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到釘釘播種 AI 應用的,不只大模型廠(chǎng)商們

摘要

找到通向 AGI 之路的階段性產(chǎn)品目標,先到場(chǎng)景里

經(jīng)歷了去年的百模大戰、今年的大模型價(jià)格戰,AI 應用尚未能爆發(fā)。大模型到底如何落地,成為所有人最關(guān)心的焦點(diǎn)。

這是一些先跑出來(lái)的 AI 應用。在 C 端,像 Kimi、海螺問(wèn)問(wèn)這樣的語(yǔ)音助手類(lèi) APP,成為打工人的工作搭子、生活搭子;在 B 端,釘釘平臺上的客戶(hù)「捏」出了研、產(chǎn)、供、銷(xiāo)、服工作流程的各類(lèi) AI 助理,直接交付生產(chǎn)力。

盡管這些 AI 應用尚未迎來(lái)破圈,但這批先行者決定聚在一起,在「AI 應用」這個(gè)共識上向前一步。

6 月 26 日,「Make 2024 釘釘生態(tài)大會(huì )」上,6 家大模型廠(chǎng)商加入釘釘生態(tài),包括:MiniMax、月之暗面、獵戶(hù)星空、百川、智譜和零一萬(wàn)物。

可以看到,這些大模型廠(chǎng)商里,既有以 AGI 為終局做 ToC 應用的選手,也不乏已經(jīng)在 B 端市場(chǎng)拿下很多訂單的「隱形冠軍」,他們都做出了一個(gè)相同的選擇,在釘釘這樣一個(gè)擁有辦公協(xié)同和業(yè)務(wù)數字化最廣闊的場(chǎng)景里,探索 AI 應用。他們到底是怎么想的?在中國,AI 應用落地的 roadmap,到底長(cháng)什么樣子?

在這場(chǎng)聚集了國內頂尖大模型廠(chǎng)商和頭一批嘗試 AI 落地的企業(yè)的大會(huì )上,我們看到了一些答案。

一、在釘釘,AI 應用的種子發(fā)芽

在釘釘,一批 AI 應用正在自發(fā)地涌現。改變的臨界點(diǎn),發(fā)生在大模型和業(yè)務(wù)能產(chǎn)生交集之時(shí),一個(gè)閑聊的機器人就變成了一個(gè)公司的法務(wù)、財務(wù)、人力資源、客服等。

AI 知識問(wèn)答,是落地最快、適用行業(yè)最廣泛的應用。

在植德律所,AI 知識問(wèn)答助手正在向律所職員和客戶(hù)穩定地交付專(zhuān)業(yè)服務(wù)。

由于行業(yè)特點(diǎn),律師在回答客戶(hù)提問(wèn)時(shí)必須做到精準無(wú)誤,哪怕是非自己專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的問(wèn)題。過(guò)去遇到這種情況,律師只能先查閱資料、或者向其他律師請教,無(wú)法做到及時(shí)響應,尤其是綜合疑難復雜的問(wèn)題更需要跨不同人請教。

在看到大語(yǔ)言模型帶來(lái)語(yǔ)言「生成」的能力后,植德律所曾嘗試用大模型類(lèi)應用來(lái)輔助業(yè)務(wù),但發(fā)現當面臨數據專(zhuān)業(yè)性、時(shí)效性、安全性等方面的問(wèn)題,這類(lèi)應用總是無(wú)法給予一個(gè)準確專(zhuān)業(yè)可用的答案。

為解決這一難題,植德將一些律所的語(yǔ)料庫,通過(guò)釘釘 AI 助理能力打造出了一只學(xué)習了內部各種專(zhuān)業(yè)知識的 AI 數字人——小植同學(xué)。AI 數字人小植同學(xué)會(huì )根據學(xué)習的不同專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識和過(guò)往積累的案例,進(jìn)行專(zhuān)業(yè)的回答。當面對客戶(hù)問(wèn)到不同領(lǐng)域問(wèn)題時(shí),律師可以先詢(xún)問(wèn)小植同學(xué),生成的回答是基于律所專(zhuān)業(yè)的語(yǔ)料,節省出大量人力成本,也帶來(lái)了客戶(hù)及時(shí)和專(zhuān)業(yè)的服務(wù)體驗。

在對內培訓業(yè)務(wù)與日常工作中,小植也穩定地交付服務(wù)。

過(guò)去遇到新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,植德律師在內部往往需要花費大量時(shí)間溝通此前的類(lèi)似項目、工作模板,綜合評估項目該由哪位律師、合作人去負責;同樣,新人入職后通用能力的培訓同樣需要消耗大量人力。

