“拒絕AI的公司，會逐漸失去競爭力”_風聞

AI的風潮，不僅促使很多新公司的加入，也讓正在發展中的科技公司找到了新的方向。對於這些公司來説，擁抱新技術的速度越快，就越有可能抓住新的機遇，從而避免被其他公司實現彎道超車。

2015年成立的世優科技，是一家聚焦於數字人和虛擬內容的數字技術公司。在過去幾年，其核心產品和競爭力一直擁有着嫁接不同技術的可能性。

在被稱為“元宇宙元年”的2021年，數字人領域迎來了新的機會，相關公司也因此獲得了資本的高度關注。作為國內最早一批研發實時數字人的技術團隊，世優科技在去年連續完成了兩輪過億元融資，又在如今AI浪潮來臨時推出了新的產品。

自2004年起就開始參與數字人相關技術研發，世優科技的創始人兼CEO紀智輝在這近二十年間見過太多次新技術來臨的時刻。或許也是因為這樣，他對這波AI浪潮的興奮感並沒有其他年輕創業者那麼強烈，用一個詞來總結，可能是“謹慎樂觀”。

對於AIGC的嘗試，也仍然是以原本業務為圓心進行的外環拓展，他告訴毒毒眸（ID:Domoredumou）：“確切地説，世優不太算是AI公司，我們本質還是一個數字人公司。”

更大的不同點，在於對機會的判斷。或許更加原生的AI創業者在這波浪潮中，對機會的潛能判斷上不封頂，但紀智輝仍然在行業既有格局中思考着AI的機會：大廠還是佔據着絕對的優勢地位，創業公司可能在細分垂直、項目服務市場上會有更多的機會，而TO C平台型的機會在原本的主導者將更有優勢。

我們與紀智輝聊了聊AI浪潮來臨後，世優科技所進行的轉向，包括他們新推出的AI數字人產品世優BOTA，他對這波創業風潮的看法，和他所認為的、創業者們的機會。

以下是對談實錄：

數字人能代替人工嗎？

毒眸：作為一家數字人公司，我們和AI的結合點在哪裏？

紀智輝：數字人和元宇宙底層還是需要有AI去加持和助力，數字人也不能只是靠人來驅動，未來AI驅動會是大趨勢，所以AI的發展跟我們的關係也比較密切。本質上我們公司的核心邏輯是圍繞數字人的應用場景來展開，AI+數字人屬於數字人的應用場景之一。

毒眸：可以介紹一下前幾天發佈的新產品“世優BOTA”的研發過程嗎？

紀智輝：因為AI範圍很大，我們更關注的是讓數字人用AI來驅動，以前像這種AI更多的是傳統的NLP（自然語言處理，Natural Language Processing），就像小愛音箱，底層邏輯是輸入文本—輸出文本。

傳統NLP比較傻，比較機械，大部分問題它是回答不上來的，也沒有邏輯和條理，更多是通過類關鍵詞的方式做解答，當然它有一定的語義理解能力，但很輕度。

基本上原來傳統NLP的廠商會比較難受，需要自我革命升級，而且這種優勢是碾壓式的，所有以前做的代碼和訓練工作都廢掉了。

ChatGPT出來之後，我們都覺得這是讓數字人“變聰明”的機會，於是大概在半年前就接入了，然後發現一個問題，它雖然很聰明，但不可控，比如會胡編亂造，還説得很正式，我們公司實際控制人是馬斯克都敢説，不能適配我們想做的商業化落地場景。

後來我們就研究了Open AI的開源框架和機制，在上面做了一些二次開發修改，加了一些邏輯，形成了現在的世優BOTA。我們給它的定位是AI數字員工，分兩部分，一部分是AI專有GPT能力，另一部分是數字人的形象表現和交互能力。

毒眸：在研發過程中，有遇到哪些挑戰？

紀智輝：太聰明瞭，不好控制。ChatGPT的智商肯定是夠的，如果你要餵給它特定的數據，比如公司介紹，理論上它學了就會，但實際上不是這樣，因為它聰明的基礎是來自於過去在全球範圍內學到的數據，它已經認識很多東西，再餵它新的，它就會自動聯想和泛化。邊界拆分很困難，要麼就會特別保守，要麼就開始亂説。

數據在喂進去的時候，也需要做一些梳理。因為人在閲讀的時候，不會太講究主謂賓關係，就像中國人寫詩一樣，講究的是對稱。這個時候就得人工做一些標註，讓AI能夠像理解英語一樣理解中文的意思。我們也在藉助ChatCPT來幫我們訓練一部分數據，再加一些人工干預。

