今天，AI創(chuàng)新仍面臨諸多挑戰(zhàn)。但不可否認(rèn)的是，重重挑戰(zhàn)之中，AI也在加速落地，這背后是無(wú)數(shù)企業(yè)的共同努力。

AI作為一種全新的生產(chǎn)力，正如1890年的電力一樣，AI正逐漸滲透到各個(gè)行業(yè)。最初人們嘗試用電動(dòng)機(jī)取代蒸汽鍋爐，而如今我們?cè)谔剿魅绾螌I組件融入現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中。

電力時(shí)代，現(xiàn)代工業(yè)流水線出現(xiàn)，才讓電力真正推動(dòng)了社會(huì)效率大幅提升。而在此之前，人們都執(zhí)著于讓電機(jī)替代單點(diǎn)設(shè)備?？梢灶A(yù)見(jiàn)，AI創(chuàng)新，也需經(jīng)歷單點(diǎn)創(chuàng)新、系統(tǒng)創(chuàng)新以及創(chuàng)造新系統(tǒng)的進(jìn)階，才能逐步充分釋放AI作為全新生產(chǎn)力的潛力。

AI的核心優(yōu)勢(shì)并不在于簡(jiǎn)單的算法優(yōu)化或預(yù)測(cè)能力，而在于它能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)測(cè)性決策，從而替代人類進(jìn)行某些環(huán)節(jié)的完整決策。這意味著AI不再僅僅是輔助工具，而是可以獨(dú)立執(zhí)行任務(wù)，并根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)自動(dòng)調(diào)整行動(dòng)策略。

具體來(lái)看，這也要求企業(yè)重新思考用戶需求和消費(fèi)過(guò)程中的關(guān)鍵要素。例如，在購(gòu)物場(chǎng)景中，AI可以通過(guò)理解用戶的偏好，直接推薦最符合需求的商品，而不是提供大量的搜索結(jié)果讓用戶自行選擇。

其中，躍盟科技開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品“瞬知千尋”正是朝著這個(gè)方向努力。“瞬知千尋”每天處理超過(guò)8億次的需求，提高交易效率。更重要的是，“瞬知千尋”展示了AI在決策過(guò)程中如何做到比人類更精準(zhǔn)、更高效，使得用戶對(duì)推薦商品的接受度更高，轉(zhuǎn)化率也相應(yīng)增加。

2024年12月19-20日，第16屆創(chuàng)業(yè)邦100未來(lái)獨(dú)角獸大會(huì)在成都舉行。會(huì)上，躍盟科技創(chuàng)始人兼CEO王冉帶來(lái)題為《AI創(chuàng)新應(yīng)用，構(gòu)建智能時(shí)代的新質(zhì)生產(chǎn)力》的演講，闡述了躍盟對(duì)于AI創(chuàng)新應(yīng)用的最新思考。

以下為演講內(nèi)容，由創(chuàng)業(yè)邦整理后發(fā)布

謝謝主持人，我注意到剛才拿到投資的各位創(chuàng)業(yè)者似乎彌漫著一些悲觀情緒，那我就給大家講一點(diǎn)樂(lè)觀的事情。

盡管 AI 的創(chuàng)新頗具難度，大家也都在思考到底該如何進(jìn)行 AI 創(chuàng)新，但實(shí)際上今年 AI 的落地情況不錯(cuò)，還實(shí)現(xiàn)了很好的增長(zhǎng)。所以，我想借此機(jī)會(huì)和大家分享一下我們?cè)?AI 創(chuàng)新應(yīng)用方面的一些思考。

AI 本質(zhì)上是一種顯著的生產(chǎn)力，而這種生產(chǎn)力的發(fā)展并非偶然。縱觀人類歷史，還有一類生產(chǎn)力的發(fā)展也曾像如今的 AI 一樣艱難，那就是我們?nèi)缃袢粘Ｉ钪谐Ｒ?jiàn)的電力。

在 1890 年，電力還是非常時(shí)髦的事物，就如同現(xiàn)在的 AI 一樣。在蒸汽時(shí)代，工廠的核心是蒸汽鍋爐，蒸汽鍋爐推動(dòng)著整個(gè)生產(chǎn)設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)。當(dāng)電力出現(xiàn)，人們的第一反應(yīng)是用電動(dòng)機(jī)來(lái)取代蒸汽鍋爐。在 1890 - 1900 年這十年間，大家都在進(jìn)行這樣的探索，就像我們現(xiàn)在思考 AI 在各個(gè)行業(yè)的落地應(yīng)用一樣，大家都在想如何用現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)去替換，把某個(gè)部件換成 AI 組件，從而提高整個(gè)生產(chǎn)效率，但這其實(shí)是非常困難的。

