“AIGC +”如何深度链接千行百业？ 这场圆桌论坛给出答案

①昨日，在2024WAIC的“2024 Future Tech 100 未来之星创新项目路演”环节，举办了一场圆桌讨论;

②BV百度风投执行董事温永腾认为，投资者对AI应用公司的未来发展持乐观态度，未来的AI业务收入有望大幅增长。

《科创板日报》7月5日讯(记者 李明明)当下，在AIGC驱动下，所有行业都值得被重新思考。“AIGC+”概念正驱动千行百业生态重塑，各行各业不断涌现出新想法、新机遇，各领域纷纷迎来应用创新和产业升级。

在这一大背景下，加快AIGC技术与各行业深度融合刻不容缓。其中，也涌现出很多新问题：AIGC技术如何推动行业创新?如何为不同行业带来新的商业机会?企业如何评估并利用AIGC技术来增强其产品和服务?

昨日，在2024世界人工智能大会(WAIC)的“2024 Future Tech 100 未来之星创新项目路演”环节，举办了一场AIGC时代：重塑千行百业未来的圆桌讨论，一群参与数届WAIC的业内人士，从产、学、投等不同角度，深入探讨AIGC技术在不同领域的应用及其对商业模式、工作方式和人才培养的影响，以及对今年参加WAIC的感受。

其中，瑞莱智慧RealAI合伙人、高级副总裁朱萌强调了AI在改造世界的潜力，并介绍了企业在此方面取得的成就，包括开发出可以破解多种人脸识别设备的眼镜。

今年的WAIC更加火热和精彩

和以往相比，本次WAIC热在哪里，又有何不同?与会专家谈了在各自领域观察到的一些新变化和趋势。

朱萌认为，首先最直观的感受就是热度比往年更高，作为大模型安全机构和生成式人工智能检测机构，从自身行业角度来看，最深切的感受是在去年的WAIC中，大家讨论大模型时还停留在概念阶段。但是今年嘉宾讨论的已经是大模型的脱虚向实，其真正地落地到了行业，并已经做了一些切实可行的探索；另外，本次论坛讨论数据安全、人工智能治理的专家越来越多。

“我们可以从去年和今年WAIC主题的变化来窥一斑见全豹。”小牛翻译创始合伙人、总裁张春良表示，去年谈论的主题比较聚焦，大多是大模型技术本身，畅想生成式AI技术将如何重塑产业未来发展，今年谈论的主题更多元，不仅谈技术，更多的是谈产业落地，包括如何解决实际问题，如何让它更安全，更可控，更有责任感。

谈及变化，张春良认为，在机器翻译领域，去年，几乎所有参展的互联网巨头仍把机器翻译产品当作自己的AI主打产品，介绍自家机器翻译产品的有10多家，但今年，在展品说明中标明机器翻译的，只有我们小牛翻译，“其它大厂以及和我们相似的创业公司，都去‘ all in 大模型’了。”

ZRBC(HK) 创始人、香港国际青年艺术家协会会员黄刚认为，在参会企业上，去年400家扩展今年500家，非常火热，而且参会人数显著增加。今年展示的内容更加多样化，从去年的大数据、大模型、算力，到今年的硬科技、无人驾驶、机器人，涵盖了人工智能的多个方面，呈现出百花齐放的状态，也非常精彩。

**BV百度风投执行董事温永腾表示，去年大会上大家还在谈论大模型学术方面的进展，今年更多是分享交流AI有哪些好的应用，会不会有新的领域AI赋能和出现。全球AI应用的发展，是以100%的收入在提升，BV百度风投对应用层中不论是工具、AI伙伴、平台等多种可能性的出现，是非常有信心。

“我们不是要找超级应用，而是要找有用的应用，机器翻译就是这类应用的代表，希望行业能多多支持AI应用的创业者。”**

总体而言，嘉宾认为大会强调了开发有用的应用的重要性，例如机器翻译，鼓励公众使用和支持AI产品，以促进AI技术的进步和创新。

AIGC深度融合千行百业“+”出无限可能

与会嘉宾还从各自从事领域出发，探讨了AIGC如何深度融合千行百业、如何为不同行业带来新的商业机会等。

比如，AIGC的应用虽然带来了许多机遇和便利，但也面临一些风险和挑战。

在朱萌看来，技术的应用与安全就像硬币的两面，目前看，这个硬币的两面都具有不小的挑战：首先，在应用层面，大模型赋能千行百业，需要与各实际应用场景紧密适配，实现对各场景生产流程的重塑，这需要各方的协同推进，更需要一定的磨合时间。

“而在安全层面，正如我刚刚所讲，我们深知人工智能安全风险的严峻不可忽视，但需要大家共同尽早意识到问题的严重性。不能等到暴露了大风险、发生了大事件才亡羊补牢，要在安全维度上做前瞻性地评估、预见性地防护，使安全与应用保持良性互动，实现真正意义上的高质量发展。” 朱萌说。

**目前，机器翻译经历了三次技术变革浪潮。AIGC技术的发展，具体给机器翻译带来了哪些有别于以往的巨大变化?

张春良认为，实际上机器翻译一直在变化中成长，现在大模型(LLM)翻译和传统神经机器翻译(NMT)相比，在内容的上下文理解、口语化的非正规文本等，要比传统神经机器翻译有优势，但是从模型的训练、部署应用成本角度，代价相对高很多，而神经机器翻译技术已经比较成熟，模型很轻(LLM是重卡的话，NMT就是小汽车)，在有些场景里面能够直接发挥更大作用。**

谈及大模型给人类语言学习带来的启发，他表示，要掌握一门语言，就像大模型的scaling law，大模型需要大规模训练数据，语言学习者需要“读万卷书，行万里路”，不断增加语言输入，量的积累才会产生质的变化。

随着AI技术的发展，设计行业正面临前所未有的变革。作为设计师如何来看待AIGC的冲击?黄刚认为，在工程设计领域，AIGC可以实现降本增效、成为设计师的一个超级助理。比如，其不仅可以参与前期的过程，还可以深度参与中后期。

“咱们设计行业比如创意的灵感，文案的组织等都能通过AI来助力。设计行业从原来的手绘图纸到现在电脑绘图未来人机结合与脑机的发展，一个神经元细胞一个灵感通过AI技术都能产生前所未有的设计成果。AI能读懂你的过去，也知道你的现在，更指导你的未来。“黄刚称。

黄刚举例，首先AI需要掌握用户的过去历史的相关信息素材数据，让AI成为数字人拥有用户的思想。然后结合垂直行业的应用数据，训练出一套完整丰富的中央数据库，统称为模型，可以是大模型也可以是小模型，当然也可以大模型+小模型或者是混合模型。AI数字人根据用户指示，生成多种解决方案供用户选择，这也将是我们研发AI赋能工程设计产品，实现走进百姓生活、人人都是设计师的愿景与初衷。

黄刚说，”上午设计，下午工厂制作，晚上发货，第二天醒来收到货。实现24小时全流程，当然最好是12小时内完成该闭环。”

黄刚表示，关注身边企业设计产品、做规划、战略投入的时候，也不仅仅只想本国的市场，想的是全球的用户。

“现在也越来越多创业公司产品出海，越来越多行业企业也在部署加载AI服务，越来越多的学校正开设AI相关课程，越来越多的方方面面也渐渐被AI影响，有AI的技术，今天每个行业都有重做一遍的机会，而这个不仅仅是风口，更是趋势。AI激进的时代，大公司也可能将与创业公司互动互补，一同创造产品生态落地;AI的出现让好的技术，好的想法更快落地。”黄刚最后总结。

来源：财联社