AI企业如何平衡技术研发和商业化

专题：2024中国商界木兰年会

　　一路走来，可能是一路的荆棘坎坷，也可能是一路繁星满天。

　　文|关玲

　　图片来源|中企图库

　　4月26日~28日，由《中国企业家》杂志社主办的2024（第十六届）中国商界木兰年会在浙江省桐乡市乌镇召开。会上，智源研究院副院长、总工程师林咏华，与钉钉总裁叶军，商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆，影谱科技董事长姬晓晨，三川科技董事长王彦芳，广东弓叶科技有限公司创始人莫卓亚以及迅雷集团高级副总裁、网心科技首席运营官马婷进行了对话，共同探讨“AI+N”时代。

　　对话核心要点如下：

　　1.AI时代平衡投入和产出，最重要的是分工。专注做自己擅长的事情，不擅长的事情可以用市场化的方式降低成本。

　　2.AI可以先用起来，无论是公司的客服，还是员工的汇报材料生成，或是制作营销视频、面向内部人员统计数据……只要使用起来，AI就距离我们越来越近。

　　3．大模型爆发的时候，新一代的智能云计算板块也迎来黄金时代。

　　4．生成式AI会对传统的数据和软件的颠覆，未来数据价值和商业化AI就是企业商业化标准的新范式。

　　以下为对话实录（有删减）：

　　未来十年是“大模型时代”

　　林咏华：AI在过去十年的产业发展，是我们所称的“小模型时代”，展望未来十年的产业发展，必然走入“大模型时代”。但大模型研发需要庞大的AI算力和海量的高质量数据，这种“重”资源依赖，有可能会改变AI企业或者“AI+”的行业企业的技术创新或产品研发的战略路径。

　　智源研究院副院长、总工程师林咏华

　　今天有幸跟在座的几位企业领军人一起探讨这个话题。首先，人工智能包括大模型为你的企业和行业带来哪些机遇和挑战？

　　马婷：我来自网心科技，网心是做边缘计算的公司。首先，要回答林院长这个问题，我想要从我所在的互联网和云计算的视角去看人工智能。对于今天的人工智能而言，我看到有三大类的公司在里面扮演着非常重要的角色，其中之一是云公司，第二种是我们众多的软件公司，第三种是为大模型、AI应用而生的创业创新公司，活跃在人工智能的舞台上。

　　我从云计算的板块出发，发现我们这个行业迎来了新的春天，因为在大模型爆发的时候，大家关注的是大模型有多少亿参数，实际上在这个背后除了参数规模外，依然会有很多的视线聚焦在我们基础设施构建。

　　比如刚刚林院长讲的算力，算力资源的储备和供给以及未来的算力智能调度和服务编排，就是类似于像我们这样的云计算公司在承载；除了算力的规模和性能以外，还有异构资源的治理和成本优化，有存储设施的稳定性和扩展性以及对算法的要求，增强的数据安全和隐私保护，机房部署和联合调度的要求等等，形成了对人工智能的一个大的支撑。

　　作为一家专注于边缘计算的公司，我们面临着一个大的黄金时代。在这个时代里，我们要探索的内容有很多。但是，我认为我们依然面临很多挑战。

　　因为过去像网心科技是中国边缘计算市场的创领者，同时也是最早将边缘计算商用化，并且成功大规模推广的一家公司。今天，我们在思考如何把边缘计算的全栈能力更好地服务于大模型和AI？在推理侧和内容生成场景，我们已经在通过整合云边端的异构算力资源，基于一站式云服务解决方案，去满足企业海量算力和内容加速需求，我也相信未来我们希望能够做到全场景的业务支撑。

　　莫卓亚：大家好，我来自弓叶科技。我们公司基于人工智能和机器人，把这两种技术应用起来运用废品分选领域，就是城市废弃物。这个行业跟每一位朋友息息相关，离大家很近又很远，因为很少人关注这个低端边缘产业。

　　广东弓叶科技有限公司创始人莫卓亚

　　我们将人工智能和工程技术以及我们的商业化能力相结合，推出精细化废品回收装备，从而代替人工，帮助这个行业实现转型升级。

　　原来这个行业大部分人工分选，劳动密集型，非常低端及现场脏乱差、散乱污。大家不愿意靠近这个废品回收站或者垃圾处置中心，也不希望有这样垃圾处置中心在生活的小区周围，我们需要它又不希望它离我们太近。所以这么一个低端产业都可以用人工智能加工程技术加商业化来实现应用，我相信未来很多行业也可以用人工智能发生翻天覆地的变化。

　　我们对这个行业到底做了哪些转变呢？不是说没有这样的设备技术做垃圾精细化分选，而是这样的设备太贵了，几百万元怎么让一个废品站买得起？但我们把曾经售价两三百万元的设备做到十几万元，让每个废品回收站买得起，帮助他减少人工、提升效率、降低危险劳动，从而帮助这个行业转型升级。

