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10/19
AI正在让协同办公越变越糟糕
这个看法源于一个观察,国内在协同办公领域过度强调AI,但实际应用中,像飞书、钉钉等工具的主要功能(如在线文档、多维表格、打卡签到等),实际上与AI关系并不大。这两年软件领域新生众多,大多创业公司都是奔着AI去的,无论是搜索类、生成类、对话类,不一一列举,产品一般都是基于某个大模型去发挥应用价值,这些公司因此被抬上了很高的估值。不过在协同办公领域,当前的AI应用似乎多作为噱头,而非实际卖点。因为对于大多数协同办公场景,AI并未带来显著的效率提升或成本降低,现实中接触到的客户公司也表示,他们对AI的实际需求有限,很多所谓的AI功能并未被广泛接受或认可。试想一下,在某些情况下,引入AI反而使工作流程变得更复杂,如使用AI进行信息检索后仍需人工验证其正确性。由于AI的智能性取决于原始数据的准确程度,用户对AI的信任度有限,这就限制了AI在协同办公中的广泛应用。事实上,我们也对国外的协同办公领域进行了一番研究,发现国内外所面临的问题,一定程度上都有共性。比如Zoom,放在三四年前,这是一家不折不扣的明星公司。全球范围内的疫情爆发使得人们的生活和工作方式发生巨大变化。Zoom主打线上视频会议,功能极简、易用、小而美,成为了远程办公、学习和社交的首选工具,市值一度逼近1600亿美元。Zoom的成功让市场看到了协同办公的想象力,同期的MicrosoftTeam、Slack、钉钉等国内外同行也迎来了上升期。不过高光期之后,Zoom的发展曲线并不性感:截至目前,股价、市值,和以往对比明显,有游资曾评价,“几天前,Zoom出现了反弹趋势,我认为它可能会卷土重来。然而经过几天的观察,它并没有真正改变之前的下降趋势。”Zoom为什么会呈现颓势?原因可以归结为疫情红利消退、市场竞争加剧、客户增长放缓以及营销和研发费用增加等方面共同作用的结果,但也让人逐渐认识到,决定一家公司增长曲线的,不仅仅是产品如何,也取决于它的商业化路径。有意思的是,对于疫情期间的疯狂增长,袁征并不觉得是好事,为了应对激增的用户,Zoom不得不快速扩招,但影响了公司的文化。竞争对手在疫情期间也加速了对远程办公和视频会议的支持,给Zoom带来了更大的竞争压力。“如果没有疫情,现在的Zoom可能会发展更好”,对于这家公司来说,当下的境遇也并不意味着回到了合理区间。产品小而美,但护城河低,Zoom的创始人袁征将希望寄托于AI,这点和国内玩家殊途同归。据媒体报道,这款原先聚焦视频会议的产品,如今却呼吁大家不要用视频会议了,目前AI已应用到几乎所有产品线,终极目标是提倡用AI分身来代替人处理大部分工作,参加会议、决策,甚至是回邮件。袁征还打算将Zoom进行综合化发展,推出协作平台Workplace,以及文档、电子邮件和其他工具。在他看来,AI对Zoom的护城河起到了重塑的作用,关键词在于:完全免费、不使用用户数据训练AI、低成本,他们的AI战略不仅关注当前的性能和成本,通过结合多种技术来源、针对不同场景与不同第三方模型互换使用,以及推理过程,在不断变化的AI领域中保持竞争力。Zoom推出包括ZoomAICompanion和ZoomDocs在内的多项生成式AI功能,这些功能嵌入在Zoom的各种工具中,如ZoomMeetings、TeamChat和Whiteboard等,旨在提高企业生产力和企业间团队协作效率。从这些例子来看,大多数AI功能起到的是对原有功能的辅助作用,但“免费”却帮助Zoom建立更深的护城河。一方面,在竞争激烈的SaaS市场中,提供额外且免费的功能可以增加用户粘性;另一方面,免费提供AI功能可以让用户无门槛地尝试和使用这些新功能,长期吸引更多用户,进而通过其他方式(如增值服务、企业订阅等)实现盈利。以Zoom的ContactCenter为例,这是一种现代化的客户服务解决方案,与其他产品的最大区别在于其结合了视频通话和AI技术。购买ContactCenter的决策者与之前购买视频会议产品的人不同,但由于他们本身也是Zoom的用户,对Zoom的信任有助于ContactCenter的销售。再看一个例子,明星软件Notion近期也有重大更新,特别是其在AI功能方面的全面重构。升级的板块主要在三个方面,对话机器人的交互改进、写作辅助功能优化,以及盘活知识库,使AI助理与用户的交互更自然。新升级的NotionAI能够在不同页面和应用间调取知识库,这种跨应用的调取能力,使用户可以更便捷地获取和利用各种资源,从而提升整体的生产效率。作为较早一批接入ChatGPT的产品,NotionAI在今年初完全开放给所有用户,并正式将AI功能作为单独的付费产品。其定价策略是每人每月10美元,包年则每月8美元。NotionAI可以协助用户完成写作、编辑、总结等多种任务,还提供了跨平台搜索功能,可以无缝连接Slack、GoogleDrive等应用,快速从多个来源汇总信息。据报道,截至2023年,Notion的用户量达到了3000万,其中约400万为付费用户。内部一开始的评估是NotionAI一年会带来额外的1000万到3000万美金ARR,但这个目标只用一个月就完成了,意味着最终NotionAI一年可能会带来1亿美金的ARR.此外,NotionAI在推出后也迅速吸引了大量用户,短时间内就突破了400万。不得不说,这个商业化增长幅度,国内大多数办公软件都望尘莫及。典型的例子,尽管钉钉拥有庞大的用户基数(截至2023年末,用户数达7亿,企业组织数达2500万),但真正付费的用户数量其实很少,此前CEO叶军表示,企业用钉钉真正付费的可能连1%都不到。为了推动商业化进程,钉钉通过接入阿里的“通义千问”大模型,通过AI将产品重做一遍,完成了多条产品线和功能的AI化。例如,一键输入“/”,就会智能生成职场中大部分工作内容,包括文档创作、聊天摘要生成等。钉钉在提供免费的标准版之余,也推出了专业版、专属版和专有版等年费服务选项。钉钉引入AI功能,主要是想给这些付费版本增值,好让用户觉得高级功能更值得花钱。另外,钉钉还通过平台分佣和硬件开放的License授权模式来增加收入。借助AI技术为企业带来个性化服务,比如智能分析企业数据、定制工作流程等,钉钉认为这样企业更愿意付费,并且关系也会更紧密。但从内部人士了解到,实际愿意为此买单的客户,规模还并不算庞大,目前钉钉仍未实现盈利。另一边的飞书,同样在多个产品中融入了AI,如多维表格、字段捷径、仪表盘等,以提升产品的智能化水平。最直接的体现是推出了自家的AI助手"MyAI"(飞书智能伙伴),用户可以让它写工作总结、会议记录,在办公时唤醒进行协作问答。而在具体的商业化方面,随着AI功能的不断补充,或许会推出基于AI功能的增值服务或订阅模式。例如,为用户提供更高级别的AI助手,飞书更倾向通过提供专业化的服务和定制化的解决方案来吸引客户。整体来说,国外协同办公工具多采用按功能付费的模式,用户可以根据自己的需求选择相应的功能并支付费用。而在国内,尽管钉钉、飞书等工具也在积极探索商业化路径,但面临的商业化难题依然不少。这背后,既有国内外市场环境的差异,也有用户对协同办公工具价值认知和付费意愿的不同。根据现有报道,在国外市场,用户的隐私问题对Zoom布局AI产生了显著影响。然而,随着Zoom采取了一系列措施来确保用户数据的安全和隐私,这个问题得到了一定程度的缓解。Zoom是否因AI实现了更大的增长?根据多方数据,我们发现,AI技术的融入的确提升了其企业端销售额,例如,在2024财年第三季度,Zoom的总营收同比增长3.2%,企业端营收规模同比增长7.5%至6.61亿美元,嵌入AI技术后,Zoom的季度客户流失率明显收窄,显示出更高的客户留存率。为什么同样布局AI,国内外的协同办公领域,Zoom、Notion、飞书和钉钉的商业化差距这么大?是国产软件的AI功能还不够强大,还是市场对AI的期待过高?这只是一方面。对比发现,AI的确是一种强大的技术,但它在协同办公中的作用并非万能,当下的使用场景还很有限,更多是作为智能助手的形式出现。其实就像袁征所说的,一款好的产品不一定能够对应好的商业价值,研发成本、商业模式、付费环境也会起到决定性的作用。很多协同办公公司投入了大量成本去研发AI,但并没有可观的ROI,反而成为给企业客户提供数智化解决方案的项目商,或是软件外包。回到商业的本质,客户需求和市场定位依然是决定产品成功的关键因素。尽管AI技术迅猛发展,为行业带来了前所未有的变革,但商业的核心原则并未发生变化。然而,过度的AI投入有时的确会让企业迷失方向,对“究竟应该做什么”产生疑惑。本文来源:R艾瑞网文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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10/19
AI让代码变得廉价,品味正在蚕食软件
就像上个时代软件蚕食世界,让行业发生重大变革一样,品味现在正在蚕食软件。2011年,马克·安德森(MarcAndreessen)发表了著名的软件正在蚕食世界的宣言。有那么一段时间,这是不可否认的现实。软件是变革的引擎,彻底改变了从科技到金融、从零售到医疗保健的一切。在当时,技术实力意味着占据市场主导地位。作为硅谷的精神中心,YCombinator将技术创始人视为天选之人。而那些能够召唤并驾驭软件的人则被视为神祇。风投家给那些能将代码大规模扩展的人提供资金。毕竟,只有软件才能迅速而有效地改变庞大的传统行业。如今情况已大不相同。软件已经被商品化——这是技术进步、成本、复杂性降低以及编程技能普及的结果。人工智能进入主流推动了这一转变。技术与文化之间的界限正在变得模糊。因此,光靠打造出色的技术已远远不够。▍大家的软件都已足够好。软件曾经是武器,现在只是工具。在资源匮乏的世界里,我们珍视工具。在资源富足的世界,我们看重品味。进入门槛很低,竞争很激烈,有太多的关注焦点已经转移——先是从技术转移到分销,现在又转移到了其他方面:品味。▍品味正在蚕食软件。品味就是新武器。不管表达方式如何,不管是靠产品设计、品牌还是用户体验,品味现在定义了产品被感知和感受的方式,定义了产品被采用,也就是分发的方式——无论是软件也好,硬件也罢,或两者兼而有之。技术已经与文化紧密交织在一起。如今,人们无论身在何处、从事什么职业或处在什么地位,都将技术视为生活的一部分。▍现在要服务的市场是文化市场,实用加上品味是基础。在这个新时代,功能性产品日益变成文化大潮的配角。因此,创始人们意识到他们需要的不仅仅是会写代码或掌握技术了。虽然实用性依然是关键,但创始人还需要在设计、品牌、体验、讲故事、社区以及文化相关性上进行精雕细琢。史蒂夫·乔布斯和埃隆·马斯克之所以备受推崇,不仅是因为技术创新,还因为他们把产品和个人塑造成了文化偶像。竞争已经不再局限在科技行业——创始人们现在还要跟那些在分发、社区建设及文化共鸣上占据优势的名人和网红竞争,尽管这些人不一定具备同样的技术能力。