嘉宾介绍
快问快答
1、能否介绍下你们的产品和核心应用场景？以及它们在市场中的独特价值是什么？
（1）产品
核心产品：利用700亿参数MoE架构医疗健康大模型创造AI Agents赋能消费医疗企业，让AI Agents充当其服务人员，使其降本增效；未来希望直接To C，结合软硬件，为用户提供7*24小时的健康管理服务，成为每个人身边的健康助手甚至是健康管家、家庭医生。
具体形态：微信机器人（最常用形式）、APP、小程序等；公司也正在不断探索，未来希望用大模型结合硬件，打造如AI眼镜等产品。
（2）应用场景：
B端：
训练企业大模型，以微信机器人等形态服务消费医疗和院外医疗机构客户。
例：训练肺结核和幽门螺旋杆菌的专家模型服务美年大健康的客户、训练正畸专家模型服务欢乐口腔的客户，极大节省其人工成本，提高效率。
C端：
目前并未大量商业化，处于前期探索阶段，未来希望AI Agents成为每个中国家庭的家庭医生，结合硬件（如AI眼镜）起到承上启下，沟通内外的关键作用。
（3）独特价值
技术：依托于清华实验室顶尖医疗大模型技术，国内最早一批落地MoE架构大模型和端云融合MoE模型；
商业及私有数据资源：美年大健康（全国第一大上市体检机构）作为公司重要股东持续提供健康应用数据、流量、场景；欢乐口腔等消费医疗行业头部机构作为公司重要客户提供稳定现金流及健康管理长周期数据。
2、生成式人工智能对你们的产品设计、客户推广、定价策略等带来了哪些变化？
（1）产品设计：
利用AI辅助产品研发及制作产品设计稿等，在产品设计上提升了约30%的效率。
（2）客户推广：
精准营销：通过分析客户数据，AI可以识别目标客户群体，从而实现更精准的营销策略；
个性化推荐：AI可以根据用户的健康需求，提供个性化的健康产品或服务推荐。
（3）定价策略
动态定价：根据市场趋势、客户个性化需求动态调整定价策略。
3、在大模型和生成式AI技术快速发展的背景下，你们如何确保自己的产品底层技术始终保持行业领先地位？
首先，公司本身具备技术领先优势：CTO许哲楠是清华大学计算机系博士，清华大学学生算法协会发起人、清华大学通用人工智能研究会（THUAGI）发起人，公司依托于清华实验室顶尖医疗大模型技术，是国内最早一批落地MoE架构大模型和端云融合MoE模型的企业。未来公司可根据用户需求不断对现有模型进行优化，保持行业技术领先优势；
其次，在现有商业模式下不断扩展B端客户，从而持续积累C端用户健康管理长周期数据，为其提供更加精细化服务，最终让AI Agents成为每个人身边的健康助手甚至是健康管家、家庭医生；
此外，让专家模型不断渗透到医疗健康的各个领域，尽快占领用户心智，成为消费医疗健康AI赛道的领跑人。
4、您如何理解和建构与大模型厂商、及其他上下游生态合作伙伴的关系？
首先，医者AI也是大模型层面的厂商，可以为企业提供专属大模型定制开发。
其次，大家都是在同一个体系里。通用大模型厂商就像是「施工队」，负责「盖房子」；我们是「装修队」，负责「房屋装修」，而其他上下游合作伙伴就像是住户，大家相辅相成，互相汲取，不存在竞争关系；
一方面，公司本身有MOE架构，可动态汲取大模型厂商的基座模型，提升模型效用精准服务客户；另一方面，公司可以整合上下游生态合作伙伴的健康需求，作为其整合性入口；未来通过「To B、To C到To C」的战略模式，不断占领用户心智，整合用户零散需求，打造每个人的健康助手AI；
建构这些关系时，最重要的是要建立在互利共赢的基础上。大家都要有共同的目标和愿景，相互尊重、相互信任、相互支持。
此外，我们可以通过建立战略联盟、实现资源共享和对接等方式来深化与上下游合作伙伴的关系，进一步促进整个体系的繁荣发展。
5、目前你们有哪些比较大的挑战？如何看待国内外AI市场情况？
（1）挑战：
人才竞争与培养：AI领域对高端人才的需求巨大，人才决定技术，技术决定产品，产品决定市场，而国内高端人才比例较小，初创公司还需要与大型企业竞争人才，同时也需要不断投入资源进行人才培养和团队建设；
推理成本过高：公司目前推理成本占业务毛利的40%-50%，未来如何通过降低推理成本增加利润率是我们思考的核心问题。
（2）国内外AI市场：
当前，全球AI市场正处于快速发展阶段，这一增长受到多种因素的推动，包括对大数据、分析技术的需求增加，以及全球范围内对AI系统和技术创新潜力的认可，但国内外AI市场的发展程度不同，也呈现出不同发展态势；
首先，总体来说国外的技术成熟度更高，应用落地成果也要更多。国外AI技术起步较早，技术积累深厚，尤其是在大模型的训练、优化和应用方面较为领先。且国外AI应用范围广泛，涉及医疗、金融、教育、办公等多个领域，有众多具有广泛影响力的商业化应用。而国内虽然在大模型领域取得了显著进展，但与国际领先水平仍有一定差距，应用主要集中在互联网等领域，需要加大力度推动AI技术与各行各业的深度融合；
此外，国内AI市场以To B为主，需求方大多来自于政府及国有企业；而国外AI市场以To C及To 小B为主，需求端市场化程度相对较高，这与国内外政治经济环境息息相关。
6、2024年还有哪些值得关注的新技术趋势？
AR/VR技术：尽管AR/VR技术在2023年并未迎来预期的爆发，但2024年将是技术变革显著的一年。AI+AR的发展趋势将助力眼镜产品实现更好的交互及显示画面呈现，高速的文本处理、准确的智能问答对话、精准的语义理；
端模型：端模型，即在设备或终端上运行的模型，其优化将使得AI功能更加高效地集成到各种设备中，从而减少对云服务的依赖，并提升用户体验。随着AI技术的不断发展，端侧模型的优化正在改变人们与移动设备的交互方式。
报名通道
