自2022年11月ChatGPT首次面世以来，市场上一直用“iPhone时刻”“效率革命”等关键词比拟AI领域当下正在发生划时代的进展，以至于AI这把火烧了近10个月之久，仍未有熄灭的趋势。然而经历了3月份的“百模大战”，市场从狂飙开始向理性转变，企业们在赶热度，“秀肌肉”的同时也意识到通用大模型现阶段无法解决的弊端：
一是成本高。算力、参数、人才等高昂成本对于大企业也是不小的成本。据印度媒体Analytics India Magazine 8月10日消息，ChatGPT每天的运营成本为70万美元，自开发ChatGPT以来，OpenAI 5月份亏损翻番，达到5.4亿美元。
二是准确率低。虽然AI看似能回答各式问题，但准确率堪忧，当涉及专业知识时，这个问题尤为明显。普渡大学近期一项研究测试表明，ChatGPT在回答软件工程方面的知识，特别是编程相关问题时，错误率达52%，并且有77%的答案内容是重复和冗余的。
那么当通用大模型无法迅速为科技企业实现投入产出比时，各企业的AI落地方案发生了哪些改变？各行业拥抱AI的趋势下，数字营销公司在做哪些AI布局？“智造力”赋能的当下，品牌对AI的接受程度又有多少？
01 路线转变：
通用大模型转向行业大模型
“通用大模型现阶段在面对具体行业的问题上不一定能彻底地解决问题。”腾讯云副总裁、腾讯云智能负责人、优图实验室负责人吴运声在7月对《最话》表示。“专注于落地实际的问题，希望在每个特定场景里100%解决客户的问题，而不是找100个产品解决70%到80%的问题。”
达观数据CEO陈运文在接受九派财经采访时也曾表示，目前多数厂商只是做一个泛泛的通用大模型，产品同质化会非常严重，未来大模型真正的机会在于更加垂直的行业大模型。
经历200多天的沉淀，一个AI发展路线的共识已在行业内达成：通用大模型只是少数人的游戏，“大模型的通用能力+垂直领域的知识和技能”结合的行业大模型才是新机会。于是“行业大模型”“产业大模型”“垂类大模型”等概念兴起，全球企业都在快马加鞭地探索如何将AI大模型落地到现有的实际商业场景中。
6月19日，腾讯对外布了行业大模型的 MaaS 解决方案，华为、京东等大厂紧随其后。7月华为携盘古大模型重磅出击，声称“不做诗，只做事”，聚焦行业场景、垂直领域；同月，京东推出产业大模型——言犀，“从产业端切入大模型，如同从北坡攀爬珠峰，有更波澜壮阔的风景，有巨大的探索价值”；近日，Meta也被爆出已解散纯科研团队ESMFold，全力推动AI商业化。据CBNData不完全统计，包括互联网大厂、AI公司、科研机构以及任拓数据这些大数据公司在内，已有将近50家企业或机构陆续发布行业大模型。
CBNData还发现，在行业大模型赋能的众多领域中，金融、医疗、教育、传媒、政务、电商、汽车都是企业试水行业大模型的热门领域，其中金融领域最为热门。3月，彭博社针对金融业推出大型语言模型BloombergGPT，引起市场对金融领域大模型应用的广泛关注；5月，星环科技推出国内第一款金融量化领域的大语言模型“无涯Infinity”；同样是5月，度小满开源国内首个千亿参数金融大模型“轩辕”；6月，恒生电子发布金融行业大模型 LightGPT，并宣布将在9月底正式开放试用接口。
值得一提的是，根据21世纪经济报道的报道，无论使金融机构还是科技公司，目前推出的金融大模型主要是在工具层与应用层运用。
当然，构建行业大模型或许是企业更好的选择，但并不意味着企业会放弃通用大模型的研发。通用大模型可以作为“底座”赋能行业侧，其开放性也使得AI得以被人人接触，这有利于大模型公司完成市场教育以及挖掘更多潜在的市场，因此已投入使用的通用大模型仍有用武之地。商汤科技联合创始人王晓刚在接受光锥智能采访时表示，商汤通用大模型“AI大装置SenseCore”可以被理解为商汤内部的一个基础设施，各个大模型的团队在做好大模型的同时，也会把模型提供给各个行业里面的行业线。
02 数字营销行业：
应用与数据成为进入AI行业切入点
