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08/11
在2023年中始我对互联网未来的方向的两个看法
一转眼又到了一年的年中时刻，回想我个人的B端产品系列第一本书出版，到今年已经有3年的历程，而这也让我见证了整个互联网产业的大变革，正值新年伊始，我谈谈我对互联网未来的看法。互联网产业变革之一：回归商业本身在第一本书的筹备与撰写完成后，我以咨询专家的身份亲身走访过多家企业。而在半年左右的走访后，带给我最大的一个感受：在互联网平台经济逐渐见顶后，驱动互联网产业经济增长需求越发来自于互联网产业之外的企业。很多原来被视为传统行业的企业，越来越多的希望利用互联网发展至今总结的工具来帮助企业降本增效。以我实际走访的一家浙江温州的某大型服装生产企业为例，企业成立至今已经有十余年的历史，而随着企业生产规模的不断扩大，一个看似简单的物料管理却成为了这家企业最头疼的问题，简单的Excel表已经不能支撑多工厂，多批次，多类型的物料管理体系。于是该企业抱着试一试的态度，花费了20余万元采购了一套进销存软件系统，随着系统在多工01厂的部署与实施后，让这家生产企业内部对于物料的管理实现了充分数字化。很快原有的成衣毛料12个品类存在大量呆滞料、配件肩垫库存调拨不充分、耗材纽扣周转率过低等一系列异常库存问题都浮上水面，伴随着一系列的管理调整，居然让单件成衣的总物料成本下降了8毛4。你可别小看这个数字，在充分竞争的浙江服装生产市场，这个数字已经相对同行在成本上下降了20%左右，而最终带来的效果是，当年原料成本降低了近190多万。这一举动让该公司一跃成为同行业中物料管理的翘楚。而面对采购系统花费带来的巨大投资回报率，让这家企业在第二年直接在企业内部独立成立了一个4人的小型信息化部门，专门基于原有软件进行二次开发，来帮助公司推进全面的信息化建设与改造。从这个案例中我们可以看到当下的互联网产业正在从原来的讲故事，逐渐变为了要看到每一笔资金投入后的真金白银回报。这也就对所有互联网人提出了一个深刻的命题：必须要理解懂业务，能准确把握一家企业问题结症所在，然后利用产品化来去解决问题。因此如何学会如何快速拆解一个模式业务，并定位企业问题的所在，这也是当下时代每一位B端产品人都必修的课程。互联网产业变革之二：企业数字化成为新方向在互联网时代到来之前，行业中已经存在大量的软件公司，但是这些公司更多提供的只是某个或多个功能的软件，如同市面上售卖的不同型号的商品一样。企业主只能按照自己的猜测购买一到两个软件商品来尝试解决自己的问题，甚至更多时候由于对于信息化的不了解根本想不到要去购买软件，而是通过大量堆人来解决问题。但是当下整个市场已经发展到新的阶段，传统的管理模式开始逐渐失灵、企业运营成本不断高涨，这些都在不断加速企业数字化浪潮来袭。而此时行业内的企业诉求：由简单的对某个功能变为了，希望能全面考虑企业外部环境与现状，复杂问题并提供系统性解决方案。这个也好理解，因为这些企业本来就没有数字化建设背景，甚至在很多互联网公司内部也没有B端业务的背景。所以企业数字化更多需要由既懂业务又理解数字化建设的交叉背景人去进行统筹设计。值得庆幸的是，可以看到近几年越来越多的数字化或者叫信息化工具被提出，开启了数字化转型的时代，这其中对整个行业中影响最大的就是中台概念，这里我就不对这个概念做过多解释，大家可以去翻阅我的那两本《中台产品经理》系列丛书。我们需要明白中台只是一个工具，是解决企业数字化的一个抓手，本质上我们是要实现企业数字化，我们可以用中台，也可以用其他“台”，只要能实现企业的数字化的目标即可。变革之下对互联网产品人的新挑战在产业变革之下，无疑对整个B端互联网人产生了一个巨大的挑战：如何正确的进行B端产品体系的搭建。在B端产品设计与搭建过程中，我们往往会发现B端产品建设过程与C端产品搭建是有高度的不同。如果说在C端产品设计体系中产品经理拥有较高的自主性，那么在B端产品设计体系中，更多是追求面向企业问题的统筹解决方案。因此所谓的正确B端需求分析，是需要准确定义当前企业问题，并以业务所在的不同生命周期阶段进行分析，从而让产品功能可在本阶段支撑业务运作解决当前问题，同时在下阶段可扩展的支撑体系。因此希望所有B端产品都能建立起适应当前变革的四个纬度能力体系，如下图。摘录自《中台产品经理：数字化转型复杂产品架构案例实战》一书这其中01，02是核心最重要的部分，也是现在产品人在当下变革时代最为欠缺的部分。最后，行业的变革已来，互联网人你准备好了吗？来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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07/25
AI数字人：金融数字化转型的“关键先生”
今年年初ChatGPT的火热，在全球掀起一阵生成式AI（AIGC）热潮。国外的OpenAI、国内的百度等企业，都在AIGC上强力布局。各种应用场景中，AIGC助力的数字人引起了市场注意。事实上，数字人不是个新鲜事。早在1964年，波音公司研发了第一个具有“人”形象的数字人，即波音人（BoingMan）。中国大部分年轻人接触的首个数字人形象，应该就是虚拟偶像初音未来和洛天依。随着AIGC技术的迭代，虚拟人的形象也愈发逼真。前不久，有网友用AI模型生成了歌手孙燕姿的AI数字分身，从外形到声音让人一时分不出真假。另外，现在大家刷短视频，也经常能刷到一些做主播的数字人，跟真人几乎一模一样。毫无疑问，AI数字人已经火起来了。但是，很多企业仍然不知道如何打造和利用数字人，创造更大的价值。落后于时代，可能就会被淘汰。基于此，国际数据公司（IDC）发布最新的《PeerScape:AI数字人最佳实践案例与探索》报告（下称《报告》），给众多企业指明了方向。《报告》指出，AI数字人，在金融、电信、传媒等行业已经初步落地，当前的典型场景在智能客服、虚拟主播、智能营销。另外，IDC还选择了一些代表性的行业案例来分析。尤其是金融行业，被IDC认为是AI数字人实践的重点领域。百度有两个数字人案例都被《报告》当做典型，其中一个是中信金控的“小信”。为什么金融行业成为AI数字人实践重点的领域？中信金控的“小信”是如何落地的？百度又在其中扮演着何种角色？利用IDC的这份报告，同时深入市场观察，就能找到答案。01数字人：金融业的“新助手”正如当初“互联网+”给各行业插上腾飞的翅膀，眼下“AI+”也带来了无穷的想象力。尤其在跟各行业密集打交道的金融业，AIGC正发挥出强劲的动力。据测算，中国产业金融规模接近300万亿元，产业数字金融是未来金融机构转型的新赛道，预计到2025年规模将突破400万亿元。本质上看，数字金融依然带有明显的服务业特点，营销是推动行业发展的重要引擎。不过，目前来看行业里仍有些待解决的痛点，阻挡着发展脚步。线上渠道里，存在产品营销内容无法吸引客户眼球、内容生产周期长、成本高、线上机器人客服用户体验不佳等痛点；线下渠道里，存在人力投入成本高、服务效率低、服务质量不统一等问题，一些营销活动难以更高效地展开。以前不是没有发现这些痛点，而是技术还没有成熟到完全可以解决。而随着AIGC的爆发，数字人成为解决这些痛点的“得力助手”。