作者｜鐘文
4月26日，我們聯合頭部投資機構險峰K2VC辦了一場【AI原生套用的探索與演進】主題的線下沙龍。在這場沙龍裏，我們特別關註了AI原生套用在提升企業營運效率、推動產品創新、以及改善使用者體驗等方面的實際套用。同時，也討論了AI技術發展中所面臨的挑戰，包括數據私密、演算法透明度和倫理問題等。
匯智智能聯合創始人樊剛正受邀出席，並在會上與大家分享「基於大模型的Agent套用」。
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什麽是AI原生套用？
AI原生套用圍繞AI的優勢和潛力進行構建，而不是簡單地將AI技術作為現有解決方案的附加功能。AI原生套用與AI整合套用不同，前者基於AI能力創造適用場景，而後者在現有場景中加入AI功能，如Office365的AI輔助。AI的真正價值不僅在於內容生成，更在於深層理解。
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數碼生命的智能體
一個AI平台不僅能讓你輕松建立智能體，還能讓這些智能體擁有「數碼生命」，聽起來是不是有點像科幻大片裏的情節？匯智智能正在將這種「黑科技」帶入現實。
作為國內較早瞄準Agent賽道的人工智能企業，匯智智能在AI如何套用落地，如何實作商業化方面有諸多獨到見解。
匯智智能聯合創始人樊剛正透過故事講述和現場問答，向大家分享了匯智智能在AI原生套用的探索心得，「在團隊建設方面，相比傳統行業，AI行業的創業團隊要更註意維護好組織內部的正負反饋系統，減少試錯成本。在產品設計上，要多學習，少許願，保持空杯心態與使用者交流真實需求。尤其是中小型團隊，不要卷入模型層這樣的激烈競爭，先考慮在產品上實作單點突破，打出差異化，再去考慮泛化通用。」
因此，當全球掀起百模甚至千模大戰的時候，匯智智能選擇聚焦套用端，發力Agent。接連推出了兩款智能體平台產品： 面向C端的Gnomic智能體平台和面向B端的Agent雲智能體雲服務平台。
隨後，樊剛正展示了匯智智能Gnomic和Agent雲兩款智能體平台的產品頁面和套用案例，呈現了AI原生套用的實際細節和豐富可能。
作為國內智能體領域的開創者和引領者，匯智智能早在2023年初就開始布局Gnomic智能體平台。
依托自研的CarrotAI大模型和數碼生命專利技術，Gnomic為使用者提供客製化、高度智能的數碼助理服務，開創了「RPA+AI能力+大模型」的嶄新技術路線。
上線至今，Gnomic已累積超過500萬使用者，平台上智能體數量70000+。同時打造了300多個RPA工具和智能化外掛程式，讓每個人都有成為超級個體的機會，真正踐行「讓AI力量成為每個人的天賦」的使命。
在To B領域，匯智智能打造了 Agent雲智能體雲服務平台 。它面向政企客戶，提供即裝即用的行業 "數碼員工" 解決方案。
「我們的初心是用AI為傳統行業賦能、為一線員工賦能。」樊剛正表示，「透過將業務知識和專家經驗賦予Agent，我們讓每一位員工都擁有‘AI助手’，去承擔那些重復性強但價值密度低的工作，讓人從繁瑣中解脫，去創造更大價值。」
在金融領域，Agent雲打造了「智能投顧」「智能風控」等數碼員工，讓專業服務更高效；在制造業，它則化身「智能工程師」「智能質檢員」，助力產線的降本增效；在文旅行業，它還能成為「智能導遊」「智能客服」，帶來沈浸式的遊覽體驗......
