當前，通用人工智能（AGI）無疑是最熱的話題，伴隨大模型熱潮的到來，AGI的未來道路清晰可見，越來越多的企業深刻意識到它的趨勢性和價值所在。
近日，由朋湖網主持的“2023年度主題分享會Live Talk”線上直播系列活動第五期順利舉辦，本次直播對話貝銳科技營銷總經理王磊，達觀數據首席戰略官CSO劉江賢、Kyligence合伙人兼副總裁李棟，共同探討在大模型橫空出世、展望AGI時代的背景下，企業如何抓住這一時代機遇，重塑行業、重構業務。
以下是直播回顧：
01 To B企業在AGI時代的新機遇是什么？
王磊先生是貝銳營銷總經理，作為SaaS行業的“老兵”，在談及To B企業在AGI時代的新機遇時，他表示：
在企業服務步入2.0的時代，AI在企業服務領域的風口來臨，但目前對于AI的應用，專注To B領域的公司要以公司所在的行業和場景作為切入點。比如說我們公司的產品經一些簡單的需求，或給客戶做工時的評估拆解，有時候也是用ChatGPT來做的，ChatGPT的生成結果非常仔細和豐富。但是，要用ChatGPT去回答企業服務的一些專業問題，就會立馬露餡，如生成企業營銷的話術、人才的測評、金融行業的風控等，這些領域還是很不靠譜的，因為本質上，企業不同于人，它的決策鏈條流程更長。
目前，ChatGPT在企業領域還有很多不成熟的地方，目前我看到的一個比較好的切入點，就是用來對于我們to B企業做一些用戶交流界面的服務，這方面還是挺靠譜的。這塊也需要我們各家to B企業提前做布局。
同時，王磊先生表示，在這個AI時代，在用戶交流這一領域，可能會誕生一到兩家企業服務的巨頭，就看誰先跑出來。但是其他的企業服務領域還需要找到適合自己的切入點，盲目的去重做一遍，把底層架構改一遍，這個可能還是要三思而后行，謀定而后動。
02 大模型在B端的商用會涉及到哪些問題與挑戰？
當前，在to B商業領域中，大模型的落地面臨著最大的挑戰。企業必須解決各種與大模型相關的問題，其技術和服務才能發揮作用，為客戶提供更好的服務。
對此，王磊先生提到，目前通用大模型現在主要應用于C端，to B領域可能我們要在行業大模型和垂直領域的大模型立馬進行深挖。大模型在商用會涉及到以下幾個方面的挑戰：整個產品產業體系架構的挑戰，如何把這些功能嫁接在它原有的一些平臺、流程上，才能在特別垂類的一些流程上才發揮出價值。
王磊先生也談到了貝銳在這方面的實踐。在貝銳方面，To B業務是根據特定場景進行劃分的，不同行業的特定場景需要細分來考慮。例如零售行業，可以將其應用于零售數據中臺的分析，以實現對零售行業所有智能設備的遠程維護。在此背景下，貝銳從一開始就在進行規劃，并沒有參與同質化的通用大模型競爭，而是將各種產業體系嵌入我們的特定場景應用中，將功能轉變為應用場景，然后在C端，他們也可能最終出現自己的大模型。在貝銳的遠程控制領域，可能也會形成自己的遠程連接大模型，其他的to B企業可能最終也會形成自己的大型模型，如客服領域的大型模型、財會領域的大型模型、人才領域的大型模型等。
因此，今年3月份貝銳具有預見性地發布了全新的數字化時代一體化架構。這是AGI時代下的調整，貝銳將自己的一體化架構分為六層，來支持其在領域和場景的深耕，這是貝銳在企業服務、遠程連接領域專業的大模型的商業做法。首先，貝銳從內部角度出發，在領域的行業知識上進行了挖掘，從而建立了自己行業的完整架構，并推出了各種解決方案，例如遠程支持、遠程運維、遠程醫療行業的會診等等。這是一個機遇，同時也是一個挑戰。
03關于行業的重塑，在AGI時代下的物聯網領域應該呈現怎樣的發展態勢？
關于AGI時代下的物聯網領域應該呈現怎樣的發展態勢，王磊先生表示，物聯網正處于一個百花齊放的下半場階段，我們需要不斷開發和探索更多應用場景，形成更多互動的方式，AGI的出現為物聯網的下半場帶來了無限的想象空間，特別是對大場景下企業的提效非常有幫助。
通過訓練后的大模型可以自動參與行業低強度實施的響應，取代人工的工作，這為小場景提供了更多多樣化、豐富的手段。我們過去主要負責數據鏈條中數據的采集、分析和預警處理，但沒有大模型參與的情況下，這些工作都是靠人工進行的。而經過大模型的訓練后，它可以自動化參與一些垂類行業的實施響應，為場景化提供了手段。
還有一些生態拓展，如芯片設計行業。在芯片設計過程中，可能需要將圖紙和生產工藝放大10萬倍。以前無法實現，但我們通過與AR廠商合作，結合圖片識別和AI的訓練，為先進制造行業提供更多賦能。這些行業中可能存在著肉眼難以判斷或創新迭代速度較慢的問題，而通過AGI的發展，它們可能變得更具自主可控性，甚至超越歐美。
在物聯網時代，一線企業的員工面對物聯網設備時，簡單操作可能還可行。但隨著智能設備數量的增加，一旦現場出現問題，他們需要遠程專家的診斷。因此，未來遠程連接可能會在末端、終端需要協助的時候發揮作用。AI可能會取代80%的人工工作，并解決問題。因此，我們認為大模型可能構建一個生態系統，我們并不是能處理所有事情的，為了應對這種變化，我們需要不斷加強我們的生態系統和護城河。
04 To B企業需要怎樣的大模型能力？
去年工信部的數據顯示，我國智能制造裝備行業市場規模已經超過3萬億，在數字化時代，大量智能設備已廣泛應用于各行各業，企業在新時代需要進行數字化的新基建。
然而，新基建意味著設備需要更智能化，需要更多的數據來進行智能分析和控制。對此，王磊先生認為，設備本身需要植入智能連接的概念，這是下一個時代的新基建。像人和設備之間的關系，人們經常需要醫院治療，而現在大量智能設備的應用，例如PLC、公控機和各種設備，都需要維護。
在未來的十年中，企業需要向大量智能設備的過渡，減輕運維人員的工作量。這些設備分布廣泛且無人值守，因此使用AGI（通用人工智能）可能是解決方案之一。大量設備將更多地實現無人值守，并在碳中和領域發揮作用。
企業數字化和新基建的發展通過數字化和智能連接消除了人與設備、人與人、設備與設備之間的時空概念，使人類更加觸手可及，并通過AGI實現智能操控。企業數字化在下一個十年需要智能連接作為新基建是十分重要的，這是一個巨大的機遇。
在此番歷史機遇下，貝銳銳志創新，堅持投入打磨產品，用創新思維服務好更多的用戶和企業客戶，賦能千行百業。隨著AGI的出現，貝銳將持續深化在成熟場景中的智能化程度，提高與個人用戶和企業用戶的交互體驗，并推動更多令人驚喜的智能場景的出現。