在“AI+行业”的趋势下，数字营销领域也发起一轮产业升级。4月，商汤科技推出“日日新”大模型体系以及“秒画”（文生图创作平台）、“如影”（数字人视频生成平台）、“琼宇”（3D场景生成平台）和“格物”（3D物品生成平台）等应用；5月，微盟推出大模型应用产品WAI ，该模型覆盖了包括营销在内的25个电商运营中的场景；6月，数说故事正式对外发布数说故事“SocialGPT”，专注Social领域的商业大模型。
CBNData整理了22 家A股数字营销上市公司的2022年年报发现，超7成数字营销公司在年报中提到AI或人工智能，并且近5成公司在未来发展展望中明确将AI上升到公司未来发展的战略。
在这些公司中，明确布局AI的企业占比近6成，其中已布局的企业占比为36%，例如蓝色光标、利欧股份等公司早已借助元宇宙的浪潮上岸AI领域。决定入局AI领域的公司占比为23%，像引力传媒等公司在财报中明确提到开始着手利用AI赋能现有产品。
除上市公司外，新锐数字营销玩家也快速捕捉并掌握了AI相关技术，积极布局用于大幅提高数字增长服务效率。以应帆科技为例， 早在2020年，应帆科技从图片分析、颜色聚类等算法与消费者数据洞察能力相结合，帮助消费品企业在社交网络的产品分享中精准把握口红市场颜色消费趋势。近年来，应帆科技还将多年来积淀的金融信息领域数据与AI技术相结合，在财经领域相继研发落地了资讯分类、资讯配图、资讯创作等一系列智能应用场景，并实现了多家机构的商业化应用。
在入局切入点选择上，CBNData发现，这些把握大量数据与行业知识的数字营销公司多选择以更轻量的模式进行布局——与巨头平台合作或接入AI平台，基于平台的算力与模型，利用数据，开发应用，在海内外营销业务中探索更多的商业模式。蓝色光标 CEO 潘飞在其公司去年年报中表示，“蓝标不会在底层AI基础设施和大模型上做重复建设，而是专注于行业模型及在应用层创新”。
这样的合作无疑解决了双方的痛点。众所周知，AI算法和模型的性能和准确性通常依赖于大量的数据进行训练和学习。大模型公司如何解决数据准确性的问题？利用数字应营销平台跨平台、多维度的数据或许是最好的选择，而数字营销公司也可以通过深度合作减少在算力和模型上的投入成本。
基于此，拥有稳定高质量的数据必然成为数字营销公司在未来的胜负手。经纬中国创始管理合伙人张颖在做客混沌学院时表示“存量互联网的数据有限，对于国内的相关公司来说，大家也许会先达到一个标准水平，但之后如何改进，就要看怎么能持续获取合法合规、合商业逻辑的数据源，真正的价值会变成可持续性的高质量数据”。
03 品牌：在审慎的态度中试水
近期，一款名为“妙鸭相机”AI相机小程序在朋友圈被引爆。自7月18日上线以来，短短2天成为C端AI爆品应用，迎来了用户高峰，排队人数超4000人，并需要等待4-5小时方能使用，一时间“妙鸭相机”会让传统照相馆消失的言论甚嚣尘上。
然而相对于C端的热闹，或是受限于AI在B端应用成熟度的原因，B端用户对 AI 大模型的接受节奏似乎远慢于 C 端。根据A股食品饮料与美妆个护上市公司2022年年报，仅有11%的公司在财报中提及到AI/人工智能。麦肯锡报告显示，从2019年起组织内至少在一项业务中采用AI的受访者比例基本保持在50%左右，没有显著变化。
对于已应用的企业，CBNData整理的年报数据显示，AI成为提升智能化生产与产品创新提效的重要手段。在食品饮料企业内，绝大部分企业将AI应用在上游原料生产端，中游产品制造端与一体化平台搭建上，使得智能化生产链成为企业确保安全、高效、低能耗的重要选择。而在美妆个护企业中，AI成为孵化新品牌、开发新形态、激活企业新增长的科技与“狠活”。
除研发端与生产端的应用外，营销与智能客服也被品牌广泛应用的领域。今年年初BCG波士顿咨询发布的调研结果表明，国内在市场营销与客户服务等方面均有“AI+”的相关用例。
近几年数字人、AI商品图、AI广告都成为行业热点，AI重塑了内容制造。根据ADGuider的案例数据，截至今年7月，AI相关的广告数量已经基本和去年全年的广告数量持平，其中发布AI广告的食品饮料品牌数量从去年的6家增长到今年的17家。
智能客服方面，随着AI技术与传统客服系统融合，智能客服已完成从辅助角色向主要客诉入口的转变。根据京披露，今年618期间，京东云言犀智能客服累计咨询服务量超7亿次，保障用户体验。
