2019 年的 AI 行業(yè)不再像往日那樣狂熱。一方面 AI 應(yīng)用進(jìn)入深水區(qū),深入細(xì)分領(lǐng)域和場景的產(chǎn)品落地難,而另一方面大量企業(yè)面臨融資壓力,投資人也更加謹(jǐn)慎理性。這樣的大背景下,一家不是科技巨頭,也不是 AI 獨(dú)角獸的通訊企業(yè)卻把 AI 解決方案搞得有聲有色。他們是怎么做的?
2019 年,AI 行業(yè)的關(guān)鍵詞不再是「銳意進(jìn)取」,而是「大浪淘沙」。
大量 AI 公司開始重新思考商業(yè)邏輯的合理性,而投資者也變得理性而謹(jǐn)慎。泥沙俱下的商業(yè)環(huán)境里,什么公司才能在這個(gè) AI 的下半場贏得漂亮?
你可能會(huì)想到應(yīng)用生態(tài)完善,有著雄厚技術(shù)實(shí)力的科技巨頭。你也可能會(huì)想到一路高歌猛進(jìn),風(fēng)頭無量的 AI 獨(dú)角獸。而在通訊領(lǐng)域,卻有這么一家深耕行業(yè)產(chǎn)品與解決方案多年,直到 2017 年才開始進(jìn)入 AI 領(lǐng)域的公司,率先提倡并踐行「通訊+AI」并在去年完成了 D 輪融資。
這家通訊企業(yè)的名字,叫做容聯(lián)。
AI 切入行業(yè)細(xì)分需求
企業(yè)通訊是一個(gè)發(fā)展了多年的行業(yè),主要向企業(yè)客戶提供通訊領(lǐng)域的服務(wù)和解決方案,如通訊服務(wù)(短信、語音、音視頻等)、呼叫中心、客服、遠(yuǎn)程會(huì)議等。在早期階段,企業(yè)主要向客戶提供硬件設(shè)備設(shè)施,如光纖、服務(wù)器等,幫助客戶建立通訊網(wǎng)絡(luò)。
在互聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算興起后,上云成為主流??蛻舨辉傩枰徺I昂貴的硬件設(shè)備,而是從專業(yè)的服務(wù)商中購買云服務(wù)來解決通訊問題。
在這兩年,云計(jì)算服務(wù)已日臻成熟。怎樣從成熟領(lǐng)域挖掘新的業(yè)務(wù)增長點(diǎn)呢?從市場來看,許多客戶有了細(xì)分的需求。這些需求中,無疑蘊(yùn)藏著 AI 應(yīng)用落地的可能性。
例如,客戶們普遍面臨降低通訊成本,提升效率的問題。以呼叫中心為例,高達(dá) 90% 的成本都需要投入在人力上——很多公司都需要維持龐大的客服團(tuán)隊(duì),保證客服們不斷接聽詢問、查詢和投訴。在一些大型的金融機(jī)構(gòu)中,客服團(tuán)隊(duì)的規(guī)模高達(dá)上千人。
同時(shí),很多解決方案中亟待加入智能化輔助手段。比如說,很多企業(yè)的人工客服面臨培訓(xùn)時(shí)間長,難以回應(yīng)復(fù)雜而專業(yè)的問題。由于企業(yè)在業(yè)務(wù)增長的同時(shí)也面對(duì)查詢、投訴量的陡增。此時(shí)花大價(jià)錢、加大力度進(jìn)行客服培訓(xùn),實(shí)際效果可能還要打折扣。這時(shí)候就需要一定的智能技術(shù),輔助提升客服效率。
另一方面,在許多場景下,許多通訊解決方案都在走向智能化。例如,營銷不再是向大量的客戶進(jìn)行無差別式的「騷擾」,而是在大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上,針對(duì)不同的客戶群體進(jìn)行精準(zhǔn)的營銷。
