来源：亚布力企业家论坛CEF
6月21-22日，2024亚布力论坛第十届创新年会在深圳南山隆重召开。其中，在【智能制造论坛】上，居然之家创始人兼董事长汪林朋、钉钉总裁叶军、光鉴科技创始人兼CEO朱力、北京千禧维讯科技有限公司董事长仇序四位嘉宾围绕“+AI：机遇与挑战”这一主题，开展分享讨论。MUJIN株式会社董事、牧今科技总经理刘欢主持本场论坛。本场论坛由钉钉特别支持。
以下为对话实录：
刘欢：本场论坛的主题是“AI的机遇和挑战”，这也是当下非常火热的话题。首先请各位嘉宾聊聊AI对所在行业的影响。
汪林朋：AI现在是一个热点话题，全世界都在谈论人工智能。我认为，人工智能是人类的第四次革命，这个革命非同一般，它有可能决定人类的命运，甚至人类的存亡。
很多人都认为居然之家是一个做装修、做家具的传统企业，并疑惑为什么在房地产下行的背景下，居然之家还能良性运营。这是因为居然之家踏上了数字化、智能化的列车。
居然之家总部只有120位工作人员，且只在总部设立财务、人力和后台管理部门，其他下属公司全部取消这些部门。我们通过数字化，大大降低了全集团的运营成本，提升了综合运营效率；居然之家做了一个设计平台——Homestyler。Homestyler倡导设计AI化，目前这个平台在国内只有200万用户，但在国外有1300万用户；居然之家在天津建立一个24米高的仓库，做大家具物流中心，目标是要做到仓库无人化；居然之家还在天津建立了定制工厂，目标也是无人化，只有前期的需求设计、整合供应链，以及产品生产出来后的销售端需要人来管理，其余中间的生产制造环节几乎不需要人力完成。
这些例子表明了居然之家对人工智能的深刻认识。人工智能时代的到来会给中国会带来天翻地覆的变化，我认为，未来有三类人会更被需要：
一、能用双手劳动的人。一个很典型的例子是，现在一个厨师、司机的工资可能远远高于一个研究生、博士生的工资。机器人可能会取代名校毕业生，但很难真正取代厨师和司机，所以在人工智能时代，有劳动能力的人会更被需要；二、能用自己的大脑做创意的人。碎片化的知识让人们思考能力普遍下降，所以那些真正用脑思考、做创意的人会更加重要；三、能够感知人、接触人、有爱恨情仇的人。随着科技的发展，从效率角度出发，人们更愿意跟机器打交道，但在感情上，机器是无法取代人类的。
叶军：AI确实会带来很多变化。去年4月，微软发布了Copilot，当时微软第一次提出“+AI”的概念，市值开始狂飙。随后半年，英伟达市值也开始狂飙。那一段时间，大家都在找概念，但是近大半年来发生了很多变化。
第一个变化是很多专业的东西变得越来越普通，很多昂贵的产品变得越来越廉价。最近几年，AI在不断地模仿人脑，而人脑是很奇怪的设备，一天三顿饭就可以供应一整天的思考，现在大模型需要消耗很多电力，才能具备人脑的算力。未来，大模型还要进化，它的目标是进化成人脑，只要是思考型、推理型的工作，将来大概率都会被人工智能取代，因为大模型不断地在模拟人脑做推理。
图灵奖获得者辛顿提过一个观点，他说人类每一个记忆都是推理出来的，我觉得这个比喻非常简洁，但又非常真实，就是将人脑比喻成一个大模型。人工智能从最早的算法到神经网络，到今天的大规模神经网络，都是在模拟人脑。
第二个变化是使得机械性工作面临很大挑战，但黑灯工厂大概率会实现。杭州有一家企业叫强脑科技，主要制作人形机器人的关键部位。强脑科技创始人韩璧丞毕业于哈佛大学，他跟我说过一个小故事：强脑科技的一位员工，幼时便失去双手，平时连开个门都做不到，后来强脑科技给他安装了一双机械手，现在他的机械手指具备几公斤的握力。而机械手指通过人工智能进行训练，几分钟就完成了，比如你脑子里想握住眼前的苹果，你的机械手指就可以准确地握住它。人类一定要做好准备，未来得换一种方式跟机械物体协作，同时要学会管理这些机械。
AI对制造行业会有很大影响，比如宁德时代的工厂，已经广泛使用机械臂。中国制造业在全球领先，未来加上大模型的能力，很多行业就活过来了。比如，我最近考察的一家企业，原来做机器狗，只不过是C端玩具，现在也开始涉足人型机器人，应用在很重要的地方。
