汪林朋×叶军×朱力×仇序｜泛论 AI的机会与挑衅

　　6月21-22日，2024亚布力论坛第十届创新年会在深圳南山谨慎召开。此中，在【智能制造论坛】上，居然之家首创人兼董事长汪林朋、钉钉总裁叶军、光鉴科技首创人兼CEO朱力、北京千禧维讯科技有限公司董事长仇序四位高朋围绕“+AI：机会与挑衅 ”这一主题，开展分享讨论。MUJIN株式会社董事、牧今科技总司理刘欢主持本场论坛。本场论坛由钉钉特别支持。

　　以下为对话实录：

　　刘欢：本场论坛的主题是“AI的机会和挑衅 ”，这也是当下非常火热的话题。起首请各位高朋聊聊AI对地点行业的影响。

　　汪林朋：AI如今是一个热门话题，全天下都在评论人工智能。我以为，人工智能是人类的第四次革命，这个革命非同一样平常，它有大概决定人类的运气，乃至人类的存亡。

　　很多人都以为居然之家是一个做装修、做家具的传统企业，并迷惑为什么在房地产下行的配景下，居然之家还能良性运营。这是由于居然之家踏上了数字化、智能化的列车。

　　居然之家总部只有120位工作职员，且只在总部设立财务、人力和背景管理部分，其他部属公司全部取消这些部分。我们通过数字化，大大低落了全团体的运营本钱，提拔了综合运营服从；居然之家做了一个计划平台——Homestyler。Homestyler提倡计划 AI化，如今这个平台在国内只有200万用户，但在国外有1300万用户；居然之家在天津创建一个24米高的堆栈，做各人具物流中心，目标是要做到堆栈无人化；居然之家还在天津创建了定制工厂，目标也是无人化，只有前期的需求计划、整合供应链，以及产物生产出来后的贩卖端必要人来管理，别的中心的生产制造环节险些不必要人力完成。

　　这些例子表明白居然之家对人工智能的深刻认识。人工智能期间的到来会给中国会带来天翻地覆的变革，我以为，将来有三类人会更被必要：

　　一、能用双手劳动的人。一个很典范的例子是，如今一个厨师、司机的工资大概远远高于一个研究生、博士生的工资。呆板人大概会代替名校毕业生，但很难真正代替厨师和司机，以是在人工智能期间，有劳动本领的人会更被必要；二、能用本身的大脑做创意的人。碎片化的知识让人们思考本领广泛降落，以是那些真正用脑思考、做创意的人会更加紧张；三、可以或许感知人、打仗人、有爱恨情仇的人。随着科技的发展，从服从角度出发，人们更乐意跟呆板打交道，但在感情上，呆板是无法代替人类的。

　　叶军：AI确实会带来很多变革。客岁 4月，微软发布了Copilot，当时微软第一次提出“+AI”的概念，市值开始狂飙。随后半年，英伟达市值也开始狂飙。那一段时间，各人都在找概念，但是近泰半年来发生了很多变革。

　　第一个变革是很多专业的东西变得越来越平凡，很多昂贵的产物变得越来越便宜。近来几年，AI在不绝地模仿人脑，而人脑是很奇怪的装备，一天三顿饭就可以供应一整天的思考，如今大模子必要斲丧很多电力，才华具备人脑的算力。将来，大模子还要进化，它的目标是进化成人脑，只要是思考型、推理型的工作，将来大概率都会被人工智能代替，由于大模子不绝地在模仿人脑做推理。

　　图灵奖得到者辛顿提过一个观点，他说人类每一个影象都是推理出来的，我以为这个比喻非常简便，但又非常真实，就是将人脑比喻成一个大模子。人工智能从最早的算法到神经网络，到本日的大规模神经网络，都是在模仿人脑。

