AI产业趋势分享交流会20240611

AI产业趋势分享交流会20240611_导读2024年06月12日00：17 关键词 大模型生成式AIOIAI语言理解苹果智能化引擎财报投资自动驾驶机器人社交电力开源模型标杆案例B端C端人工智能搜索代码模型量化基金公有大模型全文摘要 本次会议聚集了众多来自不同领域的专家，共同探讨了人工智能的最新进展及其对企业的影响。重点关注了基于大模型和生成式AI的技术创新，特别是这些技术如何助力企业在B端市场实现转型和发展 。讨论涵盖了人工智能在语言理解方面的重大突破，这一进步对于创造更为智能化的应用和服务至关重要。与会者强调了开源技术和私有化部署在推动人工智能落地方面的重要性，并分享了相关企业和组织的经验和展望。共识认为，人工智能正处于快速发展期，具有深远的社会和经济影响，未来将充满更多的机遇与挑战。讨论着重于使用大语言模型和专门系统构建能够解决具体问题的代理，旨在提供更有效的解决方案并促进业务增长。同时，也提及了市场上存在多种大语言模型的API，导致模型 选择的重要性降低，重点转向满足用户的实际需求和AI的落地需求。此外，讨论还涵盖了如何通过视频内容营销和深入了解客户的需求来定制解决方案，表达了不以短期收入增长为主要目标的决心，计划长期投入于案例研究和标准化建设。国内外的大模型市场竞争激烈，其中一些大厂通过提供高质量的模型和降低成本保持领先地位。面对行业挑战和市场需求的变化，一些公司进行了B端业务的转型探索，成功将技术优势转化为B端服务，在AI技术应用上取得了显著成效。同时也指出了企业向 新技术转型可能面临的难题，如优势转换和数据使用的法律界定问题。多位专家认为，尽管AI投资目前面临一定的风险，但从长远来看，人工智能在各行各业的应用前景仍旧广阔，特别是在B2B领域。投资者应更多关注那些能够实现实际落地应用的项目，而不仅是追求技术上的先进性。随着技术的发展，预计会出现新的商业模式和端侧模型部署，数据的重要性也在不断增加。讨论聚焦于B端应用的发展前景及实施过程中的问题，强调了技术与人类工作的互补性，以及在实际操作中清晰的需求表达、文档准确性以及必要的人工干预的重要性。最后，预测了C端应用尤其是游戏、影视等领域将因AI能力的深化而迎来巨大的发展空间，苹果、微软等科技巨头通过开放API鼓励开发者创新，预 计将推动AI在C端应用领域的繁荣。章节速览 ●00：00探索人工智能的未来：技术创新与企业应用□在本次活动中，来自不同领域的专家 共同探讨了人工智能的最新进展及其对企业的影响。重点关注了基于大模型和生成式AI的技术创新 ，以及这些技术如何助力企业在B端市场的转型和发展。讨论涉及了人工智能在语言理解方面的突破 ，这一进步对于实现更加智能化的应用和服务至关重要。同时，强调了开源技术和私有化部署在推动人工智能落地方面的重要性，并分享了相关企业和组织的经验和展望。最终达成共识，认为人工智能正处于快速发展期，具有深远的社会和经济影响，未来将有更多的机遇和挑战等待着行业参与者共同 探索和应对。 ●07：50大语言模型的选择和打造案例□讨论集中在使用大语言模型和专门系统（如CCM 、一线客服系统等）构建能够实际解决具体问题的“代理”或“agent”。参与者强调了将人类知识转化为决策流程的重要性，并指出尽管大语言模型取得了进 步，但仍难以完成复杂的流程决策。因此，他们着手开发结合大语言模型与特定领域系统的代理，旨在提供更有效的解决方案并实现业务增长。此外，对话中提到了市场上存在多种大语言模型的API ，导致模型选择变得重要性降低。重点转为满足用户的实际需求和AI落地需求，而非单纯追求更高的模型性能。为了验证这些解决方案的实际效果并建立信任，提出了通过打造“口碑闭环”的案例来证明其价值的观点。□最后，讨论涉及到制作视频内容作为一种市场营销和获客手段，以及通过深度交流了解客户的独特需求，进而定制解决方案。