品味的提升将各种体验和视角引入到竞技场——这不仅从内部挑战着“传统”的硅谷,也会从外部发起冲击。你可能会觉得,像苹果、特斯拉和Airbnb这样的公司,因为它们是面向消费者的典型企业,所以品味对它们来说尤其重要。但这并不是全部——消费者驱动的“品味”特质已经渗透到了科技世界的每个角落。那些曾经以实用性优先的B2C板块,甚至B2B软件行业,如今都感受到用户体验、设计、美学以及讲好故事的影响。Arc以设计和品牌作为核心卖点,与传统网络浏览器展开竞争。Linear等工具是一款面向软件团队的项目管理工具,它们以公司建设的原则性方法和大量抄袭的登陆页面设计而闻名,也以产品功能而闻名。Arc和Linear等公司建立了一个完整的美学生态系统,邀请用户和拥护者成为他们版本的世界的一部分,并产生大量的数字和文字口碑。(他们的故事尚未结束,但他们在硅谷的这个领域中脱颖而出。)Arc以设计和品牌作为核心卖点向传统web浏览器发起挑战。像Linear这样的项目管理工具,不仅因其独特的企业文化和备受模仿的登录页设计而闻名,也因其产品的功能性而备受认可。4Arc和Linear等公司建立了完整的美学生态体系,吸引用户和支持者成为他们世界的一员,并在线上和线下获得口口相传。▍即便在最前沿的技术领域,品味也和技术本身一样塑造着未来。在通用人工智能聊天机器人领域,OpenAI的ChatGPT成为了市场的领导者。此后,Anthropic的Claude、谷歌的Gemini、Meta的Llama、微软的Copilot、Perplexity、Poe等公司各自以不同的角度加入到这场竞争。是,他们是在技术战线上展开竞争,但随着人工智能的快速进步,感觉他们会在类似的功能上趋于一致。那该怎么竞争呢??答案在于它们的外观、使用感受,以及它们带给用户的情感体验。交互上的微妙之别(界面是否直观、友好、流畅)以及品牌美学(从趣味横生的网站设计到营销信息)都会变成新的差异化因素,用户往往会选择那些与其个人价值观更契合的工具。所有这些元素应该无缝地融合到产品之中,但这依然是值得关注的区别。投资者再也不能找到最优秀的工程团队去资助,然后坐享其成了。他们得去寻找这样大的团队,那种能捕捉文化相关性,并反映其日益多样化的市场价值观、美学和品味的团队。投资者如何在这个新环境中找到自我定位?他们把宝押在那些能抓住文化潮流的,品味驱动型的创始人。他们也在打造自己的个人品牌和公司品牌。去重新设计网站,撰写宣言,推出播客,并与文化巨头合作。(当然,人们仍然会质疑风投是不是真的“了解”品味。)▍代码不值钱了。金钱现在追逐的是用品味包装起来的实用性、以优美的形式塑造的功能,以及以艺术性为框架的技术。但品味究竟是什么东西?字典上说,品味是辨别什么是高品质的能力,或者一种很高的审美标准。但谁来制定这个标准呢?在个体层面,品味是主观的——每个人对品味都有自己的个人理解——但在特定的文化或社区当中,品味是可以校准的。品味是设计、用户体验与情感共鸣的结合,它决定了产品如何与人建立联系,并与他们的价值观和身份保持一致。这些东西单个拎出来并不等于品味;那只是表达个人品味的表现形式。最基本的标准是,品味绝不会平淡无奇——它会有自己的主见。就像阿诺德·贝内特的名言所说那样:“好品味胜过坏品味,但坏品味胜过没品味。”▍你在使用产品时,产品会让你产生某种感受,而且产品也会让其他人对你产生某种感觉。产品不再只是功能性工具,而变成了情感接触点。越来越多的产品被设计为自我表达和社交信号的载体,反映出你的价值观、生活方式与身份。以技术为核心的产品与艺术的距离之近前所未有。果真如此的话,这也意味着其他玩家对生态体系至关重要:比如艺术家、设计师、创作者、创意总监、媒体公司等。这不可避免会引出更多问题:谁是品味的拥王者,谁是看门人?对品味的更大关注会引发什么样的文化战争?公司所在的城市或文化的影响会不会更加重要?没人可占有“品味”,但肯定会有足够多的人想尝试一下。▍就像上个时代软件蚕食了世界并改变了各个行业一样,现在品味正在蚕食软件,紧接着要蚕食的将是硅谷。在硅谷的新时代,品味不仅是一种优势,更是未来。最吸引人的创业公司将是那些能将卓越技术与精致品味结合到一起的公司。就算是在追求技术突破,也必须考虑品味与文化共鸣,而不仅仅考虑技术本身。单靠品味不会成功,但如果没有让品味发挥重要作用的话,你也赢不了。随着品味渗透到各个领域,创始人与风投家的角色也在发生变化。创始人如今不仅需要掌握技术创新,还必须具备文化共鸣的能力。而投资者呢?他们必须将宝押在那些会在未来创新浪潮中引领潮流的公司,在这些公司里,技术与文化不再是独立个体,而是合二为一。有些人也许不喜欢这种趋势,有些人会反对,而有些人则会选择观望——但这无疑是时代的象征。▍创始人必须成为品味的引领者,而风投家则必须成为品味的仲裁人。挑战:实用性仍需得到尊重。理论仍需付诸实践。自认为有好品味的人要多于确实有好品味的人。本文来源于:36氪文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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10/12
微软推出AI医疗工具全家桶,预览医疗数据方向5大新功能
许多新工具目前仍处于开发早期阶段或仅提供预览版。智东西10月11日消息,当地时间周四,微软发表了一篇播客,宣布在其MicrosoftCloudforHealthcare中推出新的医疗保健数据功能和AI工具,包括通过AzureAIStudio中的新医疗保健AI模型、MicrosoftFabric中的医疗保健数据功能、CopilotStudio中的医疗保健AIagents服务以及AI驱动的护理工作流程解决方案。这些工具旨在连接护理体验、增强团队协作、增强医疗工作者的能力以及帮助医疗保健组织更快地构建AI应用程序,并节省医疗工作者在行政任务上的时间,这是导致行业倦怠的主要原因之一。许多解决方案目前仍处于开发早期阶段或仅提供预览版。在微软更广泛地推广这些工具之前,医疗保健组织将对这些工具进行测试和验证。微软拒绝透露这些新工具的价格。据CNBC报道,微软通过不断推出新的医疗领域AI工具,努力确保其处在医疗保健AI领域的领导地位。去年10月,该公司在其Azurecloud和Fabric分析平台上推出了一系列健康功能。2021年,微软还以160亿美元收购了NuanceCommunications,后者是医疗保健及相关行业提供语音转文本的AI工具。微软健康与生命科学部门投资组合发展与孵化副总裁MaryVarghesePresti在预先录制的记者会上说道,“通过将AI融入医疗保健,我们的目标是减轻医务人员的工作压力,促进医疗团队的协作,提高全国医疗保健系统的整体效率。”一、医疗保健AI模型:将AI的范围扩展到文本之外微软推出了一系列开源多模态AI模型,这些模型由微软与Providence和Paige等合作伙伴合作开发,能够分析除文本之外的数据类型,如医学影像、临床记录和基因组数据。据悉,大约80%的医院和医疗系统就诊都包括影像检查,因为医生通常依靠影像来帮助治疗患者,这些AI工具的推广使用可以帮助医生减少工作量和压力。医疗保健组织还可以使用这些模型来构建新的应用程序和工具。通过使用这些高级模型作为基础,医疗保健组织可以快速构建、微调和部署针对其特定需求的AI解决方案,同时最大程度上减少从头开始构建多模态模型相关的大量计算和数据要求。例如,数字化单个病理切片可能需要超过1GB的存储空间,因此许多现有的AI病理模型每次都只能训练小块切片。微软和ProvidenceHealth&Services构建了一个数字病理全切片基础模型,该模型在突变预测和癌症亚型分类方面有所改进,这一成果已发表在国际顶级学术期刊《自然》杂志上。现在,医疗系统可以在此基础上进行改进,并根据自身需求进行微调。“过去,获取病理学的全切片基础模型一直是一个挑战……而现在我们实际上已经能够做到了。”Providence首席战略和数字官SaraVaezy在接受CNBC采访时谈道。“这确实是一种改变游戏规则的技术。”这些模型可在AzureAIStudio的模型目录中找到,AzureAIStudio是微软的生成式AI开发中心。▲微软AzureAIStudio的模型目录界面(图源:微软)二、通过统一的AI平台使用医疗保健数据,公开预览5大新功能从历史上看,医疗保健数据由于其非结构化性质和现有数据管理系统的局限性而难以获问题限制了医疗保健组织全面了解患者体验和获取宝贵见解的能力。根据MicrosoftFabric推出的医疗保健数据解决方案,医疗保健组织可以通过单一且统一的AI驱动平台改变用户访问、管理和处理数据的方式,从而克服上述问题。此外,MicrosoftPurview的医疗保健安全应用程序模板(一套旨在帮助管理医疗保健数据的创新功能)现已公开预览。微软还将在MicrosoftFabric的医疗保健数据解决方案中公开预览5个新功能,包括:1、对话数据集成:将对话数据(例如患者对话)从DAXCopilot发送到Fabric平台。通过将DAXCopilot音频文件、记录和临床笔记草稿发送到Fabric,客户和合作伙伴可以利用Azure和Fabric中的各种本地工具来分析这些数据或将其与其他数据相结合生成更全面的见解。2、康健的社会决定因素(SDOH)公共数据集转换:提取、保存、协调和使用SDOH国家和国际公共数据集,使医疗保健组织能够识别风险和与健康相关的社会需求,帮助为患者和社区创造更公平的医疗保健服务。3、美国医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)索赔和索赔线馈送(CCLF)数据提取:简化索赔数据的提取并与临床、影像和SDOH数据相协调,以获取有关患者和大众的可行见解。4、护理管理分析:利用统一的医疗数据和护理管理分析模板,通过识别高风险个体、优化治疗计划和改善护理协调来加强患者护理。5、数据发现和分组:利用集成的工作流程,让医疗保健组织能够创建、管理、分析和共享患者群组。三、利用AIagents匹配治疗方案,回答患者基本问题医疗保健组织面临诸多挑战,包括劳动力短缺、成本上升和患者护理需求增加。生成式AI通过自动化管理任务、分析大量数据以获得可操作的见解以及协助专业人员进行决策,为这些挑战提供了潜在的解决方案。为了解决这一问题,微软宣布了帮助医疗系统构建AIagents的新方法,他们将在CopilotStudio中公开预览医疗agent服务,用于预约安排、临床治疗案例匹配、患者分诊等。医疗保健组织可以利用医疗agent服务来帮助创建互联的患者体验、改善临床工作流程并增强医疗专业人员的能力,同时帮助组织通过MicrosoftCopilotStudio满足行业期望。早期采用者,如克利夫兰诊所,提供了反馈以帮助优化医疗环境的解决方案,他们已经在使用这些工具来增强患者体验并提升运营效率。