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8月25日上海 ， 超声波俱乐部第21期内部分享会与上海AI爱好者俱乐部联合举办 ， 本期的主题是AI应用在垂直场景下如何借鉴移动互联网经验 。
到场的嘉宾有：超声波创始人杨子超 ， 上海AI爱好者俱乐部创始人马劲柏 ， PPTV创始人、PPIO派欧云联合创始人&CEO姚欣 ， 云九资本合伙人任鑫 ， 小即是大创投合伙人杨巍 ， 上海人工智能研究院副院长周辰 ， 超声波联合创始人、和牛商业创始人刘思雨 ， WordGPT创始人Cafe唐君华 ， Synaptic AI CEO马丁 ， 迪卡侬数据科学家孙金钊 ， 华为云初创生态总监姚瑶 ， 宠星科技联合创始人、PetCine创始人&CEO任爱夫 ， 上海青与蓝科技联合创始人郭进 ， 上海幔尔科技有限公司CEO汪洋 ， 百思玛特联合创始人廖竞玺 ， 得校（上海）科技有限公司创始人徐浙龙 ， UnifyTech创始人万杰 ， 上海荣泰健康集团CIO吴川常 ， Solyn AI产品总监刘凯 ， 成为资本高级投资经理王凯等 。
01AI应用在垂直场景下如何借鉴移动互联网经验
超声波创始人杨子超首先分享了他的观点：
1. 搜索被颠覆
搜索被颠覆已经是现在的共识 ， 而搜索被问答取代是一个非常重要的趋势 ， 这期间知识类和信息类平台只会保留其社交价值 ， 传统式搜索也将成为历史行为 ， AI的“直达+服务”才是最高效的 。
未来会从大而全的问答 ， 到非常垂直的垂类智能体进化 ， 让有垂直价值的人更有势能 。 比如现在的短视频兴起 ， 让一些知识分享类博主赚到了钱 。 将来有了智能体的加持 ， 垂直领域的商业模式会有更好的发展 。
三年内AI的最大价值不是AGI ， 而是人人皆可用AI做自己的智能体 ， 人人都可以通过AI放大自己的能力 。
2. 习惯的养成
实体经济早已复苏 ， 线下AI也同样重要（比如提高人效、精准获客等） 。 可以类比2015年的O2O ， 是“连接+服务” 。 AI是“问答+服务” ， 但先要将大家的问答习惯培养起来后才能接服务 。 比如当大家人手一个豆包APP后 ， 才是线下“AI服务”发展的开始 。 当下一些手机厂商开发的AI助手可自动打开APP下单 ， 但这类还是属于亮肌肉大于实际意义的阶段 。
3. 线上先发力
AI（发电机、PC、手机）是供给侧的改变 ， 移动互联网（电网、互联网）是生产关系的改变 。 移动互联网的连接带来了新的资源再分配 ， 那么借鉴历史的商业规律 ， AI一上来和物理强绑定是不科学的 。 从商业历史的发展规律来看 ， 首先发展起来的是线上可闭环交付的（比如广告和游戏） 。
4. 引爆AI教育
AI教育月入4000万的AI产品在中国诞生了 ， 这是中国最强的GraphRAG案例 ， 证明了AI可以杜绝幻觉的发生 ， 只是成本有点高 ， 但如果做to C业务成本这块是可以分担的 。
AI教育的启发：落地场景一定是AI为业务服务的 ， 而不是业务为AI服务 ， AI有自己的能力边界的 ， 并不是无所不能 。 明白它的边界在哪里 ， 评估好它的定位 ， 才能让它更好地服务业务 。 已有成熟垂直业务的企业 ， 更应该注重如何用AI去重构原有的业务 ， 这个价值更长远 。
5. 小公司赚钱
成本控制是目前创业最重要的事情 ， 跟一些AI创始人交流完后 ， 我发现两三个人的公司实际上都是赚钱的 ， 而且比想象中好得多 。 借助AI创业是趋势 ， 但直接做AI比较难 。 创业者要借助AI的能力去解决?。 ň劢梗┑奈侍?， 因为巨头看不上 ， 中型公司有成本 ， 传统企业没能力 。 只要足够小 ， 足够垂 ， 基本上两三个人的团队上来就能赚钱 。
6. AI产品的思考
做AI产品的核心一定是聚焦自己的垂直场景 ， 通过AI来打造一个工具 ， 而这个工具正好又能激活用户的潜在能力 ， 这样半AI半用户协同的数据沉淀和反馈 ， 才是目前AI产品的核心竞争力 。 每一个用户通过AI可以产生价值 ， AI也通过用户可以持续优化和数据沉淀 ， 这样的AI产品才能闭环运转起来 。