還有一個(gè)例子是:工業(yè)園區(qū)和制造廠房的視頻監(jiān)控系統(tǒng),也需要加入更多智能化方法,對(duì)員工操作、生產(chǎn)線控制等方面進(jìn)行智能化分析和管理。這些都需要大規(guī)模智能化的系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算、協(xié)調(diào)、管理和調(diào)度,僅靠人力進(jìn)行較為困難。
這些細(xì)分領(lǐng)域涌現(xiàn)的新需求,為 AI 應(yīng)用提供了可能。在這一過程中,容*結(jié)出了一套成熟的方法論,用來判斷能不能用 AI,怎樣用 AI。
層層分析,AI 并非萬能
AI 是否能夠真正應(yīng)用呢?容聯(lián)認(rèn)為,判斷 AI 能否應(yīng)用需要經(jīng)過三輪分析,即:1)能不能用;2)好不好用;3)行業(yè)發(fā)展形態(tài)。
首先,AI 在一些細(xì)分需求上可用,但在另一些需求上是不可行的。例如,同樣是客服應(yīng)用,一些呼叫中心就可以使用 AI 技術(shù),如知識(shí)庫、語音轉(zhuǎn)文字等技術(shù),幫助人工客服快速定位搜索結(jié)果,加快回復(fù)速度并提升準(zhǔn)確性。而一些依賴專業(yè)銷售話術(shù)的客服場景中,使用 AI 就不能像人工客服那樣,通過從業(yè)經(jīng)驗(yàn)和手段提升客戶轉(zhuǎn)化率了。
其次,AI 好不好用也是一個(gè)重要的問題。很多 AI 應(yīng)用可以做到完成任務(wù),但在實(shí)際使用中的效果并不令人滿意。例如,在外呼場景中,AI 已經(jīng)可以快速向多個(gè)目標(biāo)用戶進(jìn)行呼叫,但機(jī)械式的方式讓客戶感到不適。類似的案例還有使用 AI 進(jìn)行電話回訪。由于技術(shù)的不成熟,回訪收集的數(shù)據(jù)質(zhì)量很差。
而且,AI 在某一行業(yè)的應(yīng)用程度和該行業(yè)的發(fā)展密切相關(guān)。AI 依賴質(zhì)量高、數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)來提升性能。因此,在一些數(shù)據(jù)管理較好,有良好 IT 技術(shù)的行業(yè),如金融業(yè),AI 就可能會(huì)有更好的發(fā)展。另外,一些行業(yè)發(fā)展得還不夠完善,客戶對(duì)于新技術(shù)的接受程度不夠高,客戶沒有相對(duì)充足的資金支持新技術(shù)的落地等因素,都會(huì)阻礙 AI 的應(yīng)用落地。
從這些角度來看,AI 的應(yīng)用范圍并不是無限的。在通訊行業(yè)中,AI 應(yīng)用落地取決于場景,可以使用 AI 進(jìn)行輔助的產(chǎn)品,如呼叫中心、智能客服、精準(zhǔn)營銷、智能制造中的視頻監(jiān)控等。從行業(yè)來看,有著較好的 IT 基礎(chǔ)設(shè)施、良好的數(shù)據(jù)積累和管理、資金較為充裕的行業(yè)、對(duì)技術(shù)接受度更高的行業(yè),如金融、能源石化、電商等領(lǐng)域更容易落地 AI。
容聯(lián)的 AI 產(chǎn)品體系:從應(yīng)用到完整體系
我們知道,在通訊領(lǐng)域,AI 更多的是切入細(xì)分的場景中。有些是在已有解決方案上的智能化,而另一些則是需要 AI 參與輔助的場景。最后,如果不同的場景和應(yīng)用都需要復(fù)用同樣的 AI 模型,平臺(tái)化是否是一個(gè)效率更高的選擇?
