對話實在智能孫林君:從SaaS淘汰賽和AI卡位賽中拿到雙贏_風聞
产业家-产业互联网第一媒体1小时前

作者|思航
出品|產業家
“Adept做的這件事,我感覺你們能做得更好”。
Adept是海外一家成立僅一年時間估值便突破10億美元的AI Agent(智能體)獨角獸公司,甚至在此期間,還獲得了英偉達、微軟和包括特斯拉自動駕駛負責人Andrej Karpathy在內的行業大佬,以及不少知名風投的站台。這家公司的使命便是,“創建能夠像人類一樣使用各種電腦軟件完成工作的AI智能體”。
接到西湖大學科學家藍振忠博士這通電話後,早已對Agent有所感知的孫林君發現,這與自己正在做的事不謀而合。
在大數據智能領域有着近20年經驗的孫林君,先後任職於摩托羅拉和阿里巴巴的資深算法專家。2018年,就在大模型進入頂峯期的前幾年,孫林君離開阿里,創立了實在智能。
彼時他所瞄準的賽道是數字員工,只不過在當時,數字員工還停留在RPA階段,在孫林君看來,“Agent將會是是數字員工的終極形式”。
RPA做了一年後,孫林君便意識到RPA自身帶有侷限性,於是在2019年開始嘗試RPA+AI融合的方式,即IPA來突破侷限性,但這種融合終歸還是“做加法”,想要徹底突破侷限性,需要重構底層架構。
直到ChatGPT的發佈,讓這個有着阿里系和谷歌系的創始團隊嗅到了屬於他們的機會,用孫林君的原話説,“數字員工的終極願景可能很快就要到來了”。
半年時間,這個有着強AI基因的團隊便將行業首款Agent形式的產品發佈出來。與此同時,實在智能也進入到關鍵一年。2023年,是實在智能完成轉型的一年,也是國內Agent元年。
從比爾蓋茨到李飛飛、吳恩達,無一不表達出對AI Agent的極大興趣,甚至比爾蓋茨還公開發文表示Agent智能體對未來工作的顛覆作用。據統計,過去一年,硅谷至少有100個項目有關Agent商業化,而國內也有700多億人民幣進入到Agent賽道。

而對於踩中風口的實在智能而言,Agent是他們終於等到的機會,也是實現自我突破的關鍵分水嶺。
一、蜕變:看見數字員工的終極願景
自大模型出現以後,一個最常聽到的説法便是,大模型引領新的工業革命,甚至誇張一點,還有的把大模型比做蒸汽機。在科技圈內,一度出現兩派觀點,一方認為大模型早晚會取代人類工作;另一方認為大模型只能代替人類完成簡單、重複性工作。
但如果嚴謹地説,大模型本身無法代替任何人類工作。由於其本身並不存在於真實世界中,因此大模型無異於“缸中之腦”,即它的邏輯鏈不能觸及物理世界,永遠無法與現實產生連接。
真正能代替人類工作的,並非大模型本身;而是讓大模型長出“手和腳”的智能體Agent。
一個在財務場景真實發生的例子是,企業下載資金流水,需要登錄到銀行,選中對應時期,查詢再進行下載。其實這樣一套簡單、重複性的操作完全可以用機器完成。

在過去,它依靠機器人半自動化的方式,但在這背後軟件交付工程師需要將這一套流程的代碼打出來,或者企業內部用拖拉拽的方式在獨立的機器人上才能夠完成;而如今在智能體上,一句自然語言口令便可以輕鬆搞定。
這種演進,也正是實在智能從過去RPA走向如今Agent的發展路線。
**RPA做了一年後,孫林君發現RPA本身存在很強的侷限性。**侷限之一在於有些工作純通過RPA完不成,比如文字識別,這其中就涉及到通過自然語言處理來提取摘要或找關鍵詞;再比如,在控制能力上,RPA的底層操作系統已經很難滿足複雜環境要求,對此,實在智能的做法是將AI和計算機視覺(CV)融合進來。
自此,實在智能也正式從RPA階段跨越至RPA+AI,即IPA階段。在孫林君看來,“推出IPA的同時,也意味着實在智能從跟隨走向引領”。
具體來看,從2022年末,實在智能發佈智能屏幕語義理解技術ISSUT;到2023年中旬,發佈自研垂直“塔斯(TARS)大語言模型”;緊接着,國內首個基於大模型的Agent智能體產品“實在Agent——你説PC做”在實在智能誕生。2023年末,實在智能獲近2億元C輪融資,與此同時,也標誌着Agent的商業化。
從上述一系列產品發佈的節點可以看出,從ISSUT到TARS,再到Agent發佈,實際上,**實在智能在過去一年時間裏已然完成了對Agent底層架構的顛覆。“從RPA過渡到Agent,底層架構的確發生了深刻的變化”,**孫林君告訴產業家。
