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石頭自清潔掃拖機器人V20體驗:掃拖機器人中的「特斯拉」?

石頭自清潔掃拖機器人V20體驗:掃拖機器人中的「特斯拉」?

掃拖機器人顯然已經成爲智能家電市場中的重要成員,但小雷對掃拖機器人一直不是很感冒,一方面市面上很多掃拖機器人根本做不到完全解放用戶雙手,另一方面它們也不夠智能,反而會給消費者帶來一些不必要的麻煩。

既然存在這些痛點,那麼就必然會有廠商站出來解決,作爲國內掃拖機器人的先驅,石頭近日推出了一款極具創新力的產品——石頭自清潔掃拖機器人 V20(以下簡稱爲石頭V20),給整個掃拖機器人市場帶來了新答案。

(圖片來源:雷科技攝製)

作爲石頭科技的年度旗艦產品,V20的起售價爲4799元,屬於掃拖機器人產品中的旗艦級產品,石頭V20無論在功能參數還是實際使用體驗上都給小雷帶來了不少驚喜。

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基站,並非越大越好

不知從何時開始,不少廠商和消費者都認爲掃拖機器人的基站越大越好,畢竟體積越大代表其能夠容納更多的清/污水和垃圾。這一想法並沒有問題,但一味地追求大體積意味着掃拖機器人會有更多的佔地面積,這對於原本客廳面積就不大的小雷來說,無疑是「本末倒置」。

石頭顯然知曉用戶的這一痛點,在石頭V20的基站上,我們看不到任何花裡胡哨的設計,一切從簡,雖說會使得整體的造型看起來不夠「科幻」,但實打實地提升了實用性。

(圖片來源:雷科技攝製)

石頭V20基站支持自動集塵、自動補水、熱風烘乾、全鏈路抑菌等功能,屬於是麻雀雖小,五臟俱全了。

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在石頭V20基站的中間部位集成了一個2.7升的集塵袋,有了這個集塵袋,面對日常的清潔,只需每6個月更換一次集塵袋,也就是說我們每年丟2次垃圾就好了,清潔工作變得更加便捷高效。

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小雷之前在使用某款掃拖機器人時,因爲無法拆卸,基站底部殘留了不少垃圾和污水無法清理,時間一長還會發出難聞的臭味。最後也不得不趴在地上拿刷子和抹布一點一點清理,別提有多麻煩了。

(圖片來源:雷科技攝製)

而石頭顯然是考慮到了用戶的痛點,石頭V20的基站底部托盤不但支持拆卸,甚至還十分貼心地設計了一個快拆按鈕,避免了托盤易發臭的問題。

雙光源固態激光雷達,強在哪?

熟悉掃拖機器人的讀者們應該清楚,掃拖機器人是通過內置的激光雷達和相關算法實現尋路、避障等一系列操作,可以說一顆精準的雷達是掃拖機器人能否稱得上是「好用」的關鍵。石頭作爲掃拖機器人市場的先驅,在雷達方面的技術造詣顯然要高於業界。

目前市面上大多數掃拖機器人搭載的都是LDS單點激光雷達,也是市面上最成熟的雷達技術之一,它的優勢在於造價成本低且擁有一套完善的配套算法,缺點是測量出來的地圖偏向2D,面對部分反射率較高的物體(例如鏡子或亮面板)時難以實現精準定位。

(圖片來源:雷科技攝製)

而在石頭V20上,石頭全球首發了雙光源固態激光雷達,能提供更快的實時分析和更精準的避障能力。簡單來說,石頭在V20前後都設置了一套3D ToF激光雷達,通過兩組雷達的交替掃描,快速構建起一個三維空間,搭配石頭最新的算法和RGB攝像頭,能夠讓其擁有像人眼一樣的動態視力,以此來實現精準的避障。

實測石頭V20在遇到障礙物時能快速切換路線,尤其是那些日常的桌腳、體重秤、拖鞋甚至是襪子,能夠準確地感知到正前方的障礙物,並減慢前進速度來避免碰撞。甚至還能在做到不觸碰這些障礙物的前提下儘可能清掃乾淨附近的區域,確保安全有效地完成清潔任務。

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(圖片來源:雷科技攝製)

而且在APP的地圖中我們能夠看到,它給幾乎每一個障礙物都做了相關標識,例如這塊區域有一堆線材,那塊區域有個大桌子等等。如果你發現它在識別上出現了差錯,也可以在APP中及時上報糾錯,在AI算法和用戶的「教育」下,石頭V20經過訓練會變得越來越聰明、越來越人性化。

(圖片來源:雷科技製圖)

而且石頭V20搭載的前置攝像頭不但能精準識別它眼前的障礙物,也可以用它來拍照。是的,掃地機器人也拍照錄視頻,除了用來監控家中情況和找一些掉在牀底下的小東西外,還能用它來跟家中的小寵物互動一番,主人看着自家貓貓被掃地機器人吸引過來時,不禁會心一笑。

(圖片來源:雷科技製圖)

順帶一提,雙光源固態激光雷達還大幅降低了內置雷達的體積,去除了頂部凸起的激光雷達掃描儀(集成到了機身正前方),變相讓石頭V20實現了「瘦身」。

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(圖片來源:雷科技攝製)

根據石頭官方給出的資料,石頭V20的機身厚度僅有8.2cm(市面上大多數掃拖機器人的厚度都在10cm以上),能使其進入到諸如沙發底、電視櫃底或者是牀底這些更加低矮的空間之中,覆蓋更多的清潔區域。

當然,對小雷來說其最大的提升在於建圖速度,小雷選擇的測試場景總面積大概在38㎡左右,且客廳中有沙發、餐桌、電視櫃以及各種桌椅作爲阻擋,但石頭V20僅用了五分鐘就完成了建圖,而且針對地圖上存在的各種障礙,也會在地圖上詳細標註出來。

(圖片來源:雷科技製圖)

作爲石頭旗下的全新產品線,V系列採用了全新的設計語言,整體色調爲較深的黑色,蓋板部分是亮黑色,看上去頗有質感,但殘留指紋和沾灰的現象比較嚴重,如果採用磨砂可能會有所改善。

(圖片來源:雷科技攝製)

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石頭V20的底部也「大有作爲」,其搭載了一套雙機械臂掃拖系統,與那些單機械臂(僅拖布部分)不同的是,V20的邊刷部分也支持伸縮。當V20檢測到清潔死角存在一些垃圾時,就會將機械臂伸出進行清掃,結合最大11000Pa的超大吸力將垃圾「收入囊中」。

(圖片來源:雷科技攝製)