　　第二个变革是使得机器性工作面对很大挑衅，但黑灯工厂大概率会实现。杭州有一家企业叫强脑科技，重要制作人形呆板人的关键部位。强脑科技首创人韩璧丞毕业于哈佛大学，他跟我说过一个小故事：强脑科技的一位员工，幼时便失去双手，平常连开个门都做不到，厥后强脑科技给他安装了一双机器手，如今他的机器手指具备几公斤的握力。而机器手指通过人工智能举行练习，几分钟就完成了，比如你脑筋里想握住面前的苹果，你的机器手指就可以正确地握住它。人类肯定要做好预备，将来得换一种方式跟机器物体协作，同时要学会管理这些机器。

　　AI对制造行业会有很大影响，比如宁德期间的工厂，已经广泛利用机器臂。中国制造业在环球领先，将来加上大模子的本领，很多行业就活过来了。比如，我近来观察的一家企业，原来做呆板狗，只不外是C端玩具，如今也开始涉足人型呆板人，应用在很紧张的地方。

　　第三个变革是人与人之间的工作关系。钉钉服务很多企业，从我们的视角看，越来越多企业的协尴尬刁难象已经变成智能体了。北京有一家状师所，他们一个群里只有一个状师是人类，其他满是智能体呆板人，有负责劳动法的、婚姻法的、尚有条约法的，碰到题目可以直接问呆板人，同时它们也在不绝举行深度学习。将来的小公司会越来越多，OpenAI最初只有30余人。

　　因此，当有了人工智能作为支持，人类的构造关系、协同方式乃至工作任务分发都会改变，以后给你任务的大概不是你的老板，而是智能体。

　　朱力：光鉴科技致力于主动呆板视觉的研究，这里的“主动 ”意味着通过主动发出激光照射目标物体，进而资助呆板明白和感知天下。其核心目标非常明白，即创建 AI与实际天下的毗连。已往，我们利用手机、AI或网络举行交互时，重要依靠于人类的眼睛和手作为输入工具。然而，在没有人直接参加的环境下，实现这种毗连就必要依靠感知技能。视觉是信息量最为丰富的感知方式，可以说，高出 85%的数据和信息都泉源于视觉。

　　在电子工程中，我们终极是要办理盘算题目并将其转化为实际产物。由于算力并非无穷，我不大概在每个装备上都安装像H100如许的高性能处理惩罚器。我必要在物理信息的获取、算法的选择和盘算本领的限定之间找到一个均衡点，以确保产物在功耗、本钱等方面到达最佳状态。

　　以我们近来与腾讯相助的一款刷掌付出产物为例，它能在手掌划过的刹时，清楚地捕获手掌内的血管图像。这是通过激光和偏振技能实现的，偏振是光的一个特性，它形貌了光震动的方向，这是人眼无法直接观察到的。通过这种方式，我们不但能掩护用户的隐私，还能防止伪造，实现更安全、更便捷的付出方式。

　　传统的公司在办理雷同题目时大概必要依靠一个服务器，而我们则可以或许仅利用一个代价几美金的端侧芯片办理。这不但节流了盘算本钱，更大大镌汰了数据传输的本钱。想象一下，将大量的图像数据从手机、呆板人传输到云端再返回，这此中涉及的通讯功耗、本钱以及由此产生的碳排放是相称惊人的。因此，我们盼望从总体上办理这些题目，通过优化算法和硬件计划，镌汰不须要的数据传输，从而低落本钱、进步能效，并镌汰对环境的影响。在我看来，我们就像是那把铲子上的手柄，将实际天下与AI精密相连。我们的目标是通过更高效、最务实的方式实现这一愿景，低落办理题目的门槛。

　　末了，我谈谈对大模子的明白与领会，作为一家仅有100多人的创业公司，作为CEO，我身兼数职，不但要推行我的重要职责，还要时候关注公司各个环节的弊端并及时弥补。自从ChatGPT出现后，我发现本身拥有了一个极其出色的顾问。已往，我大概必要广泛寻求人脉来解答题目，但如今 ChatGPT可以或许给我提供八九不离十的答案。它通常起到一个完备性查抄的作用，比如在与状师讨论专利事件或与同事讨论市场战略时，我仅需与AI对话几分钟，就能将必要讨论的题目涉及的各个方面整理得相对完备。

