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硅谷活動實錄 | AI真正的戰場在傳統行業

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作者 | Jessica
郵箱 | JessicaZhang@pingwest.com

當生成式 AI 的熱度從實驗室走向應用前線,問題也變得更加具體:AI 在傳統行業到底怎么落地?門檻是否太高?它會不會只是一個“看上去很美”的概念?

上月底,GenAI Assembling 聯合阿里云,在硅谷 Menlo Park 舉辦了一場主題為「AI is Nothing Without Non-tech People」的線下對談。三位深耕AI與傳統行業融合的明星創業公司CEO,以及來自阿里云北美的資深架構師,從客戶案例、產品設計到行業趨勢,帶來了一場既接地氣又信息密度極高的分享。

在對話中你可以看到:

- 阿里云如何通過Qwen和全棧支持布局全球開源生態,推動 AI 工具真正為人所用;

- Zilliz 如何將向量數據庫從科技公司帶進法律、教育、制藥等行業,成為底層關鍵基礎設施;

- Collov AI 如何幫助不懂AI的房產經紀人和設計師,在 15 秒內完成過去要幾千美元、幾天時間才能完成的家居布置;

- 以及何為「Agentic RAG」,為什么它可能是下一波 AI 應用的核心方向……

這些思考不僅來自于技術視角,更扎根于他們與客戶之間的日常一線對話。AI 不該是工程師的專屬工具,只有當它走進傳統行業、被非技術背景的人理解并使用,才能真正實現商業化,產生實際的影響力。

參與嘉賓 :

Nishant Agrawal,Industry Solutions Architect @Ailibaba Cloud

Charles Xie,Founder & CEO @Zilliz

Xiao Zhang,Founder & CEO @Collov AI

主持人:

Zhaoyang Wang,Chief Editor @GenAI Assembling

以下為完整對談實錄,歡迎閱讀。


AI走進傳統行業:門檻、誤解與真正的需求

Zhaoyang Wang:開場的時候我看到很多人都對“AI和傳統行業怎么結合”這個話題特別感興趣。我也看了大家報名時留下的問題,其中一個高頻問題是:AI跟傳統行業到底怎么融合?比如跟上一波AI熱潮(像CV計算機視覺)相比,現在的變化是什么?AI到底融入得有多深?那我們就從Charles開始吧。

Charles Xie:在我回答之前,我想先問個問題——你們怎么定義“傳統行業”?比如說電商已經存在二十多年了,它算不算傳統?那通訊行業呢?

Zhaoyang Wang:在大模型時代,好像誰都能被歸到“傳統”那一類了。你怎么看?

Charles Xie:你說得沒錯。每個人對“傳統”都有自己的理解。但在我看來,問題不在于行業存在多久,而在于它是不是一個“高技術驅動”或者“非技術驅動”的公司。高技術公司有很多工程師,自然更容易擁抱AI,比如訓練自己的模型。但很多非技術公司就沒那么多資源。所以我覺得AI真正的意義就在于“技術民主化”——讓每家公司、每個人都能用上AI。不再是少數人的專屬。這也是“Agentic AI”(代理型AI)這個概念的意義:AI可以像助手一樣,替專業人士完成工作。你不需要會編程,也能從AI中獲益。過去三年我們看到很多行業都在動起來了,比如法律、房地產、教育,很多公司已經開始用AI做合同管理、AI教學、AI電商等等。這些趨勢還在加速。

Zhaoyang Wang:所以你覺得這個加速的原因是生成式AI現在變得更易用了,對吧?

Charles Xie:完全正確。回顧十年前,能接觸到深度學習模型的人非常少。那時整個AI領域幾乎都集中在DeepMind等研究實驗室,大家討論的是RNN、CNN,但就算在技術公司,真正能用上這些技術的開發者也不到1%。但現在情況變了。產品經理、設計師——哪怕沒有技術背景——現在也都可以使用AI工具。我估計現代AI的可達性在過去五年增長了上千倍。

Zhaoyang Wang:所以回到我最開始的問題,你的意思是行業邊界正在消失,每家公司都會成為AI公司,也就不存在“傳統行業”這個說法了。那我們來聽聽Xiao的觀點吧。

