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AI大模型应用生态：技术找场景，还是场景找技术？

发布日期：2024-08-14 21:59:00 浏览次数： 4070

作者：勇敢姐飙AI

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大模型技术以其卓越的数据处理能力和学习潜力，从自然语言处理到图像识别，正迅速渗透至各行各业。它们不仅极大地提升了生产效率，还改变了决策制定的方式，使得数据驱动的洞察成为可能。

大模型技术的兴起，标志着我们从传统的基于规则的系统，迈向更为灵活、自适应的智能系统。这些模型通过大规模数据训练，能够捕捉和学习复杂的模式，从而在多种任务中展现出惊人的性能。

然而，随着大模型应用的深入，一个核心问题逐渐浮现：在技术与场景的互动中，是技术的发展引领了应用场景的拓展，还是具体场景的需求驱动了技术的进步和优化？这一问题的答案对于理解大模型技术的商业化路径、推动其在各行各业中的实际应用具有重要意义。

本文将深入探讨大模型技术与应用场景之间的动态关系，分析在不同行业背景下，技术与场景如何相互影响、促进彼此的发展。通过丰富的案例分析和行业洞察，我们将揭示在大模型技术应用的不同阶段，企业应如何平衡技术引领与场景驱动的双重逻辑，以实现技术的最大价值。

01 大模型产业由技术驱动转化为应用场景驱动

目前，大模型技术的发展已经快要穷尽了人类的原始公开数据，也实现了智能的涌现。OpenAI的GPT系列、Google的Gemini、百度的文心一言等，都是大模型在自然语言处理领域的应用实例。在计算机视觉领域，大模型同样展现出其强大的能力，如图像分类、目标检测等任务。此外，多模态大模型能够处理文本、图像、音频等多种类型的数据，实现对多模态信息的综合理解和分析。

大模型技术的构建和应用是一个复杂的过程，涉及数据清洗、分词技术、位置编码、模型预训练、微调技术等多个环节。这些技术的不断发展和创新，为大模型的实际应用提供了坚实的基础。大模型技术公司的核心能力包括：：

1.数据管理经验：处理和整合大规模数据集，确保数据的质量和多样性。

2.AI基础设施建设与运营：构建和维护支持大模型训练的硬件和软件基础设施。

3.算法设计和优化：开发高效的算法来提升模型的性能和精度。

4.模型微调和定制：根据不同行业和场景的需求，对模型进行微调以满足特定应用需求。

5.安全性和伦理考量：确保大模型的应用符合法律法规，保护用户隐私和数据安全。

在技术不断成熟的同时，大模型技术的进一步发展将依赖于技术创新、行业合作以及政策支持等产业生态因素的协同，以实现更广泛的应用场景和更深层次的智能化。

基于以上因素，AI大模型产业正在经历从技术驱动向应用场景驱动的转变，这一转变的核心在于将AI技术与具体的应用场景相结合，实现技术的快速落地和产业的智能化升级。

首先，大模型技术的发展正在推动C端应用生态的重塑。AI大模型带来的显著生产力提升，不仅拓展了应用场景，也促进了功能体验的创新，进而催生了新生态的构建。在这个过程中，需求聚合入口成为关键，各类AI应用层出不穷，开发生态不断演进，为用户带来新的价值体验。

其次，大模型技术在各行各业及B端的应用正在加速落地。例如，卓世科技通过自研AI大模型，构建了全技术栈工具平台，并在医疗、政务、康养等多个行业实现了产品PMF验证和商业化落地。这表明大模型技术正逐步从辅助性工具转变为企业核心业务的驱动力。

此外，大模型的商业化落地也表现在推动数字产业化和产业数字化。企业通过利用大模型技术，如文本生成、信息抽取、信息检索等，在成本、效率、质量方面实现了质的突破，成为企业智能化转型的一种趋势。

同时，多模态大模型的发展为AI应用提供了新的可能性。通过整合并理解多种不同的输入模式，如语音、图像、文本、手势等，多模态大模型能够模仿人类自然交流的复杂性和丰富性，使得人与机器之间的交互更加自然和高效。

