2023年初，ChatGPT 的出現(xiàn)，引發(fā)了國(guó)內(nèi)外各類AIGC技術(shù)應(yīng)用的爆發(fā)，讓人們看到了新世界的曙光，也感受到了迫在眉睫的劇變。無(wú)論是前沿科技產(chǎn)業(yè)還是整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)格局，都將因此產(chǎn)生巨大的變化，眾多企業(yè)將迎來(lái)價(jià)值重估，無(wú)數(shù)行業(yè)將面臨重做。

作為15年來(lái)陪伴數(shù)以十萬(wàn)計(jì)創(chuàng)業(yè)者共同成長(zhǎng)的產(chǎn)業(yè)加速平臺(tái)，創(chuàng)業(yè)黑馬發(fā)起了AIGC主題系列直播活動(dòng)，邀請(qǐng)多位業(yè)內(nèi)知名企業(yè)家、投資人、專家學(xué)者和創(chuàng)業(yè)實(shí)踐者，從軟硬件平臺(tái)視角、投資人視角、行業(yè)應(yīng)用視角等維度看AIGC，共話大模型時(shí)代新機(jī)會(huì)，展現(xiàn)產(chǎn)業(yè)新力量。

本期的分享嘉賓是華創(chuàng)資本創(chuàng)始合伙人熊偉銘和梅卡曼德機(jī)器人創(chuàng)始人邵天蘭。華創(chuàng)資本是國(guó)內(nèi)知名的早期風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，曾投出AI芯片公司深鑒科技、壁仞科技，以及自動(dòng)駕駛公司文遠(yuǎn)知行、智加科技等企業(yè)。梅卡曼德是一家頭部智能機(jī)器人公司，創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)均來(lái)自清華，此前曾獲多家知名機(jī)構(gòu)的投資，華創(chuàng)資本也是他們?cè)缙诘耐顿Y人之一，同時(shí)梅卡曼德也是2022年黑馬大賽的夏季冠軍。

(資料圖片僅供參考)

在5月17日的《黑馬說(shuō)》直播中，兩位嘉賓圍繞《AICG大模型在工業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域的應(yīng)用機(jī)會(huì)及未來(lái)》主題進(jìn)行了深入探討，探討的問題主要有梅卡曼德如何借助AIGC大模型打造核心競(jìng)爭(zhēng)力，以及什么樣的AIGC大模型企業(yè)值得投資機(jī)構(gòu)關(guān)注等。

以下為本次直播實(shí)錄整理：

創(chuàng)業(yè)黑馬：我們先請(qǐng)兩位分別談一談對(duì)當(dāng)前AI行業(yè)的看法。

熊偉銘：我們從2016年開始“放棄”互聯(lián)網(wǎng)，并把所有精力投放在科技創(chuàng)業(yè)賽道上，也是那時(shí)開始關(guān)注 AI領(lǐng)域的投資機(jī)會(huì)，投了自動(dòng)駕駛等新行業(yè)。AI領(lǐng)域除了CV（即Computer Vision計(jì)算機(jī)視覺）之外，還有NLP（即Natural Language Processing自然語(yǔ)言處理），目前，CV的準(zhǔn)確度已經(jīng)達(dá)到了95%，但NLP卻在過(guò)去很長(zhǎng)時(shí)間都沒有進(jìn)展，直到2022年底才有了一個(gè)突破性的飛躍。從這個(gè)角度其實(shí)也說(shuō)明了一個(gè)行業(yè)原理，就是很多的創(chuàng)新雖然看起來(lái)是偶然爆發(fā)，但其實(shí)之前已經(jīng)經(jīng)歷了長(zhǎng)時(shí)間的蟄伏。

