朗思科技完成数百万元天使轮融资，投资方为英诺天使基金
06-17
AI创业蓬勃发展。
经过一年的“百模型大战”，行业共识转向“批量应用”，实现大模型的价值。
由于电商是数字化基础设施最好的行业之一，自然也成为与AI结合最好的行业。
有人说：“电商是人工智能商业化的理想试验场”。
几年前，阿里云和与天猫联合举办了一场电子商务“Create@AI创客歌”。
共有22家初创团队参与其中，有的利用AI赋能电商业务场景，有的直接优化C端交互，形成了一个非常好的观察电商AI应用趋势的窗口。
商业领域：从生成到文案，再到平面图片、3D图片和视频，以及整个营销环节的一站式生成，我们可以看到AI光在营销线上有无数的创新可能； AI让个性化定制成为可能，所想即所得； AI充当购物助手，穿得像助理，提供更有趣、更高效的客户服务； AI让数据挖掘更多更新的价值，让商家从生产端抢占先机； AI还可以让电商跨境出海变得更容易……以此为窗口，我们可以一睹当今AI电商的发展趋势。
借助大模型的能力，电商的方方面面都在创新升级，商家也为此付出了真金白银。
新技术的创新令人兴奋，但终端平台、品牌、商家甚至消费者的态度和期望是什么？ AI会给电商商业模式带来根本性改变吗？进入新的一年，AI电商将呈现怎样的发展趋势？作为创业者，应该如何抓住机遇？针对这些热点话题，本期云谷创新谈邀请金沙江创投合伙人杜迪康、宝尊集团副总裁冯力，从投资人、品牌服务的角度谈“AI电商”分别提供者。
杜迪康，金沙江创投合伙人，毕业于清华大学。
专注于人工智能、机器人、云计算领域的投资。
投资过智能机器人、无文新琼、优路智能、云驰未来、AutoMQ、纵存科技等。
友捷未来等科技公司。
“金沙江创投管理规模约35亿美元，投资了滴滴、小红书、饿了么等数百亿美元的公司。
我们一直在寻找AI领域的投资机会，包括AI原生的应用创新，以及底层算力和基础设施的新技术，这一波AI范式变革会给应用层带来很多新的可能性，也会出现很多新的机会。
在电子商务行业。
” 冯蕾，宝尊集团副总裁、技术与创新中心（TIC）总经理，拥有近20年以上行业工作经验，17年管理咨询行业经验，长期专注于数字化转型消费品、零售、制造行业，服务国内外 拥有50多家行业领先客户，主导和参与了近百个战略规划、运营优化和数字化转型项目。
宝尊集团科技与创新业务，负责推动宝尊整体技术商业化。
”宝尊是一家拥有17年历史的电子商务代理运营服务公司。
我们与中国的电子商务行业一起发展，今天我们主要服务超过10万的客户。
拥有国际一线品牌及众多国内领先品牌。
宝尊不仅是一家代理运营服务商，更是一家品牌零售数字化服务商和技术服务商。
我们始终将技术视为核心竞争力，并积极探索人工智能在电商场景中的应用。
》（以下内容由阿里云整理，仅供学习参考） 银潮：欢迎各位嘉宾，今天我们讨论的话题是“AI电商”，电商本身自然就是一个数字领域，而且AI可以更容易落地，所以很多人称之为“AI电商元年”。
您如何看待AI在电商领域的应用趋势？杜迪康：其实“元年”是一个有一定号召力的词，过去有很多电商和AI的结合，比如淘宝这样的电商平台就是利用计算机视觉技术来实现的。
商品搜索功能，不少电商利用Chat GPT等大型语言模型进行回复，看到AI给电商带来的更多想象空间，出现了关于这个话题的讨论。
在我看来，为什么“电商+AI”会受到大家的关注呢？一方面，主要有两个原因。
电子商务本身是一个足够大且不断创新的领域。
根据Shopify的数据，今年全球电子商务交易额将达到6.3万亿美元，并且过去几年一直保持10%左右的复合年增长率。
从GMV来看，如果AI能带来1%的收入增长，AI电商拿到其中五分之一作为收入，那么整个AI电商市场将达到1亿美元的市场规模大约在同一时间。
中国将成为全球最大的单一市场。
电子商务市场规模接近3万亿美元。
世界上仍有许多国家的电子商务渗透率仅为个位数。
中国很多成熟的电商模式可以复制到新的增量市场，并有成熟的市场支撑。
还有广阔的发展空间，使得电子商务与人工智能的融合极具价值和吸引力。
另一方面，AI技术的新进步带来了巨大的推动力，尤其是OpenAI的GPT-4模型，在很多方面都有了增强。
模态处理能力不仅可以实现视觉理解，还可以实现沉浸式语音交互。
他们去年推出的GPT4 Turbo型号支持K上下文，并将成本降低到原来的1/2到1/3。