第三个变化是人与人之间的工作关系。钉钉服务很多企业，从我们的视角看，越来越多企业的协作对象已经变成智能体了。北京有一家律师所，他们一个群里只有一个律师是人类，其他全是智能体机器人，有负责劳动法的、婚姻法的、还有合同法的，遇到问题可以直接问机器人，同时它们也在不断进行深度学习。未来的小公司会越来越多，OpenAI最初只有30余人。
因此，当有了人工智能作为支撑，人类的组织关系、协同方式甚至工作任务分发都会改变，以后给你任务的可能不是你的老板，而是智能体。
朱力：光鉴科技致力于主动机器视觉的研究，这里的“主动”意味着通过主动发出激光照射目标物体，进而帮助机器理解和感知世界。其核心目标非常明确，即建立AI与现实世界的连接。过去，我们使用手机、AI或网络进行交互时，主要依赖于人类的眼睛和手作为输入工具。然而，在没有人直接参与的情况下，实现这种连接就需要依靠感知技术。视觉是信息量最为丰富的感知方式，可以说，超过85%的数据和信息都来源于视觉。
在电子工程中，我们最终是要解决计算问题并将其转化为实际产品。由于算力并非无限，我不可能在每个设备上都安装像H100这样的高性能处理器。我需要在物理信息的获取、算法的选择和计算能力的限制之间找到一个平衡点，以确保产品在功耗、成本等方面达到最佳状态。
以我们最近与腾讯合作的一款刷掌支付产品为例，它能在手掌划过的瞬间，清晰地捕捉手掌内的血管图像。这是通过激光和偏振技术实现的，偏振是光的一个特性，它描述了光震动的方向，这是人眼无法直接观察到的。通过这种方式，我们不仅能保护用户的隐私，还能防止伪造，实现更安全、更便捷的支付方式。
传统的公司在解决类似问题时可能需要依赖一个服务器，而我们则能够仅使用一个价值几美金的端侧芯片解决。这不仅节省了计算成本，更大大减少了数据传输的成本。想象一下，将大量的图像数据从手机、机器人传输到云端再返回，这其中涉及的通讯功耗、成本以及由此产生的碳排放是相当惊人的。因此，我们希望从总体上解决这些问题，通过优化算法和硬件设计，减少不必要的数据传输，从而降低成本、提高能效，并减少对环境的影响。在我看来，我们就像是那把铲子上的手柄，将现实世界与AI紧密相连。我们的目标是通过更高效、最务实的方式实现这一愿景，降低解决问题的门槛。
最后，我谈谈对大模型的理解与体会，作为一家仅有100多人的创业公司，作为CEO，我身兼数职，不仅要履行我的主要职责，还要时刻关注公司各个环节的漏洞并及时填补。自从ChatGPT出现后，我发现自己拥有了一个极其出色的顾问。过去，我可能需要广泛寻求人脉来解答问题，但现在ChatGPT能够给我提供八九不离十的答案。它通常起到一个完整性检查的作用，比如在与律师讨论专利事宜或与同事讨论市场策略时，我仅需与AI对话几分钟，就能将需要讨论的问题涉及的各个方面整理得相对完整。
这一变化带来了显著的结果，我发现这种管理方式极大地提高了管理效率，同时也扩大了我们的管理半径。当然，我也要感谢像钉钉这样的工具，结合AI技术，一个人管理几十号人已经变得轻而易举。这种变化让我们看到了一小部分人能够产生巨大影响力的机会。
仇序：1956年AI诞生，当时人们只希望AI拥有记忆功能；1976年，AI能够进行语音识别；2006年，AI开始识别图像；2016年，AI具备了下象棋、下围棋的功能。当时Alphago打败了李世石，这证明了AI技术能够超越最聪明的人；如今，ChatGPT已经比90%的法学家更熟悉法律……埃隆马斯克说，10年以后，我们这个世界可能会被AI接管。我也认为这是有可能的。
回顾2002年，当时我从朗讯出来创业做通讯维护的核心网络。很早以前我们就发现，数据中心的机房每年给我们的运维费在减少，但是它的电费在不断增加。10年前一个节点上的电费已经超过一半的成本，现在数据中心IDC的电费已经超过了80%。因此我们一直在寻找一种节能技术。
Google是全球第一个用AlphaGo、DeepMind去做节能公司，它的数据中心因此节省了40%的电费。后来，我们拿了Google的tensorflow开源软件进行建模训练数据，今年3月份，我们的模型训练结果出来了，并且为一个北京的公用建筑物，在夏天节省了35%的电，在冬天节省了24%的燃气。我们其实就是做一个传感器加AI模型来免费给用户用，然后从节省的能源费用中分得利润。这种模式大家都比较容易接受。