現在,「小植同學(xué)」通過(guò)和律所自身數據結合,充分使用所沉淀的知識庫和業(yè)務(wù)數據,在獲得授權后可以通過(guò)對話(huà)的方式開(kāi)展數據分析和洞察,比如,招投標業(yè)務(wù)中,幫助自動(dòng)分析哪個(gè)合伙人做過(guò)什么業(yè)務(wù),大概是怎樣的情況,總結過(guò)往的經(jīng)驗和業(yè)績(jì)。另一方面,企業(yè)內的人事、品宣、財務(wù)、行政們的問(wèn)題,也可以直接問(wèn) AI 助理,減少培訓成本。

植德律所的職員表示:「小植同學(xué)不僅能給我們一個(gè)答案,還告訴我原始材料的來(lái)源,完全顛覆了以往知識密集型行業(yè)做知識管理和信息收集的方式?!?/p>

除了知識問(wèn)答之外,AI 在調取、分析和處理數據方面,也解鎖了更多企業(yè)新場(chǎng)景,擴大了用數據獲取洞察的使用范圍,盤(pán)活企業(yè)數據資產(chǎn)。

金牌櫥柜 CIO 陳志永剛接觸大模型時(shí),還只是用來(lái)查資料并快速輸出一些內容,他并不認為大模型會(huì )和自己的業(yè)務(wù)有什么實(shí)質(zhì)交集。直到陳志永開(kāi)始聽(tīng)說(shuō) AI Agent,能實(shí)現一些企業(yè)場(chǎng)景里的需求,AI 應用的種子開(kāi)始在這家公司的「老問(wèn)題」上帶來(lái)新的方式和效果。

金牌櫥柜在全國有四千多家線(xiàn)下門(mén)店和經(jīng)銷(xiāo)商,店里的員工包括店主、導購、招商經(jīng)理、運營(yíng)人員等各種角色,經(jīng)常要把消費者提出的問(wèn)題傳遞給總部,這些問(wèn)題關(guān)于交付保障、產(chǎn)品報價(jià)、訂單流轉、營(yíng)銷(xiāo)政策、三方運營(yíng)、線(xiàn)上運營(yíng)、招商見(jiàn)面、學(xué)習培訓等場(chǎng)景,繁雜卻又剛需。

在過(guò)去,金牌櫥柜先要安排客服對接,然后派出大量人力解決不同的咨詢(xún)。有時(shí)一個(gè)交付保障的問(wèn)題,可能需要 A、B、C 多個(gè)角色都參與進(jìn)來(lái),不僅客戶(hù)體驗不佳,金牌櫥柜的員工們也很累,解決問(wèn)題的時(shí)效和質(zhì)量有時(shí)也難以保障。

在引入 AI 助理后,這種長(cháng)鏈條溝通的繁瑣、低效被徹底消解了?!肝覀儸F在只需要告訴『小金』(AI 助理)什么需求,小金就能輸出結果?!乖诖酥?,金牌櫥柜有數套垂直的系統,答案分散在不同的系統中,現在通過(guò)釘釘 AI PaaS 實(shí)現了內部系統的打通,包括 ERP、WMS 等,AI 助理直接能查閱公司內部的數據和知識庫,「思考能力和行動(dòng)力也就更強大」,陳志永說(shuō)。

這類(lèi)場(chǎng)景的應用在鞋服零售業(yè)也非常普遍。尤其當服裝行業(yè)向柔性供應鏈變革,能夠獲取實(shí)時(shí)數據、數據洞察成為核心競爭力。

在服裝行業(yè),從設計、到生產(chǎn)和零售的各個(gè)環(huán)節,都會(huì )沉淀海量數據。過(guò)去,無(wú)論是服裝零售店店長(cháng),還是銷(xiāo)售線(xiàn)管理層要獲取某個(gè)環(huán)節的數據時(shí),要精準輸入該數據類(lèi)目的專(zhuān)有關(guān)鍵詞才能搜索,甚至需要先向數據開(kāi)發(fā)部的數據分析師提需求,后者寫(xiě)好相應的 SQL 代碼,才能查詢(xún)到相關(guān)數據,做數據分析。一串流程下來(lái),一線(xiàn)實(shí)時(shí)發(fā)生的數據洞察早已發(fā)生了變化?,F在,被安排在各個(gè)釘釘群里的 AI 助理,可以隨時(shí)隨地回答大家用自然語(yǔ)言(大白話(huà))提出的各種需求,這是因為它在后臺自動(dòng)完成了寫(xiě) SQL 代碼查數、取數、做數據分析、生成圖表和建議的全過(guò)程。

這樣一來(lái),員工查數、用數、獲得洞察的門(mén)檻進(jìn)一步降低,更多角色的業(yè)務(wù)人員可以更快、更準確地利用 AI 輔助業(yè)務(wù)做出決策。數據資產(chǎn)的利用率。