AIGC本身是一项数字技术，它需要一个载体或者对外输出的渠道，而AI数字人是最佳选择之一。它能够将虚拟和现实世界连接，形成新的内容输出形式，更高效和全面地进行品牌活动，创造更深度的营销价值。《报告》显示，2022年之前数字人大多处于L1-L3的阶段，“能力”还是比较简单的，只能将2D图片转换为3D数字人，应用场景比较单一，大多是带货、直播等偏娱乐场景。这也许能解决一两家企业的痛点，但是无法大规模落地，从而解决更为庞大的产业级问题。技术创新，始终是科技发展的最佳推动力。在预训练大模型、语音语义等智能技术的推动下，数字人即将跨进L4阶段，也就是实现初步的智能化交互，进一步提升生产力、创造力。说白了，AI数字人变得更像“人”了，能够帮助金融业创造更大的营销价值。一方面，端到端对话模型、语音语义、自然处理和AIGC等技术，能在更短的时间让数字人拥有独特的外貌、性格、特长等等，而不再是给人冰冷的机器感。这会让金融机构在面对客户时，品牌形象更为真实和立体。另一方面，结合融合多模态技术，数字人能够感知到客户的情绪和需求，然后自动生成能够互动的语言、表情和动作，比如微笑、抱歉等，由此更高效地为客户提供服务。这样一来，金融机构就可以通过数字人进一步锁定目标客户，并且深入洞察客户需求，实现智能化和精细化的营销策略。IDC发布的这份报告，对于数字人的洞察还是比较有权威性的。毕竟，它拥有超过50年的发展历史，目前已经是全球领先的、专业的市场调查、咨询服务及会展活动提供商。透过这份报告，已经能预判AI数字人将在金融业产生更大的助力。02“小信”背后的“百度力量”时代机会和技术红利，几乎裹挟着所有行业和企业向前，但不是每位选手都能产生更快的加速度。那些拥有足够创新意识和实干精神的企业，才能成为跑在前面的弄潮儿。《报告》里，选取了几家金融机构作为数字人实践的典型案例，其中中信金控显得尤为突出。作为中信集团旗下综合金融服务板块的平台公司，中信金控跟其他金融机构一样，在数字化过程中同样面临着痛点。而通过去年9月发布的数字人“小信”，中信金控很好地解决了这些痛点，创造出新的价值。目前来看，“小信”创造了多个第一。首先，它是业内首个数字人财富顾问。当中信金控的客户碰到不明白的问题，“小信”能够在线答疑解惑、解读产品，以更人性化、高效率的方式帮助客户了解产品和服务。不止如此，它还可以跟客户聊些深度的东西，比如投资组合、投资策略等等，并给出相应的建议。很多被“小信”服务过的客户都表示，感受到了“开朗、自信、阳光、专业”。这比单纯的客服体验要强太多，无形中也让中信金控的品牌形象更为专业和饱满。其次，“小信”还是中信金控数字化转型的开篇之作。去年3月，中信金控成立，随后半年“小信”就诞生了。如今它已经成为中信金控及下属子公司的线上形象大使，在各子公司渠道为客户提供智能化服务。“小信”大脑思维、外貌造型、视听感觉、语言能力，来自于百度智能云相对成熟的数字人技术，与中信金控的金融行业“知识库”。中信金控财富管理部平台管理处处长丁磊表示，早在2016年，中信集团就跟百度一起合作做网点的智能机器人，有合作的基础。于是，中信金控选择跟百度一起建设数字人，并且选择了百度智能云数字人团队提供的定制化方案。合作过程中，百度的技术实力、智能客服团队和云服务支持能力都发挥出关键作用，这也是“小信”相比其他数字人最明显的技术优势。比如，中信金控依托百度智能云的自然语言理解和智能对话技术，快速构建起了问答知识库，这就让“小信”的认知能力大幅提升，从而让它获得了涵盖银行、证券、信托、保险等金融领域的专业知识，能够担负起财富顾问的责任。丁磊表示，在数字人建设过程中，中信金控一方面和百度智能云合作建设了一个数字人平台，同时百度的云服务也为数字人提供了技术支撑，双方的合作非常顺利。NBA比赛中，要想赢得胜利，需要有一股“关键力量”。这股“力量”一方面能够组织好队员之间的协同，更加灵活和精准地推进战术，另一方面能够击中防守痛点，投入制胜一球。这种“关键力量”通常是由明星队员推动的，比如乔丹、科比等等，他们也被称为球队的“关键先生”。商场如球场，在企业的发展过程中，其实也需要“关键力量”和“关键先生”。在跟中信金控合作打造数字人的过程中，百度智能云就扮演着“关键先生”的角色，发挥出“关键力量”。03面向未来的差异化“源动力”百度智能云的这种“关键力量”，究竟源自哪里呢？“竞争战略之父”迈克尔·波特提出的“差异化竞争战略”强调，在竞争中要让产品或服务优化同行，才能获得更多客户青睐，巩固竞争力。如何做到差异化呢，其实核心在于：人无我有，人有我优，人有我新。“人无我有”方面，百度在AI领域长期积累的、独家的创新技术，让数字人更加智能化。比如，百度感知层的智能技术，让数字人看起来和听起来更加智能。认知层的智能技术，让数字人具备更深度的思考能力。拿感知层的智能技术来说，早期在TTS领域，用文字驱动数字人说话，虽然也能让人听明白，但是体验并不好，有时候音画不同步，有时口型对不上，不像真实的人类在说话。而百度利用细粒度声学建模、自回归建模。提升了风格预测。只需要人工录制200句音频语料，就能生成一个媲美上万句语料的音库效果，听起来与真人说话基本没有区别。“人有我优”方面，百度智能云针对数字人金融助手，已经积累起丰富的经验和成熟的落地案例。比如，交通银行的数字人“娇娇”、浦发银行的首个数字员工“小浦”、国泰君安的“小安”。它们不仅能辅助企业员工办理业务，还升级了行业专有知识库，有时候比真实员工懂得还多。这就能为更多的客户提供专业的金融服务，同时还降低了企业的成本。经验，有时候就是企业的护城河。即便同行在技术上跟上来了，但在经验上跟百度还是存在差距。而这是需要时间沉淀的，并非短时间内能形成。“人有我新”方面，百度在文心大模型等技术上不断迭代，为数字人带来新的方向。文心大模型给数字人带来的本质改变在于，过去的数字人比较呆板和僵化，只能根据提前设计好的模板进行问答。当用户提到特定关键词，数字人就“背诵”式地回答，提到“超纲”的问题就回答不出来。而基于文心大模型升级后的数字人，变得更加灵动和聪明。它不再局限于提前设置好的模板，而是可以持续学习进化。比如在金融行业，它能在持续学习后精通银行、证券、保险、信托等全领域金融知识，变得更加“全才”。这种改变是有现实意义的。基于文心大模型的数字人，可以完全胜任理财师等高难度的职业，甚至比真实的理财经理做得更好。有数据表明，中国理财规划师缺口已经达到60万，文心大模型无疑会让这个就业缺口变得更小。已经有不少企业在看好百度的文心大模型。丁磊表示，去年以来大模型非常火爆，所以中信金控也发现“小信”作为一个数字人必须有大模型的加持，才能更好地跟用户互动。跟百度合作，也是基于百度的文心大模型，去研究如何让数字人更加的聪明。总体上，百度智能云能够成为多个企业打造数字人过程中的“关键先生”，正是来自于这些差异化的竞争力。04结语数字化浪潮滚滚来袭，已经成为不可阻挡的趋势。浪潮之中，金融等众多行业都被裹挟向前。其中，数字人成为推动它们向前的有力助手，能够解决许多棘手的痛点，IDC的报告已经印证了这一点。在此过程中，企业要学会选择正确的“关键先生”，才能发挥出“关键力量”。中信金控和百度智能云合作打造“小信”，就是一个优质的、有价值的参考对象。来源：A5站长网文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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07/25
