漫漫出海路，向来挑战与机遇并存。在海内外赛道激烈的竞争之下，谁能率先洞察市场趋势、把握先机，就相当于拥有了一把打开海外大门的钥匙。
6月15日-16日，扬帆出海举办的第三届全球产品与增长大会（PAGC）在广州正
式揭开序幕，本次大会规模空前，超过8000平米的场地面积容纳上百展商，云集全球7000+精英，邀请900+首席增长官、600+产品技术大咖共聚线下，突破资源边界，联结全方位优质人脉×资源，共同探索未来出海趋势和机遇，共享创新和成长生态，寻找海外市场的增长良机。
本次AIGC出海创新产业峰会由扬帆出海主办，HuntMobi、百道数据共同支持。本场峰会邀请了多位行业内的领袖大咖作为主讲嘉宾，与大家深度分享AIGC狂潮下，出海企业如何抓住机遇。
峰会邀请了多位互联网行业的重磅级嘉宾作为主讲嘉宾，从理念到实操，与大家深度分享出海新趋势，洞察出海第一手行情。在6月16日的出海创新产业峰会中，扬帆出海特别邀请到荔枝集团 数据智能应用技术负责人 陈宇恒先生、HuntMobi 业务合伙人 朱敏女士、Google Cloud 资深架构师 陈耿先生 以及 行者AI VP&联合创始人 陈林先生等多位行业大咖，分享了AIGC在出海当中的应用、结合和前景。同时邀请到iTechClub华南区广州分会副秘书长 杨东波担任主持，与比邻星球 董事长 段志云、葫芦笔记 创始人 陈顺利、网易智企·游戏 AIGC算法负责人 张世泽进行一场圆桌讨论——《AIGC点燃的新一轮世界革新“狂潮”》。
今天分享的主题是AI技术在音频互动产品中的创新探索。首先介绍一下目前大模型的现状。现在整个大环境下两类比较通用的产品，一个是以Midjourney为首的文生图产品，另外一个就是以ChatGPT为首的智能助手和文本生成产品。
现在做大模型训练的时候，基本上都是沿着一个套路，大概分成了四步：首先是预训练模型，其次是有监督的微调，然后是奖励模型建模，最后是强化学习建模的阶段。每个阶段都有相应需要用到的一些数据集、算法、模型。
荔枝内部利用云原生智能计算平台降低了工程成本和计算成本。在AI在音频社交应用中的落地过程中，有几个关键环节：
二是耳朵，就是语音识别ASR的部分，将我们的语音数据转化成文本数据。
三是自然语言处理NLP-LLM，就是我们的大脑，将我们的文本理解转化成输出的内容。
这些环节过程中，并不是简单训练好一个mode出来就可以直接使用了，中间还有几个层级的工程，分别是AIGA的部分、Interaction的部分、最后到Prompt Engineering的部分。
最后，除了一些文本生成还有文生图的技术，还有一些其他技术在演进，如数字人直播、情感生成项目等。
移动游戏用户支出呈现广告花费增长但API付费下降的趋势，代理商和开发者面临的问题是，“如何花最少的钱获得最精准的用户”和“如何获得更多的用户付费”。
针对以上问题，借助HuntMobi自研的商业智能投放SaaS系统“BI4Sight” ，我们可以将原来需要3到6个月开发AP接口的工作周期压缩到一周以内。同时，我们通过对过往数据的分析不难看出，借助 BI4Sight 现在有非常多优秀的客户，已经将整个EMQ的评分由6.5分提高到了9.6分甚至是更高(评分可以理解为对于数据精准匹配率的一个转化的概念)。
因此，依托 BI4Sight 确实可以去帮助业务出海企业的推广增长更上一个台阶。希望通过这样一个简单分享，能够给大家带来一些新的思路或者是新的想法。
《创新与变革：Google Cloud Generative AI》
全球范围内，对AI话题讨论热度最高的地区是中国，特别是中国市场有巨大的应用场景和市场。Google在AI领域有多个团队探索，包括Google的research里的Google大脑，transflow团队等等。
