12月7日，在北京市大興區(qū)舉辦的2024T-EDGE創(chuàng)新大會(huì)暨鈦媒體財(cái)經(jīng)年會(huì)上，「AI 落地場(chǎng)景圖譜」圓桌由鈦媒體集團(tuán)聯(lián)合創(chuàng)始人劉湘明主持，TDK InvenSense 副總裁 Pankaj Aggarwal、Traini 創(chuàng)始人孫鄰家、MascotGO 首席技術(shù)官 Peter Avritch、萬魔聲學(xué)董事長(zhǎng)謝冠宏、紅杉中國(guó)合伙人張涵等嘉賓，圍繞 AI 落地應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)、各公司在 AI 領(lǐng)域的進(jìn)展與商業(yè)模式、AI 在不同領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)等話題展開。
Traini公司通過大量視頻標(biāo)注理解寵物行為并選擇模型，與寵物行為專家合作確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，公司在共情方向投入研發(fā)，產(chǎn)品有 C 端用戶，且在模型端可輸出，與多家硬件公司合作。
孫鄰家表示，Traini未來嘗試在醫(yī)療端輔助診斷、為具身機(jī)器人提供數(shù)據(jù)。目前主要專注于狗狗領(lǐng)域，因北美和歐洲狗狗市場(chǎng)大且狗狗行為與人類交互更直接，未來可能延伸到其他領(lǐng)域。
謝冠宏提到，萬魔聲學(xué)在耳機(jī)降噪（飛機(jī)、火車降噪及通話降噪）、省電方面取得成果，睡眠豆第三代可準(zhǔn)確監(jiān)控心率、呼吸和睡眠狀態(tài)。眼鏡產(chǎn)品也在發(fā)展，雖市場(chǎng)挑戰(zhàn)大但從一開始就注重差異化。
Peter Avritch提到，他的開發(fā)工作圍繞研究如何使用和獲取數(shù)據(jù)，為用戶提供個(gè)性化推薦。
Pankaj Aggarwal則表示，AI 發(fā)展需要更多傳感器，傳感器能讓AI變得更智能，如耳機(jī)能判斷發(fā)言者自動(dòng)調(diào)節(jié)聲音，未來機(jī)器人將使用更多傳感器，覆蓋消費(fèi)、工業(yè)設(shè)備等多領(lǐng)域，且需關(guān)注小設(shè)備功能局限、安全及隱私問題。
張涵從投資視角闡述了目前AI應(yīng)用在尋求大規(guī)模落地和商業(yè)化方面面臨的挑戰(zhàn)，包括落地場(chǎng)景、Token成本控制、數(shù)據(jù)安全等。他認(rèn)為在應(yīng)用落地的優(yōu)化方向上，創(chuàng)業(yè)者可以尋找和構(gòu)建對(duì)模型以及Agent的輸出結(jié)果要求不太高的使用場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品和商業(yè)化更快、更早的落地。
以下是圓桌對(duì)話實(shí)錄，經(jīng)鈦媒體APP編輯整理：
劉湘明：特別高興今天有這樣的機(jī)會(huì)討論落地的問題，這次在美國(guó)參加很多AI會(huì)議，主要是兩個(gè)方向，一是AI落地；二是AI工具，結(jié)合大家在領(lǐng)域里的觀察，目前AI應(yīng)用落地面臨有哪些挑戰(zhàn)和障礙是什么？
Pankaj Aggarwal：數(shù)據(jù)收集的過程應(yīng)該是一大挑戰(zhàn)，以及從不同來源收集數(shù)據(jù)并且進(jìn)行整合，這也是挑戰(zhàn)。
過去十年，AI有100萬倍的計(jì)算成本下降，數(shù)據(jù)量增加了1萬倍，在這個(gè)過程中AI不斷地應(yīng)用數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)數(shù)字化。
比如對(duì)于馬拉松長(zhǎng)跑選手，可能配備了不同的傳感器，現(xiàn)在的AI技術(shù)有沒有能力把所有數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，并且進(jìn)行符合需求的數(shù)據(jù)分析，這是非常重要的。
很多時(shí)候，AI數(shù)據(jù)沒有很好地被應(yīng)用。比如很多小的設(shè)備，可能在電力或者其它方面有局限，導(dǎo)致沒有辦法在每時(shí)每刻收集數(shù)據(jù)。
智能終端或者智能邊緣也受到行業(yè)關(guān)注，我們需要有不同的傳感器，比如溫度傳感器、水分傳感器，以及其它的像WiFi、藍(lán)牙、云上設(shè)施等，收集并分析數(shù)據(jù)的過程受到電池的限制。
孫鄰家：AI落地應(yīng)用最大的挑戰(zhàn)有三。第一，人們對(duì)大模型的期待非常高，大家期待出現(xiàn)能夠顛覆移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的大模型應(yīng)用，一般的應(yīng)用大家會(huì)覺得它太薄，不足夠變成殺手級(jí)的應(yīng)用。這會(huì)和實(shí)際有個(gè)gap（差距），這個(gè)gap會(huì)導(dǎo)致做應(yīng)用的公司，去融資或者想拿到足夠的錢，再往前的時(shí)候難度變得更大。
