■原題:AIGC、大模型、生態...這次的宇視不低調
■記者:秀松
“生態為先,繁(fan)榮共生”代表了宇(yu)視(shi)的(de)信心(xin)、底(di)氣、技術和(he)積(ji)累。“改(gai)變舊格局、發(fa)現新藍海、提升運作(zuo)效率、拓寬(kuan)產品(pin)線”,宇(yu)視(shi)將(jiang)堅(jian)持這(zhe)四件大事,和(he)合作(zuo)伙伴(ban)一起,再合力拼搏(bo)二三十年。
5月的烏鎮,天氣爽(shuang)朗,溫度不(bu)冷不(bu)熱(re)。
西柵大(da)街上車(che)水(shui)馬龍,人頭攢動。
河岸(an)兩旁樹影斑駁,風(feng)移影動,花朵繽紛,珊(shan)珊(shan)可愛(ai)。
街邊的客(ke)棧中,樂隊(dui)奏(zou)響了春(chun)天的贊歌,鳥兒在河面(mian)輕輕一點,碧波便蕩漾起(qi)來了。
歷(li)史與(yu)商業交(jiao)融(rong),人(ren)與(yu)自然和諧共(gong)生,各得其所。
這是烏(wu)鎮的景,也是烏(wu)鎮的生態。
當AIoT的風(feng)吹到烏鎮,一幅關于AIoT的生態(tai)圖(tu)正(zheng)在被(bei)構(gou)建(jian)。
解決方案供(gong)應商、工程商、分銷(xiao)商…他們是這幅(fu)生(sheng)態圖(tu)的重要組成(cheng)部分,同樣是這幅(fu)圖(tu)的創作者。
宇(yu)視也是其中之一。
5月9日,宇視舉(ju)辦了AIoT合作伙伴峰會,核(he)心(xin)主(zhu)題(ti)便是“生態為先 · 繁榮共(gong)生”。
在宇視(shi)眼里,服務生(sheng)態伙(huo)伴已經成為基本的(de)業(ye)務基調。
那么為何宇視如此強調“生態”?
從第一性原理出發,不難找到答案:時代變了。
一、舊(jiu)秩序將崩塌、新格局被塑造
2023年(nian)上半年(nian)最熱門的話題莫過于(yu)ChatGPT。
ChatGPT4.0問世之后(hou) ,人們看到(dao)了通用型(xing)人工智(zhi)能的希望(wang)。
一時間,多模(mo)態大模(mo)型成為資本(ben)寵兒,國內互聯網(wang)大廠、行業(ye)巨頭們紛紛表示跟(gen)進(jin)。
在ChatGPT之(zhi)外,Meta開源(yuan)的(de)SAM(Segment Anything Model)無異于在CV行(xing)業投下了一(yi)枚(mei)重磅炸彈。
對于AIoT行業而言,ChatGPT大(da)模型(xing)、SAM模型等AI技術的(de)涌現與(yu)應用,本(ben)質上降低了算法開發門檻,是一次影響深刻的(de)“技術平權”。
此前,AI技術雖然很(hen)fancy,也很有效(xiao),但不實用(yong)。
原因(yin)在于:一方面(mian),AI算法(fa)(fa)開發門檻(jian)太高(gao),屬于(yu)資(zi)金(jin)、人(ren)才密集型行業(ye),重金(jin)之(zhi)下,對(dui)應(ying)的(de)算法(fa)(fa)產品、解決方案價格(ge)高(gao)昂,工程(cheng)商們根(gen)本(ben)用(yong)不起;另一(yi)方面(mian),AI公司的(de)算法離場景還有一段距離,很難(nan)真實解決用(yong)戶的(de)場景痛點,工程(cheng)商(shang)們(men)也用(yong)不上。
大模型、SAM模型(xing)則大大縮小(xiao)了AI公司和工程商們的差距。
原來(lai)以“小(xiao)模型(xing)+大(da)樣本”的算法生產模式,變成了以“大(da)模型+小樣本”。新模式并不需要龐大的(de)數據(ju)量(liang),數據(ju)標注成本、算法訓練成本大幅降(jiang)低。
這意味著,算法開(kai)發能力(li)較(jiao)弱、甚至沒有算法開(kai)發能力(li)的(de)(de)工程商們,不必(bi)雇傭大(da)量的(de)(de)算法工程師,也可直接通過大(da)模型來完(wan)成(cheng)AI算法(fa)開發和交(jiao)付(fu),只需要針對性調優,喂食行業(ye)場景化數據,便能(neng)形(xing)成屬于自身的算法(fa)解(jie)決(jue)方案。
亦即(ji),AI技術將不再是AI公(gong)司、行業巨頭們的(de)專屬。