在过去十多年中，Google在AI领域做了大量投入和推广，包括将人类语言转换成AI能理解的数字化展现，以及推出Transformer神经网络模型，成为Generative AI模型架构的标准。同时，Google也推出了一系列开源模型，包括Bard模型等。无论是在闭源模型的数量上，还是在开源模型的数量上，又或是总量上，Google都遥遥领先于AI领域其他玩家。
为了满足不同用户群体的需求，Google推出了不同的产品和服务，如针对消费者推出智能聊天机器人BERT，后来又推出了Bard智能聊天机器人，支持多语言、图片、代码生成等功能。针对社区开发者推出PaLM API、Maker Suite等。
针对企业方面，Google通过Google Cloud提供全球基础设施，向企业提供Generative AI的能力，包括Generative AI Studio、Gen App Builder等，帮助用户快速创建企业级的AI应用。Google通过Google Cloud提供全球基础设施，向企业提供Generative AI的能力。Vertex AI是一个端到端的企业级AY的平台，提供了包括数据管理、模型发布等功能。同时，增加了Model Garden等功能，使用户可以轻松地找到Google的Generative AI模型。
开发AI的应用，不单只是需要模型，还需要好的用户体验、开发环境，所以Google提供了一个叫做Generative AI Studio的工具，帮助大家去做模型应用的开发还有调试。Generative AI之上，有一个Gen App Builder工具，是一个低代码AI应用开发的工具，可以很方便地去生成一些领域相关的AI助手。
Google非常谨慎地使用AI，并且在2018年就推出了负责任的AI原则，所有的AI都要经过严格的测试来保证安全，要对我们的用户负责。在Google内部、Google Cloud，我们每个AI产品的研发的每个阶段，都会有相应的评审，来去验证、审视是不是符合AI的这些原则。同时Google非常重视数据隐私，在Google Cloud上跟AI进行交互的数据、用户用AI训练的所有数据，都不会被Google使用去训练自己的模型。
行者AI从2016年开始组建团队，之后结合了十余年的游戏行业经验和AI行业经验，独立研发并推出了AI+游戏、Al+美术、AI+音乐、AI+安全等产品和解决方案。
近几年，AI应用范式升级，为行业带来了效率突破拐点。AI的强大，让我们有机会能够去感受从传统弱人工智能到现在强人工智能的跃迁，以及未来可能我们还有机会去接触到的超人工智能。
在这样的背景下，和大家分享一下游戏赛道方面的市场与挑战。首先，游戏产业是近几年为数不多的逆增长行业；同时，游戏赛道又面临着成功率低、交互成本高的困境与挑战。究其原因，游戏是创意型的产业、密集型的劳动、复杂信息化产品、无网络效应。
行者AI针对上述问题，推出了从研发到营销的一站式工业化服务解决方案，以AI去赋能游戏赛道，能帮助我们解决这些困境与挑战。鉴于游戏本身就是集成了文本、语音、视频、音频，还有互动性交互性最复杂的一个场景，因此它是AIGC的最佳能够落地场景，也是真正能够考验大家技术实力的应用场景；一站式解决方案的打造，也可以为我们未来布局更广阔的智慧文娱、大视听等行业应用打下坚实的基础。