邵天蘭：大模型、Chat GPT等技術(shù)的誕生帶來(lái)了很多新的可能性，所以我們是十分榮幸能夠參與一個(gè)機(jī)器人非常火熱的時(shí)代。從工業(yè)角度來(lái)說(shuō)，過(guò)去10年，工業(yè)機(jī)器人在中國(guó)的銷量增長(zhǎng)了10倍，這對(duì)工業(yè)品來(lái)說(shuō)是很振奮人心的一件事情。因?yàn)樵诠I(yè)領(lǐng)域，特別是制造、物流等自動(dòng)化要求高的領(lǐng)域，借助近年來(lái)人工智能技術(shù)的發(fā)展，比如先進(jìn)的視覺技術(shù)、還有機(jī)器人規(guī)劃技術(shù)等，已經(jīng)實(shí)實(shí)在在地實(shí)現(xiàn)了對(duì)行業(yè)的改變。

熊偉銘：今天的題目是AIGC，但可能我們不僅限于此，還可能更多討論大模型和多模態(tài)的AI能力，以及對(duì)各行各業(yè)產(chǎn)生的各種各樣的助力。那么從工業(yè)機(jī)器人的角度來(lái)講，天蘭能否介紹一下這些大模型和這種多模態(tài)的能力，對(duì)于梅卡曼德的一些助力體現(xiàn)在哪些方面？

邵天蘭：大模型對(duì)我們整個(gè)行業(yè)來(lái)說(shuō)就像是一塊非常重要的拼圖，是能把機(jī)器人的基礎(chǔ)能力以一個(gè)更智能的方式統(tǒng)籌起來(lái)的關(guān)鍵點(diǎn)。因?yàn)榇竽Ｐ蛽碛芯薮蟮膮?shù)量，可通過(guò)跨模態(tài)的各種各樣訓(xùn)練得出數(shù)據(jù)，相當(dāng)于把工程師的很多基礎(chǔ)能力以更智能方式的排列組合。因此大模型的出現(xiàn)讓我們看到了一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)，讓我們有機(jī)會(huì)把機(jī)器人的技術(shù)再推上一個(gè)量級(jí)，也許是現(xiàn)在的10倍甚至100倍，這是令我們這些從業(yè)者非常興奮的一件事。

熊偉銘：梅卡曼德是我目前看到的新行業(yè)或者新技術(shù)中，能夠把CV領(lǐng)域和NLP領(lǐng)域做到多模態(tài)融合以及提升效率的為數(shù)不多案例。那么在梅卡曼德的應(yīng)用中，哪些具體的部分是會(huì)用到大模型？

邵天蘭：“能不能用”有一個(gè)我個(gè)人覺得很重要的門檻，即這個(gè)任務(wù)到底能不能出錯(cuò)，以及人們對(duì)它的期待是怎樣的。比如自動(dòng)駕駛，大街上的車和人的情況是復(fù)雜的，所以安全性、可靠性要求極高。所以在一些極端高要求的領(lǐng)域，大模型本身的替代和幫助并沒有那么立竿見影，但在一些要求相對(duì)不那么高的任務(wù)，大模型是可以應(yīng)用的。目前，在梅卡曼德的一些基礎(chǔ)能力部分，已經(jīng)開始應(yīng)用大模型，比如幫我們做一個(gè)方案或做一個(gè)程序等，它能以一種非常智能的方式，來(lái)降低使用者的使用門檻，并代替人完成其中一部分的組合方式，它并不是替代基礎(chǔ)能力，而是用更智能的方式幫助人工完成統(tǒng)籌工作。

熊偉銘：從這個(gè)角度來(lái)講，其實(shí)大模型推動(dòng)了所有行業(yè)的市場(chǎng)在擴(kuò)大。

邵天蘭：在我看來(lái)，大模型應(yīng)該還會(huì)打開很多全新的領(lǐng)域，比如新的技術(shù)、新的行業(yè)等。我們?cè)f(shuō)，市場(chǎng)上有100個(gè)需求，過(guò)去的機(jī)器人只能滿足一個(gè)，通過(guò)我們的產(chǎn)品和技術(shù)賦能，也許能滿足三五個(gè)，而大模型出來(lái)之后，我覺得也許能滿足20個(gè)。另一方面，大模型也會(huì)給人和公司都帶來(lái)巨大的變化，比如我是學(xué)計(jì)算機(jī)的，我要花巨大的時(shí)間學(xué)計(jì)算機(jī)的底層知識(shí)、相關(guān)的數(shù)學(xué)以及各種各樣的語(yǔ)言和相關(guān)的庫(kù)等等，而有了大模型之后，這種情況將會(huì)完全改變。

