年初大模型火爆的時(shí)候，我們就說過，大模型在價(jià)值形成與商業(yè)出口等方面有待探索，企業(yè)不必要跟風(fēng)做通用大模型，而應(yīng)該探索具有中國特色的大模型應(yīng)用體系，與產(chǎn)業(yè)結(jié)合、場景結(jié)合。

目前來看，大模型走向行業(yè)，已經(jīng)凝結(jié)為共識。并不是我們多有先見之明，而是AI技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化，要遵循一定的發(fā)展規(guī)律，大模型也不例外。

歷史上的兩次AI浪潮無不說明，一項(xiàng)新技術(shù)必須在廣袤的產(chǎn)業(yè)空間中完成價(jià)值轉(zhuǎn)化，才能變?yōu)楫a(chǎn)業(yè)革命。以傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)、小模型為主流的AI創(chuàng)業(yè)1.0階段，AI算法公司往往要經(jīng)歷三步：第一步，技術(shù)和模型能力達(dá)標(biāo)；第二步，與場景進(jìn)行實(shí)驗(yàn)性結(jié)合，產(chǎn)生一些典型案例和示范應(yīng)用；第三步，通過工業(yè)化生產(chǎn)、規(guī)模化落地，完成投入回收，并指向商業(yè)成功。哪一步做不好，都會阻擋AI產(chǎn)業(yè)化的步伐。

大模型的到來，推動AI進(jìn)入2.0階段。但想靠大模型取得商業(yè)成功，該邁過的門檻“一個(gè)也不能少”。

有大模型，只是萬里長征的第一步。那么，誰將大模型的技術(shù)價(jià)值往場景、產(chǎn)業(yè)去推進(jìn)呢？

12月19日，容聯(lián)云在“未來生成式——大模型應(yīng)用升級新品發(fā)布會”上，正式發(fā)布基于自研赤兔大模型的全新產(chǎn)品品牌【容犀智能】，以及基于大模型能力構(gòu)建的生成式應(yīng)用【容犀Copilot】。

(容聯(lián)云產(chǎn)業(yè)數(shù)字云事業(yè)群副總經(jīng)理 孔淼)

堅(jiān)持聚焦于場景，將自身在智能營銷領(lǐng)域的行業(yè)優(yōu)勢“高壓強(qiáng)”釋放，是容聯(lián)云的大模型行動指南，使其成為大模型“場景革命”的先行者之一。

在大模型必須深度下沉、擁抱行業(yè)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，容聯(lián)云也成為一個(gè)很好的觀察對象，讓我們進(jìn)一步思考：大模型應(yīng)該如何邁過產(chǎn)業(yè)AI的第二道“場景門檻”？又能否順利邁過第三道“工業(yè)化門檻”，抵達(dá)商業(yè)成功？

大模型下沉?xí)r刻，誰能打響“場景革命”第一槍？

目前，行業(yè)和企業(yè)對新技術(shù)的認(rèn)知，已經(jīng)從“要不要用AI”，變成了“怎么用好AI”。企業(yè)在應(yīng)用AI到底更關(guān)注什么？可以從傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)為主的AI 1.0階段，找到一些答案：

一是不知道AI怎么用。上一階段的AI落地場景有限，主要以CV計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)為主，出現(xiàn)了“工業(yè)AI就是質(zhì)檢”、人臉識別算法公司扎堆做安防等情況?？陕涞氐氖袌龈偁幇谉峄?，而大量業(yè)務(wù)場景怎么跟AI結(jié)合，又是一片空白，真正能把智能化用好、達(dá)到收益的公司很少。

二是覺得AI不好用。理論上說，通過AI的理解、分析、決策能力，可以為企業(yè)提質(zhì)增效。但是此前AI算法模型的泛化能力比較低，落地效果就不理想。比如我們曾采訪過一家制造工廠，通過智能攝像頭和AI算法進(jìn)行無紡布的瑕疵檢測，生產(chǎn)線上的產(chǎn)品更換一個(gè)顏色，原本的算法性能就會下降，無法精準(zhǔn)識別。

