模型的參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)量、算力和訓練技術(shù)的提高，大模型的精度也在不斷提高。各個行業(yè)多樣的業(yè)務(wù)場景應(yīng)用和自主模型也必將受益于其良好的泛化和遷移學習性能，不斷通過行業(yè)小樣本數(shù)據(jù)訓練和迭代來提升自主模型的精準性和魯棒性。此外，通過提示詞（prompt）及思維鏈(chain of thought) 等相關(guān)技術(shù)，能夠挖掘模型的分析和推理能力，在細分任務(wù)上取得更優(yōu)表現(xiàn)。

給每個加油站配一個參謀

加油站行業(yè)作為現(xiàn)代交通能源保障體系，具有高度社會化與網(wǎng)絡(luò)化的屬性，其中的超大網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的領(lǐng)導品牌，更是具有品牌集中與終端分散并存、產(chǎn)品同質(zhì)與商圈差異并存、統(tǒng)一管理與自主經(jīng)營并存的特征。在強化品牌統(tǒng)一、形象統(tǒng)一、規(guī)范統(tǒng)一、服務(wù)統(tǒng)一的前提下，借助阿米巴市場化機制，充分發(fā)揮基層管理人員的市場應(yīng)變能力和靈活經(jīng)營能力，是提升競爭力與創(chuàng)效力的關(guān)鍵。

然而，打造一支強大競爭力的基層管理隊伍，特別是加油站經(jīng)理隊伍，是一個長期的過程，無法滿足現(xiàn)實的急迫需求，同時，由于員工個體的差異性，也難以達到統(tǒng)一的優(yōu)秀標準。對于擁有兩三萬座加油站的超大連鎖經(jīng)營加油站網(wǎng)絡(luò)，想要招聘到兩三萬名優(yōu)秀加油站經(jīng)理，不僅是不現(xiàn)實的，也是承擔不起的。但通過打造專屬AI大模型，集內(nèi)外部優(yōu)秀職業(yè)經(jīng)理人的經(jīng)驗與智慧于一體，并輔以行業(yè)監(jiān)管法律法規(guī)、企業(yè)內(nèi)控規(guī)范、專業(yè)營銷管理知識工具，可為每位加油站經(jīng)理和營銷管理人員提供專屬的私人訂制服務(wù)，讓每一位加油站經(jīng)理秒變營銷專家，讓每一位管理人員秒變行業(yè)專家，讓每一個促銷方案秒變集大成者，讓每一個加油站具有個性化、差異化競爭力。該方案在技術(shù)上和實踐上具備可行性，而且是人均最經(jīng)濟、應(yīng)用最高效、成果最實用、功能最全面的專屬長效賦能工具，最重要一點是這個賦能工具是與時俱進的，不斷自我迭代升級，吸納最新的規(guī)范、理論與實踐，永不過時。

專屬大模型研發(fā)。這個AI大模型屬于垂直行業(yè)應(yīng)用，對于超大型加油站網(wǎng)絡(luò)企業(yè)，可積極借助第三方高科技企業(yè)的力量，通過戰(zhàn)略合作與自主研發(fā)結(jié)合，打造專屬的大模型應(yīng)用。有效利用戰(zhàn)略合作加速專屬大模型的研發(fā)，通過“預(yù)訓練大模型+下游任務(wù)微調(diào)”的開發(fā)模式，既可以縮短研發(fā)周期，降低從零開始的研發(fā)費用，也有利于吸納外部資源與經(jīng)驗，并通過內(nèi)外部積累的海量實踐案例與內(nèi)控規(guī)范對模型進行訓練。

專屬大模型的核心功能。充分發(fā)揮AI大模型的巨量信息處理與遷移學習能力，為每一位加油站經(jīng)理和經(jīng)營管理人員提供隨身參謀顧問的功能。

量價效決策。當加油站經(jīng)理和經(jīng)營管理人員面對市場波動與競爭對手的價格戰(zhàn)或免費服務(wù)競爭時，如何處理好銷量—價格—效益間的平衡，如何處理好單站—區(qū)域網(wǎng)絡(luò)—公司整體利益最大化的平衡？這個時候，僅靠加油站經(jīng)理和一線經(jīng)營管理人員的個人經(jīng)驗與判斷力就難以作出最佳應(yīng)對，受個體的專業(yè)知識與實戰(zhàn)經(jīng)驗的局限，也難以快速拿出最佳的應(yīng)對方案。但把相關(guān)的資料信息輸入專屬大模型，則會基于法規(guī)、專業(yè)知識、所有同行成敗經(jīng)驗及外部創(chuàng)新實踐啟示，快速產(chǎn)生一個量身打造的完整的解決方案。換言之，未來的加油站競爭，不是加油站經(jīng)理一個人的智慧，不是一個人在戰(zhàn)斗，需要集經(jīng)驗與智力之大成。讓不優(yōu)秀的人做出優(yōu)秀的業(yè)績，是專屬大模型的獨特競爭力。