熊偉銘：隨著這些工具慢慢產(chǎn)生，最小的生產(chǎn)力單元也在變得越來(lái)越小。就像當(dāng)年我們覺得Instagram的團(tuán)隊(duì)很牛，只有10個(gè)人。以后在大模型的幫助下，專才也將會(huì)慢慢消失，因?yàn)槔碚撋洗竽Ｐ涂梢愿采w到所有的所謂專業(yè)領(lǐng)域。

邵天蘭：對(duì)，專才的個(gè)體可能不再稀缺，但是專才的公司會(huì)一直稀缺，因?yàn)槟馨岩患虑樽鰧Ｗ鐾福^對(duì)是這個(gè)世界上最重要的能力。但我認(rèn)為專才的公司會(huì)出現(xiàn)整合，以制造業(yè)為例子，制造業(yè)的行業(yè)特征就是工藝繁瑣、門檻很“碎”——遠(yuǎn)看是個(gè)萬(wàn)億市場(chǎng)，近看是一萬(wàn)個(gè)1億市場(chǎng)，非常難整合。但借助大模型，我認(rèn)為可以高效地整合出多個(gè)100億市場(chǎng)，同時(shí)，大模型也會(huì)帶來(lái)硬件上的進(jìn)一步標(biāo)準(zhǔn)化。

熊偉銘：你剛才提到一個(gè)很有意思的事情，就是一個(gè)萬(wàn)億級(jí)的市場(chǎng)和1萬(wàn)個(gè)1億級(jí)的市場(chǎng)其實(shí)完全是兩回事。所以你覺得大模型能為這些1億規(guī)模的制造業(yè)工廠們做些什么，你覺得他們會(huì)變成什么？

邵天蘭：第一，能夠提升專業(yè)人士的效率，比如原來(lái)100個(gè)專業(yè)人士可以服務(wù)100家客戶，現(xiàn)在可以服務(wù)1000家客戶。第二，能夠更高質(zhì)量地滿足那種變化很快、需求繁雜的非標(biāo)型客戶的需求。第三，是能夠往服務(wù)業(yè)方向上做很多拓展。

熊偉銘：在大模型帶來(lái)的各種變動(dòng)中，你認(rèn)為梅卡曼德會(huì)在這樣一個(gè)變化的市場(chǎng)里擔(dān)任一個(gè)什么樣的角色？

邵天蘭：首先，這種最基礎(chǔ)的底層模型肯定只有極少數(shù)公司在做，比如深度學(xué)習(xí)的模型和深度學(xué)習(xí)的框架，而大模型也會(huì)經(jīng)歷類似的現(xiàn)象，是一場(chǎng)少數(shù)巨頭的游戲。我個(gè)人一直有一個(gè)觀點(diǎn)，就是公司做技術(shù)一定要走極端，要么就把技術(shù)做到世界領(lǐng)先，有技術(shù)壁壘、也有很好的效果，要么可以選擇直接“躺平”，直接用市場(chǎng)上的巨頭產(chǎn)品。而針對(duì)大模型的最底層技術(shù)，我也保持這樣的觀點(diǎn)。

熊偉銘：你是從什么時(shí)候開始關(guān)注到大模型對(duì)業(yè)務(wù)有幫助？

邵天蘭：大模型這件事并沒有那么新，從兩三年開始，我們就從學(xué)術(shù)界、業(yè)內(nèi)等地方開始關(guān)注它，但那個(gè)時(shí)候我們感覺它離我們的業(yè)務(wù)還比較遠(yuǎn)，成本非常高，效果也不顯著。在Chat GPT出來(lái)之后，我們才覺得這個(gè)事居然這么快就能夠在業(yè)務(wù)上達(dá)成可預(yù)見性了。對(duì)我們來(lái)說(shuō)，更好的一個(gè)方式就是把自己的API做好的前提下，利用大模型的技術(shù)解鎖更多的場(chǎng)景。當(dāng)然，這只是我今天的看法，再過(guò)半年、一年，這個(gè)行業(yè)可能還會(huì)發(fā)生更多的新變化。

