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　　以下为宇视科技CEO张鹏国在2023宇视合作伙伴大会的演讲全文：
 

　　各位尊敬的合作伙伴，大家好！
 

　　昨天晚上和今天早上，我见到了很多老朋友和新朋友，我感觉过去这三年时间，大家的体型都发生了很多变化，有很多人体型变得很宽，我想应该是大家过得不太容易。
 

　　AIoT尤其是AI，从2016年和我们这个行业结合在一起之后，大家有没有感觉到技术在升维、竞争在加剧，但挣钱变得很困难？行业从业者的门槛和壁垒被抬得很高，看不到挣钱的拐点，我相信我们很多的合作伙伴都很失望。问题出在哪里？
 

　　过去三年时间，我经常暴走三万步、四万步，想问题出在哪？我们正在思考这些问题的时候，大语言模型跳出来了。刚跳出来的时候其实我是没感觉的，好像跟我们行业没什么关系，但是技术进步太快，等到3月底4月初的时候，等到它跟视频结合的技术开始出现的时候，我突然发现，这个大门被打开了，解决我们大家失望、沮丧、不挣钱、焦虑、压力的钥匙已经在手中了，那我今天要跟大家分享为什么。
 

　　第一点，大家有没有感觉到这个大语言模型由此带来的AIGC技术，是一场技术平权和知识平权？是不是非常像从繁体字到简体字的变革？在繁体字时代，教育、识文断字、读书是少数人的特权。在简体字时代，我们中国基本上告别了文盲，我们每年有1000多万的高校毕业生。
 

　　AI技术在此之前就像繁体字；在AIGC到来之后， AI技术就像简体字。具备通识能力的大模型，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。意味着什么呢？在座的任何一个合作伙伴可以做自己所在行业的细分算法和业务软件，而成本更低。
 

　　很多合作伙伴不会再只是做“搬箱子”的工作，这是一次非常大的技术的跃迁。在AIGC技术跳出来之前，我们的行业焦虑、不安、有压力，AIGC突然给我们行业注入了非常强的技术和发展的动能，待会我会逐一分解是什么动能，它解决了四个要素。
 

　　第一，解决行业技术分层和生态分层的问题。以前这种行业的分层是不好的，把太多的合作伙伴变成了做“搬箱子”的工作，让太多的合作伙伴越过越艰难，技术边疆越做越小。
 

　　第二，给行业带来了效率的极度提升。AIoT行业很碎片化，售前效率、售后效率、销售效率偏低，我们为此都非常痛苦，但是AIGC会让我们的行业效率大幅攀升。
 

　　第三，AIGC将为行业带来非常强大的业务变革的引擎，会帮我们挖掘视频数据衍生的新业务蓝海。
 

　　第四，我们这个行业其实严格意义上来说是反AIGC的，因为视频内容是要保真的。但这就像矛和盾的较量，矛有多强，盾就会有多强，会给我们带来很多新增的市场。我们这个行业其实是AIGC技术的非常接地气的一个实战试验场，AIGC和AIoT两个互为因果、教学相长、相互攀升，我们会看到这个双螺旋给行业带来的变革是巨大的、是长期的、是非常值得期待的。
 

　　什么是旧秩序？就是我们在人、车这两个领域，看似取得了一些技术突破，但是大家有没有分析过，为什么是这两个技术上我们取得突破，而其他很多的细分算法上并没有？因为人车有三个特点：第一，高度标准化；第二，原始的采集工作已经完成；第三，存在社会管理、交通管理的基本需求，这三个要素都具备。除此之外的其他细分算法并没有形成规模效应，也并没有形成非常值得期待的蓝海。
 

　　我们从2016年到现在七年时间，没有看到蓬勃向上的、蔚为壮观的行业新秩序，而只是在两个非常窄的细分赛道里面，做着残酷的红海竞争。这个秩序的根本原因是什么？太多贴近用户的、长尾的、定制化的、有特色的需求和算法，以及业务软件，实现效率太低，实现成本太高。
 

