下载股融易安卓版
股融易手机网页版
最新
头条
业务微信号
公号二维码
在线
客服
点击咨询 工作日9-18点
您好,我们不兼容IE7以下的浏览器,建议您升级浏览器或更换浏览器
位置:首页 > 资讯 > 资讯
融资快讯 更多>>
2024-06-20

文 | 智能相对论

作者 | 佘凯文

当你的一只羊跑进别人的羊群中,怎么才能找到它?

从前人们为了区分自己的财产,会用烧红的铁块印在动物身上作为标记。在中世纪的欧洲,手工艺匠人用这种烧灼的方法在自己的手工艺品上烙下标记,以便顾客识别产品的产地和生产者,产生了最初的商标和品牌。

“品牌”(brand)一词来源于古挪威文字brandr,意思正是“打上烙印”。可见,从品牌的历史文化源头来看,品牌具有“独特标记”“印象深刻”“唯一性”等天然特性。当下,在每个行业都在疯狂内卷的背景下,品牌的“唯一性”也正在带来更多的商业价值。

6月19日,第二十一届世界品牌大会暨中国500最具价值品牌发布会召开,会上2024年《中国500最具价值品牌》榜单公布,在这份基于财务分析、消费者行为分析和品牌强度分析而获得的中国品牌阵容中,涵盖了能源、金融、化工等各个行业的佼佼者。

在这份500个品牌大名单中,有一个品牌引发了大家的注意。因为它不仅是智慧家庭领域唯一上榜的品牌,也是全球首个智慧家庭场景品牌——那就是三翼鸟。实际上这也并不是它第一次上榜,从2020年开始,三翼鸟已经连续4年获得《中国500最具价值品牌》,排名一次比一次提升。

正是这种唯一性,使得三翼鸟的品牌价值得以显现,让人不仅想问,它究竟是如何做到的?

是第一也是唯一彰显品牌价值

著名的营销学者、被誉为“现代营销学之父”的菲利普·科特勒将品牌的定义表述为“品牌是一种名称、术语、标记、符号或图案,或是他们的相互组合,用于识别企业提供给某个或某群消费者的产品或服务,并使之与竞争对手的产品或服务相区别。”

归根结底,品牌的价值区隔就在于其独有的“唯一性”。从这一角度出发,我们试图去梳理一下三翼鸟的“唯一性”价值的脉络。

通过观察,能发现从2020年三翼鸟诞生至今,其每一步都在将体验、产品、服务等维度不断“细颗粒”化,或许正是这种“做细”,让三翼鸟有了别具一格的差异化优势。

是第一个打破家电边界,也是唯一一个智慧家电家居一体化体验中心

印象中家电实体店是怎样的?分门别类的摆放,一目了然的产品?其实对消费者来说,这样的陈设早已出现审美疲劳,而且展示的内容也极其有限。

三翼鸟以场景模式率先打破门店陈设桎梏。一开始用智慧成套模式探路,打破家电隔阂,以家庭场景围绕“衣食住娱”提供成套智慧场景解决方案;2.0阶段全面实现定制化可展可销,让门店中的产品不局限于家电,而是“可见即可得”,让用户一站式购齐;如今三翼鸟体验中心全面进入5.0阶段,融入更多生态品牌,从家电到家居、从产品到生活,三翼鸟为消费者带去了截然不同的消费体验。

是第一个场景化定制,也是唯一一个智慧家电家居一体化定制平台

为什么说三翼鸟对用户服务是全链条的,在消费者以场景化方式体验完门店后,如果找到了自己需求,就会进入到下一阶段即“购买”。

如何打造出消费者心目中完美的家,无论是对于消费者还是服务方长期以来都是痛点。比如传统设计环节,需要用户、销售、设计师来回沟通,费时费力;一些产品的定制,能否符合自家户型;家电嵌入、功能集成、家装融合又是否到位,这些问题的叠加使整个设计环节变得十分冗长。

为了解决这些问题,三翼鸟行业首创了智慧家电家居一体化定制平台。针对整体设计问题,推出了智慧家电家居一体化设计模块,实现了设计即生产,为用户快速报价,快速拆单,直连工厂生产,效率大幅提升;针对沟通问题,升级ToC零售平台,让用户可以有更多方案选择,也能使设计师与用户沟通更高效;即便是用户想自行设计却不懂设计也完全没有关系,三翼鸟专门研发了“快设计”,让用户自己就能快速定制专属方案。

是第一个全流程交付,也是唯一一个智慧家电家居一体化交付平台

传统上的安装、交付基本都是“各自为战”,家电是家电、家装是家装。

而这个过程中可能就会出现许多问题,比如购买过程中需要消费者自己东奔西跑去了解、适配,且还会出现产品不配套、风格不统一、家居家电不匹配等等问题。

三翼鸟的不同之处在于,其交付的不是某个产品,而是智慧家电家居方案一体化,解决长期以来智慧家电家居不协调、不协同、不和谐等诸多痛点。

像针对最终交付,三翼鸟不是简单的配送、安装,而是将交付标准前置化,变成方案的一部分,将生活场景方案完美融合,并让用户在施工前就能完全了解。

交付之后也不是一锤子买卖,基于一体交付、一体服务、一体售后,三翼鸟将全程为用户家庭保驾护航,且场景方案交付后,用户可以通过三翼鸟数字化平台持续体验智慧生活带来的便利。通过首创行业唯一家庭智慧大脑平台“海尔智家大脑”, 用户可以定制专属的智慧场景,随时可控、随时可查。

“唯一性”彰显品牌价值

正是在这种深度“细颗粒”化之下,三翼鸟延伸出了行业“唯一性”特征。

具体而言,这种“唯一性”的价值主要体现在几个方面,首先是在竞争激烈的市场中,唯一性使品牌能够脱颖而出,形成独特的品牌定位,也能让品牌在消费者心中留下深刻印象,做到与竞争对手的有效区分;

其次是关联了消费者认知度,当消费者认为某个品牌具有独特价值时,他们更有可能成为该品牌的忠实顾客,同时,还能大幅提升企业的市场影响力,并能吸引更多潜在消费者;

最后则是“唯一性”使三翼鸟构建出独特的商业模式及技术解决方案,以此能吸引其他行业的关注,带来跨界合作的机会。

这种唯一性特征为三翼鸟构建强大的品牌价值之时,也使其形成了“正循环”。比如当下,三翼鸟场景模式所涉及的业务范围越来越广,除了家电、家居,还有装饰建材、水电路、新材料甚至是食品,因为三翼鸟的“唯一性”,这些生态品牌加入其中,继而也是在继续强化三翼鸟的“唯一性”。

“唯一性”的背后也是一种“价值共生”

三翼鸟的这种“唯一性”除了有利自身发展外,其实对消费者以及行业来说都是一种“价值共生”。

像面对消费市场,三翼鸟的战略大方向一直在根据用户需求不断的升级,用户需要更直观的体验,就将门店从成套阶段升级为了生态共创;用户需要更高效、易用的平台,就进行平台升级,于是就有了智慧家电家居一体化定制平台。

三翼鸟不断升级的背后,也是在最大程度地给予用户情绪价值,通过场景、空间、生态等多种方式,将用户带入其中并给予触动和共鸣,让产品不再是“单向触达消费者”,而是形成品牌与用户“双向互动”。

再就是对于行业来说,当下无论是家电还是家居市场毫无疑问都是“红海”,但在三翼鸟创新性将其打通,并接入更多生态后,一片全新的海洋就此出现。

可以说在其他玩家还在走单品卖货模式时,三翼鸟已经从提供家电、到赋能空间、再到打造生活方式,不断升级为行业开辟全新增长路径,成为“新家电时代”的新业态。

总之,三翼鸟在为消费市场带去全新个性化家居生活的同时,也为行业树立了创新标杆,走向了品牌与生态的共赢,这种三方共赢无疑才是行业的未来趋势。

*本文图片均来源于网络

#智能相对论 Focusing on智能新产业新服务,这是智能的家NO.237深度解读

此内容为【智能相对论】原创,

仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•AI产业新媒体;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

[详情]
2024-06-20

文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

在过去的一年多时间内,英伟达破天荒地完成了市值的“三级跳”。

一年前,英伟达的市值并尚不足1万亿美元,位居谷歌母公司Alphabet、亚马逊、苹果和微软等科技巨头之后。

时至今日,英伟达市值突破3万亿美元,超越苹果,仅次于微软。

这样的成就归功于英伟达在AI芯片领域的显著优势。随着生成式AI进入规模化爆发阶段,算力需求愈发膨胀,由此英伟达的AI芯片便成了市场的“香饽饽”。

然而,市场对算力的需求远超大众的想象,英伟达的高端芯片也是一卡难求,在这个节点上AI行业不得不在其他层面上寻求破局算力荒的新解法。

如今,在算法架构上,MoE混合专家模型凭借其在算力效率上的显著优势持续走红,成为越来越多AI厂商共同探索的新方向。

那么,MoE模型的走红,是否真的能为AI行业破解算力荒?

MoE模型剑指算力效率:优化算法,压榨性能

区别于稠密(Dense)模型,MoE模型采用采用稀疏激活机制,在处理任务的过程中往往可以根据不同的任务需求,只需要激活一部分专家网络即可,而非激活全部参数,从而很好地提高了计算效率,更高效地利用计算资源。

比如,阿里巴巴的Qwen1.5-MoE-A2.7B模型在总参数量为143亿的情况下,每次推理只激活27亿参数。类似的,DeepSeek-MoE 16B的总参数量为164亿,但每次推理只激活约28亿的参数等等。

以上这种设计,就有效平衡了模型的性能与计算资源的使用效率。

因此,尽管MoE模型通常拥有更多的参数,但由于其稀疏性,训练开销可以显著降低。又比如,在实践中,使用Qwen1.5-MoE-A2.7B相比于Qwen1.5-7B,训练成本显著降低了75%。

再以浪潮信息的源2.0-M32开源MoE模型来说,我们发现,源2.0-M32在2颗CPU,80GB内存的单台服务器上即可部署高性能推理服务,而Llama3-70B则需要在4颗80G显存的GPU服务器上才能完成部署和运行。

通过这样的对比,就可以发现,凭借MoE模型在算力效率上的显著优势便能在AI基础设施层面减少投入,缓解对高端GPU芯片的过度依赖。根据推算性能测试,如今源2.0-M32的单Token推理算力需求是Llama3-70B的1/19。

之所以能达到这样的效果,是因为MoE模型通过将模型划分为多个小型的专家网络,而这种划分允许模型在保持性能的同时,减少所需的存储空间和内存带宽。由于在训练过程中模型大小的减少,MoE模型需要的计算资源也随之减少,这意味着相比于同等性能的密集模型,MoE可以以更低的硬件成本和更短的训练时间完成训练。

可以说,MoE模型本质上是一种高效的Scaling技术,在允许参数规模拓展的过程中也为算力投入提供了一个较好的解决方案,让大模型在保证规模和精度的同时具备了加速落地的可能。

更少的算力是否意味着性能打折?

尽管MoE模型可以用较少的算力去进行训练,但这并不意味着其性能会大打折扣。

在实践中,MoE模型通过细粒度专家的设计、非从头训练的初始化方法和带有共享及路由专家的路由机制等技术创新,使模型在保持较小参数量的同时,能够激活并利用更加精细的计算资源。这也就使得MoE模型在保持高性能的同时,有效降低了计算资源消耗。

简单对比一下MoE模型和Dense模型的计算性能,源2.0-M32在支持BF16精度的2颗CPU服务器上,约20小时就能完成1万条样本的全量微调。而在同样的CPU服务器上,Llama3-70B完成全量微调则是需要约16天的时间。

由此来说,MoE模型在计算性能上并没有因为算力的问题而大打折扣,反而还提升了不少。同样的算力支持,MoE模型可以产出更智能的应用和实现更高效的性能。

这样的结果涉及MoE模型多种算法的创新和优化。MoE模型通过引入专家网络(Expert Networks)和门控机制(Gating Mechanism)实现了模型的稀疏化和模块化,但是模型的性能问题依旧还没有得到很好的解决和优化。

随后,行业继续从不同的角度对MoE模型的性能提升进行探索。其中,QLoRA微调技术是针对预训练模型的,通过对专家网络的参数进行低秩分解,将高维参数矩阵分解为低秩矩阵的乘积。然后对这些低秩矩阵和量化参数进行微调,而不是整个专家网络参数,进一步提升模型的性能。

同时,微软又提出了一个端到端的MoE训练和推理解决方案DeepSpeed-MoE,其通过深度优化MoE在并行训练中的通信,减少通信开销,并实现高效的模型并行。此外,DeepSpeed-MoE还提出了基于微调的专家排序机制,可以根据训练过程中专家的损失动态调整输入样本到专家的分配,提升效果。

总的来说,针对MoE模型的性能问题,业内一直在致力于创新和探索新的算法和技术来进行提升和优化。目前,MoE所展现出了巨大的性能潜力,并不输Dense模型。

写在最后

现阶段,算力吃紧是不争的事实,日趋激烈的算力需求促使了英伟达的“超神”故事。但是,AI大模型厂商们也并非坐以待毙,针对算法架构层面的创新和优化持续涌现,MoE模型的走红正预示着AI行业进入了算法+基础设施两手抓的阶段。

可以预见的是,MoE模型的持续迭代在解决AI算力荒的同时也在跨越式地提升AI模型的性能,把人工智能带入一个全新的发展阶段。胡适曾提到一种经典的战略思想:大胆假设,小心求证。

从某种程度来说,MoE模型的走红,恰恰是这一战略思路的呈现。AI行业对算力、性能等问题的探讨,在假设和求证中,MoE模型为人工智能找到了一条更为清晰的发展之路。

*本文图片均来源于网络

此内容为【智能相对论】原创,

仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•AI产业新媒体;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