對此,實在智能還做了一個形象生動的比喻,在Agent智能體當中,TARS大模型就相當於“腦”,而ISSUT則相當於“眼”,IPA則是“手和腳”。
而在問到“為什麼選擇自研大模型”的時候,孫林君給出的答案是,“因為市面上的模型無法滿足實在智能的需求”。從RPA本身性質出發,它需要與各種軟件進行打通,比如實在智能目前已經與市面上1000多款常見軟件進行打通。
而對此,實在智能並非選擇用API接口的方式,而是通過ISSUT這個“眼睛”的作用,可以自動識別任何軟件的UI界面,再利用大模型的自主學習來完成一系列操作。
**在這過程中,它所需要的是,底層的大模型要具備多模態能力。**然而,在2023年8月,Agent發佈之際,國內還並沒有任何一家大模型有類似能力。
可以説,從底層架構的重塑,到自研大模型,種種信號彷彿都在表明,實在智能對AI有着極強的“掌控力”。一份成績單同樣也是最好的證明——過去六年時間裏,實在智能已獲超70項實授發明專利,其中就包括CV、ISSUT等等。
二、躍進:智能體的想象力有多大?
數據飛輪,是被大模型帶火的一個詞。
要知道大模型的三大要素便是算力、算法和數據。幾乎所有大模型企業都非常看重數據資產。
一個最明顯的例子便是,OpenAI於2024上半年宣佈向用户免費提供GPT-4和4o模型,與此同時,也標註了通過用户對話數據訓練模型,用户可以自行選擇是否允許。
除了OpenAI,包括火山引擎在內的不少大模型廠商也都在提數據飛輪。而在大模型時代下,數據帶給企業的作用就更加明顯了。
對於為B端場景提供服務的企業而言,數據飛輪會幫助企業更快地“轉起來”。比如在特定的金融、客服等場景下,在數據飛輪的作用下,流程操作會變得更加標準化,從而反哺給Agent企業。

圖注:AWS數據飛輪,來源:AWS
“在軟件上積累的大量數據都會讓任務完成的更絲滑、順暢。如果把世界想象成一個元宇宙,那麼未來連鍵盤和鼠標都可能消失,就像星際穿越裏的塔斯,只需要和他講話可以完成很多的事情。”
這是孫林君賦予數字員工的終極願景,而談到這,它也是實在智能自研大模型TARS(塔斯)的命名由來。
**“目前,智能體離這樣的暢想還有一段距離。”**孫林君坦率地講到。然而,從星際穿越跳回到現實世界,智能體的想象力還能有多大?
年初,顛覆人機交互模式的AI電腦來了。2024年3月,英特爾的AI PC高調亮相,而AI PC所在的工作正是前文中提到的代替人類工作,對此,比爾蓋茨也在公開信中表達了對AI PC小助手的美好暢想。
**讓AI PC真正照進現實的正是這家從RPA蜕變過來的實在智能。**而在英特爾的發佈會上,這款AI PC還是面向大量企業客户,尤其是政企客户。
值得一提的是,實在智能在政企客户也有長期積累。在其服務的超2000家客户中,有上百家都是國央企及世界500強企業。
另外,在最近剛落幕的世界人工智能大會上,實在智能還參與了“昇騰原生開發合作簽約儀式”,基於華為昇騰開發,從而幫助更好地服務政企客户。
而現如今,實在智能的想象力則從B端走到了C端。
按常理講,**在B端深耕多年貿然轉向to C,無論是從產品形態、組織架構,還管理理念和商業模式,思維上都有巨大的差異。**然而不同的是,實在智能的使命是數字員工,從現階段講就是為員工打造一個“數字分身”。那麼,實際上,實在智能的面向人羣則是KP(Key Person),本質上依舊是C端。
而從產品的邏輯來講,B端產品與C端產品最大的不同則在於,後者更注重用户體驗。以實在智能為例,很多人不會寫代碼,需要上網查詢。而對於實在智能而言,它能感知到的是大量用户的需求,因此這也很容易演變為商業化產品。
不僅如此,“數字員工”的願景甚至從國內傳到了世界各地。2024年是在實在智能完成Agent轉型的關鍵一年,與此同時,數字員工也正在走向日本、新加坡、東南亞、北美以及歐洲等地。
從星際穿越到服務政企客户,從C端的想象力再到海外客户的認可,可以看到實在智能正在將數字員工的終極遠景照進現實。也許,“人人都可以有屬於自己的Agent”,就在不遠的將來。
三、曙光:如何在SaaS淘汰賽和AI卡位賽中,實現雙贏?