主刷部分也採用了清潔效率更高的雙向螺旋清掃系統,同時向內轉動時不僅可以避免清掃的灰塵顆粒被遺漏,同時也可以防止毛髮纏繞。

V20的拖布部分也得到了迭代升級,最高200轉/分的高轉速能夠讓石頭V20在面對各種頑固污漬時能保證一次就清理乾淨。

(圖片來源:雷科技攝製)

還有一點值得說一下,石頭V20配備了一顆LED燈,能夠在暗光環境下自動打開,這樣在黑暗的環境中也能有條不紊地工作。

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當然,精準的定位、功能齊全的基站以及完善的清潔措施只是給掃拖機器人「錦上添花」,能否給用戶帶來優質的使用體驗還得看它的清潔能力。

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(圖片來源:雷科技攝製)

從實測結果來看,無論是灑在瓷磚地板上的可樂還是餅乾碎屑,石頭V20僅需一次就能完全清潔乾淨,哪怕是體積更大的固態垃圾,也能依靠11000Pa的超大吸力做到一遍乾淨。

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(圖片來源:雷科技攝製)

正如前文所說,搭載了雙機械臂掃拖系統的石頭V20在清潔過程中能夠根據周邊環境判斷是否需要伸出機械臂進一步清潔。在清理不同區域或者遇到障礙物時,石頭V20的邊刷則會智能地切換到低速旋轉,避免打飛垃圾或障礙物,確保清潔過程既高效又細緻。

(圖片來源:雷科技攝製)

在清潔過程中,也是得益於雙臂的設計,石頭V20能夠緊貼桌腳前進,當機械臂伸出時石頭V20會降低移動速度,以確保每一塊區域都能被清理乾淨。

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在遇到一些較爲複雜的場景時,石頭V20還會“扭屁股”,一扭一扭地前進看起來有些滑稽,但確實能保證被清掃區域的整潔,也能看出石頭爲了做好“掃乾淨”這件事,是真的下了大功夫。

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(圖片來源:雷科技攝製)

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在遇到障礙物或需要轉彎時,石頭V20會實時收回機械臂,防止其與障礙物發生碰撞或是纏繞,從根源上避免了機器人被雜物困住的情況。

而且這套機械臂不但可以伸縮,還能做到自由升降,當石頭V20檢測到地面材質是地毯時,會自動升高拖布模組,避免溼拖布對地毯造成污染,遇到一些比較複雜的環境時也會自動升起避免被卡死。

如果你還是有些擔心石頭V20會弄髒/溼你的地毯,也可以在APP設置頁面中進行相關設置,其選擇之多已經遠超小雷的想象,甚至可以說石頭想到了很多消費者日常根本沒有注意到的小細節。

(圖片來源:雷科技製圖)

另外在APP中我們也能隨時隨地對石頭V20發號施令,例如讓它只去打掃臥室而繞過剛剛纔清潔完的客廳,也可以針對不同的地板材質進行不同的清潔程序(例如廚房用深度清潔模式清潔兩遍)。

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(圖片來源:雷科技製圖)

當然,在清潔過程中,石頭V20還能通過智能髒污檢測,結合洗抹布污水的渾濁程度和拖地面積,判斷是否需要洗拖兩次。如果抹布太髒,就自動再洗一次,如果地面太髒,就自動對重污區域單獨再拖一次。

在清掃任務全部完成後,小雷又要考慮一個新的問題,石頭V20的自清潔能力到底如何。如果拖布部分上的油漬不能及時清理乾淨,不但會使得拖布硬化造成清潔效果下降,而且還有可能對地板造成二次污染。

(圖片來源:雷科技攝製,左爲清潔前,右爲清潔後)

而石頭V20的自清潔能力無需多說,首先石頭通過在基站清洗盤內置驅動馬達,通過雙刮條進行傳動完成底盤刮洗,殘留污漬經清水沖洗;其次封閉式清洗盤可防止污水下滲,刮條、濾網等難以清潔到的部分也支持拆卸清潔;兩個軟膠刮條還可對滾刷和抹布邊緣進行精細刮洗,在一切都清潔完畢後,基站還會通過熱風烘乾,通過恆溫蒸發掉拖布上的水分,避免長時間的潮溼環境滋生細菌,也能除掉沾染在抹布和邊刷上的各種污漬。

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作爲2024年推出的新品,石頭V20掃拖機器人自然也是支持語音控制,當我們雙手沒空或是懶得拿出手機時,只需說一聲“你好石頭”,就能實時操控石頭V20了。

經過小雷的實測,語音控制方面基本涵蓋了“清掃”、“充電”、“建圖”、“自清潔”等大部分功能,實際操作起來更爲人性化。

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當涉及一些比較細緻的設置時,依舊需要使用APP進行操作,例如設置基站的回洗間隔時間、洗拖布時用熱水洗多少分鐘、烘乾時長等等。至於清潔偏好、選區清潔、定時清潔、實時加掃、跳過區域、飯後清潔等基礎功能,石頭V20也是一個不落。

(圖片來源:雷科技製圖)

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甚至在詳細的頁面中,小雷還看到石頭V20的基站底部托盤也是可以實現自清潔的,既不用趴在地上一點一點清理,也不用把托盤取出來單獨清潔,妥妥的解放雙手。

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(圖片來源:雷科技製圖)

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以往小雷是很少使用掃拖機器人的APP的,畢竟大部分操作都可以通過語音來操控,無需手機的介入。但小雷之前和朋友交流時討論過一個問題,現在市面上大部分語音助手都是基於普通話來識別,但不太習慣說普通話/不夠標準的用戶也不在少數,對於他們來說,語音助手不就成了一個「美麗的廢物」?

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(圖片來源:雷科技製圖)

而在石頭V20的設置頁面中,小雷發現V20新增了粵語和四川話兩大語種,識別準確度與普通話無異。哪怕是不會說普通話的用戶也可以直接用語音的方式讓石頭V20去完成自己的清潔任務。這一微不足道的細節能讓更多的用戶體驗到科技所帶來的樂趣和便捷,小雷也希望能有更多的廠商注意到這一問題。

總結:旗艦產品,體驗確實優秀

按照慣例,以下是雷科技對石頭V20優缺點的總結。

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優點:

1、避障和識別能力堪稱頂級,幾乎沒有出過差錯;

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2、雙機械臂的加持讓它能清掃到更多衛生死角;

3、自清潔能力不錯,徹底解放用戶雙手。

缺點:

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1、亮黑色的設計非常吸灰,用久了會顯得機器人很髒;

2、APP操控時有一定的延遲。

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小雷在近兩年體驗了數十款掃拖機器人,也曾自費購買過一臺價格不菲的產品,但最後還是換成了沒有那麼「方便」的手持洗地機。原因自然是小雷認爲不少掃拖機器人並不「智能」,很多細節都沒有做到位,反而會給用戶帶來一堆小麻煩,這不是違背了「解放用戶雙手」的初衷?

