编者按：这篇文章是来自斯坦福的年轻教授 Maneesh Agrawala，他本人既是斯坦福计算机专业的教授，也是斯坦福大学布朗媒体创新研究所的所长。他在去年 HAI 2022 秋季会议上发布了演讲「AI回路：演进中的人类」，而这篇文章正是演讲内容修订后的版本。对于 AIGC 当下存在的深层问题，AI 的逻辑以及未...

编者按： 这篇文章是来自斯坦福的年轻教授 Maneesh Agrawala ，他本人既是斯坦福计算机专业的教授，也是斯坦福大学布朗媒体创新研究所的所长。他在去年 HAI 2022 秋季会议上发布了演讲 「AI回路：演进中的人类」 ，而这篇文章正是演讲内容修订后的版本。对于 AIGC 当下存在的深层问题，AI 的逻辑以及未来可能的改进方式，给出了详尽的解读和预测。以下是正文：

最近我决定更新一下我的个人网站的图片资料：

作为一名计算机专业的教授，我觉得现在制作一张高质量照片，最简单的方法，就是使用 DALL-E2 来生成。所以我写了一个简单的 prompt：「Picture of a Professor named Maneesh Agrawala」，然后 DALL-E2 给我生成了……额……这张照片：

根据我文本提示，它生成了一张看起来有着明显印度裔特征的男性，给他穿上了看起来「专业」的服装，并且把场景设置在一个学术研究室当中。从整体上来看，物体、灯光、阴影和色彩都是连贯的，是单一且统一的照片。我对于 AI 生成的照片总体上是不会吹毛求疵的，不过手看起来比较奇怪，有一边眼镜腿没了，当然，从我更人需求的角度出发，我很希望它生成这个角色看起来年轻一点。

总体上来看，AI 能够生成如此之逼真的照片确实是令人惊艳的，这是人类历史上从未有过的数字超能力。

AI 能生成的不止是图片内容。先走的生成式 AI 对于用户而言，是一个巨大的黑箱。将自然语言作为输入内容，AI 能够生成素质惊人的文本内容（GPT4，ChatGPT），图片内容（DALL-E2、Stable Diffusion、Midjourney），视频内容（Make-a-Video），3D 模型（DreamFusion）甚至程序代码（Copilot , Codex ）。

那么这次我们使用 DALL-E2 重新生成一张照片看看吧。这次， 我想看看如果斯坦福以《银翼杀手》的风格呈现出来的时候，会是什么样子。斯坦福最典型的建筑就它的主广场，中间是被棕榈树包围的纪念教堂，而谈及《银翼杀手》的时候，我能想到的是霓虹灯，拥挤的夜市，连绵的雨水和大排档。所以我撰写了 prompt：「stanford memorial church with neon signage in the style of bladerunner」。

在第一次迭代的时候，生成的图片并没有呈现主广场和棕榈树，所以我将「And main quad」添加到第二轮的 prompt 当中，在第三轮迭代中，我加入了「with palm tree」，生成的图像越来越像斯坦福的主广场，但是和《银翼杀手》的夜景没有啥关系。我开始周期性地修改 prompt，尝试找到更合适的 prompt，以产出我想要的图片内容。在第 21 次迭代之后，我在 DALL-E2 耗费了好几个小时，我决定在此止步。

实际上，最终生成的图片依然不符合我的预期。更糟糕的是，我不清楚如何更改 prompt 以确保 AI 生成的内容能够进一步靠近我的想法。

这个过程令人沮丧。（这大概才是绝大多数 AIGC 内容产出的真实情况吧？）

事实上，寻求有效的 prompt 是如此之艰难，以至于现在诞生了专门的论坛（比如 PromptHero 、 Arthub.ai 、 Reddit/StableDiffusion ）来搜集和分享各种 prompt，甚至还诞生了专门买卖 prompt 的市场（ promptbase ），还诞生了大量的关于 prompt 的研究性的论文。

良好的 UI 提供了可预测的概念模型 要理解为什么写出有效的 prompt 很困难，我认为唐纳德诺曼的《设计心理学》当中提及的一件轶事非常具有启发意义。这个故事说的是他自己拥有一个冰箱，而冰箱内设置温度的功能极度难用，因为它的温控大概是这样的：

这个冰箱有着典型的冷冻室和冷藏室，它的两套设温控设施让人觉得两者有着独立的控制系统，实际上这个冰箱仅有一个冷却装置，而控制两者温度主要依靠一个阀门，来分配两者所用的冷气。这也意味着，原本的控制功能已经很难理解很难用了，而实际上的体系比我们看到的更加复杂，使用一个你看不到的阀门来耦合控制。

使用不正确的概念模型，用户不仅无法预测输入的数值，也无法掌控输出的效果。实际在操作的时候，用户需要操控 (i) 设置控件进行调整，然后(ii)等待 24 小时等到温度稳定下来，并且 (iii) 检查最终的温度是否符合他们的预期，如果结果稳定且符合预期还好说，如果不符合，需要返回步骤 (i) 。这种操作带来的沮丧感，其实和当前 AI 给人的感觉类似。

对我来说，这件事情给我的主要启示有 2 点：

设计良好的界面能够给用户创建一个正确的概念模型，可以大体预测输入内容是如何控制输出内容的。 当概念模型不课预测的时候，用户就会被迫使用试错的方法。 UI 设计师 的工作之一，就是创建一个用户可预测的概念模型。

AI 黑匣子不提供预测概念模型 生成式 AI 的黑盒状态，其实是最糟糕的界面，因为它们还无法给用户提供可预测的概念模型，目前绝大多数人都不清楚 AI 是如何将自然语言 prompt 转化为最终的输出结果，即使是 AI 的设计者通常也无法确知，怎样去构建一个让用户可以理解和预测的概念模型，来帮助用户更好输出内容。

现在回到 DALL-E2 ，我试着使用「Picture of a cool, young Computer Science Professor named Maneesh Agrawala」来让它为我创建一个更好的照片：

很多时候我确实不知道 prompt 是如何影响图片的，比如我使用「Cool」这个词，它映射到图片当中的特征是运动外套和 T恤的组合，还是年轻的面容？而「Computer Science」 是否意味着 DALL-E3 需要输出写实的图片而非插画？没有逻辑顺畅的预测概念模型，我也不知道答案是什么。我唯一能做的和大家一样，就是不停输入和修改 prompt 来等待结果。

人类也是糟糕的 UI，但是比 AI 强一点 AI 的目标之一，是像人一样创造。你可能会说，自然语言是人和人进行沟通的语言，显然人是更好的 UI，这一点我不完全同意。人类本身也是产出垃圾内容的 UI。人类的可怕之处和 AI 黑箱的缺陷是完全相同的。当我们面对另外一个人的时候，我们其实面对着同样的问题，我们通常很难准确预测对方回复你的语言是什么。

就目前而言，人类比起 AI 黑箱更优，这主要有两方面的原因。

首先，身为人类的我们，在预测人类合作方的「行为模式」的时候，是根据自身响应需求的方式来预测的，也就是「以己度人」。我们对于行为模式和概念模型，有很强的先验性，因为我们会假设对方和我们一样。

其次， 根据 Herb Clark 等语言学家所指出的 ，我们可以和人类合作方通过交谈，来构建共识，共享相同的语义。我们可以在语言沟通中，逐步消除歧义和误解，并且完善和调整策略。

共同性、语义共享和修复策略是人类协作的基础。

尽管人类之间拥有这样的优势，和另一个人想要形成高质量的协作，依然需要通过多次迭代才能完成。最有效的合作通常需要数周、数月乃至于数年的对话，才能建立起共同点（想想婚姻关系吧）。

正如我所说的，人类是可怕的 UI，但是依然是比 AI 黑箱更好的 UI。

向拥有对话界面的 AIGC 前进 那么我们要如何才能创建出更好的 AI 工具呢？有一种方法是支持对话式的交互。ChatGPT 等文本生成式工具，已经开始这么做了。这些工具开始支持多轮对话，可以是作为未来人与 AI 进行有效沟通的基础。上下文环境让 AI 和用户都可以参考之前对话中内容的概念，以此为基础达成共识。不过不清楚目前的 AI 系统包含有多少常识，AI 对语义概念的理解似乎还有所不足。但是人类用户而言，ChatGPT 到底懂得多少其实是不确知的，因此对话通常需要进行多轮来回，双方才能构建起基本的共识。此外，AI 和用户对话本身并不会直接更新 AI 本身的模型，为这些模型增加常识、基础概念、推理能力，依然是目前 AI 研究的主要推动力。

Prompt-to-Prompt image editing [Hertz 2022]

自然语言通常是模棱两可的。人类通过对话，来逐步消减歧义，确保大家在讨论的是同一件事情。有研究人员已开始将这种修复机制应用到文本生成图片的 AI 系统当中，比如 Prompt-to-Prompt image editing [Hertz 2022] , 用户可以先用 prompt 生成图片，然后优化 prompt 生成新的图片，这个过程中只需要进行微小的调整即可，上图中，通过添加额外的关键词，生成了更加准确的内容。这本身就是一种改进的方式。

减少自然语言歧义的另外一种方法，是让用户添加约束条件。图到图转化 （ Image-to-image translation [Isola 2016] ）就是一种典型的约束方式，通过机器学习生成对抗网络（GAN），在这种环境下，当你输入一种类型的图像（比如标签图、轮廓图），就能生成另外一类图像（比如照片或者地图），输入的图像会约束输入图像的特征。这样的约束方式比起用户模糊的语言描述会显得更强，提供了更加精确的空间特征。如今我们手底下很多小组在文本转图像的 AI 交互中，使用了这种方式来强化上下文环境。

对话式交互能超越自然语言单一命令。在文本转图像的 AI 模型研究中，很多 AI 研究者已经开始研究「建立共识」的方法。 Textual Inversion [Gal 2022] 和 DreamBooth [Ruiz 2022] 都会让用户提供示例图，AI 模型则会将文本 prompt 和这些图像示例关联起来，这样用户和 AI 会建立某种共通的信息基础。

而 「神经符号法」 则提供了另外一种创建 AI 模型对话界面的图形。一个 AI 模型不是直接生成内容，而是生成某种程序，只有运行了这种程序才能生成内容，这种程序在某种程度上就是 「共识」本身，它是人类和 AI 可以以相同方式理解的东西，而这就是将编程语言语义形式化的基础。这意味着，即使没有明确的语义，开发者依然可以通过检测代码内容来确定 AI 是否在做「正确的事情」。这个时候，开发者可以在编程语言层面上给 AI 提供修复建议，而不是简单的使用自然命令。

结语 AIGC 的模型是令人惊叹的，但是它依然是糟糕的界面，只要输入和输出之间的映射不明确，它就一直是个问题。我们可以启用对话式交互来改进 AI，创建更多的「共识」。

大家好，这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~今天为大家推荐一个实用超强的 Midjourney 提示词资源网站 Midlibrary，它由国外艺术家 Andrei Kovalev 主导建立，目前收录了 2078 种适用于 Midjourney 的风格流派、艺术运动、技法及艺术家关键词，能为我们生成不同风格样式...