同时，公司表达了不以短期收入增长为主要目标的决心，计划长期投入于案例研究和标准化建设，旨在为各行业提供可复用的人工智能解决方案。 ●13：03国内外大模型竞争格局及AI对搜索行业影响探讨□当前国内大模型市场竞争激烈 ，大厂占据明显优势。通过提供高质量的模型和降低成本，大厂如快手、阿里等在公有大模型领域持续领先。此外，AI正在深刻改变搜索行业，虽面临现有巨头的挑战，但仍有机会在特定领域取得突破 。 ●25：01B端业务转型与AI落地实践□面对行业挑战和市场需求的变化，该公司进行了B 端业务的转型探索，重点发展面向企业的服务。通过对过往经验的总结和对未来趋势的把握，该公司成功将自身的技术优势和运维经验转化为B端服务，特别是在AI技术的应用上取得了显著成效。公 司不仅提供了包括云计算、客户服务优化、数据分析等一系列解决方案，还通过不断的学习和实践，深化了对B端客户需求的理解和满足。此外，公司积极探索海外市场，寻求将中国的技术创新推广至全球。 ●37：53行业大模型与企业应用：微调与中台化道路□行业大模型依托巨量数据难以被企业 知识库影响，主要通过微调进行个性化的应用。企业更侧重于利用模型的推理能力和公共知识库，通过技术如RAD进行专业文档检索，实现对企业内部数据的有效推理和应用。强调构建强中间台 的重要性，简化应用部署，提升效率。 ●42：00颠覆性技术与数据利用挑战□企业从传统架构向新技术转型可能面临优势转换和数 据使用法律界定难题。早期投资和技术积累可能转变为‘沉默成本’，同时大数据训练需要考虑版权问题。特斯拉的视觉技术路线展示后来者如何利用现有资源打破先发优势，强调单一技术路径并非最优，多传感器数据融合带来的挑战亦需克服。 ●47：24看好人工智能发展，尤其是B2B和C2C应用□多位专家认为，尽管AI投资目 前面临一定泡沫风险，但从长远来看，人工智能在各行各业中的应用前景仍然十分广阔。特别是在B2B领域，由于其业务的独特性和对客户关系的重视，使得这一领域的投资具有较大的吸引力和稳定性。同时，C2C领域的应用也逐渐成为关注焦点，预计未来将出现更多创新产品和服务。专家们强 调，投资者应更多地关注那些能够实现实际落地应用的项目，而不仅仅是追求技术上的先进性。此外 ，行业内对于如何提升用户体验和保护用户隐私的关注度日益提高，预示着未来的AI发展方向将更加注重实用和人性化。 ●52：07探讨大模型价格战及行业发展趋势□随着大模型对数据需求增强，行业正面临价格 竞争，各参与者降低价格以优化成本。长期而言，这将推动行业技术创新与成本效率提升。同时，随着技术的发展，未来或将出现新的商业模式，如端侧模型部署，以及在特定场景下，如家政服务领域 ，机器人技术的进步可能会加速。此外，数据的重要性日渐凸显，成为企业间竞争的关键因素之一。 ●58：59探讨B端应用的发展与挑战□讨论聚焦于B端应用的发展前景及实施过程中遇到的 问题，特别提到技术与人类工作的互补性，强调虽然目前的技术不能完全取代人力，但能显著提高效率和降低成本。同时指出在实际操作中，清晰的需求表达、文档的准确性以及人工干预的必要性仍是关键因素。此外，通过案例分享，说明了AI和数字化工具如何被应用于不同行业以优化流程并提升效益，但也指出了这些技术应用仍处于发展阶段，需进一步观察和探索。 ●01：05：22AI在C端应用的未来发展与机遇□随着AI技术的发展，C端应用尤其是 游戏、影视等领域将有巨大发展空间。AI能力的深化将带来更加个性化的用户体验，但需要强大的底层技术支持和丰富的应用生态。类似苹果、微软等科技巨头通过开放API等方式鼓励开发者创新 ，预计将推动AI在C端应用领域的繁荣。问答回顾 发言人问：能否简述一下你们公司近期在人工智能领域的主要布局和计划？ 发言人□答：最近我们完成了第一季度财报发布，并在会议上透露了联网移动公司正在利用大模型生成式AI的机会向tob业务进行转型的布局和努力。我们期望通过与市场和投研机构的合作研究 探讨大模型产业，并借此让大家了解猎豹移动的新变化。 