Blend，一家领先的人工智能解决方案提供商，今天宣布收购领先的应用人工智能公司nuvu，以持续扩展Blend在全球范围内的“世界领先”能力。{ width=60% }

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Blend收购nuvu这一拉丁美洲领先的数据工程公司，极大地增强了其为全球F500企业客户提供先进人工智能解决方案的能力。nuvu由100名高技能专业人员组成，在过去10年中积累了丰富的实践经验，为哥伦比亚和整个拉丁美洲的顶尖公司提供服务。他们在多个行业中经验丰富，涵盖公共和私营部门。

nuvu熟练处理复杂的数据工程、人工智能、软件开发和云管理，提供量身定制的解决方案，为客户带来了巨大的成本节约和显著的收入增长。

此外，nuvu与AWS的战略合作伙伴关系，作为高级咨询合作伙伴和托管合作伙伴，正在努力成为拥有5项能力和超过150个认证的首要合作伙伴，进一步增强了他们提供尖端云解决方案的能力。这种合作使Blend能够向客户提供强大而综合的数据和云解决方案，巩固了其在行业中的领导地位，确保持续增长和创新。

nuvu首席执行官安德烈斯·巴兰特斯表示：“在与Blend团队会面时，很明显我们的共同价值观和专业技能很好地补充了客户服务和全球交付‘世界领先’的能力。此外，在Blend和nuvu的这一大跨越中，我们对以下事项感到非常兴奋：- 以扩展的规模为第一世界客户提供人工智能服务- 为我们在该地区的工程师和数据科学家团队创造有价值的增长机会，培育充满活力和创新的工作环境- 加入拥有1000多名人工智能和机器学习专家的全球组织。”

通过结合双方的专业知识和专注于产生影响力，Blend已经取得良好的发展，将为企业业务提供更加领先的解决方案。

Blend收购nuvu，这家领先的人工智能和数据创新公司，标志着其全球扩展和增长的一个重要里程碑。nuvu拥有出色的领导团队和大胆愿景和影响力的成功经历，成功解决了众多客户的复杂数据和人工智能挑战。nuvu的解决方案不断取得令人印象深刻的成果，提升了客户运营，并共同创造了价值。

随着Blend继续构建其“全球领先”战略，团队发现与nuvu在加速其能力和为企业业务提供先进解决方案的方面存在明显的协同作用。对拉丁美洲扩大支持的明显需求与nuvu的实力相结合，使这一合作伙伴关系对未来的客户来说是一个明显的胜利。此外，这一战略举措继续加强了Blend和nuvu与AWS建立的高级合作关系的互补性。

此外，认识到哥伦比亚富有的人才储备和激增的需求，Blend计划在这个充满活力的地区建立下一个专业服务团队。这一收购使Blend能够向其F500客户提供更加全面和复杂的解决方案，进一步巩固了其作为数据驱动业务转型的忠诚领导者的地位。

Blend的SVP工程Maximo Gurmendez表示：“我们非常高兴欢迎nuvu加入Blend。他们在数据和人工智能方面的专业知识与我们的增长战略完美契合，增强了我们与AWS的合作伙伴关系，并扩大了我们在拉丁美洲的影响力。我们很兴奋能够利用哥伦比亚的人才储备，增强我们向客户提供卓越解决方案的能力。”

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Stefanini集团是一家总部位于41个国家的全球科技公司，专注于数字解决方案，总年营业额达到10亿美元，新成立了位于密歇根州南菲尔德（美国）的AI卓越中心，该新项目专注于人工智能解决方案。{ width=60% }

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这家新中心将使该集团能够创新并创建最优质的人工智能工具，从而提升内部生产力，并满足该公司全球投资组合中客户的需求。