大家好，这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~

今天为大家推荐一个实用超强的 Midjourney 提示词资源网站 Midlibrary ，它由国外艺术家 Andrei Kovalev 主导建立，目前收录了 2078 种适用于 Midjourney 的风格流派、艺术运动、技法及艺术家关键词，能为我们生成不同风格样式的 AI 图像提供便捷的参考，下面为大家简单介绍一下它的主要功能~

AIGC神器 Midjourney V5 强势更新！逼真到令人发指！ 大家好，这里是和你们一起探索 AI 绘画的花生~ 备受期待的 Midjourney V5 在上周四终于上线了，而且一发布就引起了不小的轰动，因此这次 V5 模型的图像生成效果“太惊人了”，无限逼近真实照片，让人难辨真假。

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Midlibrary 简介 Midlibrary 网站直达： https://www.midlibrary.io/ （使用魔法速度更快）

Midlibrary 官网中主要包含风格（Styles）、特征（Features）、类别 （Categories）三大版块。

① 风格（Styles）

风格版块里以标签的形式陈列了 2078 种艺术风格、流派、技法以及艺术家关键词，分类非常清晰，方便大家直接点击，查看对应的图像生成效果。

比如点击“摄影师”进行内容筛选后，我们就能获得 200 多位世界知名摄影师的作品风格在 Midjourney 中的生成效果，只要我们在输入关键词的时候加上该摄影师的名字，就能生成类似的风格。点击摄影师的名字进入详情页后，可以对比查看同一摄影师作品风格在 v3、v4、v5 和 Niji 中的效果差异。

② 特征（Features）

这个版块会按更宽泛的概念对关键词进行分类，比如按画风特征进行区分，有黑白的、古典的、可爱的、史诗般的风格等等；或是以主体进行区分，有人物、动物、风景，城市景观等；还有以色彩和人物肤色进行区别的。

如果点击“柔和的色彩（Pastel Colors）”这一分类，就会得到 30 多个具备“柔和色彩”特征的关键词，涉及摄影师、插画师、动漫、技法等各个方面，关键词对应的效果也有直观的展示，我们可以直接复制用在自己的提示词中。

③ 类别（Categories）

这个版块有 13 个大类，包括艺术流派和运动、艺术技巧、日式动漫、建筑师、平面设计师、时装设计师、电影、插画师、画家、摄影师、版画家、雕塑+装饰艺术家、街头艺术家等。

个人感觉这个版块的实用性最强，也最适合我们设计师进行深入学习。比如进入“艺术流派和运动”分类，可以看到历史上各种风靡一时甚至延续至今的风格，比如抽象艺术、未来主义、新艺术风格、赛博朋克、包豪斯、达达主义、数字拼贴、野兽派、故障艺术、印象派、极简主义、波普艺术等等。尝试将这些关键词用在 Midjourney 中进行图像生成，说不定能给设计带来不一样的灵感。

然后是艺术技法，这个分类里包含 200 多种常见的艺术创作手法和媒介，包括但不限于素描、水彩、油画、蚀刻、雕刻、浮雕、刺绣、毛毡、镜头、胶片、中国画、数字艺术等各个类型，所展现的效果极具艺术性，感兴趣的小伙伴可以直接复制关键词到 Midjourney 中进行测试。

除了以上三大版块，Midlibrary 中还一个“MIDGUIDE(绘画指南)”版块，里面有对 V4、V5、Niji 模型的风格解析，以及各种流行主题的关键词合集推荐，从中可以学到一些更深入的 Midjourney 绘画知识和进阶提示词写作技巧。

以上就是本期为大家推荐的高质量 Midjourney 风格关键词参考库 Midlibrary, 如果你在 AI 绘画的过程中缺乏灵感，不妨多去里面看看，肯定有很多你之前没见过、或者见过但是不知道名字的风格关键词。而对设计师来说，浏览 Midlibrary 也是我们拓宽知识面、提升审美的好方法。

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设计评审是每位设计师避不开的工作项目。你可能也有过这样的问题：做设计评审时如何清晰地阐述设计理念和亮点？设计评审的时候总被提问，我汇报的思路和节奏被带偏该怎么办？

设计评审 是每位 设计师 避不开的工作项目。你可能也有过这样的问题：

做设计评审时如何清晰地阐述设计理念和亮点？ 设计评审的时候总被提问，我汇报的思路和节奏被带偏该怎么办？ 每次设计评审都超过一个小时，该怎么提效？ 本文就来为你解答这些问题，聊聊设计评审到底该怎样做。

更多评审技巧：

如何顺利通过设计评审会？我总结了3个注意事项！ 编者按：如何通过设计评审？

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一、设计评审的目标 我们先建立一个关于设计评审的关键认知：

做 UI/UX 的设计评审，我们是为了展示自己的设计思路，更是为了让项目的相关方了解设计方案，评估方案的可行性，判断并解决潜在的问题，达成一致共识，从而推进项目稳步进展。

所以，不要把设计评审当成是设计师展示个人能力的舞台，而是要将其当作是使项目的相关方对方案达成共识的重要环节。设计师做设计评审的目标应该是：

“通过尽可能清楚地阐述设计方案，为大家提供解决问题的思路，最终促成一致的结论，推动项目进展。”

下图为对设计评审的“×误解”和“√正解”：

而作为设计评审的主角，你的工作任务是：

1. 讲解设计方案

清晰地描述设计方案，可视化地呈现设计细节。

2. 评估他人建议

当他人对于设计稿提出不同意见和想法时，能够综合评估，适当妥协之后仍能保证最基础的用户体验质量。

3. 把控评审节奏

控制评审的全局节奏，当大家因讨论某个问题而迟迟无法推进或得出结论时，你要及时控场。

4. 做好会议纪要

做好会议关键结论和问题的记录，并及时同步给相关人员，让评审结论有据可查，及时跟进。

二、设计评审的技巧 从评审的前、中、后三个环节，我总结了大厂工作中的 10 条注意事项和实用技巧：

1. 评审前：管理预期

在评审前要预先发送会议邀请，管理好参会人的预期。建议你做到：

① 会邀的标题要清晰。

会议邀请的标题写清会议性质、项目名称、评审内容，让参会人一目了然。你可以这么写标题：“「设计评审」XXX 功能名称”

② 附带设计稿的链接。

你可以在会议邀请中加上设计稿的链接，让参会人提前浏览。如果设计稿尚未完成，可以先写注明：“设计稿稍后附上”，做好再加上。

2. 评审中：把控节奏

在评审过程中始终要控制好节奏。建议你：

③ 先简述需求背景和设计目标。

评审开始时先简要说明设计需求背景和目标，尽量用几句话或一两张图来概括和介绍：

评审的主要目标和内容； 设计需求和设计主要解决的问题； 使用的设计手段和方法等。 ④ 约定简单的评审规则。

如果评审内容很多，在开始时就可以先和大家约定好简单的评审规则。你可以将评审内容分成几个部分，讲每一部分的过程中不接受提问，讲完一部分后给大家统一提问的时间，避免在过程中因为个别细节问题纠缠不清而影响整体评审。

⑤ 按照逻辑做设计讲解。

在讲解设计方案时，你要找到一个讲解逻辑，比如你可以按照用户的操作步骤 / 链路来做讲解，这样的设计讲解更接近用户的操作习惯，也更容易被大家理解和接受。

⑥ 成果优先，过程后补。

设计评审不是设计研究报告，参会人通常并不十分关心你的设计手法或设计过程，而更关注最终的设计产出。因此：

如果大家对设计方案没有异议，设计的研究过程和证据不说也可； 如果大家对方案有异议，那你再展开讲讲设计研究过程，来证明设计决策的正确性。 ⑦ 突出真正的设计亮点。

你可以突出讲解方案的设计亮点。不过这些“亮点”不仅是单纯的设计创意，更应该是能够体现业务价值、能够更好地实现产品和业务目标的设计方案。

真正有价值的设计创新，并不需要你做过多的解释说明就能够得到大家的认可。只有成本和资源有限时，才需要进行平衡和妥协。因此你要站在业务、产品、用户的立场上，判断业务真正需要的设计“亮点”是什么，并在设计稿和设计评审中有所体现。

⑧ 形式服务于内容/功能。

你不需要做花哨的设计方案汇报书或 ppt，因为汇报的样式和形式再丰富也不会为设计方案的质量加分。你可以将精力用于方案的清晰呈现，比如：如果某个 icon 的动画效果很重要，那就可以做个动效 demo 进行演示，简单的 demo 会减少很多沟通时间。

3. 评审后：推进落实

在评审后立即整理好会议纪要，并及时同步给相关方。建议你：

⑨ 执行项指定到负责人。

评审过后产生的不确定项或待完成事项，需要指定到具体负责人，并注意督促落实。

⑩ 评审纪要需做好归档。

评审纪要要同步给所有相关方和参会者，并做好归档，让结论有据可查。

相信这 10 条建议会帮你顺利做好设计评审。

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一、值得关注 消息称字节跳动 2022 年收入超 800 亿美元直逼腾讯，增长 30%

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拼多多小二再发朋友圈怒斥“炸店”行径：平台将继续坚定站位消费者

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货拉拉宣布造车，筹划香港上市

同城货运巨头货拉拉递交招股书，寻求在香港上市。招股书显示，2020-2022年，货拉拉营收分别为5.29亿美元、8.45亿美元及10.36亿美元。而在利润方面，2022年，货拉拉首次实现盈利，经调整年内利润为5323万美元。货拉拉表示，正利用从现有车辆租售服务经营经验开拓新商机，如电动商用车研发。

自游家汽车官方App被曝停止服务，去年因无法交付发起全额退款

有消息称自游家NIUTRON汽车官方App已宣布停止服务，无法正常访问。记者发现，在自游家的官方微信公众号NIUTRON汽车内，其进入官方网站和下载App的链接同样也已无法正常访问。同时，自游家官方微博的所有内容目前也已经无法查看。因在短期内无法交付，自游家汽车在去年12月7日发布了一封公开信，宣布将在48小时内全额退款。

OpenAI发文介绍保障AI安全方法

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2023年2月以来，寺庙相关景区门票订单相比去年同一时间增长了三倍，预定寺庙门票的人群中，90后、00后占比接近50%。“寺庙游”爆火后，寺庙法物周边也一度卖到脱销，雍和宫的香灰琉璃、灵隐寺的十八籽串广受追捧，拥有商业眼光的商人也伺机而动，最早出圈的永佛寺“慈杯”咖啡现已成为跨界营销的经典案例。