熊偉銘：你自己的員工，目前有百分之多少是在用ChatGPT或者大模型來(lái)輔助自己的工作？從這些使用者交付的工作中，你能感受到質(zhì)量的提升或者是速度的增加嗎？效率主要體現(xiàn)在哪些方面？

邵天蘭：我沒有具體地統(tǒng)計(jì)過(guò)，但我們現(xiàn)在一共是將近700位同學(xué)，其中海外的公司使用率可能接近100%了，我們國(guó)內(nèi)的話，我保守估計(jì)可能1/4的比例。效率提升確實(shí)是有的，比如用大模型閱讀我們的數(shù)據(jù)、文檔，還有就是知識(shí)的轉(zhuǎn)換、翻譯等。我覺得在未來(lái)1000天內(nèi)，就會(huì)有很多行業(yè)發(fā)生翻天覆地的變化，不是說(shuō)所有人都一定要去做大模型本身，而是指不擁抱新技術(shù)的個(gè)人、公司或投資機(jī)構(gòu)，很可能會(huì)被邊緣化。

熊偉銘：在這1000天內(nèi)的大模型發(fā)展，對(duì)于梅卡曼德來(lái)說(shuō)，你覺得商業(yè)模式上的提升會(huì)體現(xiàn)在哪些方面？

邵天蘭：主要是體現(xiàn)在一些新的場(chǎng)景出現(xiàn)。比如出現(xiàn)一個(gè)新的方向，這個(gè)方向足夠大，大到我們的3D視覺傳感器和智能軟件一年能銷售10萬(wàn)套、100萬(wàn)套，大到以前大家所做的事情都顯得沒有那么重要了。這意味著拐點(diǎn)一旦出現(xiàn)，行業(yè)瞬間就能被“點(diǎn)爆”，這是很有可能被實(shí)現(xiàn)的。但我現(xiàn)在還不能給出一個(gè)準(zhǔn)確的答案，只能隱約感覺，這個(gè)爆點(diǎn)今年不一定能出來(lái)，它很可能是在服務(wù)業(yè)，也可能是在一些我們還沒有關(guān)注到的、當(dāng)前自動(dòng)化程度較低的制造業(yè)場(chǎng)景當(dāng)中。

創(chuàng)業(yè)黑馬：最后還有幾個(gè)問題希望熊總可以幫忙解答。除了智能機(jī)器人以外，在工業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域的話，還有什么細(xì)分賽道比較適合布局AIGC大模型？市場(chǎng)規(guī)模大概有多大，您作為投資人能不能展望一下？

熊偉銘：我特別看好大模型，我覺得大模型的影響會(huì)非常深遠(yuǎn)，它比互聯(lián)網(wǎng)的影響力要大多了，互聯(lián)網(wǎng)能解決的可能更多還是連接或IT的提升，而大模型是直接把IT提到了一種智能的水平，所以所有的行業(yè)都會(huì)在大模型的前提下重新搞一遍。但從順序上來(lái)講，我認(rèn)為可能先是中國(guó)軟件業(yè)，然后是一些因?yàn)橛蠥I存在才出現(xiàn)的新行業(yè)，比如自動(dòng)駕駛等，它們未來(lái)也會(huì)因?yàn)榇竽Ｐ偷牟季€或者多模態(tài)的熟練，而變得更加易用跟商業(yè)化。最后一個(gè)是硬件，或者說(shuō)我們的智能制造，比如中國(guó)原來(lái)可能根本沒有的垂直行業(yè)。AI最強(qiáng)的是它一旦了解了規(guī)則，就能夠創(chuàng)造出人類很難或者不見得很難、但需要花費(fèi)很長(zhǎng)時(shí)間才能創(chuàng)造出來(lái)的方案。

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