　　这一变革带来了明显的结果，我发现这种管理方式极大地进步了管理服从，同时也扩大了我们的管理半径。固然，我也要感谢像钉钉如许的工具，连合 AI技能，一个人管理几十号人已经变得安若泰山。这种变革让我们看到了一小部分人可以或许产生巨大影响力的机遇。

　　仇序：1956年AI诞生，当时人们只盼望 AI拥有影象功能；1976年，AI可以或许举行语音辨认；2006年，AI开始辨认图像；2016年，AI具备了下象棋、下围棋的功能。当时 Alphago打败了李世石，这证明白 AI技能可以或许逾越最聪明的人；如今，ChatGPT已经比90%的法学家更认识法律……埃隆马斯克说，10年以后，我们这个天下大概会被AI担当。我也以为这是有大概的。

　　回顾 2002年，当时我从朗讯出来创业做通讯维护的核心网络。很早从前我们就发现，数据中心的机房每年给我们的运维费在镌汰，但是它的电费在不绝增长。10年前一个节点上的电费已经高出一半的本钱，如今数据中心 IDC的电费已经高出了80%。因此我们不停在探求一种节能技能。

　　Google是环球第一个用AlphaGo、DeepMind去做节能公司，它的数据中心因此节流了40%的电费。厥后，我们拿了Google的tensorflow开源软件举行建模练习数据，本年 3月份，我们的模子练习结果出来了，而且为一个北京的公用构筑物，在炎天节流了35%的电，在冬天节流了24%的燃气。我们着实就是做一个传感器加AI模子来免费给用户用，然后从节流的能源费用中分得利润。这种模式各人都比力轻易担当。

　　着实 AI很简单，它就是一个一个算法，通过多次实行，选择出最省钱的模式。这个期间也是一个特别好的期间。做AI的公司并不必要有多大，也不必要有多少人。但同时，我也以为做AI很难。重要是由于中国的教诲体制是分科教诲，涉及到跨专业的内容，很多人都不太明白。比方，学盘算机科学的人碰到工业会很头疼，由于工业范畴的每个场景都很复杂；研讨工业的人要重新学编程也很难。以是，只有那种对AI很感爱好，同时也有跨专业的知识素养，可以或许明白这个行业的人，才华计划出的好的AI产物。

　　刘欢：感谢各人的出色分享。对于AI的投入，汪总绝对算先行者。接下来先叨教汪总，面对居然之家这么大的企业和这么大规模的业务，您大力大举发展AI背后的逻辑是什么？

　　汪林朋：我本年 56岁了，本是一个快退休的人，但却开始搞AI。我以为，人的本领来自于两个方面：一是行万里路的见地。二十年前，我就曾见地过日本的智能堆栈，我输入了需求，随后它们的呆板人就帮我拿出了所必要的壁纸；二是读万卷书或和人睁开交换的劳绩。如今处于互联网信息碎片化期间，但我仍鼓励本身要在睡觉前看10页书，一年下来就能看完十几本书。同时，还要保持谦善心态，要和比你做得好的人多多交换。

　　人们大概以为，居然之家的发展重要得益于中国房地产市场的黄金期间，但和别人相比，我的意识并不掉队。苹果和特斯拉都是居然之家的战略相助搭档，英伟达也立刻要跟居然之家签战略相助协议。我们到英伟达总部参访时，它的副总裁说，大部分人都以为英伟达是做GPU、芯片和显卡的公司，但着实，英伟达和苹果公司一样，只不外英伟达是在做将来人工智能期间的iOS。英伟达如今要做的是各行各业通用的人工智能操纵体系，就像假如公司想开辟一个软件，直接在苹果iOS体系上做APP就行。

