■原題:AIGC、大模型、生態...這次的宇視不低調
■記者:秀松
“生態為先,繁榮共生”代表了宇視的信(xin)心、底氣、技(ji)術和積累。“改變(bian)舊格局(ju)、發現新藍海、提(ti)升運作效(xiao)率、拓寬產(chan)品線”,宇視將堅持(chi)這四(si)件(jian)大(da)事,和合(he)作伙伴(ban)一(yi)起,再合(he)力(li)拼搏二(er)三十(shi)年。
5月的烏(wu)鎮,天氣爽朗,溫度不(bu)冷不(bu)熱。
西柵大街上車水馬龍,人頭攢動。
河岸兩旁(pang)樹影斑(ban)駁,風移(yi)影動,花朵繽紛,珊(shan)珊(shan)可愛。
街邊的(de)客棧中,樂隊奏響了春天的(de)贊歌,鳥兒在河(he)面(mian)輕(qing)輕(qing)一點,碧波便蕩漾起來了。
歷史與商業交融(rong),人與自然和(he)諧共生,各(ge)得(de)其所。
這是(shi)烏(wu)鎮的景,也(ye)是(shi)烏(wu)鎮的生態(tai)。
當AIoT的風吹到(dao)烏鎮,一幅關于AIoT的(de)生態圖(tu)正(zheng)在被構建。
解決方案供應商、工程商、分銷商…他們是這幅生態圖的重要組成部分,同樣是這幅圖的創作者。
宇(yu)視(shi)也(ye)是其中之一。
5月9日,宇視舉辦了AIoT合作(zuo)伙伴峰會,核心主題(ti)便(bian)是“生態為先 · 繁(fan)榮共生”。
在宇視眼里,服務(wu)生態伙(huo)伴已經(jing)成(cheng)為基(ji)本(ben)的業務(wu)基(ji)調。
那么(me)為何宇視(shi)如此強(qiang)調“生態”?
從第一性原理出發,不難找到答案:時代變了。
一、舊秩序將崩塌(ta)、新格(ge)局(ju)被塑造
2023年(nian)上(shang)半年(nian)最熱門的(de)話(hua)題莫過于ChatGPT。
ChatGPT4.0問世之后 ,人們看(kan)到了(le)通用型人工智能的希望。
一(yi)時(shi)間,多模態大模型成為資本(ben)寵兒,國內互聯網大廠、行業巨頭們紛紛表示跟進。
在ChatGPT之(zhi)外,Meta開源的SAM(Segment Anything Model)無(wu)異(yi)于在CV行業投下了一枚(mei)重磅炸彈。
對于AIoT行業(ye)而言,ChatGPT大模型(xing)、SAM模型等(deng)AI技術的涌現與應用,本質上降低了(le)算法(fa)開發(fa)門檻,是一次影響深刻的“技術平權(quan)”。
此前,AI技術雖(sui)然很fancy,也(ye)很有效,但不實用。
原因在(zai)于:一方面(mian),AI算(suan)(suan)法開發門檻太高(gao),屬于(yu)資金、人才密集型行業,重金之下,對應的(de)算(suan)(suan)法產品、解決(jue)方(fang)案價格(ge)高(gao)昂,工程商(shang)們根本用不起;另一方(fang)面,AI公司的算法離場(chang)景還有一段距離,很難真實解決(jue)用戶的場(chang)景痛點,工(gong)程(cheng)商(shang)們也(ye)用不上(shang)。
大模型(xing)、SAM模型則大(da)大(da)縮小了(le)AI公司(si)和工(gong)程商們(men)的差距(ju)。
原(yuan)來(lai)以“小模型+大樣本”的算法生產模式,變成了以“大模型+小樣本”。新模式并不需要龐大(da)的數據量,數據標注成本、算法訓練成本大(da)幅降低。
這意味著(zhu),算法開發能(neng)(neng)力(li)較(jiao)弱、甚至沒(mei)有(you)算法開發能(neng)(neng)力(li)的工(gong)程商們,不必(bi)雇傭(yong)大量的算法工(gong)程師,也(ye)可直接通過大模(mo)型來完成AI算法開發和交付,只需(xu)要針對性(xing)調優,喂(wei)食行業(ye)場景化數據,便能形成屬于自身的算法解決方案。
亦即,AI技(ji)術將(jiang)不再是AI公司、行業巨頭們的專屬。
這就好(hao)比汽車出現以后,轎子這種(zhong)達官貴人(ren)的專屬(shu)出行(xing)方(fang)式便被淘(tao)汰(tai)。大家(jia)都(dou)(dou)乘坐在一(yi)輛車上(shang),沒(mei)有身份之別(bie),沒(mei)有等級差(cha)異,每個人(ren)都(dou)(dou)能去自己想(xiang)去的遠方(fang)。