一組數據印證了Agent雲的實力：使用者咨詢的回復時長從分鐘級縮短至秒級，人均處理任務量提升3-5倍，客戶滿意度普遍提升20%以上。
最後，他還分享了匯智智能在AI教育培訓的嘗試，他說：「AI教育一定有長期價值，但是很多組織等不了那麽長的時間。想要從事AI教育的團隊，應該明白課程是從業務裏自然生長出來的。對套用平台的企業來說，在沒有顛覆性創新之前，對知識付費領域宜敬而遠之。」
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智能化企業研發管理演變：從助手到夥伴
ONES解決方案負責人、為知筆記創始人李峻強調了AI在組織級套用中的作用，包括知識管理能力的提升和跨專案洞察。ONES提倡透過AI技術幫助企業和團隊有條理的協作完成工作，營造知識螺旋，沈澱和利用知識產出。同時對AI套用的安全性和合規性給予了高度重視，確保AI生成的內容可追蹤，數據存取嚴格控制在安全範圍內。
「給團隊營造一個知識螺旋的IT環境，就是幫助這些知識型個體，讓他把自己的工作產出、互相協同溝通的過程產物，慢慢地沈澱下來。之前需要投入很繁瑣的人工投入，得出不確定價值的知識資產。現在有了ONES Copilot、RAG
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重新定義工業機器人
在當今的工業自動化領域，機器人的角色也正經歷著人工智能技術引領的變革。北京配天技術有限公司CTO郭濤在分享中提到，AI與機器人的結合首先應符合工業需求，這將是推動行業發展的最佳途徑。當前市場上的商業機器人主要分為三大類：工業機械臂、移動機器人如AGV和掃地機器人，以及遙操作機器人。工業機械臂在任務復雜度上表現出色，能執行如打磨、拋光、裝配等多種任務，但它們的變化適應力差，一旦任務需求變化，就需要重新編程。移動機器人雖然看起來更智能，適應力較強，但功能相對單一，主要限於搬運、掃地和巡檢等任務。遙操作機器人則在特定領域如醫療和軍事中發揮作用，但自主性較低。盡管機器人技術不斷進步，但目前還沒有一款機器人能夠完美融合任務復雜度高、變化適應力強和跨行業套用廣泛這三個維度。如果能夠突破這些限制，機器人將在工業、服務業等多個領域展現出巨大的套用潛力。
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拓寬線上內容創作的邊界
作為國內最早一批從事社交媒體行銷和內容制作的公司，經過 13 年的發展，微夢&愛設計已經在國內市場取得了領先地位。AiPPT.cn市場副總裁蔣依林在分享中提到，「在AI轉型的道路上，差異化是關鍵。我們的優勢在於多年積累的大量 B 端和 C 端的客戶資源，透過交叉銷售我們的SaaS軟件和新的解決方案來滿足他們的需求。在AIGC技術出現之前，辦公軟件市場已被巨頭如微軟和WPS占領，但AI的加入讓我們有機會重新塑造市場格局，透過AI生成內容和一鍵排版，簡化了PPT制作的復雜性，為大部份不擅長PPT 制作的使用者帶來了便利。我們的目標是建立一個生態系，讓使用者、內容供稿人和推廣者都能在其中獲益，這是我們從小樹苗成長為大樹的關鍵。透過共享和合作，我們能夠共同推動AI技術在辦公軟件領域的套用和發展。」
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文化產業下的使用者新互動
本次沙龍圓桌對談【AIGC 重塑使用者互動新維度】邀請到了次世文化CTO麥誌堅、中影年年CTO張旭作為嘉賓，矽星人AI分析師劉雨琦擔任主持人，聚焦於虛擬IP、動畫制作和數碼人等前沿領域。
當前AIGC技術在文化創意產業中的成熟度如何？有哪些技術的突破和變遷，幫助了虛擬人行業進行了降本？
