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地球上有一種最古老、最具生命力和延續性的生物體，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，造就了強大的適應能力，在地球上已經存在了幾十億年。

1959年，稻盛和夫成立京瓷公司，歷經4次全球性的經濟危機仍屹立不倒，專家學者研究后發現，京瓷的經營方式與“阿米巴蟲”的群體行為方式非常類似，于是得名“阿米巴經營模式”。在該模式下，企業組織可以隨外部環境變化而不斷“變形”，調整到最佳狀態，即能適應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，如何發揮“阿米巴經營模式”的優勢？本文深入分析了AI（人工智能）大模型技術在加油站零售行業的應用前景及構建AI大模型的原則和路徑，旨在幫助油品零售行業的各級管理人員提升能力并提高零售終端的競爭力。敬請關注。

所有的行業都可以憑借技術創新、模式創新、價值創新而蛻變。

在當今數字化的世界中，人工智能（AI）和大數據技術的發展影響到生活的各個方面。這一領域的最新技術之一——大模型技術,正對眾多行業產生深遠影響。

大模型技術對于成品油零售行業的高質量發展與轉型升級同樣具有重要的現實意義和獨特商業價值，特別是對于新能源業務發展與出行生態建設，更是不可替代的專業能力提升與業務創新的助推器。

加油站行業是一個與國民經濟和人民生活息息相關的行業，也是一個競爭激烈且高度同質化的行業。在大力推廣“阿米巴自主經營模式”的趨勢下，加油站經理和各級管理人員須不斷提高市場化競爭的能力以應對激烈競爭。打造專業化的AI大模型技術應用，就成為合規守正、集智創新、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技術從來沒有像現在這樣成為人們廣泛討論的技術，人工智能正在改變和影響人們生產生活的方方面面。概括地說，大模型技術是指超大規模神經網絡模型通過海量數據和計算資源不斷訓練和優化，從而實現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能力實現多場景應用的技術。它不是從無到有的技術，而是隨著深度學習技術取得突破而來，其應用場景已經在語言教育、醫學診斷、圖像生成、證券金融、文娛生活、生命科學等諸多領域得到迅猛發展。

大模型技術應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”，充分發揮其在大數據處理、邏輯推理、分析判斷的能力并構建專屬場景應用，成為更博學、更智慧、更高效、更理智的行業專家。隨著大模型技術的成熟與廣泛應用，特別是在各行各業的垂直應用，必將觸發一次新的產業革命，從而提升人類社會的生產效率。

大模型是在超大規模數據集上進行預訓練、對人類知識和經驗進行學習和提煉，形成的自主學習、自行推理的具備生成能力的算法模型。

大模型涉及的關鍵技術眾多，其中模型架構、訓練數據集、算力及訓練算法等尤為關鍵，大模型的建立與應用，需要專業的人才搭建模型架構，也需要海量的數據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優化。

目前應用最廣泛的Transformer（轉換器）模型架構，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能力和泛化能力。涌現能力是指模型具有從原始訓練數據中自動學習并發現新的、更高層次的特征和模式的能力。這些獨立模態或跨模態新特征、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數據中自然而然學習得到，涌現能力是人工智能領域所獲得的全新能力。涌現能力使大模型能夠在無須人工干預的情況下，從原始的多模態數據中自動學習復雜的特征和模式，從而實現更準確和更高效的預測和決策。大模型技術這一特征特別適用于為點多面廣的超大加油站網絡的站經理提供經營決策支持，可以成為名副其實的AI決策助手。

為提升大模型應用的可靠性，需要大規模的數據集進行訓練，其中自監督學習是一種常用的方式。自監督學習通過利用數據自身的特征進行標注，充分利用大規模的無標注數據集，大幅增強模型的訓練效果。

大模型具有數據量大、數據帶寬要求高、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化算法，如Adam（自適應矩估計算法）、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計問題、數據的準備問題，而且是一個精細化的工程問題，面臨的挑戰包括內存、通信、計算和調優等。

大規模預訓練形成行業自主模型

大模型技術應用具有優良的精準性和泛化能力，為各種任務和應用場景帶來更好的解決方案。大模型使用更多的參數和更復雜的結構，從而能夠更好地表達數據中的復雜特征和規律，提高模型對數據的理解和刻畫能力，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生存的能力），為人工智能的應用帶來了更廣闊的前景和更多的可能性。

目前各行業需求和業務場景眾多，人工智能需求呈現出碎片化、多樣化的特點。從開發、調參、優化、迭代到應用，模型研發成本極高，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“預訓練大模型+下游任務微調”的方式。大規模預訓練可以有效地從海量標記和未標記的數據中獲取知識，通過將知識存儲到海量的參數中，并對特定任務進行微調，極大地擴展了模型的泛化能力，特別是對于垂直行業的應用，可以在預訓練大模型的基礎上固定模型參數，再采用高質量的行業小樣本標注數據對模型任務進行微調，形成精準的行業人工智能模型，并進行快速應用和迭代，從而形成行業自主的模型。大模型采用的自監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，可以減少數據標注，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。行業人員不必花費更多精力在基礎模型的建立和訓練上，可將注意力集中在行業數據的標注和處理上,有效降低研發成本和技術實施的門檻。

隨著大模型的參數規模、數據量、算力和訓練技術的提高，大模型的精度也在不斷提高。各個行業多樣的業務場景應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，不斷通過行業小樣本數據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) 等相關技術，能夠挖掘模型的分析和推理能力，在細分任務上取得更優表現。