不過石頭V20掃拖機器人的出現算是改變了小雷對於掃拖機器人的傳統印象,它會思考什麼時候應該把「腿」伸出去清潔、什麼時候該回到基站裡「洗澡」、不同區域需要清洗幾次以及分別採用什麼模式等等,這樣一款會獨立思考又能徹底釋放用戶雙手的掃拖機器人,纔是掃拖機器人的努力方向。

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當然,小雷也承認近五千元的售價對絕大多數消費者來說是一筆不小的開支,但體驗後我認爲石頭V20值這個價,甚至可以說是物超所值。如果你家中經常需要各種清掃工作的話,它會是一個不錯的選擇。

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水箱罩裡明顯的AMG徽飾,是性能車型的象徵。 摘自Mercedes

相信Mercedes-AMG一直對大部分的愛車人士有着相當的吸引力,但也因爲AMG的吸引力來自於性能,而性能則是用價格堆疊出來的,因此一般消費者絕大部分也只能買買AMG銘牌貼一貼,但Mercedes聽到大家的心聲,決定再給大家一次入主AMG的機會……

摘自Mercedes

自從新Mercedes-A Class發表後,頂級的AMG版本A35、A45就不斷的被拿出來討論,甚至在各大網站上,間諜照也一張一張的曝光,而號稱史上最便宜的入門款AMG A35更是被關注的焦點,不僅使用全新動力編成,且這臺車就要在2周後於法國的巴黎車展正式亮相。

車門踏板上當然也要有AMG的徽飾纔夠品味! 摘自Mercedes

於此,Mercedes-AMG曝光了幾張A35的照片,雖然區區幾張局部照沒辦法看出端倪,但水箱護罩與車門踏板上那明顯的AMG字樣,以及藏在LED後尾燈下方陰影處的A35銘牌,再再透露出「我也是AMG」的獨特氛圍,若你不想要等待A45,或是不想這麼癲狂的AMG,A35或許會是一個不錯的選擇。

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隱藏在尾燈陰影下的A35銘牌,是Mercedes-Benz最入門的AMG。 摘自Mercedes

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而動力單元部份Mercedes-AMG A35搭載2.0升4缸渦輪增壓引擎,有可能採用Mercedes最新的48V EQ Boost輕油電技術,使得動力來到了300ps(295hp)馬力、40.7kgm的扭力,剛好銜接A250與A45中間的空缺。

摘自Mercedes

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由於先前Mercedes-AMG家族裡最入門的車款爲A45/CLA45,因此定位於A45之下的A35售價肯定還會比A45來的親民許多,而據德國Mercedes-Benz Passion Blog上的說法,歐洲地區於10月就能預訂A35並於12月後開始交車,至於美國市場方面,目前僅止於引進A-Class Sedan,對於5門掀背的車型則是尚未有考量。

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AITO問界M5純電,護航美好出行生活

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不知道大家有沒有發現,新能源汽車領域正在發生翻天覆地的變化,從最開始的艱難探索,到現在質的飛躍,新能源汽車可以說實現了快速騰(參數丨圖片)飛,各種新車型層出不窮。而作爲發展勢頭強勁的新能源汽車品牌,AITO的一舉一動在行業內都有着很高的關注度。作爲AITO旗下首款純電動SUV——問界M5純電,在賽力斯汽車深厚技術積累、強大造車實力與華爲科技的賦能下,憑藉豪華舒適、穩定操控和超強智能、強勁性能等極致產品力,成爲純電出行中的引領車型。

寬敞大空間 全家出行更便利

隨着春天腳步的臨近,不妨帶上家人周邊走走,看看自然的景色,這時擁有一輛空間大、座椅舒適的座駕,都能讓出行增色不少。

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在空間上,AITO問界M5純電長寬高分別爲4785*1930*1620mm,軸距更是長達2880mm。其後排座椅靠背距離前排座椅長達870mm,爲後排乘客帶來靈活的頭部和腿部空間。另外,AITO問界M5純電後備廂空間容量高達369L,後座座椅放倒後可擴容達776L。得益於純電平臺,AITO問界M5純電前備廂容積爲80L,不僅滿足全家多人乘坐的需求,更能裝下滿滿的幸福與愛。

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全鋁合金底盤 整車駕控更穩定

駕車出行,可靠的操控感能夠極大提高行車的安全性。AITO問界M5純電搭配百萬級豪車纔會配備的全鋁合金底盤,讓整車表現更加穩定;再加上前雙叉臂和後梯形多連桿獨立懸架,無論是行駛在高速還是鄉間小路,都可以讓車身保持更好的駕駛穩定性。

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AITO問界M5純電後驅標準版標配255/50/R19輪胎,抓地能力更強,有效提高駕控性能上限。AITO問界M5純電四驅性能版配備255/45/R20輪胎,帶來更加強勁的加速性能和靈敏的操控性。再配合上博士iBooster智能剎車系統,爲行車帶來超強制動性能,極大提升駕駛的安全性和趣味性。

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智慧天花板 HarmonyOS智能座艙帶來全新體驗

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作爲首款搭載全新HarmonyOS智能座艙的純電車型,AITO問界M5純電不僅可以讓用戶享受到流暢、自然的交互體驗,還能爲用戶提供豐富的車機應用,以及便捷的跨設備連接能力。

坐進車內,只需一聲“小藝”,它就能替你完成絕大部分操作,讓駕乘更具儀式感。另外,HarmonyOS智能座艙還能讓用戶的手機與車機進行“無縫銜接”。比如自駕出行時,可將手機導航路線通過無縫流轉同步在車機上了。此外,超級桌面功能讓支持HarmonyOS的手機應用直達車機,用戶可以通過大屏操作手機應用,非常方便。如果長時間乘坐感覺無聊,還可在車上唱K、玩玩《王牌競速》、《元氣騎士》等遊戲。

可靠續航智慧補能 無懼里程焦慮

無論自駕出遊,還是日常通勤,續航能力始終是大家所關心的話題。在這方面,AITO問界M5純電後驅標準版在滿電狀態CLTC工況下續航里程達到了620km,能夠輕鬆應對多場景下的用車需求。

除此之外,即便車輛沒電了,用戶也無需爲充電問題而擔心,因爲AITO問界M5純電兼容市面上97%的充電樁,不用擔心補能問題。用戶可通過“荷包蛋圖”瞭解當前里程可達範圍,車機還會通過“小藝”進行低電量預警,並推薦附近充電樁。另外AITO問界M5純電還採用業界首創的超級省電模式,一鍵開啓後,可增加應急里程。

