“面對(duì)當(dāng)下問(wèn)題時(shí)，請(qǐng)不要忽視未來(lái)技術(shù)的力量?！?/p>
9月23日，由南方財(cái)經(jīng)全媒體集團(tuán)旗下《21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道》主辦的“2022年度21世紀(jì)科技峰會(huì)”正式召開(kāi)。在峰會(huì)“前沿科技篇”的主題演講上，清華大學(xué)惠妍講席教授、銜遠(yuǎn)科技創(chuàng)始人、IEEE/CAAI Fellow周伯文的觀(guān)點(diǎn)擲地有聲。
一個(gè)顯見(jiàn)的例子便是“馬糞危機(jī)”。周伯文在演講開(kāi)場(chǎng)提到，1894年的倫敦是一個(gè)人口密集的繁華大都市，當(dāng)時(shí)這座城市的交通運(yùn)輸完全依靠馬車(chē)，隨之而來(lái)的是英國(guó)《泰晤士報(bào)》拋出的“50 年內(nèi)馬糞將淹沒(méi)倫敦”這一警示預(yù)言。
(資料圖)
最終，這一預(yù)言并未發(fā)生。時(shí)針轉(zhuǎn)至1933年，隨著汽車(chē)的出現(xiàn)、馬車(chē)被淘汰，隨著技術(shù)的迭代與演進(jìn)，倫敦所面臨的城市問(wèn)題迎刃而解。
在當(dāng)下的時(shí)代中，也呈現(xiàn)出新的發(fā)展趨勢(shì)。周伯文指出，當(dāng)前在商業(yè)領(lǐng)域，產(chǎn)品創(chuàng)新正驅(qū)動(dòng)企業(yè)向高價(jià)值發(fā)展，另一方面，在技術(shù)領(lǐng)域，多模態(tài)AI理解與生成取得突破性進(jìn)展，將兩者融合到一起，則帶來(lái)數(shù)智化技術(shù)賦能產(chǎn)品創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)賦能趨勢(shì)。
“新相對(duì)論”
個(gè)性化時(shí)代，消費(fèi)者的角色不可同日而語(yǔ)。
周伯文認(rèn)為，在日益增多的個(gè)性化需求持續(xù)滿(mǎn)足的背景下，未來(lái)10到20年，原材料分布格局將更細(xì)化、加工商分層更多樣化、制造商去中心化及更柔性、品牌分化顆粒度更細(xì)化、分銷(xiāo)零售渠道更扁平化，與此同時(shí)消費(fèi)者需求亦將更加個(gè)性多元。
這也就意味著，未來(lái)每個(gè)消費(fèi)者都可獲得自己所需的個(gè)性化產(chǎn)品，對(duì)于品牌商而言，對(duì)品質(zhì)提升的重視、專(zhuān)注細(xì)分領(lǐng)域市場(chǎng)及品牌價(jià)值打造則成為“必修課”。
而圍繞品牌、產(chǎn)品及消費(fèi)者之間的關(guān)系上，周伯文新近提出了“新相對(duì)論E=MC2”的觀(guān)察，亦即以商品為中心讓位到以消費(fèi)者為中心的全新產(chǎn)業(yè)消費(fèi)模式。其中，E為Earnings即企業(yè)利潤(rùn)，它等于Merchandise(商品)乘以Customer(消費(fèi)者)的平方。
在周伯文看來(lái)，個(gè)性化時(shí)代中消費(fèi)者的角色更加多元化，會(huì)主動(dòng)去參與商品的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、制造、創(chuàng)意等各個(gè)環(huán)節(jié)。企業(yè)要想進(jìn)一步獲取更多收入及利潤(rùn)增長(zhǎng)，必須重視消費(fèi)者在各環(huán)節(jié)全方位的參與?！罢l(shuí)能贏得以消費(fèi)者為中心的商業(yè)模式，誰(shuí)就能獲得未來(lái)，這便是‘新相對(duì)論’的核心邏輯和思想。”
交互式AI
除了商業(yè)領(lǐng)域的新趨勢(shì)外，近年來(lái)，人工智能技術(shù)也在持續(xù)演進(jìn)中，多模態(tài)表征交互及大模型預(yù)訓(xùn)練模型均取得長(zhǎng)足進(jìn)步。
周伯文指出，當(dāng)前隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步，構(gòu)建跨場(chǎng)景、多任務(wù)、多模態(tài)的多模態(tài)基礎(chǔ)模型已成為可能，它也成為了當(dāng)前人工智能行業(yè)的熱點(diǎn)與前沿。同時(shí)，在多模態(tài)融合之外，越來(lái)越多的應(yīng)用在下游任務(wù)中引入自監(jiān)督學(xué)習(xí)，提高多模態(tài)模型的表征能力，緩解缺少大規(guī)模監(jiān)督數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。
此外，在多模態(tài)表征方面，當(dāng)前業(yè)內(nèi)也越來(lái)越多地引入知識(shí)表征及推理，通過(guò)強(qiáng)化模型的知識(shí)和推表征理能力，提高模型的可解釋性。而隨著多模態(tài)人工智能的進(jìn)展，多模態(tài)交互式AI也成為一種趨勢(shì)。
“傳統(tǒng)研究大多是AI模型與數(shù)據(jù)之間的交互，各類(lèi)預(yù)訓(xùn)練模型本質(zhì)上是學(xué)習(xí)互聯(lián)網(wǎng)上海量的不同模態(tài)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，但由于數(shù)據(jù)、算力等資源限制，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的效果可能達(dá)到上限。這也就意味著，從交互中學(xué)習(xí)預(yù)計(jì)成為一種趨勢(shì)?！敝懿呐袛嗟馈?
