国产精品看高国产精品不卡-国产精品看片-国产精品蝌蚪-国产精品狼人久久久久影院草久久一区二区三区午夜亚洲福-国产精品老熟女视频一区二区-国产精品理论片

作者/張興國

來源/邁點

圖源/攝圖網(wǎng)

“忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開”這句妙曼的詩句用來形容當下酒店業(yè)行業(yè)大模型的涌現(xiàn)十分貼切。10月27日，“2023酒店住宿餐飲業(yè)數(shù)字化發(fā)展峰會”舉行的聯(lián)合發(fā)布會上，云跡、輝驛、眾薈、首旅如家、邁點聯(lián)袂發(fā)布了各自的“酒店AI大模型”，一時真有點讓人目不暇接。

這是中國酒店業(yè)與新潮數(shù)字科技跟得最緊的一次。

去年末，OpenAI的ChatGPT橫空出世，掀起一股人工智能的狂潮，人們被AGI大模型的絕世本領(lǐng)驚得“花容失色”。今年3月初杭州特勤局邀請我為西湖國賓館高管講課，特地要求增加ChatGPT內(nèi)容。我用ChatGPT3.0自動書寫了一套介紹ChatGPT來龍去脈的PPT，并對GPT的優(yōu)劣進行了一次實例講解。說實話此時ChatGPT雖有一本正經(jīng)說瞎話的毛病，但其整體實力深深震驚了我，我意識到酒店行業(yè)一旦用上了這種所謂“大模型”，無疑會使數(shù)字化進程如虎添翼。

在隨后短短的半年時間里，國內(nèi)通用大模型高速發(fā)展，如雨后春筍。百度“文心一言”、阿里的“通義千問”、華為的“盤古”、科大訊飛的“星火”、中國移動的“九天眾擎”、中國聯(lián)通“鴻湖”等等幾十家大模型先后誕生。雖然性能上，與ChatGPT4.0相比有些距離，但在總體功能上也很管用，假以時日和經(jīng)過大量的中文材料訓練，在質(zhì)量上趕上國外產(chǎn)品頗有希望。

ChatGPT和大量國內(nèi)通用大模型的出現(xiàn)，以其開源的特性和溢出效應(yīng)將其所具有的能力擴展到更為廣泛的各行各業(yè)，一波行業(yè)專用大模型在經(jīng)過特殊的行業(yè)數(shù)據(jù)訓練和參數(shù)調(diào)整即預(yù)訓練-微調(diào)方法等復(fù)雜的技術(shù)熵變后應(yīng)運而生，其中就包括好幾個中國酒店住宿業(yè)的行業(yè)大模型：例如擅長住中體驗的云跡大模型“HotelGPT”;專注酒店業(yè)知識管理和制度、標準的輝驛大模型“妙沿”;聚焦酒店數(shù)字營銷的眾薈大模型“通薈”;專攻酒店營運現(xiàn)場管理的首旅如家“數(shù)字店長”;而邁點AI大模型有點酒店業(yè)“萬寶全書”的特點。

相信面對這些行業(yè)大模型絕大多數(shù)人有點瞠目結(jié)舌，一連串的疑惑浮現(xiàn)在深思的臉龐上：這些號稱酒店行業(yè)大模型的東西和ChatGPT、文心一言、星火究竟是啥關(guān)系?科技公司如何訓練出所謂的專業(yè)“大模型”?他們會在未來的酒店數(shù)字化過程中扮演什么角色，解決什么問題?如果真的有用，酒店集團和科技公司與它們最和諧的關(guān)系應(yīng)該是如何?其未來的商務(wù)模式可能會是那種形式?

我關(guān)注和推進了其中幾個大模型的研發(fā)過程，目睹了酒店數(shù)字專家在這個領(lǐng)域里辛勤耕耘的全過程，除了感動更有思考和殷切期待。

酒店AI大模型和GPT等通用大模型是一脈相承的關(guān)系還是獨立的創(chuàng)新?