[详情]
2024-06-19

618已经收官,从今年各大平台取消预售机制、简化流程等新动作来看,“回归用户”成为重中之重。而海尔智家从未离开用户,“以用户为中心”始终是海尔智家不变的坚持。

正因如此,今年618,海尔智家又把“第一”收入囊中。据官方统计数据,截至6月18日24时,海尔智家拿下冰箱、洗衣机、热水器、冷柜等多品类份额第一。其中除醛空调第一,超薄速吸烟机第一,超窄洗碗机类目第一,净水全网增速第一,彩电小超跑系列上市即引爆等等;同时高端表现抢眼,卡萨帝品牌逆势增长24%,稳居万元+高端家电赛道NO.1。这份成绩单,正是海尔智家通过满足用户需求、创用户最佳体验,得到用户认可的证明。

为用户升级全流程体验,有好产品更有好生活

其实,618的本质是指向用户。海尔智家以618为契机,为用户做好了买前、买中、买后的全流程体验升级,让用户不仅能无负担地买到理想产品,更能轻松享受健康、舒适的美好生活。

购买前,好玩法让用户放心选购。用户买大件家电之前,肯定要挑挑选选,尤其是线上买,看不到实机,心里多少有点不放心。海尔智家针对用户的这一痛点,通过创意视频、沉浸式场景直播等好玩法,让用户直观看到差距、轻松Get同款。

不了解产品的科技到底好在哪?海尔智家通过《海尔科技 一“站”到底》对比视频,直观呈现冰箱全空间保鲜科技、空调双风道聚合送风科技、洗衣机直驱洁净科技、油烟机有效风科技的引领性,让用户放心下单。不知道哪一款最适合自己?跟着十个勤天,一起体验618美好生活焕新季直播中的同款科技潮电与智慧场景,用户可以边看边下单,所见即所得。

购买中,好方案让用户生活升级。用户选择618期间下单,肯定想买得省、买得值。海尔智家则将618作为以旧换新落地的又一节点,乘势打造618美好生活焕新季,以好方案让用户多快好省地焕新美好生活。

一方面,针对用户多种多样的需求,海尔智家推出了健康、绿色、智慧、美居四大场景焕新方案,不管是追求生活品质、讲究绿色环保还是注重家居美学的用户,都能心满意足。像海尔精华洗洗衣机39分钟就能达到普通洗衣机62分钟的洗涤效果,省水又省电。海尔空调创新研发跃频科技和可变分流技术,不仅能15秒速冷、30秒速热,而且更节能……

另一方面,海尔智家为用户释放了诚意十足的以旧换新权益。政企双补贴最高至20%,单台最高补贴至2000元。用户只需要通过以旧换新小程序就能旧机估值、下单直接抵扣旧机的钱,非常方便省心。

购买后,好服务让用户无后顾之忧。为了让用户全程无忧,海尔智家做到了“拆送装”一体,即拆旧机、送新机、装新机一站搞定、一次就好。并且,海尔智家还能提供厨房、阳台等的局改焕新,确保用户安心体验新生活。

此外,海尔智家还能让用户更有仪式感地参与到以旧换新全链路中来。海尔京东自营旗舰店在618期间上线了“焕新喵计划”专题活动页,参与以旧换新并购买萌宠相关家电产品的用户,即可额外获得一个京东京造与海尔兄弟联名款环保猫砂盆。该猫砂盆就是旧家电经海尔智家再循环工厂拆解及专业处理后生成的新塑料,经京东自有品牌京东京造的直连工厂打造出来的。

换新只是开始,好生活要为用户面面俱到

海尔智家为用户打造的全流程购买体验,充分考虑到了用户选购是不是方便、买得值不值、用得好不好等,可谓用户要啥,海尔智家就能给啥。而这还不是全部。在海尔智家看来,换了新产品、新场景等只是好生活的开始,真正的好生活应该覆盖各个环节,方方面面都做到最好。

正因如此,除了升级用户购买的全流程体验,海尔智家在支撑用户体验持续升级的科技创新,与攸关用户长远利益的再循环布局两大方面,都做到了行业引领。

其一,海尔智家的绿色科技,能持续满足更高阶的用户需求。想要冰箱空间大、保鲜好,还想要不占厨房空间、更美观?海尔冰箱原创零嵌科技,能无缝嵌入橱柜,轻松打造极简厨房,其AI智慧保鲜能力还能为用户管理食材、推荐菜谱。想要燃气热水器稳定出热水,即使大风天也能正常工作?海尔燃气热水器原创密闭稳燃舱科技,能保证内部稳定充分燃烧,即使大风天水流、水温都不受影响,让用户畅享恒温浴……

其二,长期主义思维下,海尔智家引领的绿色再循环布局,能让用户长久受益。海尔智家打造了行业首座融合“回收-拆解-再生-再利用”为一体的家电再循环互联工厂,实现统一拆解,年可拆解废旧家电200万台,产出的铁、铝、铜、塑料等20多种材料,都能变废为宝。再循环互联工厂的建设,也从根源上解决了旧机回收处理不规范的问题,让用户更放心地参与以旧换新。

在618等节点越来越常态化的当下,用户更在意的反而是产品和体验本身。在海尔智家看来,真正抓住用户需求,让用户体验到买得值、买得对,更真正体验到生活品质的升级,才能持续拥有旺盛的生命力。

*本文图片均来源于网络

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•泛财经新媒体。

•微信十万+曝文《“维密秀”被谁杀死了?》等的创作者;

•重点关注:新商业(含直播、短视频等大文娱)、新营销、新消费(含新零售)、上市公司、新金融(含金融科技)、区块链等领域。

[详情]
2024-06-14

文 | 智能相对论

作者 | 雷歌

是时候重新定义中国的“智能汽车”了。

在仰望U8出来以前,普通人对知道的智能汽车的配置认识,智能汽车是智能驾驶+智能座舱,硬件上大概是这几样:毫米波雷达+激光雷达+智驾芯片。

仰望U8出来以后,只要一提起它,多数人的第一印象是能河里游泳,能原地掉头。但还有很多人不知道的是,仰望U8还有几个不外显的内核智能科技,那就是它的红外线夜视功能、卫星通信和车载无人机。

这些功能和激光雷达+智驾芯片的叠加,给中国“智能汽车”拓宽了定义:原来智能汽车还可以这样造、这样玩。

如果说激光雷达+毫米波雷达+智驾芯片的智能汽车,是提升人们对汽车的信心,那么叠加了红外夜视+卫星通信功能的汽车,则提升了人们对自己开车的信心。

没错,一个是对车的信心,一个是对人的信心。

那么,这种信心是怎么实现的呢?这就要从背后的技术说起了。

自适应红外夜视,让夜晚开车更有信心了

红外夜视搭载在汽车上,虽然不是比亚迪首创,但仰望U8大大优化了它的功能方案。

目前行业主流的红外夜视方案大多是“远”红外方案。仰望U8越野玩家版配备的是“远近红外夜视系统”,最大的区别在于它的智能化,它可根据行驶环境和气候环境,自动识别开启系统,切换远、近工作模式。

可以这样说,单纯的“远红外方案”只是一种简单的硬件功能。而叠加了智能芯片后的“远近红外夜视系统”是智能化的自适应方案。

据仰望官方信息,这套方案的近红外夜视摄像头分辨率达1920*1080,远红外夜视摄像头分辨率达640*512。这样一来,不光使汽车在识别外部环境时更精准,人在识别路况时也更精准。

更关键的是,这套红外夜视方案,有比激光雷达更远的探测距离,仰望官方数据显示,当车速达到120km/h时,行车的安全车距为120m,仰望U8越野玩家版的夜视系统探测距离达300m,远超安全距离。要知道,当前车载激光雷达和毫米波雷达的探测距离,都只有200米左右。

这种自适应远近红外夜视方案,在夜晚,雨雪、风沙、雾霾等能见度较低的天气时,都可全天候工作。数据显示,人们夜间行驶时间占总驾驶时间的25%,但是60%的交通事故都发生在夜间,事故概率是白天的4倍多。因此,配备了红外夜视系统的仰望U8,无疑能给驾驶者带来更强的驾驶信心和安全性。

卫星通信,不怕穿越无人区没信号

仰望U8越野玩家版的卫星通信功能,再一次强化了车主的信心。

当你在无人区穿越、偏僻地方野营陷入困境的时候,在国内任何没有三大电信运营商信号的地方,这个卫星通信功能,能让你和外界取得联系。

“联系”当然只是一种浅显的说法,用术语来说,这套卫星通信系统支持双向语音通话、双向短消息通信、紧急呼叫、GPS/北斗定位功能。

我们通过仰望官方得知,这套卫星通信系统是比亚迪和中国电信联合开发,背后终端卫星是“天通一号”卫星移动通信系统。

这套卫星通信功能的最大特点是既可以车载,也可以拆卸手持通话,这意味着即使车辆被困,人们可以拆卸卫星电话一边寻找出路一边求救。其他特点还有如能适用零下40摄氏度至零下85摄氏度环境,使用寿命不低于10年等。

车载无人机,可以娱乐也可以实用

仰望U8越野玩家版的第三个黑科技是“车载无人机”。这一功能最强的地方在于,它可以全程无需手动接触。

仰望官方表述是“深度融合的智能车载无人机系统”,通俗来理解,就是实现了汽车车机与无人机的操作系统融合。

具体表现形式是,从起飞、伴飞、拍照、降落、换电、充电全流程的自动化,这些流程可以通过中控屏或语音交互控制。无人机起飞后,它的语音提醒、仿真起飞音效、氛围灯律动等,也会传导给车机中控品。至于为什么能实现自动换电池/充电,原因在于无人机舱内配备了全自动的机械爪。

当然,配备的无人机除了玩乐性的拍照/视频之外,还有更为实用的功能,那就是探路、检测等功能。

试想下,一个科考队能用仰望U8做的事情,意味着能用它进行地理探测和生物监测。一个组队穿越无人区的车队,无人机也可以用来寻找队友,勘探前方路况。这才是“陆空协作”的最大实用价值。

我们需要更多的智能科技普及

仰望U8上的创新性智能科技当然并不止上述三点,其他如70英寸的AR-HUD能在驾驶位前方形成一个3D立体图像,行业首创的易四方泊车等技术,都扩展了当下中国智能汽车的定义。

中国的汽车智能科技仍在不断迭代更新,“智能汽车”的定义也在丰富,就像4年前车载激光雷达还是少见的智能硬件一样,每一次行业前行者的试用、试行,都给用户体验和行业革新带来震动,我们也期待“红外夜视”这类能显著提升行车安全性的功能,能在更多车型上普及,并通过市场规模化降低成本,给更多车主带去安全。

*本文图片均来源于网络

#智能相对论 Focusing on智能新产业新服务,这是智能的车NO.146深度解读

此内容为【智能相对论】原创,

仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•AI产业新媒体;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

[详情]
2024-06-12

文|新熔财经

作者|宏一

电商平台越来越难赚到用户的钱了。

数据显示,今年4月,抖音护肤与彩妆总GMV达141.72亿元,同比增长32.66%,环比下滑8.87%。

即便是最受关注的美妆类淘宝主播李佳琦,今年大促节的成绩也有些不尽如人意。据“青眼情报”数据,618预售第一日,李佳琦直播间的美妆类目GMV超26.75亿元,对比去年同期的近50亿,下跌了46%。

在9.15亿网购用户已经占据网民整体规模83.8%的当下,如何找到新的用户增量密码,俨然已成电商平台发展的重中之重。

电商低价战硝烟未尽之际,美妆正成为那块最大的试验田。

低价已是常态,美妆并不例外

自带热度与话题的美妆,是电商平台每年大促节不容忽视的“当家花旦”。

去年双十一的数据显示,天猫双11预售开启后,国内外美妆品牌均迎来超预期增长,10分钟就有12个美妆品牌破亿;京东方面,同样在双11大促开始仅10分钟内交出了“美妆品类成交额同比增长11倍”的好成绩。

这样的热度会持续至大促节结束,美妆为电商平台带去的销售额往往十分可观。

据星图数据,去年双11,综合电商平台美容护肤类目582亿元的销售额里,天猫占比68%、京东占比28%;香水彩妆类目204亿元的销售额里,天猫占比70%,京东占比19%。

也正是因此,美妆市场出现的任何消费动向都值得电商平台尽早捕捉、尽快响应。

《2023年中国人消费趋势白皮书》显示,43.1%的年轻消费者会先在不同渠道和平台比价,在确保商品品质有保障的同时,力争抢到“全网最低价”。

这波“价格敏感”的消费大潮也波及到了美妆。过去几年,高端美妆呈现疲软态势,平价美妆正在成为香饽饽。

高端美妆市场的疲软,从几大头部品牌的业绩表现足以得见。

2024财年Q3获营收、净利润双双上涨的雅诗兰黛,不仅下调了2024财年Q4及全年业绩预期,还官宣周杰伦成为旗下高端品牌海蓝之谜有史以来第一位男性全球品牌大使。

宝洁旗下知名高端品牌SK-II仍未摆脱下滑困境,其2024财年Q3财报指出,由于SK-II销售额下降,美容部门净销售额同比增长2%至35.5亿美元,但净利润下滑3%至5.87亿美元。

与之形成鲜明对比的是,平价美妆在社交平台上的关注度正与日俱增。

截至目前,#平价美妆#相关视频在抖音的最高播放量已超6000万次;小红书上,136万+篇的笔记都在讨论平价美妆。

图源:抖音

图源:小红书

美妆带来的“高收益”诱惑在前,本就困于用户规模增长的电商平台,自然不会放过这块香饽饽。一场围绕低价美妆开展的新战役已不可避免。

京东近日在“百亿补贴”频道上线的“美妆加赠”玩法,某种程度上彻底吹响了战争的号角。

具体玩法是,只要用户购买自营美妆单笔订单满一定金额,就可从赠品池中选择喜欢的赠品,包括了美妆、奢侈品、珠宝等多品类。

尽管中间出过系统后台设置出错引发的“赠品未及时发货”的乌龙,但京东最终自掏腰包、全部履约的果断之举也顺利收获了一波好感。

这位早已加入价格战的电商巨头,此前已因采销直播间的走红获得过全网关注,正需一场美妆这样明星类目里的“胜仗”进一步强化低价心智。

不止京东。宣告“回归用户”的阿里,也离不开淘天在用户基数庞大的美妆市场持续发力,为其在新周期内争取更大的竞争优势。

今年4月的淘宝“百亿秒杀节”再加码期间,平台就曾针对美妆“四大硬通货”追加100套,海蓝之谜精粹水、兰蔻小黑瓶、娇韵诗眼霜和赫莲娜黑绷带全套仅2499元。

至于“后来者”的抖音和小红书,本就坐拥内容电商得天独厚的营销优势,自然更不会放弃这块“肥肉”。

以珀莱雅为例,品牌2023年年报显示,销售费用同比增长42.59%达39.72亿元。从飞瓜数据显示的“珀莱雅2023年初的抖音带货主播达1943位”来看,抖音的收获不可谓不大。

但问题也随之而来:拼低价,真能拼来用户吗?

