以“全场景”探索AI To B的成功
2024年12月10日至11日，“千变万化，一如既往”2024甲子引力年终盛典在北京中关村国家自主创新示范区展示中心隆重举行。这场盛典汇聚了科技行业的骨干力量，70多位重要嘉宾纷至沓来。在人工智能、机器人、科学智能、新生产力等核心领域，他们带来了大量的创新成果和深刻的见解，其中不少是业界瞩目的。首次发表于。
会上，卓视科技创始人兼CEO屠晶为我们带来了《全场景大模型突破AI商业化》的主题演讲。
涂静女士首次提出“全场景大模型”的概念，强调其专业性、通用性、可扩展性和赋能性。全场景行业大模型要求卓视科技对客户有垂直全栈端到端协助。开发自建模型的能力还必须具备横向解决各行业、各场景客户应用痛点的能力。该模型不仅可以理解和处理通用任务，还可以深入了解特定行业和场景需求，并提供智能决策、预测分析等任务。他还指出，AI To B需要同时满足客户要求成本低、效果好、性能强的“不可能三角”需求，而卓视科技全行业的大模型训练能力以及强大的MaaS和Agent平台工具能力是实现这一目标的关键。
卓视科技CEO在致辞中精彩概括了公司在人工智能商业化领域的四种成功商业模式：咨询服务、产品销售、标准产品加技术服务、联合研发创新。这些模式不仅有效满足了客户在价值要素、数据要素、成本要素三个方面的关键需求，而且在过去的两三年里，卓视科技在大健康、工业制造、政务服务、文化、教育、传媒、运营商等多个行业积累了丰富的客户案例。此外，通过与生态伙伴的密切合作，公司成功实现了大模型的规模化应用，推动了AI技术的商业化进程。
以下为卓视科技创始人兼CEO屠晶演讲实录，甲子光年编辑整理：
今天我想分享的是“大型模型如何能够突破并商业化”。近两年，在大模型的带动下，一些知识密集型行业的大模型商业化出现了非常大的增速。有观点认为，推行大模式To B、AI to B，必然成为大客户的技术研发和人力外包公司。
事实上，如果企业能够更加注重行业模型标准产品的落地，更加注重行业模型数据私域价值的融合，能够为客户打造一个数据安全、价值对齐的生态系统，那么这商业模式实际上可以实现盈亏平衡甚至盈利。
推出大型机型近两三年来，卓视科技实际上已经为客户提供了产品标准化、交付标准化、一站式服务，从而实现了比较好的单赚钱的盈利模式。
1.新概念引入：全场景大模型
今天我想给大家带来一个新概念，那就是“全场景大模型”。
过去大家都看到，现在行业的分类已经非常明确了。各大厂商多卖“云计算+算力”，还有通用大型机型和To C应用，做一些通用大型机型和工具站及以上。微调。也有一些公司打造垂直大型模型。垂直大模型需要非常高质量的私域数据、与标杆客户共同创造产品价值、大规模复制。
那么什么是全场景大模型呢？像卓石科技这样的公司不仅打造行业典范，还打造工具站。更重要的是，他们为各个传统行业的软件开发人员和集成商提供了这些工具，帮助他们更好地服务客户。客户实现行业数字化转型，全场景行业模式既需要专业性又需要多功能性、可扩展性和赋能性。
具体来说，拥有全场景大模型的公司应该具备哪些能力？
首先，它应该能够做端侧模型，能够作为一体机使用，大幅降低客户私有化部署的成本。其次，要有自己的To B模型库。除此之外，还应该有解决特定客户痛点的行业模型和较小的场景。模型上面是它的MaaS平台和非常强大的Agent平台。为客户的行业应用提供广泛的应用赋能，总结就是：具备纵向全栈端到端开发能力，帮助客户构建自己的模型，横向具备为客户解决应用痛点的能力。全行业、全场景。
2、满足多种需求：AIto B的规模突破
人们普遍认为AI to B很难做，也很难规模化。那么怎样才能满足客户价格便宜、精度高、性能好的需求呢？我们需要端到端的全栈能力来为客户解决问题。比如，如何降低私有化部署的成本？目前的MoE架构可以很好地降低私有化模式的部署成本。比如能不能做成标准化的一站式服务，这样每次私有化数据的时候都可以微调，做新应用的时候可以方便的部署，并且可以实现Agent能力的积累。
当然，在效果和准确性方面还需要做很多优化。为了达到这个效果，卓石做了很多工作。现在我们对To B、To G客户的准确率可以达到98%以上，甚至一些数据非常好的客户也可以达到99%以上的准确率。
客户想要的是商用产品的确定性、安全性以及良好的效果。影响之一是情绪温度。另一个非常重要的点是性能和延迟问题。这些是客户可以做的将数字化员工和数字化产品结合起来的事情。助理取代真正员工最重要的基本门槛。因此，同时满足成本、效果、性能的不可能三角一直是AI To B企业的达摩克利斯之剑。能够帮助客户解决这个问题，其实对于客户来说现在最重要的价值体现。
综上所述，需要具备大行业模型的训练能力。如果只是应用在一般的大型车型上，其实很难满足客户的需求和需求。此外，它还拥有非常强大的MaaS和Agent工具能力，以及标准化的交付能力。综上所述，它是全面、全栈、全场景能力集合的结果。