“新职业与就业”报告：数字时代的办公“幸福”，收入多、麻烦少
2023年什么最“珍贵”？答案：信心。渡过令人心酸的2022年，每个人都在渴望一个美好的未来。作为一个国家发展最重要的保障，就业质量的好坏，关乎着每个国民幸福生活的实现。信息技术加速数字时代的到来，互联网原住民Z世代作为新兴劳动主体，推动了数字职业化与职业数字化的两大新进程。随着数字经济和实体经济结合的深入，无数新职业将在未来诞生。下一个十年里，以Z世代为主的“新职场人”将迎来什么样的办公“幸福”？是全社会都在关注的问题。就在今年，中国人事科学研究院与腾讯社会研究中心联合发布了《腾讯新职业与就业发展报告（2022）》（以下简称“报告”），详细和深入的展示了新职业与新就业的现状和未来。数字时代的灵活就业、高质量就业将大大提升职场人员的幸福感，简单而言收入变多、麻烦变少。作为社会基石，它的“质量提升”将间接加速消费升级和生活幸福感的落地。数字平台：新职业的“孵化器”幸福感虽是一种主观感受，却离不开物质丰富这一必要条件。在当下的数字经济时代，以大数据、云计算、人工智能等为标志的数字革命推动了生产工具的智能化，数据作为核心生产要素迸发出巨大的生产力。生产力提升意味着同样劳动力付出的情况下，产生更多的物质供社会所消化。简单地说，就是每个人工作时长和强度减少，收入对应的商品（实物商品、虚拟商品）增多，更强的幸福感由此而生。因此，从报告中的数据和案例中，我们发现一个明显的事实，就是大部分新职业在工作体验占优势的情况下，收入也远远高于传统职业。“90后”视频号达人赵美丽其“洪湖赵美丽”的账号微信上拥有26万粉丝，为了帮助家乡父老乡亲，她在自己的直播间里销售洪湖莲藕、菱角等农产品，以菱角为例，高峰的时候每天能卖出两三万斤，甚至15天里销量就达二十多万斤。对比下，传统线下农产品销售渠道，十天甚至半个月都很难销售二三万斤。数字时代，数字平台作为主导型的经济生产组织方式，使其成为了新职业无二的“孵化器”。报告里透露，据不完全统计，2022年腾讯数字生态带动了147个新职业。于2019年后国家颁布的74个新职业中，腾讯生态催生的稳定期新职业占比近20%。，未来5年腾讯有创造3180万新就业机会的巨大空间报告发布的大会上，人力资源和社会保障部原副部长、中国就业促进会会长张小建就表示，促进高质量充分就业需要平台企业发挥重要依托和动力作用，创造和推动新职业发展也需要平台企业发挥创新职业实践和构造职业生态的优势。其实，每一次生产要素的升级迭代，都会伴随社会分工自上而下的变革和重塑，将催生数量庞大的替代传统职位的新职业或由无到有创造性的新职业。这些新职位由于生产能力更强，技术要求更高，无论待遇还是工作强度，都大大优于传统职位。总的来说，未来趋势主要分为数字职业化、职业数字化两大方向。数字职业化，顾名思义特指由数字技术催生的全新职业。报告中，根据腾讯数字生态业务的发展速度、相关职业从业者规模增长等指标，课题组评选出2022年度五大热门职业：私域增长师、用户运营、云架构师（高级）、电子竞技员、视频号运营，这些都可以归为数字职业化，意味着信息技术繁荣催生着越来越多的全新职位，吸纳着社会上高素质人才进入产业。职业数字化，受益于数字化转型，很多传统职位在数字技术的加持下有了全新的形态和形式，比如数字化仓储师、数字化财富管理师、线上健康顾问、线上售房顾问等，它们数量更为庞大，而且大多数从业人员由传统岗位通过再学习、职业培训升级而来，涉及人数更广。如人力资源和社会保障部就业促进司副司长宋鑫所言，就业是最大、最基本的民生，也是一项复杂的系统工程，需要各方共同努力。以腾讯为代表的科技企业催生了一大批新职业，也带动了一大批新就业。从中国制造到中国智造，生产效率和科技实力的提升加强了中国在世界舞台上的竞争实力。微观到个人身上，更多高质量新职业为新时代年轻人带来了更优越的收入和更有发展潜力的岗位。作为数字时代重要枢纽的数字平台，将是带动新职业与新就业前进的重要力量，不仅仅解决民生问题，也为社会经济的良性发展提供了有力支撑。提升社会幸福指数：灵活与高质量就业生产力提升增加了物质（实物商品、虚拟商品）的供给，新就业做好了蛋糕的分配。数字时代新职位和新就业的正面影响远不止于此，它在灵活就业、高质量就业上的推动，将极大的提升整个社会的幸福指数。对成年人来说，工作是占到每天三分之一甚至更久时间的一种特殊“生活”，如果工作体验普遍恶劣的话，也意味着由个体组成的社会幸福指数变低。在带来更高的收入和更体面的职位同时，由数字平台催生的诸多新职业还在更多层面上提升民众的幸福感。1、降低了高质量就业门槛，提升弱势群体的生活质量；数字时代催生的新职业具备以下几个特点，1、办公环境优越，职员大多时间通过笔记本甚至手机工作。如腾讯全域经营从业者工作专业性较强，主要在写字楼、商务区以及线下商超等工作，工作环境较好。2、工资收入较高，据机构调研，2019-2021年私域工作薪资整体分布持续走高，月薪万元以上岗位占比由2019年的30.94%增至2021年的44.67%，明显高于同期全国城镇私营单位就业人员年平均工资（2021年约为62884元）。往常只有信息技术、互联网专业高等教育人员才能从事相关工作，随着数字经济和实体经济的深度融合，数字平台和千行百业联系愈发紧密，职能分工越来越精细，促进技术院校毕业人员、女性（尤其妈妈群体）、残疾人及三五线小镇青年都有机会获得相关工作。比如说，过去只能在家处理家务事的妈妈们，很多通过微信公众号、视频号售卖商品，月入数千甚至上万的案例数不胜数。2、支持弹性灵活就业，打破了空间地域的局限；从新中国创立之初，惠及每个人的教育制度，每年诞生规模宏大的中高等教育人才，其中大量优秀人才来自三四线城市。传统就业体系里，这些优秀人才需要先落脚北上广深等地方，然后才能开启个人高质量职场生涯。许许多多有能力的人才，由于热爱家乡放弃了去大城市打拼的梦想。数字平台带动大量自由职业，而且远程办公、远程会议等数字工具逐渐实现跨地域、跨空间办公的落地，弹性灵活就业让很多优秀人才可以选择家乡、小镇等地方就业。数据显示，2020年微信小程序运营者中西部地区增速分别为68.8%和75.4%，远高于东部地区；视频号运营者三线及以下城市的分布比例达42.1%。3、数实融合加速，许多传统职业焕发新生；过去，做农民或工厂“打工”非常辛苦。随着数实融合的加速，催生了很多全新的职业，报告中提到，例如农业数字化技术员是农业领域的新职业。在数字经济与农业融合背景下，转变农业发展方式、优化农业产业结构，农业数字经济渗透率持续提升，从而催生了农业数字化技术员的发展。而且，随着制造业普遍的应用人工智能、云计算及区块链等技术，一扫过去制造业职位技术含量低、收入低、缺乏前景的问题，让“90后”、“00后”等人才开始重新审视实体行业。4、持续成长特性，让年轻人更有“干劲”；工作创造价值，各种职位产生的薪酬和收入，支撑着我们的美好生活。不过，作为占据生命中大量时间的工作，如果缺乏持续成长性，一方面会令人对未来缺乏希望，另一方面单调的工作内容会使人产生枯燥的心态。