从卷低价到“质价比”,美妆为电商打样?

值得强调的是,打上“低价”标签的美妆产品虽然诱人,但若品质跟不上,依然容易被这届消费者“请”入冷宫。

与平价美妆相关的短视频里,不止有种草的,也有拔草的。有网友总结了一些网上很火但实际难用的平价彩妆,其中不乏美诺粉饼、古迪假睫毛等因价格友好一度被吹捧至高位的产品。

图源:抖音

正如网友在视频中指出的“便宜不是你不好用的挡箭牌”,消费者们乐于追捧低价美妆,一定是存在“保证品质”的大前提的。

这与整个零售市场当前的消费导向基本吻合。尼尔森IQ发布的《2024中国零售业发展报告》显示,中国零售市场正在从“消费升级”模式逐步过渡到“性价比导向”的新时代,性价比和高价值成为当前零售市场的核心竞争力。

由此可见,电商平台要真正达成用户增长的目的,就不应只满足于表层的价格补贴,更应注重内里更具价值的产品品质、平台服务。

要知道,一味砸流量、砸补贴的做法,不论是淘天、京东这样的传统电商平台,还是抖音、小红书这样的内容电商平台都不陌生。

而在流量红利见顶、流量玩法趋同的背景下,只有那个将价格、品质与服务平衡得更好的平台,才最有可能真正留住用户。

事实上,早在2022年底,刘强东就曾提出“低价是1,品质和服务是两个0,失去了低价优势,其它一切所谓的竞争优势都会归零。”既言明了京东对低价策略的重视,也暗示了平台的低价始终是与品质和服务挂钩的。

具体到美妆层面,被称作京东低价策略王牌的采销部门延续了刘强东反复提及的“打造出真正适合消费者的极致性价比”理念,让消费者不仅能以最优价格买到商品,还能同步收获超高品质和优质体验。

像是母亲节前夕,京东采销直播间就直接去到了韩国LG集团总部溯源,以360°参观LG工厂、镜头记录技术实验室、联合明星/美妆博主采销溯源现场直播等形式,为消费者实地揭秘了THE WHOO后的产品从研发到被购买的全过程。

这个过程,不仅大大消解了美妆消费者最在意的“产品是否为正品”的疑虑,也让用户通过线上直播对品牌产品有了更全面的了解,决策更科学、购买更安心。

品质之外,京东在服务层面也正持续精进。其联合同城运送“达达快递”最新推出的“京东秒送”服务,已经实现零售商品的最快9分钟可送达。那些刚下单美妆产品就想立马“上脸”的“心急”用户,再也不用在漫长的等待中耗尽对产品的期待了。

尽管几大平台围绕低价美妆的较量尚难见分晓,但从京东最新发布的一季度财报来看,平台的低价策略已经收效显著了。

财报显示,一季度,京东集团收入2600亿元人民币,同比增长7.0%;非美国通用会计准则下,归属于上市公司普通股股东净利润为89亿元人民币,同比增长17.2%,远超市场预期。

在618大促即将启动的关键节点,这样一份喜人的成绩单无疑将大幅提振京东的信心。

回到美妆层面,在整个零售行业追逐“低价”的激烈竞争格局下,京东选择将“百亿补贴”玩法应用到美妆之上,也将有望在开辟新用户群的同时,强化低价心智,提升平台在“全网最低价”战役里的竞争优势。

《2025美妆行业科技应用前瞻报告》曾指出,预计到2025年,中国美妆市场规模有望达到1.5万亿元。饶是卷生卷死,美妆依然是块足以令所有电商平台垂涎的大蛋糕。

但显然,京东已经开始尝到“甜头”了。

而京东背后代表的优质供应链力量,或许能将电商从低价螺旋中解脱出来,在美妆这个独特的领域,以质价比为导向改变目前的行业内卷现实。

在必然的趋势之下,行动起来的,肯定不会只有京东一个玩家。

*本文图片均来源于网络

熔财经:城市商业新媒体,区域经济链接者,产业趋势发现地。

[详情]
2024-06-12

士别三日,当刮目相看!

端午节刚过,在《汽车之家》发布的五月纯电中大型 SUV 销量排行榜上,极越的名字赫然在列,月销量历史性地突破了四位数,跻身榜单前三,力压阿维塔 11 和智己 LS6 等车型。对于每一台都标配高阶智能驾驶的极越01而言,极越是代表智驾销量的风向标。这不仅仅是简单的汽车销量过千,更是自动驾驶的销量过千。极越销量的一小步,是智驾普及的一大步。

极越 5 月销量的里程碑式突破,其实在 4 月份的北京车展就早露端倪。当时,极越的展台就设在人气天王小米汽车的正对面,斗志昂扬地跟雷军正面叫板。李强总理到北京车展一共视察了 8 家车企,当时 7 个月大的极越品牌是最年轻的一个。

其实,对关注自动驾驶和中国汽车智能化的专业汽车发烧友来说,极越的名字一点也不陌生。全世界最早做自动驾驶的公司,在美国是谷歌,在中国就是百度。10 年前百度就开始研发自动驾驶技术,并早早布局了百度地图,现在连美国特斯拉在中国都得用百度地图。百度自己不造车,因此和吉利联合投资成立了极越,专门用于其自动驾驶能力的落地。因此,极越是中国第一家原生的,真正为自动驾驶而生的车企。

极越也全面继承了吉利智能制造的能力。吉利花费 180 亿元打造的浩瀚平台,以安全、性能出名。极越01和极星、极氪、沃尔沃多款车型同属浩瀚平台,基本和售价七、八十万元的路特斯同源,特别是极越01还与极氪001、009在浙江慈溪的极氪超级工厂同一条生产线生产,在性能和安全方面有绝对保障。

极越01绝对是辆好车,车主的口碑证明了这点。

在《汽车之家》的榜单中,极越01的口碑分数高达 4.86 分,力压全场,甚至远远超过特斯拉 Model Y 的 4.33 分。跟极越01同一条生产线的极氪001,得分为 4.55 分,两者在空间、驾驶感、续航、外观、内饰、性价比等维度相差无几,最大的差距就是智能化。智能化维度,极氪001得分 3.72,极越01得分满分5分。

智能化满分不仅是车主对于极越01的智能化评价,专业机构也这么认为。海外知名咨询公司MHP(曼合普)近日发表的一份关于全球车企在电动化与智能化方面的评分图谱,根据各公司在智能化、电动化方面的表现,将各家集团/品牌放在了不同的象限。极越成为坐标象限中最突出的一个,在智能化方面的纵轴超出所有品牌,可以说是全球最智能的汽车公司。

一位极越车主在榜单发布后兴奋地在车主群中留言:「能搞定一千,就能搞定一万,我看好07!」,心情好得就像四渡赤水成功后的红军小战士。这个车主口中的07,就是极越3季度即将量产上市的一款外型酷似帕拉梅拉的掀背式轿跑车型极越07,被网友公认为“最美7系”。

极越的销售取得历史性突破一个重要的原因,跟五月份大规模开城有关。在年初,极越的自动驾驶可用城市有限,销售成绩并不亮眼。但进入五月,在北上广深杭五个城市之外,极越一口气释放了包括南京、武汉、长沙等网红城市在内的百城。开城意味着极越01在更多城市的完整可用性,这显著提升了用户的购买意愿。

根据公开信息,目前极越的门店数约为80多家,5月销售量平均到单店为十几台,这都是在目前只有极越01一款车型的情况下发生的,因此殊为不易,从某种程度也体现了极越目前的渠道能力和管理水平。

极越的月销量取得历史性突破,大家首先看到听到的是鲜花和掌声。然而,厚积方能薄发,行稳才能致远,这一点点成绩的取得对极越和工程师背景出身的 CEO 夏一平来说却并不简单。

在自动驾驶还处于提前初级阶段的中国市场,卖电动车难,卖智驾车更难。自从去年底造出一款好车之后,今年一月开始夏一平把更多的精力放在了销售和组织架构的布局上。

不同于很多高高在上的车企大佬,夏一平经常出现在一线的门店里,甚至在繁忙的工作中花一整个下午,充当销售和客服,一手了解用户对极越01产品、权益等各种细节的反馈。夏一平亲自过问销售的培训和文化建设工作,工作过程中,每到一个城市,他的第一站永远是门店,往往不提前打招呼,而是以普通顾客的身份来体验销售流程。他还会作为销售亲自接待顾客,发现问题,高效优化。夏一平从不在员工面前端架子,同事和用户从来不叫他夏总,而是以“大舅(英文名Joe的谐音)”或“夏叔”相称,亲切的宛如家人。

夏一平是所有车企大佬中,直播最勤奋的一个,没有之一。夏一平的口头禅是,“真智驾,敢直播”。从年初到现在,有公开记录的智驾直播,夏一平参与了十场以上,直播嘉宾既有百度李彦宏、搜狐张朝阳这种行业大佬,也有水哥、溜溜哥这种网红大咖。夏一平用无比的热情展示自己对极越产品的自信,来推动和普及自动驾驶。暖阳融化坚冰,正是这种对自家产品的热爱和坚持,感染了很多对自动驾驶感兴趣的潜在车主,吸引他们购买极越,提前感受未来。

在组织体系上,极越也在悄然发生着脱胎换骨的变化。特斯拉中国首批店长出身的高管成为了极越销售的领头羊。在极越上海总部大楼里,人们发现原华为荣耀国际业务的负责人、前零跑副总裁赵刚的身影。越来越多的高端人才正在涌入这家公司。

“事情正在起变化”,2024年5月汽车之家排行榜极越销量过千这样一个小事件,会成为汽车产业从“电”到“智”格局变化的新征兆吗?

*本文图片均来源于网络

[详情]
2024-06-12

文 | 螳螂观察

作者 | 易不二

近日,美团交出了一份营收利润双增长的一季报。

财报显示,2024年第一季度,美团实现营收733亿,同比增长25%;净利润54亿元,同比增长59.9%;调整后净利润为74.88亿元,同比增长36.4%。

竞争越来越激烈的存量时代,还伴随着性价比消费周期的到来,美团依然能保证自己在行业内的优势,是通过灵活调整组织架构实现业务协同,调配资源重打性价比之战,从而实现了超预期的阶段业绩交付。

组织变阵,业绩向稳

过去一年多,外界对美团的质疑不外乎几点,一是优势业务外卖正在加速触顶,到店业务又受到了来自其他流量平台的冲击。这种情况下,美团如何做出应对就成了决定股价走势的关键。

今年以来,美团动作频出,仅围绕到店到家业务就已经进行了两次大的组织架构调整。

今年2月,美团先是把到家、到店两大事业群,以及三个平台中最核心的美团平台和基础研发平台,集中交给王莆中管理。4月,美团又把到店、到家事业群和基础研发平台合并成“核心本地商业”板块,由王莆中直接出任CEO。

核心本地商业在美团的总营收中能一直稳定贡献超七成业绩,这样的调整,能够重新捋顺业务逻辑,通过整合资源和优化管理,使人事决策效率更高、资源更集中、各业务之间能更大程度地发挥协同效应,提升运营效率,做到如王兴此前所说的“相信我们能聚合力量、提升效能,更好地服务客户”。

核心本地商业各业务之间究竟是怎么互相打通、整合资源呢?这从美团几个运营运作的调整就能窥见。

比如,美团的“神会员”体系,从以往只覆盖外卖业务,已经开始逐步扩展到到店业务。这样一来,外卖业务的高频、庞大流量能够向闪购、到店业务传递。同时,美团推出的“外卖必点榜”、专门提供高性价比外卖服务的“品牌卫星店”,则将到店业务的品牌口碑、用户评价等优势向外卖场景传递渗透。

从成绩来看,聚合的力量确实让美团服务好了客户,继续扩大了外卖、到店业务的优势,也让“即时零售”这种新兴业态实现了高速增长,从而稳住了核心本地商业的增长。

财报显示,2024年一季度,美团核心本地商业实现营收546亿元,同比增长27%。

其中,美团的外卖基本盘稳中有进,年活跃用户增至近5亿,中高频用户的交易频次同比进一步提升。

不仅如此,美团还通过丰富百货、数码、美妆、服饰、宠物等众多品类的供给,成功地满足了消费者对产品多样性及质量日益增长的即时性需求,越来越多地将餐饮外卖用户转化为了美团闪购用户:一季度,美团闪购日均订单量达840万,年活跃用户数和交易频次均同比实现强劲增长。

美团 CFO 陈少晖在财报电话会上还表示,预计二季度美团闪购订单量同比增速将远高于餐饮外卖,甚至是餐饮外卖的两倍以上。

到店业务方面,得益于美团抓住了假日消费、家庭团聚等场景,通过直播、线上线下联合促销等为到店业务商户提供更高效的营销策略,从而为消费者精准提供多元化优惠服务,有效地拉动了业绩增长:一季度,到店业务交易额实现同比增长超60%,年度交易用户数同比增长超37%的交易用户数、商户数、年度活跃商户数也均创下历史新高。

可以说,美团将外卖和到店业务从内部打通形成闭环,使美团的护城河更加深厚:核心本地商业各业务之间不仅能实现流量互补互通,还能通过服务一体化强化用户对美团平台的黏性,进而加强用户心中美团平台的性价比心智。