容聯(lián)的 AI 產(chǎn)品發(fā)展就遵循了以上三個(gè)思路,分別分為:AI 智能化應(yīng)用、AI 智能化改造,以及 AI 中臺(tái)。這三種產(chǎn)品形態(tài)上,可以看到容聯(lián)以機(jī)器人、知識(shí)、AI 為中心,AI 平臺(tái)為基礎(chǔ)的整體產(chǎn)品架構(gòu)。
容聯(lián)的產(chǎn)品矩陣。
AI 智能化應(yīng)用
AI 智能化應(yīng)用是根據(jù)客戶新需求——如為人工客服增加 AI 輔助、采用 AI 進(jìn)行精準(zhǔn)營銷、在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中增加 AI 檢測(cè)等產(chǎn)生的新應(yīng)用。它們主要切入業(yè)務(wù)流程中可以被智能化的環(huán)節(jié)。
例如,有一種語音導(dǎo)航方面的應(yīng)用。過去在電話客服中,我們經(jīng)常會(huì)聽到「普通話服務(wù)請(qǐng)按 1」這樣的引導(dǎo)語音,往往需要需要進(jìn)行多次選擇。這一場景中所對(duì)應(yīng)的是 AI 語音引導(dǎo)應(yīng)用。在接聽電話后,用戶可以直接說出自己需要辦理的業(yè)務(wù)(如說出「辦稅」、「退款」等類似的字眼),AI 就可以幫助跳轉(zhuǎn)到合適的人工客服。從而減少客戶的等待時(shí)間,加快處理速度。
當(dāng)這些應(yīng)用可以走向市場后,客戶可以將這些應(yīng)用和自身已有的產(chǎn)品進(jìn)行打通,從而實(shí)現(xiàn)部分業(yè)務(wù)流程的智能化。
AI 智能化改造
除了智能化應(yīng)用外,另一種更加龐大和系統(tǒng)化的產(chǎn)品形態(tài)是 AI 智能化改造。
由于通訊行業(yè)有著 3 到 5 年的技術(shù)迭代周期。當(dāng)客戶需要采用新的解決方案的時(shí)候,可以通過一體化改造的方式,將整體的應(yīng)用方案全部進(jìn)行智能化改造,具體而言,這時(shí)候向客戶提供的解決方案會(huì)包含一攬子的智能化應(yīng)用和服務(wù)。客戶采用了新的解決方案后,可以無縫地將數(shù)據(jù)遷移到新方案上,這一過程無感,但系統(tǒng)整體的效率大大提升。
AI 中臺(tái)
最后一種產(chǎn)品被稱為 AI 中臺(tái)。和云平臺(tái)類似,容聯(lián)的 AI 中臺(tái)提供一個(gè)智能化平臺(tái),其中集成了過去開發(fā)過的 AI 技術(shù)、模型、應(yīng)用等。通過提供給頭部大客戶,AI 中臺(tái)支持客戶在已有的 AI 基礎(chǔ)能力上開發(fā)相關(guān)的服務(wù)應(yīng)用。這一中臺(tái)也提高了容聯(lián)云在技術(shù)研發(fā)上的效率,避免重復(fù)開發(fā)和浪費(fèi)。
例如,很多 AI 應(yīng)用需要一系列的底層技術(shù)支持。例如智能客服可能需要語音識(shí)別、語音合成、自然語言處理、知識(shí)圖譜等一系列 AI 相關(guān)的技術(shù)。如果某個(gè)企業(yè)想要實(shí)現(xiàn) AI 應(yīng)用,在沒有 AI 平臺(tái)的情況下可能需要全部研究一遍,投入成本高。在 AI 中臺(tái)的幫助下,開發(fā)相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用會(huì)更加簡單方便。
目前,容聯(lián)已形成了完整的 AI 產(chǎn)品體系,名為「三中心一平臺(tái)」。三中心指的是:機(jī)器人為中心、AI 為中心和知識(shí)為中心。這三個(gè)中心可以主要滿足各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域的實(shí)際需求。而一平臺(tái)則是 AI 中臺(tái),主要提供基礎(chǔ)的智能化能力。
