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未来1000天,不拥抱大模型的人会被边缘化

作者:i黑马发布时间:2023-05-18

原标题:未来1000天,不拥抱大模型的人会被边缘化

2023年初,ChatGPT 的出现,引发了国内外各类AIGC技术应用的爆发,让人们看到了新世界的曙光,也感受到了迫在眉睫的剧变。无论是前沿科技产业还是整个经济社会格局,都将因此产生巨大的变化,众多企业将迎来价值重估,无数行业将面临重做。

作为15年来陪伴数以十万计创业者共同成长的产业加速平台, 创业黑马发起了AIGC主题系列直播活动,邀请多位业内知名企业家、投资人、专家学者和创业实践者,从软硬件平台视角、投资人视角、行业应用视角等维度看AIGC,共话大模型时代新机会,展现产业新力量。

本期的分享嘉宾是 华创资本创始合伙人熊伟铭和梅 卡曼德机器人创始人邵天兰。华创资本是国内知名的早期风险投资机构,曾投出AI芯片公司深鉴科技、壁仞科技,以及自动驾驶公司文远知行、智加科技等企业。梅卡曼德是一家头部智能机器人公司,创始团队均来自清华,此前曾获多家知名机构的投资,华创资本也是他们早期的投资人之一,同时 梅卡曼德也是2022年黑马大赛的夏季冠军。

在5月17日的《黑马说》直播中,两位嘉宾围绕 《AICG大模型在工业数字化领域的应用机会及未来》主题进行了深入探讨,探讨的问题主要有梅卡曼德如何借助AIGC大模型打造核心竞争力,以及什么样的AIGC大模型企业值得投资机构关注等。

以下为本次直播实录整理:

创业黑马:我们先请两位分别谈一谈对当前AI行业的看法。

熊伟铭:我们从2016年开始“放弃”互联网,并把所有精力投放在科技创业赛道上,也是那时开始关注 AI领域的投资机会,投了自动驾驶等新行业。AI领域除了CV(即Computer Vision计算机视觉)之外,还有NLP(即Natural Language Processing自然语言处理),目前,CV的准确度已经达到了95%,但NLP却在过去很长时间都没有进展,直到2022年底才有了一个突破性的飞跃。从这个角度其实也说明了一个行业原理,就是很多的创新虽然看起来是偶然爆发,但其实之前已经经历了长时间的蛰伏。

邵天兰:大模型、Chat GPT等技术的诞生带来了很多新的可能性,所以我们是十分荣幸能够参与一个机器人非常火热的时代。从工业角度来说,过去10年,工业机器人在中国的销量增长了10倍,这对工业品来说是很振奋人心的一件事情。因为在工业领域,特别是制造、物流等自动化要求高的领域,借助近年来人工智能技术的发展,比如先进的视觉技术、还有机器人规划技术等,已经实实在在地实现了对行业的改变。

熊伟铭:今天的题目是AIGC,但可能我们不仅限于此,还可能更多讨论大模型和多模态的AI能力,以及对各行各业产生的各种各样的助力。那么从工业机器人的角度来讲,天兰能否介绍一下这些大模型和这种多模态的能力,对于梅卡曼德的一些助力体现在哪些方面?

邵天兰:大模型对我们整个行业来说就像是一块非常重要的拼图,是能把机器人的基础能力以一个更智能的方式统筹起来的关键点。因为大模型拥有巨大的参数量,可通过跨模态的各种各样训练得出数据,相当于把工程师的很多基础能力以更智能方式的排列组合。因此大模型的出现让我们看到了一个巨大的机会,让我们有机会把机器人的技术再推上一个量级,也许是现在的10倍甚至100倍,这是令我们这些从业者非常兴奋的一件事。

熊伟铭:梅卡曼德是我目前看到的新行业或者新技术中,能够把CV领域和NLP领域做到多模态融合以及提升效率的为数不多案例。那么在梅卡曼德的应用中,哪些具体的部分是会用到大模型?

邵天兰:“能不能用”有一个我个人觉得很重要的门槛,即这个任务到底能不能出错,以及人们对它的期待是怎样的。比如自动驾驶,大街上的车和人的情况是复杂的,所以安全性、可靠性要求极高。所以在一些极端高要求的领域,大模型本身的替代和帮助并没有那么立竿见影,但在一些要求相对不那么高的任务,大模型是可以应用的。目前,在梅卡曼德的一些基础能力部分,已经开始应用大模型,比如帮我们做一个方案或做一个程序等,它能以一种非常智能的方式,来降低使用者的使用门槛,并代替人完成其中一部分的组合方式,它并不是替代基础能力,而是用更智能的方式帮助人工完成统筹工作。

熊伟铭:从这个角度来讲,其实大模型推动了所有行业的市场在扩大。

邵天兰:在我看来,大模型应该还会打开很多全新的领域,比如新的技术、新的行业等。我们曾说,市场上有100个需求,过去的机器人只能满足一个,通过我们的产品和技术赋能,也许能满足三五个,而大模型出来之后,我觉得也许能满足20个。另一方面,大模型也会给人和公司都带来巨大的变化,比如我是学计算机的,我要花巨大的时间学计算机的底层知识、相关的数学以及各种各样的语言和相关的库等等,而有了大模型之后,这种情况将会完全改变。

