AIGC、大模型、生态...这次的宇视不低调

5月的乌镇,天气爽朗,温度不冷不热。

西栅大街上车水马龙,人头攒动。

河岸两旁树影斑驳,风移影动,花朵缤纷,珊珊可爱。

街边的客栈中,乐队奏响了春天的赞歌,鸟儿在河面轻轻一点,碧波便荡漾起来了。

历史与商业交融,人与自然和谐共生,各得其所。

这是乌镇的景,也是乌镇的生态。

当AIoT的风吹到乌镇,一幅关于AIoT的生态图正在被构建。

解决方案供应商、工程商、分销商…他们是这幅生态图的重要组成部分,同样是这幅图的创作者。

宇视也是其中之一。

5月9日,宇视举办了AIoT合作伙伴峰会,核心主题便是“生态为先 · 繁荣共生”。

在宇视眼里,服务生态伙伴已经成为基本的业务基调。

那么为何宇视如此强调“生态”?

从第一性原理出发,不难找到答案:时代变了。

一、旧秩序将崩塌、新格局被塑造

2023年上半年最热门的话题莫过于ChatGPT。

ChatGPT4.0问世之后 ,人们看到了通用型人工智能的希望。

一时间,多模态大模型成为资本宠儿,国内互联网大厂、行业巨头们纷纷表示跟进。

在ChatGPT之外,Meta开源的SAM(Segment Anything Model)无异于在CV行业投下了一枚重磅炸弹。

对于AIoT行业而言,ChatGPT大模型、SAM模型等AI技术的涌现与应用,本质上降低了算法开发门槛,是一次影响深刻的“技术平权”。

此前,AI技术虽然很fancy,也很有效,但不实用。

原因在于:一方面,AI算法开发门槛太高,属于资金、人才密集型行业,重金之下,对应的算法产品、解决方案价格高昂,工程商们根本用不起;另一方面,AI公司的算法离场景还有一段距离,很难真实解决用户的场景痛点,工程商们也用不上。

大模型、SAM模型则大大缩小了AI公司和工程商们的差距。

原来以“小模型+大样本”的算法生产模式,变成了以“大模型+小样本”。新模式并不需要庞大的数据量,数据标注成本、算法训练成本大幅降低。

这意味着,算法开发能力较弱、甚至没有算法开发能力的工程商们,不必雇佣大量的算法工程师,也可直接通过大模型来完成AI算法开发和交付,只需要针对性调优,喂食行业场景化数据,便能形成属于自身的算法解决方案。

亦即,AI技术将不再是AI公司、行业巨头们的专属。

这就好比汽车出现以后,轿子这种达官贵人的专属出行方式便被淘汰。大家都乘坐在一辆车上,没有身份之别,没有等级差异,每个人都能去自己想去的远方。

当AI技术差距逐渐缩小时,AIoT行业旧有的秩序将被颠覆,形成新的格局。

过去几年,AIoT行业高度内卷,渠道商互抢渠道、分销商互抢市场、解决方案商互卷产品,整个行业都在拼命内卷,以前40%毛利率的项目没人做,现在30%的毛利率工程商们抢着做。

市场环境不好,大家都要吃饭,蛋糕就那么小,谁不内卷谁挨饿。

然而,当AI平权之后,这种内卷将成为过去式。

因为技术催生了新业态,新业态产生新价值,蛋糕在不断做大。

举个例子:在古代,铁犁尚未发明之前,人们会为了一块土地而争执乃至械斗,往往没有好结果。而铁犁问世后,开荒拓土变得更加容易,原本荒瘠的土地也可以种植农作物,械斗事件便大大减少了。

具体到AIoT行业,过去一段时间,玩家们都在安防、交通等少数几个场景里面卷,因为这些场景计算机视觉最容易落地。

现在,伴随着AI技术的迭代,AI将能够在更多的IoT场景落地,也就是更多的荒土地被开垦出来,玩家们可以做更多的业务,也有技术能力做更多的业务。

大家都有的吃,自然而然就不卷了。

换言之,技术平权打破了以往的内卷局面,产生的新业态将推动玩家们朝着共同创造业务的格局迈进。

二、新格局、新机会

科学技术是第一生产力,生产力决定生产关系。

ChatGPT大模型、SAM模型的涌现,本质上是技术对生产力的一次革命,进而推动了AIGC这种生产方式的进化,最终导致生产关系的变化。

《资本论》中提到:蒸汽机的出现,生产方式发生了根本性改变,机器大生产代替了手工作坊,工业时代随之来临,市场上出现了新的业务、新的生产关系,以及新的商业模式。

作为一种全新的内容生产方式,AIGC的出现,如同移动互联网,给AIoT带来了诸多变化。

首先是新业态。

AI可以基于已有的数据,按需生成人们想要的内容。

这意味着,数据的价值将被进一步挖掘。

以前的数据是为了训练模型,现在的数据一部分是训练模型,一部分是直接作为数据资产来产生数据运营服务。

打个比方,摄像头捕捉到的图像数据,之前只用于更好的训练视觉算法。

随着多模态大模型的出现,这些数据本身可用于生成更多的图像内容,当碎片化数据通过AI技术生成结构化数据时,那么新的价值点也一并衍生出来了。

其次是新的生产关系。

大模型在解决长尾需求时,所需的场景标注数据量更小、开发周期更短,做细分行业算法和业务软件的成本更低。

这样一来,工程商通过大模型也可以拥有贴近场景的核心算法,一定程度上摆脱了对算法供应商的依赖。

工程商与解决方案供应商之间的关系,也不再是单纯的甲乙方商品采购,而变成了解决方案供应商提供基础算法平台(工具),工程商购买平台(工具)后开发自身的产品,双方的关系也更趋近于“平等”。

