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00 前言 ——Think big. Do small. 中篇（应用篇）的目的 力求站在巨人的肩膀上，观察应用落地，辅以逻辑演绎，画一张“应用地图”，展望“Ai+各行各业”，为投资、创业和学习提供叙事场景和落地路径。下文主要分为基建层、应用层、未来3个维度，目录图文如下： https://mmbiz./mmbiz_png/2DemqicZt9rrepxrXEepVuF9c0DKSBrjf1f5Bw55OF3bzMuZwQ6qE9SghjeTsGfKyGr3rp79qwBIUBZq9sZcrzQ/640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1 ——“事”的机会（目录） ·机会一（基建层）：数字化基础 （1）前端 迭代更新的数字化平台、移动互联网/云 （2）后端 人工智能/边缘计算、新型平台 （3）生态 工具链、研发论文、开源软件、数据集、芯片设计、信息安全、隐私产权保护、量子计算 ·机会二（应用层）：数字化应用 （1）消费者（14种） 通讯、社交（社区）、内容、游戏、消费（电商）、旅游、健身、医疗、教育、金融、住房、睡眠、信息知识、食品饮料 （2）创作者（3种） 开发者、设计师、研究员（科研） （3）企业 （10种） 生产、供应链、市场销售、客户支持、员工体验、金融、法律、行政、OA办公、市政 ·机会三（未来）：（新技术）改造世界 新能源、 新生命科学、 新材料、新空间 此外，这里有两篇参考链接（建议读完本文，再 收藏，回看） ❶莎士佩奇基于陆奇博士线下分享，整理的大模型复盘笔记上篇（趋势篇），从宏观角度，做了观点提炼，可配合本篇（中篇·应用篇）服用。 AI/AIGC观察笔记（5）：围观陆奇博士“科技大地图”（上篇：趋势篇） ❷奇绩创坛官方整理的线下路演记录，还原度很高，如需要看大模型变革的底层逻辑和表达演绎，此篇为本文重要参考文献。 陆奇最新演讲全文实录、完整PPT（点击文末“阅读原文”获取现场视频） （我会不定期更新） （建议收藏+关注，随时查看） https://mmbiz./mmbiz_gif/2DemqicZt9rrax3I5Ty7GebvskMdqTkWBvrFmJAVS4AhOfWRKUHHcwGdD2KrIibhCrhapsBUfNAmQSd6P9iaCXgEQ/640?wx_fmt=gif&wxfrom=5&wx_lazy=1 01 数字化基础（平台、生态）的机会 —— 数字化基础方向的机会有好多是我们常说的**“淘金热”中的“卖铲子”**型机会，如 芯片、云服务等，但是竞争激烈、对小团队不友好也是客观事实，需要重资本投入，整体看属于高风险高收益，有万亿级市值机会。 ·数字化平台前端（设备+容器+画布） （1）设备： 基于 芯片+模块+操作系统 叠加 （如 PC、手机、手表、眼镜、耳机、可穿戴设备、可植入设备、机器人、汽车、生物医学设备）。（重资本类型） （2）容器： 2D（如 搜索框、各种平面入口）、 3D（如 XR）、甚至是 脑机接口 （XR扩展现实=VR虚拟现实+AR增强现实+MR混合现实）。公司：Meta、Pico等。（重资本类型） （3）画布： 2D（如 文本、图片、音视频、代码）、 3D（如 元宇宙、虚拟人、数字资产）。公司：Midjourney、Stability.ai、Runway、Adobe、Unity、UE、Luma、D-ID、openAi、Discord等。 早、中期投资思路⬇️ “画布领域”是目前的创业热区之一，像Ai作画公司 Midjourny 这种10人带来1亿产值的故事，大概率会经常出现，小团队、高人效、磨细活的打法预计将被反复印证。 基于此，从项目挖掘的角度，比如 高校组织的“大、小挑战杯”、民间各种“hackathon（编程马拉松活动）”、“Game Jam（限时游戏开发挑战）”都值得VC/PE机构去覆盖“淘宝”。对于城市而言，更丰富的高校资源、更活跃的创客生态都是未来另辟蹊径的筹码。 