当前，通用人工智能（AGI）无疑是最热的话题，伴随大模型热潮的到来，AGI的未来道路清晰可见，越来越多的企业深刻意识到它的趋势性和价值所在。
近日，由朋湖网主持的“2023年度主题分享会Live Talk”线上直播系列活动第五期顺利举办，本次直播对话贝锐科技营销总经理王磊，达观数据首席战略官CSO刘江贤、Kyligence合伙人兼副总裁李栋，共同探讨在大模型横空出世、展望AGI时代的背景下，企业如何抓住这一时代机遇，重塑行业、重构业务。
以下是直播回顾：
01 To B企业在AGI时代的新机遇是什么？
王磊先生是贝锐营销总经理，作为SaaS行业的“老兵”，在谈及To B企业在AGI时代的新机遇时，他表示：
在企业服务步入2.0的时代，AI在企业服务领域的风口来临，但目前对于AI的应用，专注To B领域的公司要以公司所在的行业和场景作为切入点。比如说我们公司的产品经一些简单的需求，或给客户做工时的评估拆解，有时候也是用ChatGPT来做的，ChatGPT的生成结果非常仔细和丰富。但是，要用ChatGPT去回答企业服务的一些专业问题，就会立马露馅，如生成企业营销的话术、人才的测评、金融行业的风控等，这些领域还是很不靠谱的，因为本质上，企业不同于人，它的决策链条流程更长。
目前，ChatGPT在企业领域还有很多不成熟的地方，目前我看到的一个比较好的切入点，就是用来对于我们to B企业做一些用户交流界面的服务，这方面还是挺靠谱的。这块也需要我们各家to B企业提前做布局。
同时，王磊先生表示，在这个AI时代，在用户交流这一领域，可能会诞生一到两家企业服务的巨头，就看谁先跑出来。但是其他的企业服务领域还需要找到适合自己的切入点，盲目的去重做一遍，把底层架构改一遍，这个可能还是要三思而后行，谋定而后动。
02 大模型在B端的商用会涉及到哪些问题与挑战？
当前，在to B商业领域中，大模型的落地面临着最大的挑战。企业必须解决各种与大模型相关的问题，其技术和服务才能发挥作用，为客户提供更好的服务。
对此，王磊先生提到，目前通用大模型现在主要应用于C端，to B领域可能我们要在行业大模型和垂直领域的大模型立马进行深挖。大模型在商用会涉及到以下几个方面的挑战：整个产品产业体系架构的挑战，如何把这些功能嫁接在它原有的一些平台、流程上，才能在特别垂类的一些流程上才发挥出价值。
王磊先生也谈到了贝锐在这方面的实践。在贝锐方面，To B业务是根据特定场景进行划分的，不同行业的特定场景需要细分来考虑。例如零售行业，可以将其应用于零售数据中台的分析，以实现对零售行业所有智能设备的远程维护。在此背景下，贝锐从一开始就在进行规划，并没有参与同质化的通用大模型竞争，而是将各种产业体系嵌入我们的特定场景应用中，将功能转变为应用场景，然后在C端，他们也可能最终出现自己的大模型。在贝锐的远程控制领域，可能也会形成自己的远程连接大模型，其他的to B企业可能最终也会形成自己的大型模型，如客服领域的大型模型、财会领域的大型模型、人才领域的大型模型等。
因此，今年3月份贝锐具有预见性地发布了全新的数字化时代一体化架构。这是AGI时代下的调整，贝锐将自己的一体化架构分为六层，来支持其在领域和场景的深耕，这是贝锐在企业服务、远程连接领域专业的大模型的商业做法。首先，贝锐从内部角度出发，在领域的行业知识上进行了挖掘，从而建立了自己行业的完整架构，并推出了各种解决方案，例如远程支持、远程运维、远程医疗行业的会诊等等。这是一个机遇，同时也是一个挑战。
03关于行业的重塑，在AGI时代下的物联网领域应该呈现怎样的发展态势？
关于AGI时代下的物联网领域应该呈现怎样的发展态势，王磊先生表示，物联网正处于一个百花齐放的下半场阶段，我们需要不断开发和探索更多应用场景，形成更多互动的方式，AGI的出现为物联网的下半场带来了无限的想象空间，特别是对大场景下企业的提效非常有帮助。
通过训练后的大模型可以自动参与行业低强度实施的响应，取代人工的工作，这为小场景提供了更多多样化、丰富的手段。我们过去主要负责数据链条中数据的采集、分析和预警处理，但没有大模型参与的情况下，这些工作都是靠人工进行的。而经过大模型的训练后，它可以自动化参与一些垂类行业的实施响应，为场景化提供了手段。
还有一些生态拓展，如芯片设计行业。在芯片设计过程中，可能需要将图纸和生产工艺放大10万倍。以前无法实现，但我们通过与AR厂商合作，结合图片识别和AI的训练，为先进制造行业提供更多赋能。这些行业中可能存在着肉眼难以判断或创新迭代速度较慢的问题，而通过AGI的发展，它们可能变得更具自主可控性，甚至超越欧美。
在物联网时代，一线企业的员工面对物联网设备时，简单操作可能还可行。但随着智能设备数量的增加，一旦现场出现问题，他们需要远程专家的诊断。因此，未来远程连接可能会在末端、终端需要协助的时候发挥作用。AI可能会取代80%的人工工作，并解决问题。因此，我们认为大模型可能构建一个生态系统，我们并不是能处理所有事情的，为了应对这种变化，我们需要不断加强我们的生态系统和护城河。
04 To B企业需要怎样的大模型能力？
去年工信部的数据显示，我国智能制造装备行业市场规模已经超过3万亿，在数字化时代，大量智能设备已广泛应用于各行各业，企业在新时代需要进行数字化的新基建。
然而，新基建意味着设备需要更智能化，需要更多的数据来进行智能分析和控制。对此，王磊先生认为，设备本身需要植入智能连接的概念，这是下一个时代的新基建。像人和设备之间的关系，人们经常需要医院治疗，而现在大量智能设备的应用，例如PLC、公控机和各种设备，都需要维护。
在未来的十年中，企业需要向大量智能设备的过渡，减轻运维人员的工作量。这些设备分布广泛且无人值守，因此使用AGI（通用人工智能）可能是解决方案之一。大量设备将更多地实现无人值守，并在碳中和领域发挥作用。
企业数字化和新基建的发展通过数字化和智能连接消除了人与设备、人与人、设备与设备之间的时空概念，使人类更加触手可及，并通过AGI实现智能操控。企业数字化在下一个十年需要智能连接作为新基建是十分重要的，这是一个巨大的机遇。
在此番历史机遇下，贝锐锐志创新，坚持投入打磨产品，用创新思维服务好更多的用户和企业客户，赋能千行百业。随着AGI的出现，贝锐将持续深化在成熟场景中的智能化程度，提高与个人用户和企业用户的交互体验，并推动更多令人惊喜的智能场景的出现。
