當前，通用人工智能（AGI）無疑是最熱的話題，伴隨大模型熱潮的到來，AGI的未來道路清晰可見，越來越多的企業(yè)深刻意識到它的趨勢性和價值所在。

近日，由朋湖網(wǎng)主持的“2023年度主題分享會Live Talk”線上直播系列活動第五期順利舉辦，本次直播對話貝銳科技營銷總經(jīng)理王磊，達觀數(shù)據(jù)首席戰(zhàn)略官CSO劉江賢、Kyligence合伙人兼副總裁李棟，共同探討在大模型橫空出世、展望AGI時代的背景下，企業(yè)如何抓住這一時代機遇，重塑行業(yè)、重構(gòu)業(yè)務(wù)。

以下是直播回顧：

(相關(guān)資料圖)

01 To B企業(yè)在AGI時代的新機遇是什么？

王磊先生是貝銳營銷總經(jīng)理，作為SaaS行業(yè)的“老兵”，在談及To B企業(yè)在AGI時代的新機遇時，他表示：

在企業(yè)服務(wù)步入2.0的時代，AI在企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的風口來臨，但目前對于AI的應(yīng)用，專注To B領(lǐng)域的公司要以公司所在的行業(yè)和場景作為切入點。比如說我們公司的產(chǎn)品經(jīng)一些簡單的需求，或給客戶做工時的評估拆解，有時候也是用ChatGPT來做的，ChatGPT的生成結(jié)果非常仔細和豐富。但是，要用ChatGPT去回答企業(yè)服務(wù)的一些專業(yè)問題，就會立馬露餡，如生成企業(yè)營銷的話術(shù)、人才的測評、金融行業(yè)的風控等，這些領(lǐng)域還是很不靠譜的，因為本質(zhì)上，企業(yè)不同于人，它的決策鏈條流程更長。

目前，ChatGPT在企業(yè)領(lǐng)域還有很多不成熟的地方，目前我看到的一個比較好的切入點，就是用來對于我們to B企業(yè)做一些用戶交流界面的服務(wù)，這方面還是挺靠譜的。這塊也需要我們各家to B企業(yè)提前做布局。

同時，王磊先生表示，在這個AI時代，在用戶交流這一領(lǐng)域，可能會誕生一到兩家企業(yè)服務(wù)的巨頭，就看誰先跑出來。但是其他的企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域還需要找到適合自己的切入點，盲目的去重做一遍，把底層架構(gòu)改一遍，這個可能還是要三思而后行，謀定而后動。

02 大模型在B端的商用會涉及到哪些問題與挑戰(zhàn)？

當前，在to B商業(yè)領(lǐng)域中，大模型的落地面臨著最大的挑戰(zhàn)。企業(yè)必須解決各種與大模型相關(guān)的問題，其技術(shù)和服務(wù)才能發(fā)揮作用，為客戶提供更好的服務(wù)。

對此，王磊先生提到，目前通用大模型現(xiàn)在主要應(yīng)用于C端，to B領(lǐng)域可能我們要在行業(yè)大模型和垂直領(lǐng)域的大模型立馬進行深挖。大模型在商用會涉及到以下幾個方面的挑戰(zhàn)：整個產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)體系架構(gòu)的挑戰(zhàn)，如何把這些功能嫁接在它原有的一些平臺、流程上，才能在特別垂類的一些流程上才發(fā)揮出價值。

王磊先生也談到了貝銳在這方面的實踐。在貝銳方面，To B業(yè)務(wù)是根據(jù)特定場景進行劃分的，不同行業(yè)的特定場景需要細分來考慮。例如零售行業(yè)，可以將其應(yīng)用于零售數(shù)據(jù)中臺的分析，以實現(xiàn)對零售行業(yè)所有智能設(shè)備的遠程維護。在此背景下，貝銳從一開始就在進行規(guī)劃，并沒有參與同質(zhì)化的通用大模型競爭，而是將各種產(chǎn)業(yè)體系嵌入我們的特定場景應(yīng)用中，將功能轉(zhuǎn)變?yōu)閼?yīng)用場景，然后在C端，他們也可能最終出現(xiàn)自己的大模型。在貝銳的遠程控制領(lǐng)域，可能也會形成自己的遠程連接大模型，其他的to B企業(yè)可能最終也會形成自己的大型模型，如客服領(lǐng)域的大型模型、財會領(lǐng)域的大型模型、人才領(lǐng)域的大型模型等。