当下这波产业革命方兴未艾，我们很难预测终局，除少部分先发优势明显的项目需要集中资金投入外，我倾向于认为更多的中小项目的胜率并不高，但赔率划算（低投入条件下），采用“广撒网”的逻辑，同时控制单项目金额，争取吃到行业成长的“β”，在当下是一个值得考虑的思路。 ·数字化平台后端（设备+技术/能力） 该部分重点关注对于前端平台支持的稳定性、兼容性、效率。 （1）设备： 基于 芯片+模块+操作系统 叠加 （如 服务器、交换机、卫星）。（中大厂交锋战场） （2）技术/能力： 通信网络、数据中心、数据堆栈（数据管理工具的集合，如 传感器、SQL、Tableau 等）、分布式系统、区块链、云、边缘计算（计算模型，用于优化数据与计算终端距离，提高处理效率）、Web3（信任）、模型（知识）。 ·数字化平台的生态 （1）算力（芯片、算力体系）。需要自主可控、需要高效可用。（“厚雪长坡”类型）（2）模型训练体系、微调体系、推理体系。是各种体量、类型的模型开发、迭代的关键。（有很强的技术力和洞见）。（3）开发工具链。（能抓住开发链条上的某一个价值点，并深耕）比如 Triton，OpenAI 并购的一家公司，它是基于大模型内在计算结构的需求而开发了多年的语言，关键点在于它不是基于 GPU 的着色器 (shader)和 Cuda 工具链开发的，无论从商业发展角度来讲还是从投资角度来讲，这里都有战略性的机会。 https://mmbiz./mmbiz_png/2DemqicZt9rrepxrXEepVuF9c0DKSBrjf7ldiaY11Cdk6LWDXA5qq5JAvuHgXCX0Blb4vluN7We4WtzpEI7onfTg/640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1 02 数字化应用（各层次需求）的机会 (Ai+X) ——Think big. Do small. https://mmbiz./mmbiz_png/2DemqicZt9rrepxrXEepVuF9c0DKSBrjfDGfxECwOucgrVtFy58Ptia5YefvY5aq4KUhanSwOvo5QQ3o8nM768Lw/640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1 （1）·消费者（14种） 主要基于马斯洛的需求层次理论，划分出14种需求场景。不同场景可以通过：需求层次、人群层次、时间周期等维度来定位。 场景①Ai+通讯 2个思路：（1）语音转文字、（2）通话实时内容生成做谈资。 案例：快速会议纪要需求首当其冲，如 科大讯飞的会议纪要（软件+硬件）、腾讯会议纪要、飞书妙记都有相关功能体验。 未来会不会有：通话语音记录转文字功能？需求是有的，技术实现也是可期的，主要看合规的问题。 场景❷Ai+社交（社区） 数据： 根据埃森哲的预测，到2029年，30%的社交媒体广告是由生成式AI自动生成，但是关键审核流程仍然由人工完成。新内容适应新需求，新需求落地新场景，新场景产生新社交，新社交沉淀新社区。从细分场景切入，服务核心用户，形成商业闭环，再寻求外延泛用户拓展。 案例：Ai作画社区，基于创作者对某一种癖好、画风的热衷，就可聚集几百到上千的高活跃度、高产出的UGC（用户产生内容）类用户。如 类Midjourney、Stable Diffusion应用沉淀在Discord/Slack/fanbook、微信/Q群的大量社群和用户。 场景③Ai+内容 现状： AIGC的核心试验田，2D部分是老生常谈，3D部分是星辰大海。如 《流浪地球2》动辄4年的开发周期，成本巨大，降本增效需求巨大。我们也看到导演陆川等资深大咖已经在积极拥抱，内容创作者每天也都在开脑洞、整新活。 案例：文生图+视频；图生图+视频；声音生文+图+视频。期待更多Midjourney、Runway创业团队出现的同时，更希望图文视频游戏处理巨头 如 UE、Unity、Adobe挺身而出，拉高天花板。 场景❹Ai+游戏 阶段性小结（23.4） 从“降本➡️增效➡️增收”维度看：降本-美术开发；增效-策划工作、程序工作、投放运营；增收-新玩法、新内容形态、新商业模式。 （这里不展开啦，更多细节可以看之前写的这篇文章AI/AIGC观察笔记（4）：AIGC降本增效是伪命题吗？（游戏）） 友情提示：有Switch的朋友一定要玩《塞尔达·王国之泪》⚔️，自由度超高yyds。 场景⑤Ai+消费（电商） 应用： Ai+策划案、Ai+智能客服、Ai+美术设计素材，效果很直观，每一个从业者都可以低门槛尝试。从需求中来，到场景中去，高速迭代。 工具推荐：Notion Ai、飞书、obsidian等，请发挥主观性积极拥抱。 场景❻Ai+旅游 应用： AIGC生成的各种宣传片（如 青岛崂山AiGC宣传片）、Ai掌上导游、Ai全景沉浸式地图（如 谷歌地图）、Ai+XR拓展现实互动、虚拟人互动等都是看的见的场景。 不过，参考淄博烧烤爆火，我们旅游享受的有一部分是配套服务、游客的消费预期，这部分Ai短时间无法做到。 场景⑦Ai+健身 思路： 这部分可以关注两端，移动端的Keep们的机会，线下训练的智能训练+营养私教，同时关注与本地生活服务的链接（营养餐、保健品、减肥、理疗、运动装备等）。此外，如果能结合社交元素做裂变（部分用户社交需求＞健康），有机会1+1＞2。 场景❽Ai+医疗 逻辑： 医患矛盾成因复杂，但信息不对称导致的不信任感是重要原因之一，如果Ai能有效拉平医患之间的信息差（成为相对可信的第三方，可以有效缓解医患矛盾）。 应用： 患者端，智能分析报告、智能预警。 医生端，智能诊断、智能培训。 科研端，从产学研的路径，最终传导到临床。 相关融资： ·1）美国临床人工智能解决方案部署平台Lucem Health完成 770 万美元的 A 轮融资，投资方为Granger Management, Mayo Clinic , Mercy Health。 ·2）美国AI + Web3医疗保健平台提供商Lavita AI完成了500万美元的种子融资，投资方为Camford Capital等。 ·3）CRO+AI企业予路乾行完成第二轮融资，投资方为复健苏州基金、中新资本。 场景⑨Ai+教育 逻辑： 教育可拆分为：教书+育人，前者Ai是老师的超级助手，后者更多靠家庭、学校、社会主导。不过，要注意Ai对于学习者的意识渗透（潜移默化）。 案例：（这里不展开啦，更多细节可以看之前写的这篇文章AI/AIGC观察笔记（7）：Ai+教育应用探索（GPT4+可汗学院）-上篇） 场景❿Ai+金融 3种需求： 研究分析+投资决策+合规风控 3个案例： （1）熵简科技，服务于国内头部资管、券商，产品为智能投研系统。 （2）Bloomberg（彭博社） ，金融专用大语言模型，投研分析。 （3）Claude大模型，支持10万token量，直接分析上市年报、研报（效果有待强化）。 场景①①Ai+住房 场景： 建设端， 测绘、智能装备（如挖掘机的 软+硬件）等 装修端， 从IOT到Ai+IOT，接入物联网和语言模型的智能家电，交互效果会再优化。 场景❶❷Ai+睡眠 逻辑： 需求是睡好，app的功能大多围绕：助眠+睡眠监测+服务/商品 展开。此外，社交也是一个加分项，睡得好的经验和睡不好的孤独都给社交元素发挥的空间。 脑洞：希望有app能基于我当天的心情，睡前给我提供一个做梦素材套餐，包括：人设+时代+地点+故事设定+阶段性小目标。第二天，提醒我做个记录（有意向可以分享出来），比一下各自的“梦”。 场景①③Ai+信息知识 逻辑： 凡是涉及到 知识获取➡️处理分析➡️应用于实践，都有提效提质的空间。这块好坏的评价：就把自己代入乐观评估 实用性、效果效率、边际成本。 攻略：这里不展开啦，更多细节可以看之前写的2篇文章干货分享 AI/AIGC观察笔记（8）：3条AI工具使用干货（第二期）全导航、练口语、做表格 AI/AIGC观察笔记（6）：5条AI工具使用干货（第一期） 场景❶❹Ai+食品饮料 场景： 制作端，智能菜谱（如 基于gpt）、智能炒菜机器人等。 本地生活，如 从餐厅推荐到第三方支付（如 基于New Bing、GPT4），这一点对未来广告投放模式影响巨大！ （2）·创作者（3种） 场景①开发者 能效提升，创业创新机会更多。 场景❷设计师 能效提升，出方案更多更快，行业会更卷。 