嘉宾介绍
周健毕业于上海交通大学计算机系学士、硕士，2002年获得ACM国际大学生程序设计竞赛世界冠军，是首个在此项竞赛夺冠的亚洲团队成员。
2006年加入谷歌美国总部，负责中文网站搜索质量优化，此后历任阿里云、MediaV、依图 科技、弘玑RPA等公司研发总监、CTO等。
十年连续创业经验，作为依图10号员工、弘玑RPA公司CTO，在AI、大数据、企业服务领域 拥有丰富的经验和项目成功案例。
澜码科技是一家基于大语言模型的Agent平台公司，核心团队成员来自Google、IBM、腾讯、字节、阿里、依图等国内外知名互联网和AI公司。
基于底层大语言模型，澜码科技自主研发了能够连接人和系统的企业级AI Agent平台“AskXBOT”，助力企业构建基于专家知识的超级自动化，从而提升业务质量和效率。
澜码科技已完成来自IDG资本、联新资本、Atom Capital参与的数千万A轮投资，并与多家上市公司和独角兽企业达成战略合作。
快问快答
1、能否介绍下你们的产品和核心应用场景？
AskXBOT平台是澜码科技自主研发的基于LLM的Agent智能体与工作流设计、开发、使用、管理、知识沉淀的一站式平台。
在AskXBOT平台上，企业用户可以用对话的方式提出需求，设计、创建和管理Agent，快速定制企业级AI智能体来完成各类任务，提升工作质量的同时降低成本。
澜码AskXBOT平台包含Agent设计器、知识中心、使用端、管理平台四大核心模块。
2、目前产品研发和市场拓展情况是什么样？2023年遇到的最大挑战和收获有哪些？
当前产品已经完成了技术可行性验证以及所解决问题和标杆客户场景的匹配(Problem Solution Fit)，并且在金融、能源、零售等行业进行产品和市场的匹配（Product Market Fit) 。
最大挑战还是对大模型的能力边界的探索以及对于迅速变化的大模型的生态的应对，原因是基于大语言模型的AI Agent的产品设计需要基于对于大模型能力、成本的正确判断，所以在一个快速抖动的沙滩上做产品是十分困难的。
最大的收获也是在产品侧的，新的AI软件不是软件而是工作，当前能替代的不是岗位，而是任务或者技能。达成观点不难，但是实践中得来可复制的经验对未来公司产品的发展十分有帮助。
3、生成式AI和大语言模型为创业者带来了哪些机遇？这波创业浪潮和过往有哪些不同？
生成式AI和大语言模型本质上提供了一个将算力转换成智力的基础设施，而且迅速形成了一个新摩尔定律，每18个月大模型推理成本降低到原来的1/10。从供给的角度看，在大量创业者的一起努力之下，生产力的供给会迅速指数级增加，因此会带来需求侧的革命性的变革。而且由于不管是产业互联网还是消费互联网已经成为了一个社会的基础设施，因此任何场景的突破都能够迅速在全社会被放大，ChatGPT成为历史上最快达到DAU 1亿的app就是一个典型例子。
所以这波创业浪潮和过去的区别在于，小团队有机会在大模型的基础设施上迅速放大自己的创意、能力形成一个指数级增长的产品。但是另外一方面怎样建立壁垒能够守住竞争优势变成了一件十分困难的事情。
4、目前国内市场环境落地AI应用面临哪些挑战？
ToB里面，首先算力是稀缺的，其次是客户对于AI的理解参差不齐，导致成单周期和客户预期需要花大量时间来对齐。
5、您认为AI创业公司在产品研发和市场推广策略制定与执行方面应该考虑哪些关键因素？
首先是大模型的变化十分迅速，在产品和技术需要及时响应这个变化。其次市场的变化不但是分层而且还处于演化的不同周期，必须在具体执行的时候，细腻的进行判断。
6、面对巨头可能带来的“降维打击”风险，AI创业公司应该如何保持竞争力？
对于创业公司，永远是要绣花针捅破天。巨头的降维打击在单点上从来都没有足够的压强，做深做透某个场景是创业公司应对巨头竞争的不二法门。
7、一些创业者认为大语言模型目前能力还不够，限制了AI应用/产品的发展。您对此怎么看？
最领先的大模型永远会能力不够，但是从创业的角度上来讲，大语言模型的能力层次不齐，正是带来商机的可能性，如果某个大模型既便宜又能力强，那还要创业者干嘛呢。
8、如何看待大模型和GenAI 带来的“人机协同”新范式？企业如何适应和革新自动化流程业务升级的变化趋势？
大模型带来了机器适应人的可能性，我觉得未来只有少数几个应用能够拿到和人直接协同的机会。企业当前应该先从RAG技术开始，把更多的知识导入大模型，然后通过自助式数据分析，进一步辅助业务决策。
9、2024年还有哪些新技术趋势值得关注？
多模态和具身智能。