人工智能熱潮席卷全球的同時,國內(nèi)廠商也正在被AI大模型“席”和“卷”著。
前有文心一言,超過650家企業(yè)加入到了百度智能云的生態(tài)圈。
后有通義千問,阿里全家桶橫空出世,開啟工作和生活的智能原生時代。
從ToC到ToB,從傳媒到金融,千行百業(yè)擁抱AI普及應(yīng)用已是大勢所趨。
與此同時,中國的大模型應(yīng)用,被網(wǎng)友吐槽的段子也層出不窮。既有“胸有成竹”,也有“車水馬龍”,但歸根結(jié)底,網(wǎng)友們對大模型們的“挑戰(zhàn)”,其實都基于大洋彼岸的那個“4”。俗話說“珠玉在前”,無論是“一”還是“千”,中國的大模型們都需要為大眾、為企業(yè)解答這樣一個問題:真正用于企業(yè)的大模型應(yīng)該長什么樣?
一、
To be or not to be,李彥宏表示“國內(nèi)沒有廠商可以這么快做到”,而張勇說“面向AI時代,所有產(chǎn)品都值得用大模型重新升級。”顯而易見,中國企業(yè)的AI普及應(yīng)用,需要一個能夠推動其商業(yè)化的引擎,一言和千問,都想成為這個最佳答案。
李彥宏曾表示過,百度的文心大模型是中國市場非常本土化的大模型,比國外開發(fā)的模型更適合中國。在筆者看來,其觀點的核心在于人機交互的方式變成自然語言后,想要讓AI真正“聽懂”我們的需求,只有用母語溝通才最直接有效。
而在阿里云的發(fā)布會上,阿里表達了算力和AI普惠普及的想法,要聯(lián)合生態(tài)伙伴,以云計算為基礎(chǔ),推廣AI來創(chuàng)造價值。這說明,想要讓通用大模型在產(chǎn)業(yè)落地,就必須把智能化的能力,與更具體的企業(yè)業(yè)務(wù)主題進行融合,才能真正讓其在商業(yè)環(huán)境中發(fā)揮價值。
需要注意的是,無論是一言還是千問,落地的“算盤”更多都是打在了生態(tài)上,即以大模型為基礎(chǔ),將更多的應(yīng)用層企業(yè)納入到他們的“云”生態(tài)中,建立卡位優(yōu)勢形成馬太效應(yīng)。
二、
我們知道,人工智能的全棧主要分四個層面,分別是芯片層、框架層、模型層和應(yīng)用層。在前三層,中國的廠商相比國外不遑多讓。而在應(yīng)用層,大模型的訓(xùn)練需要足夠多的數(shù)據(jù)進行“投喂”,而ToC和ToB顯然是完全不同的邏輯,前者更趨于標品化和大眾認知,后者考驗的則是對企業(yè)所處行業(yè)的管理模型是否有更深層次的理解。舉個例子,同樣是公共交通,C端的人工智能更多的體現(xiàn)在幫助每個乘客判斷和組合路線,而B端的人工智能就需要對“線路、站點、班次”等數(shù)據(jù)進行清洗和標注處理,建立預(yù)測模型、模擬乘客歷次刷卡記錄來進行客流分析,為C端的最終輸出提供數(shù)據(jù)智能的支撐。
簡單來說,數(shù)字化智能化技術(shù)的全面應(yīng)用,讓ToB的服務(wù),更加趨于數(shù)據(jù)驅(qū)動,其本質(zhì)是探索如何讓數(shù)據(jù)變得更有價值,讓數(shù)據(jù)的處理和決策變得更加“智能”。
如果我們把AI應(yīng)用放到企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域中來看,那么,它的發(fā)展主要經(jīng)歷了三個大的“臺階”,分別是基于規(guī)則的數(shù)據(jù)和流程自動化,代表是RPA機器人,用來代替人工實現(xiàn)高重復(fù)度、具有固定模式的工作(如:發(fā)票檢驗、建立篩選等);第二是以AI和大數(shù)據(jù)賦能的智能化階段,代表是OCR識別(最常用的就是發(fā)票、車票等票據(jù)識別)、算法模型、業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)等,與前階段相比,這個階段的AI技術(shù)更深入企業(yè)的業(yè)務(wù)前端,已顯露出業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一體化的形態(tài);到了第三階段,基于虛擬人、數(shù)字孿生等技術(shù)的數(shù)智員工服務(wù)出現(xiàn),將AI在企業(yè)中的應(yīng)用從點狀的服務(wù)升級到了智能體的集群服務(wù),直觀來說就是有了很多身處企業(yè)各個部門的“數(shù)字人”——營銷服務(wù)官、采購合規(guī)官、數(shù)智財務(wù)官、運營服務(wù)官等——主動、高效、快速、精準地復(fù)制企業(yè)員工履行業(yè)務(wù)職能。
三、
在智能化能力建設(shè)上,國內(nèi)的服務(wù)廠商中較早進行布局的,當屬用友。此前百度文心一言企業(yè)版產(chǎn)品發(fā)布會上,用友就作為唯一受邀的企業(yè)云服務(wù)廠商出席;而在通義千問的發(fā)布會上,用友亦作為產(chǎn)業(yè)生態(tài)代表上臺進行“與產(chǎn)業(yè)伙伴同行”的戰(zhàn)略合作發(fā)布�?梢赃@么說,要論中國軟件廠商誰對企業(yè)最了解,最懂企業(yè)業(yè)務(wù),用友認第二的話,沒人會說自己是第一。