ChatGPT及一眾國內(nèi)通用大模型出世后，人們嘗到了AI的甜頭：發(fā)現(xiàn)工作的思路、靈感被喚起不再是一種奢望;往日勞神費力的paperwork像制作PPT和Excel瞬間輕松起來，工作效率大大提高;就是非常燒腦的編碼技術(shù)也從神壇上跌落下來，只要設(shè)想好一個模式，大模型就會迅速幫你輸出一串令人心跳的Python代碼或其他機器語言。不過，有心人很快發(fā)現(xiàn)，這些通用大模型在整體智能水平大幅度提高的情勢下，用到專業(yè)領(lǐng)域或處理360行各等繁雜特殊的事務(wù)時智力立馬下降，甚至于胡說八道。比如說讓通用模型去處理酒店住宿業(yè)的許多專業(yè)問題它就顯得力不從心，顯然有高智商但無專業(yè)知識是這些通用模型的最大問題。

事實上ChatGPT大模型在推出時，OpenAI就預(yù)料到會有這樣的情形，通用模型雖然涵蓋了廣泛的知識，但對于特定行業(yè)或領(lǐng)域的深入了解必定有所不足。這是因為每個行業(yè)特定的語境和特定的術(shù)語完全不同，知識體系和技術(shù)路線也天壤之別，只有通過專業(yè)訓練才能幫助模型更好地理解和使用這些術(shù)語以解決行業(yè)問題。因此大模型廣泛采用開源的方法，或?qū)PI開放給各個行業(yè)，相當于把GPT的腦袋借給需要的行業(yè)，通過對模型進行特定領(lǐng)域的訓練，使其更精確地回答專業(yè)問題。這就是現(xiàn)在的通用模型衍生出專業(yè)(或行業(yè))模型的底層邏輯。

例如這次聯(lián)合發(fā)布的“酒店AI大模型”中，云跡科技的HotelGPT在百川2-13B、阿里千問-14B等基礎(chǔ)上進行訓練，輝驛科技的“妙沿”利用Langchain框架調(diào)用AI通用模型為“白澤”的內(nèi)核引擎，眾薈科技則在ChatGPT/ChatGLM等基礎(chǔ)上進行研發(fā)和訓練，首旅如家在GPT3.5/chatglm2基礎(chǔ)上訓練，邁點采用百度“文新千帆”作為訓練底座。

這些行業(yè)的大模型無一例外地把自己的“腦子”建立在某一個通用大模型上，相當于借用了一個出色的“大腦”，但又無一例外地對“大腦”進行了各有側(cè)重的強化訓練，俗話說“惡補專業(yè)知識”，通過這樣的環(huán)節(jié)“酒店AI大模型”有了自己的特殊本領(lǐng)，它成為了酒店住宿業(yè)的行家、專家。

舉一個例子，當系統(tǒng)從網(wǎng)絡(luò)上爬取了一個客人對酒店的一段評論：“這家酒店的服務(wù)太熱情了”。通常被歸類好評：服務(wù)人員非常友好和周到，但在酒店業(yè)的語境里，它還有另一種可能：服務(wù)過于熱情，客人可能感到有些騷擾，造成了不便，這就是抱怨了。酒店行業(yè)大模型要的是能夠充分理解各種酒店住宿業(yè)特殊場景下的具體問題的處理能力。

因此“酒店AI大模型”并非獨立門戶、自開山頭建立起來的一種AI系統(tǒng)，它是建立在多種通用大模型基礎(chǔ)上，灌輸以行業(yè)特種知識、技能訓練使之更適合住宿業(yè)的一種專家系統(tǒng)。“酒店AI大模型”的推出，將改變以往的AI如“智能語音前臺”或“某某智能音箱”回答問題時“專業(yè)性”較強(話題范圍很窄)，但一旦客人轉(zhuǎn)移話題系統(tǒng)立刻變傻的現(xiàn)狀。并且由于是建立在更強大的通用大模型基礎(chǔ)上，其通用智能非常強大，這又促進了“酒店AI大模型”專業(yè)能力的極大提升。從這個意義上說，“酒店AI大模型”與市場上諸如ChatGPT一類的通用大模型有千絲萬縷的聯(lián)系，但從技術(shù)路線上來說，可能系出多門，未必一定扯上血緣關(guān)系。

那是否每個行業(yè)都要推出自己的專業(yè)大模型呢?

