AIGC能为世界创造什么？小冰徐元春：提效、解决问题、创造场景
导读：AIGC的价值不在于它能生产东西，而在于它能尽量不生产不想要的东西。
横空出世的ChatGPT，让全世界关注到了AIGC背后的价值，给国内外企业提供了更多机遇与挑战。
可以明显感知到的是，今年AIGC不再是空中楼阁，而是随着人才、资本和业务的大力投入，进入到快速产业落地阶段。
其中小冰，作为国内最早开展AIGC商业化落地的公司，如今因为全栈技术实力格外受到全球市场关注。
小冰首席运营官徐元春在中国AIGC产业峰会上分享了他们的最新实践经验和产业思考：
任何一项技术做出来都是为了在产业落地中产生真正实际的价值。AIGC的价值不在于它能生产东西，真正在于它能尽量不生产不想要的东西。技术从实验室到真正能用，最后一公里往往是最难的。它不仅要解决工程化、产品化问题，更重要的是要解决质量问题。
除此之外，他在现场还揭露了一个秘密：很多人在世界杯期间看了刘建宏老师的节目。事实上，大家看到的刘建宏老师，超过一半都是 AI 复刻的，声音也是。
为了完整体现他的思考，在不改变原意的基础上，量子位对其演讲内容进行了编辑整理。
中国 AIGC 产业峰会是由量子位主办的行业峰会，近 20 位产业代表与会讨论。线下参与观众 600+，线上收看观众近 300 万，得到了包括 CCTV2、BTV 等在内的数十家媒体的广泛报道关注。
演讲要点
任何一项技术做出来都是为了在产业落地中产生真正实际的价值。
小冰到底能为这个世界创造什么？降本增效不够具体，还有三个重要的维度：解决问题、提高效率、创造场景。
很多技术在实验室能创造很大价值，但真正在产业能用还有一段距离，最后一公里往往是最难的。它不仅要解决工程化、产品化问题，更重要的是要解决质量问题。
AIGC的价值不在于它能生产东西，而在于它能尽量不生产不想要的东西。
今天我们说AIGC，包括数字员工，其实更多是帮助大家解决过去没有看到的问题。
以下为徐元春演讲全文：
任何技术出现都是为创造产业价值
当我们在做每一项技术时，都有很多人来问我们：
你们做这项技术是不是只是好玩？
其实不可能。任何一项技术做出来都是为了在产业落地中产生真正实际的价值。
今天我的分享主要聚焦过去几年在产业落地和商业场景里面中的真实经历，或者理解与优化。
最早小冰被叫做人工智能创造力，它到底能为这个世界创造什么？有人曾统计，这种创造能力或者是内容生成，其实就是降本增效。
但最近我认为不够具体，还有几个更重要的维度——
解决问题，提高效率，创造场景。
第一个维度是解决问题。
对于所有科技公司而言，往往大家都想到解决的是别人提出来的问题。但这些问题可能并非真正产业、甚至传统产业迫切要解决的问题，或者说真实痛点。
过去几年我们花了很多时间与行业人士交流，才慢慢了解到我们的技术到底可以解决哪些痛点。
比如去年为红杉中国创造一个AI数字人。官网上很多视频、场景交付内容都是用虚拟人由AIGC能力创造和生成的。这解决的是一个沟通、交互甚至生产内容的一个核心问题。
而像为一些知名人士做的数字孪生复刻，则解决的是现有IP不稀释情况下在多时空创造出更多内容。而内容是IP最主要的资产和核心生产力。
在提升效率这块，是最容易理解的一点，其实在讲它的高并发和稳定性。今天很多技术，可能在实验室、在算法上都有很大价值，但真正解决能用最后一公里往往是最难的。而技术的工业化应用标准能达到稳定性要求。
再者就是拓展新的场景。下面我给大家举一些实际落地过程中具体应用的案例，欢迎更多合作伙伴加入一起创造丰富的应用。
大家在网上看到郎咸平先生做的很多分享，其实有部分是数字孪生技术，由自己的虚拟人大量生产和传播。这种方式能让他获得更广泛的流量，比如整个账号矩阵可以生产更多内容，也不会受到时空限制。
而刚刚提到红杉中国数字员工Hong，也是我们为红杉打造的。今天不管是在官网、微信公众号上都能看到，你可以随时随地去和Hong交流，发BP以获得更多机会。
同样，还可以让数字员工进行更多的实时直播。只需确定好直播脚本，虚拟人就开始进行自动直播，包括回复直播间各种问题、与用户进行实际交流。从这个角度来讲，我们怎么去衡量它的价值？
过去这些问题都曾不容易被解决，但有了这些技术之后，一种解决新范式就此产生。
举个更具体的例子，这是一个刚刚上线的跨境电商解决方案。简单来说，就是今天所有数字员工创建完成后，在海外使用当地语言来销售商品，并与当地用户产生实时互动。
从这个角度看，AIGC不仅产生内容，也带来实实在在的销售收入。就在前几天，这个中国团队实现了1.5小时在TikTok卖出15000元的家具。
事实上，这两个数字员工他们不是泰国人而是中国人，尤其这位女生也经常在抖音和淘宝直播。这说明现在技术可以服务不同领域，在全球范围内销售。
AIGC的价值不在于生成很多东西
今天我们说AIGC，包括数字员工，其实更多是帮助大家解决过去没有看到的问题，并不能简单通过书本、公开演讲等方式所知道，需要花时间深入到产业中具体感知的，与合作伙伴进行大量交流，然后一步一步做出来的。
解决问题为什么如此重要？
现在一个AIGC直播，就涵盖文本驱动、语音驱动、画面驱动。整个虚拟人、包括画面、直播间装饰的渲染过程也完全自动化。
接下来当直播间有人问问题的时候，也不是随便接一个聊天模型就能用，而是需要让模型更适合推荐，以达成交易、促成销售为目的，而非简单的回复。
再者是提升效率，今天我们直观感受到的视频领域。在2022年冬奥会期间，场馆内可以看到中央电视台气象主播播的24小时实时天气预报，其实都是由AI生成的。
还有世界杯期间刘建宏老师的节目，你们所看到的本人和声音，超过一半其实都是AI生成的。
今年我们给万科创造了崔筱盼，结果因为她能保证在与财务同事交互过程中达到更高的催收效率，实现真实价值提升，获颁了第二个年度优秀员工。
前阵子万科还反馈，目前崔筱盼已经与几乎所有员工建立起了联系。大家都在通过邮件、信息系统等方式跟它产生交互，甚至有时候只是闲聊。
除此之外，还有些新的场景。比如与每日经济新闻合作的24小时直播，从主持到最前端数据采集、新闻撰写、播报再到后台的视频生成，都是由AI端到端24小时驱动的。
还有在服装业的落地，在与杭州万事利的诸多合作中，其中一个就是让设计师团队利用AI获得3-7倍设计能力的提升，同时也能帮助其拓展消费者个人定制的一个实际应用场景。
今天看到的音乐平台，可能几十万首的背景音乐都是我们技术生产的。这些技术就实现了从实验室技术到最后落地。
最后一公里不仅要解决工程化问题、产品化问题，更重要的是要解决质量问题。现在很多AIGC模型是能生产很多东西，但它的价值不在于它能生产东西，而在于它能尽量不生产不想要的东西。
稳定性要达到真正商业化标准，才能实现更高产业价值。
未来，我们认为AIGC和整个数字员工结合，包括第三方生态结合，会产生更多价值。最后会发现AIGC其实是一个生态，科技企业是作为一体给传统企业提供技术和解决方案、解决他们的生产效率、创造更多场景。
以上就是我的分享！