南菲尔德办公室有30名团队成员致力于AI解决方案，而Stefanini在全球各地有400名员工专门致力于开发AI解决方案。

Stefanini的创始人兼全球首席执行官Marco Stefanini表示：“Stefanini已经使用人工智能技术超过十年了，我们希望庆祝这项技术对我们团队、客户和社区产生的巨大影响。人工智能几乎触及我们业务的每个方面，我们很自豪地研发业内领先的解决方案，这些解决方案为人们解放出更多创造性工作提供了可能。”

新的AI卓越中心将作为一个空间，为Stefanini的合作伙伴、客户、员工和社区围绕AI进行头脑风暴和教育。随着南菲尔德办公室已经在全球范围内引领公司AI解决方案的发展，这一新举措是一个自然选择。

Stefanini北美和亚太地区数字业务与创新副总裁Fabio Caversan表示：“随着AI工具深入到我们业务的每个角落，我们看到了需要一个专门的团队来研究、测试和实施AI解决方案。我们的团队将全面专注于尖端AI研究，而不仅仅是生成式AI，创造针对每个行业的实用服务和解决方案，让我们的客户获得回报。”

Stefanini EMEA首席执行官Farlei Kothe表示：“我们已经与AI解决方案合作超过15年了，现在我们在美国有了这个专门的中心。我们很高兴开发的应用将满足我们客户的需求，因为我们已经注意到EMEA客户对AI的需求不断增加。”

Stefanini在纽约时代广场展示其AI解决方案

AI卓越中心是在7月16日AI赏识日启动的。

与此同时，在7月15日至21日期间，Stefanini将在纽约市时代广场的纳斯达克广告牌上展示其AI解决方案。

该公司将通过七个由AI工具完全制作的15秒视频，在世界上最大的舞台之一展示其AI解决方案的七个实际应用。该公司将从“/imagine”活动中调整案例，利用真实客户案例展示人工智能的转变力量，这种力量融入到我们的整个解决方案组合中。已提供完整的应用AI案例列表。

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公司推出了新的人工智能套件，赋予组织自动化IT运营流程的能力，实现更准确、数据驱动的决策，培育出色的客户体验科技
今天，自动化IT运营领导者ScienceLogic推出了Skylar™ AI。{ width=60% }

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Skylar在遥测数据和存储知识上进行推理，提供精确的预测、个性化建议和智能自动化，推动业务效率和创新。
Skylar AI是一个突破性的AI套件，利用生成式AI和无监督机器学习与人为操作培训模型相结合，彻底改变了IT运营的方式。通过自动化复杂的故障排除任务，Skylar解放了人类专家不必再花时间处理例行运营任务，为创新腾出更多时间。Skylar重新定义了IT运营（ITOps）的可能性，为出色的客户体验和前所未有的业务敏捷性铺平了道路。
ScienceLogic的首席执行官兼联合创始人戴夫·林克（Dave Link）表示：“我们站在一个新时代的边缘。技术创新的不断加速已经创造出了极其复杂的IT生态系统，远远超过了人类有效管理的能力。Skylar AI是我们对这一巨大挑战的回应。这是一个范式转变。通过利用机器学习和生成式AI的革命潜力，我们不仅仅是在解决今天的IT问题，而是正在构建IT管理的未来。Skylar不仅仅是反应；它预测、学习和演变。这不仅仅是渐进性的改进；而是一个将重新定义企业在不懈数字时代如何运营的飞跃，确保它们不仅跟上创新的步伐，而且推动创新。”
Skylar AI可以主动发现见解，筛选数据，并在问题发生之前指导用户到达对业务有影响的问题。它超越了简单地管理问题，通过三个主要组件从预测和预防问题之前的阶段开始：