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如果對動力性能有比較高的要求,那麼問界M5純電一定可以帶給你不錯的體驗。問界M5純電源自賽力斯DE-i超級電驅智能技術平臺,採用前交流異步電機+後永磁同步電機組成的最佳黃金四驅組合,在強大技術的賦能下,四驅性能版可實現總功率365kW,百公里加速僅需4.5秒。

除此之外,問界M5純電得益於賽力斯汽車與華爲聯合研發的DATS系統,當行駛在顛簸路面時,可動態識別路況,智能調整扭矩,大幅度提升通過的平順性,讓車身更穩定,極大提升行車的舒適性。

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1月13日,賽力斯AITO問界官宣對旗下部分車型進行價格調整,包括問界M5純電、AITO問界M7車型都進行了價格下調。對於1月13日前已提車的用戶,賽力斯選擇用實打實的權益進行回饋,比如問界M5全系可享2年基礎保養、問界M5純電和問界M7舒適版、豪華版首任車主延長整車質保至8年/16萬公里,同時贈送12萬AITO積分,權益總價值最高達到3.5萬元。

AITO在宣佈降價之後收穫了良好的市場反饋,核心原因還是賽力斯汽車很好的維護了老車主利益,和特斯拉採用冰冷降價且讓老車主“心寒”的方式不同,這次AITO不僅做到了讓利於新用戶,同時也平衡了老車主的權益,可謂一舉兩得。

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據悉,12萬AITO積分大概可以在AITO商城兌換約1.2萬人民幣的商品,其中不乏車窗膜、V2L放電槍以及車載麥克風等汽車周邊商品,且無論是居家使用的按摩儀、遊戲機、電動牙刷,還是戶外出行遊玩的五角帳篷、露營摺疊椅等,都是日常生活中實用性很高的產品,不僅提升了用車生活中的幸福感,也可以彌補降價之後給老車主帶來的心理落差。

問界M5純電在駕乘舒適、座艙智慧、操作性能、車輛動力方面均有着出類拔萃的產品表現,可以充分滿足大部分消費者的用車需求。如果你也想享受一番極致的操控體驗,那就千萬別錯過這臺性能超強的好車。

超級獨角獸 Databricks 的崛起之路

超級獨角獸 Databricks 的崛起之路

文 | 鄭博

隨着互聯網數據的爆炸性增長,數據已經成爲企業的新型資源,猶如石油般重要。越來越多的企業希望利用各種結構化和非結構化數據來發揮自己的優勢。

然而,他們面臨着複雜的遺留基礎設施、數據孤島的解決以及高延遲的管理等挑戰。因此,數據湖的需求逐漸增長。數據湖是一種存儲庫,能夠以本機格式攝取大量原始數據,使企業能夠在需要時輕鬆地訪問它們。

Databricks 是目前一級市場中的超級獨角獸公司。其幫助企業準備用於分析的數據,支持採用機器學習和數據驅動的決策。它還使數據科學能夠與數據工程和其他業務部門協作來構建數據產品。今天,它已經擴展成爲一個更廣泛的湖倉一體的 Databricks Marketplace。

Databricks 團隊由七位計算機科學博士組成,他們一直致力於開發用於數據處理的 Spark 引擎。該項目在 2014 年創造了數據排序速度的世界紀錄。

爲了讓更多用戶使用 Spark,他們選擇將其開源,並在 2013 年創立了 Databricks 公司。同年,該公司完成了 A 輪融資,由 A16z 領投。2016 年 1 月,Databricks 更換了新的 CEO。一年後,該公司完成了第一筆百萬美元的交易。

總體而言,Databricks 團隊是 Apache Spark 的核心開發者,具有絕對的影響力和理解力,因此作爲 Spark 的商業化公司,Databricks 名正言順。

学生

Databricks 最初專注於 Spark,用於查詢存儲在數據湖中的大型非結構化數據集。此後,爲迎合市場,Databricks 升級爲湖倉一體平臺,其基於 Spark 構建,提供爲數據湖提供 ACID 事務和數據版本控制的 Delta Lake;用於管理機器學習工作流程的開源平臺 MLflow;以及基於 SQL 的數據分析協作工具 Redash。

總體來看,Databricks 湖倉一體平臺結合了數據湖和數據倉庫的元素。它具有數據湖的靈活性、成本效益和規模,同時還提供數據倉庫的數據管理和 ACID 事務。用戶可以在所有數據上啓用商業智能和機器學習。

优良的生态环境成为西藏各族群众重要的“幸福增长点”

Databricks 產品在 AWS、Azure、GCP 等主要雲服務上提供,其平臺爲數據、分析和機器學習工作提供了一個統一的環境。可視化可以成爲這些不同活動的組成部分。

Databricks 相信企業正在擺脫孤立的系統來存儲數據,而是選擇集中式的數據存儲。這種方法幫助企業通過商業智能和預測分析深入瞭解過去和未來的趨勢。

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數據湖技術正是基於此,其允許將所有數據類型和來源存儲在一起。數據表明,數據湖市場將由 2019 年的 79 億$增長到 2024 年的 201 億$。

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此外,Databricks 的客戶橫跨大中小企業,以及各個行業。截至 2023 年 03 月,其全球已有超過 9000 家企業用戶。包括 AT&T、殼牌、巴寶莉、豐田、Adobe、康泰納仕和再生元製藥等。

如果我們用 Databricks 2022 年 Q2 末的 ARR 10億$除以它 2022 年 Q2 末 7000+的客戶數量,我們可以粗略估算 Databricks 的 ACV(平均合同價值)約爲 14.3 萬美元,相比 Snowflake 的 30.1 萬$ (2023.Q3 估算),仍有提升空間。

2012 年,前 Oracle 架構師創立的Snowflake 是 Databricks 不可忽視的對手。最初,Snowflake 將自己定位爲提供數倉和分析計算工作負載的雲數據平臺,主要面向業務分析師和數據工程師等用戶。同期,Databricks 則一直受數據科學家和機器學習工程師的青睞。

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但現在二者的界限在模糊,比如 Snowflak 發佈了 Snowpark for Data Science、事務數據庫以及 Python 支持功能,希望以此吸引數據科學家。而 Databricks 則推出了 Databricks SQL、Delta Lake 功能和 Unity 目錄等產品,以滿足數據存儲和注重安全的客戶。