電力發(fā)展的三個(gè)階段

電力的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段，第一個(gè)階段是嘗試將蒸汽鍋爐直接換成電動(dòng)機(jī)；第二個(gè)階段是給每個(gè)設(shè)備都裝上電機(jī)；直到第三個(gè)階段，也就是現(xiàn)代工業(yè)流水線的出現(xiàn)，才真正讓電力發(fā)展成為推動(dòng)整個(gè)社會(huì)效率大幅提升的關(guān)鍵因素。所以，任何新生產(chǎn)力的發(fā)展，都要經(jīng)過(guò)單點(diǎn)創(chuàng)新、系統(tǒng)創(chuàng)新以及創(chuàng)造新系統(tǒng)這樣的過(guò)程，AI 也不例外。

回顧電力的發(fā)展歷程，我們可以想象，在 1890 年電力開(kāi)始應(yīng)用時(shí)，10 年后電燈的普及率才 20%，二三十年之后才達(dá)到百分之七八十的普及率，AI 的發(fā)展也會(huì)如此。從最本質(zhì)的差異來(lái)看，電作為一種新質(zhì)生產(chǎn)力，其本質(zhì)并非是廉價(jià)的蒸汽。如果僅僅將電視為廉價(jià)的蒸汽，那么電的應(yīng)用就不會(huì)像今天這樣普及且具有規(guī)模性。電的本質(zhì)是其生產(chǎn)和使用的分離，例如在遙遠(yuǎn)的新疆建設(shè)發(fā)電廠，通過(guò)特高壓技術(shù)讓東部沿海的工廠能夠平等地獲得電力，這使得電不再成為生產(chǎn)的限制因素，而正是這種特性帶來(lái)了如今巨大的發(fā)展，我們今天的流水線、電氣設(shè)備等方方面面都是因?yàn)殡姷纳a(chǎn)和使用分離所帶來(lái)的成果。

那么對(duì)于 AI 而言，它其實(shí)就像是一種新電力。我們不會(huì)直接觸摸電，因?yàn)槟呛芪ｋU(xiǎn)，而是通過(guò)電氣設(shè)備來(lái)使用電。同樣，AI 也不是普通人能夠直接使用的能力，而是需要構(gòu)建 AI 設(shè)備，有了這些設(shè)備后，AI 才能得以應(yīng)用。

AI 的發(fā)展歷程

我們?cè)賮?lái)看看 AI 的發(fā)展歷程。之前很多人都在說(shuō) AGI 即將到來(lái)，那 AGI 到底是什么呢？回顧 AI 的歷史沿革，其實(shí)人類很早就在探索智能能否替代人類的能力。從手寫語(yǔ)音識(shí)別來(lái)看，我們從 1998 年到 2015 年左右，才真正意義上實(shí)現(xiàn)其超越人類的水平；而語(yǔ)義理解和閱讀理解則在短短三年左右的時(shí)間就超越了人類；如今最熱門的預(yù)測(cè)性推理，也只用了兩三年的時(shí)間就達(dá)到了超越人類的水平。至此，在 AI 能力與人類能力的對(duì)比上，我們可以說(shuō)已經(jīng)沒(méi)有了短板。

預(yù)測(cè)性推理是當(dāng)下非常熱門的詞匯，也是我們認(rèn)為 AI 應(yīng)用的重要方向。因?yàn)橛辛祟A(yù)測(cè)性推理，AI 終于能夠代替人類做決定了，以前 AI 只是輔助人類，而現(xiàn)在在某些環(huán)節(jié)，AI 可以進(jìn)行完整的自主決策，這是一個(gè)非常了不起的進(jìn)步。

當(dāng)然，技術(shù)圈的興奮與產(chǎn)業(yè)圈的實(shí)際應(yīng)用還存在較大的差距。我們不妨大膽假設(shè)，仿照電力發(fā)展的邏輯，AI 并非是一種更高效的預(yù)測(cè)算法。很多時(shí)候，我們將 AI 當(dāng)成了一種高效的算法，也就是更好的預(yù)測(cè)手段，但實(shí)際上 AI 的真正價(jià)值絕不是目前這種簡(jiǎn)單的交互方式，它可能代表著更多、更前沿且更具可能性的未來(lái)。