• Skylar Advisor：一个AI顾问，超越了今天被称为副驾驶的AI助手的局限性。它主动提供丰富的背景见解、准确的预测和可行的建议，使企业能够在问题发生之前预防问题，优化资源，并在不依赖于持续人类专业知识的情况下推动创新。Skylar Advisor让所有级别的用户都能轻松对齐制度最佳实践，高效解决IT问题。
• Skylar Analytics：一组智能的无监督AI/ML分析，结合深度数据探索和可视化功能，让团队能够迅速推理关键和历史数据，迅速自信地做出战略决策。
• Skylar自动化根本原因分析（RCA）：用于应用和环境日志的实时根本原因分析，快速识别事件细节，显示关键日志行，简洁的语言摘要和推荐的操作，节省手动工作的几小时（有时几天）。
  “在支持企业增长的同时管理IT复杂性长期以来一直是一个持续的挑战，”休斯公司网络管理和可观测性资深总监卡尔·福斯伯格（Karl Fosburg）说。“ScienceLogic的开创性AI Skylar通过向IT运维引入先进的AI解决方案来解决这一问题。我们很高兴成为Skylar早期采用者计划的一部分。”
  这一公告是继五月推出Autonomic IT之后的最新动态，ScienceLogic的Autonomic IT是一种新颖的IT运维方式，使企业能够专注于创新、确保卓越的客户体验和通过创建成本优化、高效、可扩展的自主业务来推动收入增长。
  要了解更多关于Skylar和ScienceLogic行业领先的人工智能如何重新定义IT监控和管理，并实现Autonomic IT，请访问https://sciencelogic.com/platform/skylar-ai。
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Dr. Timothy Stenzel和Jerry Steiner加入顾问团队
领先的基因组学和精准健康风险投资公司Illumina Ventures今天宣布，Timothy Stenzel博士及Jerry Steiner已加入团队担任顾问。{ width=60% }

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他们两人将共同带来超过60年的分子诊断和农业企业领导经验。
Stenzel博士曾担任美国食品药品监督管理局（FDA）体外诊断办公室主任，拥有广泛的分子诊断、遗传学、肿瘤学和传染病方面的科学背景。在他在FDA的五年任期内，他以与多个利益相关者合作解决问题以确保患者获取可靠检测而著称。在进入政府服务之前，Stenzel博士曾在行业和学术界担任领导职务。作为Invivoscribe的首席营运官，他帮助推出了22多个新产品和服务，包括诺华公司药物Rydapt（米多诺辛）的FDA批准伴随诊断产品。担任Quidel公司首席科学官期间，他主导了他们的分子诊断事业部的创建，目前已有23多个获准产品并取得可观收入。Stenzel博士还在杜克大学医学院担任教职21年，并创立了其临床分子诊断实验室。在获得杜克大学微生物免疫学博士学位后，通过获得分子遗传学和病理学董事会认证，成为董事会认证专家。
“Illumina Ventures创始合伙人Nick Naclerio表示: “Tim在诊断行业各方面的经验的深度和广度将对我们在越来越复杂和变化的商业和监管环境中航行至关重要。我们还在致力于确定和支持下一代创新的诊断公司。”
Steiner先生曾担任孟山都公司的可持续发展与全球企业事务执行副总裁，对利用基因组学使农业更可持续的机遇和挑战有深刻的了解。他曾是将孟山都从化学公司转型为农业生物技术公司的团队成员，克服了复杂的监管、公共关系和商业模式挑战。他还曾在美国和欧洲担任产品和企业战略副总裁以及总经理等职务。
离开孟山都后，Steiner先生共同创立并担任CoverCress首席执行官，为中西部农民推广一种新的冬季经济作物，以保护土壤，随后于2022年成功将其出售。目前，他担任Pluton Biosciences的执行主席，这是Illumina Ventures的投资组合公司，利用微生物开发农业和气候可持续解决方案，并为其他数家私营公司提供服务。在他的职业生涯早期，他还是Celera Genomics领导团队的一员。
Steiner先生在威斯康星州的家庭农场长大。他在威斯康星大学获得农业经济学学士学位后，又在华盛顿大学圣路易斯分校获得工商管理硕士学位。
Naclerio博士表示: “Jerry对农业生物技术业务有深刻的理解，正在帮助我们找到能够利用基因组学力量使农业更可持续的机会。”“经验过基因组在人类医疗保健中产生的变革效果后，我们致力于找到能够以盈利方式应用相同科学和技术以帮助减缓和适应全球气候变化挑战的方法。”
“我们将继续丰富我们的知识深度和运营经验，与Stenzel博士和Steiner先生等业界思想领袖一起改善人类和地球健康。”Naclerio博士补充道。