毒眸：在訓練數據的過程中，人工干預的比例大概是多少？

紀智輝：要看原始的資料跟素材是什麼狀態，因為客户提供的素材，什麼類型都有，像網頁、表格這些，只能人工去理解，再變成文本輸入。

毒眸：訓練一個企業專屬的AI模型，大概需要多長時間？

紀智輝：一般公司都比較快，基本上就是找一個人梳理，客户也會協助，可能半天、一天基本上就可以搞定。

毒眸：目前看來“世優BOTA”承擔的還是人工客服的工作，但理論上講，如果真的有數字員工，應用的場景應該會更多吧？

紀智輝：理論上是這樣。客服是大家目前在用、最容易使用的一個場景。另外像是前台、展廳展會的講解和接待，還有一些依託短視頻和直播的銷售場景、品牌宣傳等等，這些場景是目前可以落地的。BOTA主要是解決文本輸入輸出精準可控、以及在特定領域精確回答的問題。

毒眸：相當於BOTA是我們正在探索的“AI+數字人”的一個方向，其他方向我們有考慮過嗎？

紀智輝：也有，比如針對TO C方向的個人數字助理。其實BOTA的未來就是數字永生，我們會先從B端（也就是行業客户）去切入，再向個人做延展。因為能夠訓練企業數據的話，也能夠訓練個人數據，先復刻個人的形象和聲音，再進行情緒、情感、人格和個人經歷知識能力方面的訓練，最終實現個人的數字分身。

毒眸：目前從產品端的角度來説，BOTA跟真人相比有哪些還需要繼續改進的部分？

紀智輝：現在反應速度比較慢。像我們現在聊天，可能我説一半你可以打斷我，我也可以打斷你，因為我聽懂了，但是AI不會，你必須得讓他完整表達，很難去打斷。而且它的思考和運算還有延遲的，它也看不到我們的表情、情緒和身體動作。

毒眸：所以BOTA現在投入使用後，也還是需要一定的人力輔助？

紀智輝：還是要看應用場景。線上主播、展廳展館的介紹員、線上客服這些工作，AI基本都能獨立完成。但是很多時候還是需要人工介入，很激動着急的投訴行為，就不能再用AI和他溝通了。

毒眸：未來產品迭代的方向是什麼？

紀智輝：第一肯定是從文本向多模態做延展；第二，我們也在試圖對底層能力做一些研究，比如性格、情感和情緒控制，但這個方向風險很大，因為大廠也在做類似的事情，未來可能會被碾壓。所以我們還是基於自身優勢，把數字人和商業應用場景做結合，讓它能完成更多的工作。

毒眸：流程類的工作會更早地被替代，內容相對不太固定的工作會晚一些被替代，是嗎？

紀智輝：其實還得看不同公司的情況。從每個行業來看，有的公司會慢一點，他不着急，也有公司會激進一點。但是這個趨勢是擋不住的，如果拒絕AI的話，就會逐漸失去競爭力。

毒眸：目前接觸下來，哪種類型的公司會更敏感一點？更願意接受新的變化？

紀智輝：從接受度來講，整體大家還是都願意接受的，但是最後願不願意買單就不一定了。也有些公司傾向於先觀望。

毒眸：那麼就大的趨勢來看，目前AI和數字人結合還有哪些應用的機會和方向？

紀智輝：那想象空間就很大了。從我個人來看，這次的AI有點類似“革命性的進展”，會對很多行業產生很大的衝擊。

用我們自己的工作來舉例，現在我們設計數字人，可以直接用原始照片和描述性的詞彙，用AI生成一些初版，給客户挑選一個方向後，我們再做細調，這個過程比原來快很多，很多人也就因此被替換掉了。

這個過程和BOTA的邏輯不太一樣，是一種多維度的替換。因為大部分人在做工作的時候，都是去理解需求，再輸出結果，而當AI同時具備理解能力和處理能力時，只要把輸入和輸出的工具對接起來，就完全可以代替人類。而且隨着社會的發展，這種替換會越來越容易和普遍。

混亂、危險但迷人的創業機會

毒眸：我們最近跟一些創作者聊天，感覺AI的方向有很多創業機會，很多人都在嘗試，你有在關注新的工作或者新產品嗎？

紀智輝：有，最近市場比較混亂，大家都蠢蠢欲動又不敢動，因為風險很大，但是其他的地方都沒有出口了，所以大家都想做。綜合來講，創業還是挺難的，但是機會又很多，到底該做什麼不該做什麼，還不好説，而且很多公司不一定能搭上邊兒。

毒眸：因為世優很早就在研究技術相關的領域，包括數字人跟AI的結合其實也是現在很多人的創業方向，會比其他人更有機會和優勢嗎？

紀智輝：這裏面也涉及到一些問題。從業務聚焦的角度來講，應該只做一個點，但是我們又跨出來了，又做了一個小模型的能力。小模型的能力也有不同的定位，如果被標準化，就變成了標準能力，另一種就是不能被標準化，必須得配套服務，這個部分大廠就很難拉平，因為除了開源框架之外，還有一部分是私有數據和訓練，這是服務性質比較重的。