AIagents的复杂程度各不相同,但它们可以帮助用户回答问题、自动化流程并执行特定任务。通过MicrosoftCopilotStudio,医疗保健组织还可以创建配备医疗保健专用安全措施的AIagent.例如,当答案包含对临床案例的引用时,会显示来源,并会通过注释标明答案是否由AI生成。微软提到,捏造和遗漏都会被标记出来。例如,一个医疗保健组织可以构建一个AIagent来帮助医生为患者找到相关的临床治疗案例。医生可以输入问题:“55岁男性,患有糖尿病和间质性肺病,有哪些临床案例适合他?”然后会收到一系列相关回答,这将节省医生寻找每个案例的时间和精力。据微软健康与生命科学部门健康AI总经理HadasBitran在与记者的问答中谈道,能够帮助回答患者基本问题的AIagent在参与测试该服务的医疗系统中很受欢迎。她还补充说,能够帮助医生回答有关最新医疗健康指南和患者病史的问题的AIagent也很常见。微软的医疗保健agent服务将从宣布当天开始提供预览版。▲微软的医疗agent服务界面(图源:微软)四、开发护士专用自动化文档,优化护士日常工作流程据世界卫生组织(WHO)预测,到2030年护士短缺人数将达到450万,因此提供技术支持护理行业的需求比以往任何时候都更为紧迫。今年8月,微软宣布其与EpicSystems合作的下一阶段将致力于构建针对护士的AI文档工具。他们正在开发一种可以增强护士日常工作流程的解决方案,通过起草流程表进行审查来处理护理文档,让护士能够将精力更多地放在患者身上,而不是文书工作上。据悉,外科护士有多达41%的时间花费在文档工作上。Epic是一家医疗保健软件供应商,拥有美国超过2.8亿人的电子健康记录。它与微软有着长期的合作关系。微软的Nuance已经为医生提供了一个名为DAXCopilot的自动化文档工具,该工具于去年推出。它允许医生在征得患者同意的情况下记录他们的就诊过程,然后AI会自动将其转化为临床笔记和摘要。理想情况下,这意味着医生每次看诊时都不需要花时间自己输入这些笔记。这项技术在今年迅速普及。Nuance宣布,DAXCopilot已于1月在Epic的电子健康记录中普遍可用,这是医疗保健行业内备受瞩目的认可。将像DAXCopilot这样的工具直接集成到医生的电子健康记录工作流程中,意味着他们不需要切换应用程序即可访问它,这有助于节省时间并减轻行政工作负担。但到目前为止,DAXCopilot仅供医生使用。微软提到,这一情况正在改变。该公司正在构建一个针对护士优化的类似工具。尽管医生和护士密切合作,共同治疗和护理患者,但护士的工作日与医生的工作日截然不同,护理文档工作流程也同样独立且截然不同。护士在轮班期间需要移动,在各个房间之间移动以看望患者。他们在病床边交谈,并以流程表等高度结构化的格式记录患者信息。“护士的工作流程与医生的工作流程截然不同,任何为护士开发的解决方案都需要与他们的工作方式相结合。”Presti在会上说道。“我们的团队花费了数小时在护士值班期间进行跟踪观察,以了解他们如何执行任务,并发现他们一天中最大的摩擦点在哪里。”微软正在与斯坦福医疗保健(StanfordHealthCare)、西北医学(NorthwesternMedicine)和Tampa综合医院等组织合作开发这一工具。结语:医疗保健领域的AI实践需要严格的测试和监管微软在官方播客中提到,这些新的AI工具都将遵循该公司于2018年制定的AI原则,以帮助指导AI的开发和使用。通过设计开发负责任的AI,确保这些技术对医疗生态系统和社会产生广泛而积极影响。在实践中,这意味着要正确构建、测试和监控系统,以避免不良行为,例如有害内容、偏见、滥用和其他意外风险,需要在构建必要的治理结构、政策、工具和流程方面进行大量投资,以坚持相关原则并安全地构建和部署AI.本文来源:36氪文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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100亿,90后都用过的办公APP上市了
办公软件,再“上大分”90后都用过的办公软件,上市了。十多年前,“扫描全能王”上线,抓住了线上办公的浪潮解决了一大堆90后扫描难、传输难的痛点。十余年后,“扫描全能王”背后的母公司合合信息成功登陆上海证券交易所科创板。这次上市之路并非一帆风顺,合合信息历经了多次尝试和挑战。但他们始终坚持以用户需求为核心,不断优化产品,提升服务质量。随着线上办公的兴起,手机办公功能变得多样化,合合信息的产品正好解决了纸质文件数字化的痛点。用户不再需要为了一份扫描件而四处奔波,只需轻点屏幕,就能轻松将文件转换为电子版,这无疑是数字化办公时代的一次革命。如今,合合信息的成功上市,不仅是对公司技术实力的认可,更是对整个办公软件行业未来发展的有力推动。在这个充满机遇的数字化时代,我们期待合合信息能够继续引领潮流,为全球用户带来更多便捷、智能的办公体验。敲钟上市每个办公人都得用过的“扫描全能王”“名片全能王”背后的公司上市了。今天,合合信息敲钟上市。旗下最出圈的产品莫过于“扫描全能王”,除此之外,合合信息旗下还包括名片全能王、启信宝等打工人必备软件。据其官网介绍,上海合合信息科技股份有限公司(以下简称“合合信息”)是行业领先的人工智能及大数据科技企业,基于自主研发的领先的智能文字识别及商业大数据核心技术,为全球C端用户和多元行业B端客户提供数字化、智能化的产品及服务。公司B端服务,即智能文字识别服务、商业大数据服务帮助客户切实解决了降本增效、改善风控、高效获客的业务痛点,提供了较高的技术附加值。目前已在银行、保险、证券、基金、汽车金融、供应链金融、政务、制造、物流、地产、征信等近30个行业实现成熟应用。据企查查信息显示,合合信息已经完成了八轮融资,其中经纬创投、东方汇富、京东科技、复星创富皆为其背后资本。合合信息创始人镇立新,1968年荆州出生,2000年在中国科学院自动化所完成学业,专攻模式识别与智能系统,获得博士学位。他的职业道路多姿多彩,曾在中国石化集团公司担任电气工程师,并在大连海事大学与同济大学担任教职。2000年,镇立新加入摩托罗拉,担任全球实验室负责人,专注于光学字符识别(OCR)技术。他将该技术成功应用于摩托罗拉广受欢迎的“明”系列手机,成为首位将OCR、名片识别和手写识别技术整合到智能手机的科学家。他领导的“指书FingerWriting”项目荣获《华尔街日报》的“最佳发明奖”和芝加哥太阳报的“发明金奖”,同时他也是摩托罗拉“金质奖章GoldenBadge”的得主。随着智能化时代的到来,镇立新洞察到商业潜力,决定创业。2006年,他创立了合合信息的早期形态合合有限,并聚集了一批技术精英,形成了初始团队。在合合信息的七位核心技术人员中,有六位曾是摩托罗拉中国研究院的成员,这使得公司带有浓厚的“摩托罗拉”色彩。他带领团队研发了名片全能王和扫描全能王等产品,并通过开发基于边缘计算的深度学习技术,显著提高了手写文字的识别准确率,使扫描全能王的手写字符识别率达到了97%。扫描王的成功也离不开数字化办公时代的进程。过去几年,随着线上办公的火热,手机的办公功能也开始多元化。而在文件传输的过程中,纸质文件的扫描就成了一个痛点,没有扫描王的时候大部分还是会选择去临近的复印扫描店扫描之后再传输到手机上,而扫描王刚好就解决了这个痛点。“当时市面上手机的拍照功能还没有现在这么清晰,也没有能够识别文字等等功能,很多时候需要办一些证件的时候,需要扫描件,照片直接发过去就不过审,家里没有复印机和扫描机的就得跑一趟复印店,家里买一台的话利用率又太低,而且当时基本能够满足功能的APP只有扫描王。”一位扫描王的用户回忆起自己使用扫描王的过程。除了抓住时代红利和需求痛点,扫描王的成功还与其技术和设计有关——技术上,它采用了先进的光学字符识别技术,能够高效地将图像中的文字转换为可编辑文本,并引入了智能高清滤镜等黑科技,显著提升了扫描的清晰度和准确性;用户体验方面,应用界面简洁直观,易于上手,同时提供了多种图像优化模式,使用户能够根据需求调节图像参数,轻松完成扫描和编辑任务。功能上,扫描全能王不仅限于扫描,还集成了文档共享、云同步、无线打印、全球传真等功能,满足了用户多样化的需求。它还支持多种语言的文字识别,扩大了服务的用户群体。市场需求的增长也为扫描全能王的发展提供了动力,随着数字化办公和个人信息管理需求的上升,高效工具的用户数激增;在市场策略上,扫描全能王的母公司通过有效的推广和品牌建设,迅速赢得了市场的认可。用户口碑方面,扫描全能王在处理文件的准确性和便捷性上获得了用户的广泛好评。此外,扫描全能王不断进行产品迭代和升级,如推出智能高清滤镜2.0,以适应不断变化的市场需求和技术进步,确保了其在竞争激烈的市场中脱颖而出。多次尝试2009年名片全能王上线,隔一年扫描全能王上线,两款爆火产品距今已经超过了十年的时间,据公开数据显示,截至2022年底,扫描全能王与名片全能王在AppStore与GooglePlay应用市场的全球用户首次下载量合计超过8亿,其中报告期新增首次下载量合计约3.8亿。APP涉及到的技术主要包括智能文字识别及商业大数据技术。合合信息自2006年成立起就将文字识别、图像处理作为核心研发方向,智能文字识别技术融合了智能图像处理、复杂场景文字识别、NLP等AI技术,可适应多语言、多版式、多样式等复杂场景,并可应用到多个商业化场景中并形成落地的产品或服务,例如票据分类、证照票据结构化、合同关键信息抽取、智能审核等。商业大数据技术包括大数据挖掘与知识图谱等技术,通过“数据—信息—知识—智能”4个层次,挖掘商业数据背后蕴藏的价值。而这期间,母公司合合信息也曾经多次冲刺IPO.资料显示,合合信息的IPO申请于2021年9月27日获受理,此后历经三次问询,两次中止,这一次终于成功迈进IPO的大门。作为TOC的办公软件,公司数据安全和隐私合规一直都是外界关注的重点。在招股书中,合合信息也提到了关于数据隐私安全的风险。指出“基于人工智能及大数据技术,公司面向个人用户及企业客户提供C端产品及B端服务。业务经营过程中,公司根据业务需要获取了用户的相关数据。对于获取的数据,公司建立了一系列的数据安全内控制度,采用防火墙、数据加密、权限管控、安全审计等技术方式,以保障数据资源存储、使用的安全性、可靠性。但如果受到恶意软件、计算机病毒、黑客攻击的影响;或公司员工违反公司内部制度规定;数据合作方、客户违反协议约定以及其他原因造成了数据的不当泄露或使用,公司存储的信息数据资源可能被泄露或受到损失。公司还可能因侵犯个人隐私被投诉或受到主管部门处罚,或因侵犯个人隐私及个人信息相关权益导致诉讼或仲裁等纠纷,可能对公司市场声誉及经营业绩造成不利影响。”和所有需要采集用户信息的公司一样,用户隐私都是一个审核的重点。合合信息也一直在为保护数据隐私做改革,对相关APP产品的部分版本进行了自查及升级。办公软件“上大分”在数字化转型和远程工作趋势的推动下,TOC办公软件市场呈现出强劲的增长势头。