當(dang)AI技術(shu)差(cha)距逐漸縮小時(shi),AIoT行(xing)業舊(jiu)有(you)的秩序將被顛(dian)覆,形成新(xin)的格(ge)局。
過去幾(ji)年,AIoT行業(ye)高度內卷,渠道商(shang)互搶渠道、分銷商(shang)互搶市場、解決方案商(shang)互卷產品,整個(ge)行業(ye)都(dou)在拼命內卷,以前40%毛利(li)率的項目沒人做,現在30%的毛(mao)利率工程(cheng)商們搶著做。
市(shi)場環境不好(hao),大家都要吃飯(fan),蛋(dan)糕就那么小,誰不內卷(juan)誰挨(ai)餓(e)。
然而,當AI平權之后,這種內卷將成為過去(qu)式。
因(yin)為技術催生了新(xin)(xin)業態,新(xin)(xin)業態產生新(xin)(xin)價值,蛋糕在不斷做大。
舉個例(li)子(zi):在古代,鐵犁(li)尚未發明之(zhi)前,人們會為了(le)一塊土地而(er)爭執乃(nai)至械斗,往往沒有(you)好結果。而(er)鐵犁(li)問世后,開荒拓土變(bian)得更加(jia)容易(yi),原本荒瘠(ji)的土地也可以種植農作物(wu),械斗事件(jian)便大大減(jian)少了(le)。
具體(ti)到AIoT行業,過去一段時間,玩家們都在安防(fang)、交通等少數幾個場景里面卷(juan),因為這(zhe)些場景計算機(ji)視(shi)覺最容(rong)易落地。
現在,伴隨著AI技術的迭代,AI將能夠在更多的(de)IoT場景(jing)落(luo)地,也就是(shi)更(geng)多(duo)(duo)的荒土地被開墾(ken)出(chu)來,玩家(jia)們可以做(zuo)更(geng)多(duo)(duo)的業務(wu)(wu),也有技術能力做(zuo)更(geng)多(duo)(duo)的業務(wu)(wu)。
大(da)家都(dou)有的吃,自然而(er)然就不卷(juan)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(er)、新格局、新機會
科學技術是第一生產力,生產力決定生產關系。
ChatGPT大模型、SAM模型的涌現,本質上是技(ji)術(shu)對(dui)生產(chan)力(li)的一次(ci)革命,進而推動了AIGC這種(zhong)生產(chan)方式(shi)的進(jin)化(hua),最終導致生產(chan)關系的變化(hua)。
《資(zi)本論》中(zhong)提到:蒸汽機的出現(xian),生產(chan)(chan)方式(shi)發生了根本性改變,機器大生產(chan)(chan)代替(ti)了手工作坊,工業時(shi)代隨之來臨,市場(chang)上出現(xian)了新(xin)的業務、新(xin)的生產(chan)(chan)關系,以及(ji)新(xin)的商業模式(shi)。
作為一種全新的內容(rong)生產方(fang)式,AIGC的出(chu)現,如同移動互聯網(wang),給AIoT帶來了諸多變(bian)化。
首先是新業態。
AI可(ke)以基于已有(you)的數據(ju),按需(xu)生成人們想(xiang)要的內容(rong)。
這意味著,數據的(de)價值將被進一(yi)步挖掘(jue)。
以前的數據(ju)是為了(le)訓練模型,現在的數據(ju)一(yi)部分是訓練模型,一(yi)部分是直接作為數據(ju)資產(chan)來產(chan)生(sheng)數據(ju)運營服務。
打個比方,攝像頭捕捉(zhuo)到的圖像數據,之(zhi)前只(zhi)用(yong)于(yu)更好的訓(xun)練視覺算法。
隨(sui)著多模(mo)態大(da)模(mo)型的(de)出現(xian),這些數據本身(shen)可用于(yu)生成更多的(de)圖像內(nei)容,當碎片(pian)化(hua)數據通過AI技(ji)術(shu)生成結構化數據時,那么新的(de)價值點也一(yi)并衍生出來(lai)了。