我以為未必。首先，對于許多一般的知識和查詢，通用大模型如ChatGPT、盤古、星火可能就足夠了，但對于需要精確或?qū)I(yè)知識較“專”的行業(yè)(比如酒店、醫(yī)療、冶金等)，創(chuàng)建專業(yè)大模型可能更有價值和市場。另一個原因是創(chuàng)建、訓練和維持一個專業(yè)大模型需要長期的投入。

“酒店AI大模型”的出世對行業(yè)數(shù)字化意味著什么?

理論上說，“酒店AI大模型”的推出對行業(yè)數(shù)字化進程是一種“如虎添翼“的正面促進作用，實際效果怎樣則要看大模型的真實功能和效用，即真本實事，以及行業(yè)對這些大模型的態(tài)度：擁抱還是冷漠。

在華邑酒店的咖啡房里，有著酒店行業(yè)人工智能領(lǐng)軍人物之譽的林小俊—眾薈科技CEO，給我分享了一段抖音直播視頻：一位老練的酒店主播略帶口音，正侃侃而談推銷著自己的套餐：放價不停，酒店特惠。一邊介紹套餐的種種誘人的福利，一邊鼓勵觀者線上提問，線上作答。小俊問我對主播的表現(xiàn)評價如何?回答：非常夠格!小俊自豪地告訴我，那是眾薈的大模型。

首旅如家是中國酒店業(yè)中第一個推出專業(yè)大模型的酒店集團，CIO王波起了關(guān)鍵推動作用。他把這個模型直接稱為“數(shù)字店長”，是希望“它將每日的經(jīng)營復(fù)盤、市場熱點判斷、酒店收益管理、賓客服務(wù)反饋、風險和應(yīng)急處理等酒店60%的職能承擔起來”。

云跡負責大模型開發(fā)的曾祥云專家，是中科院技術(shù)研究所博士后，對我舉例說他們的大模型讓機器人地圖更新、動態(tài)避障、路徑規(guī)劃、任務(wù)調(diào)度、人機交互等多方面技術(shù)指標和產(chǎn)品性能大幅度提高。云跡已有超過2萬多家的酒店客戶，為了處理機器人每天應(yīng)用的各種問題，有一個數(shù)十人的售后客服團隊，在大模型支撐下，售后服務(wù)效率得到了顯著提升。在曾博士后方支持的云跡VP應(yīng)甫臣，是Google中國第一代工程師，他對專業(yè)大模型的價值判斷是：經(jīng)歷了早期的火熱后，當下的關(guān)鍵在于真正提升各垂直領(lǐng)域的生產(chǎn)力。應(yīng)總希望更多的大模型加入進來，一起加速酒店業(yè)數(shù)字化進程。

潘哲愷是輝驛科技專用大模型的主持者，這位畢業(yè)于美國紐約大學且立志要成為一名“數(shù)據(jù)科學家”的年輕人，對大模型風生水起創(chuàng)造的機會非常珍惜，對輝驛科技為他提供的舞臺十分感激。他對輝驛大模型將給酒店住宿業(yè)帶來的影響充滿了自信，期待“輝驛的大模型將是未來酒店行業(yè)的”知乎”。

邁點AI的開發(fā)負責人張超陽，在大數(shù)據(jù)架構(gòu)和AI模型設(shè)計上有豐富的經(jīng)驗。他特別自豪：得益于邁點14年來全域數(shù)據(jù)庫資源，他們大模型花了整整6個月，持續(xù)從海量的行業(yè)新聞、研究報告中融合學習，站在酒店人維度分析，訓練量超過100多萬tokens,終于能夠與人聊天結(jié)合上下文對話互動，高效快捷的幫助酒店人檢索內(nèi)容、創(chuàng)造解決方案。