当美团以本地生活各业务链条的有机结合,为消费者编织出了一张便宜又便捷的生活网络,以高确定性的消费满足建立起的用户信任关系,美团的护城河也随之加深,并稳定释放成财务价值。

美团管理层在业绩电话会上表示,这种协同效应也可以帮助美团在未来提高收入增速和盈利能力,预计还需要几个季度来释放这一变化的潜力。

既要性价比,更要可持续

美团聚拢核心业务,打通组织架构的“经脉”之后,运营效率就“立竿见影”地提高了,这主要在于,美团在改变之前就知道为了什么而变。

《晚点 LatePost》有报道显示,美团整合到店到家的调整“并非临时决定,而是基于过去半年的讨论决策”。

显然,在追求性价比已经成为主流消费趋势的当下,美团想要更加结构化、系统性地打出性价比这一符合时代消费趋势的招式,以精准匹配随时代在变的供需两侧。

之所以要强调性价比也需要讲究结构化、系统性,因为这比起很多平台烧钱补贴,利润换规模的简单粗暴做法,更具持续性。

结构化、系统性的低价能力,本质上追求的就是通过优化平台双边需求,在供需两侧找到一个低价平衡点,构建一个对手难以复制的低价生态。

美团正在这样做。

在需求侧,美团通过快速捕捉多场景下用户对性价比的需求,深入行业价值链,推动产品服务等创新,为消费者提供更具性价比的选择。

比如到家业务,通过“品牌卫星店”“拼好饭”项目,以丰富、优质又兼具性价比的供给,满足用户在不同外卖场景下的不同需求。

美团的“拼好饭”项目,面向的是对性价比需求更旺盛的用户群,对应的也多数是高度依赖线上订单的中小商家,这些商家只需配合美团提供定制产品,以价换量,靠更多的单量实现盈利,从而让消费者拥有更多性价比之选。

“品牌卫星店”则是让品牌连锁商家,通过提供优质且高性价比的餐饮外卖服务,更大化地发挥品牌价值,提升运营效率,为消费者带来品牌餐饮店的性价比产品。

一季度,美团“拼好饭”的日订单量峰值创下新高。同时,截至今年5月底,累计已有45个品牌开出超560家品牌卫星店。

而到店业务,美团则通过直播、特价团购及假日场景促销,为消费者精准提供多元化优惠服务。

比如,春节期间,美团与1万多家景区餐厅、数千家“必吃榜”餐厅以及近6000家低线城市的优质商户合作,通过“特价团购”“直播”“主题促销”等形式,为消费者提供了丰富的套餐选择。这也直接使得春节假期生活服务业日均消费规模同比增长了36%,较2019年增长超155%。

美团以消费者的性价比之需进行的产品与服务创新,需要打通的关卡是,在满足消费者所需的低价之上还要保证商家经营的确定性,这样,供需双方之间的性价比黏合才能长久。

为此,美团必须通过一系列能精准获客、留客的运营手段提高商家的经营效率,让低价在供需两端的匹配上既精准又可持续。

比如“拼好饭”项目,美团可以根据区域内消费者需求特点,有效整合消费者相同就餐需求,为商家提供集中选品建议,有效提升商家生产效能,从而拓量增收。与“拼好饭”有一样底层逻辑的,还有以低价撬动到店单量的“特价团”。

在运营手段上,美团也在有策略地进行资源整合,为商家赋能。

比如“神会员”体系,参与的商家虽然让出了一部分利润空间,但降低了营销的复杂度:每日放券玩法,能够助力商家更精准地实现区域用户的精准触达。而有偿付费与膨胀红包等玩法,就是以定向店铺的优惠券,实现精准用户的留存与复购。

除此之外,美团还在探索直播、短视频的更多可能性来帮助商家实现高效精准获客。第一季度,超过200个城市的40多万商家参与了美团平台直播。

财报电话会议上,王兴表示“美团仍在调整组织结构的过程中,以更好地支持和整合核心本地商业板块”,同时,“美团还在探索一种更加结构化的方法来提供补贴和促销”。

不停迭代的敏捷组织能力、建设性价比这一核心能力的长期耐心,无疑会让美团的长期增长更具确定性。

*本文图片均来源于网络

此内容为【螳螂观察】原创,

仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•泛财经新媒体。

•微信十万+曝文《“维密秀”被谁杀死了?》等的创作者;

•重点关注:新商业(含直播、短视频等大文娱)、新营销、新消费(含新零售)、上市公司、新金融(含金融科技)、区块链等领域。

[详情]
2024-06-12

文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

很久以前,在一个遥远的国度里,国王决定建造一座宏伟的宫殿,以展示国家的繁荣和权力。他邀请了全国最著名的建筑师来设计这座宫殿,这个人以其卓越的才能和智慧闻名。

然而,这位建筑师设计的宫殿虽然精美绝伦,却因为过于复杂和精细,以至于在实际施工过程中遇到了重重困难,许多技艺高超的工匠也感到力不从心。

这时,国王手下有三位普通的石匠,他们虽然没有显赫的名声,技艺也称不上顶尖,但三人经常一起工作,彼此间有着极好的默契和互补的技能。面对宫殿建设的难题,他们没有退缩,而是聚在一起讨论和思考解决方案。通过无数次的尝试和调整,他们发明了几种新的工具和施工方法,简化了复杂的建筑过程,使原本难以实施的设计变得可行。

最终,这三位平平无奇的石匠通过配合,不仅帮助解决了工程上的难题,还加快了宫殿的建设进度,确保了工程质量,让国王和所有人大为惊讶。他们的故事很快传遍了整个国度,并成了一段佳话——“众人智慧胜过一人天才”。

而这句佳话所反映出来的道理,恰恰正是目前AI行业大火的MoE混合专家模型的设计思路。目前,随着MoE模型大火,AI大模型的发展不再是追求“一人天才”,而是走向了“众人智慧”。

主流厂商越来越看重MoE模型,在新架构上他们又看到了什么样的未来?“众人智慧胜过一人天才”的佳话是否能在MoE模型上得以实现?

有多少大模型厂商在押注“众人智慧”?

目前,在海外,OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Mistral AI的Mistral、xAI的Grok-1等主流大模型都采用了MoE架构。

而在国内,昆仑万维推出的天工3.0、浪潮信息发布的源2.0-M32、通义千问团队发布的Qwen1.5-MoE-A2.7B、MiniMax全量发布的abab6、幻方量化旗下的DeepSeek发布的DeepSeek-MoE 16B等等也都属于MoE模型。

越来越多的厂商开始涉足MoE模型的开发和应用。比起“众人智慧”,MoE模型的具体工作原理更接近中国的一句古语“术业有专攻”,通过把任务分门别类,然后分给多个特定的“专家”进行解决。

它的工作流程大致如此,首先数据会被分割为多个区块(token),然后通过门控网络技术(Gating Network)再把每组数据分配到特定的专家模型(Experts)进行处理,也就是让专业的人处理专业的事,最终汇总所有专家的处理结果,根据关联性加权输出答案。

当然,这只是一个大致的思路,关于门控网络的位置、模型、专家数量、以及MoE与Transformer架构的具体结合方案,各家方案都不尽相同,也逐渐成为各家竞争的方向——谁的算法更优,便能在这个流程上拉开MoE模型之间的差距。

像浪潮信息就提出了基于注意力机制的门控网络(Attention Router),这种算法结构的亮点在于可以通过局部过滤增强的注意力机制(LFA Localized Filtering-based Attention),率先学习相邻词之间的关联性,然后再计算全局关联性的方法,能够更好地学习到自然语言的局部和全局的语言特征,对于自然语言的关联语义理解更准确,从而更好地匹配专家模型,保证了专家之间协同处理数据的水平,促使模型精度得以提升。

基于注意力机制的门控网络(Attention Router)

抛开目前各家厂商在算法结构上的创新与优化不谈,MoE模型这种工作思路本身所带来的性能提升就非常显著——通过细粒度的数据分割和专家匹配,从而实现了更高的专家专业化和知识覆盖。

这使得MoE模型在处理处理复杂任务时能够更准确地捕捉和利用相关知识,提高了模型的性能和适用范围。因此,「智能相对论」尝试了去体验天工3.0加持的AI搜索,就发现对于用户较为笼统的问题,AI居然可以快速的完成拆解,并给出多个项目参数的详细对比,属实是强大。

天工AI搜索提问“对比一下小米su7和特斯拉model3”所得出的结果

由此我们可以看到,AI在对比两款车型的过程中,巧妙地将这一问题拆解成了续航里程、动力性能、外观设计、内饰设计、智能化与自动驾驶、市场表现与用户口碑、价格等多个项目,分别处理得出较为完整且专业的答案。

这种“众人智慧”的结果,更是“术业有专攻”的优势——MoE模型之所以受到越来越多厂商的关注,首要的关键就在于其所带来的全新解决问题的思路促使模型的性能得到了较为显著的提高。特别是伴随着行业复杂问题的涌现,这一优势将使得MoE模型得到更广泛的应用。

各大厂商争先开源MoE模型的背后

在MoE模型被广泛应用的同时,也有部分厂商争先开源了自家的MoE模型。前不久,昆仑万维宣布开源2千亿参数的Skywork-MoE。而在此之前,浪潮信息的源2.0-M32、DeepSeek的DeepSeek-MoE 16B等,也都纷纷开源。

开源的意义在于让MoE模型更好的普及。那么,对于市场而言,为什么要选择MoE模型?

抛开性能来说,MoE模型更突出的一点优势则在于算力效率的提升。

DeepSeek-MoE 16B在保持与7B参数规模模型相当的性能的同时,只需要大约40%的计算量。而37亿参数的源2.0-M32在取得与700亿参数LLaMA3相当性能水平的同时,所消耗的算力也仅为LLaMA3的1/19。

也就意味着,同样的智能水平,MoE模型可以用更少的计算量和内存需求来实现。这得益于MoE模型在应用中并非要完全激活所有专家网络,而只需要激活部分专家网络就可以解决相关问题,很好避免了过去“杀鸡用牛刀”的尴尬局面。

举个例子,尽管DeepSeek-MoE 16B的总参数量为16.4B,但每次推理只激活约2.8B的参数。与此同时,它的部署成本较低,可以在单卡40G GPU上进行部署,这使得它在实际应用中更加轻量化、灵活且经济。

在当前算力资源越来越紧张的局面下,MoE模型的出现和应用可以说为行业提供了一个较为现实且理想的解决方案。

更值得一提的是,MoE模型还可以轻松扩展到成百上千个专家,使得模型容量极大增加,同时也允许在大型分布式系统上进行并行计算。由于各个专家只负责一部分数据处理,因此在保持模型性能的同时,又能显著降低了单个节点的内存和计算需求。

如此一来,AI能力的普惠便有了非常可行的路径。这样的特性再加上厂商开源,将促使更多中小企业不需要重复投入大模型研发以及花费过多算力资源的情况下便能接入AI大模型,获取相关的AI能力,促进技术普及和行业创新。

当然,在这个过程中,MoE模型厂商们在为市场提供开源技术的同时,也有机会吸引更多企业转化成为付费用户,进而走通商业化路径。毕竟,MoE模型的优势摆在眼前,接下来或许将有更多的企业斗都会尝试新的架构来拓展AI能力,越早开源越能吸引更多市场主体接触并参与其中。

开源本身是对行业趋势的一种认知判断和提前布局,由此来说MoE模型具有成为未来AI能力普惠的关键。

写在最后

MoE大模型作为当前人工智能领域的技术热点,其独特的架构和卓越的性能为人工智能的发展带来了新的机遇。不管是应用还是开源,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,MoE大模型有望在更多领域发挥巨大的潜力。

如同开篇的寓言故事,人们或许会在开始追求惊才艳艳的“一人天才”,但是在实践过程中也会逐渐发现懂得配合和互补的“众人智慧”才是建造落地的关键,就如同现在AI领域的MoE大模型大火。

*本文图片均来源于网络

此内容为【智能相对论】原创,

仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•AI产业新媒体;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

[详情]
2024-06-06

文 | 智能相对论

作者 | 沈浪

随着OpenAI在2024开年发布Sora引爆市场,视频大模型成了新一代“全球通杀”的AI技术,也让业界对谁能成为“中国版Sora”充满了期待。

其结果,是各类厂商在庞大的市场蛋糕驱动下,都不可避免地争做“中国版Sora”。而正如历次技术重大革新浪潮中,“中国版”的名头并非谁最先做出来,谁就能戴上王冠,其背后,自带两重要求:

首先,“中国版”本身意味着对本土内容创作有直接的驱动价值,否则大模型创新价值将减少,陷入“别人有所以我才要有”的逻辑中,而不是真正围绕本土价值展开。这是价值标准和导向。

然后,要能力够强、够全面,要能对标到“Sora”的能力方向,而不是差较远。这是基础也是底气。

“中国版”+“Sora”,组合起来,才是“中国版Sora”。

欣慰的是,智能相对论发现,目前业内部分大模型已开始展现这一潜力。今年1月初,AIGC软件A股上市公司万兴科技(300624.SZ)发布了国内首个专注于数字创意领域的音视频多媒体大模型——万兴“天幕”,并凭借大模型在视频、音频、图像、文本等多媒体领域的强大能力,吸引了业界的广泛关注。据介绍,万兴“天幕”依托15亿用户行为数据和百亿本土化音视频数据,具备近百项音视频原子能力,并已通过中央网信办备案。

前不久,万兴“天幕”正式开放公测,提供了包括文生视频、文生音乐、文生音效、文生图等等多样化功能的测试入口,其中文生视频功能支持一键生成60秒+视频。上周末,睽违4年的《歌手2024》震撼开唱,而据透露,节目片头中部分画面便是由万兴“天幕”支持生成,超高清晰度的精致画面更是吊足了视频从业者的胃口。

(《歌手》片头部分画面由万兴“天幕”技术加持生成)

万兴“天幕”综合能力究竟如何,有是否真的能生成60+秒视频?《智能相对论》特别在万兴“天幕”近期公测期间,体验了相关能力。

1.基本操作:小白友好,可体验7大功能

(万兴“天幕”公测页面)