　　客户满意吗？最终的客户满意吗？很不满意。合作伙伴有没有挣到钱？没有。我们这种公司疲惫不疲惫？这一切应该结束了，要结束了。AIGC技术和AIoT的结合，有可能给我们缔造一块新的大陆。
 

　　我们先讲第一块新大陆，AIGC在我们这个行业的首个落地就是CV计算机视觉，它将会被重构，之前大公司构造的技术壁垒已经被抹平了，大家又回到同一起跑线上。
 

　　我们试过用AIGC生成的代码，80%是可用的。我们把80%可用的代码做成一个推理和训练的平台，把平台推给大家。每一位合作伙伴在平台注入用户的业务流和源数据，就可以生成你们所在行业的算法，是你们的知识产权，不是宇视的知识产权，这是第一点。
 

　　第二点，用户的业务流、管理流可以被大语言模型轻松定义、并且代码生成，那么各细分客户群的业务软件的开发，会比以前效率高很多。届时在座各位会同时拥有两件利器：第一，细分行业算法；第二，细分行业业务软件，多么令人兴奋。
 

　　其次是大语言模型的原点叫NLP自然语言处理。如果有一天，我告诉你们在座的每一位，宇视未来将有1万名售前工程师、有10万名售前工程师，你们肯定不信；但是如果我告诉你们，每个售前工程师有100个数字人是他的数字孪生，你们信不信？一个员工每天只能工作8小时，下班后打开他的100个数字人，可以继续跟全球的合作伙伴沟通。
 

　　这一天很远吗？这一天很近，我们到年底就可以实现它。那意味着什么呢？我们有大量的售前工作、售后工作、配置工作、报价工作，重复性的工作可以完全被机器人和机器取代。我们可以把这套平台推给合作伙伴、送给合作伙伴，那我们的效率是不是同时提升了？公司的运营成本是不是同时降低了？NLP会成为我们在座所有人提高公司管理效率的工具。
 

　　还有一块让我非常兴奋的就是MM多模态。我刚看到这个字眼的时候没有太在意，但是当SAM技术(Segment Anything Model 分割一切模型)跳出来之后，突然意识到有一块巨大蓝海打开了。
 

　　在座的每一位合作伙伴都有大量用户端数据，这些数据非常靠近用户，但是长期沉睡，每3个月、每6个月、每1年、每2年，数据被抹掉，没有任何商业价值，因为有数据保密法。但是在私有云部署的视频数据，真的没有商业价值吗？有谁能帮客户实现商业价值？就是在座各位——离客户最近的合作伙伴，可以帮客户实现商业价值。工具是什么呢？多模态。
 

　　举一个简单例子，在今天开会的会场——乌镇，我们公司部署了很多摄像头，这些摄像头产生了大量的数据。如果乌镇有一个业务，5块钱扫码就可以帮你自动生成旅行路线和专属旅行视频，你可以回去留存，你愿意吗？前几天的五一假期，乌镇每天有超10万游客，可以带来相当可观的收益。当我们把这个业务推给最终用户的时候，哪个用户不兴奋？
 

　　比如千方做交通的TOCC，有海量车的数据、路的数据、交通拥堵的数据，我们可以把这些数据做成个人出行的指南推给你，而你只需要几块钱就可以省两三个小时。这就是多模态带给这个行业的巨大机会。
 

　　我们最后再讲到反AIGC，其实我们这个行业叫安全防范行业，最忌讳改视频、改图像，因为可见光是没有深度的，但是红外、紫外和结构光可以帮助我们的行业改变这一点。同时为了防止视频被恶意篡改，虹膜、静脉、掌纹等技术都会加入，将会大幅拓宽行业的技术边疆，拉宽行业产品线，AIoT行业将快速进入更多的细分赛道。矛与盾的较量永无止境，矛有多尖，盾就有多厚；山有多高，水就有多长。
 

　　一切为了渠道，为了一切渠道，为了渠道一切，所以我们今天大会的主题是“生态为先·繁荣共生”，我相信AIGC和AIoT的结合，会给我们在座所有的合作伙伴带来基业常青的美好拐点。祝大家万事如意，事业兴旺，谢谢大家！