从报告中腾讯催生的一百多个新职业来看，大多数职位都具备着持续成长性这一特点。以私域增长师、投放优化师、公众号小程序基建师、小程序商城运营师、社群分销、用户运营师、数字导购、游戏主播、动画设计师、渲染设计师等职位来说，每一个从业人员都有着美好的未来前景，这样的工作符合当下年轻人挑战自我、持续成长的职场诉求。5、技能密集，岗位的高产出意味着高收入；收入和贡献永远是一个正比关系，数字平台催生的许多新职业，都是技能密集的岗位，这些岗位创造着更多的价值，也就意味着从业者能够获得更高的收入。位于山东威海的明榕数字科技，曾服务过山东省超2000家中小企业。数字时代浪潮中，创始人张明武果断选择了拥抱变化，通过学习成为了第一批企业微信私域增长师，推出了私域咨询的新服务。目前已签约5家企业，为当地口腔医院、宠物店、牛奶品牌等提供私域服务，实现了业务的转型升级与职业发展。而且，工作职责越专业，个人成就感也就越强。大量技能密集的新职业诞生，给求职人员带去更为满足的职场未来。2023年是关键的一年，是各行各业抓紧恢复元气的一年。就个人而言，拥有一份好工作，意味着幸福生活触手可得。数字平台作为数字经济和实体经济之间重要的枢纽，正成为许多新职业的重要“孵化器”。去年12月的中央经济工作会议就指出，“支持平台企业在引领发展、创造就业、国际竞争中大显身手”。年初这份报告的发布，激励了许多人的生活信心。毫无疑问，在新的一年里，以腾讯为代表的数字平台，将在未来承担更多重要的责任。来源：A5站长网文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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07/15
激斗云计算：互联网大厂打响新一轮排位战
一辆通往未来的时代列车
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07/15
“数电票”为什么是数字商业“药引子”？
“数电票”为什么是数字商业的药引子？它是如何发挥其数字商业药引子的作用呢？
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07/07
“软件定义汽车”浪潮之下，车载智能计算平台迈向何方？
对于当下的汽车市场来说，智能化已经成为每家厂商绕不开的一个焦点话题。
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07/06
抖音小程序增速超过微信和支付宝，张一鸣出手了
小程序已成为互联网平台实现业务增长的重要渠道
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06/29
激发数字经济效能，持续深化互联网医疗服务布局
在全球经济不断的变革和发展的新时代，数字经济已经成为了推动我国经济增长以及现代化产业体系建设的重要引擎。根据中国数字经济发展报告白皮书数据显示，预计2030年，数字经济将占GDP比重超过50%，我国将全面步入数字经济时代。数字经济赋能数字医疗产业，在政策利好、技术升级、资本支持、区域带动发展这一黄金形势下，医疗产业正在经历一场前所未有的技术变革。自成立以来，一直围绕全民健康保障为核心来布局发展，并以长期主义作为发展战略，助力多层次医疗健康保障体系。在用户层面，提供“事前保障+事后救助”相结合的一站式健康解决方案，全方位、多维度的为用户提供建康保障服务。在产业生态链布局中，链接上下游企业，推动家庭抵御疾病风险能力，从保、检、医、药等方面，多维度打通用户端、资金端和医疗保障端，等多元素的大健康生态闭环。促进优质医疗资源扩容和区域均衡布局，坚持预防为主，加强重大慢性病健康管理，提高基层防病治病和健康管理能力。优质医疗资源总体上供给不足、分布不均衡，是我国卫生领域一个突出的问题，解决优质医疗资源下沉，提高基层防病治病的抗风险能力，是助力多层次医疗保障体系中一块难啃的“骨头”。当前，互联网医疗已经成为我国医疗卫生服务体系中的重要力量，正在重塑医疗业务的流程。如何将互联网＋与医疗健康板块融合，充分施展互联网优势已经成为业内关注的焦点，同时这也是头部互联网健康保障平台需要打造的核心竞争力所在。受制于信息不对称、医疗资源有限且分布不均等现实条件，在看病这件事上多数是病人围着医院转，面对这一现实问题，将互联网的思维将格局打开，提前布局启动以互联网医院建设，深耕互联网医院发展领域，开启医疗保障新时代，通过互联网医疗助力多层次医疗保障体系，满足社会后疫情时代民众足不出户、快速便捷就医的主要诉求。互联网医院不仅提供全流程一站式医药服务，更侧重于为线下医院药企等提供深度垂直的技术支持和服务。一方面，以互联网医院重点发展互联网医疗诊后+医药服务模式。通过与传统医药产业合作，提供C端个性化用药需求及保健需求的大数据分析；通过与连锁药店合作，向用户提供精准的健康消费品及服务推荐。另一方面，以互联网医院重点布局互联网医疗诊后+商保服务模式。利用商保作为互联网医疗支付方优势，形成“检+医+药+康+险”服务闭环；与商保公司合作定制提供互联网问诊、健康管理服务、用药折扣等用户权益的特色健康险产品。随着社会的发展，人们对健康需求由被动的有病治病转变为主动管理自己和家人的健康，而伴随这一现象产生的是庞大的健康服务市场。乘着行业发展的东风，持续深化健康服务布局，坚持以健康政策融入全局、健康服务贯穿全程、健康福祉惠及全民为关键方向，用行动助推健康中国建设。来源：鞭牛士文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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06/26
人工智能“圈地运动”：一线抢算力，二线争应用
人工智能这把火烧到了政策领域。根据Gartner2020年人工智能技术成熟度曲线显示，自然语言处理（NLP）技术当时处于泡沫破裂低谷期，预计会在5-10年内发展到成熟期，而生成式AI当时处于技术萌芽期，同样会在5-10年内到达成熟阶段，ChatGPT的诞生预示着自然语言处理技术的突破性进展，这使得一度陷入低谷期的人工智能重新站在了新兴技术的焦点。自ChatGPT发布以来，人工智能已经持续热闹了半年了，从最开始少数人的好奇，到众人试探ChatGPT的各种功能，再到各大厂推出自己的ChatGPT版本，大模型创业者纷纷入局，现在人工智能这把火已经燃烧到了政策领域，先是各国纷纷出台政策，抢占下一代科技的制高点，国内各地也不甘落后，支持政策频出，一场围绕人工智能的轰轰烈烈的“圈地运动”拉开了序幕。01发展与治理是世界性问题马斯克对于人工智能的态度在一定程度上也代表了世界各国在人工智能政策上的矛盾。早在2015年的时候，马斯克就曾在一次谈话中表示：“AI比原子弹更危险，比绝大多数人认为的更危险。”然而他还是在当年投资了人工智能研究公司OpenAI，后来在2018年退出该公司。作为OpenAI的投资人，当ChatGPT出来时，马斯克再次呼吁停止人工智能的发展，然而他却转头又组建了人工智能公司X.AI，与OpenAI展开竞争。