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新的解决方案和支持是这家创新的RCM自动化公司非凡势头和广泛增长的最新指标
今天，人工智能驱动的收入周期自动化公司Thoughtful AI展示了其前进势头的一系列新闻，包括推出全球首个专门面向医疗收入周期管理（RCM）的完全具备人类能力的AI代理，出色的增长指标以及一笔2000万美元的新融资，其中由Drive Capital的Nick Solaro领导的A轮融资轮次参与了TriplePoint Capital。{ width=60% }

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“这笔投资将使我们能够重新投资于前沿的研发，取得我们旗舰RCM AI产品的突破性进展，雇用一流的技术人才，扩大我们的营销策略和运营，”Thoughtful AI联合创始人兼首席执行官Alex Zekoff表示。“我们的目标是继续在医疗自动化领域创新，使AI集成对于我们的客户无缝且产生影响力。我们感谢我们的投资者的支持，并对这笔资金将为我们的平台和服务带来的进步感到兴奋。”
今天推出的新AI代理是Thoughtful AI的最新创新之一。这套基于角色的完全具备人类能力的AI代理的首批产品 - 适当命名为CAM、EVA和PHIL - 执行索赔处理、患者资格验证和付款贴现。
传统上，医疗服务提供商被迫使用昂贵、手动密集且容易出错的流程来完成这项乏味但关键的工作。这使医疗服务提供商在索赔拒付、收款成本及应收账款周转天数（DSO）等方面陷入困境，并且与员工配备、培训和员工保留相关的成本和复杂性不断增加。但现在来自Thoughtful AI的AI代理解决了这些挑战，使医疗服务提供商停止招聘这些角色，获得更高的生产力，并将更多精力和资源投入到提供最佳患者结果上，而不是试图弄清如何收费。
“后勤部门的员工配备和报销是美国医疗系统如此昂贵和低效的核心原因，” Zekoff解释道。“在许多行业中，收集成本还不到一美分，但在医疗领域，收集成本可能是前者的十倍。想象一下，一个年收入1亿美元的医疗服务提供商却不得不花费1000万美元来收取这笔收入。这些资金应该用于患者体验，而不是低效的收款流程。”
Thoughtful AI的AI代理执行全面且广泛的工作流程，大大减少了运行医疗服务提供商RCM部门所需人工干预的程度。在这个过程中，它们降低了拒付率，实现了无限吞吐量，并提升了经济效益。这与第一代RPA机器人的能力相去甚远。
为什么？因为Thoughtful AI赋予其AI代理多种技术 - 包括大型语言模型（LLMs）、自然语言处理（NLP）、光学字符识别（OCR）和机器人流程自动化（RPA）- 来解决问题，就像人类一样。但AI代理更胜一筹，因为它们始终可用、无错误、快速且可无限扩展。
Thoughtful AI的AI代理以其以下特点赢得了医疗服务提供商的首席财务官(CFO)的青睐：
专业知识：AI代理是专业从事RCM流程的专家，包括(EVA)患者资格验证、(CAM)索赔处理和(PHIL)付款贴现。高效性：在培训一个员工所需的时间内完成培训，AI代理可以胜任整个团队的工作，并且可以无缝集成到现有系统中。可扩展性：设计用于处理大量的任务和数据，AI代理可以处理比人类高出数百倍的验证、索赔和付款贴现，并且能够完美精准地进行。而且，将它们扩展到核心后勤流程很容易。可靠性得到验证：拥有在许多规模庞大的医疗服务提供商中的广泛经验和部署，受强大的Thoughtful AI监控平台支持，公司的AI代理已经证明了其可靠性和效率，使它们成为人类团队的优秀伙伴或替代品。 Thoughtful AI提供企业级的正常运行时间和支持SLA，确保医疗服务提供商所需的连续性。持续学习和增强：AI代理可以持续进行培训和增强，确保它们保持最佳性能并轻松适应不断变化的需求。这使医疗服务提供商能够从模型不断改进中受益。Thoughtful AI还继续投资于AI代理报告和分析，为提供者提供比以往更多关于收入表现的可见性。