场景③研究员（科研） 实验探索、论文撰写、成果落地均加速增强。 （3）·企业（10种） 场景①生产 Ai+通用/垂类机器人。重点可关注：特斯拉机器人、波士顿机器人、日本机器人老婆/老公等案例。 对于用户，看重性价比、信任感等。 对于厂商，看投入产出比、市场空间、进入门槛等。 场景❷供应链⛓ 重点关注：各软件模块的配合程度、整体的自动化水平、应对复杂变化的灵活性。 场景③市场销售⚖️ 场景❹客户支持☎ 对CRM（客户管理）系统的增强。 客服机器人，最近我真的快被你烦死了！。 场景⑤员工体验♀️ 智能HR(BP)工具。 场景❻金融 同上（Ai+金融）。 场景⑦法律⚖️⚖️ 基本可以达到一个入门律师助理的水平，文案处理、法条润色、错字检查、法条检索、合同总结、关键数据提取等都有帮助。 场景❽行政 重复性的文案处理、数据处理工作等无压力。 不过，机器人暂时不懂人情世故、站队裙带，也不能背锅。 场景⑨OA办公️ 同行政。应用上，飞书、钉钉、用友、金蝶、Salesforce等公司都会持续跟进，自研/接入大模型。 场景❿市政 智能交通，已经比较落地了。部分数字孪生需要解决僵化不灵活、不实用的情况。会有一批“精美包装”的公司出现，投资人、采购商请擦亮眼睛。 https://mmbiz./mmbiz_gif/2DemqicZt9rrS7ZcU4VmaiavN7XR9yXJxS47sYyj1AzBrXnkAftnYLX4XKxgSaJ8Mgqzy4huNthuicPQRjvVciaqhA/640?wx_fmt=gif&wxfrom=5&wx_lazy=1 03 新技术改造世界的机会 （新能源、新材料、新生科、新空间） —— 小结：此次技术变革会对 新能源、新材料、新生命科学、新空间技术等领域产生，作用于“基础研究→应用研究→技术封装→产品研发→市场销售”五个环节（类似于“产学研”）。 限于篇幅， “新技术部分”只做话题引出，后面会基于与资深从业者、行业专家交流，针对各个场景应用做具体展开。（下文附奇绩创坛演示x4） https://mmbiz./mmbiz_png/2DemqicZt9rrepxrXEepVuF9c0DKSBrjfiaVv9iabvgCBicJNic3lm6loOf53piaydSL7Gq2ibICFibtW8ibIZxLg0ic7ibfw/640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1 https://mmbiz./mmbiz_png/2DemqicZt9rrepxrXEepVuF9c0DKSBrjfAicWic68STz29RWIUBPA0AvU1xLiaYcOgCgm6doniaXr714lwfiaCfnPQSQ/640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1 https://mmbiz./mmbiz_png/2DemqicZt9rrepxrXEepVuF9c0DKSBrjfwCTYUJedc7QT2iau2Xolq6rHvuMZficos1BLQc5FKicYOkx5bFI7VTkew/640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1 https://mmbiz./mmbiz_png/2DemqicZt9rrepxrXEepVuF9c0DKSBrjfJQRFaxdRgTqLfDicNPtsrk2aOrbw6Up5QDrXktH26icEGmDqyBps1EeA/640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1 总的来看，各个行业都会被Ai覆盖一遍，差异主要在方式路径、渗透率、监管介入深度等。 最后，用陆奇博士演讲中的一段话结尾，和各位小伙伴共勉： ——“要勤于学习。这次技术变革相对复杂，建议大家阅读必要的论文。仅仅依赖别人解读可能无法深入理解，必须花时间去深入研究关键论文，克服惯性思维。”（by 陆奇） |
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