界面新闻记者 |
大模型创业潮涌来，但商业化能力是横亘在每个公司面前的难题。一家名为衔远科技的公司找到的解法是：基于通用大模型能力在垂直领域落地场景应用。
成立于2021年的衔远科技位列AI创业中的明星梯队，创始人周伯文曾在京东担任技术委员会主席，用AI做消费者需求与产品设计的动态匹配。在此以前，他在美国IBM任人工智能基础研究院院长。目前也是清华大学惠妍讲习教授、电子工程系长聘教授。
衔远科技选择的应用领域是消费行业。据该公司介绍，其AI大模型为自研，数百亿级参数规模与相关训练让大模型在具备通用能力的基础上更擅长理解人与商品。通过ProductGPT，以生成式人工智能帮助企业与消费者实现从商品洞察、定位、设计、研发到营销的创新。
事实上，在愈发明朗的监管之下——我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》将于8月15日开始施行——做面向B端而非C端客户的生意，的确是更安全可行的方法。
周伯文近期接受了界面新闻专访，以下为经编辑的问答内容：
界面新闻：一种说法是，垂直大模型终将会被通用大模型替代，为什么衔远科技选择做垂直领域的AI模型？
周伯文：这是一个误解。垂直和通用的概念大概是去年ChatGPT发布以后才普及的。但我们2021年就创业了，本质的想法是把知识压缩进一个模型，来理解消费者，例如是商品的什么要素打动了消费者，跟他的情感有什么对应关系等等。这些东西如果我们能深入理解，就能通过模型将人与商品更好地连接起来。
现在大家讨论垂直还是通用大模型是一个错误观念，因为我从来不认为，一个在专业领域很强的大模型，它可以不具备通用能力。就好比一个人如果没有很好的通识教育，不懂阅读、数学，他就不可能成为精算师。但光有通用能力不一定能具备专业能力，所以我们做的事情是一样的。
界面新闻：衔远科技可以给客户提供什么服务？
周伯文：我已经从事了近30年的人工智能基础研究，2017年底回国，那几年在京东做商品供应链的落地。当时我们做了一个叫JD AI NueHub部门的平台，每天调用量达到100亿次，涉及产品的定义、设计、用户研究、市场洞察、交易、售后、客服等诸多方面。那时我发现大模型能力是可以释放给很多行业的。
现在衔远的核心产品是基于商品供应链大模型的企业级多轮对话平台ProductGPT。我们提供“5D”能力，包括对消费与供给的双侧市场机会进行洞察（Discover）；帮助企业分析消费人群与场景，定义并孵化爆品（Define）；协助设计创新型产品的外观、材质、包装及开发流程等（Design）；再到驱动研发、测试与品参改进（Develop）；最终通过生成千人千面的内容，完成对消费者的精准触达与高效转化（Distribute）。
界面新闻：为什么瞄准的是消费行业，而且最近关注食品饮料方面？
周伯文：如果一个产品从思考研发到规划推向市场需要三年，比如说汽车行业，我们虽然也有很多交流，但沟通的时间太长了。
食品饮料这些行业的迭代却非常快速，消费者的口味也在不断变化。很多饮料一年要推出数百个SKU去尝试，市场竞争走势是快鱼吃慢鱼。这要求企业对于消费者的变化要非常敏感，也最容易用生成式AI、智能化手段帮助他们生产新产品。所以这个行业值得我们冒险，展现价值。
界面新闻：这是否对客户本身的数字化有一定要求？
周伯文：企业拥抱大模型、通用人工智能的速度，一个是外因驱动，一个是内因驱动。外因很清楚，如果市场在快速变化，你的竞争对手都在用这些现有的大模型，不管怎么样你可能都得先用起来。否则别人在用大模型，你还要去发调研问卷。
有企业问我，是不是要先把数字中台做完，再来用这些智能化的工具？我举的例子是，数据中台是ad hoc（临时安排）的东西，它不是事前规划而是事后修正的，因为一个公司可能买了不同的数字化产品，企业内部数据是割裂的，这时才需要一个数据中台将它们融合。
换个角度，智能化能够帮助企业助推数字化。假如不同角色的员工都开始用一个智能copilot（AI助手），跟它对话，只要说一句你想做什么，就可以自动帮你调取CRM、ERP，查员工手册，通过它就自然完成了数据沉淀。所以现在如果还在投钱做数字化，一步一步来，可能到智能化迭代的时候你就落伍了。
界面新闻：大模型火了，从你的感受来看，投资圈是不是也比较着急，都来看这个赛道了？
周伯文：到现在这个阶段，虽然大家都在集中谈论这个事情，我相信最终投资还是认知决定，两个认知能对齐就会有默契感。我们所有人都在快速地学习中，接下来会继续分发和分层，大家有不同的思考、不同的风险容忍度都很正常。
界面新闻：互联网大厂和创业公司都在做AI大模型，但也没有走出一个很好的商业化模式，怎么看待目前的竞争？
周伯文：目前这个市场如何商业化，相信每家企业都有不同的答案。
这个答案可以交给时间，同样这也是创投的魅力，有不同的事情激励着大家去创业。我关注自己做的事情，看到了巨大的价值，也理解技术、预见技术能做成这样的事。如果没有ChatGPT，可能很多企业还要专注2-3年才会浮出水面。
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