用數字人來舉例，如果是拍個照生成的話，就屬於標準化。但我們現在做的是偏定製化的數字人，這個方向大廠不一定願意做，因為能效很低，每一個數字人都要做半人工的調校。大廠可能更願意在普適性、通用性的層面做訓練，所以在細分垂直領域我們可能會跑得快一點。

所以創業其實取決於定位選擇。新進來的創業者們怎麼給自己定位？是跟大廠競爭，還是在已經有優勢的地方再去創造一個新產品？或者依託於抖音、快手等已有平台，利用AI做工具輸出一些內容，當然這個是沒有未來的，只是趁着熱點薅一波流量。

毒眸：相當於大廠是比較傾向於做通用模型的，我們這類公司更傾向於做私有模型？

紀智輝：對，因為歷史是相似的。就像電商，最先做起來的肯定是淘寶的模式，誰都不會先做拼多多和京東。因為當市場足夠大的時候，肯定是從最賺錢的、規模最大的、最有普適性的時長開始切，切到最後大家發現太亂了，因為所有人都在裏面，你就變得沒有特點。所以就開始出現拼多多、京東、抖音電商這些細分垂類。

毒眸：我們未來也還是沿着小模型、定製化的方向發展是嗎？

紀智輝：對，因為我們更多是做大行業品牌跟大B端的業務，對於定製和服務的要求比較高一點。不過我們也挺焦慮的，因為好多事情看得還不那麼清楚，也沒法給出準確的判斷。你知道它會發生，但是不知道什麼時候會發生，也不知道什麼時候介入合適。

毒眸：現在很多創業者更傾向於TO B的商業模式，也是這個原因嗎？

紀智輝：對，因為TO C的領域就像其他傳統行業一樣，大廠已經形成了自己的格局，人才、資源這些東西都已經分完了。產品又好，人又多，流量也有，而且你收1塊錢，它可以不要錢，你不要錢，它可以補貼你10塊錢，打不過。

毒眸：即便現在有AI這個風口，做C端產品還是跟大廠競爭。

紀智輝：對，這種可以被標準化、市場規模足夠大的產品，對小的創業公司來講，不是説完全沒有機會，也有，但是特別特別渺茫，C的事情就是千軍萬馬過獨木橋，基本上只能給大平台打工，這是事實。

毒眸：你現在的心情跟當時元宇宙特別火的時候心情有所不同嗎？

紀智輝：元宇宙是一個大的方向和概念，那個東西出現的時候，大家是不焦慮的，甚至很興奮，因為感覺發現了一個新的藍海，新的世界，我們可以去建設它。現在是發現好像不太需要我們建設了，當然這裏又出現了很多機會，所以會比較糾結。

毒眸：世優之前也有一些遊戲客户，在你看來，AI會給遊戲行業帶來多大的影響？

紀智輝：他們應該已經開始用AIGC去輔助遊戲的設計和腳本的創意策劃了，還有一些模型資產的製作生成，以及遊戲裏面一部分的NPC跟玩家之間的對話也比原來更豐富了。

毒眸：目前還不足以成為普遍現象對吧？

紀智輝：可能再過幾年，大家會更習慣於沉浸在另一個虛擬世界裏，會對交互性、沉浸式的體驗有更多需求，但現在跟AI聊天還屬於小眾文化，很難對某個行業有顛覆性的影響。

毒眸：之前騰訊的副總裁孫忠懷説，他在2017年的一次演講提到，如果人工智能要達到人的智力水平至少還需要100年，結果現在6年就完成了。

紀智輝：智力水平是一方面，但好多問題並不是智商能解決的，要真正做商業化落地，讓AI產生應用價值，需要一系列的流程才能夠完成的，AI自己只是解決了一小部分的問題，很多時候還需要情商、資源和過程銜接，這些都得靠人來完成。

所以目前AI只能是一個工具，等未來它迭代到能夠連接自主意識，能夠思考，並且連上了生產製造設備，這個時候可能會影響比較大。

毒眸：之前每次有新的技術出現時，有的公司會迅速all in，但是有一些風口是過得很快的，所以他們會因此而陷入很被動的局面，你判斷AI會是一個可持續的、有前景的創業方向嗎？

紀智輝：説實在我還沒有想得特別明白，今年市場比較亂，到底是2B還是2C，藉助這個工具能夠達到什麼樣的水平，都不好説。但是綜合來講，是屬於比較容易能夠落地的。像是之前的元宇宙，那種沉浸式和體驗感，目前的移動端還實現不了，有一部分營銷在裏面。

但AI的確是實實在在地把人力減下來了，還可以提升生產力。作為創業風口，好像也不會過得那麼快，至少TO B的市場也足夠大，所以還是有得做的。

毒眸：感覺你對AI的看法還比較冷靜，因為AI迭代的速度好像比大家想得要快，很多人對此抱有很大的期待。

紀智輝：是的，但是它再快也得有人幫它去做落地嘛，人跟不上也不行。