今天我们请到了傅盛总，一起来聊聊人工智能领域的一些新进展。傅总，今年在AI领域我们观察到了一些变化，比如大模型的应用越来越多，还有大模型厂商之间的价格战。您作为一名AI从业者，感受到的行业变动有哪些？
其实去年我和朱小虎有个争论，关于大模型是否会让应用失去价值。当时我是坚定的应用派。今年看来，大家都在谈应用。首先，大模型的同质化竞争非常激烈，谁也拉不开差距，导致市场上大模型眼花缭乱。其次，大模型还无法直接改变个人生活和企业，这中间有一个巨大的鸿沟需要应用去弥补。目前，真正出色的应用还不多，因此行业虽然看似火热，烧了很多钱，但也开始有人质疑是否存在泡沫。
去年硅谷的评价是今年上半年的AI大模型行业发展有点"BORING"，您在国内的观察是什么？
我觉得确实有点"BORING"，可能是因为预期太高，导致现实与理想之间的落差。但实际上，行业仍在快速发展。比如年初的Sora让人耳目一新，虽然只是个demo，但后来快手推出的可灵用起来挺好，质朴也推出了纹身视频。大模型的可用性比去年好了很多。一些应用也在慢慢崛起，这符合行业发展的正常规律：初期热潮之后降温，然后逐渐稳步成长。
令人印象深刻的AI应用您这半年看到哪些让您印象深刻的应用吗？
有一些，比如蜜桃搜索。这是春节期间发布的，他们本来只想做个测试，没想到用户反应特别好，上半年几个月中增长最快的AI应用之一。我推荐给很多朋友用，他们都说蜜桃搜索就像一份调研报告。除此之外，GPT也在做设计GPT，大模型做搜索成为一个强应用。蜜桃搜索没有随大流烧钱拼参数，而是专注于优化搜索体验，使用了百亿参数规模的模型，提高了推理速度和效率，团队在良性状态下发展。
蜜桃搜索吸引您的点是什么？
首先是体验，虽然一些大公司也推出了AI搜索，但用蜜桃搜索的结果往往更好。大模型在搜索场景中知识不重要，甚至不应该有太多知识，不然会影响搜索内容。很多大公司推出的AI搜索给了很多知识，只有少量是从网页来的，这不符合用户预期。
蜜桃搜索则忠实于实际发生的网页内容，比如当问第三次世界大战会不会爆发时，回应是综合去年多个专家的意见，而不是泛泛而谈。
AI直播与数字人技术除了蜜桃搜索，还有其他让您印象深刻的吗？
还有一些，比如大家都在谈论的数字人和AI直播。我们合作的一家公司把数字人、声音和直播间的体验提升到了一个很高的水平。进入直播间，你会感觉体验非常好，而这完全是AI化的。任何餐馆或服务团体都可以一键开播，AI会学习你授权的商品内容，直接在直播间中回答问题。
这位是我们家的一款新产品，走播机器人。这款机器人可以在自助店内来回走动，在直播时用户并不会察觉它是个机器人，只会看到画面在动。例如，用户在直播间想看一下我们家的生蚝如何，机器人便会带领他们观看。以前我们店用主播直播，一个月的营业额只有几千块钱，现在使用走播机器人，一天就能赚到几千块钱。
真正的应用不是单纯展示数字人技术的高超，而是把各种技术整合在一起，为用户提供更好的体验。比如我们的声音TTS技术，让直播间的声音更加真实自然，从而提升用户的观看感受。再结合机器人，在底下打字，利用大模型处理用户的意图并进行解答，这就是应用的体现。单纯的聊天无法提供这样的体验，也不是简单接入API就能实现的。
AI应用的细节与优化我们还做了很多优化工作，包括一键开播功能，让大模型读一遍内容并进行分层，使得店铺的特点和优势清晰展现。我们看到，真正让用户体验变得更好，需要做很多细致的工作，包括很多被称为"苦活累活"的细节。这些工作看上去没有技术含量，但是对用户体验至关重要。而且很多人可能因为不够了解这些细节，未能完全掌握需求。
与猎豹和猎户星空的合作中，我们既做大模型又做机器人。这两者的结合产生了很大的化学反应。我们都知道，工业机器人的自动化产品只需要规则上的精密度，但我们在服务场景下需要半开放的环境，这对AI的要求更高。我们的机器人需要具备自主决策能力，自主导航和交流。如果没有一个好的AI引擎，机器人在半开放的环境下很难提供服务。
所以，并不是既做又做的问题，就像汽车厂商自己做发动机一样，这是为了提升竞争力。**做智能化的核心是我们成功的关键，我们积累了大量的经验，帮助客户实现大模型的落地，并且通过微调模型，优化应用，让行业专业知识和大模型结合。从而在客户服务中，提高准确率，即便是像这样的工具，也无法达到完全的准确率。所以我们在智能化的道路上，不断探索和优化，追求更高的服务和应用标准。