這樣對“酒店AI大模型”的點狀評價有許多，且多層次、多側(cè)面。

如果系統(tǒng)化地描述，那可以概括為以下幾點：

⒈“酒店AI大模型”可以支持酒店日常營運，進行客房需求預(yù)測，物料預(yù)測、房價預(yù)測、收益預(yù)測，可以幫助管理酒店的房間存量和制定價格策略。幫助改善客戶入住和退房流程，提高運營效率。

⒉“酒店AI大模型”可以用來分析市場趨勢和客戶反饋，以調(diào)整和改進酒店的營銷策略。可以幫助生成個性化的電子郵件和營銷材料，以吸引不同客戶群體。

⒊“酒店AI大模型”可以進行良好的物業(yè)管理，可以改善各種設(shè)備、資產(chǎn)的運行情況，對各種運行的系統(tǒng)進行智能化的控制。

⒋“酒店AI大模型”可以幫助酒店高效實現(xiàn)OA管理，包括各種文本翻譯、文本起草、社交媒體的推文生成以保持活躍度。自動回復(fù)客戶在社交媒體上的提問或評論，提供基本信息或處理客戶問題。

⒌“酒店AI大模型”用于接受來自各個渠道的客戶意見、需求，進行分析，按照分類予以反饋、并采取適當?shù)男袆觼砀倪M服務(wù)。這種接受和反饋的渠道和方式是融媒體全智能的。

⒍其他用途的支持。

總之“酒店AI大模型”對未來酒店數(shù)字化的推進是全方位、全場景、全過程、全智能的。具體的應(yīng)用場景無法窮舉，它是一個不斷創(chuàng)新的過程。因此，“酒店AI大模型”是未來酒店住宿業(yè)數(shù)字化加速的“引擎”，但當下更像是與數(shù)字化一起脈動的探索者。

從通用大模型到“酒店AI大模型”的浴火重生到底蘊含了哪些必須的流程?

不管基于何種通用大模型，要將它訓練成為精通某一行業(yè)或某一領(lǐng)域知識或技能的專業(yè)大模型是一項高技術(shù)、復(fù)雜的、迭代性的過程。

我這里簡單地將此過程的主要步驟描述一下：

首先要明確設(shè)計的目標。例如，如果目標是為酒店行業(yè)創(chuàng)建一個專業(yè)模型，那么應(yīng)該考慮該行業(yè)中最常遇到的問題、需求以及客戶的疑慮。還有酒店住宿業(yè)也分成許多領(lǐng)域，比如純酒店服務(wù)、餐飲、娛樂、物業(yè)管理、運營、市場營銷等等，在具體的領(lǐng)域里面還可以細分，如物業(yè)管理又可分為能源、設(shè)備和設(shè)施管理、安全和保安、清潔和環(huán)境衛(wèi)生、園藝和景觀、廢物管理、停車管理、房務(wù)維修等等。

理論上可以做一個酒店住宿業(yè)的通用大模型，但這方方面面涉及知識還是太廣、數(shù)據(jù)訓練量巨大，投入也水漲船高。那么集中力量做一個領(lǐng)域“專業(yè)通”是比較靠譜的做法，現(xiàn)實的情況也是如此，這次發(fā)布的幾個“酒店AI大模型”都有自己的特色。所謂特色，就是說在某個領(lǐng)域我特別行，言下在別的領(lǐng)域我還不怎么樣。

如何確定大模型要達到的目標?常常和科技公司所涉及的領(lǐng)域和相關(guān)數(shù)據(jù)收集與處理的能力強勢在哪個方面有關(guān)。

重要的在于是否擁有數(shù)據(jù)收集與處理的優(yōu)勢。

對于酒店行業(yè)或其中細化領(lǐng)域(如住中行為、數(shù)字化營銷、SOP和相關(guān)制度)的專業(yè)模型，需要大量與該酒店住宿業(yè)或領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括文檔、手冊、行業(yè)報告、客戶互動記錄等。