早在多年前,用友就已應(yīng)用信創(chuàng)框架進行開發(fā)和部署標準化的AI能力,并在上述AI發(fā)展的三個階段持續(xù)布局。對于企業(yè)服務(wù)廠商來說,這樣的長線布置,可以實現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用端到端的優(yōu)化,無論是技術(shù)演進路徑還是應(yīng)用覆蓋的廣度與深度,都具備了同行業(yè)中的規(guī)模及先發(fā)優(yōu)勢。
因為企業(yè)服務(wù)本身是有很強“粘連性”的,與ToC的“用過即棄也不可惜”不一樣,ToB服務(wù)往往是深入到企業(yè)的核心業(yè)務(wù)、經(jīng)營、管理等具體場景,選擇一家平臺系統(tǒng),就意味著與這個軟件廠商有了深度的綁定,企業(yè)會依托其技術(shù)和產(chǎn)品進行全面、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理,同時,廠家也會在復(fù)雜的應(yīng)用場景下不斷打磨產(chǎn)品,形成標桿,再進一步商用化、規(guī)�;�。我們常說的ToB人財物產(chǎn)供銷六大模塊,對企業(yè)來說缺一不可,而且互相融合拉通,比如一個財務(wù)系統(tǒng)的上馬,就必須從銷售、采購到生產(chǎn)全都部署到位,才能最終實現(xiàn)財務(wù)記賬,缺少任何一個環(huán)節(jié)公司的賬目都無法完整。
在中國企業(yè)發(fā)展歷程中“摸爬滾打”35年的用友,不止是“活得久”,而且服務(wù)過的大型、超大型企業(yè)的數(shù)量也是國內(nèi)廠商中最多的。從中積累的企業(yè)應(yīng)用、流程優(yōu)化、客戶服務(wù)的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗自然也是其他廠商無法比擬。所以也不難理解眾多大模型廠商會對用友拋出“橄欖枝”。
比如用友的數(shù)智商業(yè)創(chuàng)新平臺用友BIP,其智能中臺提供了“BIP知識圖譜”的產(chǎn)品服務(wù),將用友35年來深耕企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的經(jīng)驗和實踐成果進行結(jié)構(gòu)化沉淀,形成企業(yè)級知識圖譜,能夠快速、準確地解決面向企業(yè)級的差異化知識觸達,這種企業(yè)知識服務(wù)對于很多客戶來說都是非常寶貴的,是他們少走彎路、踏上捷徑的重要助力。
另外,從生態(tài)角度來看,用友目前匯聚在用友BIP平臺上的企業(yè)服務(wù)生態(tài)也具備了相當?shù)囊?guī)模,包括了過百萬的活躍開發(fā)者,上萬家平臺入駐伙伴,還與超過2100家的銀企開展合作。這就意味著,以AI為核心的企業(yè)智能化服務(wù),可以通過平臺的技術(shù)、人才、金融、運營商等各維度支持,透過生態(tài)中的行業(yè)ISV,在大的場景主題下,進行更垂類的數(shù)智化解決方案的供給。比如用友與上海某公司聯(lián)合打造的食品加工行業(yè)數(shù)字化工廠,就已幫助多家食品加工行業(yè)的企業(yè)實現(xiàn)了生產(chǎn)過程的自動化、智能化排產(chǎn),工作效率提升20%,食品安全也更有保障;還有用友與某醫(yī)藥ISV伙伴聯(lián)合打造的醫(yī)藥行業(yè)產(chǎn)供銷、業(yè)財稅(GSP,GMP,UDI)一體化方案,已幫助多家藥品制造/流通企業(yè)建立健全了藥物研發(fā)/制造和流通的信息化、智能化管控,既保證了醫(yī)藥合規(guī)經(jīng)營,還提升了藥物生產(chǎn)效率。
四、
平臺化和生態(tài)化是當前企業(yè)發(fā)展的必經(jīng)之路。對任何企業(yè)來說,要么成為平臺、構(gòu)建生態(tài),要么融入平臺、加入生態(tài)。因此,那些在各自領(lǐng)域已經(jīng)構(gòu)建和經(jīng)營起平臺與生態(tài)優(yōu)勢的企業(yè),才是這波AI普及應(yīng)用“生態(tài)入圈”的真正贏家。
在企業(yè)數(shù)智化和信創(chuàng)國產(chǎn)化的大趨勢下,很多原來與國外廠商合作的專業(yè)服務(wù)伙伴也陸續(xù)選擇了國內(nèi)的企業(yè)服務(wù)生態(tài),這也給了用友為代表的企業(yè)服務(wù)提供商更好的機會,加之用友在信創(chuàng)生態(tài)方面也一直深度參與,全棧適配了中國電子PKS、中國電科、中科院及華為鯤鵬四大信創(chuàng)技術(shù)體系,并且在阿里、騰訊、天翼、華為等云基礎(chǔ)設(shè)施上保持“云中立”原則。
可以想見,當真實的用戶、開發(fā)者調(diào)用、企業(yè)管理模型迭代之間的飛輪轉(zhuǎn)動起來,大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練會快速積累經(jīng)驗,讓領(lǐng)先的AI更加領(lǐng)先,讓本就貼近企業(yè)業(yè)務(wù)的服務(wù)更加完善,一邊是廣域的通用AI生態(tài),一邊是高價值的企業(yè)服務(wù)生態(tài),二者之間的共振,值得想象和期待。
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