CFO Kathrynne Johns解释了她所在公司Allegiance Mobile Health如何通过使用来自Thoughtful AI的AI代理实现了实质性降低成本并提高了其收入完整性：“在Thoughtful AI的支持下，我们将我们的索赔清理团队的容量提高了100%，每天无缝管理成千上万的索赔，几乎没有人为干预。”
AI代理也让Signature Dental Partners的RCM副总裁Cara Perry感到满意。她透露道：“Thoughtful AI创造的数字员工彻底改变了我们的索赔处理，相比传统方法，提供了10倍的效率和无限的可扩展性。”
Thoughtful AI的医疗客户平均看到5-9倍的投资回报率，这已经为该客户群体带来了超过300%的净营收保留。现有的Thoughtful AI客户正在迅速扩大其从一个AI代理到30个AI代理的采用。Thoughtful AI的AI代理已经将为医疗服务提供商处理的记录增加了2400%以上。
“我们的AI代理通过诸如opex改进、收取成本、支付效率和DSO降低等KPIs为医疗服务提供商节省了数百万美元，” Zekoff表示。“看到人们在演示中眼睛发亮，听到客户的首席财务官、管理层和董事会的赞扬之词，看到客户因我们共同努力而得到提拔，实在令人激动。”
Thoughtful AI对客户的不可思议价值推动了其非凡的势头。自开始产生收入以来，Thoughtful AI的年增长率超过了220%，并且已经实现了通常与B轮公司相关的收入里程碑。
“Thoughtful AI正在用人工智能重新定义医疗自动化，”也领导了该公司的种子轮和2022年2月种子轮延期轮次的Drive Capital合伙人Solaro表示。“我们很高兴支持公司的使命和增长，因为它大大提高了客户提供优质患者护理的能力，同时增加了他们的实践效率和盈利能力。 Thoughtful AI正在定义这个新的深度技术自动化时代的市场，我很高兴看到它对客户和他们的患者产生的非常积极的影响。”
OnTarget Advisors创始人、老牌Gartner医疗行业分析师Seth Feder也指出：“对于正努力应对美国医疗系统复杂性以及需要减少行政任务浪费的医疗服务提供商而言，Thoughtful AI显得尤为重要。通过部署能够处理各种医疗行政角色80-100%手动任务的AI代理，Thoughtful AI解决了医疗行业所面临的重要人员配备挑战，而这些挑战仅在COVID-19疫情以来劳动力成本上涨20%后变得更加严重。此外，Thoughtful AI通过将索赔处理时间从35天缩短至25天，增加收款速度40%，加快了收入周期，缓解了当前大多数医疗服务提供商所感受到的财务压力。当我还在Gartner担任医疗分析师时，我们每年会提名一些将颠覆性的数字技术转化为创新产品的‘酷供应商’。Thoughtful AI在我的书中是一个酷供应商，因为他们提供了可以扩展为未来其他角色的先进人工智能技术，同时为他们的客户带来了快速的价值实现。任何能做到这一点的人都是非常酷的。”

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作者：一号
编辑：美美

国产AI大模型距离GPT，或许只差半年。
国产大模型正迅速崛起成为全球AI领域不可忽视的力量。

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随着深度学习技术的不断突破，国产大模型在自然语言处理、图像识别等多个领域展现出惊人的潜力，它们不仅推动了人工智能技术的飞速发展，也在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
然而，随着技术的快速迭代，国产大模型也面临着前所未有的商业化挑战。