所以，我想和大家分享一個(gè)觀點(diǎn)，我們不能僅僅關(guān)注生產(chǎn)力和系統(tǒng)生產(chǎn)力，而更應(yīng)該關(guān)注預(yù)測(cè)性決策這種能力所帶來(lái)的新生產(chǎn)系統(tǒng)。而構(gòu)建這樣的生產(chǎn)系統(tǒng)，可能不僅僅是我們一兩家公司的事情，可能需要整個(gè)行業(yè)共同來(lái)思考，到底 AI 的新商業(yè)模式、新生產(chǎn)系統(tǒng)是什么。接下來(lái)，我給大家分享一下我們對(duì)整個(gè) AI 發(fā)展的一些思考。

我認(rèn)為目前 AI 主要朝著兩個(gè)方向發(fā)展。第一個(gè)方向是輔助人類決策，大家經(jīng)常聽(tīng)到的 Prompt、copilot 等方式，就是對(duì)人類能力的增強(qiáng)。在這個(gè)過(guò)程中，人是執(zhí)行任務(wù)的主體，在人執(zhí)行任務(wù)的過(guò)程中，由一個(gè)或多個(gè)環(huán)節(jié)需要 AI 來(lái)輔助。我們可以通過(guò)各種方法召喚 AI 來(lái)為我們服務(wù)，AI 提供的是信息和建議，而是否采納這些建議并融入任務(wù)流程，則由人來(lái)決定，這是一個(gè)發(fā)展方向。

第二個(gè)發(fā)展方向是 AI 的自主決策。在這個(gè)方向上，AI 能夠完整地執(zhí)行任務(wù)，人類只需要設(shè)定任務(wù)目標(biāo)，并基于目標(biāo)提供資源，以及進(jìn)行最終的檢查結(jié)果和反饋，中間的過(guò)程都由 AI 來(lái)完成，簡(jiǎn)單的一個(gè)智能體可以完成任務(wù)，復(fù)雜智能體的結(jié)果可能會(huì)成為另外一個(gè)智能體的輸入。

當(dāng)然，這樣的方向還不夠 “酷”，更 “酷” 的是，我們每個(gè)人都可能擁有一個(gè)伴隨式的 AI，它可以在我們脫敏的情況下，理解我們的決策方式。畢竟人與人之間的溝通在很大程度上是通過(guò)一系列的決策理解來(lái)實(shí)現(xiàn)的，而 AI 與 AI 之間的溝通則會(huì)更加容易，我們將其稱為 “瞬知”。在未來(lái)的 AI 應(yīng)用中，伴隨式的 AI 絕對(duì)不僅僅是給用戶提供建議，而是要提供完整的決策。

基于此，我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)產(chǎn)品叫 “瞬知千尋”，它的作用是幫助用戶做決策。我們可以對(duì)比全球最火的 perplexity，以購(gòu)物為例，購(gòu)物是一個(gè)古老的話題，人類很早就開(kāi)始進(jìn)行交易。在過(guò)去，交易的主體從未出現(xiàn)過(guò)自身以外的部分，而現(xiàn)在 AI 自主決策可以通過(guò)理解用戶的需求，真正完成交易決策。

搜索通常會(huì)給用戶呈現(xiàn)很多結(jié)果，雖然有了 AI 能力后，這些結(jié)果可以更客觀、更多元，但畢竟給出的結(jié)果數(shù)量眾多，一個(gè)需求對(duì)應(yīng)的搜索結(jié)果可能有成千上萬(wàn)個(gè)。所以我們就想，能不能將結(jié)果縮減到 1 - 3 個(gè)，因?yàn)楹芏嘟灰撞⒉恍枰嗟纳唐饭┯脩暨x擇，給用戶一個(gè)能夠滿足其需求的商品，應(yīng)該是更理想的狀態(tài)。“瞬知千尋” 就在朝著這個(gè)方向努力，并且很榮幸地是，我們?cè)谶@個(gè)方向上取得了一些成績(jī)，在整個(gè)產(chǎn)業(yè)中提高了不少產(chǎn)業(yè)效率。截至目前，我們每天處理這樣的需求已經(jīng)超過(guò) 8 億次。

給大家匯報(bào)一下我們的成績(jī)

這是基于全量用戶的數(shù)據(jù)分析，可以從下面的用戶需求量級(jí)圖中看出，6-11月，每天的用戶需求數(shù)量增長(zhǎng)非常迅速，目前已經(jīng)超過(guò) 8 億次每天。

