如果说通用大模型的崛起标志着AI领域的“开场哨声”,那么现在正迎来“中场战事”——垂类AI应用角逐赛。
行业焦点正从技术本身转向细分行业的应用落地,越来越多的人意识到:现在缺的不是AI,而是“有用的AI”。
01
什么是“有用的AI”?
从目前市场上的产品来看,有用的AI应当具备深入理解细分行业需求的能力,能够提供特定的数据分析、预测和决策支持。更重要的是,它应当易于使用,能够无缝融入用户的日常工作与生活流程中。
比如王小川的百川智能研发的AI健康顾问,就可以像从业多年的全科医生一样,在用户提出问询之后,根据用户的问题持续提问,从更多维度更深入地了解症状,收集到足够多病症信息后,进行综合判断,给出诊断结果和用药建议。
另外,AI在制造业应用也极具革新意义,AI加持下的智能工厂能够实现自动化生产、智能排产、预测维护等功能,进而实现降本增效。
再比如,在商业决策环节,垂类AI决策模型公司数位大数据打造的“上上参谋”,就像生意人的AI参谋一样,可以根据用户的实际开店需求,在线AI生成结论和评估报告,帮助生意人在选品类、查品牌、开店选址等环节进行科学、高效、专业的决策,让线下没有难做的生意。
可以预见:从医疗到金融,从零售到制造业,从大数据到商业决策,AI正以其独特的方式,为这些行业带来革命性的变革。
02
AI时代,每个生意人都需要一个AI参谋
数据显示,2023年,我国个体工商户数量已经突破1.24亿户,同比增长12.73%。与此同时,还有2亿人构成了庞大的灵活就业人群。
这无疑是赚钱需求最浓烈,且对赚钱机会极为敏感的群体之一。
随着个体工商户和灵活就业人群的增长,围绕赚钱的需求也越发高频且明确,但现实是他们的真实需求并未被完全满足,至少没有被“便捷化满足”。
在AI时代,或许,每个生意人都需要一个AI参谋。
想象一下,如果你是一个有志于创业的生意人,传统开店的流程会是什么样?
首先,你可能需要进行繁琐的市场调研,浏览无数网站搜集资料,试图在信息的海洋中寻找那些潜在的商机。然后,等你确定开店意向后,还得亲自走街串巷,实地考察,寻找最佳的店铺位置。这个过程耗时耗力,效率低下,在快节奏的市场中,时间就是金钱,低效便可能错失良机。
AI的出现为解决这些问题提供了新的思路。
以上上参谋这个生意人的AI参谋为例,你只需简单地输入你的任务需求,比如所在城市、目标客群和感兴趣的行业,上上参谋就能迅速为你生成一份全面的分析报告。如果你想了解某个地区是否适合开设火锅店,同样只需几个选择,AI就能在线为你提供选址评估报告。
上上参谋利用大数据和AI技术,通过任务驱动式的智能咨询服务,不仅生成了更为精准、专业的结论和评估报告,而且极大地简化了商业决策过程。
未来,AI或将替代生意类轻咨询服务,这也是一场极具规模效应的变革。
03
押宝AI商业决策,率先实现商业化
随着通用大模型的蓬勃发展,很多拥有数据资产的企业也开始构建自己的模型基础,训练适配自身的垂类模型。但在这场竞赛中,像数位这样早早完成商业化验证的企业并不多。
通过市场调研我们了解到,已有超千万的商家用户在使用上上参谋,而且,从餐饮、零售到休闲娱乐等多个行业,譬如塔斯汀、钱大妈、喜姐炸串、洗脸猫等头部连锁品牌也在用上上参谋企业版服务。
数位大数据旗下产品之所以能够快速实现商业化落地,得益于其长达九年的数据积累。
成立9年,数位一直在做数据采集与积淀,创建了一个庞大而完善的线下商业地理信息大数据库,是国内为数不多的、真正掌握数据要素的民营企业,也是国内唯一具备数据采集、处理、分析、应用全链路能力的公司。
在人工智能技术的体系中,数据、算法和算力并称为“三驾马车”,数据作为人工智能的基石,更是商业竞争中的关键武器。
如此来看,押宝AI商业决策模型,数位的优势不言而喻。
数位有数据基础、算法基础、用户基础,然后通过海量用户的反馈不断优化数据和模型,形成一个良性循环的飞轮效应,不断的自我完善和提升,不仅巩固了产品竞争力,也使其成为业内率先实现商业化的垂类AI决策模型公司。
千模大战下,大模型赛道已然稍显拥挤,接下来,如何精准切入一个细分领域与场景,并实现商业化落地和应用将成为新一轮角逐的关键。
据中信建投证券分析,AI投资的下半年,将会有两大投资方向:一是全球产业趋势,核心是算力;二是围绕国内政策拉动内需,尤其是AI与各行业的结合应用。
如上所言,AI投资全球看算力,国内看应用。未来,以“AI+商业决策”为代表的垂类AI应用,或将打开更多市场可能性,也更具资本想象力。
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