其实AI很简单，它就是一个一个算法，通过多次尝试，选择出最省钱的模式。这个时代也是一个特别好的时代。做AI的公司并不需要有多大，也不需要有多少人。但同时，我也觉得做AI很难。主要是因为中国的教育体制是分科教育，涉及到跨专业的内容，很多人都不太明白。例如，学计算机科学的人碰到工业会很头疼，因为工业领域的每个场景都很复杂；钻研工业的人要重新学编程也很难。所以，只有那种对AI很感兴趣，同时也有跨专业的知识素养，能够理解这个行业的人，才能设计出的好的AI产品。
刘欢：感谢大家的精彩分享。对于AI的投入，汪总绝对算先行者。接下来先请问汪总，面对居然之家这么大的企业和这么大规模的业务，您大力发展AI背后的逻辑是什么？
汪林朋：我今年56岁了，本是一个快退休的人，但却开始搞AI。我认为，人的能力来自于两个方面：一是行万里路的见识。二十年前，我就曾见识过日本的智能仓库，我输入了需求，随后它们的机器人就帮我拿出了所需要的壁纸；二是读万卷书或和人展开交流的收获。现在处于互联网信息碎片化时代，但我仍激励自己要在睡觉前看10页书，一年下来就能看完十几本书。同时，还要保持谦虚心态，要和比你做得好的人多多交流。
人们可能认为，居然之家的发展主要得益于中国房地产市场的黄金时代，但和别人相比，我的意识并不落后。苹果和特斯拉都是居然之家的战略合作伙伴，英伟达也马上要跟居然之家签战略合作协议。我们到英伟达总部参访时，它的副总裁说，大部分人都认为英伟达是做GPU、芯片和显卡的公司，但其实，英伟达和苹果公司一样，只不过英伟达是在做未来人工智能时代的iOS。英伟达现在要做的是各行各业通用的人工智能操作系统，就像如果公司想开发一个软件，直接在苹果iOS系统上做APP就行。
他还说，以后只有中国和美国两个国家才能做通用的AGI（人工通用智能）。他们判断，一个AGI的产生至少需要1000亿美金以上，而且，一个支持AI大模型实现高效计算的GPU，耗电量极大。可见这并不是简单的事。现在的企业都可以思考下这个逻辑：各行各业都会人工智能化，但没必要自己去组建团队，去买显卡、GPU，只需要与现成的系统进行对接就可以。对我来说，这也是一个很大的启发，毕竟原来我们也想过买GPU，建立自己的数据中心，建立自己的研发团队。
刘欢：想做事不一定要重新造轮子，可以站在巨人的肩膀上，发挥出自己的优势。这是汪总的总结。接下来请叶总分享下，是什么驱动着您充分拥抱AI？并且能够说服整个行业去拥抱它？
叶军：钉钉最开始做AI的时候，很多人反对，觉得我们又在蹭风口、炒热点、搭便车。我说，不是这样的，我们要讲自己的故事。
我最早用的输入法是五笔打字法，刚开始学的时候觉得这玩意儿比写字还慢，学会之后发现它比写字快，之后就不怎么写字了。后来出现了windows，蓝色光标移动到用户图形界面，感觉如此不一样。那时候有了一个新的设备——鼠标，从此什么游戏都觉得好玩了许多。再之后iPhone问世，没有键盘，交互带来的变革再次给我巨大冲击。
2022年12月，GPT3.5发布，它演示的产品叫ChatGPT，当它出现后，我觉得搜索引擎可能就没什么用了，因为搜索引擎搜出来的结果是10条记录，甚至是10条差不多的广告，但是ChatGPT出来一条就是准确答案，没有广告。我第一感觉是交互又要变了。最近大家看到，国内秘塔AI、360AI都在往这个方向走，搜索这个场景已经被变革了，百度如果再不跟进，可能就会落后。
ChatGPT出来之后，我跟团队讲，钉钉到了变革的时候，我们要做一个全新的钉钉，除了名字要继承下来，内涵要全部变掉。现在的钉钉，从IM、文档到视频会议，以及即将发布的AI搜索，已经全面变革。
我相信，未来不是鼠标交互，不是键盘交互，而是以自然语言为中心的输入，加上图形和声音的输出。
目前，输入效率最高的方式是语言，输出效率最高的方式是图形和声音，这二者结合，就会极大提升人类工作效率。
最近，钉钉策划出版了一本新书《超级助理》，里面讲述了如何将AI应用到企业的生产、管理、人事、HR、考勤，以及创作、设计等各种场景，大家看完也会很受启发。
刘欢：叶总不光有信仰，还为了这个信仰做了很多努力。接下来请朱总从一个初创者的角度谈谈，在对AI的投入上，如何做决策？
