8月25日上海，超声波俱乐部第21期内部分享会与上海AI爱好者俱乐部联合举办，本期的主题是AI应用在垂直场景下如何借鉴移动互联网经验。
到场的嘉宾有：超声波创始人杨子超，上海AI爱好者俱乐部创始人马劲柏，PPTV创始人、PPIO派欧云联合创始人&CEO姚欣，云九资本合伙人任鑫，小即是大创投合伙人杨巍，上海人工智能研究院副院长周辰，超声波联合创始人、和牛商业创始人刘思雨，WordGPT创始人Cafe唐君华，Synaptic AI CEO马丁，迪卡侬数据科学家孙金钊，华为云初创生态总监姚瑶，宠星科技联合创始人、PetCine创始人&CEO任爱夫，上海青与蓝科技联合创始人郭进，上海幔尔科技有限公司CEO汪洋，百思玛特联合创始人廖竞玺，得校（上海）科技有限公司创始人徐浙龙，UnifyTech创始人万杰，上海荣泰健康集团CIO吴川常，Solyn AI产品总监刘凯，成为资本高级投资经理王凯等。
搜索被颠覆已经是现在的共识，而搜索被问答取代是一个非常重要的趋势，这期间知识类和信息类平台只会保留其社交价值，传统式搜索也将成为历史行为，AI的“直达+服务”才是最高效的。 未来会从大而全的问答，到非常垂直的垂类智能体进化，让有垂直价值的人更有势能。比如现在的短视频兴起，让一些知识分享类博主赚到了钱。将来有了智能体的加持，垂直领域的商业模式会有更好的发展。三年内AI的最大价值不是AGI，而是人人皆可用AI做自己的智能体，人人都可以通过AI放大自己的能力。实体经济早已复苏，线下AI也同样重要（比如提高人效、精准获客等）。可以类比2015年的O2O，是“连接+服务”。AI是“问答+服务”，但先要将大家的问答习惯培养起来后才能接服务。比如当大家人手一个豆包APP后，才是线下“AI服务”发展的开始。当下一些手机厂商开发的AI助手可自动打开APP下单，但这类还是属于亮肌肉大于实际意义的阶段。AI（发电机、PC、手机）是供给侧的改变，移动互联网（电网、互联网）是生产关系的改变。移动互联网的连接带来了新的资源再分配，那么借鉴历史的商业规律，AI一上来和物理强绑定是不科学的。从商业历史的发展规律来看，首先发展起来的是线上可闭环交付的（比如广告和游戏）。AI教育月入4000万的AI产品在中国诞生了，这是中国最强的GraphRAG案例，证明了AI可以杜绝幻觉的发生，只是成本有点高，但如果做to C业务成本这块是可以分担的。AI教育的启发：落地场景一定是AI为业务服务的，而不是业务为AI服务，AI有自己的能力边界的，并不是无所不能。明白它的边界在哪里，评估好它的定位，才能让它更好地服务业务。已有成熟垂直业务的企业，更应该注重如何用AI去重构原有的业务，这个价值更长远。 成本控制是目前创业最重要的事情，跟一些AI创始人交流完后，我发现两三个人的公司实际上都是赚钱的，而且比想象中好得多。借助AI创业是趋势，但直接做AI比较难。创业者要借助AI的能力去解决小（聚焦）的问题，因为巨头看不上，中型公司有成本，传统企业没能力。只要足够小，足够垂，基本上两三个人的团队上来就能赚钱。做AI产品的核心一定是聚焦自己的垂直场景，通过AI来打造一个工具，而这个工具正好又能激活用户的潜在能力，这样半AI半用户协同的数据沉淀和反馈，才是目前AI产品的核心竞争力。每一个用户通过AI可以产生价值，AI也通过用户可以持续优化和数据沉淀，这样的AI产品才能闭环运转起来。另外，互联网和移动互联网时代，产品更注重连接（人与人、人与信息、人与商品、人与服务），AI时代，产品更注重结果（人通过AI达到什么结果），所以产品围绕结果为导向的底层逻辑才更符合AI产品的发展，一定不要从连接出发做AI产品，这样的思路出发的产品必死无疑。