年初大模型火爆的時候，我們就說過，大模型在價值形成與商業出口等方面有待探索，企業不必要跟風做通用大模型，而應該探索具有中國特色的大模型應用體系，與產業結合、場景結合。

目前來看，大模型走向行業，已經凝結為共識。并不是我們多有先見之明，而是AI技術的產業化，要遵循一定的發展規律，大模型也不例外。

歷史上的兩次AI浪潮無不說明，一項新技術必須在廣袤的產業空間中完成價值轉化，才能變為產業革命。以傳統機器學習、小模型為主流的AI創業1.0階段，AI算法公司往往要經歷三步：第一步，技術和模型能力達標；第二步，與場景進行實驗性結合，產生一些典型案例和示范應用；第三步，通過工業化生產、規模化落地，完成投入回收，并指向商業成功。哪一步做不好，都會阻擋AI產業化的步伐。

大模型的到來，推動AI進入2.0階段。但想靠大模型取得商業成功，該邁過的門檻“一個也不能少”。

有大模型，只是萬里長征的第一步。那么，誰將大模型的技術價值往場景、產業去推進呢？

12月19日，容聯云在“未來生成式——大模型應用升級新品發布會”上，正式發布基于自研赤兔大模型的全新產品品牌【容犀智能】，以及基于大模型能力構建的生成式應用【容犀Copilot】。

(容聯云產業數字云事業群副總經理 孔淼)

堅持聚焦于場景，將自身在智能營銷領域的行業優勢“高壓強”釋放，是容聯云的大模型行動指南，使其成為大模型“場景革命”的先行者之一。

在大模型必須深度下沉、擁抱行業的關鍵節點，容聯云也成為一個很好的觀察對象，讓我們進一步思考：大模型應該如何邁過產業AI的第二道“場景門檻”？又能否順利邁過第三道“工業化門檻”，抵達商業成功？

大模型下沉時刻，誰能打響“場景革命”第一槍？

目前，行業和企業對新技術的認知，已經從“要不要用AI”，變成了“怎么用好AI”。企業在應用AI到底更關注什么？可以從傳統深度學習為主的AI 1.0階段，找到一些答案：

一是不知道AI怎么用。上一階段的AI落地場景有限，主要以CV計算機視覺技術為主，出現了“工業AI就是質檢”、人臉識別算法公司扎堆做安防等情況。可落地的市場競爭白熱化，而大量業務場景怎么跟AI結合，又是一片空白，真正能把智能化用好、達到收益的公司很少。

二是覺得AI不好用。理論上說，通過AI的理解、分析、決策能力，可以為企業提質增效。但是此前AI算法模型的泛化能力比較低，落地效果就不理想。比如我們曾采訪過一家制造工廠，通過智能攝像頭和AI算法進行無紡布的瑕疵檢測，生產線上的產品更換一個顏色，原本的算法性能就會下降，無法精準識別。

三是覺得AI太貴。產業AI需要對行業、具體客戶、業務理解有較高的深度，而懂算法的不懂業務、懂行業Know-how的不懂產品技術，是一個普遍存在的現象。上一階段的企業智能化，往往是讓AI科學家、算法工程師、產品經理等到一線去，一個場景一個場景地調研、了解，一個模型一個模型地訓練、開發、迭代。這種“人拉肩扛”的模式，不僅前期投入成本高，后續還需要高昂的人力、金錢、時間成本去維護，對企業來說，投入產出比不高。

由傳統深度學習主導的企業智能化，已經進入到了某種瓶頸，而大模型的到來，帶來了破局的可能性。

技術邏輯上，大語言模型強大的理解生成能力，可以與企業業務流程中大量存在的文本任務相結合，技術落點更多、價值更高。同時，大模型的泛化能力，一個底座調度多個小模型，可以減少重復訓練調參的開發工程量，成本更低。這一高一低，就可以給企業做智能化帶來更高的效益回報。

