嘉賓介紹
快問快答
1、能否介紹下你們的產品和核心套用場景？以及它們在市場中的獨特價值是什麽？
（1）產品
核心產品：利用700億參數MoE架構醫療健康大模型創造AI Agents賦能消費醫療企業，讓AI Agents充當其服務人員，使其降本增效；未來希望直接To C，結合軟硬件，為使用者提供7*24小時的健康管理服務，成為每個人身邊的健康助手甚至是健康管家、家庭醫生。
具體形態：微信機器人（最常用形式）、APP、小程式等；公司也正在不斷探索，未來希望用大模型結合硬件，打造如AI眼鏡等產品。
（2）套用場景：
B端：
訓練企業大模型，以微信機器人等形態服務消費醫療和院外醫療機構客戶。
例：訓練肺結核和幽門螺旋桿菌的專家模型服務美年大健康的客戶、訓練正畸專家模型服務歡樂口腔的客戶，極大節省其人工成本，提高效率。
C端：
目前並未大量商業化，處於前期探索階段，未來希望AI Agents成為每個中國家庭的家庭醫生，結合硬件（如AI眼鏡）起到承上啟下，溝通內外的關鍵作用。
（3）獨特價值
技術：依托於清華實驗室頂尖醫療大模型技術，國內最早一批落地MoE架構大模型和端雲融合MoE模型；
商業及私有數據資源：美年大健康（全國第一大上市體檢機構）作為公司重要股東持續提供健康套用數據、流量、場景；歡樂口腔等消費醫療行業頭部機構作為公司重要客戶提供穩定現金流及健康管理長周期數據。
2、生成式人工智能對你們的產品設計、客戶推廣、定價策略等帶來了哪些變化？
（1）產品設計：
利用AI輔助產品研發及制作產品設計稿等，在產品設計上提升了約30%的效率。
（2）客戶推廣：
精準行銷：透過分析客戶數據，AI可以辨識目標客戶群體，從而實作更精準的行銷策略；
個人化推薦：AI可以根據使用者的健康需求，提供個人化的健康產品或服務推薦。
（3）定價策略
動態定價：根據市場趨勢、客戶個人化需求動態調整定價策略。
3、在大模型和生成式AI技術快速發展的背景下，你們如何確保自己的產品底層技術始終保持行業領先地位？
首先，公司本身具備技術領先優勢：CTO許哲楠是清華大學電腦系博士，清華大學學生演算法協會發起人、清華大學通用人工智能研究會（THUAGI）發起人，公司依托於清華實驗室頂尖醫療大模型技術，是國內最早一批落地MoE架構大模型和端雲融合MoE模型的企業。未來公司可根據使用者需求不斷對現有模型進行最佳化，保持行業技術領先優勢；
其次，在現有商業模式下不斷擴充套件B端客戶，從而持續積累C端使用者健康管理長周期數據，為其提供更加精細化服務，最終讓AI Agents成為每個人身邊的健康助手甚至是健康管家、家庭醫生；
此外，讓專家模型不斷滲透到醫療健康的各個領域，盡快占領使用者心智，成為消費醫療健康AI賽道的領跑人。
4、您如何理解和建構與大模型廠商、及其他上下遊生態合作夥伴的關系？
首先，醫者AI也是大模型層面的廠商，可以為企業提供專屬大模型客製開發。
其次，大家都是在同一個體系裏。通用大模型廠商就像是「施工隊」，負責「蓋房子」；我們是「裝修隊」，負責「房屋裝修」，而其他上下遊合作夥伴就像是住戶，大家相輔相成，互相汲取，不存在競爭關系；
一方面，公司本身有MOE架構，可動態汲取大模型廠商的基座模型，提升模型效用精準服務客戶；另一方面，公司可以整合上下遊生態合作夥伴的健康需求，作為其整合性入口；未來透過「To B、To C到To C」的戰略模式，不斷占領使用者心智，整合使用者零散需求，打造每個人的健康助手AI；
建構這些關系時，最重要的是要建立在互利共贏的基礎上。大家都要有共同的目標和願景，相互尊重、相互信任、相互支持。
此外，我們可以透過建立戰略聯盟、實作資源共享和對接等方式來深化與上下遊合作夥伴的關系，進一步促進整個體系的繁榮發展。
5、目前你們有哪些比較大的挑戰？如何看待國內外AI市場情況？
（1）挑戰：
人才競爭與培養：AI領域對高端人才的需求巨大，人才決定技術，技術決定產品，產品決定市場，而國內高端人才比例較小，初創公司還需要與大型企業競爭人才，同時也需要不斷投入資源進行人才培養和團隊建設；
推理成本過高：公司目前推理成本占業務毛利的40%-50%，未來如何透過降低推理成本增加利潤率是我們思考的核心問題。
（2）國內外AI市場：
當前，全球AI市場正處於快速發展階段，這一增長受到多種因素的推動，包括對大數據、分析技術的需求增加，以及全球範圍內對AI系統和技術創新潛力的認可，但國內外AI市場的發展程度不同，也呈現出不同發展態勢；
首先，總體來說國外的技術成熟度更高，套用落地成果也要更多。國外AI技術起步較早，技術積累深厚，尤其是在大模型的訓練、最佳化和套用方面較為領先。且國外AI套用範圍廣泛，涉及醫療、金融、教育、辦公等多個領域，有眾多具有廣泛影響力的商業化套用。而國內雖然在大模型領域取得了顯著進展，但與國際領先水平仍有一定差距，套用主要集中在互聯網等領域，需要加大力度推動AI技術與各行各業的深度融合；
此外，國內AI市場以To B為主，需求方大多來自於政府及國有企業；而國外AI市場以To C及To 小B為主，需求端市場化程度相對較高，這與國內外政治經濟環境息息相關。
6、2024年還有哪些值得關註的新技術趨勢？
AR/VR技術：盡管AR/VR技術在2023年並未迎來預期的爆發，但2024年將是技術變革顯著的一年。AI+AR的發展趨勢將助力眼鏡產品實作更好的互動及顯示畫面呈現，高速的文本處理、準確的智能問答對話、精準的語意理；
端模型：端模型，即在器材或終端上執行的模型，其最佳化將使得AI功能更加高效地整合到各種器材中，從而減少對雲服務的依賴，並提升使用者體驗。隨著AI技術的不斷發展，端側模型的最佳化正在改變人們與流動通訊器材的互動方式。
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