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宇視張鵬國:AIGC AIoT,失望還是希望?
2023年05月15日 09:07:29來源:宇視科技點擊量:32603
導讀“改變舊格局、發現新藍海、提升運作效率、拓寬產品線”,宇視將堅持這四件大事,和合作伙伴一起,再合力拼搏二三十年。
  【智慧城市網 品牌專欄】5月9日,2023宇視合作伙伴大會在桐鄉烏鎮舉行,會上宇視科技CEO張鵬國提到,“生態為先,繁榮共生”代表了宇視的信心、底氣、技術和積累。“改變舊格局、發現新藍海、提升運作效率、拓寬產品線”,宇視將堅持這四件大事,和合作伙伴一起,再合力拼搏二三十年。
 
  以下為宇視科技CEO張鵬國在2023宇視合作伙伴大會的演講全文:
 
  各位尊敬的合作伙伴,大家好!
 
  昨天晚上和今天早上,我見到了很多老朋友和新朋友,我感覺過去這三年時間,大家的體型都發生了很多變化,有很多人體型變得很寬,我想應該是大家過得不太容易。
 
  AIoT尤其是AI,從2016年和我們這個行業結合在一起之后,大家有沒有感覺到技術在升維、競爭在加劇,但掙錢變得很困難?行業從業者的門檻和壁壘被抬得很高,看不到掙錢的拐點,我相信我們很多的合作伙伴都很失望。問題出在哪里?
 
  過去三年時間,我經常暴走三萬步、四萬步,想問題出在哪?我們正在思考這些問題的時候,大語言模型跳出來了。剛跳出來的時候其實我是沒感覺的,好像跟我們行業沒什么關系,但是技術進步太快,等到3月底4月初的時候,等到它跟視頻結合的技術開始出現的時候,我突然發現,這個大門被打開了,解決我們大家失望、沮喪、不掙錢、焦慮、壓力的鑰匙已經在手中了,那我今天要跟大家分享為什么。
 
  第一點,大家有沒有感覺到這個大語言模型由此帶來的AIGC技術,是一場技術平權和知識平權?是不是非常像從繁體字到簡體字的變革?在繁體字時代,教育、識文斷字、讀書是少數人的特權。在簡體字時代,我們中國基本上告別了文盲,我們每年有1000多萬的高校畢業生。
 
  AI技術在此之前就像繁體字;在AIGC到來之后, AI技術就像簡體字。具備通識能力的大模型,在解決長尾需求時,所需的場景標注數據量更小、開發周期更短。意味著什么呢?在座的任何一個合作伙伴可以做自己所在行業的細分算法和業務軟件,而成本更低。
 
  很多合作伙伴不會再只是做“搬箱子”的工作,這是一次非常大的技術的躍遷。在AIGC技術跳出來之前,我們的行業焦慮、不安、有壓力,AIGC突然給我們行業注入了非常強的技術和發展的動能,待會我會逐一分解是什么動能,它解決了四個要素。
 
  第一,解決行業技術分層和生態分層的問題。以前這種行業的分層是不好的,把太多的合作伙伴變成了做“搬箱子”的工作,讓太多的合作伙伴越過越艱難,技術邊疆越做越小。
 
  第二,給行業帶來了效率的極度提升。AIoT行業很碎片化,售前效率、售后效率、銷售效率偏低,我們為此都非常痛苦,但是AIGC會讓我們的行業效率大幅攀升。
 
  第三,AIGC將為行業帶來非常強大的業務變革的引擎,會幫我們挖掘視頻數據衍生的新業務藍海。
 
  第四,我們這個行業其實嚴格意義上來說是反AIGC的,因為視頻內容是要保真的。但這就像矛和盾的較量,矛有多強,盾就會有多強,會給我們帶來很多新增的市場。我們這個行業其實是AIGC技術的非常接地氣的一個實戰試驗場,AIGC和AIoT兩個互為因果、教學相長、相互攀升,我們會看到這個雙螺旋給行業帶來的變革是巨大的、是長期的、是非常值得期待的。
 
  什么是舊秩序?就是我們在人、車這兩個領域,看似取得了一些技術突破,但是大家有沒有分析過,為什么是這兩個技術上我們取得突破,而其他很多的細分算法上并沒有?因為人車有三個特點:第一,高度標準化;第二,原始的采集工作已經完成;第三,存在社會管理、交通管理的基本需求,這三個要素都具備。除此之外的其他細分算法并沒有形成規模效應,也并沒有形成非常值得期待的藍海。
 