熊伟铭:随着这些工具慢慢产生,最小的生产力单元也在变得越来越小。就像当年我们觉得Instagram的团队很牛,只有10个人。以后在大模型的帮助下,专才也将会慢慢消失,因为理论上大模型可以覆盖到所有的所谓专业领域。

邵天兰:对,专才的个体可能不再稀缺,但是专才的公司会一直稀缺,因为能把一件事情做专做透,绝对是这个世界上最重要的能力。但我认为专才的公司会出现整合,以制造业为例子,制造业的行业特征就是工艺繁琐、门槛很“碎”——远看是个万亿市场,近看是一万个1亿市场,非常难整合。但借助大模型,我认为可以高效地整合出多个100亿市场,同时,大模型也会带来硬件上的进一步标准化。

熊伟铭:你刚才提到一个很有意思的事情,就是一个万亿级的市场和1万个1亿级的市场其实完全是两回事。所以你觉得大模型能为这些1亿规模的制造业工厂们做些什么,你觉得他们会变成什么?

邵天兰:第一,能够提升专业人士的效率,比如原来100个专业人士可以服务100家客户,现在可以服务1000家客户。第二,能够更高质量地满足那种变化很快、需求繁杂的非标型客户的需求。第三,是能够往服务业方向上做很多拓展。

熊伟铭:在大模型带来的各种变动中,你认为梅卡曼德会在这样一个变化的市场里担任一个什么样的角色?

邵天兰:首先,这种最基础的底层模型肯定只有极少数公司在做,比如深度学习的模型和深度学习的框架,而大模型也会经历类似的现象,是一场少数巨头的游戏。我个人一直有一个观点,就是公司做技术一定要走极端,要么就把技术做到世界领先,有技术壁垒、也有很好的效果,要么可以选择直接“躺平”,直接用市场上的巨头产品。而针对大模型的最底层技术,我也保持这样的观点。

熊伟铭:你是从什么时候开始关注到大模型对业务有帮助?

邵天兰:大模型这件事并没有那么新,从两三年开始,我们就从学术界、业内等地方开始关注它,但那个时候我们感觉它离我们的业务还比较远,成本非常高,效果也不显著。在Chat GPT出来之后,我们才觉得这个事居然这么快就能够在业务上达成可预见性了。对我们来说,更好的一个方式就是把自己的API做好的前提下,利用大模型的技术解锁更多的场景。当然,这只是我今天的看法,再过半年、一年,这个行业可能还会发生更多的新变化。

熊伟铭:你自己的员工,目前有百分之多少是在用ChatGPT或者大模型来辅助自己的工作?从这些使用者交付的工作中,你能感受到质量的提升或者是速度的增加吗?效率主要体现在哪些方面?

邵天兰:我没有具体地统计过,但我们现在一共是将近700位同学,其中海外的公司使用率可能接近100%了,我们国内的话,我保守估计可能1/4的比例。效率提升确实是有的,比如用大模型阅读我们的数据、文档,还有就是知识的转换、翻译等。我觉得在未来1000天内,就会有很多行业发生翻天覆地的变化,不是说所有人都一定要去做大模型本身,而是指不拥抱新技术的个人、公司或投资机构,很可能会被边缘化。

熊伟铭:在这1000天内的大模型发展,对于梅卡曼德来说,你觉得商业模式上的提升会体现在哪些方面?

邵天兰:主要是体现在一些新的场景出现。比如出现一个新的方向,这个方向足够大,大到我们的3D视觉传感器和智能软件一年能销售10万套、100万套,大到以前大家所做的事情都显得没有那么重要了。这意味着拐点一旦出现,行业瞬间就能被“点爆”,这是很有可能被实现的。但我现在还不能给出一个准确的答案,只能隐约感觉,这个爆点今年不一定能出来,它很可能是在服务业,也可能是在一些我们还没有关注到的、当前自动化程度较低的制造业场景当中。

创业黑马:最后还有几个问题希望熊总可以帮忙解答。除了智能机器人以外,在工业数字化领域的话,还有什么细分赛道比较适合布局AIGC大模型?市场规模大概有多大,您作为投资人能不能展望一下?

熊伟铭:我特别看好大模型,我觉得大模型的影响会非常深远,它比互联网的影响力要大多了,互联网能解决的可能更多还是连接或IT的提升,而大模型是直接把IT提到了一种智能的水平,所以所有的行业都会在大模型的前提下重新搞一遍。但从顺序上来讲,我认为可能先是中国软件业,然后是一些因为有AI存在才出现的新行业,比如自动驾驶等,它们未来也会因为大模型的布线或者多模态的熟练,而变得更加易用跟商业化。最后一个是硬件,或者说我们的智能制造,比如中国原来可能根本没有的垂直行业。AI最强的是它一旦了解了规则,就能够创造出人类很难或者不见得很难、但需要花费很长时间才能创造出来的方案。

最后,预告下一场直播,黑马AIGC主题系列直播之《中国AIGC行业扫描及典型应用案例》,对话嘉宾是非凡资本合伙人胡小婧。 今晚8点,锁定黑马智库视频号,不见不散。

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