舉云跡的例子，2萬多臺機器人在全國各檔次的酒店里整日跑來跑去執(zhí)行各種任務(wù)，云跡積累了千萬級的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有的是客人通過APP下達的購物指令，有的是客人通過電話或電視機下達的訂餐購物需求，有的是前臺發(fā)出的送物指令，有的是在電話中投訴，抱怨或表揚等等。這些數(shù)據(jù)統(tǒng)一經(jīng)過云跡的HDOS處理，轉(zhuǎn)換成最終的執(zhí)行命令并進入云跡云端的大數(shù)據(jù)庫，這就是云跡研發(fā)專業(yè)大模型的資源和底氣。

再如眾薈科技，十多年的輿情跟蹤服務(wù)，他們的機器爬蟲從各種融媒體上抓取了幾十萬家酒店基礎(chǔ)信息和4億條消費者的服務(wù)評價(俗稱網(wǎng)評)。這些網(wǎng)評在經(jīng)過眾薈的精細化標簽后裂變成細粒度的分析結(jié)果，成了人工智能系統(tǒng)辨析網(wǎng)評背后的情緒、語言真實的含義、行業(yè)特殊內(nèi)涵的利器和資源。眾薈利用這些數(shù)據(jù)資源，開發(fā)了以市場營銷為主的大模型也就順理成章了。

一般來說，有了數(shù)據(jù)，還應(yīng)該對原始數(shù)據(jù)進行清洗、標注和分類，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性，以便模型能夠更好地理解和分析這些數(shù)據(jù)所含的信息。這包括對評論、反饋、房間描述、系統(tǒng)日志等文本進行清理和標記，假設(shè)您收集了一些客戶對酒店的評論和反饋，這些評論可能是各種形式的文字，有些可能不夠規(guī)范或混亂。在數(shù)據(jù)清洗和標記過程中，您會發(fā)現(xiàn)文本中的一些雜亂或不必要的部分，比如拼寫錯誤、特殊字符、HTML標記、語言中個人習慣的“哼、哈”聲或其他噪音。例如，將"!!!!!"替換為"!"，或者刪除不必要的HTML標記，以確保文本更干凈和一致，這就是數(shù)據(jù)清理。

而數(shù)據(jù)標記是將文本分成更小的有意義的部分的過程，以便大模型能夠理解文本的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。在網(wǎng)評中，可以標記諸如評論主題、情感表達(積極、消極、中立)、提到的酒店設(shè)施等元素和評價維度等。這有助于大模型更好地理解評論的含義和信息。再通俗地說，數(shù)據(jù)清洗和標記就像是整理一本混亂的書籍，清洗就是去除書頁上的涂鴉和雜亂的筆記，使它變得更容易閱讀;標記就是在書中加入目錄、章節(jié)標題和頁碼，以幫助讀者更快地找到他們感興趣的內(nèi)容。通過清洗和標記，可以使大模型更好地理解和利用這些數(shù)據(jù)，提高其在酒店行業(yè)的應(yīng)用效果。

經(jīng)過上述準備后，還要進行最關(guān)鍵的一步，選擇通用大模型：到底選ChatGPT,還是選國內(nèi)的星火、盤古、百川等，這也是一個巨大的復(fù)雜工程，必須和你的信息系統(tǒng)技術(shù)環(huán)境最佳融合和符合你的人才支撐。因為這一步過于專業(yè)，此地略過。

然后將數(shù)據(jù)輸入經(jīng)過精心選擇的通用大模型，通過大量的重復(fù)性的訓練，就會積累對行業(yè)特有語境的敏感性和廣泛的知識面，它已經(jīng)具備了GPT之類的通用大模型沒有的專業(yè)素養(yǎng)。此時還要對大模型進行“兩環(huán)四節(jié)”的再調(diào)整性訓練：微調(diào)和訓練及驗證和測試。

前者是繼續(xù)用特殊數(shù)據(jù)和案例對專業(yè)模型進行微調(diào)和再訓練，促使大模型在特定的領(lǐng)域中表現(xiàn)更加優(yōu)秀，而不是僅僅保持通用的知識。后者是將專業(yè)大模型放在實際場景中進行測試，以驗證其性能和準確性。這包括利用行業(yè)專家提供的問題集，或使用真實的用戶查詢進行測試。這后面的“兩環(huán)四節(jié)”進行得徹底與否，也會對專業(yè)大模型的最終使用效果產(chǎn)生直接的影響。