技術(shù)不冒進(jìn):AI 的實(shí)際效果更關(guān)鍵
怎樣做好 AI 產(chǎn)品?算法的性能是一方面因素,為什么很多實(shí)驗(yàn)室中的優(yōu)秀算法無法落地呢?容聯(lián)認(rèn)為,AI 的算法固然重要,但是在業(yè)界進(jìn)行落地的過程中還需要考慮很多因素。這些因素才是決定 AI 應(yīng)用是否成功的關(guān)鍵。
有所為而有所不為
在 AI 算法的研究上,容聯(lián)采用了和高校合作的方式。企業(yè)本身并不追求極致的實(shí)驗(yàn)室性能,而是將重點(diǎn)放在有技術(shù)潛力,能夠快速實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的領(lǐng)域。而理論、模型等方面的探索性研究則通過聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室的方式進(jìn)行。
例如,在研發(fā)哪些 AI 技術(shù)方面,容聯(lián)就進(jìn)行了選擇。在 2017 年進(jìn)入 AI 的時(shí)候,團(tuán)隊(duì)研判,在通訊領(lǐng)域較為重要的 AI 技術(shù)包括語音和語義兩方面。但是,在語音技術(shù)上已有很多成熟的產(chǎn)品,許多實(shí)力強(qiáng)勁的科技巨頭也在參與,因此團(tuán)隊(duì)沒有投入太多。
容聯(lián)的 NLP 技術(shù)一覽。
而在包括自然語言處理和知識(shí)圖譜等語義理解的技術(shù)上,團(tuán)隊(duì)看到了這些技術(shù)對(duì)于拓展后續(xù)的產(chǎn)品線的作用。比如說,完成了語義理解的研究后,團(tuán)隊(duì)可以帶著相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)繼續(xù)投入到知識(shí)圖譜,進(jìn)而拓展至知識(shí)整理和知識(shí)分類。這些技術(shù)都可以應(yīng)用在客服、企業(yè)知識(shí)庫、智慧營銷等場景下。因此他們?cè)谶@一領(lǐng)域投入更多。
但是,學(xué)術(shù)性的研究則通過和高校的合作進(jìn)行。2018 年,容聯(lián)和華中科技大學(xué)成立了聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,共同研究個(gè)性化推薦、情感計(jì)算、認(rèn)知計(jì)算方面的學(xué)術(shù)成果。這樣的產(chǎn)學(xué)研合作降低了企業(yè)獨(dú)自研發(fā)的投入成本,同時(shí)能夠吸收先進(jìn)的學(xué)術(shù)成果。
行業(yè)積累解決數(shù)據(jù)匱乏問題
數(shù)據(jù)是阻礙 AI 應(yīng)用落地的一大障礙。缺乏數(shù)據(jù)往往會(huì)導(dǎo)致 AI 的性能達(dá)不到要求。
對(duì)于這一問題,容聯(lián)一般采用三種方法解決。首先,從公開渠道獲取開源數(shù)據(jù)集,例如在文本數(shù)據(jù)方面,可以使用*數(shù)據(jù)集。其次就是使用標(biāo)注公司提供的數(shù)據(jù)。最后,由于多年的行業(yè)積累,很多頭部客戶已有類似規(guī)則庫、知識(shí)庫方面的數(shù)據(jù),也可以靈活使用。
在數(shù)據(jù)方面,容聯(lián)認(rèn)為,有著多年行業(yè)積累,對(duì)于數(shù)據(jù)的理解也會(huì)更深刻。例如,在智能制造領(lǐng)域,有一種 AI 應(yīng)用便是針對(duì)生產(chǎn)線上的工人進(jìn)行監(jiān)控。很多通用的計(jì)算機(jī)視覺算法會(huì)先在公開的通用數(shù)據(jù)集(往往有上萬甚至更多圖像)上進(jìn)行訓(xùn)練,然后再進(jìn)一步進(jìn)行模型微調(diào)。實(shí)際上,有從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)會(huì)知道,這是一個(gè)封閉的場景,實(shí)際上可能只需要 5000 多的場景內(nèi)圖像,加上工程化技術(shù)便可以達(dá)到很高的準(zhǔn)確率,使用開放數(shù)據(jù)集反而效果不佳。