  我們從2016年到現在七年時間,沒有看到蓬勃向上的、蔚為壯觀的行業新秩序,而只是在兩個非常窄的細分賽道里面,做著殘酷的紅海競爭。這個秩序的根本原因是什么?太多貼近用戶的、長尾的、定制化的、有特色的需求和算法,以及業務軟件,實現效率太低,實現成本太高。
 
  客戶滿意嗎?最終的客戶滿意嗎?很不滿意。合作伙伴有沒有掙到錢?沒有。我們這種公司疲憊不疲憊?這一切應該結束了,要結束了。AIGC技術和AIoT的結合,有可能給我們締造一塊新的大陸。
 
  我們先講第一塊新大陸,AIGC在我們這個行業的首個落地就是CV計算機視覺,它將會被重構,之前大公司構造的技術壁壘已經被抹平了,大家又回到同一起跑線上。
 
  我們試過用AIGC生成的代碼,80%是可用的。我們把80%可用的代碼做成一個推理和訓練的平臺,把平臺推給大家。每一位合作伙伴在平臺注入用戶的業務流和源數據,就可以生成你們所在行業的算法,是你們的知識產權,不是宇視的知識產權,這是第一點。
 
  第二點,用戶的業務流、管理流可以被大語言模型輕松定義、并且代碼生成,那么各細分客戶群的業務軟件的開發,會比以前效率高很多。屆時在座各位會同時擁有兩件利器:第一,細分行業算法;第二,細分行業業務軟件,多么令人興奮。
 
  其次是大語言模型的原點叫NLP自然語言處理如果有一天,我告訴你們在座的每一位,宇視未來將有1萬名售前工程師、有10萬名售前工程師,你們肯定不信;但是如果我告訴你們,每個售前工程師有100個數字人是他的數字孿生,你們信不信?一個員工每天只能工作8小時,下班后打開他的100個數字人,可以繼續跟全球的合作伙伴溝通。
 
  這一天很遠嗎?這一天很近,我們到年底就可以實現它。那意味著什么呢?我們有大量的售前工作、售后工作、配置工作、報價工作,重復性的工作可以完全被機器人和機器取代。我們可以把這套平臺推給合作伙伴、送給合作伙伴,那我們的效率是不是同時提升了?公司的運營成本是不是同時降低了?NLP會成為我們在座所有人提高公司管理效率的工具。
 
  還有一塊讓我非常興奮的就是MM多模態。我剛看到這個字眼的時候沒有太在意,但是當SAM技術(Segment Anything Model 分割一切模型)跳出來之后,突然意識到有一塊巨大藍海打開了。
 
  在座的每一位合作伙伴都有大量用戶端數據,這些數據非常靠近用戶,但是長期沉睡,每3個月、每6個月、每1年、每2年,數據被抹掉,沒有任何商業價值,因為有數據保密法。但是在私有云部署的視頻數據,真的沒有商業價值嗎?有誰能幫客戶實現商業價值?就是在座各位——離客戶最近的合作伙伴,可以幫客戶實現商業價值。工具是什么呢?多模態。
 
  舉一個簡單例子,在今天開會的會場——烏鎮,我們公司部署了很多攝像頭,這些攝像頭產生了大量的數據。如果烏鎮有一個業務,5塊錢掃碼就可以幫你自動生成旅行路線和專屬旅行視頻,你可以回去留存,你愿意嗎?前幾天的五一假期,烏鎮每天有超10萬游客,可以帶來相當可觀的收益。當我們把這個業務推給最終用戶的時候,哪個用戶不興奮?
 
  比如千方做交通的TOCC,有海量車的數據、路的數據、交通擁堵的數據,我們可以把這些數據做成個人出行的指南推給你,而你只需要幾塊錢就可以省兩三個小時。這就是多模態帶給這個行業的巨大機會。
 
  我們最后再講到反AIGC,其實我們這個行業叫安全防范行業,最忌諱改視頻、改圖像,因為可見光是沒有深度的,但是紅外、紫外和結構光可以幫助我們的行業改變這一點。同時為了防止視頻被惡意篡改,虹膜、靜脈、掌紋等技術都會加入,將會大幅拓寬行業的技術邊疆,拉寬行業產品線,AIoT行業將快速進入更多的細分賽道。矛與盾的較量永無止境,矛有多尖,盾就有多厚;山有多高,水就有多長。
 
  一切為了渠道,為了一切渠道,為了渠道一切,所以我們今天大會的主題是“生態為先·繁榮共生”,我相信AIGC和AIoT的結合,會給我們在座所有的合作伙伴帶來基業常青的美好拐點。祝大家萬事如意,事業興旺,謝謝大家!
關鍵詞 物聯網人工智能
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