　　他还说，以后只有中国和美国两个国家才华做通用的AGI（人工通用智能）。他们判定，一个AGI的产生至少必要 1000亿美金以上，而且，一个支持AI大模子实现高效盘算的GPU，耗电量极大。可见这并不是简单的事。如今的企业都可以思考下这个逻辑：各行各业都会人工智能化，但没须要本身去组建团队，去买显卡、GPU，只必要与现成的体系举行对接就可以。对我来说，这也是一个很大的开导，毕竟原来我们也想过买GPU，创建本身的数据中心，创建本身的研发团队。

　　刘欢：想办事不肯定要重新造轮子，可以站在巨人的肩膀上，发挥出本身的上风。这是汪总的总结。接下来请叶总分享下，是什么驱动着您充实拥抱AI？而且可以或许说服整个行业去拥抱它？

　　叶军：钉钉最开始做AI的时间，很多人反对，以为我们又在蹭风口、炒热门、搭便车。我说，不是如许的，我们要讲本身的故事。

　　我最早用的输入法是五笔打字法，刚开始学的时间以为这玩意儿比写字还慢，学会之后发现它比写字快，之后就不怎么写字了。厥后出现了windows，蓝色光标移动到用户图形界面，感觉云云不一样。当时候有了一个新的装备 ——鼠标，以后什么游戏都以为好玩了很多。再之后iPhone问世，没有键盘，交互带来的厘革再次给我巨大打击。

　　2022年12月，GPT3.5发布，它演示的产物叫ChatGPT，当它出现后，我以为搜刮引擎大概就没什么用了，由于搜刮引擎搜出来的结果是10条记录，乃至是10条差不多的广告，但是ChatGPT出来一条就是正确答案，没有广告。我第一感觉是交互又要变了。近来各人看到，国内秘塔AI、360AI都在往这个方向走，搜刮这个场景已经被厘革了，百度假如再不跟进，大概就会掉队。

　　ChatGPT出来之后，我跟团队讲，钉钉到了厘革的时间，我们要做一个全新的钉钉，除了名字要继承下来，内涵要全部变掉。如今的钉钉，从IM、文档到视频集会会议，以及即将发布的AI搜刮，已经全面厘革。

　　我信托，将来不是鼠标交互，不是键盘交互，而是以天然语言为中心的输入，加上图形和声音的输出。

　　如今，输入服从最高的方式是语言，输出服从最高的方式是图形和声音，这二者连合，就会极大提拔人类工作服从。

　　近来，钉钉策划出书了一本新书《超等助理》，内里报告了怎样将AI应用到企业的生产、管理、人事、HR、考勤，以及创作、计划等各种场景，各人看完也会很受开导。

　　刘欢：叶总不但有信奉，还为了这个信奉做了很多积极。接下来请朱总从一个初创者的角度谈谈，在对AI的投入上，怎样做决定？

　　朱力：我以为这与行业特性精密相干，特别是在To B范畴，起首，技能的关键在于可否形成壁垒。若技能不能形成壁垒，那我的投入实际上是为竞争对手铺路，终极大概导致两边都无法红利。技能只是构建壁垒链条的第一环节，其本质在于办理独特题目或明显提拔服从，从而形成供应壁垒，让我们可以或许更快地提供竞争对手无法提供的优质产物。

　　然而，这种技能壁垒的长期性受诸多因素影响，竞争对手大概会通过各种本领来镌汰我们的领先上风。因此，我们必要通过供应壁垒进一步打仗优质客户，创建商务关系、打造品牌，以巩固壁垒。当规模和客户积聚到肯定程度时，本钱就能成为壁垒，将成为我们更长期、更稳固的上风。