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(zhe)樣(yang)一來,工(gong)程(cheng)商(shang)通過(guo)大(da)模型也可以擁(yong)有貼近場景的(de)(de)核心算法(fa),一定程(cheng)度上擺脫了對(dui)算法(fa)供(gong)應商(shang)的(de)(de)依賴。
工(gong)(gong)程商(shang)(shang)(shang)與解決方案供(gong)應商(shang)(shang)(shang)之間的(de)關系(xi)(xi),也不再是單純(chun)的(de)甲乙方商(shang)(shang)(shang)品(pin)采購,而(er)變成(cheng)了解決方案供(gong)應商(shang)(shang)(shang)提(ti)供(gong)基礎(chu)算(suan)法平(ping)臺(工(gong)(gong)具),工(gong)(gong)程商(shang)(shang)(shang)購買平(ping)臺(工(gong)(gong)具)后(hou)開發自身的(de)產品(pin),雙方的(de)關系(xi)(xi)也更趨近(jin)于“平(ping)等”。
最后是商業模式。
前面提到(dao),AIGC帶來(lai)了(le)數據價值的(de)變化、工(gong)程商業務的(de)變化以及(ji)新的(de)生產關系。
當(dang)這(zhe)些市(shi)場(chang)變量發(fa)生(sheng)化學反應時,市(shi)場(chang)上也將出(chu)現新的(de)商業模式。
比如,圍繞數據資產(chan)(chan),可(ke)產(chan)(chan)生存儲、運輸、保護、交易等業(ye)務(wu),而(er)每一個業(ye)務(wu)都對應不同的商業(ye)模式。
又(you)比如,生產(chan)關系(xi)調(diao)(diao)整(zheng)之后,工程商的(de)(de)角(jiao)色發(fa)生變化,舊有的(de)(de)利益分配(pei)體(ti)系(xi)將被(bei)顛(dian)覆,市場將根據企(qi)業所(suo)處的(de)(de)鏈條(tiao),重新(xin)分配(pei)利益,身(shen)處其中的(de)(de)玩(wan)家們,必(bi)然也會隨(sui)之調(diao)(diao)整(zheng)經營策略(lve)。
在AIGC這(zhe)種新的(de)(de)內容生產方式(shi)的(de)(de)變革之下,市(shi)場(chang)對于玩家(jia)們(men)的(de)(de)機(ji)會是(shi)平等的(de)(de),不(bu)論是(shi)解決方案供(gong)應(ying)商,還是(shi)工程商,都可以從新的(de)(de)業(ye)態里邊尋(xun)找(zhao)機(ji)會點,走出新的(de)(de)商業(ye)模式(shi)。
而這(zhe)取(qu)決于公司的基因(yin)與定位。
三、宇視的「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。
一直以來,宇視(shi)都在(zai)強(qiang)調“永遠(yuan)不做系統集成,也永遠(yuan)不做工程項目。承諾永遠(yuan)不變”。
這(zhe)實際上是宇視「退」的一面(mian):不(bu)與伙伴(ban)搶生意,而與伙伴(ban)做(zuo)生意。
在AIGC浪潮之下,宇視又(you)退了一步:構建(jian)AIGC智能(neng)底座,賦能(neng)渠(qu)道合作伙伴。
此話何(he)解?
宇視要做AIoT行業的(de)基(ji)礎設施,讓合作伙伴用得上,而不(bu)是(shi)一(yi)個完整的(de)產品。
也可(ke)以這么(me)理(li)解,宇視造了一個(ge)車(che)(che)的底盤,底盤上面(mian)裝兩(liang)個(ge)人,是(shi)跑車(che)(che);裝五個(ge)人,是(shi)轎車(che)(che);裝一車(che)(che)貨(huo),是(shi)卡(ka)車(che)(che)。
各種車的用途不一(yi)樣,但底盤是(shi)相通(tong)的。
宇視提供底盤以及技術支持,合作(zuo)伙伴(ban)要造什么樣的車,由(you)后者(zhe)自(zi)行(xing)決定。
為何(he)要這樣做(zuo)?