不仅如此，对未来焦虑、对人生困惑的年轻人并不满足于一柱清香后就与寺庙别过，而是选择留在那里做义工。

他们远道而来，带着问题上山，希望能在依山傍水的古寺里聆听智慧，找到答案或方向。

有人将寺庙义工看作是体验生活的起点，也有人将它视为阶段性的归宿。

一、裸辞旅行，其实没那么快乐 2021年夏天，绿子以管培生的身份进入某互联网大厂，入职半个月后，她如愿在核心部门成为计划经理。从那时候起，她开始在小红书上持续更新#互联网打工日记，复盘自我成长，分享职场生活。

一年前，她在笔记中写道，有一份这样的工作让她拥有独立和自由，拥有规划自己生活的权力，她很欢喜也很珍惜。

可是没过多久，她不再更新职场日记，甚至会在下班以后狂奔到地铁站看玉兰花开，急迫地需要呼吸一口新鲜空气。当裸辞的想法出现时，绿子也很诧异，她想不通。为了这份工作，从很早之前她就开始铺垫，做学生社团、进500强企业实习，入职后也产生了强烈的职业认同感，可现在，她只想辞职。

她告诉刺猬公社：“在一个岗位上扎根，仿佛被钉在了流程里，好像只有下班后，我才能真正做一个有思想的人。”

做出这个决定之前，她思考了很久，那段时间，她努力地寻找生活的意义，努力地让自己快乐起来。一有空，她就在城市四处溜达，在绣球公园看老人打牌，甚至一个人去长江花两块钱买个船票，看落日。

尽管此时，绿子还未想好离职后的规划以及下一段人生旅程的目的地，但她还是决定重新上路，内心有一个坚定的声音说：“这一次，不要为简历而活，为阅历而活。”

绿子在小红书写道：“生病会让争强好胜的心骤然变得与世无争。”新冠痊愈后的第15天，她开启了裸辞后的第一段旅行。

有山有海，有人文景观，她将旅行的第一站放在了山东。为了看看老舍眼中济南的冬天，她来到济南，骑一辆共享单车前往老舍先生的故居，这天她也更新了小红书，有用户在笔记下留言：“绿子的日记真治愈”。她回道：“你的生活也在治愈着你。”

参观完济南后，她又来到青岛，用一整天时间漫无目的地闲逛，去菜市场跟老爷爷聊天，去海边吹海风，甚至在海边一个人吃完一整罐凤梨罐头。

我在脑海中疯狂构想着她吃凤梨罐头的场景，诗意中又带有一丝荒诞。这种荒诞感也曾出现在很多文学作品中，作家止庵曾点出——“荒诞其实是焦虑的极致。”

果不其然，绿子接着说道：“你知道吗，做这些事情，我一点都感觉不到快乐。”

在她的想象中，裸辞旅行应该是无比快乐且自由的，可她在旅行过程中，感受到的只有麻木，没有快乐。一路上，忙着赶路、忙着做攻略、忙着拍照，在旅行中思考人生意义的想法早就被抛之脑后。

旅途结束后，她总结道：“也许旅行能够治愈别人，但不能治愈我，与其期盼被一段偶然的美好风景治愈、被一个偶遇的路人开导，我不如去一个直面人生议题的地方。”

她开始回忆，在裸辞前的那段时间里，为了抵消工作的无意义感，她曾经去长江保护基地面试志愿者，也曾在自己所居住的那条街上捡垃圾，这两件事让她感受到了久违的快乐。

想明白后，她更坚定了。“我们从小一直在说劳动最光荣，在我看来劳动不一定是上班换取报酬，而是一切能够造福他人、满足自己的一种产出，在这样的劳动中，我能真正感受到活着的意义。”

绿子一下找到了辞职后的方向，去寺庙做义工。

二、在寺庙，从冷漠到“打开” 今年年初，香海禅寺恰好在招新春义工，她毫不犹豫地报名了。一周后，她来到香海禅寺的所在地，浙江嘉兴的桐乡市。桐乡紧邻乌镇，绿子清晰地记得，那天满车的人只有她独自一人在桐乡高铁站下了车。

异乡的陌生感让她有些害怕，对一切充满了警戒心，她回忆：“打到车后，我自己将行李搬到后备箱，在路上司机与我搭话，我也不理会。”

就这样，绿子带着警惕、封闭的心来到寺庙的门前。此时，她觉得自己的心理防线正在被瓦解，她表示：“看到这么庄严、干净、正统的道场，原先的担心烟消云散了。”

比起杭州热闹的灵隐寺、法喜寺来说，香海禅寺给绿子的第一印象就是清净。

令人意想不到的是，香海禅寺给义工安排工作，也是以兴趣为准，在这里只需要做你最擅长的事。绿子成为了摄影组的义工，负责拍摄寺院的环境、师傅们的工作场景、禅修课以及法会。工作时间从早上7:30到下午4点，“日出而作，日落而息”原始的生活状态在这里得到了验证。

寺庙生活究竟能为人带来什么转变，在切身体悟之前，即使眼睛看到了答案，也很可能不以为然。

对绿子而言，从小在都市的生活法则强调人与人之间的边界感，刚来到这里，她对身边所有的陌生人都设有一道防线，不会关心别人，也不允许任何人窥探自己的内心。

兔年除夕夜，绿子在大殿门前站岗，前来上香的功德主大部分都是以家为单位，她突然有些想家。此时，远处突然响起了烟花的声音，绿子掏出手机，日历已经显示2023，她喃喃自语：“原来已经到了新的一年”。

看出了她的难过，同为义工的桐乡人邀请绿子到家里做客，那时绿子只当是客套话：“这种话我平时在公司也经常说，但没想到，第二天她还专程来寻我，我很受触动。”

慢慢地，现代社会所塑造的客气与疏离被这里慈悲、利他的氛围所感化，她也由封闭变得不再设防，绿子感受到自己的心逐渐打开。

一天晚上，她趴在一位刚刚认识10分钟的姐姐怀里嚎啕大哭。她表示：“这种事以前绝对不可能发生，这也是寺庙生活的神奇之处——在这里，没有人在意对方的身份、地位，就只是单纯地交流，倾听，分享感受，得到回应，没有利益与关系的纠葛，交往变成了最本质、最纯粹的模样。”

绿子纠结了20多年的心结，竟然被对方简单几句话开导了，“大道至简”在此时得到了验证。

因为童年的一些阴影，绿子十分怕黑，姐姐非但没有不屑一顾，很认真地倾听并且郑重地对她说：“不用去思考自己为什么怕黑，害怕又如何，你要相信任何一切问题，你都有答案，也有能力去解决。因为你本质俱足。”

听完这句话，绿子像是吃下一颗安心丸：“如果下一次黑夜来临我又害怕的话，那就害怕吧，没有关系。总有一天我会明白这种恐惧是从哪里来，我要把它放到哪里去。”

截止到现在，绿子在香海禅寺已经待了三个多月，她明显感觉到来寺庙做义工的年轻人越来越多。

第一期义工的年龄基本在四五十岁左右，以退休后的中老年人为主。第二期之后，90后00后的比重明显提升，到了第三期全部都是大学生。她又补充道：“其中有一半都是看了我在小红书上的分享而来。”

在这群年轻人身上，绿子也看到了一个共同点，一开始大家怀着各种各样的焦虑，想来寻求解法。可后来，他们对自我的关注度越来越小，开始想要力所能及地为他人提供帮助、创造价值。寺庙教给每个人的道理很难概括出来，但又很容易被感知。

三、找到生活的锚 若按照时间来划分，寺庙义工可以简单地分为长期义工和短期义工，绿子是前者，Eva则属于后者。

一个偶然的机会，Eva看到北京房山药师寺招募义工，寻了一个得空的周末，她穿城而来。与绿子不同，来之前Eva没有为此行设置任何问题，但忙碌的寺庙生活，让她得到了平静与满足，也意外地找回了睡眠。

在很长一段时间里，Eva都患有焦虑和失眠，这与她充满挑战的工作环境以及自身性格不无关系。Eva的职业经历不只是用丰富来形容，可以说每步都踩上了风口，有种好风凭借力的意味所在。

在小红书上，她对自己的介绍——资深综艺制片人、互联网大厂运营、品牌内容顾问，面对这三种职业身份的转换，Eva认为这是很自然的事，她以“顺势而为”这四个字简单概括。

Eva曾有同事在一家长视频公司待了五年以上，即使降薪降职他也要留在这里。对此，她表示，不希望自己拥有某种惯性，在任何阶段都要看到成长。

转换行业的路上，Eva不是没有过犹疑，有猎头曾抛来糖衣炮弹，也有质疑自己决定的时刻。但无论任何，她坚信自己一定要走上坡路，坚持下去，路会越走越宽，自己能做的事也会越来越多。

可是整个过程并不容易，压力持续加码，Eva一直在尽力调整自己，可状态仍然时好时坏。

在寺庙做义工的两天两夜里，她把自己从原本的生活状态中短暂抽离，接二连三的任务暂时占据了她的身心。上晚课、洗供盘、摆放供品、收拾经书、剪花插花、打扫院子、斋堂洗菜，抽空还能招猫逗狗，每晚睡得十分香甜，身体的疲劳反而将紧绷的神经拨松了。

据她回忆，那个周末，药师寺前所未有的繁忙，观音菩萨圣诞、佛教徒皈依、老师父圆寂，寺庙里人人忙得不可开交，其他寺庙的僧人、居士也来到这里，赶来参加的人络绎不绝。

在药师寺度过了充实忙碌的周末后，也给了Eva一个启发，她想利用周末时间去体验“100种生活方式”，在其中利人利己，寻味更多的人生意义感。

Eva提到：“很多时候，努力并不能够改变生活现状，当我没有办法改变客观因素的情况下，只能尽可能多做一些让自己心情愉悦、状态更好也能时刻保持成长和精进的行动。”

与Eva交流后不久，她的“to do list”就又打了两个对钩——自己盖了一座房子，从建筑布局、装修风格到软装硬装统统亲力亲为；给自己半年时间，放下在北京打拼出的一切，去南方工作、生活。

她将“100种生活方式”的体验分为四个类型，首先是职业类，比如剧本杀DM、婚礼策划、花店店员；第二种是陪伴类，盲人助跑、爬山搭子等（搭子：以兴趣为出发点，垂直领域的新型社交关系）；第三种方式是技能提升，像是盖房子、跳水等，最后一种是公益类，流动儿童图书馆管理员、为早产儿钩织小章鱼、帮88个年轻人提升职场能力（已帮29人）等。

她不仅希望能从行动上帮助更多人，还希望能够以超强的执行力感染更多年轻人，找到生活的锚。Eva表示：“与其一直想，勇敢迈出第一步才是最重要的。”

四、寺庙收留自救者 很久之后，回顾自己的职业选择时，绿子提到：“当我重新审视那份工作时，我发现自己所做的选择不是以兴趣爱好出发，而是一直在用社会的衡量标准，参照着别人的人生目标去设定自己的人生目标。”

Eva则表示：“我需要定期拿出一个成绩，所以我会给自己压力，尽管别人没有要求我什么，但是我会要求自己。”