上海AI爱好者俱乐部创始人马劲柏从技术视角出发，分享了他对RAG、知识图谱和GraphRAG相关的思考。传统生成模型（GPT）在生成文本时依赖于训练数据中的知识，可能会遇到信息过时或不完整的问题。通过RAG技术，可以得到最新且专业的知识支持，并提升模型生成的准确性和相关性。 RAG可用在问答系统、对话系统、内容生成、教育和研究、游戏等应用场景中。传统RAG的优点是可以方便地支持私有知识或领域知识；无需训练模型即可注入新知识；知识更新速度快，结合搜索引擎可做实时查询；高度可定制的输出样式等。传统RAG也有限制：生成结果的质量高度依赖检索结果、仅依赖语义相关度及关键字检索无法保证检索结果的完备性、索引阶段无法有效的表达知识之间的相关性、结果的质量受到处理过的字符串而不是事物的事实限制、上下文相关性仅限于对话文字本身、生成结果可能有与事实不一致的错误等。知识图谱的优势是通过图结构组织表示复杂的知识关系，支持快速的查询和信息检索，且可以整合不同来源和格式的数据，形成统一的知识库等。但搭建知识图谱也是消耗人力和时间的体力活，此时结合大语言模型在解析自然语言文档方面的优势，可以极大增强搭建效率。GraphRAG技术方案可以更为有效地回答分散在整个文档或知识库的知识，基于预先生成好的知识图谱回答，拥有很高的安全性及可解释性，并可以细粒度地控制访问权限，提高隐私及安全。 游戏产业一直在用AI技术辅助游戏制作，比如NPC AI过去就是行为树，现在有不少公司在探索大模型赋能NPC以及其他内容资产生成，比如场景生成、NPC动作等。从世界范围看，AI和图形引擎、和游戏的结合非常主流。育碧这种顶级游戏公司是如何使用 AI 的？WordGPT创始人Cafe唐君华给大家带来了分享。很多3A游戏公司的本质是构建世界模型。比如育碧与卡梅隆合作的产品《阿凡达：潘多拉边境》，就是通过AI与游戏技术相结合，仿真潘多拉星球，包括里面的植物生态、动物生态、阿凡达族群，各种生物之间的交互等。这一切的实现离不开育碧公司的看家引擎“Snowdrop”，那么有没有可能通过LLM加3D模型，来组成一个多模态世界模型呢？如果逻辑成立，那么这个世界模型应该包括：图形、物理和AI模型网络，和可持续进化的数据。 现在育碧的NPC生成已经能实现你跟它说一句话，它就能生成动作，还能根据NPC的高矮胖瘦、年龄等去生成不一样的动作。育碧在上海有一个研发实验室，他们与各个行业的专家合作，比如潘多拉星球的生态里有一只短吻鳄，那么这只短吻鳄几点起床、几点吃饭、几点睡觉，如何捕猎？这个不是美术的问题，也不是产品经理的问题，而是野生动物学的问题。那么就找到野生动物学专家请教，大家一起设计。
再对比一下咱们国内游戏行业的现状，还是挺让人绝望的，育碧的系统每个流程的运作我们都知道，但无法复制出来，因为背后可能花了他们五年十年、五个亿十个亿，还要跟野生动物学家、植物学家等沟通。那么现在大模型时代来了，我是不是可以用十分之一的成本将它复刻出来呢？比如我有一本野生动物学的书，里面描述了短吻鳄的习性，那么我是不是可以把这本书的内容灌进系统，让它来帮我设定？不止如此，动作生成、文案生成、支线情节触发等等，是否都可以通过AI来实现？可以预测到，育碧公司的这些顶级引擎由于AI的加持，会变得跟国产引擎或者Unity引擎一样好用，普通的程序员就可以驾驭。育碧还有一个Ubisoft Scalar，可以部署在云端进行游戏开发。