　　因此，在评估技能投入时，我们盼望看到如许一个完备的链条，并判定投入这些技能能带来多少综合壁垒的代价。我们不但仅看投入技能后本年能赚多少钱，而是看它在将来五年内的市场代价，比如可否在将来五年的市场中为我们带来三年的壁垒上风。基于如许的分析，我们可以盘算出投入的代价和赔率。只管天下布满不确定性，但只要有赔率，我们就可以盘算出盼望值，并据此做出决定。

　　同时，我们必须认识到，纵然我们构建了壁垒，由于市场竞争剧烈或其他缘故起因，这些壁垒大概并不牢固。这时，我们必要从数学和盼望值的角度举行细致分析，确保投入是值得的。

　　在我们这种技能职员高度会合的公司中，我的工作不是推动团队盲目寻求技能创新，而是要引导他们聚焦在市场需求上，以目标为导向来开辟技能。我们不能着迷于技能的炫酷和新奇性，而要时候关注市场的需求和变革，确保技能可以或许真正为市场创造代价。

　　刘欢：朱总转达的理念是：“好钢用在刀刃上”，而且要做好分析猜测和对新技能的投入，做出本身的核心竞争力。仇总对“怎样决定 AI投入”这个题目有什么想法？

　　仇序：朗讯的贝尔实行室雇佣了4000位科学家，他们全都是发散性头脑，因此才华创造出最前沿的获诺贝尔奖的内容。如今我们假如没有积聚到谁人程度的财产，肯定很难研发出能得到诺贝尔奖的东西，以是也不必强求。着实我们也有本身的上风，那就是善于制造。不要以为制造是低附加值，如今很多好的制造公司，利润都能高出 10%，可以说比很多行业的利润都要好高。

　　我以为各人肯定要知道本身要做什么，善于什么。在这方面我也犯不对误。早期我们本身开辟了一个内部信息管理体系，十来年的时间内投入了几千万，但末了实践证明，钉钉要比我们的体系好用。这就是为了研发而研发，也是我们在创业路上交的学费。对研发感爱好也非常紧张。偶然间我们的研发结果并未符合最初预想，但也大概稀里糊涂地大概得到一个新的、受欢迎的结果。总之，脑筋里得有创新的意识。

　　AI期间正在到来，我们没有办法拦截这个期间进步的车轮，唯一能做的，就是穿上鞋，跑得比对手更快。我本身也常常反思惰性题目，无论怎样我要让本身动起来，让本身试着去多问AI一些题目。别的，我以为还要抛弃手机，多跟实际中的人举行打仗。很多时间隔着屏幕打电话、视频是很难产生创造力的。

　　刘欢：在AI得到应用后，数字化和智能化这两件事的关系也引发了各人的思考。末了请各位高朋扼要说一下对数字化和智能化的见解。

　　汪林朋：我以为数字化是底子，智能化是目标，中心的过程就是你用谁的算力和算法。也就是说：数字化+算力、算法=智能化。智能化就是创造新质生产力、进步服从，举行贸易模式的创新。

　　叶军：数字化加AI，是走向智能化的蹊径。同时，尚有别的一条并行路径——AI原生智能化。

　　朱力：我以为，智能化怎样更好地利用数据这一核心题目不容忽视。之前，我们在存留大量数据后每每因不知怎样有效利用而克制利用。然而，如今借助AI技能，我们可以或许将各种非标准化的数据格式通过同一的AI接口举行交互，从而真正发挥数字化的代价。这实际上冲破了原来数字化的停滞，因此我非常附和这一观点，即智能化不但与数字化并行发展，还将加快数字化的进程。

　　仇序：我的履历是一步到位。我们不做谁人很复杂的16个体系的物业管理体系，而是直接做能耗管理的数智化BA，它的模式是免费利用，末了分账。我以为，只有如许一个接谈锋像当年互联网的接口。AI期间就是二十几年前的互联网期间，总之，它已经到来了。

　　泉源：亚布力企业家论坛CEF

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