這就(jiu)好(hao)比汽車出(chu)現以后,轎子這種達官(guan)貴人的專屬出(chu)行(xing)方(fang)式便被淘汰。大家都乘坐在一輛車上,沒(mei)(mei)有身份之別,沒(mei)(mei)有等級差異,每個人都能去自己(ji)想去的遠(yuan)方(fang)。
當AI技術差距逐漸縮小時,AIoT行業舊(jiu)有的秩(zhi)序將(jiang)被顛覆,形(xing)成新的格局。
過去幾年,AIoT行(xing)業(ye)高度內(nei)卷(juan),渠道(dao)(dao)商互搶渠道(dao)(dao)、分銷商互搶市場(chang)、解決方案商互卷(juan)產(chan)品,整個行(xing)業(ye)都(dou)在拼命(ming)內(nei)卷(juan),以(yi)前40%毛(mao)利率(lv)的(de)項(xiang)目沒人做(zuo),現(xian)在30%的毛利率工程商們(men)搶(qiang)著(zhu)做。
市場環境不(bu)(bu)好,大家都要吃飯,蛋(dan)糕就那么小(xiao),誰不(bu)(bu)內卷誰挨餓。
然而,當AI平權(quan)之后,這(zhe)種內卷將(jiang)成為(wei)過去式。
因為技術(shu)催生了(le)新業態,新業態產生新價值,蛋糕在不(bu)斷做大(da)。
舉個例子:在古代(dai),鐵(tie)犁尚未(wei)發明之前,人們會為(wei)了(le)一塊土(tu)(tu)地(di)而爭執乃(nai)至械斗(dou),往(wang)往(wang)沒有好結果。而鐵(tie)犁問世后(hou),開荒拓土(tu)(tu)變得更加容易,原本(ben)荒瘠的土(tu)(tu)地(di)也可以(yi)種植(zhi)農作物,械斗(dou)事(shi)件(jian)便(bian)大大減(jian)少了(le)。
具體到AIoT行(xing)業(ye),過去一段時間,玩家們都(dou)在安防、交通等少數幾個場(chang)景里(li)面卷,因為這些場(chang)景計算(suan)機視覺最容易落地。
現在,伴隨著AI技術的迭(die)代,AI將能夠在更多的IoT場景落地,也(ye)就是(shi)更(geng)多(duo)的荒土(tu)地被開(kai)墾出來,玩家們可以做(zuo)(zuo)更(geng)多(duo)的業務,也(ye)有技術(shu)能力做(zuo)(zuo)更(geng)多(duo)的業務。
大(da)家都有的吃,自然而然就不卷了。
換言之,技術平權打破了以往的內卷局面,產生的新業態將推動玩家們朝著共同創造業務的格局邁進。
二、新(xin)格局(ju)、新(xin)機會
科學(xue)技術是第一生(sheng)產(chan)力,生(sheng)產(chan)力決定生(sheng)產(chan)關系。
ChatGPT大模(mo)型(xing)、SAM模型的涌現,本質(zhi)上是(shi)技術對生產力的一次革命,進而推動了AIGC這(zhe)種生(sheng)產方式的(de)進化(hua)(hua),最終導(dao)致生(sheng)產關系的(de)變(bian)化(hua)(hua)。
《資本論》中提到(dao):蒸汽機的出(chu)現,生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)方式發生(sheng)(sheng)了(le)根本性(xing)改變(bian),機器大(da)生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)代(dai)(dai)替了(le)手(shou)工(gong)作(zuo)坊,工(gong)業時代(dai)(dai)隨(sui)之來臨,市(shi)場上出(chu)現了(le)新(xin)的業務、新(xin)的生(sheng)(sheng)產(chan)(chan)關系,以及(ji)新(xin)的商業模式。
作為一種全新的內容(rong)生產(chan)方式,AIGC的出現(xian),如(ru)同移動互聯網(wang),給(gei)AIoT帶來了(le)諸(zhu)多變(bian)化。
首先是新業態。
AI可以基于已有的數據,按需生成(cheng)人們(men)想要的內容。
這意(yi)味著(zhu),數據的(de)價值(zhi)將被進(jin)一步挖掘(jue)。
以前(qian)的(de)數據(ju)(ju)是為(wei)了訓(xun)練模型,現在的(de)數據(ju)(ju)一部(bu)分(fen)是訓(xun)練模型,一部(bu)分(fen)是直接作為(wei)數據(ju)(ju)資產來(lai)產生數據(ju)(ju)運營服務。