產(chǎn)業(yè)數(shù)字化新機(jī)遇
消費(fèi)者需求日趨個(gè)性化，對(duì)產(chǎn)品創(chuàng)新速度及成功率的要求越來(lái)越高，同時(shí)疊加多模態(tài)交互式AI的技術(shù)進(jìn)展，能夠幫助企業(yè)進(jìn)一步進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新的打造。
“大量企業(yè)端客戶(hù)在市場(chǎng)洞察、消費(fèi)者體驗(yàn)管理、創(chuàng)新產(chǎn)品定義、產(chǎn)品設(shè)計(jì)等方面，急需大量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能，”周伯文表示，“在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)完成后，對(duì)產(chǎn)品上市后的銷(xiāo)售表現(xiàn)、上市預(yù)測(cè)以及供應(yīng)鏈管理同樣擁有大量數(shù)字化及智能化需求?！?/p>
例如，某頭部品牌冰箱所生產(chǎn)的新款冰箱，首先利用多模態(tài)理解技術(shù)閱讀冰箱商品結(jié)構(gòu)、用戶(hù)評(píng)價(jià)及相關(guān)商品的品參設(shè)計(jì)等多模態(tài)信息，然后分別設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行冰箱參數(shù)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化、基于動(dòng)態(tài)理解進(jìn)行對(duì)消費(fèi)者體驗(yàn)及購(gòu)買(mǎi)意愿的預(yù)測(cè)。
“兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互相攻防，直到負(fù)責(zé)設(shè)計(jì)的生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成出最優(yōu)的冰箱參數(shù)，從而保證最好的消費(fèi)者體驗(yàn)及最高的轉(zhuǎn)化率?！敝懿闹赋?。
在這個(gè)過(guò)程中，所有訓(xùn)練均由人工智能完成，新品冰箱從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)的總時(shí)長(zhǎng)則比傳統(tǒng)基于大數(shù)據(jù)洞察的方式提升了83%。冰箱上市后，在同期70多款新品冰箱中銷(xiāo)量排名第一，在過(guò)去兩年內(nèi)的銷(xiāo)量數(shù)據(jù)均在行業(yè)內(nèi)名列前茅。
同時(shí)，當(dāng)前消費(fèi)者所關(guān)注的不僅是單品創(chuàng)新，而是完整場(chǎng)景中商品所能滿(mǎn)足的需求，這也為企業(yè)創(chuàng)新提出了更大挑戰(zhàn)。
“在復(fù)雜場(chǎng)景中融合多種家居產(chǎn)品、打造完整體驗(yàn)的洞察，這對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)團(tuán)隊(duì)的要求極高?！敝懿谋硎?，“如果能有效利用人工智能技術(shù)完成洞察，包括對(duì)社交媒體、商品自身屬性、消費(fèi)者使用數(shù)據(jù)、場(chǎng)景機(jī)會(huì)、功能體驗(yàn)等進(jìn)行挖掘，融合生成高維度商品，這也是人工智能在產(chǎn)品創(chuàng)新方面具備的極大潛力和價(jià)值主張。”
（文章來(lái)源：21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道）
標(biāo)簽： 清華大學(xué) 人工智能 產(chǎn)業(yè)數(shù)字化 擲地有聲