三是覺得AI太貴。產(chǎn)業(yè)AI需要對行業(yè)、具體客戶、業(yè)務(wù)理解有較高的深度，而懂算法的不懂業(yè)務(wù)、懂行業(yè)Know-how的不懂產(chǎn)品技術(shù)，是一個(gè)普遍存在的現(xiàn)象。上一階段的企業(yè)智能化，往往是讓AI科學(xué)家、算法工程師、產(chǎn)品經(jīng)理等到一線去，一個(gè)場景一個(gè)場景地調(diào)研、了解，一個(gè)模型一個(gè)模型地訓(xùn)練、開發(fā)、迭代。這種“人拉肩扛”的模式，不僅前期投入成本高，后續(xù)還需要高昂的人力、金錢、時(shí)間成本去維護(hù)，對企業(yè)來說，投入產(chǎn)出比不高。

由傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)主導(dǎo)的企業(yè)智能化，已經(jīng)進(jìn)入到了某種瓶頸，而大模型的到來，帶來了破局的可能性。

技術(shù)邏輯上，大語言模型強(qiáng)大的理解生成能力，可以與企業(yè)業(yè)務(wù)流程中大量存在的文本任務(wù)相結(jié)合，技術(shù)落點(diǎn)更多、價(jià)值更高。同時(shí)，大模型的泛化能力，一個(gè)底座調(diào)度多個(gè)小模型，可以減少重復(fù)訓(xùn)練調(diào)參的開發(fā)工程量，成本更低。這一高一低，就可以給企業(yè)做智能化帶來更高的效益回報(bào)。

聽起來很美好，但怎么把大模型跟實(shí)際業(yè)務(wù)相結(jié)合，發(fā)揮出好的效果呢？目前業(yè)界的共識是，需要更精細(xì)化、更聚焦的行業(yè)大模型。這就是大模型產(chǎn)業(yè)化的第一步：“模型能力達(dá)標(biāo)”。

今年7月，容聯(lián)動發(fā)布面向垂直行業(yè)的多層次大語言模型——赤兔大模型，推出了更適合行業(yè)、更精細(xì)化和聚焦的智能化產(chǎn)品，邁過了“模型能力達(dá)標(biāo)”的門檻。在此之后，“赤兔”并沒有停止奔跑，又進(jìn)一步搶跑“場景革命”，在歲末年初，邁過了“與場景結(jié)合”的第二道門檻。

邁過“場景門檻”，容聯(lián)云使出“三級跳”

可能有人好奇，為什么是容聯(lián)云？簡單說明一下，容聯(lián)云在SaaS服務(wù)與營銷這個(gè)行業(yè)里耕耘很多年，經(jīng)歷過深度學(xué)習(xí)和大模型兩次技術(shù)浪潮，一方面有多年行業(yè)AI研發(fā)和應(yīng)用部署的技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)服務(wù)過上萬家客戶，有著與行業(yè)客戶磨合的經(jīng)驗(yàn)，充分了解客戶的業(yè)務(wù)流程。

用一句技術(shù)人愛說的話來總結(jié)：容聯(lián)云手中有“錘子”，也知道“釘子”在哪兒，需要以什么力度砸下去。所以，容聯(lián)云能夠率先把大模型深深嵌入到業(yè)務(wù)場景中，也就不足為奇了。

我們可以將容聯(lián)云進(jìn)入場景的“三級跳”，總結(jié)為大模型下沉的“方法論”：

第一跳，明確目標(biāo)場景。

拆解容聯(lián)云此次發(fā)布的、基于赤兔大模型的全新產(chǎn)品品牌【容犀智能】，產(chǎn)品矩陣包括了容犀AICC、諸葛IO、CDP、CEP、容犀Copilot等，是目前金融數(shù)智化營銷場景中，企業(yè)用戶需求普遍非常旺盛的產(chǎn)品矩陣。

據(jù)了解，容聯(lián)云對大模型落地哪些能力，做了很多取舍。比如原本想用大模型實(shí)現(xiàn)多輪對話的識別，讓智能客服機(jī)器人更像一個(gè)真實(shí)的人，但算了一筆賬，發(fā)現(xiàn)算力成本在短期內(nèi)沒辦法解決，是企業(yè)客戶很難接受的，所以暫時(shí)放下。再比如，企業(yè)希望解決行業(yè)數(shù)據(jù)怎么分析，分析之后怎么決策的問題，涉及很多行業(yè)知識和know-how，目前大模型還難以達(dá)到企業(yè)所要求的質(zhì)量。