同样是面对意义感的消退，处于不同人生阶段，绿子和Eva选择了不同的应对态度与解法，尽管二人的动线不同，但他们尝试自救，也已经自救成功。甚至二人价值与自我意义的实现也汇聚到同一个坐标上——“自利利他”。巧合的是，这个观点在佛经中也能寻得一些踪迹。

无论是寺庙游还是寺庙义工，寺庙本身并不能解决困顿，正如新时代创业者的金科玉律《纳瓦尔宝典》所言：医生不能让你健康，营养学家不能让你苗条，老师不能让你变聪明，禅师不能让你冷静，智者不能让你富有，教练不能让你健壮。最终，你必须自己负起责任，救赎靠自己。

作者：弋曈；编辑：园长

原文标题：年轻人与庙

来源公众号：刺猬公社（ID：ciweigongshe），互联网内容行业观察与研究。

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“高开”的微软新必应，正在承受压力。 一方面，谷歌没有留在原地被动挨打，聊天机器人Bard正在加速前进。当地时间3月31日，谷歌CEO桑德尔·皮查伊（Sundar Pichai）在采访中透露，Bard将在未来几天从目前基于LaMDA的模型转移到更大规模的PaL

“高开”的微软新必应，正在承受压力。一方面，谷歌的聊天机器人Bard正在加速前进；另一方面微软的好朋友OpenAI也正面临巨大的阻力。此外，还有一众小引擎也加入了战斗。在这场“战争”中，以ChatGPT为武器的微软，能够胜出吗？

“高开”的微软新必应，正在承受压力。

一方面，谷歌没有留在原地被动挨打，聊天机器人Bard正在加速前进。 当地时间3月31日，谷歌CEO桑德尔·皮查伊（Sundar Pichai）在采访中透露，Bard将在未来几天从目前基于LaMDA的模型转移到更大规模的PaLM上。

这意味着，Bard将能更好地应对多步推理和数学问题，编码功能也将推出。这是此前微软必应机器人与Bard相比最明显的优势。

另一方面，微软的好朋友OpenAI正在面临巨大的阻力。

突然之间，很多人在呼吁停止比GPT-4更先进的商用语言模型的推出，包括马斯克在内的上千人发表了联名公开信，美国AI和数字政策中心（CAIDP）也向联邦贸易委员会（FTC）发起投诉，请求其进行阻止。

意大利已经禁止了ChatGPT，当地个人数据保护局开始立案调查。德国联邦数据保护专员发言人也表示，出于数据保护方面的考虑，“暂时禁止在德国使用ChatGPT原则上是可能的”。

根据此前福克斯新闻的报道，OpenAI将在年内升级GPT-5。如今面对外界种种阻力，该计划是否能顺利落地充满变数。而对于微软来说，OpenAI的新语言模型是其最重要的武器之一。此前OpenAI发布GPT-4，强大的能力惊艳四座，微软当即表示必应机器人使用的正是这一模型。

有意思的是，在最想追赶的搜索引擎老大谷歌勤奋升级、最关键的合作伙伴被“围剿”的时刻，微软还发现背后正有一众小引擎拿起武器加入战斗。

目前，还未见微软必应针对谷歌Bard升级和OpenAI危机的措施，但对身后的小引擎已经重拳出击。

当地时间3月24日，彭博社报道，微软公司威胁称，若搜索引擎继续将微软的互联网搜索数据作为自家AI聊天产品的基础，微软将阻止这些公司获取相关数据。

经查询，已经有多个小搜索引擎推出了自己的聊天机器人，如DuckDuckGo、You.com、Neeva等。而它们的常规搜索引擎均使用必应提供部分信息。

微软杀了个回马枪，对着小引擎的AI梦就是一个正蹬。也许微软心里也清楚，必应虽为全球第二大搜索引擎，但市场份额仅为个位数。

比起必应追赶市场份额超过九成的谷歌，身后的小引擎追赶它，显得容易多了。

01 “微软将利用ChatGPT背后的人工智能颠覆互联网搜索市场，并拆毁支撑谷歌核心业务的高利润率。” 两个月前，当微软正式推出新必应时，其CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）向谷歌宣战。

支撑起微软雄心壮志的，正是新必应的聊天机器人，这是微软在ChatGPT大火、向OpenAI追加数十亿美元投资后，向市场投掷的第一枚重磅产品。纳德拉彼时还表示，接受搜索业务的“不盈利”，以便可以蚕食谷歌的搜索引擎市场。

谷歌被动应战拿出聊天机器人Bard，以及应战后的不幸意外——演示视频出现事实错误，谷歌市值一夜蒸发千亿美元——使得必应博得了不少流量。

必应捷报频传。

新必应推出的次日（2月8日），应用研究公司Data.ai的分析显示，必应应用程序的全球下载量在一夜之间猛增10倍，并在苹果应用商店成为第二受欢迎的免费生产力应用，仅次于谷歌邮箱Gmail。推出一个月后，3月10日，必应宣布日活用户数突破1亿。

分析公司SimilarWeb的数据显示，从微软推出新必应到3月20日这段时间，必应的访问量增长15.8%，而谷歌搜索引擎的访问量下降了近1%。Data.ai的最新数据显示，新必应的下载量在全球范围内跃升8倍，同期谷歌搜索引擎引用的下载量下降了2%。

但截至目前，若横比来看，必应尚未能在市场份额上撼动谷歌的绝对优势地位。

根据Statcounter数据，在刚刚过去的3月，必应的全球搜索引擎市场份额只有2.87%，这个数字和2月的2.88%相比几乎持平；而谷歌的市场份额为93.18%，也与2月的98.17%相比几乎没有变化。其他维度如桌面端市场份额、美国市场份额，也是类似的情况。

更有意思的数据是，比起必应和谷歌搜索之间90%以上的市场份额差距，雅虎的市场份额实际上只比必应低1.75%，就算是“小引擎”DuckDuckGo，其市场份额与必应相差仅为2.37%。

这也就意味着，微软想以新必应“摘桃”谷歌，不仅要蚕食谷歌的搜索市场、靠近谷歌，还要甩开身后的小引擎。

以ChatGPT为武器的微软，正是在这方面被小引擎“背刺”了。

02 几乎每个搜索引擎都在加入这场战斗，并且懂得找到合适的切点。

有的引擎懂得人为制造错位优势。成立于2008年的DuckDuckGo，从一开始就以“隐私保护”为卖点制造错位优势，争夺那些不信任大科技企业的用户，现在已经拿下了全球搜索引擎市场份额的0.52%。

3月初，就在微软发布嵌入聊天机器人的新必应的几周之后，DuckDuckGo发布了DuckAssist。

与必应机器人相同的是，DuckAssist也由ChatGPT驱动，在此基础上结合了Anthropics的语言解析功能。 与必应机器人不同的是，DuckAssist目前将内容限制在维基百科及相关资源（如大英百科全书）的范围。

不管是ChatGPT还是必应机器人、谷歌Bard，都深受“幻觉”之苦，机器人没有正确和错误之判断，会“一本正经地胡说八道”。缩小机器人搜索的范围，理论上可以减少其生成内容时出现“幻觉”的现象。DuckDuckGo通过这种方式，再一次为自己制造错位优势。

有的引擎跑在对手前面。 You.com搜索引擎2021年11月才推出，去年12月就已经推出第一代聊天机器人YouChat。

彼时距离OpenAI推出ChatGPT不过一个月，而微软还没有宣布推出新必应。 今年，在微软召开新品发布会宣布新版必应上线的当天，You.com将聊天机器人升级为YouChat2.0，为用户带来更准确的答案、更丰富的视觉效果。

从形式上看，YouChat也已经抢跑必应。YouChat与40余个第三方应用程序一同开发，这个做法不仅可以为YouChat提供收入，还可以丰富YouChat给出的内容形式。

比如当用户询问股票价格，YouChat可以从维基百科抽取图表展示。通过和Stable Difussion等第三方的合作，YouChat可以直接为用户“画图”。此外，YouChat通过第三方应用软件嵌入回答的还可以是电影预告片、求职网站领英（Linkedln）等信息。

与之相对的，微软必应刚刚于4月4日更新聊天机器人，在其对话中包括图片和视频搜索结果。

这样的“超前”离不开You.com创始人的“不凡”。其创始人理查德·索切尔（Richard Socher）本身就是人工智能科学家，曾于斯坦福大学担任兼职教授。其学术作品在谷歌学术自然语言处理方面的引文排行榜上名列第四。

今年推出了NeevaAI的搜索引擎Neeva，其创始人拉马斯瓦米（Sridhar Ramaswamy）是工程师出身，在谷歌工作15年，曾是谷歌的广告与商业业务主管。

同样“抢跑”的还有“对话式搜索引擎”Perplexity.AI。从产品的定位就可以看出，其产品本身就可对标必应内嵌的聊天机器人。时间上，Perplexity.AI于2022年上线，也同样早于微软新必应的推出。

其联合创始人兼CEO斯里尼瓦思（Aravind Srinivas）曾就职于OpenAI，而另一位联合创始人兼CSO则曾就职于Meta AI。

03 不可小觑的创始人履历，颇为迅速的跟进动作，都让必应不能大意。

根据SimiliarWeb的数据显示，今年1月份You.com的网站访问量达1580万次，环比上涨150%左右。而Perlexity.AI颇受资本亲睐，刚刚在3月底完成了2560万美元的A轮融资，融资后估值约为1.5亿美元。

拿出不惜成本也要追击谷歌之姿态的微软，不难发现对于身后的小引擎来说，“不惜成本”甚至来得更加轻松。

一方面，这些小引擎大多以“无广告”“重隐私”等进行错位竞争，用You.com创始人索切尔的话说，是“反谷歌”的。

对于它们来说，广告收入的损失本身就难以形成阻碍。在发展聊天机器人的同时，小引擎在寻求另外的盈利方式。比如YouChat与第三方的合作，以及推出其他AI付费工具如YouWrites（可帮助用户生成邮件或文章等）；Neeva则提供无广告的订阅服务。

小引擎如此热烈地投身“颠覆搜索”的战斗，必应当然坐不住了。

据彭博社报道，微软已经告知至少两位客户，使用必应搜索的索引（Index）为他们的聊天工具提供信息违反了合同条款，微软可能会终止向这些企业提供访问数据库的许可证。

前文提到的DuckDuckGo、Neeva、You.com均有使用必应的索引，对于微软来说，没有比这更能快速遏制他们用聊天机器人削弱新必应独特竞争优势更好的手段了。

从常识来讲，用着别人的数据，还和人家竞争，的确有点“不仗义”，必应此举，难道不是在捍卫自己的权利吗？

可能没有这么简单。

04 庞大的索引本身，正是谷歌和必应的“护城河”，这也许比人工智能工具更难跨越。

根据《纽约时报》2020年的报道，谷歌自成立两年后的2000年就已经拥有超过10亿个网页索引，到了2020年，这个数字膨胀到了5000亿到6000亿。而英国竞争主管部门表示，微软的索引包含1000亿到2000亿个网页。