关于商业实践的价值，我们看到目前AI To B的行业实践中，真正能卖的只有四种形式。第一个是销售知识和咨询。二是卖产品，卖标准化产品。第三个是解决最后10公里、1公里的应用实施问题，就是销售标准产品和技术服务。
当然，今年我们也很高兴看到第四种形式。很多大客户，在把这件事情想得越来越清楚之后，就会和更靠谱的企业，与其达成战略合作，进行联合研发。未来创建产品并制作标准化副本。
因为大客户有场景，他了解他们的痛点，而且他有非常高质量的数据。共创产品后，他有信心帮助大家在腰部和中小企业中进行行业大规模复制。对于他来说，也是一个非常好的收入来源。因此，联合研究、共创也是未来非常重要的发展方向。这四种商业模式是卓视科技目前实践的比较好的方向，可以解决客户的三大要素： 1、价值要素（从客户需求出发，深度挖掘大模型的价值，提高客户效率，优化客户需求）业务流程，解决客户痛点）。 2.数据要素（精心设计数据服务、保护客户数据隐私、挖掘数据价值分析市场动态和客户行为、利用大模型为客户提供科学的解决方案）和3.成本要素（实现大模型的普惠成本，通过标准化产品和服务降低客户成本，最大化客户利益）。
卓实近两三年在这四个方向积累了大量的客户。例如，在医疗健康领域，我们与北京市民政局联合发布了“北京养老产业千亿模式”，为420万老年人和超过100万老年人提供良好的产品赋能。北京有1000家敬老院，帮助老人做了很多事情。一些涉及政策、养老知识、健康生活方式、用药指南等专业问答和服务。
同时，这款养老行业的大型机型也具备了所有通用大型机型的能力。它可以陪老人聊天，甚至可以模仿老人亲友的语气、形式、样貌与老师聊天。这不仅满足了老年人的情感价值，还为老年人提供了专业的医疗服务价值。
在大健康方向，我们与国家卫健委合作，发布了千亿参数的大规模基础健康产业模型。据统计，全国有社区医院和乡村医院60万所。这些社区医院的医疗水平相对落后。有关部委希望推动分层诊疗，让更多居民到这些社区医院就诊，满足基本需求。健康咨询及简单疾病治疗。
卓视科技推出的AI家庭医生、AI社区医生完美匹配相关场景。这也是一个非常好的PMF。虽然每个医疗点每年的服务缴费金额可能不多，但全国有60万个医疗点。数量足够大，产品非常标准化。既是To G，又是To B，以后其实是一个有很多To C的场景。
当然，在卓视的合作过程中，也有很多生态合作伙伴，也有很多各行业的传统软件集成商。他们对于大模特的带动其实很焦虑，希望合作伙伴能够有更多的赋能。通过卓氏大车型的赋能和组合，能够很好的满足客户的需求。
3、大模型在智能制造中的实际应用
众所周知，中国现在已经是智能制造大国。我相信人工智能与智能制造的结合将是未来最有前途的。那么我们的大型模型能做什么呢？
第一个是它可以帮助他们做很多决策，提高认知，辅助决策。
例如，我们为中水北打造的“库博士”专业问答机器人，不仅可以访问中水北各种水文状况的知识库，还可以访问其实时数据。这些相关政治政策的制定者和这些具体执行者可以随时查看，可以随时出具报表和相关数据报告，大大提高了中水北的办公效率。
在能源行业，我们最近为一些半导体和高精度硅制造商提供了一些大型模型系统，将视觉模型、时序模型和大型语言模型相结合，为他们提供了可以在生产中使用的综合解决方案。一公斤高精度硅片一年可节省两度电。也就是说，他的一个工厂一年可以节省2000万以上的电费。这不能仅仅依靠大语言模型来完成。必须结合时序模型和视觉模型，然后利用大语言模型的代理能力来替他完成整个任务。流程编排统一才能达到最终的效果，所以未来这个规模提升的时候，工业制造企业将会实现非常大的降本增效价值。
在政务方面，卓视科技也为很多地方政府赋能，无论是招商引资、政务办公，还是财政局的财务管理和应急指挥等，场景很多。我们授权当地系统经销商，部分当地代理商负责实施相关应用。
在运营商方面，卓视科技目前与国内大型运营商有着广泛而深入的合作。运营商实际上是各地承接To G、To B项目最重要的总承包商。他们特别希望找到像我们卓时科技这样的人。像这样的企业需要具备大模型全栈能力，赋能其在各种场景下的落地。
大型模型的未来，有人说是体现智能，有人说是空间感知智能。卓石科技现在正在和具身智能以及很多智能硬件厂商一起探索行业模型领域，我们会为他们提供大模型。 Model Brain将与这些生态伙伴一起，实现最终的一英里落地。
最后，涂静女士总结了全场景大模型商业化的五个核心原则：场景驱动、产品主导、模型赋能、价值为本、生态共赢。这五条路径为卓视科技在激烈的市场竞争中提供了明确的指引，保证了其解决方案的效率和市场竞争力。同时，卓视科技开启新一轮融资，欢迎各大投资机构洽谈合作。