聽起來很美好，但怎么把大模型跟實際業務相結合，發揮出好的效果呢？目前業界的共識是，需要更精細化、更聚焦的行業大模型。這就是大模型產業化的第一步：“模型能力達標”。

今年7月，容聯動發布面向垂直行業的多層次大語言模型——赤兔大模型，推出了更適合行業、更精細化和聚焦的智能化產品，邁過了“模型能力達標”的門檻。在此之后，“赤兔”并沒有停止奔跑，又進一步搶跑“場景革命”，在歲末年初，邁過了“與場景結合”的第二道門檻。

邁過“場景門檻”，容聯云使出“三級跳”

可能有人好奇，為什么是容聯云？簡單說明一下，容聯云在SaaS服務與營銷這個行業里耕耘很多年，經歷過深度學習和大模型兩次技術浪潮，一方面有多年行業AI研發和應用部署的技術經驗，同時服務過上萬家客戶，有著與行業客戶磨合的經驗，充分了解客戶的業務流程。

用一句技術人愛說的話來總結：容聯云手中有“錘子”，也知道“釘子”在哪兒，需要以什么力度砸下去。所以，容聯云能夠率先把大模型深深嵌入到業務場景中，也就不足為奇了。

我們可以將容聯云進入場景的“三級跳”，總結為大模型下沉的“方法論”：

第一跳，明確目標場景。

拆解容聯云此次發布的、基于赤兔大模型的全新產品品牌【容犀智能】，產品矩陣包括了容犀AICC、諸葛IO、CDP、CEP、容犀Copilot等，是目前金融數智化營銷場景中，企業用戶需求普遍非常旺盛的產品矩陣。

據了解，容聯云對大模型落地哪些能力，做了很多取舍。比如原本想用大模型實現多輪對話的識別，讓智能客服機器人更像一個真實的人，但算了一筆賬，發現算力成本在短期內沒辦法解決，是企業客戶很難接受的，所以暫時放下。再比如，企業希望解決行業數據怎么分析，分析之后怎么決策的問題，涉及很多行業知識和know-how，目前大模型還難以達到企業所要求的質量。

現階段，容聯云在銷售和客服的場景里面，找到了一個更恰當的答案——打造場景化客服助手。主要包括電銷輔助、在線客服輔助、企微輔助、智能文本機器人、AI智能陪練等。針對垂直領域的特有場景，可以提供更加聚焦、專精的產品，比如金融領域的分期挽留助手、薦卡挽留助手、投訴安撫助手等。通過銷售和客服工作的自動化、智能化，幫助企業提質增效。

不難看到，容聯云做大模型，不是“技術本位”，而是“用戶本位”，從客戶的業務場景出發，回歸業務本身，著力解決企業的痛點。這是大模型走入行業的前提。

第二跳，模型組合發力。

大模型也意味著大算力、大數據、大參數，會給企業帶來額外的成本，是不是所有場景都需要大模型呢？能不能用小模型來做？是很多企業現實關心的問題。通過大小模型配合，構建最適合業務規模的AI底座，可以讓企業智能化的投入產出比最優，這才是一個更容易落地的模型體系，也是容聯云正在做的。

大小模型在業務場景中的角色和能力各不相同，因此，對它們的任務分配和調度也大有講究。比如，在離線場景中，任務相對比較簡單，對算力的需求不高，就可以由小模型來執行特定任務。

此次推出的容犀Copilot，集“全鏈路數據+大小模型+分析洞察”于一體，在每一次的服務與營銷場景中，會實時根據企業與客戶產生的會話數據與業務數據，結合“聚焦客戶聯絡全場景的大小模型”與“會話洞察”能力，產出最佳溝通策略，成為銷售和客服的實時AI領航員。