Xiao Zhang:相比剛才的討論,我的客戶就真的算“傳統行業”了。我們服務的對象主要是房地產經紀人、室內設計師、家具品牌方等等。他們對AI工具——尤其是生成式AI——并不熟悉,甚至很多人連ChatGPT和OpenAI都沒聽說過。我們的用戶年齡大多在40到60歲之間,這就是我們的典型用戶畫像。這當然帶來很多挑戰,也有一些機會。挑戰是,我們必須從零開始教育市場,不能假設用戶知道什么是prompt、怎么和AI互動。產品方面的挑戰更大:我們得把工具打磨得足夠好、足夠“順手”,幾乎不需要學習成本,才能讓他們愿意用。這些用戶不會去研究怎么寫prompt,也不想折騰不同的AI用法。他們要的是:“我拍一張照片,你就給我一個專業結果。”簡單、高效、無門檻,這才是他們的需求。而我們能不能滿足這種“極致易用”的體驗,直接決定了產品能不能落地。好處是,一旦我們做到這個程度,別人也很難輕易取代我們。比如哪天OpenAI出個新功能,我們也不至于立刻被“滅掉”。

我可以分享一個關于“產品市場契合度”的例子。我們和很多AI創始人交流,其中Cursor這個AI編程工具給我印象特別深。他們最開始增長較穩定,但后來專注打磨了一個關鍵功能——用戶寫一行函數代碼,按一下Tab鍵,系統就能自動、準確地補全整行代碼。這個功能成熟之后,他們的增長速度一下子就上來了。

我們也有類似經歷。最初我們用開源模型加API,再做一些微調,但生成出來的圖像問題很多——房間結構不穩定、物體不夠真實,根本沒法用在真正的房地產展示或設計場景里。后來我們不斷改進生成效果,直到能保持房間結構穩定、圖像足夠真實,才真正跨過了“用戶滿意度的門檻”。一旦過了這道坎,使用率和訂閱量就迅速提升。所以說,這既是挑戰,也是一個巨大的機會。

Zhaoyang Wang:挺有意思的,聽起來你們在做市場教育的時候,客戶甚至不是從ChatGPT起步的——很多人可能根本不知道,也不關心這些技術名詞。

Xiao Zhang:對,雖然我們也有一部分用戶知道ChatGPT,但整體來說,大家對AI工具并不熟悉,這對我們來說既是障礙,也是機會。

Zhaoyang Wang:Nishant,阿里云的客戶類型非常廣泛,你這邊看到的整體情況是怎樣的?

Nishant Agrawal:我想先回應一下Charles提到的“什么是傳統行業”。我理解可能有點不太一樣。在商學院我們學到,一個公司不只是產品或Logo,而是由人、文化、歷史共同組成的。可能像ExxonMobil那樣存在了上百年,也可能是今天剛成立的初創項目。但區別在于它們積累了不同的基礎設施、數據系統和決策邏輯。所以我認為“傳統”的關鍵并不是公司成立多久,而是它適應變化的速度有多快——能不能快速推出新產品、快速迭代現有流程。如果你有龐大的員工體系和客戶群,那改變就不是一鍵切換這么簡單,而是需要時間、組織協調和文化層面的轉變。比如幾周前,阿里剛宣布和BMW的合作。特斯拉的出現改變了消費者對汽車的預期——更簡約、更智能、以軟件為核心。而像BMW這樣的老牌車企,也在試圖趕上這股趨勢,比如開發AI Copilot。但他們面臨的挑戰不僅是技術,而是如何讓一家全球化的傳統制造企業“轉身”,又不失去自己原有的品牌認知。作為阿里云,我們的定位是“生態構建者”——除了提供基礎設施和開發工具,我們還會把監管部門、行業伙伴、客戶都聚合起來。例如阿里內部的斑馬網絡團隊就和中國的監管機構一起,參與制定自動駕駛的標準。造車不是靠一個模型就能搞定的,而是一個涉及上千家供應商的復雜系統,我們做的是讓這些系統真正運轉起來。

技術之外,用戶才是真正的“產品經理”

Zhaoyang Wang:其實傳統行業和AI之間的連接,本質上有兩個部分:一個是技術公司怎么構建工具,另一個是傳統公司怎么接住這個“球”并真正用起來。我注意到,一旦你把工具交到用戶手上,使用方式就不再是你能控制的了。他們有自己的行業知識和流程,很可能會開發出你完全沒想到的新用法。你有沒有遇到過用戶在“你沒參與的地方”用出一些你沒想到的用法?