发言人问：在您看来，当前的人工智能技术特别是对语言的理解能力是如何改变行业的，并对未来有何影响？ 发言人□答：人工智能的发展具备了对语言的理解能力，这是以往的人工智能所不能比拟的。语言理解难题的突破使得人们普遍达成共识，认为这是一次生产力革命，将推动自动驾驶、机器人等多个领域的巨大变革。目前的大模型不仅实现了多任务处理，而且有望实现跨领域通用应用，因此对于各行业具有深远影响。 发言人问：您如何看待当前大模型市场竞争态势以及各家公司在大模型方面的特点？ 发言人□答：国内大模型市场并不稀缺，大型企业和垂直领域公司均有涉及并开发了多个大模型。在未来一两年或两三年的时间尺度内，预计会出现多种技术和商业模式的竞争格局。尽管如此，公有大模型由大型厂商主导的趋势较为明显，而这些大厂商凭借自身的优势和技术积累在市场竞争中占据领先地位。 发言人问：在当前中国人工智能行业背景下，你觉得人才密度对其发展有何影响？ 发言人□答：在中国，人工智能行业的人才密度非常高，无论是做应用还是模型训练，招人的难度并没有想象中那么大。只要舍得投入资金，就能够迅速建立起强大的研发团队。此外，算法和工程的差异化虽有差异，但由于人才密集度的存在，这些差距得到了极大弥补。 发言人问：大模型在竞争格局中的优势体现在哪些方面？ 发言人□答：大模型拥有持续的发展优势，它们能够组建多个团队，开放更多资源，例如快手就在这方面表现突出。同时，大厂如快手等拥有稳定的商业模式，能够通过降低价格或免费提供服务来应对市场竞争。相比之下，创业公司在选择与大厂合作时面临挑战，通常难以找到合适的商业模式，并且必须自行探索闭环和吸引用户。 发言人问：对于AI对搜索行业的影响，您怎么看？ 发言人答：AI对搜索行业的改变是革命性的，许多初创公司正在利用AI改进用户体验，例如米卡 等聚焦于强化型应用，打造基于文章内容的搜索服务。然而，在正常逻辑下，大型搜索引擎如谷歌将采取积极措施保持市场份额，不断调整产品策略和技术迭代，因此全面颠覆搜索格局较为困难。但在特定领域，如电商等，AI驱动的搜索有望取得突破并占据一定份额。 发言人问：在企业中，人工智能技术如何最先被营销领域的企业和岗位充分利用，并取得了明显的效果？ 发言人□答：在当前阶段，人工智能接口或服务主要用于提升营销活动的执行效率，例如快速编写销售文案和绘制广告图。早期杭州的一家做出口外贸的公司在使用此类工具后，其工作效率得到了极大提升。 发言人问：AI在客服及企业内部岗位的应用具体体现在哪些方面？ 发言人答：AI在客服领域的应用显著提高了处理客户需求的精准度与速度，从之前的关键词命中系统升级至结合大模型后的90%以上识别率。此外，AI还帮助企业解决内部培训考核难题，特别是在连锁商户中统一管理加盟商的培训和考核。 发言人问：AI在数据分析方面的应用是如何替代人工工作的？ 发言人答：AI通过云端数据分析功能可以自动发现并分析云资源使用中的浪费情况，避免过去人工抄表后手动分析的工作量。同时，在养猪等行业，AI可替代手工数据录入和分析工作，提高数据处理效率。 发言人问：在人才专业化背景下，AI技术如何发挥作用并改变原有职业结构？ 发言人答：AI技术降低了对企业所需专业知识（如编程和特定行业知识）的高度依赖，原本由程序员负责的定制化开发任务变得相对容易实现。AI强大的自学能力使得非专业人士也能理解和运用一定水平的专业知识进行数据分析等工作。 发言人问：AI在高层次应用中能否帮助企业进行经营决策，并举例说明？ 发言人答：AI已经在一定程度上能够辅助企业制定战略决策，比如通过大数据分析预测产品的市场需求和投资回报率，甚至如某些研究显示，AI在股票选择方面已经超越部分人类分析师。然而，这 仍受限于底层数据的质量以及模型本身的决策能力。 发言人问：目前AI在中国市场的普及程度及挑战有哪些？ 发言人答：AI在国内市场的推广面临一些挑战，如人力成本相对较低时，如果没有显著提升生产效率或用户体验，用户的付