AI大模型在技术上的突破，如同iPhone的发明与移动互联网的壮大，打破了旧的格局，开辟了新的战场。站在AI的风口上，中国的大模型们开始走向一条“接地气”的道路。而中国企业们也在或是积极或是审慎地拥抱着时代的变化。
AI能解决哪些商业场景问题？AI如何成为生产效率跃升的“新引擎”？这些问题仍需多方共同进一步探索，道路阻且长，但毫无疑问的是，一场世界范围的时代变革正在来临。
04具体案例
案例 01 蓝色光标（营销公司）
蓝色光标成立于1996年，是一家为企业智慧经营全面赋能的营销科技公司。目前，蓝色光标及其旗下子公司的主营业务主要分为全案推广服务、全案广告代理和元宇宙业务三类，服务内容涵盖营销传播整个产业链，服务地域基本覆盖全球主要市场。
基于20 余年的沉淀，蓝色光标在行业知识、技术投入上都具备AI布局的基础。行业知识方面，为全球范围内超过 3000 家客户提供服务，涵盖游戏、汽车、互联网及应用、电子商务、高科技产品、消费品、房地产以及金融等八大行业。技术投入方面，2015 年至 2022 年，公司累计研发投入 8.00 亿元；2021 年至 2022 年新业务投入约 2 亿元。
所以在2022年年报中，蓝色光标提出“All in AI”战略，设立了几个关键性标志，即100%全员使用，100%提效，AIGC驱动的收入能到10亿以上等，开始全方位拥抱AIGC：
首先，拥抱巨头，探索新业务模式。在境外业务与微软达成合作，境内与百度、阿里、字节等大厂均有建联，以此来掌握模型开发进展，从而帮助客户评价不同模型优劣，提供合适的解决方案。
其次，加大投入，打造AIGC工具矩阵。蓝色光标在去年年底就发布了AIGC“创策图文”营销套件。3 月 22 日，蓝色光标销博特发布“萧助理双子版本”，用户通过与“萧助理”会话沟通，即可完成广告内容 AI 辅助生成工作。销博特移动端和 PC 端累计用户已突破 10 万。在数字人方面，蓝色光标开发了苏小妹、K、吾音为代表的偶像型虚拟人，同时还为品牌打造个性化专属虚拟IP，例如为东风标致打造的虚拟人“小狮妹”、为梁平文旅打造的AI推荐人“柚见欢”，其旗下全资公司在今年2月推出“分身有术”数字人驱动平台，并同步开启售卖。
此外，蓝色光标还为品牌打造多款AI广告，如为佳能打造的“次元世界的动漫作品”以及为伊利的AI设计牛奶包装。
最后，推动内部变革，降本增效。根据银柿财经4月12日消息，蓝色光标华东区总部运营采购部下发邮件称将全面停止创意设计、方案撰写、文案撰写、短期雇员四类相关外包支出。与此同时，蓝色光标还要求从基层员工到核心管理层，每个人都高频使用AIGC，让新工具完全渗透到日常工作场景中，并且会改变考核模式，对AIGC的应用和掌握程度将成为重要的晋升考核标准。根据科创板日报报道，已有百分之七八十的员工使用AI工作，剩下百分之二十主要是一些职能和后勤岗位。
案例 02 引力传媒（营销公司）
引力传媒成立于2005年，是一家为以综合型全案广告公司为基础、以内容创造和多媒体技术研发为发展导向的传统企业。目前，引力传媒的主营业务主要分为品牌营销、效果营销、社交营销、电商营销和运营服务四类，服务地域基本为国内。
引力传媒在行业数据方面优势明显，累计服务上千家品牌客户，积累了海量的品牌服务案例、内容创作素材、营销创意策略、电商运营数据等。此外，该公司连续十几年采购行业领先的咨询智库及大数据公司的垂直行业数据，范围涉及大文娱行业的多个领域。
在2022年年报中，引力传媒也将AI放到公司发展战略中，以数据化与智能化工具为手段推动自身数字化与智能化转型，并制定了相应的经营计划。
一是加码AI技术创新以赋能自研“核力系统”。2022年9月，引力传媒为进一步提升社交营销、效果营销、电商营销等业务板块的服务质量与效率，正式上线了连接达人与品牌生意的一站式跨媒体达人营销平台——核力智选，并且提供品牌商单任务快速发布、达人入驻及达人名片审核、达人接单及作品发布、主流媒体百万达人在线筛选。该公司计划在2023 年基于 AI+等新兴技术对该系统进行优化迭代，实现智能化的推荐决策。
二是探索AI+营销的应用落地场景，推进公司商业模式变革。2023年5月，引力传媒宣布与AI公司澜舟科技合作，将基于过往在营销传播和电商运营领域的领先优势及内容数据的深厚积淀，共同打造营销类ChatGPT行业大模型。