通過合理的模型組合，減少企業智能化的綜合成本，就能將大模型產業化向前推進，把技術價值落到實處。

第三跳，優化產品能力。

優秀的工程能力，是大模型乃至整個AI落地的關鍵。舉個例子，容聯云服務過的客戶來自不同行業和領域，業務規模各有不同，數字化水平也參差不齊，需要結合企業的實際情況和智能化需求，提供個性化的解決方案。再比如，有的企業對數據隱私安全非常看重，不希望數據上云端訓練，這就需要將大模型“硬化”，進行私有化本地部署。

企業智能化的實際需求，對大模型服務商的產品化、工程化能力，提出了非常多元、全面的挑戰。對此，容聯云做了軟硬產品的“兩手準備”。

軟件產品上，通過容犀智能的四大模塊：容犀AICC、容犀Desk、諸葛IO/CDP/CEP、容犀Copilot，向下銜接著容聯云的數據和AI能力底座，向上支撐著各類場景及AI應用，可以提供端到端的解決方案落地能力。硬件產品上，容聯云正在研發的容犀赤兔一體機，有望解決企業客戶對安全可控、信創、開箱即用等需求。

從場景到產品，容聯云的“三級跳”，跳出了一條清晰的大模型價值轉化路線圖，也為企業以最高效率、最優投產比實現智能化，提供了方向。

商業成功，大模型與容聯云的下一站

AI 1.0時代，一些國內AI“獨角獸”的技術能力并不遜色，甚至領先全球，但由于無法大規模應用，導致技術投資難以回收，阻礙了商業化進程。我們都不希望大模型“重蹈覆轍”，那么問題來了，大模型的商業成功，究竟該怎么實現呢？

要給大模型商業化找一個參照物，可能就是容聯云此前深耕的SaaS市場。我們知道，SaaS是一個需要放長線、不斷積累增量、等待規模爆發的長程賽道，靠的不是“一步登天”，而是務實、耐心、穩扎穩打。

或許是受既往的基因和經驗影響，容聯云在大模型賽道的氣質，也是比較獨特的，不追一時的風口，而是務實地深入業務，編織了一條商業成功的“安全繩”。

之所以說是“安全繩”，是因為容聯云接下來的大模型策略，能夠行之有效地守住商業版圖，建立競爭壁壘：

策略一，抓住核心優勢。容聯云做大模型，不是全面開花，而是以自身擁有深厚積累的營銷和客服場景為主，通過溝通智能、數據智能、鏈路智能等重構企業面向內部和面向外部的多元化應用，更容易收束投入，同時有效完成商業轉化。

（北京華為云CTO 丁晨）

策略二，聯合伙伴力量。企業智能化，是一個產業鏈環節多、交付周期長、客戶需求多而散的領域，往往需要以中大型解決方案的形式完成，單打獨斗比與伙伴同行的風險更高。目前，容聯云與華為云達成深度合作，打造云上客服聯合解決方案，后續還可以為行業客戶打造定制化、易部署、多種數字化產品組合的解決方案，充分滿足和支撐企業數字化轉型，在企業市場中建立更大的競爭力。

（容聯云數字智能云AI產品專家 劉倩）

策略三，拓展增量市場。和很多被動出海的企業不同，容聯云是中國智能客服SaaS出海的先行者，很早就開啟海外市場的布局。目前，容聯七陌在日本和東南亞已累計服務上百家客戶，并計劃在未來推出更多AIGC的智能交互應用。在今年三月份推出的AIGC智能交互應用，為緩解日本市場人力資源緊缺的問題，提供了對應的解決方案，預計會帶來比較明顯的增幅。不難看到，在廣闊的全球市場，挖掘大模型的商業空間，容聯云具有競爭力，也是其商業成功的保障。

清楚地知道自身的優勢，并凝結成一條商業成功的“安全繩”，容聯云也有望率先走通大模型的商業化路徑，在新一輪的AI產業化浪潮中搶占先機。

場景革命和商業成功，是產業智能向深處發展的必要條件，也是大模型價值沉淀與轉化的必經之路。先人一步的容聯云，正在讓大模型的技術價值真實凝結，將AI的產業空間向前推進。