目前，微软和谷歌是仅有的两家对整个网络进行索引的公司，而谷歌对其索引设有使用限制。对于小引擎来说，索引整个网络的成本很高，接入必应的索引几乎是不得不为的。

抓取网页是需要花钱的，这对微软来说是做与不做的问题，对小引擎来说则沉重到难以负担。很多曾经立志建立独立索引的引擎都以失败告终，而前文提到的DuckDuckGo也是其中一员。

在成立几年之后，DuckDuckGo停止了全网索引，转而从微软那里获取搜索结果，仅保留对维基百科等网站的自检索。

在2019年向美国众议院反垄断小组委员会提交的声明中，该公司表示： “如今，以及在可预见的未来，一家有抱负的搜索引擎初创公司不可避免地要向微软或谷歌寻求搜索结果。”

FindX的故事足以说明小引擎的困境。

2015年，这家丹麦的公司试图创建自己的引擎，但Yelp和Linkedln等网站却不允许这个年轻引擎抓取自己。而由于一个代码漏洞，FindX被标记为有安全风险，很多基础设施提供商将其屏蔽。最终，这家曾野心勃勃的引擎在2018年关闭。

对于小引擎来说，这是一个尴尬的“鸡生蛋还是蛋生鸡”的困境： 没有足够的流量，无法取得足量网站的信任，让其抓取自己的内容，尤其是大型网站更为谨慎。而没有足量的网站被抓取，建立不了够大的索引，又难以吸引用户反复使用，也就没有足够的流量。

也有人想要突破这样的怪圈，在欧洲，一个名为开放搜索基金会（Open Search Foundation）的组织提出建立共同的互联网索引的计划。

但到目前为止，依然没有足够大且有效的公共索引被建立起来，小引擎要么就像DuckDuckGo一样“弃暗投明”，屈服于微软和谷歌，期待有朝一日可以甩开拐杖。要么就缓慢地“死磕”，至今还是有自建索引的引擎，如Brave，但规模尚小。

微软的警告与威胁，实际上是在奋力追赶谷歌的同时，一次严肃的“清后”行动。 在它认为必应有希望以新型搜索方式挑战谷歌的同时，自然明白这种新型搜索方式必须得足够独特。

有意思的是，在微软发出威胁之后，小引擎们似乎并没有退缩。不管是You.com还是Neeva、DuckDuckGo等，都还在大力推广自家的聊天机器人。

其中You.com没有对微软的威胁予以回应，DuckDuckGo的DuckAssist本就基于维基百科等网站，可能暂时不会受到影响。而Neeva则干脆“宣布独立”。

3月28日，Neeva官方账号在推特发布消息：“经常有人问我们，Neeva有自己的搜索堆栈吗？答案是：是的！我们是玩真格的。我们是独立的。”

Neeva进一步解释，早期，Neeva始于必应的搜索技术，但如今是每天抓行上亿个网页、总计拥有数亿页面索引，建立了“在谷歌和必应之外最大的完整的搜索堆栈”。

就目前来看，微软为必应“清后”，并没有获得预期的效果，至少无法阻止最显眼的几位竞争者。

而另一边，谷歌动作频频，OpenAI面临未知。想要蚕食谷歌搜索市场的必应毫无疑问已经“高开”了，但要想不“低走”，还有很多仗要打。

参考资料：

1、华尔街见闻：《搜索市场要变天？整合OpenAI技术后 微软必应下载量跃升8倍》

2、创业邦：《资本愿意给钱，现在，人人都想做一个搜索引擎》

3、钛媒体：百万账号被封，人类跳反，ChatGPT下半场如何走？》

作者：毕安娣；编辑：王靖

来源公众号：字母榜（ID：wujicaijing），让未来不止于大。

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ChatGPT彻底火爆出圈，上线两个月的时间内全球月活用户突破1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序，这与ChatGPT自身超预期的能力和Open AI前期通过真实数据对模型的迭代都有紧密关系。 数据来源：公开信息整理 在刚刚过去的3月，OpenAI公

AI的技术能力在ChatGPT等大模型的出现下迎来了新的高峰，不少行业也在加快AI与自身的融合。那么当ChatGPT被应用于行业的具体岗位内容时，相关从业者的存在是否会被取代？ChatGPT未来会抢走电商人的饭碗吗？

ChatGPT彻底火爆出圈，上线两个月的时间内全球月活用户突破1亿，成为史上用户增长速度最快的消费级应用程序，这与ChatGPT自身超预期的能力和Open AI前期通过真实数据对模型的迭代都有紧密关系。

数据来源：公开信息整理

在刚刚过去的3月，OpenAI公布了最新版本GPT-4。与此前版本相比，GPT-4在识图能力、回答准确性等方面能力得到跃升。同时，ChatGPT开放了API接口，企业或个人开发者可以通过它将ChatGPT和Whisper模型整合到他们的应用程序和产品中，无需自研即可直接进行二次开发和应用。

图源：OpenAI官网

随着GPT-4功能的逐渐强大，也引得多个行业频频下注。

以电商平台为例，上市公司吉宏股份在回答投资者提问中表示，公司已在2023年1月接入ChatGPT的API接口，目前使用ChatGPT的跨境电商业务包括：人工智能选品、图文和视频广告素材制作/广告语智能输出、广告智能投放、智能客服回复等方面。

返利科技也表示，公司与OpenAI的接口已经升级至ChatGPT 4.0版本，同时已推出电商导购APP“如意”。这款APP基于ChatGPT人工智能技术，采用AI聊天对话模式为用户提供导购服务。

科技的进步在令人感到欣喜的同时，也引发了大量电商从业者的担忧，

“我的工作是否会被ChatGPT取代？”“我是否会因此失业？”类似的问题开始出现在互联网论坛上。毕竟，被科技进步取代的岗位从古至今数不胜数。那么，ChatGPT未来是否会抢电商打工人的“饭碗”？

一、ChatGPT在电商领域的应用 网易数帆副总经理金叶曾指出，ChatGPT核心是大数据模型，实际上就是一个聊天器而已。但是ChatGPT的深度和广度，对于我们来讲有非常多的想象空间。

如金叶所言，目前ChatGPT在电商相关产业链中的场景应用，的确远超我们所想象。

一是ChatGPT被应用到电商运营中的各类辅助工具。以上文所说的吉宏股份为例，该公司自接入ChatGPT接口后，短短几个月的时间内，帮助公司完成1w+新品的上新，并在千万级商品中新挖掘150W（10倍于电商需求）种商品之间的关系，通过NLP（自然语言处理）相关技术提取15W+的电商需求概念。

并且累计产生新的广告7W+，处理图像素材2W+，接手客户闲聊与安抚对话10W+，节省客服1000人次工时。

另考虑到由于GPT-4的文字处理、多模态生成能力、数据分析能力，后续将持续提高公司在产品介绍、广告营销等模块的生成能力和效率，从而将广告营销投放更高效地进行。

对比吉宏股份的案例来看，ChatGPT后续若是被应用到各类电商SaaS工具，以及代运营公司身上，也能提高公司的效率。毕竟于电商代运营公司而言，他们本身拥有营销活动数据、店铺访问数据、消费者购买数据、货品数据与客服数据等，而这些海量交互数据急需一套可靠的处理系统来处理，这就为ChatGPT提供了极佳的落地场景。

二是电商平台上，尤其是导购类电商平台的痛点非常明确，也是ChatGPT最直接的应用场景。国外的Shopify和Instacart是最早采用ChatGPT API的电商公司。

其中Shopify旗下电商平台SHOP、生鲜电商Instacart、购物平台Klarna目前均使用ChatGPT开发智能导购模块，根据消费者的需求生产定制化的商品推荐。

而ChatGPT用户安装插件后，得到菜谱的同时也会产生Instacart链接，跳转后在APP内生成食材推荐列表。

以Instacart来看，国内以什么值得买、返利网为代表的导购类APP都需要ChatGPT作为支持。若是后续他们接入ChatGPT，也可根据消费者的个性化需求为消费者实时生产推荐内容和商品，进而真正达到“千人千面”的效果，这和传统的电商流量分发和内容输出模式相比精准度更高，更有助于提升消费者的购物体验。

当然，ChatGPT也能为传统电商平台带来增量。以焦点科技旗下的中国制造网为例，它在国内的跨境 B2B 电商平台中知名度及品类丰富度上仅次于阿里巴巴国际站。若是公司接入ChatGPT的话，也能帮助平台上的商家带来需求分析、选品、自动生成营销素材等更为精细化的管理工具。

图源：公司公告

三是将ChatGPT应用到电商支付环节，互联网支付服务商Stripe目前与OpenAI达成合作协议，为OpenAI商业化后的计费、记账、税务自动化提供服务。同时，Stripe正在对14个GPT基础设施进行试验, 包括支持定制、回答有关支持的问题和欺诈检测，从而优化支付流程，降低支付风险。

整体来看，ChatGPT对电商行业所带来的价值在于缩短TOC的购买决策路径，在提升购物体验的同时借助ChatGPT的快速问答能力，提高售后服务能力。TOB端在于减少公司无用的人效投入，带来新的增量价值。

但即使这些需求和价值真正存在，ChatGPT真的引发电商相关公司大裁员吗？

二、有些岗位难被替代 正如Facebook人工智能研究院的研究员Yann LeCun所说的那样，ChatGPT可以取代某些重复性极高的工作。但对于一些需要理解复杂上下文的工作，ChatGPT暂时无法替代人类。

于电商行业而言，亦是同理。

以ChatGPT所提出的智能出价来看，不管是字节跳动的巨量引擎广告，或是拼多多的店铺一件托管功能，实际上早已上线。但现实情况是，从业者们并不敢轻易使用。

于翔是国内某家广告公司的巨量引擎优化师，他告诉我们，使用智能出价所带来的风险有很多。比如说，由于字节跳动本身的流量并不稳定，尤其是遇到一些类似于618、双11这样的大促，品牌抢夺流量更是异常激烈。若按照智能出价来看，则必然会将OCPM的出价不断拉高，但较高的出价能够带来多少转化也不可知。最终的结果就是让客户的账户彻底被跑飞，广告收益率极差。一旦出现这种情况，他们很难给客户交代，更别提和客户在谈什么后续的合作了。

基于此，目前业内普通采用的为智能出价为辅，优化师出价为主的出价方式。并且优化师在出价时会根据当前广告流量的大盘情况，客户设置的单日广告预算、不同链接所带来的广告转化等方式进行全方位地灵活出价，以完成客户的考核。

和于翔有着相似感受的还有来自国内某家公司的电商经理李亮，他表示，电商平台的智能出价这种一体化的程序，虽具有操作简单明显、易上手的特点，但它最大的风险是直通车费用的不可控，缺乏灵活性。