Nishant Agrawal:這問題非常呼應我們今天的主題:當你不是技術背景出身時,如何與AI工具協作?我最近正好在幫一家媒體客戶做方案。我們在開源社區也很活躍,像Qwen這個模型在多個排行榜上都是排在Top的——有時領先DeepSeek,有時稍落后一點。我們最近還準備上線一個量化版本,很有望再奪回第一。這個客戶主要是做視頻內容的。拍一條視頻投入很大,演員、攝影、制作團隊都要花很多錢。客戶希望能把老視頻重新剪輯成更短的版本,或做成適合社交媒體傳播的短片,Qwen就能在這方面提供幫助。我做了一個demo,拿給客戶的視頻團隊看。他們說:“好是好,但還差點什么。”意思是,雖然技術提升了效率,但AI捕捉不到人的情感、節奏、故事張力——這些才是一個導演或創作者真正的價值。所以我覺得,我們不是在“替代”人類,而是在“增強”他們的能力。如果你把人完全從創作中移除,最終的作品可能就少了靈魂和感染力。

Xiao Zhang:對我們來說,其實沒出現太多完全“出乎意料”的使用場景,可能因為我們是技術驅動型團隊,經常是先有工具,再去找適合的場景,有點像“拿著錘子找釘子”。但用戶反饋依然非常關鍵。我們在2023年剛上線AI設計工具時,生成效果并不理想——房間結構經常被打亂,圖像也不夠逼真。不管怎么宣傳,用戶訂閱率就是上不去。我們后來說服自己要停下來認真聽聽用戶的反饋,大家都提了兩個關鍵需求:房間結構要保留,圖片要夠真實。這讓我們徹底重構了原有思路。我們一開始的做法是結合開源模型和一些規則邏輯,比如床邊要放兩個床頭柜、窗邊要掛畫之類的,但這種“預設規則”根本應對不了千差萬別的房型和用戶喜好。后來我們和Tesla自動駕駛團隊的一位技術成員聊了一次,受到很大啟發。他們也曾花了近十年構建基于規則的系統,但始終無法覆蓋復雜駕駛場景。最終他們切換到端到端的模型訓練方式,讓AI通過大量數據自主學習路線規劃,效果提升明顯。受此啟發,我們也轉向了端到端架構,用大量真實房間照片和戶型圖訓練模型,讓AI自己去學“什么樣的房間應該生成什么樣的設計”。等我們做到生成結果穩定、結構保留、視覺真實后,用戶的使用率和付費率就大幅提升了。所以說,雖然我們一開始是從技術出發,但真正打磨產品、形成壁壘的,還是來自用戶的反饋。

Zhaoyang Wang:Charles,你這邊有沒有遇到過讓你意想不到的使用場景?

Charles Xie:有,而且非常典型。有一次我們發現制藥行業的客戶開始用我們的系統來做新藥研發——這我們當初完全沒想到。他們會分析分子或蛋白質的三維結構,用我們的系統進行虛擬藥物篩選,能大大提升效率。我們本質上是一家數據庫公司,作為基礎數據平臺的提供者,我們的目標是打造一個“通用”的系統,不是只服務某個垂類行業。但這也帶來挑戰:創業公司資源有限,不可能深入了解每一個行業。所以我們的策略是,從第一天起就把系統開源,把每一行代碼都公開。這樣我們就能從社區獲得源源不斷的反饋。每天都有來自各行各業的用戶告訴我們,他們在哪遇到了問題、還缺了什么功能,甚至是一些我們完全沒想到的新用法。正是這些反饋,幫我們歸納出跨行業的共性需求,從而構建出一個更強大、更靈活的底層平臺。

Zhaoyang Wang:接下來我們進入第二部分,一人一題。先從Charles開始——你剛才已經提到了一些使用場景。現場有個小問題:有多少人知道什么是向量數據庫(vector database)?哇,比我預期的多啊。如果是去年辦這場panel,舉手的人肯定少很多。所以,Charles,這個領域最近發展得怎么樣?

Charles Xie:增長非常快。我大概八年前開始做這個方向,那時候幾乎沒人知道向量數據庫是什么。我去跟投資人講,他們知道我是Oracle Cloud數據庫系統的創始工程師之一,有人就直接說:“Charles,如果你是要做關系型數據庫,我立馬給你開支票。”但我說我想做AI數據庫時,他們都覺得我瘋了。到了2019或2020年,全球開發者中真正知道“向量數據庫”的可能不到1%。現在,我估計這個比例已經漲到了30%左右,還在快速提升。從商業角度看,我們公司過去連續兩年營收翻三倍,今年也有望再翻一倍。更讓我興奮的是,這項技術已經廣泛應用在三個主要領域: 1. 生成式AI創業公司——向量數據庫幾乎是它們構建應用的核心模塊; 2. 高科技公司——像互聯網、電商、出行、外賣平臺等,都開始集成這項技術,打造更智能的用戶體驗; 3. 傳統行業——比如法律公司用它做合同管理、文檔摘要和起草,教育行業拿它做個性化輔導、語言訓練,零售商和商業銀行也用來分析用戶行為、提升營收。而這還只是開始。我相信未來10到20年,所有公司都會被AI賦能。就像過去幾十年里,電腦和鍵盤變成了標配一樣,現在我們站在另一個類似的拐點上。

