當前,通用人工智能(AGI)無疑是最熱的話題,伴隨大模型熱潮的到來,AGI的未來道路清晰可見,越來越多的企業深刻意識到它的趨勢性和價值所在。
近日,由朋湖網主持的“2023年度主題分享會Live Talk”線上直播系列活動第五期順利舉辦,本次直播對話貝銳科技營銷總經理王磊,達觀數據首席戰略官CSO劉江賢、Kyligence合伙人兼副總裁李棟,共同探討在大模型橫空出世、展望AGI時代的背景下,企業如何抓住這一時代機遇,重塑行業、重構業務。
以下是直播回顧:
(相關資料圖)
01 To B企業在AGI時代的新機遇是什么?
王磊先生是貝銳營銷總經理,作為SaaS行業的“老兵”,在談及To B企業在AGI時代的新機遇時,他表示:
在企業服務步入2.0的時代,AI在企業服務領域的風口來臨,但目前對于AI的應用,專注To B領域的公司要以公司所在的行業和場景作為切入點。比如說我們公司的產品經一些簡單的需求,或給客戶做工時的評估拆解,有時候也是用ChatGPT來做的,ChatGPT的生成結果非常仔細和豐富。但是,要用ChatGPT去回答企業服務的一些專業問題,就會立馬露餡,如生成企業營銷的話術、人才的測評、金融行業的風控等,這些領域還是很不靠譜的,因為本質上,企業不同于人,它的決策鏈條流程更長。
目前,ChatGPT在企業領域還有很多不成熟的地方,目前我看到的一個比較好的切入點,就是用來對于我們to B企業做一些用戶交流界面的服務,這方面還是挺靠譜的。這塊也需要我們各家to B企業提前做布局。
同時,王磊先生表示,在這個AI時代,在用戶交流這一領域,可能會誕生一到兩家企業服務的巨頭,就看誰先跑出來。但是其他的企業服務領域還需要找到適合自己的切入點,盲目的去重做一遍,把底層架構改一遍,這個可能還是要三思而后行,謀定而后動。
02 大模型在B端的商用會涉及到哪些問題與挑戰?
當前,在to B商業領域中,大模型的落地面臨著最大的挑戰。企業必須解決各種與大模型相關的問題,其技術和服務才能發揮作用,為客戶提供更好的服務。
對此,王磊先生提到,目前通用大模型現在主要應用于C端,to B領域可能我們要在行業大模型和垂直領域的大模型立馬進行深挖。大模型在商用會涉及到以下幾個方面的挑戰:整個產品產業體系架構的挑戰,如何把這些功能嫁接在它原有的一些平臺、流程上,才能在特別垂類的一些流程上才發揮出價值。
王磊先生也談到了貝銳在這方面的實踐。在貝銳方面,To B業務是根據特定場景進行劃分的,不同行業的特定場景需要細分來考慮。例如零售行業,可以將其應用于零售數據中臺的分析,以實現對零售行業所有智能設備的遠程維護。在此背景下,貝銳從一開始就在進行規劃,并沒有參與同質化的通用大模型競爭,而是將各種產業體系嵌入我們的特定場景應用中,將功能轉變為應用場景,然后在C端,他們也可能最終出現自己的大模型。在貝銳的遠程控制領域,可能也會形成自己的遠程連接大模型,其他的to B企業可能最終也會形成自己的大型模型,如客服領域的大型模型、財會領域的大型模型、人才領域的大型模型等。
因此,今年3月份貝銳具有預見性地發布了全新的數字化時代一體化架構。這是AGI時代下的調整,貝銳將自己的一體化架構分為六層,來支持其在領域和場景的深耕,這是貝銳在企業服務、遠程連接領域專業的大模型的商業做法。首先,貝銳從內部角度出發,在領域的行業知識上進行了挖掘,從而建立了自己行業的完整架構,并推出了各種解決方案,例如遠程支持、遠程運維、遠程醫療行業的會診等等。這是一個機遇,同時也是一個挑戰。
03關于行業的重塑,在AGI時代下的物聯網領域應該呈現怎樣的發展態勢?
關于AGI時代下的物聯網領域應該呈現怎樣的發展態勢,王磊先生表示,物聯網正處于一個百花齊放的下半場階段,我們需要不斷開發和探索更多應用場景,形成更多互動的方式,AGI的出現為物聯網的下半場帶來了無限的想象空間,特別是對大場景下企業的提效非常有幫助。
通過訓練后的大模型可以自動參與行業低強度實施的響應,取代人工的工作,這為小場景提供了更多多樣化、豐富的手段。我們過去主要負責數據鏈條中數據的采集、分析和預警處理,但沒有大模型參與的情況下,這些工作都是靠人工進行的。而經過大模型的訓練后,它可以自動化參與一些垂類行業的實施響應,為場景化提供了手段。
還有一些生態拓展,如芯片設計行業。在芯片設計過程中,可能需要將圖紙和生產工藝放大10萬倍。以前無法實現,但我們通過與AR廠商合作,結合圖片識別和AI的訓練,為先進制造行業提供更多賦能。這些行業中可能存在著肉眼難以判斷或創新迭代速度較慢的問題,而通過AGI的發展,它們可能變得更具自主可控性,甚至超越歐美。
在物聯網時代,一線企業的員工面對物聯網設備時,簡單操作可能還可行。但隨著智能設備數量的增加,一旦現場出現問題,他們需要遠程專家的診斷。因此,未來遠程連接可能會在末端、終端需要協助的時候發揮作用。AI可能會取代80%的人工工作,并解決問題。因此,我們認為大模型可能構建一個生態系統,我們并不是能處理所有事情的,為了應對這種變化,我們需要不斷加強我們的生態系統和護城河。
04?ToB企業需要怎樣的大模型能力?
去年工信部的數據顯示,我國智能制造裝備行業市場規模已經超過3萬億,在數字化時代,大量智能設備已廣泛應用于各行各業,企業在新時代需要進行數字化的新基建。
然而,新基建意味著設備需要更智能化,需要更多的數據來進行智能分析和控制。對此,王磊先生認為,設備本身需要植入智能連接的概念,這是下一個時代的新基建。像人和設備之間的關系,人們經常需要醫院治療,而現在大量智能設備的應用,例如PLC、公控機和各種設備,都需要維護。
在未來的十年中,企業需要向大量智能設備的過渡,減輕運維人員的工作量。這些設備分布廣泛且無人值守,因此使用AGI(通用人工智能)可能是解決方案之一。大量設備將更多地實現無人值守,并在碳中和領域發揮作用。
企業數字化和新基建的發展通過數字化和智能連接消除了人與設備、人與人、設備與設備之間的時空概念,使人類更加觸手可及,并通過AGI實現智能操控。企業數字化在下一個十年需要智能連接作為新基建是十分重要的,這是一個巨大的機遇。
在此番歷史機遇下,貝銳銳志創新,堅持投入打磨產品,用創新思維服務好更多的用戶和企業客戶,賦能千行百業。隨著AGI的出現,貝銳將持續深化在成熟場景中的智能化程度,提高與個人用戶和企業用戶的交互體驗,并推動更多令人驚喜的智能場景的出現。
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