苏州锐杰微科技完成近3亿元B轮融资，元禾重元领投
06-18
近日，在阿里巴巴举办的UDesign Week上，兰驰创投合伙人石建平（施Jimmy）受邀担任Uwin设计产业加速器导师，发表主题为“《人工智能、云计算，设计数字化升级的新推力》，分享产业创新与发展”的演讲。
对消费者、设计艺术、企业服务和技术领域项目的数字见解。
本文根据Jimmy在活动上的讲话整理。
石建平（施特朗） 活动现场设计行业是劳动密集型行业。
设计公司、建筑设计院人头攒动；当你去游戏设计工作室时，你可以看到很多人在做各种重复性的工作。
虽然有一部分是创意，但工作中仍然涉及到很多“体力活”。
从产品的物理设计到数字世界的设计，整个行业对人才的需求越来越大，要求越来越高，但人才短缺却非常严重。
Forrester Research表示：“我们预计全球设计产业规模将达到1亿美元，多种设计软件今年将增长20%以上……各类企业都在改革或重新设计数字资产，客户数量激增需求意味着需要更多的设计师，但人才库的扩张却没有跟上。
”但好消息是，人工智能正在改变设计的工作方式。
随着人工智能供给侧创新的出现，很多工作流程都将发生变化。
01.底层技术：大型模型和计算能力正在蓬勃发展。
首先是AI预训练大模型在过去一两年发生了很大变化，OpenAI、DeepMind、Meta等公司在模型上投入了大量资源。
创新和大模型训练，对行业有很强的促进作用，其中一些值得关注的深度学习模型包括： Transformer：一旦训练开始，Transformer 中的每个元素都可以连接到或集中于任何其他元素，而不是从其构建。
像传统模型一样从部分到整体（如在语言模型中，首先组合相邻单词），Transformer 很快成为专注于分析和预测文本的单词识别等应用的领导者。
Attention：通过信息加权融合，目的是获得更好的特征。
表达——将有限的注意力集中在关键信息上，从而节省资源并快速获得最有效的信息。
注意力机制与人类看图片的逻辑非常相似，即他们不会看到图片的全部内容，而是关注图片的焦点。
MoE：混合专家模型利用集体智慧来做出决策。
最终的解决方案是多个“专家”的概率加权。
Pathways：由Google提出，在过去的模型中，所有单元都需要一起训练。
Pathway可以根据需要的功能执行多任务和多状态。
它可以训练某些单位并在小单位之间共享信息。
计算量大大减少，成本也相应低很多。
GPT3：强大的语言模型。
GPT3直接将一些示例输入到模型中，通过这些示例改变模型的内部状态，并生成所需的答案。
OpenAI基于GPT-3发布了DALL·E。
Diffusion：该模型落后于 OpenAI 的 DALL·E 2 和 Google 的 Imagen，它消除了提取特征值的步骤，并产生比 GAN 更好质量的图像。
DALL·E 2的设计杰作：骑马的宇航员。
此外，DALL·E 2 现在可以根据自然语言字幕编辑现有图像。
可以添加和删除元素，同时考虑阴影、反射和纹理。
还有一个很大的创新，就是从单一模态到多模态。
明智的改变。
传统算法专注于从单一数据源训练模型，而多模态智能可以融合多种感官，从语言生成图像，从中文生成英语，或从文本生成同步语音和视频。
此时，AI更接近“人类做事”的方式。
多模态人工智能为计算器提供了更接近人类感知的场景:::然后更强的计算能力。
没有计算能力，一切都是空中楼阁。
谷歌、英伟达等都发布了具有新算力的芯片。
无论是在中国还是美国，GPU市场都在爆发式增长。
中国GPU市场年复合增长率达30%，预计五年内将达到1亿美元。
国内不少做GPU芯片的初创公司都看好这一趋势。
02.机遇：人工智能创造价值的时代已经到来。
这些技术带来了哪些影响？很直观的是，消费品、媒体广告、软件产品的数字交互、元宇宙、制造（汽车/3C/交通，你要知道制造是最大的设计赛道）、建筑，还有娱乐影视，游戏等行业，都从基础设施层面进行了创新。
目前我们看到的很多AI创业项目都聚焦于“效率提升”。
但现在人工智能可以做更多的事情，它实际上会提供更多的价值创造，为内容创作和设计带来更多的影响和影响。
想像力。
例如，说出一句话可以生成相关的创意图片，这对于探索创造力将非常有帮助；未来，AI设计的成本也能大幅降低。
目前的算力成本太高，延迟也长，渲染需要10多分钟。
这是不可接受的。
未来交互将是第二个层面； AI还将用于生成数千张面孔的文案、小说、散文等。
一些具体的机会包括： 1. 开源大型模型。
事实上，包括Google、Meta等大公司提供的开源大模型都是“老版本”。