千人千面,測(cè)評(píng) AI 能力看應(yīng)用
那么,在評(píng)估 AI 能力的時(shí)候應(yīng)該采用什么樣的標(biāo)準(zhǔn)?容聯(lián)透露說,在不同的 AI 應(yīng)用上,測(cè)評(píng)的方法也有所差別,主要需要看不同場景的應(yīng)用。例如,在語音客服中,就有一個(gè)公式,需要結(jié)合計(jì)算「單路通話的通過率」和「語音識(shí)別準(zhǔn)確率」兩個(gè)指標(biāo),綜合計(jì)算后再評(píng)測(cè)結(jié)果。
在問答機(jī)器人上則會(huì)采用劇本測(cè)試的方法。比如,在信用卡發(fā)卡客服應(yīng)用上,測(cè)試團(tuán)隊(duì)會(huì)根據(jù)該場景中可能出現(xiàn)的用戶交互問題等整理出一個(gè)劇本。這一劇本需要覆蓋 80% 以上的情景。之后再請(qǐng)測(cè)試人員根據(jù)劇本進(jìn)行測(cè)試。在測(cè)試中,很少出現(xiàn)測(cè)試人員會(huì)脫離劇本「調(diào)戲」AI 的情況。
此外,AI 應(yīng)用必須重視工程能力,用于在算法性能不足的情況下彌補(bǔ)。在工具和開發(fā)框架的使用上,容聯(lián)在研究中采用 PyTorch,在實(shí)際生產(chǎn)中采用 TensorFlow 等。
理性看待「AI 紅利」
雖然 AI 熱度不減,但是容聯(lián)在進(jìn)行 AI 產(chǎn)品的開發(fā)方面顯得非常務(wù)實(shí)。在團(tuán)隊(duì)看來,AI 應(yīng)用應(yīng)當(dāng)符合商業(yè)邏輯。
研發(fā)燒錢,痛點(diǎn)難解決
很多時(shí)候,客戶的痛點(diǎn)無法用 AI 解決,但 AI 的研發(fā)卻是一個(gè)燒錢的工作。在實(shí)際應(yīng)用中,如果 AI 應(yīng)用所減少的成本和效率提升并不足以彌補(bǔ)開發(fā)投入,這就使得很多公司望而卻步。
比如說,通訊領(lǐng)域可以使用的 AI,如客服和營銷等,真正需要解決的是生產(chǎn)問題,如客戶通過 AI 得到的客戶轉(zhuǎn)換率的提升,而很多時(shí)候 AI 并不能解決這些問題。例如,一個(gè)人類客服通過自身的能力,每日工作只有八小時(shí),但可以帶來的一定催收轉(zhuǎn)化率。而 AI 替代后,盡管能夠不間斷二十四小時(shí)工作,但是由于本身的能力問題,反而可能導(dǎo)致轉(zhuǎn)化率的嚴(yán)重下滑。這就需要開發(fā) AI 產(chǎn)品時(shí)充分了解客戶需要解決的實(shí)際問題。
同時(shí),AI 產(chǎn)品的研發(fā)成本目前依然高企。盡管大型企業(yè)和頭部客戶有一定的資金和動(dòng)力,采用 AI 產(chǎn)品進(jìn)一步降低成本,但大量的中小企業(yè)對(duì)此缺乏動(dòng)力。例如,一個(gè)公司本身只有幾十人的情況下,采用 AI 無疑是「殺雞用牛刀」,不具有規(guī)模效應(yīng)。因此,容聯(lián)的 AI 產(chǎn)品也多面向大型客戶。
AI 究竟價(jià)值幾何
那么,AI 究竟起到了什么作用?怎樣看待 AI 實(shí)際上的商業(yè)價(jià)值?容聯(lián)認(rèn)為,目前采用 AI 的一個(gè)重要原因是要解決市場準(zhǔn)入問題。
由于現(xiàn)在有「智能化」、「AI」的產(chǎn)品和企業(yè)非常多,因此很多公司的產(chǎn)品如果沒有「AI」這一功能。往往會(huì)被企業(yè)拒之門外。矛盾的一點(diǎn)在于,如果投入很大成本研發(fā),而最終效果并不理想,使得企業(yè)沒有使用的動(dòng)力,投入大量成本研發(fā)的 AI 就相當(dāng)于被浪費(fèi)掉了。
