編輯 | 鯨魚
由虎嗅智庫舉辦的大鯨AI峰會零售消費專場將于4月18日在北京舉辦。來自AI、零售消費領域的30+CEO/CIO/頂級專家，全天閉門，高端圓桌對話，解讀AI在零售消費領域的演進趨勢和落地案例。
圍繞此次大鯨AI峰會，虎嗅智庫特別推出系列內容洞察，此篇為VOL.3 | 大鯨觀點精華篇，來源于虎嗅智庫過去三個月的大鯨榜評選調研。期間我們調研了近100家來自AIGC、智能自動化、數字人領域的科技公司，并深度對話了10余位行業(yè)專家，旨在梳理上述領域的應用實踐情況、技術商產品成熟度與行業(yè)趨勢，為技術應用方提供經驗參考。
圖源：大鯨榜
以AI技術為核心的新質生產力正加速推進，各大創(chuàng)新企業(yè)在如火如荼地進行大模型、數字人、AIGC、智能體相關的“工程建設”，大量技術商也一頭扎進去鉆研產品和方案。但在熱度之下，技術迭代難、運營乏力、落地執(zhí)行能力差等隱憂也逐漸浮現(xiàn)，尤其在應用層面，也主要落地在低精度業(yè)務場景。
那么，AI生產力到底行不行？發(fā)展中都有哪些難題亟待解決？未來的業(yè)務方式又將會出現(xiàn)哪些變革？
針對上述問題，我們特別從大鯨榜調研中，挑選了七位企業(yè)/專家的一線觀察，通過他們的真實感知去了解真實的AI應用。以下是觀點實錄：
WeShop唯象妙境GM吳海波：AI并非無所不能。
當下AIGC的發(fā)展，我認為既有積極的一面，也存在一些潛在的風險。
從宏觀角度看，GPT的出現(xiàn)確實展現(xiàn)出了強大的穿透力，引發(fā)了公眾對AI的高度關注和期待。這種強烈的勢能使得在特定垂直領域中的應用得到了迅速的反饋和認可。例如，只要在某個垂直領域中應用還不錯的，痛點切的足夠精準，很快便能吸引大批關注者和潛在用戶。這充分顯示了此次AI革命的獨特性，即不再受限于傳統(tǒng)渠道的限制。與過去互聯(lián)網時代的寬帶安裝、手機購買等門檻相比，現(xiàn)在每個人都可以通過手中的手機迅速接觸到AI技術，例如在抖音上瀏覽到相關視頻。這種即時性和普遍性無疑提升了客戶參與的主動性和熱情。
然而，隨之而來的問題是公眾對于AI的期待過高。由于GPT等技術的強大穿透力，部分企業(yè)認為AI已經無所不能。在實際應用中，這種期望與現(xiàn)實的差距可能導致一些誤解和不滿。例如，客戶可能期望通過簡單的拍攝就能將衣物直接應用到虛擬模特身上，盡管這是行業(yè)長期以來的追求，但目前仍難以實現(xiàn)。在這種情況下，如果AI應用出現(xiàn)任何小的失誤或不足，客戶可能會感到失望或被誤導。
百果園集團果蔬產業(yè)四化研究院院長王筱東：AIGC領域的核心不僅在于算法，更在于數據的質量和數量。
當下AIGC在消費行業(yè)零售營銷環(huán)節(jié)的需求和重點在于提高人效、客戶滿意度和優(yōu)化數據質量。對于企業(yè)而言，更側重于如何將技術與企業(yè)的實際數據相結合。無論是圖像還是文本數據，其應用的核心在于數據的整理與利用。在實際操作中，我們面臨的最大挑戰(zhàn)在于如何確保數據的質量，以便AI能夠為企業(yè)提供優(yōu)質的服務。
企業(yè)在構建自己的知識庫或語料庫過程中，只有對數據進行有效的整理，才能用于預訓練或精細調整模型。在過去，許多企業(yè)雖然擁有大量的非結構化數據，但這些數據往往以文檔形式堆積，并未整理成適合模型訓練或理解的格式，且需要投入大量的人力和時間。
與傳統(tǒng)的機器學習、深度學習領域相似，當前AIGC領域的核心不僅在于算法，更在于數據的質量和數量。盡管我們的數據已經從結構化數據轉變?yōu)榉墙Y構化數據，但數據的數量和質量仍然是決定應用效果的關鍵因素。因此，我認為企業(yè)在利用AIGC時，應更加關注數據的質量。由于模型更新?lián)Q代迅速，如果數據質量不佳，無論采用何種模型，都難以達到預期效果。
信通院數字人領域資深專家許聞苑：AI數字人在零售消費大行業(yè)中應用處于初階階段。
AI數字人在零售消費大行業(yè)中廣泛落地的產品有兩種可能方向。
短期看，能解決產業(yè)實際痛點的產品有機會脫穎而出。主要指基于已有企業(yè)業(yè)務布局，助力企業(yè)降本增效、提升商業(yè)化水平的AI數字人解決方案，如涉及到客戶服務、個性化交互、業(yè)務流程融合、線上與線下整合等場景的AI數字人產品。