營銷策劃案。針對不同加油站的特定客戶群與商圈，在加油站現(xiàn)場和便利店自制一個打眼又撩人的促銷廣告海報，是每一個加油站經(jīng)理面臨的現(xiàn)實困擾。有了AI大模型，就會變得非常簡單，只要輸入關(guān)鍵信息，不僅可以快速給出廣告文案，而且還會配上相宜的繪畫圖案，再也不需要加油站經(jīng)理絞盡腦汁和手工涂鴉了。在互聯(lián)網(wǎng)上一個加油站面向成千上萬的客戶，不同客戶宣傳信息和感興趣內(nèi)容有差異性，依靠傳統(tǒng)方式手工制作不同廣告海報是不能完成的任務(wù)，而采用大模型生成技術(shù)，可以根據(jù)每個客戶不同的特性生成專屬的海報，享有千人千面的極致體驗。

加油、洗車、非油及異業(yè)合作業(yè)務(wù)動線的合理匹配，不僅影響到加油效率與綜合創(chuàng)效能力，更直接影響每一位客戶的消費旅程體驗，直接影響客戶的滿意度和回頭率。雖然每一個加油站都是獨特的，但終究是大同小異，加油站經(jīng)理無法做到對兩三萬座加油站的平面圖與動線及客戶服務(wù)接觸點的學習研究，但AI大模型能，不僅能快速調(diào)閱和篩選，而且可以給出圖示化的優(yōu)化解決方案，其效能遠遠超過一個專家團隊。

加油站運營管理。加油站運營始終是加油站經(jīng)理的核心工作，但運營管理能力總是不盡如人意，如何才能快速提升兩三萬位加油站經(jīng)理的運營管理能力？既不是靠每年蜻蜓點水式的培訓能夠解決的，也不是靠經(jīng)理個人自學能夠提升的，更不是靠說教訓戒能夠激發(fā)出來的。但有了AI大模型，就相當于給每個加油站經(jīng)理配了一個師傅、教練、參謀，就如同不能強求每個士兵都一樣身強力壯，但可以為每個士兵配一把精良合手的武器，企業(yè)要的是士兵的戰(zhàn)斗力，而不是赤手空拳的人。

客戶開發(fā)。客戶開發(fā)不僅需要勤奮，多跑多問、多說多講，更需要能力、方式方法與策略技巧。客戶開發(fā)能力的提升，需要專業(yè)技能的培訓，更需要兩三萬位加油站經(jīng)理實戰(zhàn)經(jīng)驗的分享學習。然而，通常一個成功的客戶開發(fā)案例，有人看到了啟示，借以活學活用，但更多人看到的是形式，要么生搬硬套，要么抵觸抗拒。長期客戶的開發(fā)與維護，需要甄別客戶的真實需求，需要設(shè)計個性化的服務(wù)包，需要為客戶長期合作提供利益最大化解決方案。對于機構(gòu)客戶開發(fā)而言，更像是一個商務(wù)投標，而完整有競爭力的標書編寫，已遠遠超出普通加油站經(jīng)理的能力，此時AI大模型就是最好的商務(wù)參謀與投標團隊。有了AI大模型的加持，可以確保每個加油站經(jīng)理的客戶開發(fā)方案都是個性化和有競爭力的，可以大幅提高客戶開發(fā)成功率。

非油業(yè)務(wù)。作為未來的戰(zhàn)略接替核心業(yè)務(wù)，以便利店為主要載體的非油業(yè)務(wù)開發(fā)與運營，一直是加油站經(jīng)理的短板，也是遠比油品業(yè)務(wù)復雜得多的挑戰(zhàn)。在新能源替代傳統(tǒng)能源的時間窗口期，快速形成基層經(jīng)營管理人員非油業(yè)務(wù)能力，是與商業(yè)模式同等重要的核心基礎(chǔ)要素，直接關(guān)系到未來加油站網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)型升級與盈利能力。非油業(yè)務(wù)迫切需要宏觀商業(yè)模式創(chuàng)新，也需要微觀營銷創(chuàng)新和加油站管理人員能力提升，特別是每個加油站的商圈都不同，針對特定商圈的個性化的店面營銷，需要加油站經(jīng)理的經(jīng)營智慧與業(yè)務(wù)能力做支撐，這其中，AI大模型的獨特價值與作用，將成為傳統(tǒng)石油公司由油向非油轉(zhuǎn)型的重要工具。

打造一支具備多樣化技能的團隊

大模型技術(shù)對參數(shù)規(guī)模、數(shù)據(jù)、算力的高要求使得投入成本巨大，顯然不是普通企業(yè)可以承受的。成功訓練大模型不僅需要強大的硬件資源和優(yōu)化算法，更需要一支具備多樣化技能的團隊。大模型訓練需要的是一支多學科交叉的團隊，需要共同協(xié)作，才能成功完成這項艱巨的任務(wù)。這正體現(xiàn)了大模型訓練和應(yīng)用的高門檻，既需要深厚的專業(yè)知識，又需要海量的資源和時間投入。

在加油站行業(yè)，傳統(tǒng)的大石油公司擁有超級加油站終端網(wǎng)絡(luò)和海量經(jīng)營管理人才，面對能源轉(zhuǎn)型與行業(yè)變革，應(yīng)積極擁抱新技術(shù)，迎接新挑戰(zhàn)，主動加大投入，積極作為，將新技術(shù)與現(xiàn)有的生產(chǎn)流程相結(jié)合，打造獨一無二的加油站行業(yè)AI大模型，構(gòu)建獨特的競爭力與護城河。