　　同时也是积极响应国家对再生资源回收企业规范化、绿色化发展的号召，实现碳中和，碳减排。这是我们利用科技的力量对这个非常传统、非常低端的行业实现转型升级。我相信其他更多行业也可以做到这一点。

　　对传统的数据和软件的颠覆

　　叶军：今天很多来会场的企业都在用钉钉，钉钉在打造一个AI时代的新型的办公工作方式。

　　这两年AI的发展在我看来其实会对各行各业带来变化和影响，我们走访了很多企业，发现这种影响最早发生在各类产品的交互端，从原来最早的键盘交互，到后面图形界面出来的鼠标交互，到现在越来越多产品融合语音图像的交互，因为多模态交互在很多场合下效率更高，这给很多企业产品带来创新机会，AI技术也会改变产品交互方式，未来在各行各业都会有更多创新和变化产生。

　　钉钉总裁叶军

　　林咏华：AI的研发成本并不低，尤其到了大模型时代，它的研发成本更高、周期更长。每一个科技研发企业都要思考，怎样平衡企业在技术研发和商业化落地这两个问题？

　　王彦芳：作为AI应用企业，我们自己研发费用每年超过10%，是比其他的行业研发投入高。同时，我们三川科技也是在国内做AI能够赚钱的极少数的企业之一。因为在商业化的应用中找不到好的场景是消化成本的难题，所以我们是从场景入手的。

　　但是怎么能让应用反馈到技术研发，技术研发又能反哺应用？我们是从2017年开始进入商业化的。以酒店为核心，为我们每个人打造安全的商旅居住场所为切入点。因为酒店原来都是物品这些安全第一位的，而现在是人身安全第一位，以酒店为核心，为大家做周边的服务。刚才和钉钉叶总讨论，实际上就是以线下和线上的结合。

　　实际上AI是什么？用我自己话说就是，对传统的数据和软件的颠覆，这就是AI。所以生成式AI就是对传统的数据和软件的颠覆。

　　目前国内领先的企业都已经在做自己的数据，以数据为模型。我们在前端也是服务了大量人群，每年服务上亿的人群。这些形成的数据就要商业化。我相信在不久的未来，我们企业的商业化，它的数据价值和商业化AI就是我们以后企业商业化标准的新范式。

　　杨帆：商汤作为中国人工智能头部企业已有十年了，上市也三年多时间了。

　　这个问题，我们一直在想，想了很久。我觉得还是有一些心得的，首先我觉得AI是整个信息化革命的延续，我们看历史上任何一次重大的产业革命，首先它的周期非常长的，从第一台蒸汽机造出来到真正完成工业革命用了80年，人工智能到今天才10年时间，太短，这会有什么问题呢？整个分工不够。

　　我记得五年前商汤做传统AI应用的时候，要端到端把所有环节做好，你想想一个企业很难把每个环节上都获得比较优势，我们自己感受下来，不能说平衡人工智能企业研发和价值，更多是当我们用人工智能创造价值，赋能行业的时候怎么平衡这里面的投入产出。我觉得最重要还是分工，使大家能够更加专注做自己擅长的事情，不擅长的事情用市场化的方式降低成本。

　　商汤科技联合创始人、大装置事业群总裁杨帆

　　有人说我们为什么做AI+应用，其实你也会发现不是所有人做AI+应用都会赚钱，少数人才可以赚钱，因为成本降不下来。我们今天走到产业分化的节点上，特别是这两年大模型出现，你说算力也罢，包括今天做二次模型做基础能力训练也罢，这些东西帮助我们AI价值链，包括分工的细化提供更好的能力。

　　我对大家的建议是，绝大部分人找准自己的场景，把自己能力专注自己擅长的方面赋能。在商汤，我们有AI平台的基础设施的能力，怎么样利用好这种能力，降低自己的成本，会是一个非常重要的课题。哪些研发自己做，哪些外部合作，这个切分边界在哪，我觉得大家做应用、做企业很重要的是我怎么围绕商业模式打造我产品，定义我的价值，这是第一步。

　　第二步，研发的时候怎么形成自己自有数据沉淀或者进一步数据价值的沉淀。这件事情现在还是比较早期，比AI还早期，业内也没有标准答案，这个过程当中可以一同思考、关注，一同探索。总而言之，更好的分工和协作，才能帮助人工智能赋能各行各业创造更加健康可持续的未来。

　　姬晓晨：影谱是最早从事生成式视觉的一家技术性企业，我们专注对于视觉和视频来做生产效率的整体AI化和大模型能力提升。刚刚叶总提到，大家正在经历我们的信息载体的从文字到图片到视觉的多维升级，近几年我们也可以看到，我们的日常生活，我们的信息来源等等都来自于视觉和视频了。