数据显示2022年中国办公软件市场规模增长至401.55亿元,同比增长12.18%,这一数据反映了市场对办公软件需求的持续上升。技术进步,尤其是人工智能和云计算的发展,正在推动办公软件功能和用户体验的创新,AIGC技术的应用使得数字内容更加丰富和多样化,满足了市场对高质量内容的需求。政策对办公软件行业的支持态度也相当明确,通过出台鼓励创新的政策,为行业的发展营造了有利的环境。远程办公的兴起,特别是在疫情期间,进一步加速了在线协同办公软件的普及,这些软件不仅提高了工作效率,还促进了组织间高效协同、内容管理和安全管控的转变。市场竞争主要集中在一些知名品牌之间,如微软的Teams、谷歌的GoogleMeet和金山办公等,它们凭借强大的品牌和技术优势占据了稳定的市场份额,并且国产办公软件在政策推动下的认可度和需求的持续增长。随着企业对办公软件需求的日益多样化,软件开发商正面临着提供更加定制化服务的挑战。这种趋势要求开发商不仅要关注产品的通用性,还要能够满足企业特定的业务流程和管理需求。此外,智能化已成为办公软件发展的一个重要方向,机器学习和自然语言处理等技术的应用,使得办公软件能够提供更加智能的信息交流和协作体验。移动设备的普及也推动了办公软件在移动端体验的优化,员工现在期望能够通过移动设备随时随地访问和使用办公软件。这种跨平台的便捷性已成为现代办公软件不可或缺的一部分。在这样的大环境下,国产扫描软件正迎来前所未有的发展机遇,市场前景广阔。数字化转型已成为企业运营的关键,企业对文档管理和数字化转型的需求不断增长,这直接推动了扫描软件市场的扩张。技术进步为国产扫描软件提供了强有力的支撑,包括提高扫描分辨率、加快扫描速度、引入智能化功能以及加强云服务集成等,使得国产扫描软件在市场中更具竞争力。“十四五”规划明确提出要推动软件和信息技术服务业的发展,这一政策导向为国产扫描软件的发展提供了坚实的政策支持和明确的发展方向。市场需求的稳定增长也是国产扫描软件发展的重要推动力。用户对网络安全和隐私保护的日益关注也为国产扫描软件提出了新的要求。国产扫描软件制造商可能会加强产品的安全特性,以满足用户对隐私保护的需求。此外,数字化扫描仪在教育和企业市场的应用广泛,为国产扫描软件提供了稳定的市场基础。本文来源:36氪文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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09/30
「解放办公室社畜」,钉钉给出AI方法论
读过刘慈欣《三体》的人都知道,当行星被一颗恒星引力捕获,围绕其稳定运行,世界便进入了“恒纪元”:大地复苏,新生命成长,新文明开启。眼下,由AIGC催生的科技革命,正在全球烈火烹油,入局者如过江之鲫、新产品层出不穷,新概念应接不暇……仿佛一夜之间,AI的“恒纪元”就降临了:周遭环境变得新鲜又陌生,千行百业重塑中。而在移动办公赛道,确定性的脉络正草蛇灰线地隐现。6月26日召开的钉钉“Make2024:AI全明星”大会,及其钉钉7.6版本,堪称一次窗口性的Timing.①AI搜索有哪些不一样?②AI时代的工作方式会是什么样子的?③AI生态如何构建?用户的体验,就是企业的“试金石”。钉钉的举动,还释放了哪些未来已来的信号,且看节点财经独家视角解读。01被AI改变的信息搜索方式过去,用户输入关键词或问题后,出来的往往是一片被海量的、碎片化、离散的信息包围的海洋,晕头转向不说,一不小心还有可能“被钓鱼”。现在,用钉钉AI搜索,展现在用户面前的“答案之书”将更加精准和迅捷,所要即所得。究其原因,钉钉AI搜索是围绕着人、事、物等整合出来的结构化知识网络。换言之,用户处理信息的方式,将由原来的“时间流”,转为以事为中心的“交互式”,能够自动筛选重点,也能够理清逻辑,分辨真假,匹配偏好,比如把广告过滤掉,把“鸡肋”剔除掉,把风险屏蔽掉。具体来说,钉钉AI搜索具有专有个性搜索、感知信息变化、自然语言输入、直接生成答案、深入挖掘追问以及追溯内容信源等六大特征。而在叠满"buff"后,某种程度上,钉钉AI搜索蕴含了“类人”属性,变得聪明、会自洽。叶军举例称,要想知道近期全球化工作的重大进展时,只需使用AI搜索,它能够借助大模型的理解、推理、生成等能力,基于平时的资料,罗列出客户进展、产品更新、市场策略、合作进展等内容。又或者,作为钉钉总裁,叶军每天都会接收到不可胜数的客户反馈。有了AI搜索后,叶军就能一键总结分析客户的需求,快速准确地捕捉要点,帮助提高工作效率。这么一来,搜索就不仅仅是搜索了,它是工具,亦是活跃的智脑和懂事的“搭子”。02不一样的AI搜索我们都知道,钉钉是阿里旗下的企业级智能移动办公平台。所以,它打造的AI搜索,也有其迥然的DNA和特定性能。不同于面向公网的AI搜索,钉钉AI搜索由于要服务工作和协作,必然具备了相关的能力和智识,诸如通盘检索和整理用户自有信息、企业知识,涵盖单聊、群聊、文档中的信息,参与过的日程、待办、会议等工作的进展,以及企业知识库、日志等知识。进一步讲,用户使用钉钉AI搜索,除了能够获取全面的、具体的信息,还能得知有哪些人、群聊或者文档与该搜索有关,并基于搜索出来的答案,形成系统化的脑图和大纲。同时,钉钉AI搜索在即时解析用户当前所掌握的知识和数据的基础上,又加持了前瞻思维。通过深度学习和模式识别技术,它能够洞察用户在后续可能遇到的“痛点”、“难点”,主动引导并提供解决方案。这就好比我们炒一盘鱼香肉丝,钉钉AI搜索不但告知要用的食材,还把哪些人做过这道菜,“颠勺”的步骤都列示出来,甚至于你接下来想问啥、想炒啥,都提前猜到了。03“办公室社畜大解放”最近两年,“解放办公室社畜”的话题大行其道。但观其效果,大众早已不满足只停留在浅层的、物质的,对电脑、打印机、空调、桌椅等道具的进化,也依然努力地、996地、绝望地“搬砖”着。而AI的出现,第一次探入人脑,为“解放办公室社畜”打开思路。全新的钉钉AI助理,大幅升级了思考系统、感知系统和行动系统。思考系统:AI助理具备更强的记忆和推理规划能力。感知系统:感知场景中的变化,根据变化自动执行指定的任务。行动系统:调用更丰富的工具,实现多Agent协同、拟人操作。如,用户授权后,可以让AI助理记住与之相关的信息、习惯、偏好等,包括姓名、岗位、上下级关系、项目进展,支持用户自定义设置记忆,生成结果千人千面。在落地实操中,AI助理增强后的推理规划能力,能像真人一样对任务深度思考和合理拆解。你可以把它想象成“第二大脑”,能存储记忆,也能有的放矢地加工、输出记忆。如,AI助理可以感知时间和事件的变化,并根据变化做出相应调整:预约多人会议日程后,若有成员临时来不了,AI助理能够迅速觉察,并及时介入,重新协调安排;为一项计划定时后,AI助理能够高效执行,包括每天早晨8点准时提醒用户,推送当天的早餐食谱……你可以把它想象成“大管家”,听话、能干,还熟谙自适应。如,AI助理可以对工作流实施大幅跃迁,可以直接调用更丰富的工具,并加载多Agent协同、拟人操作等核心行动能力。凭借多Agent协同的能力,用户可在一个工作流或者群聊中,点兵点将,让多个不同的AI助理相互配合,共同完成KPI.钉钉现场演示的demo显示,用户能在掼蛋老友群,敲入@符号创建一场掼蛋赛事的行程,总结上一场掼蛋的胜率,以及用音乐创作大师AI助理创作音乐等。凭借拟人操作能力,用户给AI演示一遍,不需任何代码,AI助理就能学习操作流程。届时,用户只需对话,就可使唤AI,让它代替人跑腿、干活。你可以把它想象成“奋楫笃行者”,一边抬头追光,一边低头赶路。目前,拟人操作、多Agent协同已接入工作流,用户可直接配置建文档、发日程、待办等钉钉功能,天气查询、路线查询、OCR识别等20多项第三方服务,也可以通过访问API接口或钉钉连接器来集成更好用、更可靠的工具。截至5月底,钉钉上的AI助理总数达到50万个。今年4月,钉钉正式上线AI助理市场(AIAgentStore),覆盖企业服务、行业应用、效率工具、财税法务、教育学习、生活娱乐等类目。当裹挟着思考系统、感知系统、行动系统的"waiter"穿梭往来,也许我们距离真正的“办公室社畜大解放”不远了。04一场有关大模型的双向奔赴说到AI,必定少不了大模型。国内在这块追赶的很紧迫,并出现蜂出并作、百家争鸣的局面。但也因此引发一个突出BUG,用户从一个官网到另一个官网,从一个APP到另一个APP,跑来跑去,试来试去,劳心又劳力。但就在6月26日,钉钉以一己之力,把MiniMax、月之暗面、智谱AI、零一万物、百川智能、猎户星空7家国产大模型厂商聚齐。也就是说,在钉钉,用户可以按照自身需要切换AI大模型,除默认的通义外,首批可选择MiniMax、月之暗面、智谱AI、猎户星空、零一万物、百川智能6家大模型,叶军形容这是召唤神龙的“七颗龙珠”。不难看出,这是一场用户与钉钉,大模型厂商与钉钉的双向奔赴。关于前者,把选项集中一处,把选择权交给用户,让“打工人”不用四处跳转,省时省力;关于前后,大模型厂商在钉钉找到高频、刚需场景,有助于兑现规模应用和模型能力迭代,构筑起业务运转的闭环。毕竟,钉钉是一个有着7亿用户和数千万企业级组织的平台,容纳了几乎所有的真实业态,土壤不可谓不肥沃。在此处播种和耕耘,打捞属于自己的用户和客户,底基优势确凿。比如,月之暗面大模型的长文本理解和输出能力,天然与钉钉上需求最旺盛的工作信息总结、会议纪要和教育类的学习资料总结、教学辅助类场景吻合。二者强强联合,能碰撞出广阔的想象空间,也更轻松、保真地贴合用户需求。05更开放的生态AI脉冲式生长至今,生态构建和支持举足轻重,开放则是内核方法论。叶军表示:“模型开放是钉钉生态开放战略的再进一步。”为此,钉钉推出了三种合作与探索模式:钉钉的IM、文档、音视频等产品的AI能力主要由通义大模型支持。在这一布局上,其将结合其他各家大模型的特点,探索不同模型能力在产品和场景中的应用。钉钉向大模型生态伙伴开放AI助理(AIAgent)开发平台。开发者在钉钉上创建AI助理时,除了默认的通义大模型外,还可以因人而异地择录不同厂商的大模型。针对客户的个性化场景和需求,钉钉将与大模型厂商一起,为客户定制适宜的智能化解决方案,并提供模型训练调优、AI解决方案打造、AI定制应用开发等服务,还可进行模型的私有化部署。当前,钉钉生态伙伴总数超过5600家。其中,AI生态伙伴超过100家,包括MiniMax、有鹿机器人、强脑科技等。“我们希望打造中国最开放的AI生态。”叶军这样说道。其介绍到,过去一年,钉钉和生态伙伴深度集成的套件产品取得飞速发展。套件将生态伙伴的功能集成进钉钉自身产品中,为客户提供统一无缝的使用体验。截至五月底,钉钉套件的生态合作伙伴共计22家,近一年实现营收近1亿元。有鹿机器人创始人陈俊波分享了有鹿与钉钉合作开发的具身智能Agent的过程。通过数据化、训练和Agent化三个步骤,利用先进的大模型技术,显著拔高工作效率,使得小团队也能在极短时间内完成以往需要大量人力资源的任务。陈俊波强调,有鹿与钉钉一致的愿景是让有鹿机器人这样的具身智能Agent普及到每个角落,为钉钉的每一位客户提供卓越的服务。写在最后在6月26日的大会中,叶军说到,“在当下的智能时代,可以预见到,会有一种更广泛的协同将会出现。我们也确实需要去Reinvent(改造)我们的工作模式。”伴随着AI“恒纪元”的到来和钉钉“AI全明星”登场,这种更广泛的协同俨然从梦想照进现实。本文来源:R艾瑞网文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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09/30