打开万兴“天幕”的公测页面,7大功能陈列在左侧功能栏,包括文生视频、视频风格化、文生音乐、视频配乐、文生音效、文生图、图生图,完美契合了“音视频大模型”这一定位。

目前,每个功能每日可进行10次生成;具体到操作层面,每个功能的操作都很简单,基本都只需要进行prompt输入+选择风格即可生成,新手也可快速上手,符合其“赋能创作者”的定位。

2.文生视频功能实测:“中国特色”理解力及生成效果表现优异

在万兴“天幕”的介绍中,“本土化音视频数据”引人注目。目前包括Sora、MidJourney等在内的大部分视频/图像生成模型,都主要是以海外数据进行训练,对中国元素的生成仍旧不尽如人意。作为国产音视频大模型的先锋者,除了视频整体效果外,万兴“天幕”在“中国特色”内容的生成层面表现如何,也是我们这次测评的重点之一。

点开文生视频功能页,输入描述词“张家界美丽的自然风光,包括其标志性的柱状山脉、茂密的森林和云雾缭绕的景观”。等待5分钟后,一段60秒长度的视频就生成出来了。单从生成效率来看,天幕表现不错。

(万兴“天幕”文生视频页面)

接下来具体看看生成效果。

描述词还原度方面,表现得可圈可点——张家界的景色特点鲜明,奇峰耸立、山峦叠嶂、云雾缭绕,且整体画面自然真实,细节上也完成得不错。此外值得注意的是,天幕在没有任何动作、情节描写的简短描述词的基础上,进行了不少“自我创作”,不仅有远景近景以及视角的变幻,还可根据自己的理解,在画面中增加了河流、寺庙、花朵等视觉元素,让1分钟时长的视频内容更丰富、变化更多样。

(万兴“天幕”部分视频生成效果)

3.多媒体内容生成实测:“六边形战士”发挥稳定

作为全国首个音视频多媒体大模型,天幕不仅仅具备文生视频能力,更集合了音频、图像等其他多媒体种类的内容生成能力。接下来,就一起来看看天幕在其他内容类型上的表现吧。

首先是图像生成。还是张家界,这次我们加点人物进去,选取“电影打光”风格,输入提示词“一名游客在张家界快乐地游玩,写实风格”,几秒后图片就生成出来了。

从生成效果来看,景色展示一如既往的稳定,这次描述词中没有具体的景色描写,但是可以看到张家界的特色依旧很明显。

此外,图片中还有一个细节非常惊喜。描述词中强调人的特征,但是天幕自然而然生成了中国人的形象,不论是画面中的主要人物还是作为背景展现的其他游客形象,都是清一色的黑头发黄皮肤。自信大方的笑容,自然轻松的体态,非常符合日常的穿着。

(万兴“天幕”文生图效果)

接下来,看看文生音效的表现。输入描述词“鸟叫声”即可生成,很快就生成出10秒的音频出来。质量方面,鸟叫声非常清脆逼真,用来作为视频的背景音效毫无问题。

(文生音效页面)

综合来看,天幕已经具备了多模态处理能力,任务完成度和一致性上表现不错,已经初现“六边形战士”雏形,是目前市面上少见的以本土内容为核心进行训练及生成的大模型。随着后续技术的持续发展,通过不断的打磨及投喂训练,相信天幕会是一个非常不错的产品。

4.天幕未来展望:素材“弹药”生产商

从实际体验层面,天幕在风景、场景类画面生成上确实表现不错,同时还具备音频、图像等多模态内容的生成能力。结合目前透露的信息来看,万兴科技为天幕规划的未来发展方向已呼之欲出:相较业界普遍讨论的所谓“一键成片”“AI生成成品视频”,天幕当前阶段在素材类内容生成上表现突出,可为商业广告、影视、旅游、社媒等视频创作提供丰富的素材“弹药”。

这也符合技术发展规律以及商业化落地基本逻辑。技术层面,由于数据集限制以及理解难度的指数级上升,视频生成技术在完成度上仍有较大提升空间,其中自然景色类视频相较人像类视频的视频数据更充分、完成度较高。

商业逻辑层面,视频市场规模正在不断扩大,但AI内容在其中的切入角度还需要持续探索。目前来看,空镜头类素材在商业化层面的优先级更高,人像类视频则通常倾向于真人出镜,还需要经历一定的技术和效果跨越。

总之,实测下来,可以说,“中国版Sora”是业界期许,也在万兴“天幕”上看到可能性。应用驱动大模型发展、磨炼技术实力,以万兴科技为代表的先锋者仍在持续探索和实践。相信假以时日,万兴科技为代表的国产厂商,将带领从业者们共同奔赴更美好的AI+视频未来。

此内容为【智能相对论】原创,

•AI产业新媒体;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

[详情]
2024-06-01

飞机呼啸而过、汽车奔流不息、轮船鸣笛远行……

每天,社会、经济都在石油的驱动下,以高速方式繁忙运转着。

有了石油这个现代社会经济的血液,整个世界都在呼吸。而从原料到最终的产品,石油工业也形成了一条很长的产业链、技术链。

故事的开篇,便是对深埋数亿年的石油资源的勘探。

随着数字化的演进,如何更好地辅助石油的勘探工作,解决数据存储难题,是中国石化物探院和华为数据存储续写下的数智化故事。

用数字放大镜解地下谜题,找到深藏的石油

世界上最早的石油勘探开始于19世界早期,主要靠“目视”。但随着石油工业的进化,寻找石油的方式后续不断进化,运用重力、电、磁等进行的油气勘探逐步成熟。这其中,利用地震声呐数据分析的方法是主流之一。

其原理,是在油田上发射声呐,经过油田、土的折射,数据会产生变化,收集这些数据,利用已有的算法进行计算,就可以在数字世界获得一个现实世界地下的截面图,直白告诉你哪里有油。

这就需要利用到油气勘探软件。全球范围内,欧美的OMEGA、CGG等软件较为常用,我国的油气勘探也是如此。

但是,随着国内自主创新能力的提升,自研勘探软件正迈出坚实的步伐。

其中,中国石化物探院研发的大数据时代新一代地震勘探软件平台π-frame已经在胜利油田、西北油田、江汉油田等得到广泛应用,让石油勘探的效率和准确性都得到了极大提升。

π-frame突出的特点,是拥有海量数据管理能力及高效数据并行处理机制,实现了面向复杂地表、复杂构造、复杂储层的地震处理技术体系。

直白地说,可以承受很大的数据量,解更复杂的算法方程,从而适应更复杂的地质情况,在更多样化的地下环境中找到石油。

自2011年启动到现在,π-frame平台经过多次迭代目前已经步入智能化时代,通过人工智能地震处理解释功能模块,帮助在数字世界里进行着地下状况的建模、成像工作。

目前,π-frame已实施了两期共11个工区的推广应用,已经在产业上游帮助中国石油工业提升核心竞争力。

然而,π-frame在发展过程中,也面临突出的数据存储问题。

从石油勘探的性质不难发现,这是一个“先易后难”的工作,容易找到的都已经被勘探到,剩下的只会越来越复杂。

我国的石油勘探,现在也逐步往深层、页岩、深水等领域走,到更深的地方才更有机会。

π-frame需要采集勘探数据,进行数据治理、属性提取、构造追踪、数据解释等一系列的工作,进而推断油气藏的位置。这意味着地质情况复杂一点,数据量就会成倍增加——原始地震数据规模从10年前的几TB暴增到如今的动辄30-50TB,甚至出现单工区450TB的数据规模。

在这种背景下,π-frame面临数据存储跟不上业务生产的状况。

这是因为,π-frame之前采用的是存算一体的模式,数据和服务器计算“绑定”在一起,原有数据存储的空间不够需要扩容,但算力又大大超过需求,而扩节点满足数据需要就需要同步扩算力,会直接造成资源浪费。

此外,原存算一体架构采用服务器本地盘做存储,只能采用双副本的数据保护方案,磁盘利用率不高,且可靠性和安全性相较于专业存储也存在一定的差距。这时候,存储走向池化、专业化,以应对海量数据爆发的严峻挑战,就成为必然的选择。

握紧存储这个数字手柄,才能高效“解谜”

在迫切的需求下,π-frame选择了华为数据存储,采用华为OceanStor Pacific分布式存储集群代替本地硬盘,实现存算分离的改造。

专业的存储,首先带来的资源的高效利用。

由于计算/存储资源解耦,存储空间的扩大可以“自由”完成、灵活扩展,业务层面能够更加需求导向而非受限于底层IT系统进行规划,其扩容、维护的难度也大大降低——“你只管对我提数据量的扩展要求,都能够轻松办到,不限制你软件与业务的发挥。”

此外,专业存储相对于服务器本地盘,还能提供更加稳定可靠的存储服务,可靠性达99.9999%,数据安全性大幅提高。

既要、又要、还要,一套专业存储,都解决了。

值得一提的是,OceanStor Pacific的技术特性,又使得这一改造近乎“无感”进行。

应用层不需要开发适配,安装维护简单,无需安装插件,原本π-frame的数据存储Hadoop集群,能够通过一个HDFS标准接口直接访问存储,100%的接口兼容能力,让底层的数据改造对业务层面没有明显的影响,也能最大程度兼容主流大数据组件,支撑在数字世界“构建”地下世界、寻找石油的一系列数据互动要求。

Hadoop集群和存储是独立部署的,部署完,在Hadoop集群里直接将关联的访问域名改成HDFS域名即可,有点类似于普通人上网改了个网址就找到新的网页,配置也十分简单。

不知不觉间,每一次数据采集与分析处理的同时,存储系统的改造就已经默默完成了。

这种改造升级,让勘测埋藏数亿年的石油宝藏的效率与效果大大提升。

东营市境内的胜利油田牛庄三维工区涉及3市5县,满叠面积295平方公里的范围内需要进行单点高密度信息采集来保证石油勘探的效果,而其产生的数据量则对应高达21TB。

通过部署华为OceanStor Pacific 9550,10个节点,目前该工区已经全部完成叠前预处理、叠前时间偏移成像处理工作,保障了高密度数据采集、高效率数据处理。

当π-frame用数字化放大镜解地下谜题时,华为OceanStor Pacific分布式存储集群就成了那个起到支撑作用的“数字手柄”,帮助更多石油宝藏能够从地下来到地上,走入社会、经济生活,流淌起来。

结语

石油这种宝贵而不可或缺的资源,在地球上分布并不是很均匀。有的国家石油资源很丰富,“富得流油”,有的却没什么石油储藏。

我国是石油资源相对缺乏的国家,石油勘探尤为重要,π-frame成为我国石油勘探技术发展的重要产物。

但软件的发展往往也会面临各种挑战,其中存储技术成为大数据量下绕不过去的瓶颈,也承载着配合智能化等前沿技术能力发展的责任。

在华为数据存储的帮助下,我国的石油勘探软件成功解决了“后顾之忧”,摆脱了关键的瓶颈问题。

从勘探技术创新发展来看,这使得石油产业链上游占据重要“关隘”位置的勘探将由我们自己把守,石油勘探的形式进一步丰富、效果进一步强化;从业务升级来看,这将直接帮助企业在寻找石油资源的效率上大跨步前进,实现降本增效;从宏观发展层面,这还将直接帮助我国石油产业获得更多的本土石油来源,挖掘深埋这片土地之下的宝藏,为千行百业注入最重要的能量。

无论如何,底层存储创新,正在与人工智能创新(典型如冶炼厂的智能巡检)等数字化服务,共同推动石油产业全链条升级,为国民经济保驾护航。

而这,才是真正有温度、有价值的技术。

*本文图片均来源于网络

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•AI产业新媒体;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

[详情]
2024-05-31

文 | 螳螂观察

作者 | 凯乐

作为一个大龄未婚男青年,我承认,我很懒。

有多懒?就连用来偷懒的扫地机器人我也一直懒得去买。

要不是朋友实在看不下去,在前不久生日时送了我一台二手扫地机器人(没错,是他升级后剩下的),估计我和扫地、拖地这件事,真的算是彻底告别了。

但我必须要澄清的是,我家的乱绝不是我一个人的问题,我家那条傻狗肯定才是罪魁祸首,毕竟我又不掉毛。

为了配合扫地机器人的工作,我不得不对家里进行简单的清理,至少地板上的东西终于都物归原位了。

可真的是好景不长啊,有天我疲惫的地下班回家后,看到家里的情况,几乎就要崩溃了,地上一条条黄线,仿佛成为了压倒我的一根根稻草,C语言我真没忍住就脱口而出了。

那条傻狗不知道又在哪里乱拉了,而那台二手扫地机器人顺理成章地给拖了个满屋。说真的,一时半会我竟不知道究竟该把他俩谁丢掉,或者要不我走?

怎么清理的?我甚至都不敢喊保洁,我怕人家鄙视我,足足花了我3个小时,是又拖又洗,哪怕之后的一个星期,我内心都感觉极其膈应,感觉不是房子脏了,而是住在里面的我脏了。

至于为什么没拍照,一是我不想再回忆起这段故事,二是我确实被气忘了。这是事前给他们拍的,一个比一个傻有没有?

发生了这样的事,我当然很不爽,但我相信我绝不会是唯一的受害者,于是上网看了看,好嘛,比我夸张的真就还一大把。

为了你们的身心健康,我仁慈地给打了码,总之就是各种机器、基站,全都是一片“金黄”,我家不是最新基站款我真的是庆幸。

在网上随便翻了翻,最早有关扫地机器人“玩屎”的案例可以追溯到2016年也就是8年前,之后几乎每年都会出现几个新的“玩屎”故事。

怎么地?这么多年了,扫地机器人就是戒不掉这一口?