打(da)個比方,攝(she)像頭捕捉到(dao)的圖像數據,之前只用于(yu)更好的訓練視(shi)覺算法。
隨(sui)著多模態大模型的(de)出現,這些數(shu)據本身可用于生(sheng)成更多的(de)圖(tu)像內(nei)容,當(dang)碎片化數(shu)據通過AI技術生成(cheng)結構化數據時,那么新(xin)的(de)價值(zhi)點也(ye)一并衍生出來了(le)。
其次是新的生產關系。
大模型在解決長尾需求時,所需的場景標注數據量更小、開發周期更短,做細分行業算法和業務軟件的成本更低。
這樣一(yi)來,工程商(shang)通(tong)過大模(mo)型也可以擁有貼(tie)近場景的核心算(suan)(suan)法(fa),一(yi)定(ding)程度上(shang)擺(bai)脫了對算(suan)(suan)法(fa)供應商(shang)的依(yi)賴。
工程(cheng)商(shang)與(yu)解(jie)決(jue)方(fang)案供(gong)應(ying)商(shang)之間的(de)關系,也不再(zai)是單(dan)純的(de)甲乙方(fang)商(shang)品采購,而(er)變成了解(jie)決(jue)方(fang)案供(gong)應(ying)商(shang)提供(gong)基礎算法平臺(工具),工程(cheng)商(shang)購買平臺(工具)后開發自身的(de)產品,雙方(fang)的(de)關系也更趨近(jin)于(yu)“平等(deng)”。
最后是商業模式。
前面提(ti)到,AIGC帶來了數據價值的(de)變化(hua)、工程商業務(wu)的(de)變化(hua)以及新的(de)生產關系。
當這些市(shi)場變(bian)量發生化學反應(ying)時,市(shi)場上也將(jiang)出現新的商(shang)業模式。
比(bi)如,圍繞數據(ju)資(zi)產,可產生存儲、運(yun)輸(shu)、保護(hu)、交易(yi)等業(ye)務,而每(mei)一個業(ye)務都對應(ying)不(bu)同的(de)商業(ye)模(mo)式(shi)。
又比如,生(sheng)產關系調(diao)整(zheng)之后,工程商的(de)角色(se)發生(sheng)變(bian)化,舊有的(de)利益分(fen)配(pei)體系將被(bei)顛覆,市場(chang)將根據企業(ye)所處(chu)的(de)鏈條,重新分(fen)配(pei)利益,身處(chu)其(qi)中的(de)玩家們,必然也會隨(sui)之調(diao)整(zheng)經營策略。
在(zai)AIGC這種新的(de)(de)內容(rong)生產(chan)方式(shi)的(de)(de)變革之下,市場(chang)對(dui)于玩家們的(de)(de)機會是平(ping)等的(de)(de),不(bu)論是解(jie)決方案供應商,還是工程商,都可以從新的(de)(de)業態里邊(bian)尋找(zhao)機會點,走出(chu)新的(de)(de)商業模式(shi)。
而這取決于公司(si)的基因與定位。
三、宇視(shi)的「退」與「進」
作為AIoT產品與解決方案供應商,宇視給自身的定位很清晰:服務伙伴。
一直以(yi)來,宇視都(dou)在強(qiang)調“永(yong)遠不(bu)做系統集(ji)成,也永(yong)遠不(bu)做工程項目。承諾永(yong)遠不(bu)變”。
這實(shi)際上(shang)是宇視「退(tui)」的一面:不與伙伴(ban)搶生意(yi),而(er)與伙伴(ban)做生意(yi)。
在AIGC浪(lang)潮之下,宇視又退了一步:構(gou)建AIGC智(zhi)能(neng)底座,賦能(neng)渠道合作伙(huo)伴。
此話何解(jie)?
宇視要做AIoT行業的基(ji)礎設施(shi),讓合作伙伴用得上,而(er)不(bu)是一個完整(zheng)的產(chan)品。
也可以這么理(li)解,宇視造(zao)了一個(ge)車的底盤,底盤上面裝兩個(ge)人,是(shi)跑車;裝五個(ge)人,是(shi)轎(jiao)車;裝一車貨,是(shi)卡車。
各種車的用途不一樣,但底盤是相通的。
宇視提供底(di)盤以及技術支持,合作伙伴要(yao)造什么樣的(de)車,由(you)后(hou)者自行(xing)決定(ding)。
為何要這樣做?