解析中国软件产业变迁:CRDE 智橙云 PLM 突破传统 PLM 困境
近期,关于中国软件产业的质疑声不断。然而,产业的发展是一个复杂的过程,受多种因素影响。本文将探讨国产PLM厂商在市场中的表现,并分析其面临的挑战。中国软件产业的发展历程自1995年中国互联网商用化以来,中国软件产业经历了快速发展。民营经济的崛起,带动了对软件的巨大需求。然而,盗版问题和国际巨头的进入,给中国软件产业带来了挑战。2005年,中国软件产业迎来第二次繁荣。以在线办公为特征的办公类软件成为热点。用友、金蝶等国内厂商在管理软件领域取得了显著成效。然而,2008年全球金融危机,以及国内外技术差距,使得中国软件产业再次面临困境。2015年,新的《国家安全法》发布,国产软件迎来发展良机。大数据、云计算等技术的应用,为软件厂商带来了新的机遇。传统PLM厂商面临的挑战在这一发展过程中,传统PLM厂商面临了多方面的挑战:技术更新缓慢:难以跟上云计算、大数据、人工智能等最新技术趋势。系统整合困难:存在信息孤岛问题,影响数据流通和共享。用户体验不佳:用户界面复杂,学习曲线陡峭。成本高昂:需要大量资金投入于软件购买、硬件配置和维护。灵活性不足:难以满足企业或项目的个性化需求。创新能力有限:长期依赖成熟产品,缺乏创新动力。市场适应性差:难以快速调整产品和服务以适应市场需求变化。数据安全和隐私问题:在数据保护方面存在安全隐患。服务和支持不足:客户服务和技术支持可能不足。总结下来,首先是严重的“内卷化”竞争。中国软件市场同类产品众多,同质化竞争严重,导致价格战频发,利润空间被压缩。其次,企业数字化转型需求个性化,使得软件厂商长期处于外包商模式,缺乏核心技术和产品创新。再次,项目驱动下的产品无法输出行业智慧。厂商通过服务客户积累的是客户案例,而非真正的产品。这导致产品设计和开发上的迷茫。此外,依赖SLG模式实现收入增长,导致销售驱动而非产品价值驱动。政府工程“扫地僧”现象,使得软件公司成为政府项目的执行者,而非创新者。最后,国内外技术代差加大,使得传统PLM厂商在技术创新和应用上严重滞后。CRDE智橙云PLM的崛起相较于传统PLM厂商,新一代云PLM正在成为新宠儿,而CRDE智橙云PLM的崛起,不仅是对传统PLM模式的一次颠覆,更是对国产软件自主创新能力的一次证明。它通过以下几个方面实现了技术与服务的双重突破:技术创新:CRDE智橙云PLM利用云计算、大数据等前沿技术,提供了一个高度集成的研发环境,实现了设计、仿真、制造和管理的无缝对接。功能全面:它整合了云上研发、数据管理、项目管理、沟通协同和知识复用等多个功能模块,为企业提供了全面的"ALLINONE"研发解决方案。用户体验:CRDE智橙云PLM以其直观的用户界面和简化的操作流程,大幅降低了用户的学习成本,提高了研发效率。成本效益:通过SaaS模式,企业无需投入大量资金于硬件和软件的购买与维护,即可享受到高质量的PLM服务。数据安全:CRDE智橙建立了多层防御体系,确保了用户数据的安全性和完整性。站在新周期,CRDE智橙云PLM,它将继续坚持创新驱动,不断优化产品功能,提升服务质量。我们有理由相信,CRDE智橙将引领国产软件走向更广阔的舞台,为中国软件产业的崛起贡献力量。本文来源:R艾瑞网文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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09/30
软件正在我们眼前悄然被侵蚀
在数字化时代,软件的稳定性与安全性构筑企业值得信赖的护城河。作为全球领先的软件开发工具提供商,QtGroup正致力于通过其创新的AxivionSuite工具,助力企业在医疗器械、汽车等受高度监管领域精准识别或避免软件侵蚀,确保软件项目的长期可维护性和可扩展性。上海2024年9月3日/美通社/--就像岩石和山脉会受到自然侵蚀,今天的全球软件也在遭受侵蚀。每天,开发者们都发现自己软件的混乱程度越来越高,而这些软件的架构却鲜少有人清楚理解。随着AI产业发展驶入“快车道”,我们几乎没有时间去理清这些混乱。近几年,软件频繁出现问题。仅2023年,国内网购、网约车、社交应用等平台或应用多次发生崩溃,引发媒体报道,甚至登上不同平台的热搜榜。在全球范围,Crowdstrike软件更新导致的"微软蓝屏"事件可能是今年最引人注目的一个。然而,开发者们却在维持这个摇摇欲坠的纸牌屋上投入了大量时间。基于2,000多位美国、英国、法国、德国和新加坡开发者和行政高管的调研报告《开发者系数(TheDeveloperCoefficient)》指出,开发者每周平均工作41.1小时,其中三分之一的时间用于解决技术债务;超过40%的时间用于维护。这实际上反映出大量时间被用于非创新性工作。QtGroup的QA业务总监JuanRodriguez对此深感担忧:"我们目睹着软件架构的逐渐衰败,因为科技行业要求开发者不断向前推进,譬如铺设新的铁轨,然而他们身后的铁轨却在逐渐崩溃。"什么是软件侵蚀我们大多数人并没有注意到软件侵蚀。这是软件内部结构的一种无形降级。它使得软件的可读性、可维护性、可扩展性和可复用性变得困难,甚至可能威胁到系统的功能安全。软件开发是一个不断累积的过程。新的依赖关系总是被引入到软件的各个部分中。但有时候,新的代码并非必要,反而使得代码库越来越臃肿,越来越难以理解、修改和维护。我们之所以称之为DependencyHell(地狱依赖)并非没有原因。在实施功能或修复错误时,弄清楚哪些更改是必要的需要极大耐心和技巧。软件侵蚀的雪球效应添加功能和快捷方式会逐步增加软件复杂性,每次迭代都在无形中侵蚀着软件架构的完整性。开发者在工作流中添加了快捷方式,导致代码库日益臃肿。想要一个新的功能?有可能会因此破坏一些东西。如果重新设计产品的某个方面,可能会引发一系列破坏性反应,影响到其他原本相互独立的团队。每次改动都可能带来意想不到的连锁反应。开发者可能会因为额外的维护工作而感到沮丧,进而再次添加一个快捷方式。如此反复,直到代码库变得像极其不稳定的真人版叠叠乐游戏。每个人都害怕成为那个让整个结构崩塌的人。这就是开发者在面对日益复杂的代码库时所面临的挑战。关注软件侵蚀是为了长期保障您的软件投资"这就是软件侵蚀的本质,"QtGroup的JuanRodriguez总结道,"无处不在的复杂性使得即使是发布最简单的新功能也变得痛苦无比。从长期来看,这种情况会对效率和可扩展性造成严重损害。"我们是否忘了测试左移?许多公司取了一种令人失望的"补救"措施。他们增加修复错误的时间,或者雇佣更多的QA工程师来减轻开发者负担。然而,这些都只是在玩"打地鼠"游戏,新错误在被修复前并不存在,就像是用昂贵的创可贴来处理严重的伤口。更明智的做法应该是重新架构代码库。对于只有两年代码历史的公司来说,这可能相对容易,但对于那些拥有二十年遗留代码的公司呢?即便他们完成了这项艰巨的任务,如果第一次没有真正吸取教训,软件侵蚀的循环就会再次开始。从开发者在维护上投入的时间来看,这些教训似乎还没有被充分吸取。软件侵蚀的问题依然存在,我们甚至可以预见,AI代码助手也面临同样的问题。除非每个行业都能自觉地从一开始就将QA紧密地融入到开发过程中。JuanRodriguez建议:"从设计阶段就开始考虑这些问题,而不是等到所有的代码都写完之后再开始。"在编写新代码的时候,就要运行静态代码分析和功能测试。即便已经做了所有这些事情,但效果并不理想。如果是这样的话,那就回到起点,从宏观层面去审视软件架构,而不是只关注细节层次。架构是否达到预期?在产品中定义的第一个组件是什么?组件之间如何通信?当您运行静态代码分析并理解在哪里复制了代码;当您运行架构并理解依赖关系在哪里;当您运行功能测试并获得结果,您就开始理解了问题的所在。这并不是选择其中一个或另一个的问题。所有的软件产品最终都应该能够从多种来源获取洞察。只有这样,才能回到起点,重新架构,以避免重蹈覆辙。"遗憾的是,似乎很少有人真正知道自己实施的架构是什么样,"JuanRodriguez认为,"如果我们理解自己的软件架构,那么新增任何功能,都可以根据自己对架构的理解来构建软件。那时,就不再需要走捷径了。"AxivionSuite:解决软件侵蚀的利器AxivionSuite是QtGroup专为解决软件侵蚀问题而设计的工具,通过静态代码分析、架构验证和依赖关系管理,有效应对软件架构侵蚀。它能自动检测代码中的潜在问题,确保代码符合预期设计,避免架构偏离。通过对软件架构的全面分析,AxivionSuite帮助开发者理解和修复架构中的违规行为,防止复杂性和依赖关系的增加。此外,AxivionSuite还提供实时反馈,帮助开发者在早期阶段发现并修复错误,从而提高软件的可维护性和可靠性,特别适用于医疗和汽车等对软件质量要求高的行业。理解并解决软件侵蚀问题,是每一个重视软件质量的企业都应该关注的课题。AxivionSuite提供了强大工具,帮助企业从根本上解决这一问题。让我们一起,构建更加稳定和高效的软件系统。本文来源:36氪文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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09/14
垂直软件,才是AI的终极未来