AI大模型技术正通过与具体场景的深度融合，展现出强大的商业化潜力和广泛的应用前景，推动着各行各业的智能化转型。

02 到底是技术找场景，还是场景找技术？

在技术发展和应用落地的进程中，"技术找场景"与"场景找技术"代表了两种截然不同的创新和应用逻辑。

"技术找场景"是一种自上而下的方法，主要由技术创新者或研发团队所驱动。这一逻辑下，技术的发展先于场景的发现。创新者首先开发出新技术或产品，随后探索或创造这些技术适用的市场或场景。这种方式强调技术的潜力和可能性，但可能需要时间来教育市场，解决技术与市场需求之间的不匹配问题。其成功依赖于技术的先进性和创新性，以及创新者对市场洞察的深度。

例如，百度推出的“文心一言”、抖音集团的“豆包”、智谱AI的“智谱清言”等，这些由互联网头部企业推出的自研独立应用，是在技术成熟后寻找适合的市场和用户场景进行应用落地的典型案例。这些应用C端成为主要流量来源，体现了企业依托现有用户体系，通过技术创新来探索和拓展新的市场机会

相对的，"场景找技术"则是一种自下而上的方法，由市场需求或特定问题的解决需求所驱动。在这一逻辑中，特定的场景或问题已经存在，关键在于找到合适的技术来解决这些问题或满足这些需求。这种方式更侧重于解决实际问题和满足用户需求，技术的选择和应用更具目标导向和实用性。成功的关键在于对场景的深入理解、技术解决方案的有效性，以及快速响应市场变化的能力。

例如，在金融行业中，AI大模型的应用需求非常明确，金融机构需要处理大量的金融术语和交易数据，因此需要特定的行业大模型来满足这些需求。例如，度小满金融在金融业务场景中累积了大量数据，并利用百度的技术基因，构建了金融领域的垂直大模型，这种应用是根据金融行业具体需求，引入AI技术来优化服务和产品

两种逻辑各有其优势和局限。"技术找场景"可能推动颠覆性创新，但可能面临较长的市场接受期和较高的市场教育成本。而"场景找技术"更易于快速落地和商业化，但可能受限于现有技术的能力，不总能带来突破性创新。

在实际应用中，这两种逻辑并非孤立，而是可能会相互交织和影响。一个新技术可能最初是在"技术找场景"的逻辑下开发的，但随着市场对技术认识的深入，可能会发现更多"场景找技术"的应用机会。反之，针对特定场景开发的技术也可能激发新的技术发展思路，形成从"场景找技术"到"技术找场景"的循环创新过程。这种动态的互动为技术创新和应用提供了丰富的可能性，推动了技术的不断进步和行业的持续发展。

03 “To B”、“To C” 场景的技术应用逻辑有区别吗？

无论是To B还是To C，技术找场景都更适合普适需求，而场景找技术都适合有专业度的情况。

我们可以这样理解两种逻辑：

技术找场景：这种逻辑更适合于普适性的需求，即技术具有广泛的应用潜力，可以跨越不同的行业和市场，满足多种用户群体的一般性需求。

在To C市场中，这可能意味着技术创新能够吸引广泛的消费者群体，例如社交媒体平台或移动应用，它们通过提供新颖的功能或服务来吸引用户。

在To B市场中，技术找场景可能涉及到一些基础的、普遍需要的技术或服务，如云计算服务，这些服务可以被不同行业的企业采用来满足他们的通用需求。

场景找技术：这种逻辑更适合于具有特定专业度的情况，即针对特定行业、特定问题或特定需求寻找或开发相应的技术解决方案。

在To C市场中，这可能涉及到针对特定用户群体的定制化服务或产品，如健康监测设备，它们针对的是具有特定健康需求的消费者。

在To B市场中，场景找技术通常意味着企业面临特定的业务挑战，需要特定的技术来解决这些问题，如医疗影像分析、金融风险评估等。

在实际应用中，企业可能需要根据目标市场的特点、用户需求的多样性以及技术的成熟度来选择适合的逻辑。

04 技术与场景的双向互动模式

技术与场景的最佳互动模式是双向的、融合的。在这种模式下，技术的发展能够及时响应场景的需求，而场景的创新又能激发技术的迭代。