此外，还有Llama-2、统一钱文等数百亿参数的开源模型。
Mistral 还将专家混合 (MoE) 架构引入开源社区。
这些大语言模型给开发者和垂直应用场景带来了巨大的好处。
新的机会。
许多以前受计算资源限制的项目现在变得可行。
潜在一致性模型（LCM）实现了文森特图像和视频的实时生成。
VideoPoet等研究在视频生成效果上接近甚至超越扩散模型。
技术层面正在走向统一架构，AI能力可以应用到更多场景。
具体到电商场景，也有很多新的AI技术发展。
例如，阿里云推出了Animate Anybody、Outfit Anybody等电商应用层算法创新新模式。
尹超：在这样的背景下，我们举办了多届Create@AI创客大赛。
本质上，我们希望通过比赛找到人工智能在各个领域落地的思路。
最近我们举办了聚焦人工智能电商发展的创客大会，看到了很多优秀的人工智能电商企业家。
作为本次比赛的两位嘉宾评委，哪支队伍给您留下的印象最深刻？冯立：这次给我印象最深的是冠军之一TheSEA。
因为我们公司在服务客户的时候，发现很多AI平台生成的图像与品牌要求有很大差距。
他们只能辅助一些简单的设计，并不能明显提高我们的工作效率。
TheSea团队制作的图片质量非常高。
事实上，本次参赛的很多项目距离商业化还有一段距离。
由于很多团队都是技术出身，对电商业务的理解并不深刻，所以还没有形成完整的商业模式。
但获得冠军的Collov AI在商业化方面表现出色。
他们的项目利用人工智能完成家居设计，同时自动匹配和链接购买渠道。
他们还计划整合全球设计资源和版权，连接整个商业生态系统，拥有广阔的想象力。
很多项目都注重提高效率，但交互也很重要。
我认为交互可以给AI电商带来一些革命性的改变，比如未来的购买模式。
BuyScout 有一点这样的意思。
他们利用人工智能对话的交互形式来帮助用户做出购买决定。
另外，我们也长期关注决策AI项目。
因为对于品牌来说，提高效率、降低成本只是一部分，更重要的是增长。
多年来，AI在赋能大型商业决策方面并未取得太大突破。
在这次比赛中，我看到书火风向、新排行AI等队伍已经在路上了。
杜迪康：在这次比赛中，我们看到了很多非常有趣的产品。
比如屡获殊荣的家居GPT CollovAI，主打家居装修场景；从相对成熟的公司分拆出来参与竞赛的数说风致，利用电商和社交媒体数据辅助产品设计； Artefacts，在定制家电业务中使用3D生成。
赛前我就和他们进行了业务上的沟通，看得出来，这次比赛的状态已经大不一样了。
还有InflueNet团队，利用AI帮助商家与海外专家对接。
这也是我们今年比较关注的一个新方向。
在当今全球化的世界中，许多公司正在探索海外机会。
如何打破语言障碍和海外边界是今年的一大话题。
除了投资增长，内容和明星营销也是出海过程中越来越重要的方向。
这两者虽然不能带来直接增长，但可以形成长期的社区内容沉淀。
目前已经有一些具有跨语言理解能力的大型模型可以帮助商家识别海外电商平台上的内容和数据。
我们其实可以利用AI技术，将一些非结构化的数据，比如消息、弹幕等，与商家的需求更加精准地结合起来。
另外，Lucy刚才提到的BuyScout也给我留下了深刻的印象。
除了对话式电商之外，他们还创建了辅助评论功能，我觉得很有趣。
由于人工智能分析和评论是商户端的已被证实的需求，因此中国也有一些专注于客户声音（VOC）的产品。
这些产品可以给商家反馈消费者对产品的意见，比如我想要什么颜色等等。
过去，这些AI能力更多是在B端平台和商户配备。
C端个人也需要强大的AI技术支持来辅助决策。
人工智能可用于帮助消费者识别哪些评论是由巨魔发送的垃圾邮件。
这是一个机会。
还有一个智能连锁商圈，利用AI帮助在电商平台上寻找替代产品，让消费者以低成本购买到满足自己需求的产品。
银潮：参赛的创业团队大致分为三种类型：小型团队和独立开发者，快速推出小产品；现有SaaS业务团队，推出SaaS+AI应用，实现锦上添花；并拥有雄厚的技术实力团队正在为锤子寻找合适的钉子。
一定程度上，它们也代表了当前AI电商创业公司的三大类型。
你觉得谁更有机会突破呢？杜迪康：这个很难说。
这三类企业都有成功案例。
小团队和独立开发者从小场景开始； SaaS业务团队在之前产品的基础上增加了AI能力；技术团队以技术为核心，寻找场景落地。