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從模式來看,Snowflake 是閉源生態,而 Databricks 是開源的。Databricks 的主要產品線都可以免費使用,當客戶需要獲得更高級的功能和支持時,可以選擇 Databricks 的企業產品。Snowflake 提供現成的解決方案,使公司能夠快速開展基本分析,而 Databricks 提供更好的定製和配置,讓客戶能夠完全控制他們的設置。

2022 年底,Snowflake 的年收入 21 億$,而 Databricks 預計年收入 14億$。預計兩家的競爭會愈發激烈。

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第二類競爭對手是雲廠商。Databricks 與雲廠商的專有產品存在競爭。比如在大數據處理方面,AWS 有 Amazon EMR,Azure 有 Azure HDInsight,GCP 有 Dataproc。在業務分析解決方案層面, Amazon QuickSight、Azure的 Power BI Embedded 以及 GCP 的Looker 等,都與 Databricks 存在競爭。

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最後,Databricks 與特定的數據管理和科學領域解決方案公司也存在競爭。比如 Databricks 的調度程序類似 Apache Airflow,MLflow 產品與 DataRobot 和 Alteryx 競爭。

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Databricks 本身是開源軟件,其會通過提供附加功能收費。Databricks 會爲企業提供其開源軟件的完全託管版本,以及其他輔助工具,如用於編寫查詢的 SaaS 工具和用於連接數據源的連接器等。

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付費模式方面,Databricks 根據客戶每秒消耗的計算資源量收費。爲此,其使用了一種自己獨創的 DBU 作爲其標準化單位,工作負載消耗的 DBU 數量取決於多個指標,包括使用的計算資源、處理的數據量、區域、所處的分級定價層以及正在使用的服務類型等。

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此外,爲了吸引用戶,與其他開源公司類似,Databricks 也爲用戶提供了 14 天免費試用期。

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財務方面,Databricks 也實現了跨越式的增長。2019.Q3 結束時其 ARR 爲 2 億$,2020 全年收入 4.25 億$,2021 年 ARR 超 8 億$。截至 2022 年 08 月,Databricks 的 ARR 已經超 10 億$,並且年增長超過 70%。

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截至 2021 年 08 月 Databricks 的估值 380 億$,總共在資本市場籌集了 35 億$,其投資者也星光璀璨,包括 A16z、Tiger Global、Amazon Web Services、Microsoft、Coatue 等。

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當然也有消息透露,2022 年 10 月 Databricks 降低了內部股價,使其估值下調至 310 億$,比 2021 年同期下降約 7%。但無論如何,Databricks 仍然是一級市場中的超級獨角獸。

隨着雲存儲成本下降和網速提升,企業越來越多地選擇將所有數據存儲在中央存儲庫,而不是將不同的數據類型單獨存儲。這種集中化趨勢幫助公司通過實時商業智能和預測分析更好地瞭解業務運營。同時,數據爆炸式增長也使公司維護多個大型數據存儲變得不切實際,從而導致數據湖和數據倉庫融合到一個平臺中。

ChatGPT 一直是各行業的熱點。Databricks 也迎接了這一浪潮,其湖倉一體平臺允許數據團隊存儲和保護數據、生成分析和見解,並推動機器學習工具的開發。此外,Databricks 還提供與 TensorFlow、PyTorch 等流行人工智能框架的集成,使構建和部署機器學習模型變得容易。

Databricks 依靠 AWS、Azure 和 GCP 這類雲基礎設施供應商來提供服務。回望過去,與微軟的合作是 Databricks 的里程碑,這幫助其收入從 2017 年初的不到 100 萬$增長到 2018 年的超過 1 億$。如果與主要雲廠商關係發生變化,將影響 Databricks 的服務能力。

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綜上所述,我們有理由相信雖然面臨挑戰,但在這個數據擴張以及 AI 興起的時代,Databricks 爲企業提供的單一的數據存儲和分析平臺是有價值的,其很有機會和能力抓住這一浪潮。

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領克07 EM-P引領智能座艙革命,與華爲、小米共築未來

領克07 EM-P引領智能座艙革命,與華爲、小米共築未來

近幾年,新能源汽車市場的發展極爲迅猛,越來越多的車企紛紛加入新能源大軍中來,新能源汽車品牌“蔚小理”也成爲了市場常駐的熱門。現如今,對於所有的科技巨頭來說,智能化將會是未來新能源汽車市場發展的新方向,而隨着華爲、小米等科技大佬的入場,汽車智能生態領域也迎來了前所未有的發展。

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最近,領克汽車旗下的創新跨界產品Co Pad即將面世,與此同時,備受矚目的新能源中型轎車領克07 EM-P也定於五月震撼登場。這一連串的動作,不僅彰顯了領克在智能汽車領域的深謀遠慮,更凸顯了其在智能座艙生態領域的卓越優勢。

領克07 EM-P,這款集智能與新能源於一身的傑作,將同級獨有的多屏互聯娛樂生態帶入現實,實現了不同終端設備的無縫連接。其中,Co Pad作爲領克生態鏈中的重要一環,通過Flyme Link功能,實現了與領克07 EM-P的深度互聯,其功能之豐富令人矚目。無論是操控車輛的基本功能,還是與家居設備的協同互動,Co Pad都能輕鬆勝任,爲用戶帶來前所未有的智能體驗。

作爲中國汽車行業的領軍者,領克汽車不僅首次推出了Co Pad這一創新產品,更在加速“人-車-家”生態佈局方面邁出了堅實的步伐。這一里程碑式的事件,不僅展現了領克汽車的創新精神和前瞻視野,更彰顯了其品牌實力和市場地位。

展望未來,汽車座艙生態領域將形成華爲、小米、領克三足鼎立的格局。領克汽車憑藉其獨特的創新視角和強大的技術實力,有望在這一領域佔據舉足輕重的地位。領克07 EM-P的上市以及Co Pad的推出,無疑是領克在智能座艙生態領域的重要佈局,將爲其未來的發展注入強大的動力。

總之,領克07 EM-P作爲領克汽車的全新力作,將會憑藉着強悍的智能化實力爲廣大用戶帶來更具未來感的用車體驗,同時領克07 EM-P 的發佈也將會重新定義汽車智能座艙生態的標杆,讓我們拭目以待!

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原訂後年發表首款EV 吸塵器大廠Dyson宣佈取消電動車計畫!

原訂後年發表首款EV 吸塵器大廠Dyson宣佈取消電動車計畫!