次世文化CTO麥誌堅： 我們公司的業務主要是虛擬人賽道，我們一共有2個大方向2B和2C，ToB的方向涉及2個方面，1. 透過次世文化的數碼人矩陣，服務於不同細分市場的B端客戶；2. 服務於各類明星名人的數碼分身，如周杰倫的虛擬形象「周同學」、迪麗熱巴的「迪麗冷巴」、歐陽娜娜的虛擬樂隊等。ToC的方向，我們不僅讓B端的客戶能有自己的虛擬人，更希望每個C端使用者都能有自己的虛擬人，所以我們開發了VBS擬人APP，允許C端使用者建立自己的虛擬人，這些虛擬人可以穿梭於不同場景，並與各類服飾品牌合作進行銷售，再結合區塊鏈技術，每個使用者都可以生成獨一無二的數碼身份。
我覺得目前AIGC的發展水平存在巨大的提升空間，如果按100分來去衡量，去年以ChatGPT為代表的眾多AI產品完成了0-1的突破，我們正處於1-100狂奔的階段，從整體AI技術發展的階段來看，目前還是處於一個初級的階段。目前在生產上，我們原有的制作流程非常長，從原畫設計、建模、貼圖、材質、燈光、渲染、毛發處理、後期合成和特效加工等，所以這一過程既耗時又成本高昂。透過AI的輔助，現在僅需一人一天時間就能生成一張高精度的虛擬人廣告圖，極大提升了生產效率並降低了成本，實作了降本增效的目標。
中影年年CTO張旭： 我們原來生產一個數碼人，大概需要一到兩個月，生產成本五萬到三十萬不等，要做高精度的可能得上百萬。現在用一張照片去做建模，一分鐘照片建模就能生出，他的骨骼是統一的，可以去匹配我們的動作庫。
中影年年利用AIGC技術進行三維動畫制作，包括與華為合作開發的Mata Studio平台，該平台能夠進行照片建模數碼人分身和智能互動。AIGC技術在劇本編寫、原畫設計、特效制作等環節提升了工作效率。例如，使用GPT進行劇本潤色和劇情發散，使用RunWay快速生成特效影片，大大縮短了制作時間和成本。
如何解決規模化數據下的算力問題？
中影年年CTO張旭： 算力不足的困難現在都會碰到這種問題。我們是動畫公司，十多年做的這些動畫片，積攢了上千萬的標準化制作流程下的資產。這種資產反過來就是我們的AI很好的語料。我們開發了自己的資產庫，並且用AI賦能，開發版應該6月份上線，用一句話可以生成大場景。比如我們現在要做一個江南水鎮，如果以前傳統的動畫流程做江南水鎮，一個地編人員大概一兩個月才能做出來。如果你有一個資產庫，把我們以前上千萬的資產放上去，並且把標註都做好了，可能只用兩三個小時就可以把這個大場景做出來。但是如果AI賦能，三五分鐘這個場景就全出來了。AIGC一定是要下沈的，要透過去更新最佳化居里的資產，才能達到一個更好的水平。
次世文化CTO麥誌堅： 關於算力問題目前有2個關鍵點要突破，一個是國產芯片，它決定了預訓練模型的能力，另外一個電力，國產芯片突破後，隨著計算的數據量越來越多，算力需求必然也會持續增加，到時候一定會帶來電力能源的短缺。所以解決規模化數據下的算力問題，必須突破這兩點。另外剛張總說的AI場景問題，未來資產庫都會用上AI自動生成，AI現在已經可以透過文本生成3D模型，只不過現在模型生成的質素還不夠高，比如布線還不夠科學，辨識不夠準確等。但未來文本生成3D模型是一定會出現的，所以後面我們想去做怎樣的一個場景，就取決於AI的生成什麽模型出來。
預測一下，AIGC的工具何時能作為數碼行業的生產力？
中影年年CTO張旭： 三維動畫制作，可能有一天就不需要三維資產了，會對整個動畫行業產生顛覆性的影響。AI成熟以後，一張凳子照片它就可以知道背面是什麽了，所以在動畫生產的時候，就不需要這個資產了，可能需要一張圖就夠了。
次世文化CTO麥誌堅： 我個人估計是3-5年，主要看我們國內芯片的發展進度，芯片什麽時候能夠大規模的鋪開。芯片鋪開完之後，算力上去了，還有很多預模型訓練的工作要去訓練，預模型訓練好了之後，才能用這些預訓練模型，細分到不同垂直領域的套用場景，然後再分裝成一個產品出來，給到不同的B端和C端去運用。另外我認為AI技術的終局可能是人型機器人與AI的結合，這將極大地替代人類的體力勞動。
隨著AI原生套用的不斷演進，我們見證了一個全新的技術時代的到來。這些套用不僅推動了產業的數碼化轉型，更在根本上改變了我們的工作方式、商業模式乃至日常生活。在本次深入探討AI原生套用的旅程中，我們得以一窺這一領域的無限潛力和挑戰，以及它如何塑造著我們的未來。