第二，很多做應(yīng)用的公司，認(rèn)為具備工程能力，又對(duì)大模型比較了解，就可以做了，過程中會(huì)使用現(xiàn)有的開源技術(shù)。但實(shí)際上這些公司對(duì)場(chǎng)景、用戶需求的理解，特別是在整個(gè)Workflow（工作流程）上理解比較淺，在做產(chǎn)品或者應(yīng)用的時(shí)候很難切到用戶的痛點(diǎn)。
第三，現(xiàn)在的AI應(yīng)用某種程度上等于AI Agent，需要有自己的模型。建立模型的時(shí)候，不論利用開源技術(shù)還是自己架構(gòu)的技術(shù)，最后要形成比較獨(dú)特的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，這個(gè)技術(shù)優(yōu)勢(shì)上邊要疊加無數(shù)的數(shù)據(jù)，在AI應(yīng)用層面，很多數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)性的，怎么樣去處理、采集非結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)，達(dá)到能夠訓(xùn)練大量模型的程度，把它變成非常獨(dú)特的產(chǎn)品，這對(duì)于一般的團(tuán)隊(duì)而言難度非常大，至少有一件事情大家必須要去做，就得去讀論文，讀英文的論文非常難，對(duì)于小公司而言非常難。
謝冠宏：AI終端存在四個(gè)主要難點(diǎn)。
省電難點(diǎn)。萬魔聲學(xué)幾年來一直在改進(jìn)和克服省電、輕薄、穿戴舒適等問題，AI終端需做到不用時(shí)省電stand by一整天，又能隨叫隨到，使用時(shí)可迅速連接藍(lán)牙、wifi等，且視頻要有高帶寬。
音質(zhì)難點(diǎn)。要提高聲音質(zhì)量、消除噪音，讓使用者既能清楚理解對(duì)方講話，也能清晰聽到自己說話，還能發(fā)出接近人類的聲音給對(duì)方，改變傳統(tǒng)AI一問一答模式，實(shí)現(xiàn)全時(shí)間雙向?qū)崟r(shí)對(duì)應(yīng)，能分清不同語(yǔ)言，雙方和動(dòng)作，目前在眼鏡、耳機(jī)上已做到相應(yīng)程度。
APP難點(diǎn)。使用AI需下載APP，但跟Apple、谷歌搶入口較難，未來是萬物互聯(lián)時(shí)代，可通過直接拉群的方式解決，同時(shí)提升使用的便利性。我們使用專利技術(shù)為人，AI與 messager 結(jié)合一物1號(hào)，達(dá)成人機(jī)互聯(lián)。
手機(jī)本地agent難點(diǎn)。要清楚分辨其能做和不能做的事，比如訂披薩時(shí)不能放入銀行賬號(hào)和家庭住址等隱私信息，當(dāng)前模型設(shè)有防火墻隔離，但同時(shí)還要充分利用云端的智能跟資訊。
Peter Avritch：談到生成式AI，我的工作就是研究做哪些工具加入到大語(yǔ)言模型當(dāng)中，研究如何使用這些數(shù)據(jù)，如何獲取這些數(shù)據(jù)，再把這些數(shù)據(jù)給回到大語(yǔ)言模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的推薦。
比如對(duì)于某個(gè)人來說，上哪所大學(xué)最合適，這不僅僅是學(xué)術(shù)問題、財(cái)務(wù)問題，它包含各個(gè)方面。對(duì)于16、17歲的孩子來說，做這樣的決策可能是整個(gè)人生最重要的決策，我們希望能夠運(yùn)用到大模型幫助年輕人來做決策。
張涵：大模型這兩年發(fā)展非�？欤芰�相對(duì)有限，特別是在內(nèi)容準(zhǔn)確度、輸出能否符合預(yù)期等方面，離大規(guī)模商用和到基于Agent做閉環(huán)操作還是有距離的，仍然需要技術(shù)側(cè)、產(chǎn)品側(cè)的人才去不斷想辦法優(yōu)化。
在應(yīng)用優(yōu)化的方向上，可能會(huì)有一批優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理或者創(chuàng)業(yè)者去構(gòu)建更新的場(chǎng)景，比如他們尋找的用戶群體可能對(duì)模型和Agent的輸出結(jié)果預(yù)期沒有那么高。在這種情況下，產(chǎn)品反而變得更容易落地，商業(yè)化也更容易形成。
AI創(chuàng)業(yè)者還會(huì)普遍碰到token的成本問題，這和之前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的差別比較大。當(dāng)你做了一個(gè)AI產(chǎn)品，這個(gè)產(chǎn)品在還沒有形成良好盈利狀態(tài)和商業(yè)模式的時(shí)候，在這上面消耗的token以及獲客的成本疊加等等會(huì)使得整體成本變得更高。