Dyson原訂2021年發表品牌首款純電動車,隨着計劃被喊停而終結。圖爲Dyson首款電動車專利圖。 摘自Dyson

Dyson創辦人James Dyson。 Dyson提供

以吸塵器打響名號的知名英國家電品牌Dyson,在2017年時宣佈公司已正在開發電動車,準備要進軍當前炙手可熱的綠能車產業。不久前,Dyson也釋出了相關的專利圖,同時也在新加坡投資設廠研發,並訂定在2021年推出品牌首款電動車,然而,這項計劃現在確定生變。

Dyson爲了電動車計劃投資超過20億英鎊,但是近期這個項目被認定「不具有商業模式」因而面臨終結,儘管電動車在目前車市中的銷量迅速成長,但對比傳統的內燃機車款之下,電動車的開發成本仍過高,且不見得會有利潤,而大型車商有能力、有資源可以研發電動車產業,可是對於一個專攻於「家電」的Dyson而言,很可能無法獲得期望中的成果,也因此讓Dyson放棄了製造電動車的宏願。

儘管Dyson擁有相關電池技術,但開發電動車的成本仍過高,導致被認定是項沒有商業模式的產品而因此就罷。圖爲Dyson首款電動車專利圖。 摘自Dyson

事實上,創辦人James Dyson在接受外媒訪問時表示,Dyson放棄電動車並非在研發過程遇到困境,也並非Dyson Automobile汽車部門的成員出現分歧,一切的根本原因是開發電動車太燒錢了,儘管Dyson努力實踐電動車計劃,但仍無法與其餘大公司競爭。

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Dyson首部電動車看起來似乎是款純電休旅,然而因爲計劃的終止,這輛吸塵車大廠製造的電動車也不會量產了。圖爲Dyson首款電動車專利圖。 摘自Dyson

不過,James Dyson表示,其實研發人員已經做出一輛相當優異的電動車,但因爲計劃確定終止也使得外部的人無法探究這輛「Dyson EV」的樣貌。此外,原本爲了這項電動車計劃而聘請的523人,其中有500人在英國工作,Dyson也會爲這些原本隸屬於汽車部門的員工全數轉移到公司其餘部門,而開發電動車所剩餘的資金,將改爲針對固態電池、AI技術等研究。

Dyson創辦人James Dyson。 Dyson提供

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原本預計要於2021年發表的Dyson電動車,是一輛屬於豪華級距的電動休旅,且這輛電動休旅並非使用一般電動車配置的鋰電池,而是採用目前市面上較少使用的固態電池。

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摘自Dyson

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9年後停產汽油車款!Bentley未來只賣電動車!

9年後停產汽油車款!Bentley未來只賣電動車!

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Bentley提供

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英國頂級豪華汽車品牌Bentley賓利汽車在公司Beyond 100活動上宣佈了一個重要且充滿挑戰的計劃。這消息或許會讓熱愛該品牌的買家或車迷們心情有些複雜。

目標要延續其頂級豪華車品牌地位的Bentley賓利汽車團隊計劃將於2026了年起全面替旗下車款轉換爲plug-in hybrid插電式油電或EV純油電動力。在電能動力轉換完成之後,Bentley賓利汽車接着還將計劃於2030起取消提供plug-in hybrid插電式油電動力車型,並正式轉變爲僅販售純電能動力車款的頂級汽車品牌。

Bentley提供

這個計劃對於Bentley賓利汽車團隊來說,將是一大改變與挑戰因爲Bentley是面前全球製造最多12汽缸汽油引擎的車廠,而根據該團隊宣佈的計劃方向,賓利汽車將於10年內完全淘汰燃油動力系統。這樣的轉變會需要一些時間,而在替全車系產品導入plug-in hybrid動力科技之後,Bentley也將於2025推出該品牌的第一輛純電能動力車款。

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Bentley提供

據外電報指出,Bentley將於明年(2021年)發表兩款全新的plug-in hybrid插電式油電動力車款,而雖然賓利汽車尚未發佈任何相關資訊,但國外媒體已拍到疑似電動版Flying Spur的間諜照。至於另一款插電式油電動力車款估計將可能是改款的Bentayga Hybrid,但以上資訊還有待確定。

爲了電能動力的改革,Bentley賓利汽車正在投資建造2座全新的研發中心、1座車輛測試中心以及1座維護中心。Bentley表示,除了車輛的動力之外,他們將在其現役販售和下一代汽車中僅使用可永續發展的材料。賓利汽車位於英國克魯的生產工廠也將減少能源消耗以及二氧化碳排放量。

Bentley提供

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大模型路徑之爭:理想與現實

大模型路徑之爭:理想與現實

英偉達創始人黃仁勳,爲正在舉辦的GTC大會甩出了“王炸”——新一代芯片,Blackwell GPU,包含2080億個晶體管,支持多達10萬億個參數的AI模型。

在一連串讓人看得目眩神迷的產品中,我們簡單地總結:這一次,英偉達做了什麼?

這一次,英偉達做了什麼?

第一,極大地提升了算力,並降低了能耗和成本。

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“我們需要另一種方式來進行計算,這樣我們才能夠繼續擴展,這樣我們才能夠繼續降低計算成本,這樣我們才能夠繼續進行越來越多的計算。”

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“我們需要更大的GPU,如果不能更大,就把更多GPU組合在一起,變成更大的虛擬GPU。”

以上,是黃仁勳在現場演講中的話。他再次回憶起,2016年贈送給OpenAI的DGX-1,那也是史上第一次8塊GPU連在一起組成一臺超級計算機。

當時,DGX1 算力僅0.17 Peataflop(1 Petaflop等於每秒鐘進行1千萬億次的數學運算),而今天英偉達推出的 DGX Grace-Blackwell GB200 已經超過1 Exaflop(百億億次)的算力。

8年時間,AI算力增長1000倍。

相比上一代H100 Tensor核心的GPU,最新的Blackwell GB200 GPU可以爲大語言模型(LLM)推理負載提供30倍的性能提升,而成本和能耗則降低25倍。

第二,算力的提升,意味着萬億級參數模型變得更爲現實。

在技術支持下,一個GB200 NVL72最高支持27萬億參數的模型。而據泄露數據,GPT-4也不過只有1.7萬億參數。

萬億參數模型有許多優勢,比如進行自然語言處理任務,如翻譯、問答、抽象和流暢性;掌握更長期的背景和對話能力;結合語言、視覺和語音的多模態應用;進行創意應用程序,例如講故事、詩歌生成和代碼生成;進行科學應用,例如蛋白質摺疊預測和藥物發現;實現個性化,能夠形成一致的個性並記住用戶上下文。

第三,英偉達向軟硬一體化的平臺發展更進一步。

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英偉達推出了全新的AI推理服務器NIM(NVIDIA INFERENCE MICROSERVICE),讓所有人都可以通過這一形式自定義AI模型和應用。

以英偉達NIM和CUDA作爲中間樞紐,連接了百萬開發者與上億GPU芯片。“成熟的企業平臺坐擁一座數據金礦,這些數據可以轉化爲生成性AI副駕駛。”黃仁勳表示,“這些容器化的AI微服務是我們與合作伙伴生態系統共同創造的,它們是各行各業企業成爲AI公司的構建模塊。”

在醫療場景上,英偉達此次推出了基於醫療場景的25個新的微服務, 幫助全球的醫療保健公司可以基於生成式 AI進行效率提升。英偉達舉了一個例子,與在CPU上運行相比,英偉達的微服務能夠將基因組分析工作流程中的變異調用速度提高了50倍以上。目前,全球有接近50家應用程序提供商正在使用英偉達的醫療微服務。對於醫療行業公司來說,他們可以基於這些微服務,篩選數萬億種藥物化合物,收集更多的患者數據以幫助早期疾病檢測,或者實施更智能的數字助理等等。

接下來,中國大模型路往何方?