同時上面提到的“微調(diào)”是一種非常關(guān)鍵的訓練途徑，目的使專業(yè)大模型更適應(yīng)特定工作的方法，換句話表達就是對專用模型進行一種個性化的培訓，以便它更好地完成酒店業(yè)特定領(lǐng)域的工作。

舉個例子，假設(shè)你訓練”酒店AI大模型”，它在理解和回答一般性問題方面表現(xiàn)尚可，但你希望它能夠在酒店業(yè)務(wù)中做更多的工作，比如提供酒店推薦、回答客戶問題或者預(yù)測酒店房價。特定任務(wù)“微調(diào)”的過程就是讓這個模型通過接受一些與酒店市場、預(yù)訂、分銷業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，來學習如何更好地完成這些特定的任務(wù)。這些數(shù)據(jù)可以包括客戶的酒店評價、酒店房價的歷史數(shù)據(jù)、酒店出租率和房價的關(guān)系、酒店一般的收益管理原則、酒店設(shè)施的描述等等。通過在這些數(shù)據(jù)上進行訓練，“酒店AI大模型”可以逐漸學會在酒店這些業(yè)務(wù)中有更好的表現(xiàn)，比如根據(jù)客戶偏好推薦酒店，回答客戶的問題，或者預(yù)測未來的價格趨勢。

經(jīng)過以上的繁復(fù)和大數(shù)據(jù)量的訓練過程，專業(yè)大模型算是初具形態(tài)，但距離向行業(yè)推出的目標至少還有二個步驟要去完成，每一步都是傷筋動骨的歷練：1、部署與實際應(yīng)用;2、持續(xù)的學習和更新。

當然專業(yè)大模型的訓練還有其它多種方法，例如眾薈就采用了混合模型法、輝驛采用集成性和API能力較強的Langchain框架等等，這里我就不一一敘述了。

通用大模型和“酒店AI大模型”的商業(yè)模式的探索

通用大模型和專用大模型都是在人工智能底座上經(jīng)過大量訓練培養(yǎng)出來的一種公共和專用服務(wù)平臺，其成長和維護必將耗用大量的人力、智力和財力，從本質(zhì)上是一種高端服務(wù)。事實上也為使用者無論是機構(gòu)、企業(yè)還是個人;系統(tǒng)還是直接的對人都有巨大的智力提升和勞效提升之功。因此，從長遠看它的商務(wù)模式必然是有償?shù)摹?/p>

簡單說來目前大約有以下幾種模式正在探索中：

1、訂閱制/會員制：類似于許多在線服務(wù)和應(yīng)用程序，用戶為持續(xù)訪問和獲得最新、最優(yōu)化的服務(wù)版本而支付費用。

2、按使用次數(shù)付費：每次請求、每分鐘使用或每千字等等，都有不同的費用標準。對國內(nèi)酒店行業(yè)大多數(shù)普通用戶來說，使用“酒店AI大模型”是最方便的使用方式，為此付些費用情理上是合理的。

3、企業(yè)合作和定制化服務(wù)：企業(yè)可能需要特定的、定制化的大模型解決方案。這可能涉及在特定數(shù)據(jù)集上進行培訓、優(yōu)化性能或添加專有功能。這些服務(wù)比標準使用更為高級，因此價格也要高些。

4、開放API和開發(fā)者工具：開發(fā)者可能希望將這些大模型集成到自己的應(yīng)用程序或系統(tǒng)中。通過提供有償?shù)腁PI訪問和開發(fā)者工具，擴大其大模型的應(yīng)用范圍并賺取收入。

5、免費的或付費的使用：大多數(shù)免費的是基礎(chǔ)版本或有限制次數(shù)的版本，付費的常常是高級版本。如ChatGPT3.5是免費版，4.0是付費版。