硅谷顶级风投机构a16z的创始人之一马克·安德森近日发文称人工智能不会毁灭世界，实际上可能会拯救世界。对此，马斯克却提出质疑，反问安德森“离人工智能消灭我们还有多少年？”其实，马斯克对于发展AI与限制AI发展上的矛盾，在各国的政策中也十分明显，各国对AI的担忧主要有两层，一方面是怕不及时上车而错失下一代信息技术的机会，另一方面也担心AI技术发展到一定阶段对现有的社会秩序产生威胁。这两层担忧反映在政策上是，一边纷纷出台支持AI发展的政策，一边加紧对AI进行规范治理，试图在发展与治理上找到平衡点。早在2016年，美国就出台了《国家人工智能研发战略计划》，2019年、2023年又对其进行了更新，2023年版本从一开始的8项战略扩展为9项。具体战略要求如下：战略1：长期投资人工智能研发。优先考虑投资下一代人工智能技术，促使美国成为人工智能领域的世界领导者。战略2：开发有效的人工智能协作方法。研发能够有效补充和提高人类能力的人工智能系统。战略3：理解并解决人工智能应用引发的伦理、法律和社会问题。研发能够通过技术手段解决伦理、法律和社会问题的人工智能系统。战略4：确保人工智能系统的安全性。设计安全、可靠、值得信赖的人工智能系统。战略5：为人工智能系统的训练和测试研发可共享的公共数据集。战略6：为衡量和评估人工智能技术制定标准和基准。建立人工智能技术评价体系，包括设置技术标准和规则。战略7：充分了解人工智能研发人员的实际需求。为人工智能研发人员创造更好的发展空间，培养一支专业的人工智能研发人才团队。战略8：扩大公私合作伙伴关系，推进人工智能前沿技术发展。促进联邦政府与学术界、企业界、非联邦实体以及其他盟友国家之间的合作，以便维持人工智能研发投资，并推动研发成果及时转化为商业应用。战略9：为开发和使用可信赖人工智能培育全球文化，发展全球伙伴关系。支持全球人工智能系统、标准和框架的发展，促进思想和专业知识的国际交流，鼓励人工智能朝着造福全球目的发展。在人工智能治理方面，美国虽然表现积极，但有关监管的全面立法并没有正式提出。今年1月，美国国家标准与技术研究院（NIST）发布了《人工智能风险管理框架1.0》，目的是为相关机构设计和管理可信赖的人工智能提供一个管理框架，从而避免产生负面后果。相对监管而言，美国对人工智能更多地采取鼓励态度。欧盟也从2018年开始出台了一系列人工智能相关政策文件，2018年4月，欧盟发布《欧洲人工智能战略》，作为欧盟人工智能发展的纲领性文件。12月，欧盟发布第一版《人工智能协调计划》，作为协调各成员国合作落实《欧洲人工智能战略》的具体计划。2020年，欧盟又发布了《人工智能白皮书》，进一步明确了欧盟人工智能的未来发展方向。2021年4月21日，欧盟委员会发布《人工智能协调计划2021年修订版》，成为指导各成员国协调行动、共同实现欧盟人工智能发展目标的最新文件。其中欧盟在2021年还提出了一项重大的专项拨款，用于支持在“数字欧洲”计划下的人工智能研究项目。欧盟希望未来10年每年吸引超过200亿欧元的投资用于人工智能领域。其中，法国从政策层面力促研究机构将人工智能研发成果商业化，法国政府计划在2022年底前投入15亿欧元用于人工智能产业发展。此外，欧盟在人工智能立法上表现最为积极，2021年4月，欧盟委员会提出一项名为《人工智能法案》（AIact）的监管法案，旨在为人工智能引入一个共同的监管和法律框架。欧盟计划搭建一个崭新的完整的框架来对人工智能进行管理。6月15日最新消息，根据欧洲议会的公告，在周三对《人工智能法案》的投票中，议员们以499票赞成、28票反对和93票弃权的结果，确定了议会的协商立场。按照立法议程，接下来将正式进入与欧洲理事会和欧盟委员会进行协商的程序，以确定最终版本的法案。这是全世界第一部通过议会程序、专门针对人工智能（特别是AIGC）的综合性立法。根据立法草案，若违反AI法案，公司将面对最高年营收7%或3000万欧元的罚金，以哪个数字更高为准。日本在2016年颁布的《第5期科学技术基本计划》中提出了超智能社会5.0战略，认为超智能社会是继狩猎社会、农耕社会、工业社会、信息社会之后，又一新的社会形态，并将人工智能作为实现超智能社会5.0的核心。同年，当时的日本首相安倍晋三提出，设定人工智能研发目标和产业化路线图，以及组建人工智能技术战略会议的设想。2018年6月，日本政府在人工智能技术战略会议上出台了推动人工智能普及的计划，推动研发与人类对话的人工智能，以及在零售、服务、教育和医疗等行业加快人工智能的应用，以节省劳动力并提高劳动生产率。近日，据日本《朝日新闻》报道，日本政府在首相官邸首次召开“AI战略会议”，就AI相关政策方向进行探讨。兼顾利用和管制两方面，就技术、规则和教育等展开广泛讨论。韩国政府在2019年公布“人工智能(AI)国家战略”，以推动人工智能产业发展。该战略旨在推动韩国从“IT强国”发展为“AI强国”，计划在2030年将韩国在人工智能领域的竞争力提升至世界前列。根据预算，相关措施若得以实施，到2030年，韩国将在人工智能领域创造455万亿韩元(约合2.7万亿元人民币)的经济效益。为培养人工智能人才，韩国从2020年起在高校增设人工智能专业，2022年把软件和人工智能相关教育纳入中小学基本课程。今年5月，G7峰会上，七国集团领导人共同呼吁制定和采用一项可信赖的人工智能国际技术标准，并认为这一科技前沿技术的监管治理未能跟上其发展的步伐。值得一提的是，这也是G7峰会历史上首次正式讨论人工智能这一新兴技术。如同马斯克的呼吁一样，各国领导人虽然在呼吁对人工智能进行监管治理，然而谁都不想落于人后，对本国人工智能技术的支持也不遗余力，人工智能的“圈地运动”开始在国际之间上演，同样的一幕，也在国内的各大城市上演着。02中央政策更重视基础设施国内中央层面的人工智能支持政策从2016年开始的，几乎每年都会有相关的政策出台。2016年，发改委发布《互联网+人工智能三年行动实施方案》，该方案对人工智能芯片发展方向提出多项要求，并促进智能终端可穿戴设备的推广落地。2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，重点突破高效能、可重构类脑计算芯片和具有计算机成像功能的类脑视觉传感技术。2018年，工信部发布《关于促进新一代人工智能产业大战三年行动计划》再次重申发展智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等关键环节。2019年，中央全面深化改革委员会第七次会议发布《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，指出把握新一代人工智能的发展特点，结合不同行业，不同区域特点，探索创新成果应用转化的路径和方法，构建数据驱动、人机协同、跨界融合的智能经济形态。2021年，十三届全国人大四次会议发布《“十四五”规划纲要和2035远景目标纲要》，提出新一代人工智能产业将着重构建开源算法平台，并在学习推理与决策、图像图形等重点领域进行创新，聚焦高端芯片等关键领域。纵观近几年的人工智能政策可以发现，国家层面更关注人工智能的底层技术，包括AI算力和模型算法，在应用的探索上更多是要求各行各业各地区根据自身特点来进行探索。