因為合作伙伴靠近(jin)數據、靠近(jin)場景(業務)、靠近(jin)用戶。
以數據(ju)為例,用(yong)戶出于安全性(xing)考(kao)慮,數據(ju)要么保(bao)存在(zai)(zai)本地,要么部(bu)署在(zai)(zai)私有云上,解決方案供(gong)應商很難拿到這部(bu)份數據(ju),更(geng)不(bu)要說利用(yong)數據(ju)產(chan)生價值(zhi)。而工程商們(men)有資質、客(ke)戶信任,能夠挖掘這部(bu)份數據(ju)的價值(zhi)。
但工程(cheng)商(shang)們遇(yu)到的問(wen)題在于,即便能拿到數(shu)據,卻不會用。
宇(yu)視便提(ti)供這樣(yang)一套(tao)能力(li)底(di)座(zuo),讓(rang)工程(cheng)商不需(xu)要從0開始,而(er)是在(zai)底(di)座的基(ji)礎上,根據客戶的需求、場景的不(bu)同,開發(fa)有自身核心技術的產品,從而(er)解決此前工程(cheng)商只(zhi)能搬(ban)箱子的問(wen)題。
這一招,看似是退,實(shi)則在進。
宇視如(ru)果像(xiang)工程商一(yi)樣(yang)去做具體的(de)項目(mu),去觸(chu)及用戶、開發(fa)場景(jing)產品(pin),戰線勢必拉得太長(chang),需要調動(dong)龐大的(de)資源,并且有一(yi)些能(neng)力(li)宇視并不擅長(chang),這種打法無(wu)異于明(ming)珠(zhu)暗(an)投。
基于此,宇視(shi)選擇(ze)退到幕(mu)后(hou) ,給(gei)合作伙伴(ban)提供技術底(di)座、產品等支持,在(zai)后方(fang)支援前線。
一(yi)來,宇視可以將更多(duo)的人財物力(li)(li)放到(dao)技術、產品研發,在(zai)核心技術實力(li)(li)上更進一(yi)步(bu);二來,賦能(neng)合作伙伴,同(tong)樣能(neng)夠收獲累累碩果。
這招以退為進,實際上是宇視對「生態」的深刻理解:共創業務,共享價值。
同時,宇視還「進」了兩步。
一步是進到下沉(chen)市場,通過(guo)子品牌“阿宇”覆蓋C4-C7縣鎮市場(chang)。
和宇視(shi)主品牌不同(tong),阿宇在產品設(she)計上更加符合(he)縣域鄉村的交通、種植、看家護(hu)院等視(shi)頻需(xu)求,并且性(xing)(xing)價比(bi)高、穩定(ding)性(xing)(xing)、環(huan)境適(shi)應性(xing)(xing)強。
過(guo)去一年,在宇視和一二級經銷商的(de)(de)共同推動下(xia),阿宇在市鎮一級建(jian)設的(de)(de)門店已有數(shu)千家,滲透率進(jin)一步提升(sheng)。
另(ling)一步是領先行業(ye)發布了大(da)模型“梧桐”。
這與一向務(wu)實的(de)(de)宇(yu)視作(zuo)風有(you)些出入(ru),在(zai)很多人的(de)(de)印象中,宇(yu)視乃至整個(ge)行(xing)業都極為低調,不(bu)追求熱點和概(gai)念,只(zhi)做自己擅長的(de)(de)事。
“梧桐”恰好反映出了宇視的另一面——擁抱新技術、擁抱新變化。
這種“進”,既是適應(ying)時代(dai),也是自我內(nei)心性的變革驅動。
「退」與「進」構成(cheng)了真實的宇視:在(zai)技術、產品上不(bu)斷進取,而在(zai)服務合作伙伴時選(xuan)擇退一步,讓合作伙伴受益成(cheng)長。
當行(xing)業進(jin)步時,身(shen)處在浪潮中(zhong)的(de)宇視,也必(bi)須(xu)順勢(shi)而上、順勢(shi)而進(jin)。
總結
每一次技術革命,都將給行業帶來顛覆性影(ying)響,從來沒有人(ren)可以置身事(shi)外。
一家公司可以在技術、產品(pin)上有足夠的(de)領先,但其商業(ye)模(mo)式的(de)成功,一定(ding)靠的(de)是整個行業(ye)的(de)進(jin)步。
獨行雖(sui)疾,但眾行至(zhi)遠。
AIGC風潮涌起,各行各業都感受到了時代(dai)變化。
AIoT生態,需(xu)要解決方案供(gong)應商(shang)、工(gong)程商(shang)們(men)一起構建。
宇視(shi)顯然已經為此做好了準備。
正如(ru)張鵬國所(suo)言:“改變舊(jiu)格局、發現新藍海、提升運(yun)作效率(lv),拓寬產品(pin)線。”
宇視將堅持(chi)這四(si)件(jian)大事,和合作伙伴(ban)一(yi)起,再合力拼(pin)搏二(er)三(san)十年。
[出處] 秀松, AIGC、大(da)模型、生態...這次(ci)的宇視不低調. AI掘金志(zhi), 2024-05-11