{網(wǎng)站名稱}新聞?dòng)浾?| 馬赫沙拉·阿里
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托貝·馬奎爾表示 有企業(yè)問我，是不是要先把數(shù)字中臺(tái)做完，再來用這些智能化的工具？我舉的例子是，數(shù)據(jù)中臺(tái)是ad hoc（臨時(shí)安排）的東西，它不是事前規(guī)劃而是事后修正的，因?yàn)橐粋€(gè)公司可能買了不同的數(shù)字化產(chǎn)品，企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)是割裂的，這時(shí)才需要一個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)將它們?nèi)诤稀！！?/p>
此前在2月9日， 食品飲料這些行業(yè)的迭代卻非常快速，消費(fèi)者的口味也在不斷變化。很多飲料一年要推出數(shù)百個(gè)SKU去嘗試，市場競爭走勢是快魚吃慢魚。這要求企業(yè)對于消費(fèi)者的變化要非常敏感，也最容易用生成式AI、智能化手段幫助他們生產(chǎn)新產(chǎn)品。所以這個(gè)行業(yè)值得我們冒險(xiǎn)，展現(xiàn)價(jià)值。。
周伯文：如果一個(gè)產(chǎn)品從思考研發(fā)到規(guī)劃推向市場需要三年，比如說汽車行業(yè)，我們雖然也有很多交流，但溝通的時(shí)間太長了。。
周伯文：企業(yè)擁抱大模型、通用人工智能的速度，一個(gè)是外因驅(qū)動(dòng)，一個(gè)是內(nèi)因驅(qū)動(dòng)。外因很清楚，如果市場在快速變化，你的競爭對手都在用這些現(xiàn)有的大模型，不管怎么樣你可能都得先用起來。否則別人在用大模型，你還要去發(fā)調(diào)研問卷。。
周伯文：到現(xiàn)在這個(gè)階段，雖然大家都在集中談?wù)撨@個(gè)事情，我相信最終投資還是認(rèn)知決定，兩個(gè)認(rèn)知能對齊就會(huì)有默契感。我們所有人都在快速地學(xué)習(xí)中，接下來會(huì)繼續(xù)分發(fā)和分層，大家有不同的思考、不同的風(fēng)險(xiǎn)容忍度都很正常。”
現(xiàn)在銜遠(yuǎn)的核心產(chǎn)品是基于商品供應(yīng)鏈大模型的企業(yè)級多輪對話平臺(tái)ProductGPT。我們提供“5D”能力，包括對消費(fèi)與供給的雙側(cè)市場機(jī)會(huì)進(jìn)行洞察（Discover）；幫助企業(yè)分析消費(fèi)人群與場景，定義并孵化爆品（Define）；協(xié)助設(shè)計(jì)創(chuàng)新型產(chǎn)品的外觀、材質(zhì)、包裝及開發(fā)流程等（Design）；再到驅(qū)動(dòng)研發(fā)、測試與品參改進(jìn)（Develop）；最終通過生成千人千面的內(nèi)容，完成對消費(fèi)者的精準(zhǔn)觸達(dá)與高效轉(zhuǎn)化（Distribute）。。
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銜遠(yuǎn)科技選擇的應(yīng)用領(lǐng)域是消費(fèi)行業(yè)。據(jù)該公司介紹，其AI大模型為自研，數(shù)百億級參數(shù)規(guī)模與相關(guān)訓(xùn)練讓大模型在具備通用能力的基礎(chǔ)上更擅長理解人與商品。通過ProductGPT，以生成式人工智能幫助企業(yè)與消費(fèi)者實(shí)現(xiàn)從商品洞察、定位、設(shè)計(jì)、研發(fā)到營銷的創(chuàng)新。