03一线抢算力，二线争应用2023年，各地加快了在人工智能上的布局，其中北上深一线城市着力点放在了算力上，而杭州、成都等二线城市重点则选择了布局应用。人工智能发展三要素，算力、算法、数据，其中尤以算力门槛最高，国内的算力企业也大多分布在北上深这三个一线城市，为加强这几个城市在算力上的优势地位，夯实人工智能的基础，北上深纷纷加强了对算力的支持力度。5月，北京市政府发布《北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023—2025年）》（以下简称《实施方案》），该方案研究研究制定了北京市人工智能领域人才引进、培养、服务政策措施，布局建设人工智能产业集聚区，升级和新建一批高质量人工智能产业空间载体。发挥政府投资基金引导作用，支持长期资本、耐心资本面向人工智能芯片、框架和核心算法开展早期硬科技投资。持续做好人工智能企业挂牌上市培育工作。进一步加大政策创新和财政支持力度，全方位推动人工智能及相关领域发展。《实施方案》还划定了北京市人工智能发展的阶段性目标，提出到2025年人工智能算力布局初步形成，国产人工智能芯片和深度学习框架等基础软硬件产品市场占比显著提升，算力芯片等基本实现自主可控。人工智能算力资源并网互联，推动基础软硬件实现高质量自主可控。与此同时，北京市政府还颁布了《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》，提出了算力资源统筹供给能力的三方面举措，一是组织商业算力满足紧迫需求，与云厂商加强合作，加快归集现有算力，提供多元化优质普惠算力；二是加快推动海淀区、朝阳区建设北京人工智能公共算力中心、北京数字经济算力中心，支撑千亿级参数量的各类大模型等；三是建立统一的多云算力调度平台，优化提高环京地区算力一体化调度能力。紧跟北京的步伐，深圳也发布了《深圳市加快推动人工智能高质量发展水平应用行动方案（2023—2024年）》（以下简称《行动方案》），该《行动方案》从组织领导、资金保障、营造氛围、安全监管等四个方面建立了保障措施，强调加大财政资金投入力度，形成规模达1000亿元的AI基金群，鼓励AI企业在境内外多层次开展股权融资。在发展方向上，《行动方案》提出“强化智能算力集群供给”，涵盖建设城市级智能算力平台、打造大湾区智能算力枢纽、建设企业级算力平台三个层面。6月，上海市发改委发布《上海市加大力度支持民间投资若干政策措施的通知》（以下简称《通知》），《通知》提出鼓励民间资本投资新型基础设施，该措施提出，延长新型基础设施项目贴息政策执行期限至2027年底，提供最高1.5个百分点的利息补贴。充分发挥人工智能创新发展专项等引导作用，支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设。推动“补需方”改革，支持高校、科研机构、国有企业通过政府采购、租用等方式使用民间投资的数据储存和算力资源；通过科技创新券支持民营企业租用算力、存储资源；推动政府部门租用民间投资专用算力支持大语义学习、元宇宙、时空底图等专业场景应用。比起一线城市在算力上的出手阔绰，二线城市在资金实力上和支持方向上也有所区别。作为互联网时代的“网红”城市，杭州在互联网的应用上领先国内城市，数据积累、应用场景等方面也有着独特的优势，所以，杭州重点推进人工智能的应用落地。6月10日，2023全球人工智能技术大会上，杭州市市长姚高员强调，杭州将着力推动人工智能技术大创新，推动形成“1+N+X”的协同创新体系，加快夯实算力底座，谋划用“算力优惠”降低中小企业算力成本，为企业创新提供优质普惠的算力支撑，吸引集聚更多企业来杭发展。杭州将着力推动人工智能产业大发展，加快创新链、资金链、产业链、人才链、政策链“五链融合”，加大对人工智能头部企业招引力度，精心孵化一批人工智能创新创业企业，赋能传统产业转型升级。杭州将着力推动人工智能与城市治理大融合，以深化“城市大脑”2.0建设为抓手，加快推动人工智能在交通、医疗、教育、文旅、养老、金融等社会重点领域应用，积极探索“规则+市场+生态+场景”四位一体综合改革，努力成为全国数据使用规则首创地，为全国人工智能创新发展贡献杭州样本和杭州经验。作为西部科技高地，成都则更重视数据资源的挖掘利用。成都经济和信息化局发布了《成都市关于进一步促进人工智能产业高质量发展的若干政策措施（征求意见稿）》（以下简称《征求意见稿》），提出要实施人工智能数据资源汇集行动。支持企业自主或联合行业协会、科研机构等建设通用人工智能训练数据集、标准测试数据集以及行业专业数据集等，实施“数据合伙人”计划，每年遴选销售额与销售量综合排名前五的数据集建设单位，纳入智慧蓉城场景实验室，共同开展重点领域公共数据资源开发利用。此外，《征求意见稿》还针对人工智能列出了多项具体的奖励政策，比如“鼓励企业、科研机构围绕国产主流人工智能开发框架，研制AI芯片、开源函数库与工具包、中间件等，经评审择优，给予重点项目最高200万元经费支持”等。抓住互联网的时代机遇，让杭州一度改写“北上广深”的一线城市格局，成为“北上深杭”，可以说每一次技术的变革都是一次城市大洗牌，这次又是哪个城市脱颖而出，我们拭目以待。来源：黑马网文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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06/16
政企市场，「观望」AI大模型
产业互联网第一媒体。产业家数据安全等“刚需”下，私有化成为政企市场的准入门槛，然而私有化下，行业模型局限性尚未可知，加之信创化等因素，厂商仍需取长补短，为政企客户提供全方位的解决方案。政企领域，似乎正在成为AI落地的又一标的。几个最新的动态是：新华三针对政企客户发布私域大模型“百业灵犀”LinSeer、中国电科发布专为党政企行业用户服务的AIGC大模型“小可”、百应科技发布政务行业专有大模型“万机”……百度智能云、阿里云、三六零、科大讯飞、商汤等也都在针对政企客户，发布了相关产品和解决方案。这一趋势同样发生在海外。有消息称微软正在使用其Azure云服务把OpenAI的强大的语言生成模型引入政府机构，这些模型包括OpenAI最新、最先进的大型语言模型（LLM）GPT-4以及GPT-3。然而，从国内发布政企大模型的各大厂商的动作来看，并未有较多的落地案例。背后的原因有很多，一是产品发布时间短，无法及时得到较大反馈；二是由大模型引起的AI热潮还处于爆发期，政企对于合作厂商的选择还需考量。除了这些因素之外，几个关键的问题是，这些厂商针对政企客户发布的AI产品，真的是政企所需要的吗？再或者，于政企而言，其需要什么样的AI产品与服务？政企市场，“观望”AI“我们接触的客户都在探索这方面的内容，政企会有这方面的诉求。”某业内人士告诉产业家，“但对于AI大模型在政企领域的应用，大家都处于观望+探索的阶段。”在国内，政企普遍体量大、业务复杂、定制化要求高，有着沉重的IT建设包袱，各部门、业务之间难以协同，数据壁垒也难以打破，这使得政企的数字化转型困难重重。而大模型可以把人与人、人与机器之间的交互过程数据完整的沉淀下来，让它自主学习进步，持续演进。