案例 03 伊利（品牌）
伊利作为我国乳企龙头，其数字化和智能化的转型意识始终走在整个消费行业前列。从2017年开始，伊利进行数字化转型，早早提出了“数字伊利”的概念。2019年起数字化布局加快，提出了数字化的十年规划以及战略目标——2025年实现全球乳业前三，成为业务全链路数字化和数据资产化完成的准原生数据技术企业、前后端业务的运营效率在行业内明显领先，2030年实现全球乳业第一，主营业务高度和智能化、新业务创新速度快、盈利能力大幅提升。
在具体应用上，伊利将数字化进程分为三个阶段，聚焦重点分别为营销领先，产品与供应链领先，及最终的生态领先，推进由单点到多点的突破，最终实现全面转型。
具体来看：
产品研发端，根据伊利官网介绍，伊利通过消费者体验数字化运营平台，更加准确、全面、深入地洞察消费者需求，并且应用AI算法模型融合感官科学技术，打通产品感官模型、消费者感官偏好、研发成分工艺三部分链路，智能化推荐最佳白奶感官模型和具体研发方案。
生产制造端，伊利在2020年就实现利用智能化手段对上游牧场进行品控，并追本溯源实现有效追踪。中游制造端，伊利也早早使用智能工厂，从生产线到质检、包装、自动化生产线、智能化机器人、生产、抽检、灌装、装箱、码垛一气呵成。根据伊利官网介绍，目前，伊利全国所有工厂均实现了智能化布局。
产品营销端，首先伊利利用AI重塑广告内容。例如与蓝色光标合作的AI设计牛奶包装海报。其次伊利利用数字人实现与消费者的新交互。5月4日，伊利超写实数字人“金婰”在抖音直播间亮相，这并非伊利首次推出的数字人，近年来伊利先后推出了包括“大利”“小伊”“伊伊”“小优”“小巧”在内的一个数字人家族。最后伊利利用虚拟场景提升消费者体验。今年6月1日，乳品巨头伊利将位于内蒙古自治区呼和浩特伊利现代智慧健康谷的液态奶全球智造标杆基地搬到了数字空间，消费者通过访问小程序即可身临其境参观工厂内部。此外伊利发布了由AI设计的数字奶卡，通过购买奶卡兑换高品质牛奶。
图片来源：伊利数字孪生工厂小程序截图
销售端，伊利开发了“浑天仪”地理大数据系统，可以系统评估、精细预测市场发展态势，支持终端网点的布局精确规划和落地。比如通过对潜在高消费地区的自动化数据优选，提高该地区某品类的铺货量，从而拓展此品类高消费区域的市场。
当前伊利已形成全产业链覆盖、全渠道渗透、全方位互动、全品类共享，效率优化成效初显的数字化业务运营体系。根据伊利在投资者日的披露数据，2021年内蒙古大区算法优化使原奶到工厂的物流成本平均节约6%；在消费者端，通过UV智码和多渠道渗透，沉淀超过亿级的高质量消费者数据资产；在营销方面，数据赋能使电商广告投入效果大幅提升，2021年前8月的广告点击率大幅上升，其中金领冠提升69%，金典提升19%，金典低温鲜奶提升达577%，数字资产持续创造营销价值。
案例 04 贝泰妮（品牌）
近几年，AI试妆、AI测肤、AI问诊等黑科技开始高频率面世，满足了Z世代等年轻消费者的新兴需求。因此“聚焦主品牌、拓展子品牌”的品牌矩阵策略下，贝泰妮在2022年财报披露今年推出“AI问诊”+“食药妆组合包”祛痘方案的、祛痘品牌——贝芙汀Beforteen。
“基于我们收集的皮肤病大数据，我们的人工智能平台已经能精准的辅助诊断痤疮类型。如果你长痘痘了，上贝芙汀小程序（其本身就是一个互联网医疗平台），通过对痤疮类别的诊断，推给你一个服务包，这个服务包里面有药品，也有贝芙汀的去痘护肤品，还有内服产品。因为长痘很多时候是内分泌失调或者熬夜等等，给你内服产品，就是内外一起解决。不同的痤疮就要有不同的解决方案，要把药品也使用上。” 贝泰妮董事长、总裁郭振宇在第二十五届世界皮肤科大会上表示。
此外，贝泰妮还将AI放在了未来十年的目标中，“我们未来皮肤健康生态系统包括三大领域，第一个领域是皮肤学级化妆品，第二个领域是人工智能对皮肤的测试，第三个领域是医美赋能平台。”
注：文/CBNData，文章来源：第一财经商业数据中心(公众号ID：CBNData)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：第一财经商业数据中心
