蓝色光标 (300058): 回答：回答：关于 AI 和业务的场景结合，有以下四个方面：第一个场景，整个营销的内容生产，包含了从文案、图片、视频，人工调优比例在前半年能够占到 60%-70%，现在主流的营销生产内容，人工调优的比例已经降到 50%以下，未来我们的目标也很明确，随着多模态以及 AI 技术的成熟，公司希望 AI 原生的占比达到 70%至 80%，人工调优的比例占比为 20%至 30%，这样对效率和生产力是很大的释放，随着 AI 技术的进步和迭代，生产力也会随之迭代。业务场景在内容和生产方面，不会随着大模型的进步而被迭代掉，大模型越领先，AI 基础生态越好，我们受益越多。第二，营销洞察环节，过去，每位工作人员为客户提供方案，包括优化的过程中，需要大量的既往数据，例如，靠互联网的爬虫技术或购买报告，用人工的分析得到的结论；现在 AI 介入后，我们叫 AI 解决方案，可以在几分钟完成过去几个小时甚至几天完成的事情，而且对产出报告的精准性，指引性，可应用性会更高。第三，我们现在尝试比较多的，也是带来商业模式改变比较多的，类似于我们正在尝试的生成式网红，生成式社区营销，生成式 KOC，随着生成式 AI 的爆发，一名员工可以维护十个以上的社区，大量的社群 KOC 都可以用生成式评论，来回答或完成引导，甚至可以形成重复性的购买，这就是生成式 KOC、生成式客群，未来一定会发展成生成式网红。这部分公司的收入增长很快，毛利率也比较高，可以做到 60%-90%的毛利率区间，核心原理是利用了生成式 AI 自然语言生成式的交互模式，再加上智能客服与智能评论，以完成回答及引导。蓝色光标 2024 年的重点，在过去降本增效全员应用 AI 的基础上，更多的孵化类似这样的原生商业模式的出现，在商业模式上也是比较具体的应用场景。第四个应用场景，多模态现在的进展比较快，视频图片和文字的结合，公司现在在做很多视频的原生应用，互联网时代的数据获取方式是靠地理位置、兴趣标签、购买记录，用一种逻辑判断和逻辑回归的方式，通过算法推荐，其数据搜集逻辑以及使用逻辑是不具备生成功能的，这是过去在判别式 AI 数据时代的数据逻辑。在生成式 AI 的时代，它的视频逻辑完全不一样，我们现在一方面正在用 API 接入更多数据，同时也在做很多基础建设，包含以下几个层面。第一层面，蓝色光标过去 20 多年形成的视频素材用 AI 的范式重新标签化，标注，切成 AI 范式视频碎片，放在行业模型里，图片类的、文本类的，方案类的也都在同步进行。生成式 AI 一切的源头核心，是对语义的理解，或者对视频的理解，视频语料切片的方法，AI 能否精准的理解和捕捉受众所需的内容，决定了 AI 能否产生创造新的内容；素材或者数据切的越精准，未来的十万条视频可以诞生一百万条视频，视频的质量也会越高。类似这样数据的积累包括基础建设的积累，公司现在做的非常多。最后一个层面，是公司内部的组织模式，除了刚刚谈到两个层面，公司会继续强调全员对 AI 的使用，同时用 AI 创造更多的收入，用 AI 创造更多的案例。现在受困于 AI 营销闭环最大的障碍是在于两类技术的瓶颈，第一，现在 AI 实时生成的质量还不够稳定，对于一些高品牌的客户，或者有品质要求的客户，或者说和人文相关，生成的质量还不够稳定，但是这个问题通过大模型的迭代一定会解决。第二，实时生成创造的时间比较慢，如果做到两到三秒之间，才可能对未来产生比较大的冲击。从质量的不稳定以及时间的不稳定，走向稳定，需要一定时间能够突破，以上这些环节是我们未来的重点。

2024-04-22 00:00:00