解锁垂直AI落地的两种路径软件,被看作是AI落地最重要的场景之一。红杉资本曾提到,AI有可能用软件取代服务,催生数十万亿美元的市场机会。尽管机会巨大,但对于AI软件如何实现真正的落地,仍然没有一个清晰路径。关于这个问题,Bessemer在不久前提出了一个很有价值的观点:垂直AI软件将成为未来。说起Bessemer,熟悉SaaS行业的人可能并不陌生。它是美国SaaS领域最专业的投资机构之一,在过去10年投资了200多家SaaS企业。为了完整阐述“垂直AI软件将成为未来”这一观点,Bessemer发布了垂直AI路线图,总共四个部分。本文是Bessemer的垂直AI路线图的第一篇文章。在这篇文章中,Bessemer会分享其对以下问题的思考:垂直AI应用与传统垂直SaaS的差异?为什么垂直AI能够取得更大的成功?以及垂直AI究竟应该如何落地?01垂直AI的潜力正在显现过去,SaaS的发展路径大致可以分为两种,横向SaaS和纵向SaaS.所谓的横向SaaS是指通过标准化的产品去覆盖广泛的市场。而纵向SaaS则可以理解为服务特定行业的软件。在上一波,SaaS浪潮中,横向SaaS确实远远领先于纵向SaaS.一个体现是,Salesforce上市比VeevaSystems早整整十年。前者是全球领先的SaaS服务商,而后者是服务医疗领域的SaaS巨头。我们之所以对垂直AI产品的看好,是因为这些产品的早期数据很亮眼。从功能上看,大多数垂直AI软件通常是对传统SaaS产品(如果有的话)的补充,而不是取代现有产品。在数据方面,这批新的垂直AI软件公司(成立时间为2019年至今)的平均合同价值(ACV)已经达到了传统垂直SaaS软件的80%。ACV是指一个客户合同在一年内的总价值,它是评估SaaS公司收入和预测未来收入增长的重要指标之一。同时,这批新的垂直AI软件公司还保持着400%的增速,以及约65%的毛利率。按这样的增长速度,我们判断,未来两到三年内将至少出现五家年度经常性收入(ARR)超过1亿美元的垂直AI公司,未来三年内将出现首家垂直AI软件公司IPO.事实上,垂直AI公司的价值,已经通过并购开始体现。2023年,汤森路透以6.5亿美元收购了CaseText,一年后,DocuSign以1.65亿美元收购了Lexion.02垂直AI的三个价值支点为什么我们认为垂直AI能够取得成功,源于主要有三个:1、扩大总目标市场(TAM)TAM,代表目标市场中有多少客户需要相应的产品或服务。过去,软件开发商一直致力于通过产品扩张,推动TAM扩张,而忽略了细分场景的价值。垂直AI的价值在于,通过AI扩大软件服务的价值,进而解锁了以前被认为规模太小而无法建立可持续SaaS业务的细分市场。以EvenUp为例,它可自动生成人身伤害律师的索赔信函,允许公司以更低的成本接收更多客户(从而提高利润)。EvenUp已经超越了传统SaaSTAM,而传统SaaSTAM只能提供改进索赔信函管理工作流程的解决方案。根据美国劳工统计局数据,软件支出占美国GDP的1%,而商业和专业服务行业(主要从事重复性语言任务)占美国GDP的比重高达13%。我们预测,随着垂直AI进入更多服务场景,并催生出独特的新业务模式来服务这一类别,垂直AI的市值将至少是传统垂直SaaS的10倍。2、解锁新功能和垂直领域传统垂直软件取代了过时且繁琐的系统,并将许多行业(比如酒店业)的业务形态带入了线上。但并不是所有行业都愿意采用软件。原因是,在许多情况下,单靠软件解决方案的投资回报率不足以说服决策者,也不足以证明建立软件系统所需基础设施、培训员工等前期成本是合理的。相比传统垂直软件,垂直AI公司能够更彻底地改善工作流程,甚至还能完全接管部分工作。这让垂直AI能够进入很多传统软件无法进入的市场。我们注意到,很多行业的大型企业开始接受AI技术,甚至主动寻找AI工具,因为他们担心竞争对手会抢先采用这些工具,从而超越他们。例如,在医疗保健行业,SaaS的交易周期非常长,供应商正在采用Abridge(将患者与医生的对话转化为临床笔记)和ClinicalKeyAI(一个人工智能医疗搜索平台)等AI解决方案来接管繁琐的工作并支持临床决策。再比如,律师事务所很少使用CRM,但现在他们也开始采用基于Co-Pilot(副驾驶)的解决方案来处理合同签订、需求摘要生成、案件接收和其他耗时任务。3、提供前所未有的价值未来,根据能力的不同,AI应用可以融入每个行业,从家庭服务到会计。不过,人工智能的潜在渗透率将因行业而异。最有可能诞生垂直AI公司的领域,是那些以前仅靠人力无法完成或成本太高的工作。一个常见的AI应用案例是,通过分析大量的数据,来简化工作流程,甚至实现自动化。例如,AxionRay通过分析物联网和远程信息处理、现场故障、生产和供应商数据中的大量产品数据来帮助制造商。同样,JusticeText会自动审查数百小时的摄像机镜头,以帮助公设辩护人建立案件——这对于律师在调查期间进行的工作非常耗时,也会分散他们建立案件的注意力。03垂直AI的两种落地路径上一波垂直SaaS的赢家,针对服务不足的特定市场创建了云平台,并在平台上添加了更多的集成产品和服务,最终为特定的垂直行业提供一体化解决方案。正如我们在之前所讨论的,垂直AI企业可以通过更有效率的服务模式,在特定市场中获得更大的TAM,因此他们不需要向传统垂直SaaS公司那样建立如此庞大的产品体系。事实上,已经有垂直AI初创公司,通过解决目标客户的一两个工作流程,就实现了可观的回报。梳理这些案例后,我们将AI应用的工作流程分为两类:核心工作流程和支持工作流程。先说核心工作流程,指的是工作的主要功能,比如投行人员的财务建模或律师的合同起草。从目前看,文本和数据工作最容易实现自动化。因此,用AI完成核心工作,更有可能发生在传统办公室里的工作,比如法律、财务等等,而不是需要大量体力劳动的行业(例如家庭服务和制造业)。例如,投资组合公司Fieldguide正在彻底改变审计师的核心工作流程,他们利用生成式AI提高了审计师的效率,从而显著提高了审计师的生产力。当然,AI适不适合在核心工作流程应用,不仅要看工作内容,还要看客户的意愿。在这方面,不同行业的情况会有很大差异。例如,投行人员可能会使用AI简化PPT制造流程,但不太可能用AI语音向客户进行演示,因为这个领域人际关系很重要。再说支持工作流程,指的是与工作或业务无关但仍必不可少的工作流程,比如牙医的营销和患者关系管理(即Weave)或托运人的货运采购(即GoodShip)。支持性工作流程,可能是垂直AI更好的应用场景,他们扮演工作辅助的角色,处理那些烦心、冗杂的工作,从而让人将更多的精力集中到更重要的事情上。比如,医生既有治疗患者的专业知识和兴趣,但对做笔记和文书工作甚至订购医疗用品不太感兴趣。这就是为什么我们看到市场对支持性工作AI解决方案的需求很高。然而,利用AI解决支持工作流程并非没有挑战。首先,这些行业中许多技术领先的横向企业已经开始将人工智能纳入其平台,而垂直AI初创公司需要提供更好的解决方案才能参与竞争。从好的方面来看,垂直特定的AI初创公司更有可能捕捉特定行业的精确需求,并与底层系统(如CRM)集成,进而创造一种新的体验。而常规的AI解决方案很难做到。例如,专门为家庭服务构建的AI解决方案可以识别客户的问题,并引导技术人员更快、更有效地修复太阳能电池板。而常规AI解决方案只能根据客户的要求进行预约。无论是为核心工作流,还是支持工作流构建AI,创始人都需要具备良好的判断力、对客户需求的深刻理解、有效的反馈渠道以及对监管环境的清晰把握,以便寻找适合AI解决方案的特定行业和任务。本文来源:36氪文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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09/07
中烟创新低代码开发平台,数字化转型的加速器
在数字化浪潮席卷全球的今天,企业如何快速响应市场变化、提升业务效率,成为了摆在每个企业面前的重大课题。而在这个背景下,低代码开发平台凭借其高效、灵活、易用的特点,成为了企业数字化转型的重要推手。今天将为您揭示低代码开发平台的魅力所在,带您走进数字化转型的新时代。低代码开发平台:掀起企业开发新革命传统的软件开发模式往往需要大量的代码编写和调试工作,这不仅增加了开发成本,还延长了项目的交付周期。而低代码开发平台则通过预制的模块和可视化的开发工具,让开发者能够用更少的代码实现更多的功能,极大地提高了开发效率。此外,低代码开发平台还降低了技术门槛,使得非专业开发者也能参与到软件开发中来。其凭借提供图形化的界面设计以及模块化的组件,让开发者能够借助简单的拖、拉、拽等操作去达成应用开发,极大地降低了软件开发的繁杂程度。这种高效的开发方式不但加快了应用程序的构建进程,还削减了开发所需的成本,给企业的数字化转型给予了强有力的支撑。这种“全民开发”的模式不仅加速了项目的推进,还为企业培养了一批具备数字化技能的新型人才。低代码开发平台如何助力企业数字化转型?在竞争激烈的市场环境中,企业需要快速响应市场变化,推出符合客户需求的新产品。以往,由于软件开发的复杂性和漫长周期,企业在应对市场变化时往往显得力不从心,新产品的推出也常常受到时间的限制。而低代码开发的快速高效特性为企业带来了新的机遇。它使企业能够迅速调整和优化应用程序,以适应不断变化的市场需求和业务发展。通过大大缩短开发周期,企业能够更快地将产品推向市场,抢占先机。这种加速产品上市时间的能力,为企业在激烈的市场竞争中赢得了宝贵的时间优势,有助于提升企业的竞争力和市场占有率。提升业务效率对于企业而言,低代码开发平台具有显著的优势。利用这一平台,企业能够依据自身独特的业务需求,独立自主地开发出定制化的应用程序。这使得企业的业务流程能够实现自动化和智能化的转变。以往繁琐的人工操作得以简化,不仅大大提升了业务处理的效率,减少了时间成本,还显著提高了处理的准确性,降低了出错的几率,从而为企业的发展提供了有力的支持,助力企业在激烈的市场竞争中占据更有利的位置。低运营成本低代码开发平台为企业带来了成本上的优势。它有效削减了传统软件开发里的冗余环节,大大降低了开发所需的成本。而且,因其能够显著提高业务效率,使得企业在运营过程中能减少资源浪费,进一步压缩运营成本。这样一来,企业的盈利能力得以增强,有更多的资金用于发展和创新,从而在市场竞争中更具活力和竞争力。随着人工智能、大数据等技术的不断发展,低代码开发平台将拥有更加广阔的应用前景。未来,低代码开发平台将更加注重与这些新技术的融合,为企业提供更加智能化、个性化的开发体验。同时,随着越来越多的企业加入到数字化转型的行列中来,低代码开发平台的市场规模也将不断扩大。北京中烟创新科技有限公司(简称:中烟创新)借助自研低代码智能开发平台,在多个关键系统取得了很大的进步。在采购文件编制与审核方面,实现了更高效、更准确的操作;标书查重工作得以精准开展;智能合同审阅变得更加便捷可靠;智能稽核平台使财务稽核提升了效率与精度;“一项一卷”全过程AI辅助审核更是为烟草监督管理发挥了重要作用。这些成果共同推动了企业数字化转型向更深处发展。展望未来的技术革命,低代码开发的重要性愈发凸显。它将成为开发人员的得力伙伴,携手应对各种挑战和机遇。在探索未知的道路上,低代码开发将助力开发人员以更高效的方式创新,为创造美好的未来贡献力量。它将不断拓展应用领域,提升技术水平,为各行各业带来更多的可能性,共同开启充满希望和创新的新征程。本文来源:R艾瑞网文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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09/07
新质互联网”解读:新在哪里,利在何处?