給每個加油站配一個參謀

加油站行業作為現代交通能源保障體系，具有高度社會化與網絡化的屬性，其中的超大網絡規模的領導品牌，更是具有品牌集中與終端分散并存、產品同質與商圈差異并存、統一管理與自主經營并存的特征。在強化品牌統一、形象統一、規范統一、服務統一的前提下，借助阿米巴市場化機制，充分發揮基層管理人員的市場應變能力和靈活經營能力，是提升競爭力與創效力的關鍵。

然而，打造一支強大競爭力的基層管理隊伍，特別是加油站經理隊伍，是一個長期的過程，無法滿足現實的急迫需求，同時，由于員工個體的差異性，也難以達到統一的優秀標準。對于擁有兩三萬座加油站的超大連鎖經營加油站網絡，想要招聘到兩三萬名優秀加油站經理，不僅是不現實的，也是承擔不起的。但通過打造專屬AI大模型，集內外部優秀職業經理人的經驗與智慧于一體，并輔以行業監管法律法規、企業內控規范、專業營銷管理知識工具，可為每位加油站經理和營銷管理人員提供專屬的私人訂制服務，讓每一位加油站經理秒變營銷專家，讓每一位管理人員秒變行業專家，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。該方案在技術上和實踐上具備可行性，而且是人均最經濟、應用最高效、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，吸納最新的規范、理論與實踐，永不過時。

專屬大模型研發。這個AI大模型屬于垂直行業應用，對于超大型加油站網絡企業，可積極借助第三方高科技企業的力量，通過戰略合作與自主研發結合，打造專屬的大模型應用。有效利用戰略合作加速專屬大模型的研發，通過“預訓練大模型+下游任務微調”的開發模式，既可以縮短研發周期，降低從零開始的研發費用，也有利于吸納外部資源與經驗，并通過內外部積累的海量實踐案例與內控規范對模型進行訓練。

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

量價效決策。當加油站經理和經營管理人員面對市場波動與競爭對手的價格戰或免費服務競爭時，如何處理好銷量—價格—效益間的平衡，如何處理好單站—區域網絡—公司整體利益最大化的平衡？這個時候，僅靠加油站經理和一線經營管理人員的個人經驗與判斷力就難以作出最佳應對，受個體的專業知識與實戰經驗的局限，也難以快速拿出最佳的應對方案。但把相關的資料信息輸入專屬大模型，則會基于法規、專業知識、所有同行成敗經驗及外部創新實踐啟示，快速產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，不是加油站經理一個人的智慧，不是一個人在戰斗，需要集經驗與智力之大成。讓不優秀的人做出優秀的業績，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，是每一個加油站經理面臨的現實困擾。有了AI大模型，就會變得非常簡單，只要輸入關鍵信息，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理絞盡腦汁和手工涂鴉了。在互聯網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容有差異性，依靠傳統方式手工制作不同廣告海報是不能完成的任務，而采用大模型生成技術，可以根據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、非油及異業合作業務動線的合理匹配，不僅影響到加油效率與綜合創效能力，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接觸點的學習研究，但AI大模型能，不僅能快速調閱和篩選，而且可以給出圖示化的優化解決方案，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，也不是靠經理個人自學能夠提升的，更不是靠說教訓戒能夠激發出來的。但有了AI大模型，就相當于給每個加油站經理配了一個師傅、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，企業要的是士兵的戰斗力，而不是赤手空拳的人。

客戶開發?？蛻糸_發不僅需要勤奮，多跑多問、多說多講，更需要能力、方式方法與策略技巧。客戶開發能力的提升，需要專業技能的培訓，更需要兩三萬位加油站經理實戰經驗的分享學習。然而，通常一個成功的客戶開發案例，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。長期客戶的開發與維護，需要甄別客戶的真實需求，需要設計個性化的服務包，需要為客戶長期合作提供利益最大化解決方案。對于機構客戶開發而言，更像是一個商務投標，而完整有競爭力的標書編寫，已遠遠超出普通加油站經理的能力，此時AI大模型就是最好的商務參謀與投標團隊。有了AI大模型的加持，可以確保每個加油站經理的客戶開發方案都是個性化和有競爭力的，可以大幅提高客戶開發成功率。

非油業務。作為未來的戰略接替核心業務，以便利店為主要載體的非油業務開發與運營，一直是加油站經理的短板，也是遠比油品業務復雜得多的挑戰。在新能源替代傳統能源的時間窗口期，快速形成基層經營管理人員非油業務能力，是與商業模式同等重要的核心基礎要素，直接關系到未來加油站網絡的轉型升級與盈利能力。非油業務迫切需要宏觀商業模式創新，也需要微觀營銷創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，需要加油站經理的經營智慧與業務能力做支撐，這其中，AI大模型的獨特價值與作用，將成為傳統石油公司由油向非油轉型的重要工具。

打造一支具備多樣化技能的團隊

大模型技術對參數規模、數據、算力的高要求使得投入成本巨大，顯然不是普通企業可以承受的。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，需要共同協作，才能成功完成這項艱巨的任務。這正體現了大模型訓練和應用的高門檻，既需要深厚的專業知識，又需要海量的資源和時間投入。

在加油站行業，傳統的大石油公司擁有超級加油站終端網絡和海量經營管理人才，面對能源轉型與行業變革，應積極擁抱新技術，迎接新挑戰，主動加大投入，積極作為，將新技術與現有的生產流程相結合，打造獨一無二的加油站行業AI大模型，構建獨特的競爭力與護城河。