衔远科技创始人周伯文：经济趋势与技术突破为数智化转型创造更多可能

2022年9月1日至3日，世界人工智能大会在上海举行原宪科技创始人周博文受邀出席开幕式，并作为开场嘉宾，在主题论坛中发表了前沿科技赋能行业智能化的演讲

以下为周博文教授演讲摘录:

经济趋势:产品创新驱动企业高价值发展

什么是新经济新生活通过两组数字可以窥一斑而知全豹

近期消费数据显示，某电商平台新品数量超过1000万件，占全年销售额的60%以上，新品牌数量超过5万个，涵盖食品饮料，医疗，家居清洁等24个行业此外，从消费者消费数据来看，2021年以来，新品销量增幅远超全品类，护肤新品销量增长6倍

新产品经济已经成为中国消费市场增长的重要推动力从一开始，为了获得消费者更多的关注，推出新品进行更好的营销，品牌会在拥有更多数据和技术支持后，精准打造更适合消费者的新产品，营销和服务

基于以上市场趋势，我们提出一个公式:E=MC2消费者以前只是参与了消费环节，现在已经影响到了产品的创意，设计，制造等各个环节，也就是说企业的生产需要围绕消费者来进行

未来的个性化新消费时代，生产方式将更加灵活，整个生产制造将更加分散和去中心化，利润将属于那些能够持续有效洞察和满足用户需求的企业。

技术:多模态人工智能理解和生成的突破性进展

针对当今经济趋势的深刻变化，我们发现在当前传统企业的数字化转型中，大量的新数据正在产生和积累，却没有得到有效的开发另外，如何更好的理解和挖掘数据，让数据产生更大的价值，人工智能技术正在被使用

那么支撑企业洞察用户需求的技术发展到了哪一步让我们看看目前在多模态AI的理解和生成方面的突破

首先，结合人工智能多年的学术研究和行业实践，我们建立了清华大学协同交互智能研究中心，确立了3+1的研究模式:一是多模态表示和交互，二是人机协作，让AI以较低的认知成本帮助人类更好地完成任务，三是尺寸模型的协同进化，基座是我们多年来倡导和推广的可靠AI。

在最近的研究中，伴随着Transformer这种多模态预训练模型的诞生，各种模态的融合正在发生不仅可以建立一个统一的，跨场景的，多任务的技术模型，也是帮助我们理解自然环境中各种模态信号的更有力的工具第二个趋势是通过构建自我监测任务，提高多模态模型的表示能力，缓解大规模监测数据缺乏的挑战第三个非常重要的趋势是，多模态预训练模型将嵌入越来越多的知识，可以加强模型的知识和推理表示能力，提高模型的可解释性

此外，目前另一个重要的研究领域是AI与人的交互这种交互不仅仅是智能客服的一种对话应用，更重要的是可以通过对话不断学习人类的知识，创造新的知识无论孔子和七十二弟子还是雅典学派，知识的传播，形成和迭代都是通过师生互动来完成的这种学习方法对老师和学生都很有效率如何让人工智能自我学习，迭代新知识，是清华重要的研究方向

经济趋势和技术突破:对数智力转变的意义

因为经济趋势和AI技术的突破，让我们看到了工业数字智能化转型的可能性和广阔前景下面分享两个多模态AI助力企业产品创新和赋能金融行业的案例

首先，行业可以利用广域大数据，多模态AI理解与生成，数字化智能产品创新方法论模型等底层技术，快速定位高潜力细分市场，并能从用户，场景，竞品，需求，市场，技术，供应链等多个维度进行组合智能分析，精准挖掘产品创新机会，产生爆款原型通过人机共创，打通机会洞察，产品规划，产品设计，产品验证，产品上市的全流程，批量提升产品竞争力，提升企业运营效率和盈利能力，帮助企业成为数字经济时代的高价值品牌，这正是比特远科技在做的事情商业模式和生产模式的改变会带来供应链金融的改变

在金融领域，AI技术不仅可以直接改善其产品设计，风险控制，市场营销，客户服务等此外，伴随着行业的智能化转型和消费者个性化需求的不断增加，诞生了无数的金融场景，这对金融行业来说既是挑战也是机遇人工智能作为数字化转型的重要手段之一，全方位融合金融行业的业务领域和场景应用，不断重构金融与用户的二元关系

总之，在这个消费需求的时代，人工智能技术可以赋能供给侧改革，帮助企业提升运营效率，降本增效，最终成就高价值品牌！

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