　　据相关统计，人类大脑相关主要获得信息来源的碎片化和信息载体都来自于视觉了，所以我们是专注于视觉的AIGC，和视觉生成式技术的研发。

　　影谱科技董事长姬晓晨

　　刚刚王总一直在强调产业化或者场景的落地。我们早期专注于智慧文娱，智能科技以及智能消费等几个行业，在这几个大行业里面，我们看到现在人工智能+成了非常重要的国家级战略。

　　其实我们现在也能够感受到：不说国内百模大战以及世界层面发生相似人工智能化的变化，也有很多人讲我们现在正在进入从碳基生物到硅基生物的拐点，这些听起来遥远，实际上都是跟每一个企业过程中数字化进程分不开的。

　　今天主持人提问说我们该怎么样向各个行业各个企业赋能人工智能，其实对于人工智能，具备大模型能力的可能只有像类似商汤这样的企业能够这样有投入的周期，投入的能力，以及相应技术水准。

　　对大多数企业而言，我觉得还停留在早期的信息化和智能化的进程中。同时，相应的各个企业里面的这种数字鸿沟，以及数据的积累，其实都是很难逾越的阶段。

　　所以从企业落地角度和人工智能化角度来讲，我们的建议其实是基于一些关键词的大模型或者微调模型等等，相比较他们用AI的方式，然后我们用API技术接口和RPA、BPA接口直接把之前大量企业有价值的数据接入到业务流的数据，并且将这种咨询式模型使用进入决策以及执行环节的模式，可能对大家各个企业来讲更具现实意义的，也是直接能够提升生产效率的。

　　同时，从整个的执行环节和投入产出比讲，大部分企业在数字化环节还是要经历大量的企业的数据的清洗、训练，这样的过程，现在市场上预训练模型也可以解决相应的问题，在相应的模式里面，切实的以企业自身的数字化能力去直接解决相应的生产力，我觉得是各个企业可以直接关注的一个未来的产业方向。

　　足够强大才能颠覆

　　马婷：我们过去有互联网+，智能+，今天是AI+，每一次新的技术浪潮来临的时候，都会推动产业的变革与大升级。

　　我们正在走在AI+的深化道路上。不是让企业去简单参与和链接AI+，而是让AI深植于企业的全方位运作体系，让AI成为我们企业发展未来十年、二十年的DNA。

　　迅雷集团高级副总裁、网心科技首席运营官马婷

　　莫卓亚：我经常跟我们同事讲，我们一定要克制住赋能和颠覆一个行业，老是讲这两个词，动不动赋能，动不动颠覆，不要老想这个事。我们首先服务好我们的客户，你要能赋能颠覆，你得首先自己能赚钱、盈利，足够强大才能赋能你的行业，赋能你的客户，才能颠覆，才能帮助这个行业转型升级。

　　我们第一个观点就是首先你要服务好你的客户。这是对我们同事讲的，大家一定要克制住高端技术去改变这个行业，总是用创新的力量转变这个行业。这毫无疑问是正确的，但是不能老是这么干，而是让我们客户能赚到钱，无论你是用多么高大上的技术，我们最终的落脚点一定是要让我们客户使用技术过程当中能够赚到钱。

　　对于我们这样一家做AI应用在固体废弃物，废品行业来说一定要接地气。本身就是低端，劳动密集型行业，我们的客户就是废品回收人，我不可能跟他讲AI，大数据，不可能跟他讲大模型，我们要让这些高端的技术变成他能够接受的产品，首先他得买得起来然后用得好，最终盈利，只要我们做到这一点我们就成功了。

　　王彦芳：其实，人工智能行业和科技行业在通用研发上，要借助于整个行业的能力的。各个企业，我们是希望大家共同携手接入产业链上游一些算力，大模型的能力，直接赋能于行业。一句话，在未来的数字化视觉时代我们希望影像谱写未来，希望用技术与各位企业共同携手发展。

　　三川科技董事长王彦芳

　　叶军：关于AI一句话建议，就是大家可以先把AI用起来，无论是你们公司的客服，还是员工的汇报材料生成，还是制作营销视频，或者在抖音小红书运营投放，或者说面向内部人员统计数据，都可以用AI。只要你用了，AI就距离我们并不遥远。

　　杨帆：人工智能其实是根本性、极其重大的生产力升级。但同时它也是非常长周期的，所以这个过程当中我们大家要有耐心。所有人一起携手向前，期待能够跟大家一起见证人工智能的可持续发展。

　　林咏华：人工智能的发展跟做企业类似，一路走来，可能是一路的荆棘坎坷，也可能是一路繁星满天。无论如何，我们都要坚定信念，一定会走到胜利的彼岸。

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