技术革新与国际竞争
在全球人工智能的竞技场上，国产大模型正以惊人的速度迎头赶上，逐渐缩小与行业领头羊OpenAI的技术差距。据最新资料显示，这一差距已显著缩短至半年左右，标志着国产AI技术的一次飞跃。
以阿里的Qwen系列为例，其最新开源的Qwen2-72B指令微调版本，在国际开源模型排行榜上一举夺魁，超越了众多国际知名模型，显示了国产大模型在技术精度上的卓越表现。华为的盘古大模型5.0，以其对物理世界多模态数据的深刻理解，已在超过30个行业、400多个场景中得到应用，证明了国产大模型在行业落地方面的强大实力。科大讯飞的星火大模型V4.0，不仅在中英文12项大模型主流测试集中8个测试排名第一，更在文本生成、语言理解等多个维度超越了国际先进水平。

值得一提的是，国产大模型在多模态能力上的发展。腾讯的混元大模型，凭借其Di-T架构，在全球多模态大模型领域中占据了先发优势。而阶跃星辰的1T-MoE多模态大模型，更是在图像生成和多模态感知能力上展现出业界领先水平。这些进步不仅丰富了AI技术的应用场景，也为国产大模型在全球竞争中赢得了独特的优势。

开源与闭源双轨发展
开源与闭源模型的双轨发展策略，为国产大模型的技术创新和行业应用提供了双重动力。开源模型，以其开放共享的特性，加速了AI技术的迭代和创新。例如，阿里的Qwen系列模型，通过开源，不仅吸引了全球开发者的广泛关注和贡献，也促进了技术的快速演进和优化。开源模型的另一个优势在于其灵活性，能够根据不同行业和场景的需求，进行定制化调整和优化。

闭源模型则在特定行业应用中展现出定制化的优势。以华为盘古大模型为例，其闭源特性使得模型能够针对特定行业进行深度定制，满足行业客户的个性化需求。闭源模型的另一个优势在于安全性和专业性，能够在保护知识产权的同时，提供更加专业和高效的服务。
通过具体数据和实例，我们可以看到不同模型在性能上的表现和市场接受度。例如，科大讯飞的星火大模型V4.0，在国内外多项大模型主流测试中表现优异，其在文本生成、语言理解等方面的能力超越了国际大模型。而在市场接受度方面，百度的文心一言用户规模达到3亿，日调用量超过5亿，显示了其在市场中的广泛认可和应用。这种开源闭源双轨发展的策略，不仅丰富了国产大模型的生态，也为AI技术的未来发展提供了更多可能性。

商业化挑战与市场潜力
在国产大模型的技术进步背后，商业化之路并非一帆风顺。尽管国产大模型在性能上取得了显著成就，但商业化的现状和挑战同样不容忽视。6月份大模型相关中标项目75个，披露的中标金额达到了1.38亿元，这一数字虽然可观，但与巨大的研发投入相比，仍显不足。
以百度和科大讯飞为例，2023年的研发费用分别为242亿元和34.81亿元，其中相当一部分投向了大模型的研发。这种投入与产出之间的差距，凸显了国产大模型在商业化过程中的困境。
价格战的爆发进一步加剧了这一挑战。随着字节跳动等厂商大幅降低Token价格，大模型的价格进入了所谓的“厘时代”，这无疑对整个行业的盈利模式和可持续发展构成了压力。价格战可能会短期内吸引用户，但长期来看，如何平衡成本和收益，寻找到可持续的商业模式，是国产大模型厂商需要深思的问题。
然而，挑战中也蕴含着机遇。国产大模型的用户接受度和市场潜力不容忽视。以百度的文心一言为例，其用户规模达到3亿，日调用量超过5亿，这一庞大的用户基础为国产大模型提供了广阔的市场空间。通过进一步优化用户体验，提升产品的易用性和实用性，国产大模型完全有可能在市场中占据更大的份额。
国产大模型在商业化的道路上，还需要在技术创新的基础上，更加注重市场需求和用户体验，通过不断的探索和调整，寻找到适合自己的可持续发展之路。