另外 ， 互联网和移动互联网时代 ， 产品更注重连接（人与人、人与信息、人与商品、人与服务） ， AI时代 ， 产品更注重结果（人通过AI达到什么结果） ， 所以产品围绕结果为导向的底层逻辑才更符合AI产品的发展 ， 一定不要从连接出发做AI产品 ， 这样的思路出发的产品必死无疑 。
02GraphRAG：通往100%正确的RAG之路
上海AI爱好者俱乐部创始人马劲柏从技术视角出发 ， 分享了他对RAG、知识图谱和GraphRAG相关的思考 。
传统生成模型（GPT）在生成文本时依赖于训练数据中的知识 ， 可能会遇到信息过时或不完整的问题 。 通过RAG技术 ， 可以得到最新且专业的知识支持 ， 并提升模型生成的准确性和相关性 。
RAG可用在问答系统、对话系统、内容生成、教育和研究、游戏等应用场景中 。 传统RAG的优点是可以方便地支持私有知识或领域知识；无需训练模型即可注入新知识；知识更新速度快 ， 结合搜索引擎可做实时查询；高度可定制的输出样式等 。
传统RAG也有限制：生成结果的质量高度依赖检索结果、仅依赖语义相关度及关键字检索无法保证检索结果的完备性、索引阶段无法有效的表达知识之间的相关性、结果的质量受到处理过的字符串而不是事物的事实限制、上下文相关性仅限于对话文字本身、生成结果可能有与事实不一致的错误等 。
知识图谱的优势是通过图结构组织表示复杂的知识关系 ， 支持快速的查询和信息检索 ， 且可以整合不同来源和格式的数据 ， 形成统一的知识库等 。 但搭建知识图谱也是消耗人力和时间的体力活 ， 此时结合大语言模型在解析自然语言文档方面的优势 ， 可以极大增强搭建效率 。
GraphRAG技术方案可以更为有效地回答分散在整个文档或知识库的知识 ， 基于预先生成好的知识图谱回答 ， 拥有很高的安全性及可解释性 ， 并可以细粒度地控制访问权限 ， 提高隐私及安全 。
03育碧是如何利用AI辅助3A游戏开发的
游戏产业一直在用AI技术辅助游戏制作 ， 比如NPC AI过去就是行为树 ， 现在有不少公司在探索大模型赋能NPC以及其他内容资产生成 ， 比如场景生成、NPC动作等 。
从世界范围看 ， AI和图形引擎、和游戏的结合非常主流 。 育碧这种顶级游戏公司是如何使用 AI 的？WordGPT创始人Cafe唐君华给大家带来了分享 。
很多3A游戏公司的本质是构建世界模型 。 比如育碧与卡梅隆合作的产品《阿凡达：潘多拉边境》 ， 就是通过AI与游戏技术相结合 ， 仿真潘多拉星球 ， 包括里面的植物生态、动物生态、阿凡达族群 ， 各种生物之间的交互等 。
这一切的实现离不开育碧公司的看家引擎“Snowdrop” ， 那么有没有可能通过LLM加3D模型 ， 来组成一个多模态世界模型呢？如果逻辑成立 ， 那么这个世界模型应该包括：图形、物理和AI模型网络 ， 和可持续进化的数据 。
现在育碧的NPC生成已经能实现你跟它说一句话 ， 它就能生成动作 ， 还能根据NPC的高矮胖瘦、年龄等去生成不一样的动作 。 育碧在上海有一个研发实验室 ， 他们与各个行业的专家合作 ， 比如潘多拉星球的生态里有一只短吻鳄 ， 那么这只短吻鳄几点起床、几点吃饭、几点睡觉 ， 如何捕猎？这个不是美术的问题 ， 也不是产品经理的问题 ， 而是野生动物学的问题 。 那么就找到野生动物学专家请教 ， 大家一起设计 。
再对比一下咱们国内游戏行业的现状 ， 还是挺让人绝望的 ， 育碧的系统每个流程的运作我们都知道 ， 但无法复制出来 ， 因为背后可能花了他们五年十年、五个亿十个亿 ， 还要跟野生动物学家、植物学家等沟通 。
那么现在大模型时代来了 ， 我是不是可以用十分之一的成本将它复刻出来呢？比如我有一本野生动物学的书 ， 里面描述了短吻鳄的习性 ， 那么我是不是可以把这本书的内容灌进系统 ， 让它来帮我设定？
不止如此 ， 动作生成、文案生成、支线情节触发等等 ， 是否都可以通过AI来实现？可以预测到 ， 育碧公司的这些顶级引擎由于AI的加持 ， 会变得跟国产引擎或者Unity引擎一样好用 ， 普通的程序员就可以驾驭 。
育碧还有一个Ubisoft Scalar ， 可以部署在云端进行游戏开发 。 其实云游戏是一个很早以前的技术 ， 但由于成本问题 ， 所以很难商业化 。 而物理渲染方面十多年来也没有什么本质上的创新 。 直到去年3D Gaussian Splatting（3DGS）的一篇论文出现 ， 引发了行业地震 。 唐君华发现3DGS的渲染性能和质量远超之前的技术 ， 且可以做到极低的成本 。