说实话就我几天的体验来看,抛开玩屎这件事不谈,扫地机器人给我的体验感整体还算是不错的,毕竟不用自己动手,地面就能干干净净,我也乐得清闲。

所以即便之前那台肯定不能用了,我也有再买一台的想法。

加上这件事也算是激发了我对扫地机器人的“兴趣”,这个行业到底是个什么情况,我决定“下楼”真正了解下,没想到还真有惊喜。

第一个感受是,这个行业真卷啊,同一个品牌的线下线上渠道居然都在相互Diss。

我化身消费者去到门店,也是想先了解下价格。没想到水这么深,某品牌今年一季度推出某系列最新款,其官网售价4500+,电商平台售价超过4000,而线下门店的价格却不足3700,且还可以再谈。

自线上电商渠道普及以来,无数的生活经验都在告诉我们,线上一定比线下便宜。即便这两年,市场在重回线下,同价也基本是底线了,然而这家扫地机器人的店员却给了我一个完全意想不到的答案。

还从店员口中还得知,原来扫地机器人产品也有线上特供款,打出的型号是一样的型号,但可能用料不同,甚至会出现一定减配,为的就是最求所谓的极致性价比。

第二个感受是,原来行业口碑多不好,品牌们自己也门清啊。

或许是太久没开张,店员喋喋不休地跟我说着线上渠道的各种不好,说得最多的就是售后问题,店员直言售后一直是扫地机器人行业的一个大毛病,但线上线下购买又有不同,若是线上购买,售后繁琐不及时不说,还有可能白忙一场,到头来钱花了还没修好。

线下门店就不存在这样的问题,买了我们的产品就相当于我们店铺的VIP,获得的第一个权益就是服务质量的绝对保障,产品出了什么问题我们有专人帮你跟进,若是时间太长我们也可以给你先提供一个旧款让你先用着。

再就是在购买耗材这件事上,一般线上买耗材一年大概需要个6、700左右,而他们线下能打5折。

一番言语下来,我算是被小刀剌屁股,开了眼了。

好家伙,原来扫地机器人赛道如今已经“卷”得这么抽象了?

虽说商战就像打电话,不是你先挂,就是我先挂。

但想必此时线上渠道要是听到了这番话,最像说的一定是“你不挂就不挂,拔我电话卡算哪门子本事?”

也算是不查不知道,一查吓一跳。

在黑猫平台上,搜索扫地机器人相关投诉词条有6000多条,而直接搜索扫地机器人售后则显示有1163条,但根据实际观察,许多投诉中并未包含售后词缀,可最终投诉都是指向品牌售后环节,所以粗略一看,整个投诉中有关售后的占比接近一半。

这么一来,也确实多少坚定了我线下购买的想法。

可货比三家总是没错的,单一品牌自身都这么卷了,那行业内卷程度还不上天?

于是,我又结合实体店和网上资讯看看了其他品牌。

再次被惊到的是,扫地机器人这东西更新换代也太快了,不会我前脚买回家后脚就成为淘汰货吧?

粗略数了下,少一点的像科沃斯,从去年8月至今推出了3款不同的扫地机器人;多的像石头,同样自去年8月至今,已经推出了5款全新或升级产品。

再加上追觅、云鲸、添可、米家、海尔等等品牌,短短半年时间怕是已经有了数十款新品问世。

至于为什么要推这么多新品?站在品牌角度不难理解,就是“广撒网,多敛鱼”。每个型号的产品稍稍做出些改动,说不定就能满足不同消费人群的需求。

只能说想法没错,但是否还是太理想化了一些?

扫地机器人产品说名声,绝大多数人肯定都听过,但要说真正了解的又有多少?

在外形、基本功能、清洁方式等基础环节大差不差的情况下,多一个摄像头、少一个摄像头,吸力80分吸力90分,消费者真的会在意?

就比如石头科技,半年间数款产品被推出,可价格基本都在3500+至5000+之间,使这种看似多选的情况,在被价格焊死后,其实并不是真正的多选。

从2018年至2022年算是扫地机器人行业的一个高速期,产品价格在技术和市场需求的双重推动下,开始不断上涨,奥维云网数据2020年行业均价还是1687,到了2022年均价近乎翻倍,达到3175元。

价格垂直上升,导致的结果就是销量大幅下降,数据显示2023年我国的扫地机器人市场,线上销售量同比下降了22.58%,线下销售量同比下降了26.78%。

所以也能看出,价格永远都是我们这种“外行”也是最普通消费者的第一考量。

另外,一个让我惊讶的点在于,扫地机器产品迭代快就算了,但也太不保值了。向前面提到的某品牌新品,上市一两个月时间,线下门店就能便宜300-500,虽说我不需要它保值,可我也不想当冤大头啊。

就像我可以原谅你的谎言,但你不能当我真傻吧。

关于是否要再买个扫地机器人,当然还有那个最最重要的问题,就是扫地机器人能不能不玩屎,某品牌实体店店员给了我两个堪称绝妙的解决方案,第一你不会先将它扫走吗?第二你可以训练你家宠物定点解决啊。

好嘛,本来是扫地机器人或者狗的问题,怎么突然变成我的问题了?果然,我走才是真解。

要不要听听你在说什么?

我买个扫地机器人还要24小时在家守着看它拉没拉?

要是能让它每次都去厕所解决,我需要问出这个问题?

关于第二个建议我不是没有认真考虑过,但当我看到它那不太聪明的样子,还是算了,养着它就不要想扫地机器人了,不然对机器人不好。

也不是绝对。点名“云鲸”,因为这是唯一一家店员明确告诉我,他们最新的产品是能绕开“狗屎”的。

云鲸最新款产品逍遥001就能实现避开那些“脏东西”。我也上网查了查原因,据了解现阶段几乎还没有一台扫地机器人是使用的真正双目构建立体图避障的,很多称使用了双目结构的大都是噱头,基本上都是单目在工作,另一个摄像头不起作用,绝大部分机器还是在使用三角测距法,这就会导致判断不准确,使漏扫、识别出错、识别数量不多变成通病。

云鲸的底气在于,采用了行业首个双芯双目架构的全智能空间感知系统,配备了两颗视场角(FOV)高达136°的超高清RGB摄像头,使得机器人在清洁过程中能实时观测及识别超100种家庭物品,可实现5mm最小精度识别,轻松识别玩具、数据线甚至是口红硬币什么的,“脏东西”自然也能绕开。

当然以上的这些我也只是“道听途说”,真正有没有这么厉害还有待考证。但云鲸还是值得单拿出来表扬一下,能在行业“讳莫如深”的话题上,大胆给出结论并直言自己能完成,没有技术兜底仅仅依靠勇气显然是不够的。

总之,在大致了解一番后,在扫地机器人“玩屎”这件事上,最开始以为是狗傻,后来才知道是扫地机器人傻,其实最根本还是我傻,毕竟我曾寄希望于他两。

所以说到底,扫地机器人到底要不要买?狗子和它是不是只能二选一,这对我来说依旧还是一个问题。

*本文图片均来源于网络

此内容为【螳螂观察】原创,

仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•泛财经新媒体。

•微信十万+曝文《“维密秀”被谁杀死了?》等的创作者;

•重点关注:新商业(含直播、短视频等大文娱)、新营销、新消费(含新零售)、上市公司、新金融(含金融科技)、区块链等领域。

[详情]
2024-05-30

文 | 智能相对论

作者 | 叶远风

产业升级如火如荼,通过数字化、智能化来激发“新动能”,已经成为普遍共识。

但是,作为一个泛概念,“新动能”到底是什么,又如何具体到一些举措、动作上,才能确保落地,从而切实推动产业升级?业界需要一个关于“新动能”如何被激发的切实路线图。

事实上,针对产业升级的“新动能”,最终还是要回归产业发展的方方面面。产业业务的创新变革能力,产业发展资源的利用能力,产业市场的价值落地能力,以及具体操作中,产业标杆的引领能力,都是“新动能”具象化提升的目标。

最近,第七届数字中国建设峰会举办,其中2024智算云生态大会·智算云论坛上,天翼云对外公布了一系列升级产品及生态矩阵建设,打造了“算力·平台·数据·模型·应用”五位一体的智算云能力体系。

作为云服务国家队,天翼云正在以全新的智算云布局,为数字经济发展与数字中国建设注入澎湃动能——从产业升级的视角看,其一系列动作,就是数字“新动能”激发的完整路径。

产业创新变革:全面打通智能化变革的技术需求

“新动能”,首先要直面的是“旧动能”。

过去产业发展依赖的一系列方式方法(例如过分依赖资源或者劳动力),都需要改变,而在智能化浪潮尤其是大模型到来后,通过AI来实现产业创新变革甚至“再造”,全面深入业务过程,向创新技术要效益、效率,已经是普遍共识。

无论是以“产业+AI”来直接推动传统产业转型,还是以“AI+产业”直接催生新产业、新业态和新模式,以大模型为代表的智能化创新都表现出极强的潜力。

因此,做好智能化,就是产业升级的“新动能”。

怎么做?逻辑上不复杂,从智能化最基本的算力开始,到最后的产业应用落地,“全部拉通”。

因此,基于云计算载体,可以看到目前业界积极追求各种全周期、全体系化服务,说到底,还是帮助那些数字化、智能化能力相对薄弱的产业主体(目前国内产业很多主体都面临这样的境况)或者服务商、开发者,一次性构建起智能化能力。

而一直在智算云上积极创新的天翼云,在这方面更为深入。

基于“算力·平台·数据·模型·应用”五位一体的智算云能力体系,在算力、模型、数据、应用等各个方面加强生态合作,为AI开发者提供“供得上、用得起、用得好”的智算服务,天翼云打造的智算云能力体系,就是在做这样一件事。

在智能化的源头缺算力,天翼云就在算力层面进行了多层次智算算力布局,典型如在北京、上海建设了万卡级超大规模智算中心,通过技术创新实现万卡高速互联、高吞吐无损通信,做到了数据中心能效和智算集群算效双提升。

在大模型开发过程中面对复杂的链条难以下手,天翼云升级的“慧聚”一站式智算服务平台,可以为大模型训练、推理、应用提供全栈工具链,一次性提供模型训练、模型推理、运营运维、生态平台、智算容器、AI框架六大功能模块——只要企业、开发者有创意有想法,落地成真不再是一件高门槛的事。

不仅如此,天翼云还升级了一体化计算加速平台“云骁”,“云骁”具备超大规模集群管理、运营和算力加速能力,包括异构计算、高速存储、无损网络、算力加速、高效运营五大能力,提供的也是一体化服务,让智算更快、更稳。

此外,针对缺少优质的大模型来源这一问题,天翼云提供自有大模型,还支持引入开源大模型和第三方面大模型;缺数据来源和管理运营能力,天翼云提供有集中化的数据供给与管理服务;缺走向场景的能力,天翼云便构建了全面辅助大模型应用生产、落地的体系。(这三点后文将详述)

可以说,“五位一体”,就是智能化视角下,产业升级“新动能”实现的集中演绎,提供了“新动能”这个概念由虚到实的操作与实现路径。

产业发展资源协同:打破资源丰富但融合不佳的状况,充分彰显本国优势

如果说智能化带来产业创新变革是从一个个产业主体出发的“新动能”,那么推进产业升级有关的资源协同,则是更为全面、系统的“新动能”激发方式。

直白地说,“新动能”不只有来源于企业个体,也需要在宏观层面推进。

这其中,支撑产业发展相关的资源的丰沛,是中国一直以来的优势。但是,在产业升级过程中,分散存在的现实,使得产业发展资源的相互协同、上下齐心、全面联动共同推动产业进步还有较大提升空间,已有资源优势(例如算力、数据等)没有很好地发挥。

过去守着金山挖不动,这本身就说明,能“挖动”金山的,就是产业升级的“新动能”。

典型如,在算力资源这里,“紧缺”只是表象但不是根本问题,各地分配不均、供给需求不匹配、算力利用潮汐应对不足等问题才是。

这就需要集聚优势资源、高效配置资源,不断提升统筹和综合运用能力。

中国电信在业界率先提出了算力网络的理念并在ITU率先牵头制定了算力网络标准框架。2021年天翼智能生态高峰论坛上,中国电信董事长柯瑞文对算力网络进行了诠释,即架构在IP网之上、以算力资源调度和服务为特征的新型网络技术或网络形态。

如今,在中国电信等企业的共同推动下,算力网络的建设有了长足进步。

表现在天翼云身上,是“五位一体”中的平台层面,天翼云自主研发的算力分发网络平台“息壤”,在全新升级后,能够汇聚并实时感知通算、智算、超算、边缘多元算力,对跨服务商、跨地域、跨架构的算力进行统一管理和调度,实现算力供需的高效匹配。

基于“息壤”,天翼云正在打造区域算力互联网平台,本次联合中国信息通信研究院等业界伙伴共同启动“息壤区域算力互联互通及调度管理服务计划暨息壤城市算力互联网点亮行动”,要协同各区域算力管理与运营机构,打破需求方、供给方、运营方三方壁垒,实现算力资源汇聚、流动、共享——这就是典型的产业发展资源协同,是对算力“金矿”价值的一种挖掘。

事实上,除了算力,天翼云还在很多产业发展资源的协同上发力。

例如,在“五位一体”的数据层面,天翼云依托中国电信积累的丰富多模态高质量数据集,全面升级了数据综合管理平台,能够实现多模态、跨源、跨域数据的统一整合和集中治理,并以技术创新加速数据要素可信流通和价值释放。

这些做法,无疑让中国本就十分充沛、被一贯视为发展AI重要优势条件的数据要素资源价值得到释放,极大地提升大模型创新效率和效果,带来产业升级的智能化变革加速。

某种程度上,天翼云正在变成一个有关数字化、智能化的产业发展资源协同的“枢纽”,而非仅仅一个云计算技术厂商。

产业价值落地:推动智能化创新应用,让产业价值变现

谈到中国优势,在发展智能化的过程中,除了那些支撑产业发展的资源,庞大的单体市场一直是技术创新的重要依托,也是中国发展智能化、推动产业升级的重要优势。

但是,这种优势如何释放,一直是产业升级同步面临的价值落地问题——能够进一步激发市场、促进更多商品、服务的流通,就是产业升级在需求侧的“新动能”(前文都属于供给侧的革新)。