Zhaoyang Wang:Zilliz的故事其實是典型的硅谷創業路徑。新概念層出不窮,如果你選了一個還沒被主流接受的方向,確實一開始會更難拿到投資,但相對也贏得了更多時間去打磨產品,等競爭到來時你已經有壁壘了。Xiao,我知道你之前是學物理出身的,現在卻做起了面向房產行業的創業項目。這也是一個“硅谷范兒”很濃的故事——技術人跨界顛覆一個本來沒人覺得需要被技術改變的行業。你是怎么從物理轉向房地產的?

Xiao Zhang:我在讀應用物理博士期間,其實就已經在用AI解決物理問題。當時我研究的方向是讓模型具備空間理解和路徑規劃的能力,比如幫助我們在三維空間里控制粒子的軌跡。博士畢業后,我覺得物理研究離真實生活太遠了。我想把自己學到的東西應用在現實世界中解決一些實際問題,慢慢我就注意到房產和家裝這個領域效率太低、流程太長,市場又很大,非常適合用AI優化。舉個例子:房地產經紀人為了做虛擬樣板房展示,要花好幾千美金請專業公司搬家具、拍照;家具公司也要花幾周時間設計方案、做提案。效率低、成本高——我覺得這正是我在空間AI模型方面的優勢可以發揮作用的地方。后來我們也開始探索AI在生成式電商領域的應用。

Zhaoyang Wang:聽起來很合理。你之前也提到,用戶反饋對你們很重要。那你是怎么真正去了解房地產行業的需求的?

Xiao Zhang:從物理和AI轉型做房地產,中間的學習曲線真的很陡。我覺得最重要的一件事就是——去聽用戶說話。我們團隊每天都會跟5到10位用戶溝通,了解他們在用產品時遇到的問題,然后不斷迭代。我們還請了一位行業顧問,他曾是Engel & V?lkers(全球最大房地產公司之一)的區域總裁。他幫我們從行業視角重新思考產品定位、市場策略,給了很多有用的建議。總結來說,愿意傾聽用戶、從行業里的人身上學習,是我們能把產品做起來的關鍵。

Zhaoyang Wang:Nishant,剛才Charles提到了Zilliz的開源背景,你也講到了Qwen。Qwen其實現在是最熱門的開源模型之一,連Stanford的李飛飛教授都是它的粉絲。那Qwen在Alibaba Cloud整個產品體系里扮演著什么樣的角色呢?你們面向企業客戶的產品非常多,Qwen如何融入進來的?

Nishant Agrawal:我是在2016年加入阿里巴巴的,那時候Jack Ma就已經在講類似的想法了,雖然當時大家還沒怎么談生成式AI。我們的研究團隊是在2017年組建的,起初專注于產業級解決方案,比如怎么用技術提升農業效率,主要服務中國市場。直到COVID之后,大家才開始真正重視AI的力量。過去五年里,我們的核心戰略之一就是打造一個AI生態。但中美之間的云計算市場差異很大,正如Charles說的,技術采納的節奏完全不同。而在中國推動AI生態建設最有效的方法之一就是——開源。Qwen正是在這樣的背景下誕生的。團隊做得非常出色,公司高層也非常支持,愿意投入數十億美金去訓練模型、并堅定地把它開源。因為在中國,想真正把AI生態做起來,必須靠合作、規模和算力的開放,開源能加速這一切的發生。同時,在中國其實還沒有像Hugging Face這樣的社區平臺,所以我們自己創建了ModelScope,用來托管和共享模型。這其實也是我們構建AI社區的關鍵一步。這也呼應了中國工程師在開源社區中的一個“文化優勢”——你去看像KubeCon這種大會,講技術的人、貢獻者很多都是來自中國。所以說,對我們來說,開源不僅是戰略,更是一種天然的創新方式。

Zhaoyang Wang:Alibaba Cloud很有意思,一方面你們有像Qwen這樣的強大技術產品,在技術體系里影響力很大;但另一方面,你們也經常扮演技術與用戶之間的“橋梁”。畢竟很多客戶其實并不了解AI的各種新概念,那你們怎么幫助他們?他們有必要懂這些“新詞”嗎,還是只需要關注自己要解決的問題?