從2023年Agent元年,到2024年Agent商業化元年,近兩年在這條賽道上發力的有互聯網大廠,有大模型公司,有初創企業,也有從其他賽道上轉行而來的企業。
似乎對於Agent這件事,大家的理解都各不相同。對於既有算力也有數據的雲廠商而言,他們做Agent的思路是基於大模型構建智能體,相當於大模型的“子集”,讓他扮演你想要的角色。
第二種則是像用友、金蝶等服務商為企業構建的企業級AI應用平台;第三種則是像釘釘、飛書這種將大模型能力集成在本身的協同辦公軟件上,而上述這些都可以稱之為Agent智能體。
然而,對實在智能而言,Agent智能體的定義還有些不一樣。正如前文所説,實在智能的使命在於打造數字員工,因此其所打造的Agent也是針對特定場景的智能體,比如在政務、銀行、電商、保險、運營商等等場景,打造更為標準化的智能體。
與過去RPA相同的點在於,都是基於特定場景下的服務,只是用自然語言口令更為便捷;而不同點在於,基於底層架構上的重構,Agent智能體需要企業與客户共同構建RAG,從而保證更個性化地滿足客户需求。
實際上,近兩年,在Agent這條賽道上,有不少企業之前都是和實在智能並肩作戰的RPA企業,比如壹沓科技;再比如從弘璣RPA離職創業的瀾碼科技,他們都帶着些許的Agent基因。
那麼,一個問題是,如果Agent是RPA的終極方向,那麼這條賽道上,未來又將會呈現怎樣的競爭格局?
如果站在Agent這條讓AI創業者前仆後繼想要湧入的賽道上而言,基於大家對於Agent的不同理解,短期來看未必會呈現出“競爭”關係,而是“強強聯手”。
比如年初,實在智能就與同樣是作為“AI超級助理”的釘釘達成合作,目前實在智能Agent應用已上架釘釘AI助理市場。
但與此同時,實在智能又不僅僅是新生代Agent企業,它更是從RPA進化而來的企業。
從這一角度來看,實在智能可以説既屬於SaaS企業,又屬於新時代的AI企業。然而,同樣擺在實在智能面前的還有雙重競爭,一邊是SaaS企業的末位淘汰賽,另一邊是AI公司的卡位賽。
有人説,大模型加速了國內數字化的轉型,所以對於SaaS企業而言,AI是機會,但同時它也是挑戰。
機會在於,用AI將SaaS重構一遍,勢必會加速國內數字化轉型,也會加速企業的數字化進程,而過去“大家對SaaS付費意願不強”類似的問題也將不復存在;
但挑戰也正在於SaaS企業自身的基因,是在SaaS的基礎上加AI,還是用AI用重構一遍,將成為新時代背景下,SaaS企業的“末位淘汰賽”。
那麼,AI對SaaS企業究竟意味着什麼?在孫林君看來,“如果對於AI有一定掌控力或者有積累的企業,那麼這個時代則正是構建護城河的最佳時機。”
與此同時,在AI這個新賽道,還會出現更多的競爭者。可以説,對於國內已經發展了十年的SaaS行業而言,目前已經有不少企業走向IPO,行業know-how的積澱也足夠深,如果在此基礎上加上AI能力,則足以構建起屬於SaaS企業自身的護城河。
從目前的市場格局看,大部分已上市的SaaS企業和SaaS獨角獸都已經在做SaaS+AI這件事,只是目前都處於試水階段,還未有一家有顯露出行業壁壘,現在能看到的都是“想象力”。
但對於這個在Agent賽道上屢屢先發制人的實在智能而言,從創始團隊的AI基因,到其六年來所積累的行業經驗,都在散發着一種獨有的強者風範。