過去一年,英偉達的股價從200多美元,上漲至現在的近900美元,市值超過2.2萬億美元。這一家公司的產品迭代速度,對人工智能的發展產生了歷史級的影響。影響力也轉化爲資本市場的認可和回報。

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毫無疑問,這是一個贏家通吃的行業。根據富國銀行統計,英偉達目前在數據中心AI市場擁有98%的市場份額,而AMD僅有1.2%的市場份額,英特爾則只有不到1%。

英偉達的鮮花着錦,烈火烹油,也讓我們更爲深入地思考中國大模型的現狀和未來。2023年上半年,因爲ChatGPT的橫空出世,中國大廠與創業公司紛紛投身大模型,一時引發“百模大戰”。這又過了大半年時間,中國大模型相關的投資人和從業者,又有了市場路線與技術路線之爭:

一邊是以月之暗面創始人楊植麟爲代表的技術路線,他們大多技術出身,思維偏硅谷,對技術有信仰,信仰AGI(人工通用智能)、信仰scaling law(規模定律),更推崇前輩OpenAI的路徑,認爲隨着模型能力躍升、模型成本降低,會解鎖豐富的應用。

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楊植麟在接受採訪的時候說:

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“AI不是我在接下來一兩年找到什麼PMF(Product/Market Fit,產品/市場匹配),而是接下來十到二十年如何改變世界——這是兩種不同思維。

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我們是堅定的長期主義者。當你實現AGI或更強智能,今天的一切會被改寫。PMF固然重要,但如果着急找PMF,你很可能又被降維打擊。降維打擊發生過太多次。以前很多人做客服、對話系統,做slot filling(槽填充),有些規模不錯的公司。但是,全是降維打擊了,很難受。

它不是說不成立。假設你今天找到一個場景,用現在的技術能力,且從0到1增量價值巨大,從1到n空間又沒那麼大,這種場景OK。Midjourney就是,或者做文案生成,相對簡單一點的任務,從0到1效果又很明顯。這種是隻關注應用的機會。但是,最大機會不在這。你的目的假設是商業化,你不可能脫離AGI去思考。我現在只做應用,那好,可能過一年你就被碾壓了。”

另一邊則是以周鴻禕、朱嘯虎爲代表的市場路線,他們更加本土化,信奉尖端的科技必須經過開源、共創才能實現最大化的邊際效益,認爲需將充足的AI能力投入可以快速變現的商業場景中進化,同時用國內市場特有的海量數據和應用場景構築壁壘。

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金沙江創投董事總經理朱嘯虎接受採訪的時候說:

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“說實話在AIGC這波,中美差距還是非常大。美國是在底層大模型,投入越來越大,像OpenAI說十萬張GPU卡連在一起。在中國是不可能的。

美國你看AI的應用創新,說實話只有兩條路,一條要麼非常、非常薄,因爲底層大模型太強大了,所以上面叫套殼應用。另一層是看上去很偉大,但肯定走不通的,像Pika。這種目標很偉大,AIGC生成視頻、電影。但這條路可能在幾年之內都看不到走通的可能性。

中國反而相反,中國在“當中”的多一點——底層大模型不夠強大,我在上面加的東西可以比較多。我在上面做增值服務,爲客戶馬上能變現。這種在中國有機會。美國這種幾乎沒有,因爲底層大模型太強大了,上面創業公司能做的很少。中國套殼,現在肯定沒人看的。在中國也套不了殼,因爲大模型本身功能也就那樣,必須在上面有value add。

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(中國)整出200多個大模型有啥意義呢?沒啥意義。但在應用層有很多創新。中國在數據和應用場景上是遠遠超過美國的。”

持有相似觀點的有李彥宏、周鴻禕、王小川等一干正在大模型之路上奮進的大佬們。

李彥宏說:“百模大戰是對社會資源很大的浪費。不應該去卷大模型,而應該去卷應用,只有應用才真正直接創造價值。做出上億用戶使用的應用時,大模型的真正價值纔得到體現。

大模型這麼火,它到底能產生多少實際的價值,過去一年我最主要就在思考這個問題,ChatGPT大火的時候,別人問我怎麼看,我當時就說,現在這個火還有點早,真正什麼時候我們能夠做出上億用戶都在使用的應用的時候,纔是它真正的價值得到了體現。”

周鴻禕還指出:“選模型已經不是問題,而且都免費。去年大家都飆着OpenAI,都想搞通用大模型,想壟斷全世界。但2024年的目標變了,是大模型如何找到自己的應用場景,而最大的應用場景就是跟各行各業結合,因爲和各行各業結合才能帶來工業革命。”

他還說:“面向傳統的ToB、ToG的市場,是大機會。做企業級大模型,在企業內部做私有化部署,是中國大部分企業的需要。要選擇跟企業業務深度結合的場景,也就避開了跟通用大模型的直接競爭。2024年是人工大模型的場景之年,如果找不到場景,光是在做大模型,有點像拿着錘子找釘子,如果找不到釘子,這個錘子是沒有用的。”

王小川認爲,大模型開發需要強大的算力、財力和智力支持,所以“未來的兩年時間內,更多的是加入一家(大模型)公司,能夠獲得平臺級的支持,這樣做超級應用成功的概率要大很多。”

他認爲,新進入企服行業的創業者還有兩個機會:一是藉着大玩家轉向困難的機會,快速反應推出它們沒做到的新產品形態;二是直接交付最終服務,比如呼叫中心就不要讓人家用你的軟件,而是直接讓話務員下崗。

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二者對技術判斷的一個根本分歧是,開源模型會不會有一天,縮小甚至拉平與閉源模型的差距?技術路線的觀點是,絕對不會,差距只會更大。市場路線的觀點是,一定會,那意味着你今天做閉源只會處境尷尬——世界觀的迥異,讓雙方對自我的判斷都深信不疑。

朱嘯虎就直接發問:“GPT-4你要不要投入做科研?你做GPT-4科研至少砸四五千萬美金。關鍵是萬一你砸了四五千萬美金做出來,別人開源了呢?你不是全白砸了?這個是很扎心的問題。現在中國大部分公司,有幾個敢真的砸錢去研發GPT-4的?”