杜绝了过去的烟囱式建设，降本增效的同时还能推动政企数字化进程。这种技术应用的趋势，推动着诸多厂商开始将自身的TOG产品与大模型结合。不过客观来看，当下虽然深耕AI产业链的玩家众多，但在政企领域，出于对算力、行业专业度、数据安全、国产化等各方因素的考量，厂商难以给出合适的AI解决方案。AI大模型作为数字化的新基建，如何赋能行业仍需不断探索、实践。很多企业也在不断进行新的尝试。周鸿祎曾在微博上发文表示，“大型企业或者政府要私有化大模型。即在加入公有GPT知识和能力的基础上，再训练一个私有的GPT，只给企业自己或客户使用。”与周鸿祎有相同见解的，还有新华三安全产品研发总监韩小平。“政企大模型一方面数据不能出域；一方面需要结合其业务场景数据进行喂养训练，生成实际的业务场景App。”他认为，政企大模型技术本身其实不是唯一考量的因素，更重要的是对用户业务的理解。政企AI服务，行业Know-how仍是关键，没有政企业务服务经验的厂商，难以结合大模型设计出个性化的解决方案。两人都将政企AI大模型的落地方式瞄准了私有化。私有化，会是一个好的选择吗？“全面禁止使用ChatGPT”这句话时不时就会喜提科技榜热搜，最近一次的主角是三星。具体源于三星允许半导体部门的工程师使用ChatGPT参与修复源代码问题。但在过程当中，员工们输入了机密数据，包括新程序的源代码本体、与硬件相关的内部会议记录等数据。起初三星全面禁止使用ChatGPT，自3月11日开始才部分开放给DS部门使用，却没想到在短短时间内就传出机密外泄。诸如此类机密数据泄漏事件，层出不穷。在海外市场，苹果、三星、摩根大通、花旗银行等知名企业都曾明确表示，禁止或限制员工在工作场合使用ChatGPT等大模型产品。事实上，大模型的底层逻辑是将行业数据标注出来进行深度学习，训练出专注于某一行业的垂直模型。这也意味着，企业的数据要集成到通用大模型的数据池中。然而，政企的数据大多涉及商业机密、个人隐私等问题，对数据安全要求甚高。所以，数据不出域，成为关键。而私有大模型无疑是政企的必选项。不过，私有化意味着需要政企客户自己收集数据进行训练。一般情况下，AI决策的及时性和准确性，取决于数据质量、数量以及算力。这意味着输入预训练模型的数据维度、数量越多，质量越高，才能真正发挥大模型真正价值。一个有争议的点是，专业厂商打造的私有模型，比起通用大模型的能力，能否满足政企需求。3月30日，彭博社创始人布隆伯格发布了一片论文，即BloombergGPT:ALargeLanguageModelforFinance。在论文中，介绍了其以模3630亿token的金融领域数据集以及3450亿token的通用数据集训练出来的金融大语言模型。并进行金融领域评估与通用领域评估。结果显示，在金融领域任务上，该模型综合表现最好；在通用任务上，该模型的综合得分同样优于相同参数量级的其他模型，并且在某些任务上的得分要高于参数量更大的模型。这意味着，基于专业领域语料训练的大模型，在领域内的理解要超过通用大模型。一个启示是，在其他特定领域，也可以开发专用的大语言模型，并且效果可能比通用大模型更好。然而，这个评估实验的结论仍无法代表所有行业，有些问题仍需要被正视，例如中外金融数据维度、质量其实有着较大的差距，该金融模型作为第一个行业模型，更换不同维度、质量的数据，能否保持其结论的准确性，还未得知。另外，除政务系统、城市大脑以及金融等数据敏感的政企场景，其他终端场景，通用大模型的语料数据仍有很大优势。所以，对于政企而言，其需要的AI服务是能在保证数据安全的同时，还可以能集成通用大模型作为能力补充。政企大模型，亦需“群战”术业有专攻，大模型能力同样如此。在政务AI大模型应用方面，周鸿祎曾直言，预测未来中国不会只有一个大模型，每个城市、每个政府部门都会有自己的专有大模型。信创化的浪潮下，全技术栈的国产化已经成为服务政企客户的准入门槛。所以对于政企而言，信创生态能力成为其选择厂商的重要标准。目前来看，能实现全技术栈国产化的AI大模型厂商屈指可数。能否吸引更多信创伙伴成为关键，取长补短，或将实现双赢。此外，在国产化的基础上，不同的场景应用，也需要与不同的厂商合作，例如互联网云厂商在终端软件应用的优势；运营商的网络优势；华为在芯片、系统上的优势。除了基于客户需求的合作，还有来自算力等资源稀缺所带来的压力。AI新一轮热潮袭来，服务器需要配备大量GPU/NPU/FPGA/ASIC等芯片以支持高算力，但就目前来看，算力不仅价格高昂且资源紧张。目前，支撑包括ChatGPT大模型在内的95%用于机器学习的芯片都是英伟达的A100（或者国内使用的替代产品A800），该芯片的单价超过1万美元。此外，英伟达最新一代的H100芯片的性能也远超A100，但价格也更高，约合25万元人民币。而在取长补短的AI大模型产业生态下，将大幅度杜绝模型的重复搭建、实现数据的重复利用，大大节约算力资源利用率。同时还可以减少政企客户的AI部署成本。所以，对于布局政企大模型的厂商而言，在私有化的前提下，通过开源、API接口等形式，以通用大模型和客户或自身集成的数据，帮助客户调教模型，形成定制化的AI产品，或将推动政企大模型快速落地。一些厂商也正在验证了这种路径的可行性。例如中国电科面向党政企，提供“通用智能模型大循环+行业智能模型小循环”双循环、“模型训练+测试评估+场景精调+可信增强”四阶段的行业应用新范式。再比如，新华三面向政企发布的百业灵犀LinSeer既支持“私域大模型+新华三ICT基础架构”的模式保障数据安全，也支持“客户自选大模型+新华三ICT基础架构”的模式满足多种需求。政企AI服务的走向逐渐清晰，即政企或许更需要“自助餐”式的服务模式。客户可以选择适合自身需求的芯片、模型技术方、数据集成方、软件厂商等。经历过多次寒冬的AI，能否抓住这次时代的机遇，仍需时间来验证。来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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06/09
百度或将推出全新AI对话软件“万话”
据独家获悉，百度计划推出一款全新的AI对话软件，采用一对一的对话式聊天场景，名字叫做“万话”，据企查查显示，百度旗下关联公司“北京百度网讯科技有限公司”已经申请注册万话软件著作权。值得注意的是，百度信息分发平台总经理李小婉在今年5月举办的百度万象大会上表示，一款新的AI产品，将会在未来出现。对此，百度方面向Tech星球回应:感谢关注。公司确实申请了相关知识产权注册登记，但具体的使用规划，暂时不便透露。近一年来，百度在AI方面的布局正在加速。比如，百度在深度学习框架层面拥有飞桨平台，基于飞桨创建了67万个模型，构建起AI技术生态。另外，百度还开发出文心大模型，已经形成知识增强的ERNIE3.0系列、跨模态系列等底座模型，而基于文心大模型，百度在3月推出生成式AI产品“文心一言”，并计划将多项主流业务与其整合，包括搜索、智能云、Apollo自动驾驶等，目前处于测试阶段。在AI聊天方面，百度在今年年初推出过一款名为AI虚拟聊天社区APP“小侃星球”，用户可以和虚拟人进行简单的聊天，虽然达不到深度的AI聊天，但具备了AI在社交场景的应用。除了上述AI功能在移动端的应用外，百度也在布局智能手表的AI场景。百度旗下的小度推出了一款名为“手表AI”的产品，定位是手表聊天AI与AI生活助手。可见，在AI大火的当下，百度已经在多个领域进行探索和布局。除了百度外，国内多家大厂也纷纷推出或计划推出自己的AI产品或大模型，包括美团、快手、字节、阿里等。来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