比如说，此前公司曾试过拼多多的一键托管，当天直通车的费用直接被提高到2000元，但所能带来的订单却只有20单。即使自己公司一单产品的平均毛利润在20元，但这么算下来ROI数据简直不能看。经此事件后，自己也明确要求公司各电商平台运营不得使用智能出价工具，而是要根据自己经验、当日直通车费用转化情况进行灵活调整。

李亮也坦言，在商品高度同质化的今天，电商除要比拼供应链、价格外，还要比拼公司内部运营的实力。同样是做拼多多运营，有的从业者能做到年薪几十万，但有的工资水平却在月薪二三千。工资差异性较大的背后，本质上还是和运营个人对店铺的运营能力有关。

图源：看准网

不仅仅是智能出价难以受到商家的青睐，智能选品的遭遇也一样。以直播电商为例，在过去的几年时间内，头部直播团队因选品失误而被推到舆论风口浪尖的比比皆是。

辛巴的燕窝事件、东方甄选“野生虾”事件、小杨哥的婴幼儿事件等等发酵后，对于主播和平台的伤害是巨大的。东方甄选（曾用名“新东方在线”）的股价更是从今年2月初的高点64港元/股，暴跌到4月初的31.45港元/股，两个月惨遭腰斩。

图源：东方财富

基于此，目前许多主播团队也特别爱惜自己的羽毛，对选品把控特别严格。胡川是国内某主播团队的选品负责人，他指出，现在团队选品除要考虑产品的品牌知名度、电商平台的销量和评论这些因素外，也必须要考虑到厂家的综合情况。

比如说，同样是做酸辣粉的厂家，有的厂家不但口感相对较佳，产品的添加剂也很少，但有的厂家却恰恰相反。尤其是产品的口感问题，绝非是机器就能简单代替的。

和主播选品不同的是，商家们选品时考虑的因素更多。张嘉佳是国内一位生鲜商家，她指出，生鲜选品时考虑的因素有很多。比如说，春天北方的应季农产品有甜瓜、蒜薹。但蒜薹在发货前若是不“打冷”的话，就会产生很大折损，导致售后极高。因此，很多商家并不敢轻易做蒜薹这类单品。

除此之外，生鲜产品的售卖周期、不同阶段的口感、后续的价格走势、天气情况、产地的供应情况等等因素也都必须要考虑进去，这些往往根据从业者的经验来判断，绝对不能完全依靠智能选品的建议。

事实上，ChatGPT之所以难以替代电商中的这些岗位，本质上还是由于ChatGPT训练时使用了人类反馈强化学习(RLHF)算法所决定的。借助人类的感知，让模型判断自己的答案质量，训练自己逐步给出更高质量的回答。

图源：OpenAI官网

换句话说，对于电商中重复性极高的工作，ChatGPT随着模型的迭代能够越做越好。但对于过度依赖人的思维、经验的工作，ChatGPT很难进行训练，更深层来看，即使ChatGPT想要进行训练，其训练数据来源和训练周期也是存在不确定性。

三、“人机大战”仍在持续 事实上，人和“机器人”相比，其最大区别在于人本质上是一种情绪化极高的动物。在部分行业中，使用机器人代替人类的确有诸多利好。

以酒店管理行业为例，一般来说，一家星级酒店若要做到极致服务，其客房和员工的配比为1：1.2，这就决定了星级酒店为典型的重人力行业。但由于酒店日常的工作杂、乱、多，其必然会引发员工情绪的不满，进而影响到酒店员工服务的质量。因此，若是在酒店管理过程中使用智能机器人代替人的话，这在降低人力成本、减少酒店内耗的同时，也能够提高酒店的服务质量。

但和酒店管理不同的是，在整个电商交易环节情绪化有时会高于理性化，并影响到电商交易售前、售中、售后等环节。

在售前环节，固然ChatGPT在文字/图片方面有着强大的能力，但不同平台的用户属性，也决定了商家不可能完全使用ChatGPT的文字和图片。李亮告诉我们，比如拼多多平台的主图不需要整的特别高大上，类似于一些“几包几毛”、“支持仅退款”等看着很low的主图，但点击率却很高。但反之，这些主图在京东平台则无法使用。

图源：拼多多

同样的问题是，在对于商品关键词的描述上，ChatGPT描述的商品文案看似很好，但若不能精准覆盖商品的核心关键词，基本上也不会有什么转化。更大的问题是，若商家在主图和文案表述上，全部采用ChatGPT的，这不但会让自家产品核心卖点无法展示，也会容易让用户产生审美疲劳。

在售中环节，比如说，虚拟主播是这两年颇为火的一个概念，但不少商家却反馈使用虚拟主播的效果整体一般。李亮接着表示，去年自己公司在运营淘系电商期间，就使用过虚拟主播。诚然，虚拟主播在商品讲解方面、7*24小时不间断直播方面确实很有优势，但它无法调动直播间观众的情绪，更别提后续的下单转化了。

如李亮所言，我们反过来思考一个问题，抖音直播为何能在短短几年的时间内GMV不断上涨呢？这其中固然有价格因素、用户时长因素，但本质上抖音直播还是在借助直播间所打造的氛围、激发用户的情绪、最终完成交易，这也是为何抖音很多直播间主播特别热衷于使用“库存有限”、“商品仅剩几单”等话术的原因。

在售后环节，智能客服在电商行业已被运营多年，但很多公司依然会保留人工客服。从事多年电商客服的李丽告诉我们，人工客户和智能客服相比在于，人工客服能够基于在和客户沟通过程的语音、上下文意思来推测客户大致的情况。若纯使用智能客服，无法推测当前客户的语气和情绪状态，纯粹的安抚，反而还会起到相反的效果。

但需要指出的，若是后续ChatGPT和人类一样有着各种情绪，这必然引发人类新一轮的恐慌。要知道，自从ChatGPT展现出推理能力后，就已引发业内的担忧。

在刚刚过去的3月29日，未来生命研究所公布一封公开信，呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统至少6个月。目前这封信，已有包括马斯克、辛顿、马库斯、图灵奖得主约书亚·本希奥、《人工智能：现代方法》作者斯图尔特·罗素、 苹果公司联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克、Stability AI首席执行官埃马德·莫斯塔克等业内1000多名科技领袖和研究人员的签名。

因此，ChatGPT想要真正让电商行业迎来一轮大失业，估计仍有很长的路要走。

至于是“抢饭碗”还是“造饭碗”也有待验证，不过从以往的技术更新来看，一项新技术出现后多数会造出更多新的“饭碗”。无论是技术研发本身，还是其辐射效应推动其它行业的发展，都会带来新的岗位和机会。

*本文基于公开资料撰写，仅作为信息交流之用，不构成任何投资建议

作者：归去来；编辑：唐飞

原文标题：ChatGPT挺进电商，打工人慌了？

来源公众号：价值星球Planet（ID：ValuePlanet），发现公司价值，讲述资本故事

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事实证明，互联网大厂不会让自己错过任何一个风口。今年以来，各大互联网巨头借着ChatGPT的高热度，吹响了进攻生成式AI赛道的号角。 百度开启对标ChatGPT的大语言模型“文心一言”产品的邀请测试；腾讯AI Lab推出3D游戏场景自动生成解决方案；阿里宣布将

今年以来，各大互联网巨头借着ChatGPT的高热度，吹响了进攻生成式AI赛道的号角。百度、腾讯、阿里都不同程度地投入到生成式AI产品的研究之中。未来的生成式AI赛道，会是怎么样的战况呢？

事实证明，互联网大厂不会让自己错过任何一个风口。今年以来，各大互联网巨头借着ChatGPT的高热度，吹响了进攻生成式AI赛道的号角。

百度开启对标ChatGPT的大语言模型“文心一言”产品的邀请测试；腾讯AI Lab推出3D游戏场景自动生成解决方案；阿里宣布将全力投入生成式AI大模型建设并提供算力支撑。其实往深了说，这些大厂们不只是单纯的“追风者”，更是嗅觉灵敏的“逐利者”。

一方面，用户接受度相对更高的生成式AI场景多数为娱乐生活领域，与腾讯们擅长的商业场景契合度比较高，一定 程度上可以推动原有业务快速增长。另一方面，生成式AI与云计算关联愈加紧密，或将成为大厂云业务发展的加速器。

山雨欲来风满楼，互联网大厂纷纷躬身入局，伴随着生成式AI在各家战略布局中的权重越来越高，未来生成式AI赛道或是避免不了一场血战。

01 百度“文心一言”领跑 在今年的AI赛道中，百度可谓大出风头，其发布的“文心一言”在近一个月来备受市场关注。不仅百度给予这款产品极大的重视，部分业界人士也给出高度肯定，称其为“中国版ChatGPT”。

不可否认，从落地和声量来看，百度文心一言无疑是目前国内市面上成熟度和热度双高的生成式AI产品。

第一，生态搭建小有规模，跑马圈地胜算大。 众所周知，百度在国内AI领域有较大的话语权，追捧其相关AI 产品的企业不在少数，因此于百度而言，生成式AI生态的构建也是水到渠成之事。

事实也确实如此，百度在“文心一言”发布会就曾披露已经有包括互联网、金融、汽车、医疗、企业软件等相关的650家企业加入其生态。就渗透性而言，文心一言已经先一步形成优势，很大程度上为百度在生成式AI市场中圈地提前打了一个好基础。

第二，生成能力相对齐全，覆盖场景更广。 看国内其他企业推出的生成式AI，基本上是附着于主流平台上的一类功能，生成形式也较为单一。比如腾讯QQ中的AI编曲、字节的AI作曲工具“海绵乐队”，网易旗下LOFTER上线的AI作画功能“老福鸽画画机”等等。

比较之下，百度的文心一言不仅有独立的产品形态，且相比于此前的AI作画平台“文心一格”，其能力更加全面丰富，即具备了文学创作、商业文案创作、数理推算、中文理解和多模态生成五大能力，除了能用户对话互动、协助创作之外，还能高效便捷地帮助用户获取信息、知识和灵感。

第三，内部落地场景丰富，有更多的价值释放口。 据了解，百度计划将搜索、智能云、Apollo自动驾驶等多项主流业务与文心一言进行整合。这样一来，文心一言的产品价值将会得到更大释放。

一方面，文心一言本身的商业化渠道将被快速打通，变现潜力也将大有提高；另一方面，文心一言与百度其他业务场景融通，将会带动它们的发展往前多走一步，或是技术革新，或是产品迭代，或是商业版图的纵深。

放眼国内其他企业在生成式AI市场的进展，百度确实有足够的先发优势，但是从产品的角度出发，文心一言还未达到百度预想中的高度。正如百度CEO李彦宏在内测之后坦言：文心一言“不完美”。

确实，目前从市场反应和体验层面来说，文心一言所展现出来的能力确实还难与ChatGPT媲美，但从技术驱动和创新层面来说，文心一言对国内人工智能水平升级的带动作用仍值得嘉许。既然百度对目前的差距有着清醒认知，市场也不妨给予文心一言更多耐心以及更多攻克难关的时间。