現(xiàn)階段，容聯(lián)云在銷售和客服的場景里面，找到了一個(gè)更恰當(dāng)?shù)拇鸢浮蛟靾鼍盎头?。主要包括電銷輔助、在線客服輔助、企微輔助、智能文本機(jī)器人、AI智能陪練等。針對垂直領(lǐng)域的特有場景，可以提供更加聚焦、專精的產(chǎn)品，比如金融領(lǐng)域的分期挽留助手、薦卡挽留助手、投訴安撫助手等。通過銷售和客服工作的自動化、智能化，幫助企業(yè)提質(zhì)增效。

不難看到，容聯(lián)云做大模型，不是“技術(shù)本位”，而是“用戶本位”，從客戶的業(yè)務(wù)場景出發(fā)，回歸業(yè)務(wù)本身，著力解決企業(yè)的痛點(diǎn)。這是大模型走入行業(yè)的前提。

第二跳，模型組合發(fā)力。

大模型也意味著大算力、大數(shù)據(jù)、大參數(shù)，會給企業(yè)帶來額外的成本，是不是所有場景都需要大模型呢？能不能用小模型來做？是很多企業(yè)現(xiàn)實(shí)關(guān)心的問題。通過大小模型配合，構(gòu)建最適合業(yè)務(wù)規(guī)模的AI底座，可以讓企業(yè)智能化的投入產(chǎn)出比最優(yōu)，這才是一個(gè)更容易落地的模型體系，也是容聯(lián)云正在做的。

大小模型在業(yè)務(wù)場景中的角色和能力各不相同，因此，對它們的任務(wù)分配和調(diào)度也大有講究。比如，在離線場景中，任務(wù)相對比較簡單，對算力的需求不高，就可以由小模型來執(zhí)行特定任務(wù)。

此次推出的容犀Copilot，集“全鏈路數(shù)據(jù)+大小模型+分析洞察”于一體，在每一次的服務(wù)與營銷場景中，會實(shí)時(shí)根據(jù)企業(yè)與客戶產(chǎn)生的會話數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合“聚焦客戶聯(lián)絡(luò)全場景的大小模型”與“會話洞察”能力，產(chǎn)出最佳溝通策略，成為銷售和客服的實(shí)時(shí)AI領(lǐng)航員。

通過合理的模型組合，減少企業(yè)智能化的綜合成本，就能將大模型產(chǎn)業(yè)化向前推進(jìn)，把技術(shù)價(jià)值落到實(shí)處。

第三跳，優(yōu)化產(chǎn)品能力。

優(yōu)秀的工程能力，是大模型乃至整個(gè)AI落地的關(guān)鍵。舉個(gè)例子，容聯(lián)云服務(wù)過的客戶來自不同行業(yè)和領(lǐng)域，業(yè)務(wù)規(guī)模各有不同，數(shù)字化水平也參差不齊，需要結(jié)合企業(yè)的實(shí)際情況和智能化需求，提供個(gè)性化的解決方案。再比如，有的企業(yè)對數(shù)據(jù)隱私安全非常看重，不希望數(shù)據(jù)上云端訓(xùn)練，這就需要將大模型“硬化”，進(jìn)行私有化本地部署。

企業(yè)智能化的實(shí)際需求，對大模型服務(wù)商的產(chǎn)品化、工程化能力，提出了非常多元、全面的挑戰(zhàn)。對此，容聯(lián)云做了軟硬產(chǎn)品的“兩手準(zhǔn)備”。

軟件產(chǎn)品上，通過容犀智能的四大模塊：容犀AICC、容犀Desk、諸葛IO/CDP/CEP、容犀Copilot，向下銜接著容聯(lián)云的數(shù)據(jù)和AI能力底座，向上支撐著各類場景及AI應(yīng)用，可以提供端到端的解決方案落地能力。硬件產(chǎn)品上，容聯(lián)云正在研發(fā)的容犀赤兔一體機(jī)，有望解決企業(yè)客戶對安全可控、信創(chuàng)、開箱即用等需求。