日前举办的第三届中国IPv6创新发展大会上,中国工程院院士邬贺铨在演讲中提出了一个新的概念——新质互联网。何为新质互联网?目前还没有非常明确的定义,但和新质生产力有着脱不开的关系。传统生产力往往通过线性的扩张实现经济增长,新质生产力追求的则是通过技术和模式创新,推动经济的跨越式发展。以跳跃式技术演进著称的人工智能技术,被认为是发展新质生产力的主阵地。而贯穿算力生产、传输和应用全流程的网络,在AI时代扮演了关键基础设施技术底座的角色。特别是在AI已经成为经济增长的基础性力量,千行万业都在发生深刻变化的背景下,互联网技术需要同步创新升级,以满足日益增长的智能化业务需求。由此引发的一个话题是:新质互联网“新”在哪里,要解决哪些问题,都有哪些应用场景?01不只是新名词,而是时代需求正如外界所熟知的,互联网诞生于上世纪60年代末,距今已经有55年的历史,核心基础就是大名鼎鼎的IP协议,演进出了IPv4、IPv6、IPv6+等多个版本,早已像空气和水一样成为生活中不可或缺的一部分。既然互联网并不是什么新技术,而且有着比较清晰的演变路线,邬贺铨院士为何要提出“新质互联网”这个新名词呢?因为在大模型主导的智能化浪潮下,现有的网络技术已经无法满足新的需求,甚至已经在某种程度上成了AI发展和应用的瓶颈。直接的例子就是大模型训练。目前主流大模型的参数量已经达到万亿,训练的数据量从几TB增长到了几十TB,对算力的需求也从千卡扩大到了万卡。为了满足庞大的算力缺口,国内在建的智算中心已经有上百个,通过算力网络将各个智算中心连接起来,以满足持续增长的算力需求,业已成为行业内外的共识,网络层面的种种不足也因此被暴露了出来。比如网络吞吐效率的下降。以外界热议的50万卡集群为例,仅仅是网络拓扑由二层变成了三层,路径数就从450万陡增至300亿。倘若不在算法和协议上的创新,传统哈希算法在三层网络调度情况下,整网的有效吞吐率将从50%下降到20%,极大影响算力效率。再比如网络运力和丢包现象。目前智算业务90%的流量为“大象流”,即每条流达到10个G乃至以上。但传统网络由于负载均衡问题,只能发挥25%的网络实际运力,会造成50%的算力资源闲置;且传统网络在跨域协同训练时,丢包的敏感度比平时提升了百倍,0.1%的丢包就会导致训练效率降低50%,导致算力资源的浪费。以及愈演愈烈的网络安全告警。进入智能化时代,攻击和防御的对抗也在不断升级。AI被黑客用于攻击后,每年新增1亿以上新的病毒变种,而且10秒钟就能够发起组织大量的僵尸阻击,发起T级别以上的DDOS攻击。面对每天10万次以上的安全告警,人工处理的方式已经疲于应对,90%以上的告警由于人工的限制,无法及时发现安全隐患。同样被网络制约的还有消费端。无论是生成式AI催生出的AIAgent需求,视频会议、元宇宙、云游戏等新业态,还是自动驾驶、智能制造等业务,很多体验需要保障时延在20毫秒以内。就像“忽冷忽热”的XR,每一次有新产品出现时,都会吸引不少用户的兴趣,可时延超过20毫秒就会出现眩晕,一次次因为网络“浇灭”了消费热情。上述提到的,仅仅是智能化转型中遇到的冰山一角。只有网络吞吐率低、可靠性差、安全隐患多、时延高等问题被彻底解决,才会让生产力有新的飞跃。正如邬贺铨院士在演讲中所强调的:“新质互联网的提出是对接时代需求的深刻回应,不仅是对IPv6的进一步升级,还是面对智能时代的全面创新。”02不是未来时,而是现在进行时未来的技术无法解决眼下的问题,所以在“新质互联网”的技术方向上,邬贺铨院士的初衷并非是颠覆现有的技术,理性地呼吁大家在现有IPv6的方向上持续创新,赋予新的能力和内涵,探索新的创新空间。也就是说,“新质互联网”并不是一种未来时,而是根植新质生产力需求、解决当下网络痛点的现在进行时。其中比较鲜明的技术方向就是IPv6+。只是当前IPv6+的重心是网络感知业务、优化信道、适应运营商的业务需求,尚未完全赋能于实体产业。这或许是邬贺铨院士提出“新质互联网”的另一重原因,呼吁业界回归互联网创新,在网络层做更大的文章。比较乐观的是,国内的中国电信、中国移动、中国联通、中国广电均已大规模部署IPv6+相关技术。截止到2024年5月底,我国IPv6活跃用户数已达7.94亿,政府、金融、能源、交通、教育、医疗、制造等多个行业和企业已经规模化部署了IPv6+网络。期间遇到了许多旧技术解决不了的问题,正尝试用新技术和新思路去解决。针对智算中心算力利用率低的问题,中国移动提出了“以网强算”的思路,基于全调度以太网技术方案构建新型智算中心网络:在高带宽方面,提出将800GE作为智算中心组网的重要代际节点;在高性能方面,创新了以太网转发机制,实现了高精度负载均衡、网络层原生无损及低延迟……预计在万卡集群上,可以提高25%的算力性能。针对跨域协同训练的传输问题,中国移动、中国电信和中国联通均提出了“广域高吞吐”相关技术,基于协议层的创新,将窗口的触发机制、新型的传输协议、拥塞算法等进行组合,并先后完成了技术的验证。以中国移动为例,将贵州天眼采集的数据传输到北京计算,中间跨越2200公里的距离,依然能够实现6.2Gbps的稳定传输。针对产业端和消费端普遍关心的时延问题,中国移动和中国联动正在攻关算力路由。由于计算时延和网络时延同量级,仅在网络层优化,很难将时延控制在20毫秒以内。算力路由的方案是将算力的因子引入路由中,改变过去只以距离向量来计算,而是加入算力因子、多维信息进行路由联合优化,通过算网融合进一步优化时延。可以看到,除了自身网络和业务发展需求,三大运营商均已聚焦产业趋势,攻克核心技术。不只是运营商,参与其中的还有设备商、互联网企业、应用提供商、终端制造商等等。一个不应被忽略的信息是,就在第三届中国IPv6创新发展大会的“IPv6+”创新发展分论坛上,中国信息通信研究院、中国电信研究院、中国移动研究院、中国联通研究院、华为、国家信息中心、中国石油、国网信通、中国科学院等联合启动了“新质互联网创新发展计划”,将深入挖掘技术需求、探索技术方向、推动技术标准。言外之意,围绕新质互联网的创新和探索,产业界正在合力驱动,不断为新质生产力注入新动能。03新路标已定,创新正照进现实按照技术创新的一般规律,大多始于需求驱动,然后在价值被验证后逐步规模化应用。沿循这样的轨迹,当“新质互联网”成为网络演进的新路标,各种创新将如繁花绽放,改变每一个人的生活方式。至少就现阶段来看,“新质互联网”的技术创新和落地部署正在有条不紊的进行,价值也已经在一些场景被验证。作为首家推进IPv6+和SRv6试点部署的大型国有银行,中国银行将“新质互联网”的部署和创新提升到了金融科技战略高度,建立了一个灵活、高效、智能的网络架构,通过动态算路、动态感知、多重防御等手段,实现了网络资源带宽的动态优化配置,并确保了时延、敏感业务的高效运行。同为“新质互联网创新发展研究计划”参与方的国家电网,2021年就建成了以IPv6为架构的业务承载网,将SRv6、SDN等新技术应用到电力数据网中。对内实现了国家电网3D数据中心和27家省市数据中心的高速互联;对外重构了CDN加速网络及智能DNS系统,降低了用户访问的路径和时延。像中国银行、国家电网一样的企业还有很多,他们走在数智化转型的最前沿,最早认识到了新质互联网的价值。倘若将智能化比作一台汽车的话,算力、算法和数据构成了汽车的引擎,网络就是它的动力传输系统,如果动力传输系统太落后,即使是再强劲的引擎,汽车也跑不快。理解了这一点,就不难读懂中国银行、国家电网等企业抢先布局的原因,同时也提供了一个窥探新质互联网应用场景的窗口。借用中国信通院技术与标准研究所副所长曹蓟光的观点,新质互联网的应用场景主要有两个:第一,实现高质量的算力和数据。新质互联网将打破网络吞吐率、运力、丢包率等瓶颈,一些碎片化的算力将化零为整,极大地提升算力的利用率,降低算力成本,加快智能制造、机器人、自动驾驶等新业态的普及。第二,高性能连接新的网络实体。从以前的联人、联物,到联接更多的数字人和智能体。可以想象,一个人可能有多个智能体在云端为他服务,安排他的衣食住行并控制预算,全方位提升生活与工作的效率和舒适度。由此再来理解“新质互联网”的价值,既是新质生产力,也在适配不同行业的业务承载需求,支撑各行各业的数智化转型。一张高速、高效、灵活、智能的网络,和大模型、芯片、大数据等“根技术”一样,是人们进入智能化时代不可或缺的基石,焕发创新活力是必由之路。04写在最后互联网诞生至今的55年里,核心技术没有发生太大的变化,现在已然到了和AI结合向新质互联网演进的关键节点。既是机遇,也是挑战。需要产业上下游在设备、协议、管控、安全等多维度持续协同创新,满足更多的业务诉求,挖掘更多的应用场景,以技术为桥梁,开启智能化时代的网络新篇章。本文来源:R艾瑞网文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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08/30
药企上AI工具,何时能创收?
从业者试图为大模型找到更多使用场景,来给营收、融资增加筹码AI大模型一个更新的尝试,是帮助药企开拓市场。在一位从事AI成果转化的研究人员看来,大模型在医药的应用,目前进度较快、用得比较早的位于整个链条两端,一端是辅助新药研发,另一端则是药品市场研究,这是一个从两端逐渐往中间环节过渡的过程。大模型能在何种程度上帮助药企营销创收,不同企业有各自的解法。No.1辅助药企做市场营销在企业纷纷盯着降本增效的当下,如果能使用合理的工具来让企业增加收入,是一个颇为实际的方向。数字员工“白小柒”,是中药企业云南白药的一次尝试。至少在2020年引入IBM公司的人工智能及相关技术,到2023年10月,云南白药基于人工智能模型打造的“白小柒”上线。员工在工作中遇到业务问题,不用问他人,在办公电脑上咨询“白小柒”,马上可以得到帮助。“白小柒”,定位于药品销售的助手、产品研发的助理、健康品营销的写手。云南白药2023年年报称,毛利率26.51%,主要在于公司实施内部精益运营,实现降本增效。其中,2023年10月公司的第一位数字员工“白小柒”上线,提升了员工办公效率。这是AI大模型尝试的一个更细的分支。云南白药集团首席信息官(CIO)李少春在一个会议中表示,所有企业都应该建立自己的AI团队,但不是AI科学家团队。在大模型范式下,技术分工越来越细,企业的AI算法工程师重点需要了解基于大模型如何微调和构建相关训练数据,以及提示工程和相关应用,就已经能解决许多过去小模型存在的问题。在李少春看来,大模型底座工作交给大模型平台公司来解决,这样可以降低应用门槛,扩大应用范围,并更深入行业领域。已有专门为企业营销而设计的垂直大模型产品。8月8日,东信集团发布了一款营销大模型,主做创意营销内容生成、AI智能营销咨询、营销方案智能生成,覆盖社交媒体的文案生成、营销短视频的自动生成、策划方案自动生成等。该公司董事长刘杨称,营销领域,将是AI大模型最早能大规模商业化的场景应用之一。一位医疗领域投资人分析,专业从事企业数字营销的公司,是很需要大模型的,因为大模型可以基于各种标签维度做市场筛选,判断并匹配潜在客户。“最好的一点就是它是增收工具,相对来说会更好卖。”No.2做单一任务更擅长几乎没有药企只为了促进市场营销而去特意配置一款自己的AI大模型,功能多的更受欢迎。在OpenAI的支持下,疫苗研发公司莫德纳(Moderna)在内部引入了生成式AI。在生成式AI帮助下,不仅莫德纳的法规团队人员可以快速获得清晰的合同摘要,还可帮助员工快速获取内部政策,无需像以往一样在数百个文档中搜寻,以提高工作效率。此外,莫德纳的公共关系团队用ChatGPTEnterprise,构建了一个生成式AI聊天机器人,可以辅助创建季度财报电话会议的PPT;另外一个聊天机器人则可以帮忙把生涩的生物技术术语,转换为平易近人的语言,以方便和投资者进行沟通。另一家与OpenAI合作的医疗企业——OscarHealth,做了一个AI助手,可以跟踪报销流程,自动回答有关患者报销的问题,将处理报销所需时间缩短一半。这实际上还是在使用大模型的文本生成、问答能力,只不过将工作场景放进了医疗领域中。然而,仅做助手还不够,人们期待大模型能给市场分析和营销带来更多创意,突破固有的经验。云南白药还在持续训练“白小柒”内部知识,不仅让它成为熟练掌握白药集团内部知识的上岗员工,还希望它能成为药品销售的小助手、产品研发的小助理、健康品营销的小写手等。市场人员一直在苦苦追寻最佳的售卖方案,想知道一款药为什么能够卖得好,哪些路径是真正行之有效的。然而,即便是经验丰富的销售员,也只能基于过往经验或对行业的理解去做分析,很难跨出已形成的知识架构再去思考问题,所以难有创新点。而通过大模型分析市场数据会产生新的可能性,给市场分析人员以更多启发。零售数据分析公司IntelligenceNode,就推出一个零售竞争情报平台——Incompetitor,能够分析竞争对手的定价数据,帮助零售商和品牌商监控竞争对手。是的,当具体到每项功能,越是单一、明确,越容易让大模型去实现。这是当下从业者们在实际应用上的一个共识。在营销领域使用AI大模型的过程中,卫瓴科技创始人兼CEO杨炯纬意识到,直接将AI应用于复杂业务场景中,往往效果不佳,需要企业首先梳理业务流程,然后再在具体环节内引入AI,这样可以通过AI总结聊天记录、生成个性化营销内容等方式,去逐步提升营销效果。也就是说,某位销售人员发来一条信息,或者某次条理清晰的拜访,其内容大纲,或者说“话术”,很有可能就是AI写出来的。而对方的反馈,无论是接受了还是拒绝了,这些行为也成了数据,以帮助AI更懂人。“AI没法形成全链条的应用,它目前只能在单点上用一下。”在上述研究人员看来,人们不敢尝试让AI去触碰业务的核心地带,不放心,但一直不让它碰就能力不够,像小学生升不了学,始终卡在小学阶段上。No.3不明确的收益尽管还没有一家医药企能公布出具体从人工智能工具中得到实惠的数据,但多数业内人士还是认为其未来价值的确可期。咨询机构麦肯锡在2024年一季度询问了100名美国的医疗保健行业核心人士,包括支付方、服务提供者和医疗保健服务技术集团在内。结果显示,超过70%的医疗保健组织受访者表示,其所在的组织要么已经在使用生成式人工智能工具,要么正在对其进行测试。7月25日,麦肯锡发布了上述报告。在生成式人工智能在医疗领域投资回报率上,大多数受访者表示仍处于概念验证阶段,已经在实施的数量不多,但约60%已实施AI的人,要么已经看到了积极的投资回报,要么抱有这样的期待。而国内大多数药企,仍在观望中。一位AI营销从业者表示,当下有意向尝试AI的企业,要么是预算少了、业绩考核多了,要么是预算增加,但要用钱的地方更多。很多预算是要一分钱掰成几瓣去花。大模型落地企业的方式主要有两种。一种是企业私有化部署大模型,它可以保证企业的数据安全,但部署成本高达数百万元。另一种是调用厂商的大模型API(应用程序编程接口),部署方式相对简单,成本也低。花出的钱,企业希望换到的是销售效率和成交率提升,这也是企业生存下去的关键,更重要的是能给营收、融资增加筹码。然而,在工业领域,包括制药业在内,由于内部数字化程度不足,大模型拿来就能用上的比较少,一般需要参与合作的大模型团队从头干起,甚至先去给企业整理内部数据,打基础,然后再上大模型。这一来成本就不可能低。“大模型产品和作为埋单方的企业,双方的需求不是一回事,这是一个现实的矛盾。”上述AI营销从业者认为,数字化转型的服务商,目前必须调整自己的预期,在有限的预算下,一定得帮埋单方实现开源节流,要么有效扩大市场,要么节省成本。以往那种捕捉时下热点推荐给企业,流行什么就建设什么的方式,到今天已经越来越难实现了。另外,训练AI大模型,数据的数量和质量都很重要。一位AI辅助营销行业的从业者也表示,去一些企业里问了就发现,其实企业的数据没有收集好,尚不具备数字化的基础。数据量凑不上,无法对大模型进行专业化的训练;数据量够,但质量低下,会让大模型“智力”倒退。上述研究人员遇到过,有机构提供数据让他去训练大模型,但数据质量不够好,训练完了性能反而下降了。需求难以匹配,企业对此有许多抱怨,一是花了很多时间,太慢,二是价格因此更贵了。这又让企业对使用AI的成本更为在意。对人工智能的大额投入,真能带来与之相匹配的收入增长吗?在全球市场也有不少反对意见。6月底,巴克莱银行分析师罗斯·桑德勒(RossSandler)就公开表示,在大模型领域的投入与创收在数字上似乎并不平衡,华尔街的预期是到2026年,人工智能将比计划多花费约600亿美元,但可能只带来额外的200亿美元的收入。高盛公司资深股票分析师吉姆·考夫洛(JimCovello)也表示,尽管AI大模型公司的股价一路走高,但这项技术还远未达到实用所需要的水平。他提醒,“过度建设尚无实际用途或者尚未就绪的成果,往往会招致糟糕的结果”。本文来源:36氪文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!