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以終爲始,我們的判斷是什麼?

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從投資角度來看,預判大模型的終局是什麼樣的,纔能有助於我們去思考市面上的哪些公司值得看好。從電商平臺大戰一路看過來(有誰還記得想做平臺最後一地雞毛的凡客嗎?),在科技賽道,絕大多數時候轟轟烈烈的“百雲大戰”“千團大戰”,99%玩家是黯然退出,只剩下贏家通吃。

縱觀這些年的贏家通吃賽道,基本可以用兩個詞概括:新平臺、新基建。如何理解呢?通常這類玩家,爲一個產業提供了新的平臺,通過技術變革的方式建立起產業新的基礎設施——類似高速公路、水電氣等基建,讓原有的產業鏈參與者能夠加入到新平臺來,享有技術變革的紅利。

什麼是大模型?第一,顧名思義是規模大,網絡參數至少要達到百億規模(現在英偉達甚至解鎖了萬億規模的算力);第二,通用性,是指不限於專門問題或領域;第三,涌現性,即產生預料之外的新能力。大模型的大規模和通用性,決定了其將是具備普適性的“新平臺、新基建”,其從一個行業遷移到另一個行業的應用場景時,成本低,易遷移。

可以斷言,放在大模型這一賽道,依然將是贏家通吃的終局。

那麼,現在“百模大戰”的玩家裡,誰將笑到最後?大體來分,目前大模型的玩家有兩類,一類是大廠拉起的團隊,另一類是創業公司。這裡可以有把握地說,在這個百模大戰中,大廠優先。

我們可以參考另一個行業雲計算的發展走向。當年雲計算興起的時候,國內也出來很多創業公司玩家,但最終市場份額集中於大公司。根據IDC發佈的2022年全球雲計算IaaS市場追蹤數據來看,市場份額TOP10玩家都是中美的大公司,包括美國的亞馬遜、谷歌、微軟、IBM,中國的阿里、華爲、騰訊、百度等。

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後面我們會進一步分析。不過這裡先看看制約大模型的三個要素:數據、算力和算法。

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先說數據。

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數據是大模型發展的壓艙石,除了互聯網、物聯網數據之外,老百姓生活生產中產生的數據都是未來大模型要提升智能水平的必要數據源。目前,數據壁壘是真實存在的問題。高質量的中文語料數據對於創業公司來說是個很大的挑戰,數據的積累需要時間和經驗。對於那些常年累月通過搜索等多個互聯網、物聯網應用積累起數據的大廠來說,可以說一開始就領先了至少幾個身位。

給AI喂下什麼質量的數據,才能訓練和迭代出什麼水平的AI。

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目前國內“百模大戰”中諸多大模型開發者,是基於Meta開源的LLaMA等一系列開源社區的基礎代碼,來進行二次開發的。其能力差異主要由語料庫差異和少量微調等結合而成。

再說算力。

通用大模型需要24×7連續訓練,調度多個算力中心、協調資源,以雲的方式提供智能服務,這對算力有很大的需求。隨着參與大模型訓練的企業越來越多,用來訓練大模型的數據量越來越大,對推理的要求也越來越高,大模型的應用會越來越廣。這就意味着,大模型公司必須擁有穩定的、靠譜的、能保障安全運轉的算力。這顯然利於在雲計算深耕佈局的大廠。

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當年雲計算創業公司,面臨大廠的夾擊,窄縫求生,專攻一個垂直行業的雲計算市場——比如遊戲行業。但是,遊戲行業遭遇監管重創的時候,雲計算需求也大大降低,這導致該雲計算創業公司的業務不穩定,反過來又影響使用該家公司服務的客戶。

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這也是爲什麼大模型和雲計算同樣是贏家通吃的原因之一——大玩家能夠提供更爲穩定、可靠的服務,成爲客戶的優先選擇。

最後說算法。

大模型最底層的競爭力來自算法。算法需要龐大的高級人才和長期積累。

爲什麼現在看起來有很多的公司做大模型呢?因爲現在有開源的大模型和很多公開的論文可供參考,所以起步上會簡單很多。但要做好大模型的門檻還是高的,像現在的GPT-4沒有公開後續技術細節,國內很多大模型就很難繼續發展。

越多的應用場景,能形成越多的反饋,從而對模型進行更好的調整;而模型也因此產生更多的經濟價值,可獲得更多的資金投入,反哺自身。

需要指出的是,大模型高昂的訓練成本和研發投入,讓衆多入局者望而生畏。有企業家斷言, 每年5000萬到1億美元的花費,只是千億級大模型訓練的入場券。某個創業者高調宣佈投資5000萬美元入局大模型時,就有分析師發朋友圈直言說:“5000萬美元夠幹什麼的?大模型訓練一次就花500萬美元,訓練10次?”四個月之後,該創業公司被收購,出局。

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當年共享單車也是百團大戰,打得頭破血流,結果笑到最後的是美團。無他,資金充足。在以年計、甚至以十年計的競爭中,這種重資本重研發的賽道,毫無疑問是利於大公司的。

這是一場漫長的、看不到終點的長跑,競爭的韌性將左右最後的結果。

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以贏家通吃的終局爲前提下,我們判斷是,在幾家通用大模型的基礎上,將有多個領域的垂直大模型。龍頭企業研發通用+中小企業研發應用,這種模式成爲破局關鍵。

在B端領域,營銷、客服、數據分析、財務、人力等各個業務領域的企業,很多都在全速接入大模型。從目前的進步來看,雖然還存在各種工程上的問題,但效果是實實在在的,的確有很大的潛力變革原來的整個產品和業務體系。

大型支付公司Klarna披露,它的AI客服現在已經能勝任700名員工的工作。這個AI客服由OpenAI提供支持,處理客戶的各種諮詢,支持多語言,能夠直接處理退款和退貨的請求。Klarna表示,在短短一個月內,AI助手就完成了700名全職客服的工作。

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到目前爲止,它已經進行了230萬次對話,佔公司所有客戶服務對話的三分之二。它的客戶滿意度得分與人工客服「不相上下」。而且,它在解決客戶請求方面更準確、更快速。解決請求的平均時間從11分鐘降至2分鐘。

“場景優先,數據爲王”,則將是提供服務的大模型應用公司的核心競爭力。

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