02 腾讯BC两端并驱 本质上，生成式AI对生产效率的提升和用户体验的改善有着相当重要的作用。百度的文心一言深谙此道，且已有躬身实践的计划，无独有偶，腾讯也正努力尝试将此付诸行动。

在C端，助力旗下产品提升用户体验。 据腾讯官方说法，未来每一位用户都将拥有自己的人工助理，且若是效果好，有可能会将生成式AI纳入微信和QQ。

其实，腾讯有这样的打算并不意外。眼下，将AI能力融入应用中已经成为各家互联网大厂创新产品、提升体验，以求进一步增强用户粘性的惯用手段。比如今日头条、美团，包括腾讯音乐前段时间都跟风在应用内推出的AI绘画功能。

不过对于腾讯来说，旗下王牌应用微信、QQ的巨大流量池已经是傲视行业的存在，此番着重关注生成式AI与通讯业务的融合，或是想通过生成式AI 技术为通讯业务提供更加重要的补充作用，为其流量池加一层保障。

在B端，赋能开发者解决方案，提升开发效率。 目前，腾讯正试图在自己擅长的游戏领域验证生成式AI对B端业务的推动作用。

据悉，在2023游戏开发者大会上，腾讯AI Lab发布的3D游戏场景自动生成解决方案，可通过AIGC技术帮助开发者在短时间内打造高拟真、多样化的虚拟城市场景，大幅提升游戏开发效率。

在今年腾讯大力投入AI大模型的战略背景下，或许不止游戏应用，未来腾讯借力小程序或其他应用开发推进B端业务也大有可能。

毕竟腾讯一直都希望能够拉齐B、C两端的营收占比，但就现实来看，B端的收入与腾讯预想还差一段距离。据2022年年报显示，腾讯“金融科技及企业服务”收入占比为32%，而“增值服务”收入占比为52%。腾讯现在急于为B端变现找补，想必其非常乐见生成式AI与B端能产生更多的商业反应。

从总体战略来说，在2023年，腾讯的火力将会集中到“增效”上，生成式AI对业务的加持作用或将被重点审视。

据官方说法，腾讯正大力投入人工智能与云基础设施建设，将AI能力应用到更多的场景中，并且在训练基础模型方面会进行长期投资。也就是说，日后生成式AI在腾讯各项业务中应用的可能性非常多，生成式AI技术或会成为腾讯未来的重要增长动力。

03 阿里内外两手抓 和百度、腾讯相似的打法，阿里在这场生成式AI的游戏中，既要做“吃水人”，也要做“打井人”。

对内，构建好自己的AI预训练大模型。今年2月份，阿里达摩院向外界确认正在研发类ChatGPT产品，且目前已进入内测阶段。相比于百度的“文心一言”，阿里的确慢了一步，但结合其以往技术实力和数据资源来看，阿里在生成式AI领域或许依旧可期。

一方面，在前几年，阿里就加入了AI大模型的技术竞赛，积累的经验、数据颇为丰富。 2020年，启动中文多模态预训练模型M6项目，并推出3亿参数的基础模型；2021年，正式将具有万亿参数规模的模型投入使用。

另一方面，阿里AI在ChatGPT上的技术实力在市场中颇受认可。 IDC发布的《2022H1中国AI云服务市场研究报告》显示，阿里在与ChatGPT相关的多个技术赛道中都是名列前茅，其中在自然语言处理、智能语音、对话式AI的市场份额占比均为第一。

对外，为相关生成式AI产品提供算力支撑。算力优势一直是阿里决胜的杀手锏，据公开资料显示，阿里云在张北和乌兰察布分别建设有两座超级智算中心，其规模已超过谷歌和特斯拉，目前国内只有阿里具备支撑超万亿参数大模型研发的实力。

此番生成式AI成势，市场对算力的需求将会迎来新一轮爆发。若是阿里能准确抓住机遇，为市场中的生成式AI玩家做好算力支撑，或将助力其云业务进一步高速发展。

这些年，云业务在阿里的增长中肩负重任，所以在云计算和人工智能技术大融合的背景下，阿里更在乎的还是如何利用云计算的底层技术为新的科技浪潮提供支撑，让阿里云在头排位置上继续前进，以及进一步扩大收益。

04 生成式AI是块硬骨头 尽管百度、腾讯、阿里正努力在生成式AI领域中补齐功课，但现实挑战诸多，这条路它们可能走得不会太顺遂。

一来，像任何新兴技术一样，生成式AI现在的难关仍然是技术、市场相对不成熟。 在C端，生成式AI在聊天机器人、AI绘图等比较火热的场景中，仍旧存在版权限制、产品“鸡肋”等问题；在B端，目前尚未出现主流企业应用生成式AI成功出圈的案例。

无论面向哪一端端，BAT们在很多方面的能力还有待改进，甚至需要继续摸着石头过河，前进的道路仍未可知。

二来，赛道不乏种子选手，市场选择多，份额争夺战或会走向白热化。 生成式AI是新的技术范式，大部分企业都不甘心错过。现下，国内网易、字节等大厂在加快布局，国外微软、Adobe等大公司落地进度也在提速。BAT们被前后夹击，在生成式AI赛道中各大厂剑张拔弩，发展环境并不算友好。

三来，国内信任环境并不算友好。OpenAI前脚更新迭代出GPT4.0，百度后脚就上线“不完美”的文心一言，与ChatGPT正面比较相形见绌，难免会引发市场对国内相关产品的诸多质疑，甚至不看好。最直观的反应就是在百度发布文心一言之时，其股价跌幅一度超过10%。

未来摆在BAT面前的问题就是，除了可能面临诸多不确定性之外，其可能还要面对来自四面八方的质疑声，可以预想到它们未来的生成式AI道路难关重重。

就BAT实力和经验而言，它们有更多财力以及更完善的数据、算法等技术可以为生成式AI领域注入发展动力，做出一款类ChatGPT产品并不难，但现在的重点并不是“是否做得出”的问题，而是“能否做得好”的问题。

毕竟不管BAT们愿不愿意，外界都会拿它们的生成式AI产品与ChatGPT相提并论。鉴于此，大厂们还是要尽量减少试错次数，以加强国内市场对ChatGPT的信心。就像腾讯目前对生成式AI的态度：“不求快，而求对”，想必日后BAT们亦是如此，在发展生成式AI更加求稳求好，相信接下来是骡子是马，时间会做出验证。

专栏作家

刘旷，微信公众号：liukuang110，人人都是产品经理专栏作家。海南三车网络科技有限公司董事长、购团邦资讯创始人、知名自媒体。

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近期，AI 有点火！尤其是GPT-4发布以来，围绕ChatGPT相关话题，只增不减。 站在全球第四次人工智能革命的风浪上，AR与AI成为了相辅相成、相互促进的关系，也成为企业转型的重要抓手。AR与AI的融合不仅利好产业发展，也正悄悄演变成产业竞争的新趋势，扩大

在ChatGPT、GPT-4等大模型应用出现之后，大量行业都围绕AI发展进行了相关讨论，部分产业也加快着与AI技术的融合速度。那么在AR产业中，AI技术的融合会为产品形态、产品功能等维度带来哪些变化？一起来看看作者关于“AI+AR”的解读和分析。

近期，AI 有点火！尤其是GPT-4发布以来，围绕ChatGPT相关话题，只增不减。

站在全球第四次人工智能革命的风浪上，AR与AI成为了相辅相成、相互促进的关系，也成为企业转型的重要抓手。AR与AI的融合不仅利好产业发展，也正悄悄演变成产业竞争的新趋势，扩大企业之间竞争的新维度。

AR的发展现状正处在什么阶段？AR+AI的融合给产业带来哪些变化？企业之间的竞争新格局会如何演变？处于后移动互联网时代，我们需要进一步打开视野扩大对新兴市场的探索。

一、AR眼镜的发展现状，硬件端备受关注 2022 年消费级 AR 眼镜的潜力逐步得到市场关注，国内诸多终端硬件品牌正式在各大电商平台发售消费级 AR 眼镜。例如，Nreal、Rokid、雷鸟创新、影目、TQSKY等都有新品发布。

由于消费级AR眼镜面临更多技术难题，如显示效果、舒适度与重量、续航、使用场景多方面取得平衡，因此受限于技术，AR一直活跃于医疗、教育、工业、军事等产业领域，并不被人人熟知。而 AR 作为智能手机后下一个划时代的终端设备，只有被消费市场接受，才算真正迎来春天。

业内一直期盼苹果发布的MR新品可以带动消费市场的发展态势，结果没等到苹果MR新品的推出，国内市场已经开始躁动。从 2021 年至 2022 年前三季度中国及海外AR 终端出货量来看，增长的主要贡献来自于中国，尤其在 2022年，中国前三季度出货量为 8.8 万台，同比增长 120%，海外出货量为 17.7 万台，同比增长仅为 9.3%。

AR 眼镜作为一个正在起步的行业，并没有完整而成熟的供应链体系，熟悉 AR 产业的人应该都了解，光学显示系统是 AR 消费眼镜的核心瓶颈之一。

越来越多的头部玩家也开始针对关键的光学、显示板块深度布局。例如苹果、华为、小米、OPPO、Vivo等国内外手机厂商，除此之外，互联网巨头Meta、微软、谷歌、腾讯等也通过收购布局硬件。

据VR陀螺统计，2022年发布或上市 42款 AR 眼镜，其中有14款 AR 眼镜的光学技术采用Birdbath，占比33%；10款 AR 眼镜采用衍射光波导技术，占24%；4款 AR 眼镜采用阵列光波导技术，占21%。

VR陀螺收集整理

Birdbath技术拥有50°的视场角、较小的体积、高色域和高对比度，其产品镜片薄、重量轻，与普通眼镜形态相似，是目前被采用最广泛的光学方案，但其光线透过率较低，双折射光反导致效率只有10%，产品亮度通常较低，室外的显示效果有待提升，所以通常会通过增加墨镜片遮罩的方式来提升显示效果。

衍射光波导技术具备成像技术好，量产经济性高等优势，被视为下一阶段AR眼镜理想的技术路线，近年来已有搭载多款AR眼镜落地。如微软HoloLens 1和HoloLens 2、OPPO Air Glass与OPPO Air Glass 2、Magic Leap、李未可Meta Lens 等均采用衍射光波导显示方案。

在光学显示方面，AR硬件光机显示主流方案主要以 Micro-OLED 为主。在 2022年发布或上市的42款AR眼镜中，Micro-OLED 的应用比例高达60%；Micro-LED 也有应用比例也有所提升，达12%；LCos/LCD 投影显示正在逐步退出市场。

VR陀螺收集整理

Micro-LED 的特性可以与光波导方案产生较好的互补搭配，被视为有望超越OLED，成为终极显示技术。据悉，苹果正在为其设备投资 Micro-LED 技术，包括Apple Watch。