最后是數(shù)據(jù)。不同的場(chǎng)景下，企業(yè)側(cè)可能積累了很多私有數(shù)據(jù)。如何在最大化保護(hù)數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)和模型安全的前提下，讓私有數(shù)據(jù)和自己的業(yè)務(wù)側(cè)結(jié)合，與大模型聯(lián)接起來，從而提高工作效率，這可能還是個(gè)挑戰(zhàn)。
劉湘明：?jiǎn)杺�(gè)小問題，“Traini”的名字由何而來？商業(yè)模式就是把寵物的語(yǔ)言翻譯成人能聽懂的語(yǔ)言，怎么做到的？
孫鄰家：其實(shí)是training的縮寫，我們想表達(dá)寵物到人類世界被馴化的過程。
我們是全球第一家用生成式AI做寵物行為分析的商業(yè)公司，通過大量視頻的標(biāo)注，系統(tǒng)性地理解寵物行為之后，再去選擇模型。我們目前專注在狗上面，會(huì)和頂級(jí)的寵物行為專家合作，讓他們成為我們的一部分，而且要付出很高的成本，例如股權(quán)給他們，來進(jìn)行專業(yè)數(shù)據(jù)的標(biāo)注，保證Ground truth最后能夠?qū)崿F(xiàn)。
其次我們?cè)诠睬榉较蛏线M(jìn)行大量的研究和開發(fā)，例如用語(yǔ)音的方式呈現(xiàn)，克隆成狗兒子和狗父母說話的形式，整個(gè)體驗(yàn)對(duì)于產(chǎn)品都起到?jīng)Q定性的作用。我們看起來是C端產(chǎn)品，但做小模型一旦擁有數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)壁壘，就有很大的能力可以做C2B，這個(gè)模式可以成立，目前在模型端也可以輸出，在硬件上可以用到。像蘋果、華為、尼桑汽車、上汽等等很多大的硬件公司都在找我們合作。
原來做的非常垂直領(lǐng)域的小的事情，是個(gè)芝麻，我們現(xiàn)在已經(jīng)把它變成通用，當(dāng)模型能力變成通用之后，未來我們就可以做成寵物生活的生態(tài)，就可以拿到西瓜，這是我們的邏輯。
我們其實(shí)還在探索商業(yè)模式，但基本的想法在C端收取費(fèi)用費(fèi)，提供API給這些公司。另外，做寵物可穿戴設(shè)備，實(shí)時(shí)進(jìn)行翻譯。未來嘗試在醫(yī)療端，給寵物醫(yī)生做醫(yī)療輔助診斷，以及給具身機(jī)器人提供數(shù)據(jù)，讓具身機(jī)器人在生活中可以和狗狗交互，做成更通用的場(chǎng)景。
我們主要做北美和歐洲，1.6億條的狗狗，市場(chǎng)足夠大。其次是狗狗的行為和人類的交互更突出、更直接，用這樣的解決方案，對(duì)我們的產(chǎn)品突出上會(huì)更大，作為創(chuàng)業(yè)公司我們只能做選擇，在未來的時(shí)候再延伸到其它領(lǐng)域。
劉湘明：其實(shí)音頻耳機(jī)是AI最早用到的領(lǐng)域，我現(xiàn)在的問題是在未來，AI會(huì)給我們帶來哪些驚喜，在硬件方面？
謝冠宏：我們專注在小模型，以前用在降噪、輔助睡眠、輔助聽覺，以及運(yùn)動(dòng)的器材，這些東西來做學(xué)習(xí)的終端，會(huì)越來越多，而且越來越準(zhǔn)確，就像睡眠豆第三代，它對(duì)于心率、呼吸和睡眠狀態(tài)有非常準(zhǔn)確的監(jiān)控。
一是和健康相關(guān)，和運(yùn)動(dòng)相關(guān)的，逐漸AI會(huì)提供更多的東西；二是翻譯，我們做的比較大的改變是實(shí)時(shí)雙向?qū)φ劊还苁裁凑Z(yǔ)音都共同做。另外的驚喜是這種硬件會(huì)越來越多，耳機(jī)、眼鏡、戒指、手表、鞋子等，這方面會(huì)提供很多驚喜。
降噪分兩方面，一是飛機(jī)或者火車上的聲音，把聲音降下來，這和世界一流水平可以媲美，部分效果甚至超越，因?yàn)锳I學(xué)習(xí)給到我們很大的幫助；二是通話降噪，我在跟他講話，但是我旁邊吵鬧的聲音不要出來，AI就是要學(xué)習(xí)這是噪音，這是聲音，再傳送完美的原音的時(shí)候，其它噪音不能傳過去，再就是現(xiàn)在的省電越做越好。
劉湘明：簡(jiǎn)單進(jìn)行總結(jié)，各個(gè)嘉賓我覺得來自于AI創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域不同的環(huán)節(jié)，其實(shí)我的感覺就是，AI其實(shí)有兩個(gè)方向，一是提高效率，做好“牛馬”；二是怎么去把生活過慢，提供足夠的情緒價(jià)值，追求效率的最后也是為了追求更美好的生活，所有的落地，所有的應(yīng)用都是期待更好的明天，謝謝大家。
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