很多大型模型不提供接口，因此在这方面会存在一些问题。
创业机会，开发更多优质、开放大模型，构建开源大模型生态系统。
国外涌现的一些公司包括stability.ai、EleutherAI等。
2、设计工具 通用设计软件已经渗透到各行各业、各个场景。
非常好用，平民化，SaaS化，大大降低了使用门槛。
协同设计能力将成为标准。
设计从来都不是一个人的工作，尤其是在企业内部。
设计工作可能涉及多个角色。
这些环节一定要协调，而不是流水线模式，肯定会失败。
无论是设计、生产、制造还是开发，通过协作，人们可以创造出更有价值的产品。
例如，兰驰早期投资的项目“即时设计”填补了国内专业设计软件市场的空白。
在专业的UI设计功能方面，已经具备Sketch的完整基础功能和Figma的高级功能，并支持多人实时在线编辑。
可实现直播级同步。
实时设计界面兰驰的另一个早期项目“堂吉诃德”是一家商业数字装修提供商，利用AI设计技术将房屋设计成“五星级品质”。
他们将人力和物力自动化，以解决诸如交货时间不准确、劳动力成本高或家居装饰和工装工艺不一致等问题。
3.丰富应用（Rich Application） 未来SaaS或者Browser将越来越向着丰富应用的趋势发展。
以前，富客户端体验的交付将受到 DOM 和 JavaScript 功能的限制。
WebAssembly等新技术可以支持更轻量高效的浏览器和服务器端应用部署，或者更前沿的WebGPU可以将GPU能力释放到Web端以更好地支持3D渲染。
4. 3D+AR——真实交互设计，增强世界。
3D模型可以真正与虚拟世界交互。
3D结构化数据是实现现实世界数字化的基础，但这些数据的历史积累很少。
因此，如何生成3D数据是一个非常具有挑战性的问题。
一些方法使用数十个摄像机来生成 3D 模型。
这个门槛很高，可以用于高端制造。
然而，如果你希望以数字方式高效地生成 3D 数据，这种模式是不可持续的。
我们相信，未来将会有更好、更方便、更民用的技术能够生成更好的3D数据。
5.云渲染云计算和基础设施正在快速发展，可以支持更多的设备并具有“无限”的渲染能力，使得覆盖所有终端类型成为可能。
6.“数字现实世界模拟”（真实感）目前游戏中有很多相关的探索，创造出来的东西就像真实的物理世界一样，包括数字人、皮肤、物理动作、材质体感模拟等。
03.未来：“快速但永不打破”的世界演化新范式。
未来的世界是数据与现实融为一体的完全真实的物联网世界。
全真物联将涵盖从创作、设计、生产到运营、售后服务、营销等各个环节，技术创新结合应用场景，带来螺旋式迭代。
未来，公司的核心竞争力将体现在如何高效迭代：数字世界与物理世界实时交互，物理世界实时反馈给数字世界，物理世界中的实体进化，在数字世界中快速迭代和优化。
这将是世界演化的新范式。
迭代效率“快而不破”，效率必须由数据+AI+科学驱动。
比如特斯拉的自动驾驶迭代非常快，因为它有很强的自学习能力。
最后回到大家常说的“内卷化”，内卷化其实就是稀缺性，稀缺性的心理是非常紧张的。
我们可以观察、寻找传统行业中可以被技术赋能的环节。
当我们的思维宽广时，大家就不会面临一个方向的“恶性竞争”。
初创公司不是内卷化，而是必须相互合作，否则还没“走出门”就被缠死了。
只有共同努力，形成更好的利益共同体，解决客户问题，才能在面对大公司时获得一些机会。
我们不妨换个角度：以乐观的心态，认为世界是丰富的。
如果你有这个信念，你就可以非常差异化地竞争，不参与同质内卷，而是实现不同的价值。
成为富足的信徒，而不是稀缺的实践者。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不拥有所有权，不承担相关法律责任。如果发现本站有涉嫌抄袭的内容，欢迎发送邮件 举报，并提供相关证据，一经查实，本站将立刻删除涉嫌侵权内容。
标签：
相关文章
06-18
06-17
06-18
06-17
06-17
06-18
最新文章
Android旗舰之王的过去与未来
智能手表不被开发、AR眼镜被推迟，Meta的产品经历了一波三折
为什么Cybertruck是特斯拉史上最难造的车？
更新鸿蒙3后，文杰允许你在车里做PPT了
新起亚K3试驾体验：追求“性价比”，韩系汽车仍不想放弃
阿维塔15登场！汽车配备了增程动力，理想情况下会迎来新的对手吗？
马斯克宣布创建 ChatGPT 竞争对手！ OpenAI的CEO给他泼了冷水， GPT-5可能会发生巨大变化
骁龙无处不在，是平台也是生态