在视觉方面，做游戏美术的时候，传统方式下我们会与策划或老板一起来讨论一个 idea，然后生成一张图片，再生成一张场景或角色，最后把它做成一个可以灵活复现的动作人物，非常耗时费力。上面的过程会涉及原画创作、角色创作、图标创作等工作，目前就可以利用AIGC的工具去进行高效创作。同时，针对游戏创作中最耗时的3D环节，我们也在2D到3D的模型构建、3D美术资产生成等方面进行了探索和产品推出。截至目前，相关服务已接入上百家客户，AIGC赋能后的生产管线至少可以提升1.3-1.5倍的效率。
在听觉方面，会涉及音乐音效方面的工作，并采用交互式的创作方式，从而可以更好地植入创作者的创意。在AIGC创作的过程中我们提供了AI作词、作曲、编曲、歌唱合成等完整服务能力，从而可以让普通玩家或专业艺人都能创作出满意的音乐艺术作品。
除了视觉和听觉外，我们会利用先进的AI技术手段去实现游戏虚拟玩家，为多种类型的游戏提供数值平衡性测试、关卡难度测试，为游戏开发者关键决策提供多维度的数据支撑，创建最佳的游戏用户体验、提高游戏留存率。
当然，在游戏的产业中，安全也是不可或缺的服务。我们推出了反广告、反营销、反灰产、反黑产、舆情监控等安全服务。同时针对各个地方的法律法规，做了出海的国际化适配。
我们希望为A1 2.0时代赋能，一方面，赋能游戏从业者走在AI之前，控制AI，使用AI，而非让AI所取代；另一方面，通过创造更多有价值的内容，为更多行业伙伴带来指数级的盈利增长。
圆桌讨论：《AIGC点燃的新一轮世界革新“狂潮”》
在圆桌讨论环节，我们邀请到iTechClub华南区广州分会副秘书长 杨东波担任主持，与比邻星球 董事长 段志云、葫芦笔记 创始人 陈顺利、网易智企·游戏 AIGC算法负责人 张世泽共同展开了一场如何在AIGC狂潮下把握竞争优势的头脑风暴。
Q1：出海赛道拥抱AIGC，如何看待AI将对世界带来的变化?
段志云认为，核心变化可能是获取信息的方式，或者是与数字世界交互模式发生了变化。从ChatGPT开始大众才开始关注到这一波大模型的进展，但事实上在ChatGPT的背后，是像GPT、Bard为代表的这种大模型的进展。之所以之前大家没有注意到这件事，是因为它还没有产品化，普通用户还没有使用到。而ChatGPT很好的一点，就是把大量普通用户没办法体验到的东西以一个对话式AI的方式提供出来，所以取得了很大的关注。这实际上是为所有的互联网产品提供了一个大致的方向，那就是产品的使用方法上，可以是在过去的互动模式上接入大模型。这就会引发各种用户交互，甚至是产品设计上的变化。
陈顺利认为，ChatGPT的出现，会让我们对人工智能的重视程度再次提升。如果在淘宝、京东客服这样的场景中使用大量的AI，可以做到很好的效果。而刚才一位嘉宾所说的关于游戏的衍生内容，以及歌词，也都是对传统有很大影响的东西。另一个方面，在技术方面，Google提出的那些嵌入的方法都是可以很好地让我们的一些产品得以真正落地，与这些具体的商业场景相结合。
张世泽表示，AIGC中,C指的是内容。首先，在过去的几年里有许多的发明，都在改变着人们的生活。现在的AIGC更像是一种对生产方式进行重构。AIGC可以很快地、大量地、成千上万地输出内容 。它更类似于历史上的蒸汽机带给我们的影响，换句话说就是降本增效。现在很多的工作其实都是围绕着对现有业务的降本增效而展开的。比如说，在游戏领域的各种文本、美术资源方面的实践。还有一点，在游戏历史上有很多成功的玩法，都是通过大量的玩家自制mod出现的，比如Moba、自走棋。当AIGC降低成本的时候，它也会“涌现”出更多的新玩法，给我们提供更多的商业机会。此外，这些新兴的事物会带来一些目前想象不到的，全新的产品体验，比如AI Dungeon，或者是有很多直接以AI的NPC为主要玩法的游戏尝试。总结来说，AIGC对我们的影响主要有两点吧，对现有业务的降本增效，以及潜在的创新产品体验与可能。
Q2：AIGC在数字时代如何保持合规性? 挑战和机遇又有哪些?