在“五位一体”的应用层面,天翼云汇聚第三方应用,形成以多模态AI应用为核心的场景化AI应用生态,就是在做这样一件事。

其中,天翼云升级了AI云电脑,云端算力可运行更大模型、集成应用帮助企业业务协作与共享、与大模型私有化部署结合满足安全需要……在注定“智能涌现”的时代,AI云电脑将成为一个创新AI应用的超级入口。

那些由大模型所带来的应用,将经由天翼云的通路,不断满足市场的个性化、多元化、定制化等深度需求,由此,庞大市场的商业价值潜能也就能得以释放,这就是“新动能”的直接表现。

如果缺乏这样的路径,大模型应用与市场之间,将隔着一重山,我们引以为傲的市场优势也将大打折扣。

在这个过程中,应用开发者、天翼云AI云电脑、用户/客户,事实上形成了类似于智能手机时代的、简明的产供销市场关系,天翼云本质上是构建了一个属于大模型时代的应用生态——只有这样的生态,才能让应用市场持续繁荣。

值得一提的是,在这背后,产业生态对市场“新动能”激发的重要性不言而喻。

事实上,天翼云的在产业生态建设上的动作还不止于此。

在“五位一体”中的模型层面,天翼云除了预置中国电信自有大模型,还引入开源模型和第三方模型,加强模型国产化生态适配,提供丰富模型库,与包括头部人工智能企业、高校科研机构和行业客户等产业伙伴一起构建开源大模型社区,提供从数据、模型托管至预训练、微调、推理的全链路服务,从而推进产业链的聚合创新和商业变现。

会上,天翼云还携手合作伙伴举行了“开源大模型社区发布暨生态繁荣计划启动”仪式,聚合产业各方力量、加速技术创新循环、推进项目高效落地。

不只有产业价值变现,从技术、平台、市场、人才等角度全面推进,天翼云构建的产业生态将发挥重要的驱动价值,让“新动能”全面坐实。

产业标杆引领:寻找产业支点,撬动升级杠杆

最后,“新动能”激发,不管需要什么样的动作,最终还要落实到具体的企业身上。

在产业升级大时代,央国企责无旁贷,既是关键部分,也凭借产业链关联拥有广泛的撬动能力。

在中央企业不断加快“上云用数赋智”步伐下,天翼云还在强化对央国企及其上下游企业的支持。

“五位一体”外,在本次论坛上,天翼云联合多家央企共同发布《中央企业行业领域公有云发展及规划白皮书》,其重要价值,在于以“对中央企业行业领域公有云应用场景、技术路径与运营模式的全面洞察,为央国企上下游企业提供上云指引和实践指导”。

面向央国企,天翼云正在从产业升级的关键点帮助激发数字“新动能”,点、线、面打出配合,在科技创新、产业控制、安全支撑等方面全面帮助央国企实现智能化转型升级。

当央国企在产业升级时代做到了“头雁领航”,数字“新动能”也就有了切实的着落,在扎实的支点上,撬动产业升级的杠杆。

而与此同时,啃下央国企智能化转型升级“硬骨头”的天翼云,在国云智算底座基础上与产业各方合作伙伴紧密协作,也将能够更好地赋能千行万业数字化、智能化转型。

在产业创新变革、产业发展资源协同、产业价值落地的全面推进下,以央国企为典型代表的全产业升级大幕,正在数字“新动能”下徐徐拉开。

*本文图片均来源于网络 

#智能相对论  Focusing on智能新产业新服务,这是智能的服务NO.265深度解读

此内容为【智能相对论】原创,

仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•AI产业新媒体;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

[详情]
2024-05-29

文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

近半年来,MoE混合专家大模型彻底是火了。

在海外,OpenAI的GPT-4、谷歌的Gemini、Mistral AI的Mistral、xAI的Grok-1等主流大模型都采用了MoE架构。而在国内,浪潮信息也刚刚发布了基于MoE架构的“源2.0-M32”开源大模型。

为什么MoE大模型备受瞩目,并逐步成为AI行业的共识?

知名科学杂志《Nature》在今年发表了一篇关于大模型未来发展之路的文章,《In Al is bigger always better?》(人工智能,越大型越好?)。争议的出现,意味着AI的发展方向出现了分歧。

如今,“大”不再是模型的唯一追求,综合应用需要关注模型本身的计算效率和算力开销两大问题成为新的行业焦点。

浪潮信息人工智能首席科学家吴韶华在与「智能相对论」交流时也强调,事实上他们当前做的,是在模型能力持续提升的情况下,尽可能降低它的算力开销。因为今天大模型本身就是由两个主要因素来决定的,一个是模型能力,一个是算力开销。

浪潮信息人工智能首席科学家吴韶华

因此,MoE大模型的盛行,实际上对应的正是模型能力和算力开销两大问题的解决。这也是为什么众多大模型厂商如OpenAI、谷歌、Mistral AI、浪潮信息等陆续基于MoE架构升级自家大模型产品的原因。

MoE模型大火的背后,需要厘清三点认知

一、解题思路的转变:三个“臭皮匠”,顶个“诸葛亮”。

中国有句古语:术业有专攻,正是MoE模型的最直接的工作设计思路,即把任务分门别类,交由不同的“专家”进行解决。

如果说稠密(Dense)模型是个“全才”模型,旨在培养一个精通各个领域、能解决多个问题的“诸葛亮”,那么混合专家(MoE)模型则是个“专才”模式,侧重于培养多个“臭皮匠”(即“专家”),配合着以更专业、更高效的团队模式解决各种问题。

图片来源:《GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding》

由此便不难理解为什么MoE模型会如此火爆。因为,培养一个“诸葛亮”所需要消耗的资源、成本都太高了,甚至慢慢地超出了普通企业的承受范围。根据计算,训练一个5000亿参数规模的Dense模型,基础算力设施投入约10亿美金,无故障运行21个月,电费约5.3亿元——这是现阶段无法接受的算力投入。

那么,“三个臭皮匠”不仅能“顶个诸葛亮”,同时培养“三个臭皮匠”所需要的资源和成本可比培养“诸葛亮”可就相对简单多了。像源2.0-M32在处理逻辑、代码生成、知识等方面的能力是可以对标Llama3-700亿的,但其所需要但推理算力却低了一个量级,只有Llama3-700亿的十九分之一。

相当的智能水平,但算力投入却大幅减少,这也就意味着通过模算效率的提升,我们完全可以用更少的算力投入产出更智能的模型。这会是未来解决算力挑战的一个关键思路,MoE模型的大火,所带来的是一个AI行业解题思路的大转变。

二、算法层面的优化:三个“臭皮匠”的搭配和配合是一门艺术。

虽说“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”,但是这“三个臭皮匠”如何选择、搭配以及配合处理任务,恰恰才是其“顶个诸葛亮”的根本。

更直观的对比,以古代作战为例,同样是一群人打架,为什么散兵游勇很难和正规军进行对抗、战斗?其根本在于正规军有专业的兵种搭配和配合,也就是“兵法”的辅助。放到AI领域,算法即“兵法”。

在MoE模型上,虽说核心思路是一致的,但是关于门控网络的位置、模型、专家数量、以及MoE与Transformer架构的具体结合方案,各家方案都不尽相同,由此将拉开各家MoE模型在应用上的差距。

比如,在算法层面,源2.0-M32就提出并采用了一种新型的算法结构:基于注意力机制的门控网络(Attention Router)。针对MoE模型核心的专家调度策略,这种新的算法结构更关注专家模型之间的协同性度量,有效解决传统门控网络下,选择两个或多个专家参与计算时关联性缺失的问题,使得专家之间协同处理数据的水平大为提升。

同时,源2.0-M32采用了源2.0-2B为基础模型设计,由此得以沿用并融合局部过滤增强的注意力机制(LFA Localized Filtering-based Attention),通过先学习相邻词之间的关联性,然后再计算全局关联性的方法,能够更好地学习到自然语言的局部和全局的语言特征,对于自然语言的关联语义理解更准确,进而提升了模型精度。

基于注意力机制的门控网络(Attention Router)

在MoE模型中,算法层面的优化将是模算效率提升的一个很好补充。简单来说,“三个臭皮匠”,能基于算法优化而发挥出更大的价值,在处理问题上得到更好的反馈。这或许也是接下来各家MoE模型进一步拉开差距的关键。

三、数据需求的延续:“诸葛亮”和“臭皮匠”都需要高质量的数据投喂。

这一点毋庸置疑,“诸葛亮”和“臭皮匠”同属于“人”,其成长的根本在于高质量知识的吸收。同样的,MoE模型和Dense模型也都同属于AI模型,都需要高质量的数据投喂,数据质量越高,对应产出的模型精度越高。

为什么源2.0-M32在代码生成、代码理解、代码推理、数学求解等方面有着出色的表现,其根本在于数据质量。源2.0-M32基于2万亿的token进行训练,覆盖万亿量级的代码、中英文书籍、百科、论文及合成数据。其中,大幅扩展代码数据占比至47.5%,从6类最流行的代码扩充至619类,并通过对代码中英文注释的翻译,将中文代码数据量增大至1800亿token。

总的来说,培养“臭皮匠”与培养“诸葛亮”所需要的资源并没有太多本质上的区别,只是培养的思路、方法有所优化,从而使得我们能用更少的资源、成本就培养出了一个能相当甚至是超过“诸葛亮”的“臭皮匠”智囊团。由此,MoE模型成了各大厂商争先布局的重要方向。

MoE模型普及的关键,仍需要解决最核心的算力问题

正如前面所说,MoE模型和Dense模型同属于AI,在发展需要上并没有太大的本质区别。因此,长期以来困扰AI发展的算力问题如算力太贵、算力供给不足、算力资源不平衡、算力利用率低等,还是MoE同样面对的,甚至是其走向大众市场的一个明显阻碍。

浪潮信息在发布源2.0-M32大模型时,吴韶华就提到,“这个模型我们在研发的初衷就是为了大幅提升基础模型的模算效率,在这里面有两个层面,一方面是提升它的精度,另一方面是降低同等精度水平下的算力开销。”

现如今,很多企业对MoE模型的重视大多聚焦模型能力,殊不知算力开销也是一个重要考量。若能花更少的算力,办更多的事情,那么对于MoE模型而言将是普及的关键。

目前,源2.0-M32大幅提升了模型算力效率,在实现与业界领先开源大模型性能相当的同时,显著降低了在模型训练、微调和推理所需的算力开销。

源2.0-M32业界主流评测任务表现

其中,在模型推理运行阶段,源2.0-M32处理每token所需算力仅为7.4Gflops,而LLaMA3-70B所需算力则为140Gflops。在模型微调训练阶段,同样是对1万条平均长度为1024 token的样本进行全量微调,源2.0-M32消耗算力约0.0026PD(PetaFLOPs/s-Day),而LLaMA3消耗算力约为0.05PD。

目前,源2.0-M32的激活参数为37亿,但是却取得了和700亿参数LLaMA3相当的性能水平,而所消耗算力仅为LLaMA3的1/19。如此大幅提升的模算效率,将为企业开发应用生成式AI提供一条“模型高性能、算力低门槛”的优质路径。

根据浪潮信息透露,源2.0-M32开源大模型配合企业大模型开发平台EPAI(Enterprise Platform of AI),将助力企业实现更快的技术迭代与高效的应用落地。也就是说,在技术层面,MoE模型将加速普及,而在应用层面,源2.0-M32所提升的模算效率,对模型能力和算力开销两大问题的解决将进一步加速生成式AI的普及应用,让更多企业都能享受到AI的时代红利。

写在最后

MoE模型并非人工智能技术前进的终点,更不是大模型发展的最终形态。但是,它的出现着实是改变了AI发展的路径,让AI落地有了更清晰的方向。

今天,大模型迫切地需要变得越来越大,但是单纯的变大并不能解决行业问题,大模型更应该想清楚如何变得越来越有用。“有用”是一个复杂的概念,既需要模型能力够强,也需要算力开销够小,让企业用得起、用得好。

浪潮信息所强调的模算效率就旨在解决这两大问题。事实上,从源2.0-M32的发布来看,模算效率的提升确实把MoE模型推向了一个更广泛的发展阶段,我们甚至能在此看到不同行业、不同企业都能用上、用好MoE模型的可能。

*本文图片均来源于网络

#智能相对论 Focusing on智能新产业新服务,这是智能的服务NO.264深度解读

此内容为【智能相对论】原创,

仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•AI产业新媒体;

•澎湃新闻科技榜单月度top5;

•文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10;

•著有《人工智能 十万个为什么》

•【重点关注领域】智能家电(含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备)、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。

[详情]
2024-05-29

文|新熔财经

作者|宏一

“618”来临之际,各电商平台和短视频平台早已打响了“促销大战”。不过,今年各大平台都更积极适应新的消费形式,调整了“大促动作”。

比如淘宝、京东带头取消了沿用十年之久的预售机制,消费者不用再计算复杂的折扣规则,让购物回到简单直接的本质;另外,各家平台的“618”活动周期均比去年有所延长,让消费者有更充足的时间来挑选产品。

从去年开始,各大平台都开始进一步强调“低价战略”,“卷价格”固然能够在短期内提振销量,但当所有平台都在“拼低价”的同时,平台们就需要跳出一味低价的循环,通过帮助商家提升产品价值、服务能力等,激发消费者的购买欲。

所以,今年电商平台们都纷纷开始“卷用户体验”。不过,在各大平台通过升级用户权益、简化优惠政策等方式提升用户体验的同时,抖音电商却反其道而行之,从商家层面“开卷”,对平台而言,背后的深意何在?