根據(jù)“2023酒店住宿業(yè)數(shù)字化發(fā)展峰會”聯(lián)合發(fā)布會上得到信息，這次聯(lián)袂推出的幾家“酒店AI大模型”其普遍還處在試水階段，商務(wù)模型并未成型：眾薈采用License授權(quán)、輝驛顯示為“內(nèi)測”、云跡采用植入機器人增強性能、首旅如家為集團內(nèi)部試用再視情推廣、邁點為微信小程序免費訂閱。

不管怎樣，我預(yù)計，上面幾種常用的商務(wù)模式對“酒店AI大模型”基本可選，問題在于我們酒店行業(yè)(酒店集團、獨立酒店、科技公司、相關(guān)人員等)能否接受這種新型的數(shù)字化服務(wù)，并將它與自己的事業(yè)結(jié)合起來。只有當這種接受和結(jié)合呈現(xiàn)良性狀態(tài)時，商務(wù)模式才可以被稱作“合適”的。

“酒店AI大模型”與酒店集團和科技公司的和諧關(guān)系

前面我們闡述了 “酒店AI大模型”對未來數(shù)字化進程具有強大的正向推進關(guān)系，那么是否所有的酒店集團、科技公司都有必要投入資金和人力去研發(fā)一個自有的“小寶貝”呢?

中國人有一個習慣，叫做“群羊效應(yīng)”，形象地描述就是說好那就大家做，說不好全嫌棄。且不說大模型這東西真的不好做，就是資金和人力的投入也是很大的一本賬。比較“和諧”的做法是“拿來主義”，為我所用。

酒店集團可以和這些“酒店AI大模型”建立直接的合作關(guān)系，將他們接入到自己的數(shù)字化系統(tǒng)中去，如接到CRS系統(tǒng)以增強客房的預(yù)訂能力、接入到自己的物業(yè)系統(tǒng)中，強化自己的各種設(shè)備的管理能力、接入到自己的OR系統(tǒng)，優(yōu)化自己的文檔和知識管理的路徑。零零總總，凡是現(xiàn)有的信息系統(tǒng)都可以和有特殊專長的AI大模型鏈接起來，仿佛為自己的系統(tǒng)添加了一個“AI智能引擎”，何樂不為?

對科技公司也是一個提升產(chǎn)品智能化的契機。目前酒店行業(yè)科技公司軟硬件產(chǎn)品、系統(tǒng)已經(jīng)相當豐富，但就其水準而言普遍停留在信息化時代，也就是以自動化為特征的“智能酒店1.0時代”，各種產(chǎn)品“自動”可以，智能不足。并且令大多數(shù)科技公司和CTO煩惱的是，產(chǎn)品開發(fā)似乎已經(jīng)走進了山窮水盡疑無路的死胡同，不知突圍的方向在哪里?今年七月，我在青島為首旅如家的數(shù)字化專家講授《酒店科技企業(yè)突圍的“五個維度”》時就指出，重要的維度之一就是“讓現(xiàn)有的產(chǎn)品更智慧”，而更智慧的捷徑之一就是引入“酒店AI大模型”。

也許對以上觀點大多數(shù)同仁是贊成的，但也一定會有人這樣想：既然“酒店AI大模型”對數(shù)字化建設(shè)這么有用，為何我自己不也搞一個?這樣的想法當然不能算錯，卻不一定明智。一方面，有進入“群羊效應(yīng)”的嫌疑，一哄而上的結(jié)局必然是大面積淘汰。另一方面，“酒店AI大模型”雖建立在通用大模型上面，然而把“通用大模型”訓練成“專用”大模型的過程絕不是喝著咖啡看看我文章解釋那么輕松，幾乎每個“酒店AI大模型”的背后都是博士級數(shù)字化專家嘔心瀝血的過程，我將之稱為“鳳凰涅槃-浴火重生”可謂言之鑿鑿，充滿敬意。