從場景到產(chǎn)品，容聯(lián)云的“三級跳”，跳出了一條清晰的大模型價(jià)值轉(zhuǎn)化路線圖，也為企業(yè)以最高效率、最優(yōu)投產(chǎn)比實(shí)現(xiàn)智能化，提供了方向。

商業(yè)成功，大模型與容聯(lián)云的下一站

AI 1.0時(shí)代，一些國內(nèi)AI“獨(dú)角獸”的技術(shù)能力并不遜色，甚至領(lǐng)先全球，但由于無法大規(guī)模應(yīng)用，導(dǎo)致技術(shù)投資難以回收，阻礙了商業(yè)化進(jìn)程。我們都不希望大模型“重蹈覆轍”，那么問題來了，大模型的商業(yè)成功，究竟該怎么實(shí)現(xiàn)呢？

要給大模型商業(yè)化找一個(gè)參照物，可能就是容聯(lián)云此前深耕的SaaS市場。我們知道，SaaS是一個(gè)需要放長線、不斷積累增量、等待規(guī)模爆發(fā)的長程賽道，靠的不是“一步登天”，而是務(wù)實(shí)、耐心、穩(wěn)扎穩(wěn)打。

或許是受既往的基因和經(jīng)驗(yàn)影響，容聯(lián)云在大模型賽道的氣質(zhì)，也是比較獨(dú)特的，不追一時(shí)的風(fēng)口，而是務(wù)實(shí)地深入業(yè)務(wù)，編織了一條商業(yè)成功的“安全繩”。

之所以說是“安全繩”，是因?yàn)槿萋?lián)云接下來的大模型策略，能夠行之有效地守住商業(yè)版圖，建立競爭壁壘：

策略一，抓住核心優(yōu)勢。容聯(lián)云做大模型，不是全面開花，而是以自身擁有深厚積累的營銷和客服場景為主，通過溝通智能、數(shù)據(jù)智能、鏈路智能等重構(gòu)企業(yè)面向內(nèi)部和面向外部的多元化應(yīng)用，更容易收束投入，同時(shí)有效完成商業(yè)轉(zhuǎn)化。

（北京華為云CTO 丁晨）

策略二，聯(lián)合伙伴力量。企業(yè)智能化，是一個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)多、交付周期長、客戶需求多而散的領(lǐng)域，往往需要以中大型解決方案的形式完成，單打獨(dú)斗比與伙伴同行的風(fēng)險(xiǎn)更高。目前，容聯(lián)云與華為云達(dá)成深度合作，打造云上客服聯(lián)合解決方案，后續(xù)還可以為行業(yè)客戶打造定制化、易部署、多種數(shù)字化產(chǎn)品組合的解決方案，充分滿足和支撐企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在企業(yè)市場中建立更大的競爭力。

（容聯(lián)云數(shù)字智能云AI產(chǎn)品專家 劉倩）

策略三，拓展增量市場。和很多被動出海的企業(yè)不同，容聯(lián)云是中國智能客服SaaS出海的先行者，很早就開啟海外市場的布局。目前，容聯(lián)七陌在日本和東南亞已累計(jì)服務(wù)上百家客戶，并計(jì)劃在未來推出更多AIGC的智能交互應(yīng)用。在今年三月份推出的AIGC智能交互應(yīng)用，為緩解日本市場人力資源緊缺的問題，提供了對應(yīng)的解決方案，預(yù)計(jì)會帶來比較明顯的增幅。不難看到，在廣闊的全球市場，挖掘大模型的商業(yè)空間，容聯(lián)云具有競爭力，也是其商業(yè)成功的保障。

清楚地知道自身的優(yōu)勢，并凝結(jié)成一條商業(yè)成功的“安全繩”，容聯(lián)云也有望率先走通大模型的商業(yè)化路徑，在新一輪的AI產(chǎn)業(yè)化浪潮中搶占先機(jī)。

場景革命和商業(yè)成功，是產(chǎn)業(yè)智能向深處發(fā)展的必要條件，也是大模型價(jià)值沉淀與轉(zhuǎn)化的必經(jīng)之路。先人一步的容聯(lián)云，正在讓大模型的技術(shù)價(jià)值真實(shí)凝結(jié)，將AI的產(chǎn)業(yè)空間向前推進(jìn)。