長期看，能創(chuàng)造全新商業(yè)模式的解決方案將取得顯著競爭優(yōu)勢。應用創(chuàng)新要求企業(yè)保持開放的眼界，除了關注技術迭代的速度、產品的性能改善，還需保持對市場需求遷移、用戶偏好變化的敏感度，創(chuàng)造新的價值增長點。
決定AI數字人能否大規(guī)模的在全行業(yè)應用落地的關鍵問題是可信能力的建設和深度挖掘應用場景。
高速發(fā)展的市場機遇下面臨倫理及法律等多重風險，如通過“AI換臉”“AI換聲”以替換、偽造他人聲音形象，形成高度寫實逼真且肉眼難以分辨的音視頻影像，從而開展虛假信息傳播、造謠生事，甚至誹謗和詐騙等不法活動的案例頻繁出現(xiàn)。AI數字人的相關軟件產品需要提升可靠性、可追溯、生成內容安全等可信能力。
與應用場景的耦合深度仍需挖掘。AI數字人在零售消費大行業(yè)中應用處于初階階段，數字人在特定應用場景中的整合模式仍有探索空間，其適應性和實際效果亦有待進一步提升，尤其是在與真人的多模態(tài)交互深度層面，情感識別能力、表達方式多樣性、基于個性化數據進行復雜對話等方面技術仍存在挑戰(zhàn)。
謙語智能總經理助理蘇元駿：數字人目前面臨信息生命力、異質復制力和受眾感知力三大難題。
直播的本質是內容信息的傳播，數字人技術降低了內容生產的門檻卻無法避免內容同質化，對于傳播受眾的管理更要求專業(yè)且持續(xù)迭代的直播方法論。因而一套優(yōu)質可落地的數字人直播產品不僅從技術縱深，更重要是從場景寬度、內容池建設和互動驗收上，解決數字人目前面臨的信息生命力、異質復制力和受眾感知力三大難題。
拓元智慧聯(lián)合創(chuàng)始人、元分身平臺總經理黃偉鵬：實現(xiàn)技術與運營的雙線并進，是數字人行業(yè)突破發(fā)展瓶頸、實現(xiàn)長遠價值的關鍵。
人工智能＋行動正加速推進，2024年數字人市場預計將更為繁榮，然而在這股熱潮之下，技術迭代難、盲目入局及運營乏力等隱憂逐漸浮現(xiàn)。實現(xiàn)技術與運營的雙線并進，是數字人行業(yè)突破發(fā)展瓶頸、實現(xiàn)長遠價值的關鍵。未來，數字人將不再局限于單向輸出，而是向雙向互動進化，同時，數字人廠商也將從單點能力向行業(yè)解決方案全面拓展，以更科學高效的運營體系助力企業(yè)實現(xiàn)營銷轉化和業(yè)務價值提升。
云擴科技創(chuàng)始人兼CEO 劉春剛：現(xiàn)在大模型技術出現(xiàn)之后，會潛在改變原來自動化流程的實現(xiàn)方式。
底層技術的變革對RPA這個行業(yè)產生了重要影響。RPA產品的進化方向，一定是與大模型相結合。目前看來，主要是兩個方面會讓RPA變得更加智能化。
第一，能夠通過自然語言的方法去理解人類意圖，可以把這些意圖轉化成能夠自動執(zhí)行的動作，甚至是串聯(lián)成一個自動執(zhí)行的流程。不管我們把產品做的多么易用，自動化流程的創(chuàng)建本身還是要人去做的，其實也有學習的門檻，不是說所有的人能馬上上手。有了大模型之后，可以依賴大模型去理解人類的動作意圖，自動地把該做的步驟給自動生成。
第二，傳統(tǒng)的RPA大概率只能去執(zhí)行固定的流程，現(xiàn)在有了大模型的加持，機器人可以理解業(yè)務邏輯，更好地處理流程中的非結構化數據和非規(guī)則部分的判斷，大大擴展了RPA的場景空間。
獨立咨詢顧問張佳：未來是不存在“低代碼”、“無代碼”這些概念的。
每個員工的核心價值是他工作的方法和流程，過去低代碼、無代碼、RPA 這些概念，其實都在嘗試通過提煉員工的最佳實踐做成標準化流程，來提高工作和協(xié)同的效率。
但掌握方法論和工作流的員工，并不擅長使用這些工具，即便它們都“低”甚至“零”代碼。“自然語言”和“人類思考”與“計算機語言”和“機器操作”之間的鴻溝，并不是通過把“代碼”隱藏起來就能填滿的。
但是隨著 AI 越來越強大，強大到可以理解工具的搭建方式、理解企業(yè)的提效需求，同時通過自然對話提取員工所掌握的方法論和工作流，將兩者進行無縫的結合，這個問題就被解決了。
未來是不存在“低代碼”、“無代碼”這些概念的，甚至不需要去拖動、連接那些流程模塊，告訴 AI 你想做什么就好了。RPA 類工具所做的工作，大部分都可以通過 Python 腳本來實現(xiàn)。當 AI 能夠理解和整合更多信息，把它們轉化一些列自動執(zhí)行的 Python 代碼時，RPA 也失去它的存在意義了。實際上，ChatGPT 的 Data Analysis 和 ChatGLM 的數據分析功能已經在吹響號角了。