上面的這張圖展示的是智能體的自主決策滿足用戶需求對(duì)應(yīng)的商品數(shù)量，可以看出，最好的情況可能只需要一點(diǎn)幾個(gè)商品，在情況不太好的時(shí)候，比如大促期間，由于用戶需求更加多元，可能會(huì)超過(guò)三個(gè)甚至到四個(gè)商品。這意味著什么呢？這意味著在 AI 代替人類進(jìn)行消費(fèi)決策的情況下，其表現(xiàn)比人類自己決策更好，人類得到的結(jié)果比自己去選擇更容易接受。這也意味著，在整個(gè)轉(zhuǎn)化效率上，我們真正做到了讓 AI 在行業(yè)中的應(yīng)用不再是簡(jiǎn)單地用電去替代蒸汽機(jī)的模式，而是重新思考了用戶在消費(fèi)過(guò)程中真正的需求，是讓智能助理提供消費(fèi)建議、生成更多消費(fèi)知識(shí)。整個(gè)過(guò)程中，最重要的是給用戶一個(gè)他們認(rèn)為想要的東西，讓他們?nèi)ミx擇。

智能決策的本質(zhì)是讓答案越來(lái)越少，讓用戶在某一項(xiàng)需求領(lǐng)域中能夠做得越來(lái)越好，這也是我們所追求的方向。我們相信，在未來(lái)整個(gè) AI 的發(fā)展和應(yīng)用過(guò)程中，大家都會(huì)遵循這樣的方式。

我給大家分享一個(gè)閾值，很多人問(wèn)我， AI 應(yīng)用落地需要達(dá)到什么樣的指標(biāo)才會(huì)被廣泛使用？我們經(jīng)過(guò)多年的摸索，發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有意思的指標(biāo)，那就是產(chǎn)業(yè)效率要達(dá)到 300% 以上。

任何一種 AI 新技術(shù)落地到產(chǎn)業(yè)中，不僅我們自身要付出成本，產(chǎn)業(yè)的方方面面都需要付出成本來(lái)適應(yīng)新的生產(chǎn)力。因?yàn)樯a(chǎn)力本身是帶有成本的，那么在什么情況下，這種成本更容易被產(chǎn)業(yè)的所有環(huán)節(jié)所接受呢？那就是當(dāng)它帶來(lái)的效率至少是行業(yè)原有效率的 3 倍以上時(shí)，才有機(jī)會(huì)真正落地實(shí)踐，這是我們實(shí)實(shí)在在摸索出來(lái)的結(jié)果。

另外，我還想和大家分享一下我們對(duì)新質(zhì)生產(chǎn)力的思考。過(guò)去大家都在談?wù)撍惴芰?，算法能力確實(shí)是一個(gè)很熱門的詞匯。我們作為行業(yè)從業(yè)者，每天閱讀大量論文，也會(huì)感到很困惑，一會(huì)兒這個(gè)能力又涌現(xiàn)了，一會(huì)兒另一個(gè)能力又出現(xiàn)了。

但實(shí)際上，算法能力并不代表我們就能擁有一個(gè)非常偉大的公司。算法能力只是證明了我們的思考方法是有價(jià)值的，從算法能力到新的工程結(jié)構(gòu)，當(dāng)算法發(fā)生變化時(shí)，工程結(jié)構(gòu)也會(huì)隨之改變。我們過(guò)去搭建互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的思路，在如今的 AI 時(shí)代已經(jīng)完全不同了。新的工程結(jié)構(gòu)又會(huì)催生出新的產(chǎn)品，新的產(chǎn)品又會(huì)帶來(lái)新的商業(yè)模式，所以這一切都是由算法能力的突破所引發(fā)的連鎖反應(yīng)。

所以，我們認(rèn)為在人類與 AI 能力的對(duì)比上，已經(jīng)沒(méi)有明顯的短板了，接下來(lái)核心的發(fā)展方向可能就是產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。一方面，我們要有 3 倍效率的切入點(diǎn)；另一方面，新的工程、新的產(chǎn)品、新的商業(yè)模式所帶來(lái)的新規(guī)模化產(chǎn)業(yè)，也是大家值得深入思考和積極探索的問(wèn)題。

我個(gè)人是比較樂(lè)觀的，因?yàn)槲蚁嘈判碌?AI 決策所帶來(lái)的商業(yè)規(guī)模可能會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)今天的互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模。

最后，感謝大家，也感謝所有的 AI 從業(yè)者。AI 從業(yè)者從來(lái)沒(méi)有打過(guò)順風(fēng)仗，從我們開(kāi)始接觸這個(gè)領(lǐng)域，大家對(duì)我們的要求就是提高效率，我們從來(lái)沒(méi)有干過(guò)簡(jiǎn)單輕松的活，所以我們必須在艱難的環(huán)境中前行。但我希望我們所有的從業(yè)者，在經(jīng)歷了這些艱難困苦之后，都能看到漫天的星河，都能夠更加樂(lè)觀、更加美好、更加努力地前行。

謝謝大家，也謝謝這個(gè)時(shí)代。