用 AI 助理把企業(yè)沉淀的數據盤(pán)活利用,是釘釘上 AI 應用的一種重要場(chǎng)景。但這不是唯一的場(chǎng)景,AI 已經(jīng)逐步進(jìn)入到問(wèn)答和數據分析之外的業(yè)務(wù)領(lǐng)域,比如,有鹿機器人這家公司。

在釘釘的生態(tài)大會(huì )上,有鹿機器人在釘釘的 AI 助理(即 AI Agent)市場(chǎng)上發(fā)布了第一款具身智能助理「有鹿機器人」。

這種合作模式,是由釘釘向企業(yè)開(kāi)放 API 接口,有鹿機器人通過(guò)釘釘的接口接入自己的業(yè)務(wù)系統,然后打造了一款在線(xiàn)管理「機器人員工」的 AI 助理。

它的一個(gè)典型應用場(chǎng)景是,當企業(yè)客戶(hù)想要清掃戶(hù)外垃圾時(shí),只需要從釘釘上的「有鹿機器人」AI 助理下達指令,后臺會(huì )自動(dòng)派遣相應的掃地機器人前去打掃,彌補了保潔阿姨人手不足的情況。

像這樣 AI 應用的例子還有很多,盡管還沒(méi)有出現一個(gè)人人皆知的 Killer case,但是在企業(yè)工作流里,這些 AI 應用改變了軟件行業(yè)交付生產(chǎn)工具的結果,直接向企業(yè)輸送生產(chǎn)力,在增加企業(yè)收入、提高效率、降低成本上,優(yōu)先展現出以大模型為主的 AI 所展現的強大力量。

二、到場(chǎng)景中,才有答案

不僅各行各業(yè)的客戶(hù)正在通過(guò)釘釘積極嘗試擁抱 AI,釘釘的 AI 生態(tài)也在不斷壯大。一批大模型廠(chǎng)商也來(lái)到了釘釘,他們或想在這里尋找 AI 在 B 端落地的場(chǎng)景,或想在場(chǎng)景中進(jìn)一步優(yōu)化模型。

在釘釘 2024 生態(tài)大會(huì )上,包括 Kimi、MiniMax、智譜在內的六家大模型開(kāi)發(fā)商一同亮相。

MiniMax 創(chuàng )始人閆俊杰表示,提高大模型及其產(chǎn)品的滲透率,是釘釘和 MiniMax 一拍即合的原因?!鸽S著(zhù)模型能力的提升,已經(jīng)到了可以服務(wù)更多中小企業(yè)的一個(gè)時(shí)間點(diǎn)?!?/p>

他解釋稱(chēng),兩年多以前,AI 的滲透率不到千分之一,現在,隨著(zhù)各種 GPT 的出現,AI 的滲透率已經(jīng)有了個(gè)位數的百分比。未來(lái),隨著(zhù) AI 越來(lái)越通用、出錯率和推理成本降低,AI 將有能力服務(wù)更長(cháng)遠的需求,使得原來(lái)需要高度定制的需求可以利用 AI 能力變得觸手可得,未來(lái)甚至可以實(shí)現百分之幾十甚至 100% 的 AI 滲透率。

Kimi 創(chuàng )始人楊植麟則將釘釘視為「當前生產(chǎn)力的最大實(shí)驗場(chǎng)」。此前,楊植麟公開(kāi)表示 Kimi 在當前階段會(huì )聚焦在生產(chǎn)力場(chǎng)景,顯然,通過(guò)與釘釘平臺合作,Kimi 可以得到更多用戶(hù)反饋、快速迭代模型,同時(shí)也可以加強 Kimi 對生產(chǎn)力和辦公場(chǎng)景的理解與 AI 應用的探索。

事實(shí)上,大模型廠(chǎng)商來(lái)到釘釘,看中的是后者擁有的國內最龐大的企業(yè)級辦公生態(tài)。如果說(shuō)大模型廠(chǎng)商是拿著(zhù)錘子找釘子,那么釘釘則拿著(zhù)釘子找錘子,大量客戶(hù)、用戶(hù)的反饋、問(wèn)題,正是大模型廠(chǎng)商們發(fā)揮各自所長(cháng),探索應用的新機會(huì )。

根據年初釘釘公布的數據,目前釘釘擁有超過(guò) 7 億用戶(hù),覆蓋 2500 萬(wàn)各類(lèi)組織。這些用戶(hù)和客戶(hù)在依托釘釘和 PaaS 能力,沉淀了大量數據和場(chǎng)景,這勢必會(huì )讓 AI 應用和模型可以快速試錯、迭代、驗證。