01 “鱼塘养好鱼”,消费者才愿意“垂钓”

近期,抖音电商出台了多项新规。首先,其将目光瞄向了会员体系,发布了会员体系商家清退机制,清退部分不活跃或不重视会员运营的商家。

具体来说,如果商家连续90天内未提供任一会员权益(不包含抽奖及抽签购)、且开通会员体系已超过半年,便会被关闭会员体系,并不再支持使用会员运营功能。

此前在今年2月,抖音电商便首次针对商家会员体系推出新规,要求商家保证会员优惠券的折扣大于店内其他店铺优惠券。

早在2021年5月,抖音电商就上线了商家会员通产品功能,鼓励商家运营好私域流量。在2022年商家会员计划中,抖音电商也提到要培养10000个会员运营入门商家,帮助商家实现日均招募会员10以上。

但随着会员运营商家数量的不断增长,单纯追求规模的粗放式管理显然已经不符合当下的市场需求。比如一些商家虽然建立了会员体系,却没有投入精力去有效运营,这不仅浪费了平台资源,还会影响用户体验,这也是抖音电商对商家会员体系进行更精细化管理的原因。

其次,在各大电商平台都在“卷价格”的同时,抖音却发布了新规,禁止商家进行恶意的低价引流。

据新规内容,抖音电商不允许同一商品链接内,不同SKU之间价格差异过大。比如某款手机的市场定价在数千元,商家却把售价设为1000元,等到消费者兴冲冲点进详情页的时候,才发现商家卖的是无线耳机,这就非常影响用户的购物体验。

抖音电商此举,是希望商家能够兼顾“低价”与“品质”。因为抖音电商所强调的“价格力”并不是绝对的低价,而是希望在低价的基础上,通过设计感百货、短视频种草等加持,在行业竞争中寻求差异化,否则在遍地低价产品的背景下,抖音商家也很难突围而出。

从这两点来看,抖音电商对商家的要求更高了,但与此同时,通过提高和规范商家的运营能力,将能营造出一个高质量、更健康的生态环境。

各大电商平台从“卷价格”到“卷服务”,背后是旧有“流量逻辑”的消融和重建。在互联网力量已经触及天花板的当下,流量价格早已水涨船高,电商平台想要继续追求用户规模的大幅增长已经不太现实。

在这样的背景下,盘活存量、带动增量将成为破题的关键。QuestMobile数据显示,2023年618期间,国内主流电商平台的活跃用户中有超过70%是持续活跃的老用户,纯新用户占总活跃用户的比例不足3%。

不难看出,“老用户”正逐渐取代“新用户”,成为平台和商家拓展新市场的核心支柱。因此,抖音电商才会积极推动商家从“流量逻辑”过渡到“复购逻辑”,通过提升商家的服务力,优化平台生态环境,深挖消费者的消费潜力。

简单来说,如果将抖音电商比喻成“鱼塘”的话,只有当鱼塘中的鱼足够肥、足够多,才能吸引更多垂钓者入场“钓鱼”。

02 “低价优先”与“商家生意”的平衡

不过,在追求用户体验的同时,今年各大电商平台依然继续贯彻“低价策略”,抖音曾在内部会议中表示,“价格力”将是其在 2024 年的优先任务。

随着消费需求的改变,消费者不再迷恋大牌效应,而是更加看重品质和性价比。“不是大牌买不起,而是XX更有性价比”成为了年轻人的主流消费观。

过去,借助“兴趣电商”模式,抖音已经建立了一定的低价心智。比如在早期的抖音直播中,为了快速留住用户,主播往往会通过低价产品来拉高直播间的人气。

在这样的背景下,中小商家自然也成为了抖音商家生态中的重要力量。据抖音发布的2023年企业社会责任报告显示,平台上90%以上的企业均是中小企业。

早在2022年,抖音电商成立了商家发展部,主要服务于中小商家,为它们打开生意增长的机会窗口。

去年3月,抖音电商便开放更多经营类目,开放个人店入驻;6月,抖音电商进行了一轮组织调整,将商家发展中心调整为A、B两个组,B组将主要为非品牌商家,为中小商家提供更精准的帮助。

不过,随着电商行业的价格战越演越烈,中小商家所面临的经营压力也在不断增大,商家不得不挤压利润空间,甚至挤压产品质量,被卷入到低价的恶性循环中。

因为产品的价格不可能无底线下探,对于品牌商家而言,产品有一定的溢价空间,可以扛得住“低价策略”;但对于本来就没有太多溢价空间的白牌商家或产业带商家来说,不断下探的低价就相当于倒逼企业偷工减料。

这么看来,“低价”跟“用户”之间似乎难以平衡。如果商家依靠流量“起势”,就必然要通过投流持续刺激增长,但在低价策略之下,商家的利润越来越少,依靠投流来驱动生意增长将越来越难。

所以,如果抖音电商要继续“养好鱼”,就要推动商家改变运营思路,从运营流量转变为运营用户。据《2022年中国品牌主私域场景下的互动路径研究报告》指出,有74%的用户在私域产生过种草行为,私域用户的平均复购比例更是高达45%。

中小商家作为抖音电商的基本盘,可以通过精细化的用户管理策略,将用户沉淀为私域流量,接下来就可以将其转化为成本更低,甚至是免费的流量,这样一来,商家的运营成本有望得到有效降低。

03 既要“货找人”,又要“人找货”

近日,抖音电商还推出了独立的“抖音商城版”APP,这是继独立电商APP“抖音盒子”后,抖音再次向独立电商平台发起进攻。

抖音电商积极推动商家提升服务力,深耕商家会员体系,进一步优化平台的私域流量,最终也是为了补全“货架场景”。

传统意义上,兴趣电商是“货找人”,而货架电商是“人找货”。过去,凭借抖音电商在内容方面的先天优势,可以帮助商家精准、高频触达目标用户。

但其局限性同样显而易见的,在“货找人”的模式下,商家的展品和爆品数量必然会受到限制。虽然内容电商的入门门槛不高,但在大量同质化爆品的挤压之下,盈利门槛反而高了。

因此,抖音电商进一步深耕货架场景,也是为了进一步丰富“鱼塘生态”,继续“养好鱼”。一方面,相较于兴趣电商的“货找人”,货架电商的“人找货”更符合消费者的购物习惯。

因为消费者通常是带着明确的购买意图去搜索商品,这种模式不仅有助于提高复购率,也是塑造消费者品牌忠诚度的关键因素。

抖音电商相关负责人曾表示,观察到部分用户在主动购物方面存在着旺盛的需求,希望“抖音商城版”APP可以帮助用户发现优价好物、便捷管理订单。归根到底,抖音电商的“货架场”还是为了更好地服务用户。

另一方面,货架场景可以成为内容场景的流量承接,通过内容驱动的搜索,让大量未被充分发掘和推广的潜在商品找到“买家”,为商家提供更多机会。

数据显示,2022年,电商搜索GMV同比增长159%,货架场景GMV在平台GMV占比超30%,抖音货架场景色的获客能力已经得到了验证。

由此可见,在抖音电商体系内,内容场与货架场并不能完全分开,两者的相互协同才能助推抖音电商得到更为良性的发展。

但是,在货架场景中,头部选手已经厮杀良久,它们的平台定位、品牌形象乃至用户心智早已深入人心,抖音电商要从中抢占市场,挑战难度自然不小。

作为电商领域的后来者,抖音电商在与品牌商家的合作中并不具备先发优势,而以白牌为主的中小商家虽然有明显的价格优势,但也可能因此带来商家信誉和产品质量问题,这也是为什么抖音电商选择从商家端发力提升平台的用户体验,先攘内,才能安外。

说到底,只有商家能赚钱,他们才能提供更好的服务,商家利益跟用户权益之间,不是此消彼长,而是互补互赢。所以,酒香不怕巷子深,只要抖音电商能“养好鱼”,鱼肥了,这片池塘自然就不缺垂钓者。

*本文图片均来源于网络

熔财经:城市商业新媒体,区域经济链接者,产业趋势发现地。

[详情]
2024-05-23

5月22日,拼多多集团发布截至3月31日的2024年第一季度业绩报告。得益于消费市场开局向好、积极因素积累增多的大环境,以及“多实惠”和“好服务”平台能力的增强,拼多多集团今年第一季度实现营收868亿元,同比增长131%。

一季度,平台持续推出年货节、春节不打烊等让利活动,并聚焦“国货潮牌”主题,优选品质农货和品牌好物倾斜补贴资源,丰富供给,从消费和供给两端扎实助力平台用户获得实惠。

▲近期正值广东荔枝上市,拼多多倾斜补贴资源,助力消费者购买品质荔枝。周逸航▕摄

今年是拼多多集团为深化高质量发展加大投入的重要一年。拼多多集团执行董事、联席首席执行官赵佳臻指出,“未来公司将在消费端、供给端、合规及平台生态三个方面持续发力,在大力回馈消费者的同时保障高质量的供给和服务。”

“高质量发展不能一蹴而就,更不会立竿见影。”拼多多集团董事长、联席首席执行官陈磊表示,自决定转型起,平台就做好了长期投入、持续努力的准备,“我们会一步一个脚印,扎实提升团队执行力和平台能力,不断为平台生态参与者创造更大价值。”

坚定高质量发展,加大力度惠民生

在业务高速前进期,拼多多集团积极转型高质量发展,很大程度源于对消费升级大趋势的洞察。一季度,拼多多继续从“多实惠”和“好服务”两方面精进。业务团队不仅狠抓优品优价,还积极创新消费场景、丰富商品种类和服务形态,通过开展一系列新品首发活动,助力消费潜能释放,让更多人更容易过上更好的生活。

在年初启动的年货节上,拼多多不仅倾斜超30亿元的站内资源和红包优惠让利消费者,还联合全国各省市上千个地标产区的百万优选品质商家,向消费者提供源头好物,覆盖地标产品、“县长推荐”和全球各地直采尖货等优质商品。

以国货乳业品牌伊利为例,其在年货节期间结合新年习俗,推出了一款龙年限定产品,并于拼多多首发。在平台资源的加持下,不久后,该新品的销量就稳居品类畅销榜、热搜榜首位。

与此同时,拼多多不断优化平台服务。一季度,新疆快递包邮进村服务“更上一层楼”,末端配送网点与消费者的距离被缩短至2公里内、签收时效压缩到24小时,全疆超一半村域的消费者都能享受到“包邮区”的便捷购物服务。得益于此,平台在这些地区的订单量同比快速增长,与平台服务能力的提升形成正向循环。

▲如今,越来越多新疆消费者步行即可到达村快递代收点领取拼多多快递。刘洲▕摄

全球化业务方面,为应对快速变化的国际市场,一季度,多多跨境一方面推出更加灵活的半托管模式,在目标国家拥有仓库物流合作商的卖家可以自行决定仓储物流方案,从而在直面海外消费者的过程中不断提升自身综合实力,更好融入全球大市场;另一方面,在长三角、珠三角、京津冀以及胶东地区开展了数十场产业带对接活动,通过线下交流、资源倾斜等方式,扶持更多产业带企业紧抓出海机遇,拓宽订单渠道。

“我们会持续挖掘优质商家、商品,因地制宜,提供合适的履约链路,提高供应链效率,为全世界不同的消费者提供品类丰富的优价好物。”陈磊表示,供应链能力、合规能力、服务能力将是多多跨境重点修炼的三项“内功”。

加强技术、合规和生态建设,专注内生价值提升

科技创新是实现高质量发展的重要引擎。自成立以来,公司就不遗余力投入技术研发,通过技术创新打磨供应链能力,推动供应链降本增效。

过去两年,拼多多集团研发投入均突破百亿元大关。今年一季度,公司投入29亿元支持研发,同比增长16%。陈磊表示,将继续加大研发投入,沉淀易用的工具和服务,进一步赋能商家,推动产业数字化升级。

农业是拼多多的基本盘。作为全国最大的农产品上行平台,拼多多不止优化了农产品流通链路,还全力支持科技兴农,在助力农技下乡、科研成果转化等方面积极贡献力量。

一季度,拼多多深度支持第二届科技小院大赛决赛,既为全国青年学子搭建了学习交流农业前沿技术的舞台,还为科技小院3.0+版本的宣传推广添砖加瓦,让更多人关注、支持科技小院在解民生、治学问上的成果。对于科技小院重点研究的桔橙、蜜柚、猕猴桃、鲜花等特色农副产品,拼多多也持续倾斜扶持资源,助力农民增收与乡村振兴。

该季度,第四届“多多农研科技大赛”全球招募正式启动。拼多多作为主办方,通过牵头打造农业科技创新大赛,旨在吸引更多创新人才和企业参与到农业技术创新中,共同推动传统农业转型升级。据了解,目前已有多项赛事成果被写入论文或进入专利实质审查受理阶段,还有一系列比赛过程中形成的创新技术经过实践论证后开始投入农业生产一线使用。

▲ 拼多多持续推动云南鲜花等特色农货加速上行,力促花农获得更高收益。胡弘彪|摄

除了技术驱动,可持续发展的平台还需要健康、有序、合规的生态。尤其在数字技术与现代商业高度融合的当下,消费者和监管部门都对电商平台提出了更高要求。作为平台型企业,集团积极承担责任,坚守合规底线,认真对各个市场的法律法规做前瞻性研究,投入资源力争建设业内一流的合规能力。一季度,公司继续推进“百亿生态”专项,落地了一系列专项治理行动。例如,为防范不当宣传展示信息,治理小组通过优化图片识别精准度和覆盖范围,提升问题图片识别能力和效率,实现增量内容的布控拦截。

随着高质量发展驶入深水区,拼多多集团也处在一个增长、投入期。赵佳臻表示,高质量发展是一项长期、庞大、复杂的系统工程,未来将围绕消费、供给、合规及平台生态三个方面持续投入,“我们将汇聚各方力量,扎实推进、狠抓落实,加快实现这个发展新阶段的目标和任务。”

陈磊也强调,电商行业处在快速发展阶段,竞争和机会都在加速涌现。“公司业务的发展不是线性的,而是有波动的。但我们相信,只要持续专注长期的价值创造,所有业绩波动最终都会回归我们不断积累、增长的内生价值。”

*本文图片均来源于网络

仅代表个人观点,未经授权,任何人不得以任何方式使用,包括转载、摘编、复制或建立镜像。

部分图片来自网络,且未核实版权归属,不作为商业用途,如有侵犯,请作者与我们联系。

•泛财经新媒体。

•微信十万+曝文《“维密秀”被谁杀死了?》等的创作者;

•重点关注:新商业(含直播、短视频等大文娱)、新营销、新消费(含新零售)、上市公司、新金融(含金融科技)、区块链等领域。

[详情]
请先完成下方验证 ×

让股权融资更简单