因為合作伙伴(ban)靠近數據、靠近場景(業務)、靠近用戶。
以數據為例,用(yong)戶出于安全性考慮,數據要么保存在本地,要么部(bu)(bu)署在私(si)有云上(shang),解(jie)決方案(an)供應商很(hen)難(nan)拿到這部(bu)(bu)份數據,更(geng)不(bu)要說利(li)用(yong)數據產生(sheng)價值(zhi)。而工程商們(men)有資質、客戶信任,能夠挖掘這部(bu)(bu)份數據的價值(zhi)。
但工程商們遇到(dao)的問題(ti)在于,即便能拿(na)到(dao)數(shu)據,卻不會用。
宇視便提供這樣一套能力(li)底座,讓工(gong)程商不需(xu)要從0開始,而是在底座的(de)基(ji)礎上,根據客戶(hu)的(de)需求、場(chang)景(jing)的(de)不同,開發有自身核心技術的(de)產(chan)品,從而解決(jue)此(ci)前工程(cheng)商只(zhi)能搬箱子的(de)問題(ti)。
這一招,看似是退,實(shi)則在進。
宇(yu)視如(ru)果像工(gong)程商一樣去做具體的項(xiang)目(mu),去觸及用戶、開發場景產品,戰線(xian)勢必拉得太長,需要調動(dong)龐大(da)的資源,并且有一些能力(li)宇(yu)視并不擅長,這種打法無(wu)異(yi)于明珠(zhu)暗(an)投(tou)。
基于此,宇視選(xuan)擇退到幕(mu)后(hou) ,給合作伙(huo)伴提供技術底座、產(chan)品(pin)等支(zhi)持,在后方支(zhi)援前線。
一(yi)來,宇(yu)視可以(yi)將(jiang)更多的(de)人財(cai)物力放到技術、產品研(yan)發,在核心技術實力上更進(jin)一(yi)步(bu);二來,賦能合作伙伴,同樣(yang)能夠收獲累(lei)累(lei)碩(shuo)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(shi)還(huan)「進」了兩步。
一步是進到下(xia)沉市(shi)場(chang),通過子品牌(pai)“阿宇(yu)”覆蓋C4-C7縣鎮(zhen)市(shi)場(chang)。
和宇視主品(pin)牌不同,阿宇在產品(pin)設(she)計上更加(jia)符合縣域(yu)鄉村的交通(tong)、種(zhong)植、看家護院等視頻需(xu)求(qiu),并且性(xing)價比高(gao)、穩定性(xing)、環境適應性(xing)強。
過去一(yi)年,在(zai)宇視(shi)和一(yi)二級(ji)經銷商的(de)共同推動下,阿(a)宇在(zai)市鎮一(yi)級(ji)建設的(de)門店已有(you)數千家,滲透(tou)率進一(yi)步提升。
另一步是領先行業發(fa)布(bu)了大模型“梧桐”。
這與一向(xiang)務實的(de)(de)宇視作(zuo)風有(you)些出(chu)入,在(zai)很多人的(de)(de)印象(xiang)中,宇視乃至整個行業都極(ji)為(wei)低調(diao),不追求熱(re)點和(he)概念,只做(zuo)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(jin)”,既是適應時代,也是自我內心性的變革驅動。
「退」與「進(jin)」構(gou)成了真實的宇視:在技(ji)術(shu)、產品上(shang)不斷進(jin)取,而在服務合(he)作(zuo)伙伴時選擇(ze)退一步,讓合(he)作(zuo)伙伴受益(yi)成長。
當行業進(jin)步時,身(shen)處在(zai)浪潮中的宇視,也必(bi)須順勢而上(shang)、順勢而進(jin)。
總結
每(mei)一次技術革命,都將給行業帶來顛覆性(xing)影響(xiang),從(cong)來沒有人可以置身事外。
一家公(gong)司可以在(zai)技術、產品上有(you)足(zu)夠的(de)(de)領先,但其商業(ye)(ye)模式的(de)(de)成功,一定靠的(de)(de)是整個(ge)行(xing)業(ye)(ye)的(de)(de)進步。
獨行雖(sui)疾,但眾行至遠(yuan)。
AIGC風潮涌起,各行各業都感受到了時代變化(hua)。
AIoT生態,需要解決方案(an)供應(ying)商、工(gong)程商們一起構建。
宇視顯然已經為(wei)此做好了準備(bei)。
正(zheng)如張鵬國所言:“改變(bian)舊格(ge)局(ju)、發(fa)現新藍(lan)海、提(ti)升運作效率,拓寬產品線。”
宇(yu)視將堅持這(zhe)四件大事,和合作伙伴一起(qi),再合力(li)拼搏二三(san)十年。
[出處] 秀松, AIGC、大模型、生(sheng)態...這次的宇(yu)視不低調. AI掘金志, 2024-05-11