也有的同仁會說，引入“AI引擎提高自己系統(tǒng)的智慧性”這個說法我接受，但為什么不直接引入ChatGPT或國內(nèi)的星火、盤古?選擇性更多，使用體驗也不錯。為什么要引進或鼓勵使用““酒店AI大模型”?這種說法我在與諸多CIO和CEO交談中多次聽到，可以說有一定的代表性，但也顯示出這些觀點的持有者對大模型的認識還是膚淺的，對行業(yè)內(nèi)的“合作與共識”建立的觀念是淡薄的，我明確表示不敢茍同。

說這種觀點是膚淺的，是基于現(xiàn)在推出的幾款“酒店AI大模型”的數(shù)字底座都是國外或國內(nèi)的通用大模型，瞧不起這些行業(yè)大模型的基本能力就是瞧不起這些能力的提供者，誠如我在本文第三節(jié)中提到，這些“酒店AI大模型”就是在這些通用模型基礎(chǔ)上通過大量行業(yè)數(shù)據(jù)訓練而得到的，可以懷疑這里的專業(yè)訓練是否滿足你的特別要求，也就是說可以通過使用它，去質(zhì)疑它的專業(yè)AI能力是否足夠強，并且用自己的數(shù)據(jù)或場景幫助它不斷迭代、進步是比較好的做法。而一方面否定“酒店AI大模型”的底座智能性，一方面去引進被自己懷疑能力的通用大模型底座，這可以成為一種做法，卻是一種違背邏輯的做法。

說它是一種對行業(yè)內(nèi)的“合作與共識”的淡薄觀點，酒店住宿業(yè)本來就是一個傳統(tǒng)服務(wù)行業(yè)，在數(shù)字化方面的人才和資源特別珍貴、這幾年疫情又使行業(yè)受到重創(chuàng)，其數(shù)字化進程落后于其他行業(yè)，也落后于國家數(shù)字化建設(shè)規(guī)劃的階段目標。我們最好的辦法是集中優(yōu)勢資源，各干各的強項，同時用別人的強項或成果，形成一種合作環(huán)境，并將這種合作成為共識。

酒店集團和獨立酒店、科技公司和酒店各路專家，與“酒店AI大模型”加緊聯(lián)系，盡可能多地在各種場景中使用，其實也是一種最佳的“再訓練”。大模型有不斷學習的功能，它在提供服務(wù)的同時，也在吸取使用者的反饋。一方面使用者的場景是豐富的，是大模型研發(fā)者無法窮盡的，因此在大模型的數(shù)據(jù)庫里必然存在一定的盲區(qū);另一方面，你的使用及對結(jié)果的評價對大模型邏輯推理和算法都有不斷完善的的推力，可以最大限度克服大模型極有可能存在的“偏見”。因此從這個意義上說“使用”大模型本身就是一種對“酒店AI大模型”的支持和貢獻。

山東舜和酒店集團的VP任叢叢對此這樣評價，她感覺這些大模型一旦用到酒店的系統(tǒng)中，在美麗的環(huán)境、舒適的客房和善解人意的大模型支持下的各種智能系統(tǒng)，能夠準確理解客人的需求，并提供個性化、高效的服務(wù)體驗，這絕對是酒店業(yè)引領(lǐng)數(shù)字化時代的閃亮高光點。她樂觀地預(yù)測這會“讓我們的酒店更具競爭力和魅力!”

我相信，像任叢叢這樣對“酒店AI大模型”情有獨鐘，熱情擁抱的酒店住宿業(yè)高管不在少數(shù)。他們會是一群園丁，用自己的智慧去澆灌、培養(yǎng)這些剛剛出土的幼苗;他們所在的酒店、公司、機構(gòu)將會變成肥沃的土壤，讓“酒店AI大模型”在使用中茁壯成長。

誠然，我對這些“酒店AI大模型”的最終效果并不敢輕率評論或虛言妄贊，因為我和大家一樣還沒有足夠的使用經(jīng)歷，但我愿意多多地使用他們、支持他們、完善他們，其中雖有淘汰者也必有成功者。

這就是中國飯店協(xié)會酒店數(shù)字化專委會和我本人希望推進建立的“和諧”關(guān)系。