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08/30
互联网重构“规则制定权”,周期性谋咒开始轮转
中国互联网产业进入Web3.0,面临生产力重构。周期“魔咒”又开始轮转了。产业趋势叠加资本周期,使得任何产业都有其周期性规律,传统资源产业是如此,科技产业亦非例外。刚刚迎来30周年庆的中国互联网赛道就正处于新一轮小周期的节点。随着移动用户量逐渐被开发利用至阶段性顶峰,近年来有关于中国互联网赛道正在迈入成熟期的看法一直没有停歇。这一判断结果的重要依据包括,一是成长股投资范式下,收入是判断周期阶段的最可靠指标,而目前该产业企业的收入增速明显放缓,资本积累也达到了一个新高度。其二则是,整个市场的矛盾焦点也正逐步从需求端转至供给端。然而,近日据工信部发布的最新数据显示,总体上,24H1规模以上互联网企业业务收入继续保持增势,同比增长5.6%,增速较去年同期增加3个百分点;同期利润总额增长1.9%,。这些数据似乎又在表明中国互联网企业仍处于成熟期的左侧。那么,事实上终究为何?中国互联网的那些年大周期实则是一个存在连续性的整体。所以,在判断一个产业当前的发展周期,首先必然是要拉长时间维度,对其过去的产业周期做一个定调,再来根据现有表现做出最新的周期判断。而中国互联网产业,来到2024年,正好走到了发展的第三十载,产业周期已由技术导入的Web1.0阶段,进入了Web3.0新技术迭代期。自1993年搭建基础网络、关键资源建设起,到以网易、搜狐、新浪三大门户网站为代表的首批互联网企业相继成立,中国互联网产业迎来第一波热潮。尤其是进入千禧年后,互联网信息服务业体系逐步建立,同时以搜索引擎、电子商务、社交网络等服务为核心的互联网企业迅速崛起,全链条产业格局基本建立。此时,也就是Web1.0时期,国内互联网产业尚处于技术导入期。而第二波热潮,则是伴随全球互联网泡散去,宽带网络建设也被上升为国家战略,网民数量激增,此时以智能手机等智能终端为载体的移动互联网兴起进一步带动了中国互联网发展进入加速发展阶段。这一时期,中国互联网产业本质上更多的是大环境下,基础技术加持带来的人口红利爆发。此时依赖流量的平台型互联网经济也由此得到快速发展,包括淘宝、美团、大众点评等生活服务平台快速壮大。这一阶段也被称之Web2.0平台时代。然而这时候的平台经济确实是在很大程度上加快了整个互联网产业的发展,但一方面,以先发优势,把控流量入口,几乎垄断产业链主要利润的大平台导致了数据作为生产资料的垄断和不平衡,而数据的生产者不掌握数据的所有权。另一方面,不同于集齐了操作系统、主控芯片等软硬一体尖端技术支撑的美国互联网产业,当时中国互联网产业的科技属性仍有很大提升空间,包括“赫赫有名”的阿里巴巴、字节跳动、网易、腾讯等互联网大厂,其实更多的还是在圈、守流量。因此,当时间来到国内基础算力基本完善的2020年后,基于P2P网络原理构建的去中心化网络生态开始去改变这一切。此时,互联网产业链中各大企业纷纷开始以技术变革更新来提升其生产能力与生产效率,尤其是完成前期资本积累的大厂,一边持续加码融合创新应用,一边以其庞大的资本、资源等优势,投资并购众多有前沿技术研发实力的科技企业,补齐短板。可见,当前的中国互联网已经发展成为一个商业化的巨大网络生态系统,但整体仍处于以互联网信息技术驱动的技术周期,位于Web3.0阶段。这一阶段,归根结底,其实是整个产业试图以更先进的生产力对落后、或者不适配生产关系进行一次重构。而重构意味着此前占据先锋的各大互联网大厂将迎来莫大的挑战。互联网赛道的“规则制定权”在重构事实上,互联网平台产业的王朝更迭逻辑,本质是供需层面围绕的核心X变量迭代。而当前聚焦于先进生产力升级的中国互联网产业,其核心矛盾点自然也转嫁至供给端,而非过去的需求逻辑了。一方面,需求端,移动互联网月活用户量早已进入微量增长之际。QuestMobile数据显示,截止到2024年6月,移动互联网月活跃用户规模增速仅有1.8%。此时,互联网赛道的收入增速同步放缓,过去的高速成长期似乎逼近结束。工信部数据显示,2021-2023年间,规模以上互联网企业业务收入增速分别为21.2%、-1.1%、6.8%;24H1增速则为5.6%,同期利润同比增长1.9%。可见,近几年中国规模以上互联网企业的收入增速出现较大波幅,整体呈下滑态势,收入低速增长。另一方面,供给端,随着去中心化的网络生态得到初步构建后,互联网企业的垂直服务方向被进一步细化,从而衍生了许多新业态、商业模式,以及应运而生的新大规模级企业,例如以低价策略快速成为巨头之一的拼多多、以内容直播实现飞跃的字节跳动、快手。而与此同时,按照诺维格定律,当一家公司在某个领域的市场占有率超过50%后,其增长往往将受制于行业,无法再使市场占有率翻番,必须寻找新的市场。这意味在电商领域的市占率达约45%的淘宝将出现增速放缓的必然性,阿里巴巴则有打造新引擎的必要性。事实上,盘点微软、特斯拉、谷歌等走在世界前例的科技巨头,可发现一个共性:从未停止探索在新领域打造第二增长曲线的步伐,甚至在核心利润池仍处高速成长期,就开启了新的增长步伐。因而,虽然包括体量最大的阿里巴巴、亦或是一跃成为“黑马”巨头的拼多多、字节跳动等互联网平台企业,其增速其实均仍在稳健增长。但是中长期,仅靠现有核心业务的迭代更新,下收入滑是必然趋势。近期,各大电商平台开始放弃之前的价格策略,开始重回GMV道路就是这一可能的证明之一。当然,更重要的是,缺乏第二增长曲线的互联网大厂,将在生产关系的重构中逐渐失去对自身已拥有的“规则制定权”的把控。据工信部数据,24H1以新闻资讯、社交等信息服务为主的企业互联网业务收入同比增长9.5%,增速较前5个月提高5个百分点。而这恰好是AI技术落地之初,最容易商业化的领域。而AI技术渗透相对较低的本地生活、旅游等生活服务领域企业互联网业务收入增速小幅回落,以大宗商品、农副产品销售的网络销售领域企业就更不用说了,同期收入增速由正转负。其实,早在2023年腾讯、阿里巴巴公布的财务数据就表明了AI加速赋能、国际化正成为信息服务类大平台实现高质量增长的主要驱动力。与之相比,拼多多、美团的增长仍得意于消费需求本身、以及业务生态不断完善等。可见,AI等先进技术或许已悄然开始分化这些规模以上互联网企业了。并且从大趋势上来说,AI等先进生产技术在赋能了规模以上互联网企业巨大的降本提效能力之时,也会孵化出更多科技新势力。因此在新的一场先进生产力对生产关系的重构中,规模以上互联网企业其实的迫切需要创新动力来守好擂台的。强科技属性必是互联网厂的最终归属无可争议,中国互联网企业的相关收入确实进入了阶段性的低速增长期,产业的发展逻辑也由需求端转至供给端。但产业的成长性或许正在面临一些周期阵痛,但却并未消散。一方面,为了应对不断变化的市场环境,大多互联网企业都在试图采取多元化的发展战略来保证高质量经营,包括以技术支撑来挖掘新的消费需求场景,或者在“出海潮”中,利用其雄厚的资源优势获取更广阔的全球市场等。而另一方面,其实市场更应该看到的是,在AI、大数据的窗口期中,中国互联网企业已经开始感悟其科技属性了,而不再像过去一样,仅仅聚焦于高科技服务和周边产业,纯像是商业公司,至少头部大厂是如此。如,阿里巴巴重投五家大模型独角兽公司,并以通用大模型来布局AI算力基建;字节跳动则用豆包大模型大搞直面C端的AI应用;腾讯则聚焦于金融大模型、医疗大模型、教育大模型等产业大模型的落地。不过整个行业来说,大多企业的科技定位仍亟待增强。数据显示,上半年,我国规模以上互联网企业共投入研发经费459.8亿元,同比增长1.2%。但体量不足总收入的5.29%。要知道务实地投入研发是企业拥有以创新跨越经济周期并保持竞争力的可能的先决条件。因此,对于更多规模以上互联网企业而言,想要跨越新一轮生产力与生产关系的调整周期,不被出清淘汰,加码尖端技术的研发实属必要。当然,还要点出的是,对于领跑巨头企业而言,科技聚合的垄断红利不该是其掌握行业规则的目的,而应该是其持续创新和寻找增长动力的手段。将这些超额些利润投入到创新与科技发展中,以持续提升全要素生产率,确保企业在合规的同时也能保持其市场领导地位,并以鲸鱼效应驱动全产业的发展,才是一个产业的健康发展应有态势,也是大企的担当体现。本文来源:36氪文章转载于其他网络,如有侵权请联系我们及时删除!