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06/02
如何做数字化转型这件难而正确的事？
查理芒格说世界上的事分三类：正确的、错误的、太难的，而我们一定要做正确的事，剩下的事不用干。企业数字化转型难吗？太难了！对于企业的CIO来说非常具有挑战性。主要有两个维度：第一，要创造价值，如果不创造价值，仅仅获得结果没有什么意义，也就是说数字化转型建设一定要以价值为中心；第二，是在选择路径的时候，要选难的路；也就是说企业数字化转型无捷径可走，不要总想着弯道超车；在当前大部分的传统企业中并未将数字化转型提升至战略高度，也缺乏运营管控能力来巩固数字化成果。首先来聊一下数字化战略；那么什么是战略？通俗点说战略是一个确定地点的事情，首先你要知道A在哪儿，很多人描述不清楚A在哪儿，就是今天你到底在哪儿是不知道的，当然就说不清楚B了。什么意思呢，当年大部分的传统企业做数字化都属盲目性、跟风性，企业管理层在未深入理解数字化深刻含义的时候听说隔壁老王数字化系统用的好，就以模仿、照抄的心理来做数字化，又总是喜欢用耍小聪明的模式希望实现在数字化之路上的弯道超车，例如某企业领导听到GPT的一些技术优势后，就马上表示要引进该技术，同时还想把公司的软件开发人员统统淘汰，领导以为用GPT来搞软件研发是非常快捷的，只要说句话就马上可以造一套软件出来，想要什么，GPT就能做什么，还养开发人员做什么.......所以在此心理下什么数字化战略都可以统统忽略，甚至管理层自己都搞不清楚为什么要做数字化，做数字化的价值是什么，目标是什么，企业现状如何，缺什么，如何去实现等，只看某中台做的好，就马上做中台，根本不考虑企业的技术能力、管理运营能力、业务能力是否能与中台匹配，更有甚者甚至连中台是什么都搞不清楚，只知道中台是最好的，而从不去考虑中台是否适合自己的企业，岂不知某企业已经在开始拆中台了，那么企业的中台之路该何去何从？估计没有一个企业领导说的清楚。如此做数字化，一开始就是在打乱仗，不断的更换系统，重复建设，瞎折腾，数字化最终要实现什么，谁也说不清楚，估计也就是那四个字：降本增效！所以说，盲目做数字化，不是企业自己踩坑，就是被第三方坑！如果确定了数字化的战略目标，也就是说确定了地点目标之后，有无数条路可以过去。在选择路径的时候，有容易的路，有难的路，该如何选？模仿复制？弯道超车？还是蹚出一条适合自己企业的数字化之路？前两项简单，但事实证明是不可取的，所以只有最后一条路：要选择难的路，成功的几率其实是高的。众所周知，企业数字化转型是一个系统的、复杂的工程，而非如某些领导想的那样就是买软件而已，大量的企业数字化建设失败案例证明：干掉数字化的不是技术，而是企业内的内卷与灰度。内卷很好理解，例如一些头部企业，数字化队伍已初具规模，甚至成立了企业内部的科技公司，看似数字化搞的风风火火，在内部业务部门需求不断增加的情况下，为了更好的满足业务需求，科技公司的规模也在不断扩大，但大规模带来的却是高成本，在降本增效模式下团队规模与价值的矛盾愈发突出，再加之企业对科技公司的定位模糊，所以问题产生了：内部科技公司是服务于企业还是开展对外业务创造盈收？是开展对外业务创造盈收还是定位于内部服务？很多企业看到其他软件公司销售做的风风火火，于是给内部科技公司强派市场销售任务，岂不知开展对外业务前期需要市场投入、需要一个营销期、需要专业市场人员、对外服务团队、需要一个成熟的产品体系，在人力资源有限的情况下，对外经营就意味着难以对内提供及时、高质量的服务，结果可能就是对外市场开拓一塌糊涂、对内服务被业务部门吐槽满地，在内外夹击下，科技公司愈发被动，在企业领导眼里更无价值可言。但如不开展对外盈收业务，定位于服务企业内部，那么可能面临的局面就是：1.由于企业业务不断萎缩，在内卷模式下，业务部门数字化需求停滞，数字化团队将面临无事可做的局面；2.基于人力成本的压力，数字化团队极有可能会被降薪，而降薪则意味着团队成员的被动流失；3.内卷模式下，其绩效考核内容制定的将更加严苛，因为不会让数字部门一枝独秀；这样造成的结果可能就是数字化团队会再次被优化，要知道企业培养一支懂业务懂技术懂企业懂行业的稳定的数字化团队是非常困难的，团队成员需要3年以上的磨合与学习方可达到上述要求，但在内卷模式与经济指标的双重压力下，一切都显得那么无奈、无助，只能被迫接受，数字化人员的流失，特别是开发人员的流失，在技术方面是重大损失，极有可能将企业数字化建设成果付之东流。所以不难看出，数字化转型之路将坎坷异常，内卷决定方向，内卷抹杀价值，内卷极有可能将一切归零，企业数字化转型可能就是败于内卷。当前的大部分企业对数字化不管是在理论上还是行动上都缺乏足够的认知，大都浮于技术层面，想当然的思维也造就了信息部门沦为“背锅侠”，数字化转型失败难道都是技术的错吗？其实在企业内部大家都心知肚明，但又心照不宣的默认信息部门来“背锅”，这就是转型变革的管理博弈，数字化转型其实也是企业资源之争、利益之争、也是一种权力的游戏。数字化转型失败，除了技术本身的原因之外，最大的原因还包括一部分管理者及基层员工的消极应付与暗中破坏，究其原因就是数字化所带来的变革与转变：数字化改变了原有的工作模式与习惯，特别是在传统行业里，传统办公模式已在某些管理层的意识里根深蒂固，不想转变是再正常不过的事情，例如，某些领导就是喜欢员工找他签字所带来的权利快感，而数字化改变了这一切，线上审批让“众星捧月”的感觉消失了，工作模式转变了，权利所带来的的优越感没有了，让某些管理者产生巨大的心理落差，于是消极抵抗来反对这一改变；数字化带来工作场景改变的同时，还带来了各种透明：能力透明；利益透明；效率透明；过程透明；从以上不难看出数字化带来的改变让某些领导层极度不适，能力、利益、效率及过程的透明化让某些人极度不爽，于是各种消极应付、暗中破坏手段层出不穷，这在一定程度上影响了数字化的建设进程，影响了数字化的价值输出，而企业在数字化运营管理方面的缺失，在制度管理上的不足与落地执行难，进一步加剧数字化转型建设的失败。企业领导要知道的是数字化转型是持续的、不断改进的过程，而非“即热型”。企业高层领导要通过过程看本质：数字化转型是数字化+转型，即用数字化技术、数字化工具、数字化运营手段实现管理的全面升级改革，但改革遇到阻力是意料之中的，而失败也决非偶然。意识是前提，融合是基础，转变是核心，而面对变革过程坎坷所采取的措施与决心才是成功的保障，这就是数字化转型的真相：企业转型变革的管理博弈！综上所述，企业数字化转型建设过程是一个艰难的过程，是一件难而正确的事，CIO需定战略、达共识、立标准、建制度、设模式、重运营、快迭代，同时又是一个长期的过程，企业领导人必须坚持长期主义。来源：36氪文章转载于其他网络，如有侵权请联系我们及时删除！