Nishant Agrawal:這是個好問題。我想分享一個我們內部kickoff上Jack Ma最近說的話,他說:AI不是來取代人類的,它是個工具。而我們作為工程師的職責,是讓AI去理解“人”,去完成那些人類做不到的事。比如說,一個農民每天要干12小時,如果AI能幫他8小時就干完,那這就是有價值的工具。另外我想特別提一下Zilliz的博客內容,寫得非常好。他們能把復雜的技術概念拆解得特別清楚、好懂,我經常推薦客戶去看他們關于向量搜索和AI基礎設施的文章。所以回到問題,我覺得客戶并不需要理解每一個新詞匯。他們是各自領域里的專家,我們的工作就是把他們的需求翻譯成合適的工具,而不是教他們每一個模型怎么運作。當然,隨著工具變得越來越成熟,希望有一天連“翻譯”這一步都不需要了——AI自然就能按照他們的工作方式去運作。

AI下一站:Agentic RAG、AI個體創業者與生態布局

Zhaoyang Wang:我們最后來聊聊對未來的展望。Charles, Zilliz的故事其實就是圍繞一個新概念建立的。你也提到最近一個值得關注的趨勢是“Agentic RAG”,而向量數據庫正好是它的核心基礎設施之一。能解釋一下嗎?

Charles Xie:簡單來說,Agentic AI是更強大、更自主的AI系統。過去,我們問一個問題,AI從知識庫里調取一次資料,生成答案——這是“單輪交互”。而現在,Agentic RAG的做法是,把一個復雜任務拆解成多個子任務,然后每個子任務都可以多次檢索和優化。這就像是一個AI研究員在工作,不斷規劃、檢索、評估、再迭代。這對我們來說是很振奮的變化。因為每個子任務都可能觸發多次向量檢索,意味著對數據庫的查詢頻次和知識庫容量的需求都會顯著上升。當然,現在的Agent系統離“真正聰明”還有距離。目前它們可以處理中等復雜度的多步驟任務,但還做不到支持一個長期目標。比如,你想做一個AI導師,從孩子上小學一路指導到上大學——這還很難。但未來突破的方向,就在于從“完成任務”邁向“實現目標”。

Zhaoyang Wang:那Xiao,你覺得Collov未來會怎樣改變房產行業?

Xiao Zhang:不論是Collov,還是其他公司,趨勢已經很明確了:AI一定會大幅提升房產行業的效率和成本結構。

以房產經紀人為例,現在他們得雇人做實景布置、租家具、拍照片——一套下來幾千刀,還得花好幾天。而我們現在用AI做虛擬布置,生成一張高清、擬真的圖片只要10到20美分,十幾秒就能搞定。同樣的變化也發生在家具廠商身上。過去請室內設計師做方案要花上幾周,還得來來回回改。現在用AI,一次就能生成多個風格方案,時間和成本都大大縮減。還有一個明顯趨勢是:個體能力在提升。以前一個室內設計師需要帶個五到十人的團隊,房產經紀人也需要協調布景、拍攝、設計多個角色。但未來,一個人+一套AI工具,就可以完成以前一個團隊才能做的事。從布置圖、PPT到展示網頁,AI都能幫忙自動完成。所以說,我們正走向一個更高效、成本更低、個體更有能力的房產行業。

Zhaoyang Wang:最后,Nishant,聽說阿里巴巴接下來會加大在北美的市場投入。你能跟我們分享一些你現在正在做的事嗎?

Nishant Agrawal:當然。在美國我們已經有幾個云區域在運營,也在支持不少美國企業,特別是那些想進入中國市場的。因為像OpenAI的產品無法在中國使用,我們常常作為連接中美之間的“橋梁”。現在的重中之重,是繼續打造世界級的大模型,Qwen是我們的核心項目。我們的工程師和開源社區的合作伙伴,都在一起努力打磨這個模型。除此之外,我們也鼓勵更多的用戶嘗試不同的工具。技術的落地不光是看能力和基礎設施,還取決于文化、人才和時機。正因如此,我們需要一個多樣化的生態系統。現在,中美兩邊都在以各自不同的方式推動AI發展。比如說最近中國出的Kling模型(雖然不是阿里做的),在視頻生成方面非常驚艷。讓大家都能接觸到這些工具,其實對開發者和最終用戶來說都是好事——多試,多選,才知道哪個最適合自己。

Zhaoyang Wang:太好了,今天的內容就到這里,謝謝幾位的精彩分享!

點個愛心,再走 吧

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