我觉得小团队选择场景的时候，最核心的考虑就是能不能比现有产品好十倍，并且有价格优势。
他们可以专注于一些人们不太关注的创造性探索方面。
例如，Midjourney 就巧妙地避开了与 Adob??e 的竞争。
Adobe面向专业设计师，注重最终交付过程；而Midjourney则从非设计师开始，普通的印刷店小伙子就可以制作图片，非常方便。
面对高品质图像的需求，中程虽然无法与影棚拍摄的质量相比，但可以为客户提供预期效果的图片。
对于SaaS业务团队来说，最核心的问题是是否积累了足够的数据。
可以利用一些沉没的数据资产，将今天的AI升级数据与过去进行对比，找到升级的立足点。
这可以降低许多用户的转换成本。
走AI Native应用路径的企业会考验自己的技术能力，同时对团队的产品化能力和用户增长能力有非常高的要求。
我觉得今天的人工智能进步很快，很多技术都是阶段性成果。
例如，AI视频生成正在不断创新。
谁迈出第一步，谁就会获得更多的机会。
冯立：不同的创业团队有各自的优势和劣势，确实很难判断谁的机会更多。
小型个人团队和独立创业者具有转型快、灵活性高的优势，但缺乏稳定的后端支持和商业头脑，很容易中途失败。
AI原生创业者在商业头脑上有短板，但一旦能够克服，找到合适的切入点专注，就很容易成功。
对于在某些应用领域已经成熟的企业来说，开展人工智能业务有时很难突破原有的思维框架。
更多的是对原有业务范围的升级或完善。
这也是很多大公司的通病。
此外，此类企业可能面临的核心问题是能否找到具有商业价值的突破场景并落地。
如果投资过于分散，很容易造成资源浪费和人力流失。
尹超：我总结一下两位的看法。
这里有几个关键点。
一是抓住机遇；二是寻找真实的需求场景；第三点是看过去的积累。
当然，这可能是财富，也可能是财富。
是负担；第四点是技术壁垒；第五点是商业头脑。
如今，电子商务的需求发生了很大变化。
甚至有人说：“电子商务发展最好的时代已经过去了”。
你觉得这个观点怎么样？冯立：大家的消费观念都在发生变化。
从行业来看，电子商务在服装、3C、体育等主要行业的渗透率已达到40%-50%。
我们认为整体市场趋于饱和，电商市场增长平缓。
虽然部分细分行业仍存在局部机会，但整体快速增长态势已不再像前两年那样。
随着各大品牌基本完成线上渠道布局，在此背景下，全渠道运营成为品牌和商家新的关注点。
多年来，线下运营模式并未发生根本改变。
还有很多机会等待被发现。
你可以考虑如何整合线上线下。
精细化运营的重要性也日益凸显。
如何实现各渠道精准众筹、优化产品布局策略、优化库存管理是实现个位数增长向两位数增长转变的关键。
AI电商不仅要注重效率提升，还要带动业务大幅增长，探索和抓住新商机。
这是当前电子商务领域的一个显着趋势。
杜迪康：AI是一个技术变量。
从以往的技术创新经验来看，很多机会来自边缘市场。
今天我们看到很多头部商家对产品图片的内容质量要求非常高，但中尾商家的要求相对不高。
例如，法国的PhotoRoom在商业化方面进展非常快。
去年完成了数千万美元的一轮融资。
事实上，他们最初是从二手转售市场起步，服务个人用户，帮助他们完成产品剪裁和生成背景。
因此，创业者可以重点关注一些尚未开发的蓝海市场。
另外，他们还可以从一些成熟市场寻找新的需求，这也是增量机会。
例如，企业出海时，需要人工智能翻译来打破语言障碍。
此外，人工智能还可以提高小型企业（SMB）的工作效率，优化成本结构，帮助企业在经济压力下获得更多利润。
尹超：现在人工智能的很多单项功能已经逐渐到了商业化的阶段，每提到一个新功能大家都会兴奋不已。
但这些AI应用的实际落地情况如何呢？冯立：宝尊一直在积极探索和实践大语言模型和生成式人工智能技术在零售和电商领域的应用。
经过近年来的努力，宝尊在文本生成、图像生成、视频生成等关键场景上取得了显着的实践成果。
例如，在宝尊内部运营支撑系统ROSS中，技术团队开发的AI文本生成应用宝尊GPT已接入阿里巴巴统一钱文等大型模型，并广泛应用于电商运营、营销等领域。
、设计等领域。
一种办公室场景。
目前，宝尊20余名员工中有一半在日常工作中经常使用AI工具辅助完成任务。
去年，很多店铺的一些营销图片都是使用AIGC工具（宝尊艺术）生成的。
然而我们会发现，有些品牌和商家对生成的文字和图像的质量要求很高，输入和输出可能不成正比。