除了龐大的用戶(hù)基礎和使用場(chǎng)景,釘釘的開(kāi)放戰略是吸引大模型廠(chǎng)商的另一個(gè)原因,這次生態(tài)大會(huì )上,釘釘宣布向所有大模型廠(chǎng)商開(kāi)放,并以三種模式展開(kāi)合作與探索。

  • 釘釘一方品+大模型:釘釘的 IM、文檔、音視頻等產(chǎn)品的 AI 能力主要由通義大模型支持。在此基礎上,釘釘將結合其他各家大模型的特點(diǎn),探索不同模型能力在產(chǎn)品和場(chǎng)景中的應用。例如,釘釘正和月之暗面一起,基于大模型的長(cháng)文本理解和輸出能力,探索教育類(lèi)應用場(chǎng)景。

  • Agent+大模型:在 AI Agent 開(kāi)發(fā)方面,釘釘已向大模型生態(tài)伙伴開(kāi)放 AI 助理(AI Agent)開(kāi)發(fā)平臺。開(kāi)發(fā)者在釘釘上創(chuàng )建 AI 助理時(shí),除了默認的通義大模型外,還可以依據自身需求,選擇不同廠(chǎng)商的大模型。

  • 定制解決方案:針對客戶(hù)的個(gè)性化場(chǎng)景和需求,釘釘將與大模型廠(chǎng)商一起,為客戶(hù)定制相應的智能化解決方案,并提供模型訓練調優(yōu)、AI 解決方案打造、AI 定制應用開(kāi)發(fā)等服務(wù),還可實(shí)現模型的私有化部署。

這意味這不止率先宣布加入的這六家大模型公司,未來(lái),所有的大模型理論上都可以在釘釘的場(chǎng)景里迭代自己的 AI 應用。這也給了企業(yè)用戶(hù)客觀(guān)挑選大模型的機會(huì ),讓他們可以根據自己的也許需要選擇最適合的模型。畢竟,模型有自己的「性格」和特長(cháng),在具體的場(chǎng)景里,很難說(shuō)誰(shuí)是最好、最適合的模型組合,增加模型可選的空間,其實(shí)是增加了場(chǎng)景高效落地的可能性。

釘釘總裁葉軍表示:「模型開(kāi)放是釘釘生態(tài)開(kāi)放戰略的再進(jìn)一步。隨著(zhù)行業(yè)從模型創(chuàng )新走向應用創(chuàng )新,探索大模型的應用場(chǎng)景是釘釘的責任所在。釘釘擁有大量企業(yè)客戶(hù),數據優(yōu)勢與場(chǎng)景優(yōu)勢疊加,和大模型之間彼此需要。另一方面,釘釘上的大企業(yè)客戶(hù)也對模型開(kāi)放提出要求。

其實(shí),生態(tài)開(kāi)放一直是釘釘最重要的戰略之一。目前,釘釘生態(tài)伙伴總數超過(guò) 5600 家;其中 AI 生態(tài)伙伴已經(jīng)超過(guò) 100 家,除了 AI 大模型生態(tài)伙伴外,還有 AI Agent 產(chǎn)品、AI 解決方案、AI 插件等不同領(lǐng)域的伙伴。釘釘 AI 每天調用量超 1000 萬(wàn)次。

隨著(zhù)模型能力的不斷提升,業(yè)內也逐步形成共識:真實(shí)場(chǎng)景中的大規模應用,是大模型價(jià)值驗證和通往 AGI 的必由之路。在大模型落地「不是還有最后一公里,而是一百公里」的現狀下,釘釘搭建了一個(gè)能把場(chǎng)景、模型、工具、用戶(hù)聯(lián)合在一起下場(chǎng)「Play」的平臺。如果說(shuō)一個(gè)通用的大模型 API 解決不了問(wèn)題,那么在場(chǎng)景最多、用戶(hù)最多的協(xié)同辦公平臺釘釘上,釘釘帶著(zhù)用戶(hù)、場(chǎng)景,和模型方一起下場(chǎng)試驗。

各家模型和 AI 工具根據各自的優(yōu)勢,在釘釘研、產(chǎn)、供、銷(xiāo)、服的生態(tài)場(chǎng)景里匹配需求、探索應用,同時(shí)根據用戶(hù)反饋快速迭代模型。

AI 的落地未必只是一個(gè) Super APP,企業(yè)側各種工作流的剛需場(chǎng)景里,是值得期待的試驗田,就像在釘釘,智能化正在帶來(lái)切實(shí)改變——看得見(jiàn)的需求,可感知的價(jià)值,有啟發(fā)的實(shí)踐。星星之火,未來(lái)可期。

 

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