因此,想要兼有 AI 的能力,同時(shí)還要讓企業(yè)真正去使用、用得好,脫離行業(yè)發(fā)展孤立去看 AI 是行不通的。這也是為什么容聯(lián)依托在行業(yè)內(nèi)的多年發(fā)展,從現(xiàn)有的市場中分析需求,基于已有的產(chǎn)品和方案發(fā)展 AI 產(chǎn)品的重要原因。
行業(yè)經(jīng)驗(yàn)成為 AI 應(yīng)用護(hù)城河
當(dāng)前,AI 行業(yè)競爭非常激烈。前有科技巨頭的高歌猛進(jìn),后有 AI 獨(dú)角獸的圍追堵截。但即使是不同企業(yè)的 AI 應(yīng)用,在技術(shù)上都沒有和對(duì)手拉開代差。這時(shí)候,只有洞悉行業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì),深刻理解行業(yè)需求的企業(yè)才更具有優(yōu)勢(shì)。
首先,對(duì)于通訊行業(yè)的了解使得容聯(lián)在開發(fā)相關(guān)的 AI 應(yīng)用時(shí)能夠和自身已有的產(chǎn)品和解決方案結(jié)合,實(shí)現(xiàn)打包式的 AI 服務(wù)。通訊服務(wù)解決方案是一個(gè)復(fù)雜的問題,除了向客戶提供 AI 能力之外,通訊服務(wù)商往往還需要解決各個(gè)通訊網(wǎng)絡(luò)、硬件、軟件方面技術(shù)兼容和數(shù)據(jù)互通的問題。
在這種情況下,客戶更希望的產(chǎn)品往往是產(chǎn)品+AI,而不是 AI+產(chǎn)品。雖然 AI 是為客戶提供的方案中的亮點(diǎn),但這并不是全部。AI 產(chǎn)品的關(guān)鍵在于 AI 和產(chǎn)品內(nèi)的各個(gè)環(huán)節(jié)和方法充分打通,向客戶打包提供智能化的綜合解決方案。這樣一來,僅提供 AI 能力接口往往并不能滿足需求。
此外,不熟悉行業(yè)邏輯和方法的企業(yè)在推進(jìn) AI 能力和行業(yè)場景結(jié)合的過程中可能也會(huì)遇到問題。例如,通訊產(chǎn)品往往需要對(duì)多種硬件、接口和數(shù)據(jù)格式進(jìn)行適應(yīng)和兼容。很多時(shí)候需要兼容的版本十分老舊,沒有行業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)很難進(jìn)入。這樣一來,依托現(xiàn)有的成熟產(chǎn)品進(jìn)行 AI 的擴(kuò)展和改造就顯得更加快捷而成本低廉。這些都是容聯(lián)在通訊領(lǐng)域內(nèi),依托已有基礎(chǔ)、穩(wěn)步發(fā)展 AI 的優(yōu)勢(shì)所在。
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2020年底,王慧文在朋友圈寫下這句話時(shí),外界本以為這位伴隨中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展而持續(xù)創(chuàng)業(yè)20年的人物即將告別創(chuàng)業(yè)舞臺(tái)。但是,一個(gè)曾經(jīng)多次創(chuàng)業(yè),正值壯年的互聯(lián)網(wǎng)老將心中的創(chuàng)業(yè)熱情是難以熄滅的。
“技術(shù)日新月異,人類生活方式正在快速轉(zhuǎn)變,這一切給人類歷史帶來了一系列不可思議的奇點(diǎn)。我們?cè)?jīng)熟悉的一切,都開始變得陌生?!庇?jì)算機(jī)之父約翰·馮·諾依曼曾這樣說到。