只要通过拍摄视频 ， 上传视频到服务器里 ， 通过显卡的运算提取 ， 就可以生成3D画面 ， 就像游戏一样 ， 可以查看任意角落 。 而这样的场景放在传统游戏公司里 ， 则需要一笔昂贵的预算才能制作出来 。 所以唐君华推测 ， 下一代的游戏引擎可以通过3DGS加传统图形引擎混合运算来实现 。
传统工业化3A的开发流程 ， 也将通过AI升级后 ， 变成一种全新的AI Work flow ， 传统的流程都将被AI重塑 ， 这里面一定蕴藏着中国玩家的机会 。
04AI创业者的机会在哪里
活动后半场 ， 超声波创始人杨子超 ， 上海AI爱好者俱乐部创始人马劲柏 ， PPTV创始人、PPIO派欧云联合创始人&CEO姚欣 ， 云九资本合伙人任鑫 ， 小即是大创投合伙人杨巍 ， 上海人工智能研究院副院长周辰 ， WordGPT创始人Cafe唐君华进行了一场圆桌分享 。
从今夜酒店特价的创始人到投资人 ， 任鑫分享了自己角色转换的背后故事：“我第一次创业的时候非常幸运 ， 赶上了移动互联网红利 ， 所以收获还不错 。 但我现在对AI比较敬畏 ， 目前生成式人工智能的基建层非常不稳定 ， 所以我没办法拍脑袋做一个大的创业项目 。 在拿不准的时候 ， 投资人的身份能让我看得更多、更广 。 所以我现在不着急把自己陷入到各种业务细节里面去 ， 而是更广阔地和各种牛人共事、相互学习 。 现场的各位也可以综合自己的能力和信心后 ， 选择对自己收益最大的方式参与到这波浪潮里来 。 ”
杨巍认为 ， 从中短期看 ， 现在最大的问题还是Transformer 架构在大语言模型上的边界问题 ， 所以在没有一个相对稳定的状态出现之前 ， 做行业模型和做小模型即通过所谓一些工程性的问题 ， 在特定场合上将模型变得好用这个事儿其实意义没有那么大 。 更大的爆炸性的机会可能在两年后才会出现 ， 现阶段我们还是要保证充足的现金流 ， 保证自己不离场 。 那个时候如果你还坐在牌桌上 ， 而且还拥有最多的实践经验 ， 那机会就是你的 。
“大家不要过度专注于工具本身 ， 尤其是目前的市场环境中 ， 纯粹做工具或者做工具的商业化是很难的 。 要以整个生态的视角去看所有赛道 ， AI工具只是其中的一个赛道 。 ”周辰分享 ， 这次的《黑神话：悟空》开了个好头 ， 重点不在于它用了多厉害的技术 ， 而是结合了文化、IP 。 为什么我们一定要卷大模型 ， 而不是去卷AI下的内容生态或者别的东西呢？大模型时代下 ， 可能会产生新的、有价值的机会 。
唐君华认为 ， 所有用传统视频素材训练的AI 模型是不可能理解整个3D 物理世界的 ， 比如玻璃制品和金属制品掉落到地上 ， 结果是完全不一样的 。 包括现在李飞飞的创业公司World Labs 要做空间智能 ， 如果AI不理解物理规则 ， 那么它生成的所有视频 ， 只要是跟我们现实有关的东西就一定会出错 。 只有AI 模型跟图形引擎和物理引擎结合 ， 才能有真正意义上的世界模型产生 。
“在看到Sora发布的第一天 ， 英伟达的科学家说Sora使用了UE5生产素材学习后 ， 我就觉得接下来文生视频这一块一定会跟游戏产业有关联 。 生成式AI让数字世界有了统一度量衡单位：Token ， 它可以描述成文字、代码、图像、视频、声音、物理和思考模式 。 WorldGPT的使命是通过AI与游戏产业的技术结合 ， 形成一个全新的AI工具链 ， 通过AI工作流以更好地帮助大家创建数字资产 。 ”唐君华分享了自己创业的初衷 。
参会嘉宾们都贡献出了精彩观点 ， 但由于是超声波俱乐部内部的分享会 ， 所以很多精彩的内容不便对外公开 ， 欢迎更多优秀的朋友们加入超声波俱乐部 。
超声波俱乐部目前拥有超过300位AI领域的顶级创业者 ， 连接超过2000位AI领域的创始人、CTO、产品经理、风险投资人 。
【超声波俱乐部分享：AI应用在垂直场景下如何借鉴移动互联网经验】超声波俱乐部定期组织成员开展内部分享会 ， 也会举办不定期的开放交流活动 ， 分享内容涵盖AI行业趋势、技术创新、产品及商业等方向 。
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