段志云认为，有两个比较突出的合规问题，一个是版权问题，一个是内容安全问题。内容安全问题跟各国的政策有关系，版权的问题是法律框架的问题，相对好解决。但是内容安全问题比较麻烦，因为每个地方不一样。每个国家互联网UGC平台都会产生大量的内容，这些内容没有一个简单的标准判断到底是好还是不好。将来有可能真的再得有一个AI来审大模型。据说斯坦福的考试作弊技术，已经成为了一种趋势，想要战胜AI，只能依靠AI。
陈顺利认可段志云的观点。如果是在国外，这方面的问题会小很多，但在国内舆论比较紧。想要做出创新，难度会更大。所以出海时，阻力会小一些。ChatGPT的创始人Altman也提出构建一个类似监管的AI，就是以AI对抗AI的这种方式来去提高它的安全合法性，我认为这是一个可行的办法。
张世泽同样表示，AIGC合规性主要是两方面，一方面是版权，一方面是内容安全。版权方面，实际上我国现有的著作权法对“作者”、“智力成果”等的定义，也还局限在人的范畴，没有到AIGC领域。版权这一方面还需要继续推进。内容安全可能是更多人关注的一点。ChatGPT出来前，游戏领域已经有一定的应用了，比如网易游戏《忘川风华录》的养猫，《逆水寒》端游的养小孩，《逆水寒》手游此前放出的npc对话等等，都是可以在游戏内开放、半开放式的聊天。类似场景下，我们可以通过一些传统的敏感词过滤、异常内容检测等方法来保证内容的安全。愈来愈丰富的插件生态，传统AI技术、行业积累在AIGC时代，至少早期不会完全淘汰，而是相辅相成。我也相信在合规尤其内容安全方向，现有的积累会继续在AIGC时代发光发热，更好地助推AIGC时代的加速到来。
Q3：革新狂潮中，如何更好利用AI，将主动权掌握在手里?
段志云认为，这个浪潮才刚刚开始，现今的AI还有很多问题，比如说准确性、及时性、成本的问题。所以在模型还没有稳定，或者技术路线还没有完全确立的时候，太早地去布局或者不布局都不合适。所以今年或明年是非常好的入局的机会。AI是一个基础能力，会跟各行各业结合。在游戏和社交领域会有很大的应用，比如游戏中的NPC会变得更智能，会非常大程度上提升游戏的可玩性。其次再映射到一些应用型的场景或者数字人的场景，这是一个最明确的大方向。到了今年年底或者明年年初，一定会看到把ChatGPT或者大模型的能力植入到现有的场景里的应用，相信用户需求可能不会有本质上的改变，只是我们怎么样把这个体验升级做得更好，挖掘更多商业化机会。
陈顺利认为，要利用好大模型和自身企业数据结合。最核心的竞争力是抓住用户的需求变化，抓住变化中的不可变的地方。要拥抱AI转型，提升数字化到向量化结构化转型的能力，大大提高数据的利用率，从而更快接入AI转型。此外，其实人的思考比机器更加重要，思考的维度、高度，都比机器更高。只有站在足够高的角度才能看到与别人不一样的东西，比如持续终身学习，目标，战略，底层思考，宏观思考，创新能力等，这些才是AI无法替代的。
张世泽表示，面对这样一种新的，生产方式的全方位革命，作为个人无论什么职能都可以结合自己的工作场景使用起来，并分析总结经验。在AIGC时代的早期，这类领域专精的经验尤其重要。对于企业来说，则可以更好地结合现有业务，把AIGC能力深入融合到组织的整个协作流程中，提高整个组织的作战能力。张世泽认为，“具备全栈能力，有自研专业模型的端到端应用”的玩家，将会是未来的头部玩家。应用需要对模型的掌控，才能随时调整模型支持应用；而模型需要应用积累的数据来增强领域应用的壁垒。单靠技术或单靠应用设计，都无法在AIGC时代立足，两者相辅相成才能构筑起竞争壁垒。
