“面對當下問題時，請不要忽視未來技術的力量。”
9月23日，由南方財經全媒體集團旗下《21世紀經濟報道》主辦的“2022年度21世紀科技峰會”正式召開。在峰會“前沿科技篇”的主題演講上，清華大學惠妍講席教授、銜遠科技創始人、IEEE/CAAI Fellow周伯文的觀點擲地有聲。
一個顯見的例子便是“馬糞危機”。周伯文在演講開場提到，1894年的倫敦是一個人口密集的繁華大都市，當時這座城市的交通運輸完全依靠馬車，隨之而來的是英國《泰晤士報》拋出的“50 年內馬糞將淹沒倫敦”這一警示預言。
(資料圖)
最終，這一預言并未發生。時針轉至1933年，隨著汽車的出現、馬車被淘汰，隨著技術的迭代與演進，倫敦所面臨的城市問題迎刃而解。
在當下的時代中，也呈現出新的發展趨勢。周伯文指出，當前在商業領域，產品創新正驅動企業向高價值發展，另一方面，在技術領域，多模態AI理解與生成取得突破性進展，將兩者融合到一起，則帶來數智化技術賦能產品創新的產業賦能趨勢。
“新相對論”
個性化時代，消費者的角色不可同日而語。
周伯文認為，在日益增多的個性化需求持續滿足的背景下，未來10到20年，原材料分布格局將更細化、加工商分層更多樣化、制造商去中心化及更柔性、品牌分化顆粒度更細化、分銷零售渠道更扁平化，與此同時消費者需求亦將更加個性多元。
這也就意味著，未來每個消費者都可獲得自己所需的個性化產品，對于品牌商而言，對品質提升的重視、專注細分領域市場及品牌價值打造則成為“必修課”。
而圍繞品牌、產品及消費者之間的關系上，周伯文新近提出了“新相對論E=MC2”的觀察，亦即以商品為中心讓位到以消費者為中心的全新產業消費模式。其中，E為Earnings即企業利潤，它等于Merchandise(商品)乘以Customer(消費者)的平方。
在周伯文看來，個性化時代中消費者的角色更加多元化，會主動去參與商品的設計、生產、制造、創意等各個環節。企業要想進一步獲取更多收入及利潤增長，必須重視消費者在各環節全方位的參與。“誰能贏得以消費者為中心的商業模式，誰就能獲得未來，這便是‘新相對論’的核心邏輯和思想。”
交互式AI
除了商業領域的新趨勢外，近年來，人工智能技術也在持續演進中，多模態表征交互及大模型預訓練模型均取得長足進步。
周伯文指出，當前隨著人工智能技術的進步，構建跨場景、多任務、多模態的多模態基礎模型已成為可能，它也成為了當前人工智能行業的熱點與前沿。同時，在多模態融合之外，越來越多的應用在下游任務中引入自監督學習，提高多模態模型的表征能力，緩解缺少大規模監督數據的挑戰。
此外，在多模態表征方面，當前業內也越來越多地引入知識表征及推理，通過強化模型的知識和推表征理能力，提高模型的可解釋性。而隨著多模態人工智能的進展，多模態交互式AI也成為一種趨勢。
“傳統研究大多是AI模型與數據之間的交互，各類預訓練模型本質上是學習互聯網上海量的不同模態數據的內在規律，但由于數據、算力等資源限制，從數據中學習的效果可能達到上限。這也就意味著，從交互中學習預計成為一種趨勢。”周伯文判斷道。
產業數字化新機遇
消費者需求日趨個性化，對產品創新速度及成功率的要求越來越高，同時疊加多模態交互式AI的技術進展，能夠幫助企業進一步進行產品創新的打造。
“大量企業端客戶在市場洞察、消費者體驗管理、創新產品定義、產品設計等方面，急需大量數據驅動的人工智能，”周伯文表示，“在產品創新設計完成后，對產品上市后的銷售表現、上市預測以及供應鏈管理同樣擁有大量數字化及智能化需求。”
例如，某頭部品牌冰箱所生產的新款冰箱，首先利用多模態理解技術閱讀冰箱商品結構、用戶評價及相關商品的品參設計等多模態信息，然后分別設計神經網絡進行冰箱參數的結構優化、基于動態理解進行對消費者體驗及購買意愿的預測。
“兩個神經網絡互相攻防，直到負責設計的生成神經網絡生成出最優的冰箱參數，從而保證最好的消費者體驗及最高的轉化率。”周伯文指出。
在這個過程中，所有訓練均由人工智能完成，新品冰箱從設計到生產的總時長則比傳統基于大數據洞察的方式提升了83%。冰箱上市后，在同期70多款新品冰箱中銷量排名第一，在過去兩年內的銷量數據均在行業內名列前茅。
同時，當前消費者所關注的不僅是單品創新，而是完整場景中商品所能滿足的需求，這也為企業創新提出了更大挑戰。
“在復雜場景中融合多種家居產品、打造完整體驗的洞察，這對產品經理、研發、市場營銷團隊的要求極高。”周伯文表示，“如果能有效利用人工智能技術完成洞察，包括對社交媒體、商品自身屬性、消費者使用數據、場景機會、功能體驗等進行挖掘，融合生成高維度商品，這也是人工智能在產品創新方面具備的極大潛力和價值主張。”
（文章來源：21世紀經濟報道）