其实云游戏是一个很早以前的技术，但由于成本问题，所以很难商业化。而物理渲染方面十多年来也没有什么本质上的创新。直到去年3D Gaussian Splatting（3DGS）的一篇论文出现，引发了行业地震。唐君华发现3DGS的渲染性能和质量远超之前的技术，且可以做到极低的成本。只要通过拍摄视频，上传视频到服务器里，通过显卡的运算提取，就可以生成3D画面，就像游戏一样，可以查看任意角落。而这样的场景放在传统游戏公司里，则需要一笔昂贵的预算才能制作出来。所以唐君华推测，下一代的游戏引擎可以通过3DGS加传统图形引擎混合运算来实现。传统工业化3A的开发流程，也将通过AI升级后，变成一种全新的AI Work flow，传统的流程都将被AI重塑，这里面一定蕴藏着中国玩家的机会。活动后半场，超声波创始人杨子超，上海AI爱好者俱乐部创始人马劲柏，PPTV创始人、PPIO派欧云联合创始人&CEO姚欣，云九资本合伙人任鑫，小即是大创投合伙人杨巍，上海人工智能研究院副院长周辰，WordGPT创始人Cafe唐君华进行了一场圆桌分享。 从今夜酒店特价的创始人到投资人，任鑫分享了自己角色转换的背后故事：“我第一次创业的时候非常幸运，赶上了移动互联网红利，所以收获还不错。但我现在对AI比较敬畏，目前生成式人工智能的基建层非常不稳定，所以我没办法拍脑袋做一个大的创业项目。在拿不准的时候，投资人的身份能让我看得更多、更广。所以我现在不着急把自己陷入到各种业务细节里面去，而是更广阔地和各种牛人共事、相互学习。现场的各位也可以综合自己的能力和信心后，选择对自己收益最大的方式参与到这波浪潮里来。”杨巍认为，从中短期看，现在最大的问题还是Transformer 架构在大语言模型上的边界问题，所以在没有一个相对稳定的状态出现之前，做行业模型和做小模型即通过所谓一些工程性的问题，在特定场合上将模型变得好用这个事儿其实意义没有那么大。更大的爆炸性的机会可能在两年后才会出现，现阶段我们还是要保证充足的现金流，保证自己不离场。那个时候如果你还坐在牌桌上，而且还拥有最多的实践经验，那机会就是你的。“大家不要过度专注于工具本身，尤其是目前的市场环境中，纯粹做工具或者做工具的商业化是很难的。要以整个生态的视角去看所有赛道，AI工具只是其中的一个赛道。”周辰分享，这次的《黑神话：悟空》开了个好头，重点不在于它用了多厉害的技术，而是结合了文化、IP。为什么我们一定要卷大模型，而不是去卷AI下的内容生态或者别的东西呢？大模型时代下，可能会产生新的、有价值的机会。 唐君华认为，所有用传统视频素材训练的AI 模型是不可能理解整个3D 物理世界的，比如玻璃制品和金属制品掉落到地上，结果是完全不一样的。包括现在李飞飞的创业公司World Labs 要做空间智能，如果AI不理解物理规则，那么它生成的所有视频，只要是跟我们现实有关的东西就一定会出错。只有AI 模型跟图形引擎和物理引擎结合，才能有真正意义上的世界模型产生。 “在看到Sora发布的第一天，英伟达的科学家说Sora使用了UE5生产素材学习后，我就觉得接下来文生视频这一块一定会跟游戏产业有关联。生成式AI让数字世界有了统一度量衡单位：Token，它可以描述成文字、代码、图像、视频、声音、物理和思考模式。WorldGPT的使命是通过AI与游戏产业的技术结合，形成一个全新的AI工具链，通过AI工作流以更好地帮助大家创建数字资产。”唐君华分享了自己创业的初衷
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