很多人还在观望，尤其是一些注重成本和稳定性的小企业。
今年，宝尊还将重点研发轻量级应用组件，聚焦电商运营中的营销、视觉、视频、商品、智能客服等领域，探索各种技术实现范式，用大模型来解锁新功能以优化业务运营服务。
此外，宝尊还将探索建立大规模新品牌电商服务AI代理应用，全面打造AI智能运营服务模式。
同时，基于大模型结合宝尊电商数据的小模型训练的创新模式也将积极推广。
技术团队将通过预训练、微调API等方法创新AI服务模型。
杜迪康：虽然AI生成质量仍达不到预期，但目前业界普遍看好AI在电商领域的长期价值，使用AI工具已成为招聘的基本要求受到许多品牌和公司的青睐。
我也观察到了一个变化。
许多品牌开始寻找具有AI能力的服务提供商。
这些服务商会将一些简单的任务交给AI代理，以提高整体效率，并在某些环节实现标准化操作。
尽管目前AI的能力还存在局限性，但在短环节任务上已经实现了较高的完成度。
比如我们投资的灵犀科技就成功地将AI与BPO服务（业务流程外包，）结合起来。
我们观察到，虽然这个市场还处于PoC阶段，但很多AI公司都呈现出良好的增长势头。
尽管这些公司的能力参差不齐，但也传递出一个积极的信号，即市场上仍然有人愿意买单。
尹超：现在更像是一个试验阶段，大家可能更注重效果、效率、稳定性和投入产出比。
但我们实际上也看到了一些像金沙江投资这样的项目，是市场上相对认可的领先的项目。
迪康方不方便分享为什么他们能跑得这么快。
他们做对了吗？杜迪康：我们在选择投资标的时，重点关注两点：第一，创业者是否对其目标客户群体的需求有深刻的理解和准确的把握，特别是是否与垂直领域紧密结合，有洞察力。
客户的需求;第二，球队是否拥有出色的技术长板。
例如，图灵视觉最初专注于利用AI技术为运动鞋、美妆产品提供识别服务，并与淘宝等领先电商平台达成合作。
公司创始人唐平忠是清华大学姚班教授，在计算机视觉领域拥有深厚的学术积累和丰富的研究成果。
在创立公司之前，他已与行业领袖建立了多个横向主题的合作关系，这进一步加深了他对应用场景的理解。
尹超：所以想要成为行业第一个吃蛋糕的人，首先你必须跑得快，其次你必须有技术。
杜迪康：虽然你今天找的方向可能不太靠谱，但你可以比别人更早明白AI能力的边界。
银潮：这波人工智能浪潮到来后，您认为会给电商商业模式带来根本性的改变吗？刚才我们讲的都是寻找一些空白市场，或者说在现有的业务流程中降低成本、提高效率和业务增长，还是在原来的电商模式下。
冯立：其实我们自身也正处于一场“革命”之中。
无论是服务模式还是与品牌的合作模式，我们都希望借助AI实现本质的创新。
因为宝尊的愿景是做智能运营服务商。
通过重构系统和流程，让前端市场的变化更快地反映到整个运营和供应链中，打造数字化、智能化的零售商。
在这个过程中，我们搭建了一个服务中台，将零售前端的订单、库存、商品、消费者会员数据进行整合，统一到中台微服务系统中，实现横向系统的高效协作。
今年我们还成立了新的商业实验室，探索和创新运营模式。
杜迪康：比如2019年我们关注了品牌运营服务商Thrasio。
他们通过聚合亚马逊FBA商家（Fulfillment by Amazon，简称FBA），在短时间内实现了数百亿美元的估值。
他们的模式是收购并整合小品牌电商公司，并根据利润提供定价权和成长权，帮助创始人退出，同时也分享未来收益。
但由于小品牌数量较多，这种模式很容易出现管理问题。
但随着人工智能技术的快速发展，特别是多模态和人工智能代理，如自动化供应商对接、物流下单等，非标资产的标准化、规模化等问题都可以得到解决。
电子商务平台与技术发展密切相关。
移动终端和手机技术的发展推动了用户市场的扩大和碎片化场景的出现，导致短视频等新型电商模式的兴起。
人工智能作为底层技术变革，也需要长时间的能力积累，适应从GUI（图形用户界面）到LUI（自然语言用户界面）交互体验的变化。
此外，AI带来的多语言支持将有助于覆盖更广泛的语言市场，而AI Agent未来可能会改变电商信息获取和产品排序机制，为电商带来重大平台机会。
目前的互联网基础设施主要服务于人，但未来可能会转变为服务于人工智能体。
电子商务行业规模大、数字化程度高、积极拥抱新技术。
它极有可能成为AGI时代最大的受益者之一。
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