朱力：我认为这与行业特性紧密相关，特别是在To B领域，首先，技术的关键在于能否形成壁垒。若技术不能形成壁垒，那我的投入实际上是为竞争对手铺路，最终可能导致双方都无法盈利。技术只是构建壁垒链条的第一环节，其本质在于解决独特问题或显著提升效率，从而形成供应壁垒，让我们能够更快地提供竞争对手无法提供的优质产品。
然而，这种技术壁垒的持久性受诸多因素影响，竞争对手可能会通过各种手段来减少我们的领先优势。因此，我们需要通过供应壁垒进一步接触优质客户，建立商务关系、打造品牌，以巩固壁垒。当规模和客户积累到一定程度时，成本就能成为壁垒，将成为我们更长期、更稳定的优势。
因此，在评估技术投入时，我们希望看到这样一个完整的链条，并判断投入这些技术能带来多少综合壁垒的价值。我们不仅仅看投入技术后今年能赚多少钱，而是看它在未来五年内的市场价值，比如能否在未来五年的市场中为我们带来三年的壁垒优势。基于这样的分析，我们可以计算出投入的价值和赔率。尽管世界充满不确定性，但只要有赔率，我们就可以计算出期望值，并据此做出决策。
同时，我们必须认识到，即使我们构建了壁垒，由于市场竞争激烈或其他原因，这些壁垒可能并不牢固。这时，我们需要从数学和期望值的角度进行仔细分析，确保投入是值得的。
在我们这种技术人员高度集中的公司中，我的工作不是推动团队盲目追求技术创新，而是要引导他们聚焦在市场需求上，以目标为导向来开发技术。我们不能沉迷于技术的炫酷和新颖性，而要时刻关注市场的需求和变化，确保技术能够真正为市场创造价值。
刘欢：朱总传达的理念是：“好钢用在刀刃上”，并且要做好分析预测和对新技术的投入，做出自己的核心竞争力。仇总对“如何决策AI投入”这个问题有什么想法？
仇序：朗讯的贝尔实验室雇佣了4000位科学家，他们全都是发散性思维，因此才能创造出最前沿的获诺贝尔奖的内容。目前我们如果没有积累到那个程度的财富，肯定很难研发出能获得诺贝尔奖的东西，所以也不必强求。其实我们也有自己的优势，那就是擅长制造。不要认为制造是低附加值，现在很多好的制造公司，利润都能超过10%，可以说比很多行业的利润都要好高。
我认为大家一定要知道自己要做什么，擅长什么。在这方面我也犯过错误。早期我们自己开发了一个内部信息管理系统，十来年的时间内投入了几千万，但最后实践证明，钉钉要比我们的系统好用。这就是为了研发而研发，也是我们在创业路上交的学费。对研发感兴趣也非常重要。有时候我们的研发结果并未符合最初预想，但也可能稀里糊涂地可能得到一个新的、受欢迎的成果。总之，脑子里得有创新的意识。
AI时代正在到来，我们没有办法阻挡这个时代前进的车轮，唯一能做的，就是穿上鞋，跑得比对手更快。我自己也经常反思惰性问题，无论如何我要让自己动起来，让自己试着去多问AI一些问题。另外，我认为还要甩掉手机，多跟现实中的人进行接触。很多时候隔着屏幕打电话、视频是很难产生创造力的。
刘欢：在AI得到应用后，数字化和智能化这两件事的关系也引发了大家的思考。最后请各位嘉宾简要说一下对数字化和智能化的看法。
汪林朋：我认为数字化是基础，智能化是目的，中间的过程就是你用谁的算力和算法。也就是说：数字化+算力、算法=智能化。智能化就是创造新质生产力、提高效率，进行商业模式的创新。
叶军：数字化加AI，是走向智能化的道路。同时，还有另外一条并行路径——AI原生智能化。
朱力：我认为，智能化如何更好地利用数据这一核心问题不容忽视。之前，我们在存留大量数据后往往因不知如何有效利用而避免使用。然而，现在借助AI技术，我们能够将各种非标准化的数据格式通过统一的AI接口进行交互，从而真正发挥数字化的价值。这实际上打破了原来数字化的障碍，因此我非常赞同这一观点，即智能化不仅与数字化并行发展，还将加速数字化的进程。
仇序：我的经验是一步到位。我们不做那个很复杂的16个系统的物业管理系统，而是直接做能耗管理的数智化BA，它的模式是免费使用，最后分账。我认为，只有这样一个接口才像当年互联网的接口。AI时代就是二十几年前的互联网时代，总之，它已经到来了。
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