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2024年12月28日，笔记侠
举办的“第五代企业家互生论坛暨柯洲和他的创业者朋友年度演讲”案例系列。
第
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篇深度好文：3157字 | 10 分钟阅读
傅盛是一个天文爱好者，他说：
“对于天文爱好者来说，我观察宇宙，即使只能看到微弱星光，也需要利用这些信息构建宇宙的图谱。”
作为一名创业者，每天都会接触大量不同信息，而区分这些信息的能力，显得格外重要。
傅盛是如何构建自己的创业图谱？
傅盛一开始选择的是PC互联网，在某种程度上是被逼无奈的选择。
2000年正值互联网泡沫破裂之际，他选择互联网行业是因为其他选项有限，并且对互联网行业充满兴趣。
我采访时，他和我说:
一个人能取得显著成就，通常有两个原因，一是被迫无奈，二是拥有远大的梦想。他曾经与张一鸣讨论过这个问题，当时张一鸣并没有所谓的远大梦想，最重要的是被环境所迫。
到了移动互联网时代，他之所以选择海外市场，同样是出于被迫。当时面临对手各种手段的阻止，当意识到国内难以取胜时，便开始寻找新的出路—开拓国际市场。
这是傅盛的第三次选择，是主动为之。2017年，他主动选择：公司朝人工智能AI大方向发展。
第三次选择，除了自己喜欢和能力圈，还有一个非常重要的原因，人工智能是一个值得投资的底层技术领域。
他为什么会选择人工智能中的机器人？因为市场永远需要人机共存。
他相信，
未来，机器人走进千家万户将是必然趋势；
未来，机器智能与人类智能达到同等水平的时刻终将到来。
这就是他第三次选择战略方向时，在思路上的出路。
那么，他在行动上有做了哪些出路？
主要有两点：
第一，回到一线，打造AI机器人；
面对问题，傅盛首先从自身寻找原因。在AI领域遇到困难时，他意识到仅仅依靠一线的努力是不够的。因此，当ChatGPT出现并引领新一轮的技术革新时，他决定再次回到前线，亲自参与到项目中。
傅盛说
AI是机器人的大脑，在AI出现之前，机器人没有大脑，我们所谓的机器人都是自动化的机器。
比如在生产线上，机械臂在来回跳动，但它背后的代码已经被预设好，生产线上的车几点几分几秒到这，这个地方正好会有螺丝，一个机械臂就会朝这个位置扒拉转一下，尽管它根本不知道有没有螺丝。
傅盛认为
如果没有AI作为前提，机器人无法走出工厂。
如果没有
AI
作为技术支持，机器人永远只是自动化，而不具备智能化的特性。
没有AI的机器人，一板一眼，什么时候出现一个东西，它去转一下。
2017年，当傅盛提到以人工智能为基础的机器人公司，当时许多人和投资人都听不懂，认为机器人是做机械结构的，为什么还要搞人工智能？当时他就认为这两者就好比一个是大脑，一个是身体。
今天的机器人特别是具身机器人是如此火爆，因为AI出现了大语言模型，具备逻辑推理、决策能力。
尽管现在这一概念已经被广泛接受，但是傅盛仍然认为还有许多技术问题需要解决，特别是在构建一个坚实的基础框架方面。虽然大家对这个框架的可行性持乐观态度，但要实现它，就像大厦一样，需要做许多细节事情才能逐步走进现实，这恰恰是最难的地方。
第二个关键行动，打造符合不同规模企业落地的AI应用。
傅盛提出了一个AI信息化段位的概念：
首先，青铜级别的企业仅仅要求员工使用基本的AI模板，这是接触人工智能的起点。
接着，数字员工的出现标志着黄金级别的到来，这需要与企业流程深度定制，因为不同企业的流程需求各异。
很多大型模型厂商宣称只需一键点击即可创建数字员工，但实际情况远非如此简单。就像新员工需要经过培训才能胜任工作一样，数字员工也需要深入了解公司的流程和需求。
然而傅盛看来，AI为企业带来的最高价值在于其能够帮助企业做出经营决策，比如推荐新产品或找到财务费用中可削减的部分。这就是王者段位的核心所在。
傅盛开发一系列AI解决方案，为了帮助不同企业做好AI的应用落地，实现AI王者段位！
首先，人类不擅长处理大量的文本阅读和总结工作。
其次，AI在编写代码方面的能力非常强。
最后，AI在做出决策时不会受到情绪或个人偏见的影响。这使得AI成为分析经营决策的理想工具，因为它能够提供无盲点、无个人倾向性的建议报告。
在傅盛看来，不同规模的企业应该根据自身情况，应该选择合适的方式来拥抱AI技术。
前段时间，傅盛经常利用晚上的时间与GPT4.0交流半小时左右。他发现，当GPT4.0将语音和视觉功能结合起来后，所能完成的任务范围大大扩展了。
比如，猎豹已经能够帮助他们的合作伙伴，让每位加盟店店长每天早晨都能了解到前一天店铺运营状况的详细报告。过去要做到这一点非常困难，但现在有了大型语言模型的帮助，只需将所有相关数据输入进去，就能自动完成预测分析。
猎豹内部有一个系统专门用来统计销售人员与客户的沟通情况。这个系统记录了拜访客户的次数、时间以及发送给客户的资料等信息。
有一天，程序员问系统，要预测下个季度的销售冠军。尽管系统并未直接接入销售数据，仅基于拜访记录和资料发送记录，AI就能够进行预测。
该模型分析后指出了三位可能成为销售冠军的候选人，而这三人与上季度的前三名非常接近，证明了即使在缺乏具体销售数据的情况下，AI也能做出相当准确的预测。
这正是辅助决策的一个生动例证。
此外，过去填写销售周报时存在不认真的情况，需要仔细审查才能发现问题；而现在可以直接识别出经常敷衍了事的员工。