近年来，企业与资本市场入局 AR 硬件端的趋势越来越明显，AR的发展路径也更为逐渐清晰，叠加 AI 技术越来越成熟，结合 AI 打造软硬体系一体成为了企业稳固市场的一大标点。

二、无AI，不AR！AR+AI时代已来 不只游戏，5G 正扩大 AR+AI 的应用

提到 AI，让人首先会想到的是游戏生态的变革。

确实，自 Chat GPT-4 发布以来，游戏创作相关信息的热度一直处于被高度关注的状态，但游戏更像AI变革的 1.0 版本。

随着AI技术不断进步，数据、应用场景变得越来越丰富，AI应用会逐步从创作的1.0 阶段转向智能化管理，数据化分析，智能协作的2.0阶段，并向企业数字化转型的3.0 阶段发展推进。

ChatGPT 再次让业界看到了实现通用人工智能的希望，同时也让我们相信大模型与生成式 AI 正以前所未有的速度改变世界的规则。

而 AI+AR 服务的普及则需要与 5G 连接，5G 作为下一代智能设备基础的通信标准，具备比 4G 快 20 倍以上的通信速度，在网络化空间中，要想实现高质量、沉浸式的显示效果，需要更强的算力，更稳定的网络体验，离不开 5G。

5G 的普及使得以前不可能实现的服务成为可能，未来 5G 更像是各行各业变革的底层技术，正如建房的稳固地基，在其上方可以选择筑造各式各样的房型。结合 5G+AI+AR，将会使得增强现实的应用更广阔，孵化出成千上万的商业机会。

目前国内已有部分企业采用 5G+AR+AI 技术推行行业解决方案。例如杭州灵伴科技 5G+AR+AI 石化方面的解决方案，以 5G+AR+AI技术作为支撑，助力石油行业数字化转型；亮亮视野 AR+AI，结合增强现实与语音助手的技术支撑，改善听障人群的信息的获取；谷东科技通过 AR+AI+DT 的呈现方式，打通数字空间与真实空间的屏障。

在零售行业，由AI驱动的AR已经开始场景化应用。如在商店购物时，根据用户的需求定制产品的虚拟陈列室。在电信通信领域，虚拟会议室中，通过使用AI技术增加摄像头追踪功能，可以将焦点集中在正在讲话的人身上。

预计人工智能将成为未来几年推动 AR行业向前发展的引擎，5G将会使得增强现实的应用场景变得更为顺畅，让真正稳定的毫秒级实时数据同步变得可能。但值得一提的是，5G与AI的到来，会加剧AR产业的竞争，悄然打开AR产业融合混战模式。

三、AI助推，AR千亿市场正爆发 AI 可分为生成式 AI 和分析型 AI，其中分析型 AI主要在给定数据的情况下，通过分析找出规律和关系，并在此基础上生成报告或给出建议。例如通过追踪客户行为以刻画用户画像，并基于此进行个性化推荐，实现精准营销。

生成式 AI可以通过学习已有数据和信息生成多种形式的新内容，在创造性工作的领域进行应用，具有算法、语音模型的进展以及运行必要计算的更强大的处理能力。目前生成式 AI 的应用主要包括生成文本、图像、对话、音视频、代码、3D 等。

图源：网络

分析型 AI 在业内已经获得较高的商业价值认可，生成式 AI 发展使得产业进入了另一个新高度。像以ChatGPT为代表的生成式AI便被视为人工智能发展领域的一大里程碑，有力地持续推动这一波AI技术高潮的发展。

AR 基本原理是指设法将数字和三维 ( 3D ) 与个人对现实世界的感知相结合，可以以多种形式提供，如智能手机、平板电脑和眼镜。

以AR眼镜为例，AR眼镜的图像需要在现实世界影像的基础上进行叠加，对3D虚拟影像进行辅助渲染、定位，对现实世界画面进行捕捉、分割、识别，并使用AI对两者间的关系进行景深判断、位置判断、距离判断，以达到逼真的互动效果等等。

借助AI技术的更强大感知和识别能力，AR将实现对场景环境、物体、人物等更加精准的感知与识别，进一步实现虚拟信息与现实世界的完美融合和无缝连接，体验真实感和内容的数量、应用范围也将随之获得爆炸式提升。

按以下部分具体场景为例：

1）AI+AR：推进虚实交融，增强用户体验

迄今为止，AR眼镜中的3D模型基本上是手动创建，而生成式AI则可以快速构建AR眼镜中的3D模型。以零售行业为例，随着数字技术的发展和应用，购物体验沉浸化成为电商领域发展的方向。

AI 正加速商品 3D 模型、虚拟主播乃至虚拟货场的构建，通过和 AR、VR 等新技术的结合，实现视听等多感官交互的沉浸式购物体验。

宜家在 2017 年就用苹果的 ARKit 技术推出了AR看家具的功能，让用户可以根据不同的光线调整阴影和还原三维立体效果，存货中的 2000 多件家具都可以被加到 app 中即时查看效果。

在文创市场，AI+AR的应用也得到了极大关注。国内诸多企业已经有了实际的落地方案，例如前往一个美食城市旅游，可以不用费心查询攻略，直接透过AR程序，观看关于当地美食文化的AR动画。再结合AI大数据技术，程序会根据你提出的要求及喜好等推荐适合的餐厅及景点。

2）AI+AR：转向AI生成内容，颠覆内容创作

精品化内容是AR产业发展的痛点之一，内容生态的繁荣将会推动行业的实质进步。目前全球内容创作者的身份正在快速发生变化，中国各大游戏工作室及头部企业正在大力投资AIGC或AI生成内容，引发了一波新型数字内容产业趋势。

例如，参与内容创作这个领域的创作者不仅包括艺术家、设计师、建筑师，还有 Google 在内的科技公司。创作者用来进行视觉与艺术创作的工具也发生了巨大的改变，3D引擎的计算机技术正成为内容创作的工具。

其次，在文本创作识别和翻译中，AI 会将阅读图像中的文本，翻译成适当的语言。同时AR将翻译后的文本叠加到物理世界中，增强虚拟世界的体验。就像如今AI创作画作一样，将AI技术延伸到三维场景中，指出你想要的场景，都可以被实现。

AR创造的虚实融合场景，恰似一个脱离固有屏幕束缚、可以任意创作的数字化空间。借助更先进的技术与设备之间的连接必将迸发出更多创造力。

3）AI+AR：提升渲染精度和效率

当下，随着应用场景的越来越精细化，对底层算力的资源量、灵活性等都提出了更高要求，渲染技术本身以及算力基础设施都成为了关键技术。

但精细度逐步提升，高质量的渲染效果和时间成本往往难以兼顾。针对这一现象，业内头部企业纷纷布局AI渲染，例如字节跳动便采用了AI渲染的方案，基于AI和离线渲染技术，加速渲染过程，提升渲染质量，降低影视级渲染的享用成本，甚至在手机端实现影视级渲染效果。

在GTC 2023大会上，英伟达也针对AI视频、图像生成、大型语言模型、图形渲染等推出了NVIDIA L40。

利用AI加速渲染是基于数据和神经网络训练方法形成的自动化的材质生产链路，具有高度还原离线材质、速度快、且能够快速迭代的优势。目前，这一技术趋势已经初步显现，英伟达、Adobe等国内外各大公司都有关于AI渲染的布局。

4）AI+AR：辅助工业数字化转型

随着5G与AI技术的发展，AR科技的创新已经为传统产业企业加快数字化、网络化、智能化的改革进程按下了快进键。

疫情这几年，诸多中小型企业普遍面临困难，尤其在工业制造领域。不同于消费、游戏、娱乐等行业，工业生产对数据的精准性、实时性、一致性要求极高。在疫情期间，不少企业发现原来以人力为主解决的问题变得困难。

一部分企业开始考虑赋能AI+AR来解决工业生产的问题，最常见的就是通过AR与人工智能技术的融合应用，起到预防出错的作用；其次通过AR交互的方式可以指导、协助现场人员快速诊断产品故障所在，更快速、更高效地提供售后服务与产品运维；再次应用于员工培训，帮助企业尽可能缩短新员工培训周期。

AI+AR可以帮工业数据连接与展示，而5G的发展也可以有效解决数据传输卡顿的痛点。

据华为与第三方的洞察数据显示，预计到2025年，AR市场空间将达到3000亿美元，用户规模将达到12亿。而根据沙利文报告显示，预计2025年全球人工智能的市场规模将达到1218亿美元。

站在千亿级蓝海市场下，会看到越来越多的玩家涌现，但如何构建符合市场需求的硬件，创造精品的内容仍是企业必须考虑的核心所在。

四、AI将会成为AR产业竞争新维度 企业之间的竞争永无止境，对于AR产业来说，处于刚起步期，竞争气氛无处不在。但是对于一家企业来说，只要掌握了核心的发展趋势，在降本与应用层面不断提升实力，也自然会在一轮又一轮的洗牌中留下来。

从公开信息来看，部分明星级AR企业已经在逐步加大AI方面的投入与应用。一方面，AR应用场景落地的诉求必然会逐步增大，尤其是在技术不断更新，产业链不断成熟下，如何通过“内容”及“应用”来实现企业竞争力提升被视为关键因素。

而AI作为新兴的智能应用工具，正在成为企业差异化竞争的重要抓手。

正如同“创新扩散理论”一般，优先应用新技术的企业一般会成为行业的佼佼者，而追随脚步的企业，则面临被边缘化的局势，逐步走向只能依赖大势才能分得一杯羹的趋势。当势头消逝，洗牌的风险或会大面积降临。

另一方面，随着AR市场规模及出货量不断扩大，产业相关数据也会随之不断丰富，AR应用场景的理解会不断深刻。依据市场需求拓展和深化AI应用，AI+AR的应用已经在工业领域相对成熟，正逐步向C端及企业智能化管理转变。

如今，无论是需求层面还是供给层面，AI在AR产业的应用正在逐步渗透，从零售行业、美妆到工业领域，从智能化数据化管理到保障应用安全， AI都将会有利解决AR产业发展的痛点。

五、结语 正如扎克伯格所言： 充分结合AI技术，将是未来AR/VR发展的重要一环。

在5G与AI等前沿技术的快速发展下，叠加新一代AR智能设备的研发创新，AR生态链逐步完善，会成为推动传统产业变革，构建数实融合一体的重要推动力。

随之而来的产业竞争格局也会发生新的变化，企业对市场份额的争夺会变得更加激烈，一家独大的现象会越来越少。同时，成本管理仍是企业发展的核心，保持企业持续增长发挥着重要作用。

参考资料：

《创业邦：2022 年 XR产业投资报告》 《Appen：增强现实和虚拟现实人工智能数据》 作者：VR陀螺 元桥

来源公众号：VR陀螺（ID：vrtuoluo），XR行业垂直媒体，关注VR/AR的头部产业服务平台。

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