最后是商业模式。

前面提到,AIGC带来了数据价值的变化、工程商业务的变化以及新的生产关系。

当这些市场变量发生化学反应时,市场上也将出现新的商业模式。

比如,围绕数据资产,可产生存储、运输、保护、交易等业务,而每一个业务都对应不同的商业模式。

又比如,生产关系调整之后,工程商的角色发生变化,旧有的利益分配体系将被颠覆,市场将根据企业所处的链条,重新分配利益,身处其中的玩家们,必然也会随之调整经营策略。

在AIGC这种新的内容生产方式的变革之下,市场对于玩家们的机会是平等的,不论是解决方案供应商,还是工程商,都可以从新的业态里边寻找机会点,走出新的商业模式。

而这取决于公司的基因与定位。

三、宇视的「退」与「进」

作为AIoT产品与解决方案供应商,宇视给自身的定位很清晰:服务伙伴。

一直以来,宇视都在强调“永远不做系统集成,也永远不做工程项目。承诺永远不变”。

这实际上是宇视「退」的一面:不与伙伴抢生意,而与伙伴做生意。

在AIGC浪潮之下,宇视又退了一步:构建AIGC智能底座,赋能渠道合作伙伴。

此话何解?

宇视要做AIoT行业的基础设施,让合作伙伴用得上,而不是一个完整的产品。

也可以这么理解,宇视造了一个车的底盘,底盘上面装两个人,是跑车;装五个人,是轿车;装一车货,是卡车。

各种车的用途不一样,但底盘是相通的。

宇视提供底盘以及技术支持,合作伙伴要造什么样的车,由后者自行决定。

为何要这样做?

因为合作伙伴靠近数据、靠近场景(业务)、靠近用户。

以数据为例,用户出于安全性考虑,数据要么保存在本地,要么部署在私有云上,解决方案供应商很难拿到这部份数据,更不要说利用数据产生价值。而工程商们有资质、客户信任,能够挖掘这部份数据的价值。

但工程商们遇到的问题在于,即便能拿到数据,却不会用。

宇视便提供这样一套能力底座,让工程商不需要从0开始,而是在底座的基础上,根据客户的需求、场景的不同,开发有自身核心技术的产品,从而解决此前工程商只能搬箱子的问题。

这一招,看似是退,实则在进。

宇视如果像工程商一样去做具体的项目,去触及用户、开发场景产品,战线势必拉得太长,需要调动庞大的资源,并且有一些能力宇视并不擅长,这种打法无异于明珠暗投。

基于此,宇视选择退到幕后 ,给合作伙伴提供技术底座、产品等支持,在后方支援前线。

一来,宇视可以将更多的人财物力放到技术、产品研发,在核心技术实力上更进一步;二来,赋能合作伙伴,同样能够收获累累硕果。

这招以退为进,实际上是宇视对「生态」的深刻理解:共创业务,共享价值。

同时,宇视还「进」了两步。

一步是进到下沉市场,通过子品牌“阿宇”覆盖C4-C7县镇市场。

和宇视主品牌不同,阿宇在产品设计上更加符合县域乡村的交通、种植、看家护院等视频需求,并且性价比高、稳定性、环境适应性强。

过去一年,在宇视和一二级经销商的共同推动下,阿宇在市镇一级建设的门店已有数千家,渗透率进一步提升。

另一步是领先行业发布了大模型“梧桐”。

这与一向务实的宇视作风有些出入,在很多人的印象中,宇视乃至整个行业都极为低调,不追求热点和概念,只做自己擅长的事。

“梧桐”恰好反映出了宇视的另一面——拥抱新技术、拥抱新变化。

这种“进”,既是适应时代,也是自我内心性的变革驱动。

「退」与「进」构成了真实的宇视:在技术、产品上不断进取,而在服务合作伙伴时选择退一步,让合作伙伴受益成长。

当行业进步时,身处在浪潮中的宇视,也必须顺势而上、顺势而进。

总结

每一次技术革命,都将给行业带来颠覆性影响,从来没有人可以置身事外。

一家公司可以在技术、产品上有足够的领先,但其商业模式的成功,一定靠的是整个行业的进步。

独行虽疾,但众行至远。

AIGC风潮涌起,各行各业都感受到了时代变化。

AIoT生态,需要解决方案供应商、工程商们一起构建。

宇视显然已经为此做好了准备。

正如张鹏国所言:“改变旧格局、发现新蓝海、提升运作效率,拓宽产品线。”

宇视将坚持这四件大事,和合作伙伴一起,再合力拼搏二三十年。(雷峰网雷峰网(公众号:雷峰网)