因此，今年3月份貝銳具有預(yù)見性地發(fā)布了全新的數(shù)字化時代一體化架構(gòu)。這是AGI時代下的調(diào)整，貝銳將自己的一體化架構(gòu)分為六層，來支持其在領(lǐng)域和場景的深耕，這是貝銳在企業(yè)服務(wù)、遠程連接領(lǐng)域?qū)I(yè)的大模型的商業(yè)做法。首先，貝銳從內(nèi)部角度出發(fā)，在領(lǐng)域的行業(yè)知識上進行了挖掘，從而建立了自己行業(yè)的完整架構(gòu)，并推出了各種解決方案，例如遠程支持、遠程運維、遠程醫(yī)療行業(yè)的會診等等。這是一個機遇，同時也是一個挑戰(zhàn)。

03關(guān)于行業(yè)的重塑，在AGI時代下的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域應(yīng)該呈現(xiàn)怎樣的發(fā)展態(tài)勢？

關(guān)于AGI時代下的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域應(yīng)該呈現(xiàn)怎樣的發(fā)展態(tài)勢，王磊先生表示，物聯(lián)網(wǎng)正處于一個百花齊放的下半場階段，我們需要不斷開發(fā)和探索更多應(yīng)用場景，形成更多互動的方式，AGI的出現(xiàn)為物聯(lián)網(wǎng)的下半場帶來了無限的想象空間，特別是對大場景下企業(yè)的提效非常有幫助。

通過訓練后的大模型可以自動參與行業(yè)低強度實施的響應(yīng)，取代人工的工作，這為小場景提供了更多多樣化、豐富的手段。我們過去主要負責數(shù)據(jù)鏈條中數(shù)據(jù)的采集、分析和預(yù)警處理，但沒有大模型參與的情況下，這些工作都是靠人工進行的。而經(jīng)過大模型的訓練后，它可以自動化參與一些垂類行業(yè)的實施響應(yīng)，為場景化提供了手段。

還有一些生態(tài)拓展，如芯片設(shè)計行業(yè)。在芯片設(shè)計過程中，可能需要將圖紙和生產(chǎn)工藝放大10萬倍。以前無法實現(xiàn)，但我們通過與AR廠商合作，結(jié)合圖片識別和AI的訓練，為先進制造行業(yè)提供更多賦能。這些行業(yè)中可能存在著肉眼難以判斷或創(chuàng)新迭代速度較慢的問題，而通過AGI的發(fā)展，它們可能變得更具自主可控性，甚至超越歐美。

在物聯(lián)網(wǎng)時代，一線企業(yè)的員工面對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備時，簡單操作可能還可行。但隨著智能設(shè)備數(shù)量的增加，一旦現(xiàn)場出現(xiàn)問題，他們需要遠程專家的診斷。因此，未來遠程連接可能會在末端、終端需要協(xié)助的時候發(fā)揮作用。AI可能會取代80%的人工工作，并解決問題。因此，我們認為大模型可能構(gòu)建一個生態(tài)系統(tǒng)，我們并不是能處理所有事情的，為了應(yīng)對這種變化，我們需要不斷加強我們的生態(tài)系統(tǒng)和護城河。

04?ToB企業(yè)需要怎樣的大模型能力？

去年工信部的數(shù)據(jù)顯示，我國智能制造裝備行業(yè)市場規(guī)模已經(jīng)超過3萬億，在數(shù)字化時代，大量智能設(shè)備已廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，企業(yè)在新時代需要進行數(shù)字化的新基建。

然而，新基建意味著設(shè)備需要更智能化，需要更多的數(shù)據(jù)來進行智能分析和控制。對此，王磊先生認為，設(shè)備本身需要植入智能連接的概念，這是下一個時代的新基建。像人和設(shè)備之間的關(guān)系，人們經(jīng)常需要醫(yī)院治療，而現(xiàn)在大量智能設(shè)備的應(yīng)用，例如PLC、公控機和各種設(shè)備，都需要維護。

在未來的十年中，企業(yè)需要向大量智能設(shè)備的過渡，減輕運維人員的工作量。這些設(shè)備分布廣泛且無人值守，因此使用AGI（通用人工智能）可能是解決方案之一。大量設(shè)備將更多地實現(xiàn)無人值守，并在碳中和領(lǐng)域發(fā)揮作用。

企業(yè)數(shù)字化和新基建的發(fā)展通過數(shù)字化和智能連接消除了人與設(shè)備、人與人、設(shè)備與設(shè)備之間的時空概念，使人類更加觸手可及，并通過AGI實現(xiàn)智能操控。企業(yè)數(shù)字化在下一個十年需要智能連接作為新基建是十分重要的，這是一個巨大的機遇。

在此番歷史機遇下，貝銳銳志創(chuàng)新，堅持投入打磨產(chǎn)品，用創(chuàng)新思維服務(wù)好更多的用戶和企業(yè)客戶，賦能千行百業(yè)。隨著AGI的出現(xiàn)，貝銳將持續(xù)深化在成熟場景中的智能化程度，提高與個人用戶和企業(yè)用戶的交互體驗，并推動更多令人驚喜的智能場景的出現(xiàn)。

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