“人工智能的商業(yè)模式,是要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)市場,而非一個(gè)算法”。這是世界AI泰斗MichaelI.Jordan的觀點(diǎn)。而當(dāng)前的全球AI市場,占據(jù)主導(dǎo)地位的中美雙方,卻也走出了兩條截然不同的技術(shù)路徑,前者執(zhí)著于前沿技術(shù)的探索,后者則發(fā)力應(yīng)用優(yōu)化和商業(yè)化落地。南轅北轍的兩個(gè)方向,或許已經(jīng)無法直接進(jìn)行排位先后、優(yōu)
智能體進(jìn)化發(fā)展了一年,現(xiàn)在的RPAAgent迭代到什么程度了?從實(shí)在智能最新發(fā)布的實(shí)在Agent7.0,看RPAAgent的迭代升級(jí)抓取豆瓣信息、自己制作PPT,這款A(yù)IAgent真的實(shí)現(xiàn)了流程全自動(dòng)化AIAgent構(gòu)建到執(zhí)行全自動(dòng)化,持續(xù)進(jìn)化RPAAgent再次降低智能體應(yīng)用門檻實(shí)在智能重磅發(fā)布實(shí)
崔大寶|節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)創(chuàng)始人進(jìn)入2024年,大模型似乎有熄火之勢(shì):資本市場,與之關(guān)聯(lián)的概念炒不動(dòng)了,英偉達(dá)股價(jià)動(dòng)輒暴跌重挫,引發(fā)“泡沫戳破”的擔(dān)憂;消費(fèi)市場,BATH們的推新活動(dòng)少了,產(chǎn)品更新迭代的速度慢了,民眾的關(guān)注度降了……熱鬧的大概只剩下兩場酣仗:自5月15日字節(jié)跳動(dòng)宣布“以厘計(jì)費(fèi)”,打響國內(nèi)大模型
文|智能相對(duì)論作者|陳泊丞好消息!你心心念念的事業(yè)單位發(fā)錄取公告了!壞消息!他們沒錄你,錄了個(gè)數(shù)字人。圖片來源網(wǎng)絡(luò)隨著數(shù)字人技術(shù)的突破,越來越多的傳統(tǒng)企業(yè)和機(jī)構(gòu)開始用上了“數(shù)字員工”。甚至很多中國人心心念念的“鐵飯碗”,也被這些數(shù)字人給捧上了。數(shù)字人捧上了“鐵飯碗”簡單翻看一下全國各地事業(yè)單位的“錄
黑芝麻智能敲鐘后,港交所門口又有一些智駕芯片企業(yè)引發(fā)關(guān)注。據(jù)悉,近日地平線已通過中國證監(jiān)會(huì)IPO備案,擬發(fā)行不超過11.5億股境外上市普通股并在香港聯(lián)合交易所上市,預(yù)計(jì)籌集約5億美元資金。從天眼查可以了解到,該公司成立于2015年,是一家乘用車高級(jí)輔助駕駛(ADAS)和高階自動(dòng)駕駛(AD)解決方案供
8月21日,萬眾矚目的2024世界機(jī)器人大會(huì)暨博覽會(huì)在北京亦創(chuàng)國際會(huì)展中心盛大開幕。這場為期5天,集“展覽”“論壇”“賽事”于一體的機(jī)器人盛會(huì),反映了當(dāng)下機(jī)器人領(lǐng)域的繁榮生態(tài)。據(jù)官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),今年現(xiàn)場逛展觀眾高達(dá)25萬人次,比去年增加25%。機(jī)器人行業(yè)有多火?看看2024世界機(jī)器人大會(huì)火爆程度便可知
瞄準(zhǔn)場景需求,打造國內(nèi)領(lǐng)先的自主可控、高質(zhì)量超大載重高烈度環(huán)境特種智能系留無人平臺(tái)。卓翼智能亮相HICOOL峰會(huì)以科技實(shí)力榮摘?jiǎng)?chuàng)業(yè)大賽一等獎(jiǎng)這個(gè)比賽5年培育出16家“獨(dú)角獸”HICOOL2024全球創(chuàng)業(yè)者峰會(huì)暨創(chuàng)業(yè)大賽已于8月25日在北京圓滿落下帷幕,大賽共吸引了124個(gè)國家和地區(qū)的7406個(gè)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)