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最近，我观察到身边的很多CIO朋友，都在考核含AI量。什么是含AI量呢？就是用来评估企业或产品对AI的融入程度和应用水平，体现了企业或个人对AI技术的依赖和使用程度。

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说来也巧，K哥看了IDC刚刚发布的低代码行业报告，其中很重要的一个评测维度就是含AI量，权威机构对这个指标也如此重视，引发了我的两个思考：AI含量对企业是否真的重要，老板和员工如何抓住AI发展机遇？如何利用低代码和AI为企业降本增效，有哪些好的实践案例？下面展开聊一聊。

01 含AI量，正在加速企业“M型分化”

所谓的，企业“M型分化”，借鉴了日本学者大前研一提出的“M型社会”的概念，表达了未来企业的分布形态：大型企业和小型企业占据两端，而中型公司则面临被边缘化的风险。在AI时代下，含AI量的大小将决定一家企业是向上跃升还是向下滑落。

1）AI带来“知识平权”与“技术平权”

AI新生产力，快速抹平企业之间的差距，企业进入到“知识平权”与“技术平权”的新阶段。以软件研发为例，相比传统的软件开发方式，“AI+…

2）含AI量，决定企业的生与死

AI时代下，所有的企业应用都要用AI重新做一遍，而AI应用构建的成本和速度，决定企业的生与死。我的一些老板朋友经常跟我说：“K总，我也想拥抱AI，可是AI大模型应用动辄几百万上千万的投入，确实让很多企业望而却步。” 难道就没有一种更经济实用的解决方案吗？带着这个问题，我做了一些调研。

02 企业如何实现“AI自由”？

“月之暗面”创始人杨植麟，曾提出过一个“场景摩尔定律”，指的是每当AI大模型升级的时候，它就会解锁指数级的大模型应用。在AI应用大爆发的时代，企业快速低成本的开发AI应用的首选方案，就是“低代码+AI”平台。

这不仅是我的个人判断，IDC发布的《生成式AI+低代码：探索新一代开发范式》和《中国低代码开发平台技术评估，2024》报告中，预测到 2027 年，中国低代码/无代码软件市场规模将达到 106.3 亿元人民币，越来越多的企业采用低代码来构建应用，而生成式AI会加速这一趋势。报告从9大维度进行评估，涵盖了11家主流低代码厂商，评估结果显示，钉钉宜搭综合实力第一，多项技术能力获IDC五星评价，同时还是目前生成式AI能力集成最深的低代码产品。

报告指出，对于企业来说最典型的落地场景是 AI Agent、智能界面设计、对话式应用构建、应用 AI 化改造和智能数据分析等等，这为企业的AI应用落地，指明了方向。企业想要实现“AI自由”，选择领先的应用开发平台是关键。先简单回顾一下，软件研发范式的演进：在上世纪80年代，高级开发语言被广泛使用，可视化编程工具开始盛行，于是产生了低代码的雏形；在2000年左右，应用开发需求爆发，低代码平台得到了发展；2014年Gartner首次提出“低代码开发平台”（LCDP）的概念；近年来随着AI、物联网、区块链等技术与低代码的不断融合，低代码平台得以更好的支持企业广泛的业务需求，备受企业的青睐。下面以钉钉宜搭为例，来看看“低代码+AI”在企业应用开发中的实践。

1）AIGC加速低代码应用搭建

大家印象当中的低代码平台就是，拖拉拽就能够轻松开发应用，AIGC进一步降低了低代码应用的开发和使用门槛。你甚至连拖拉拽的工夫都省了，比如：我发送了一张“员工基本信息表格”的图片，钉钉宜搭就给我生成一个表单应用。

…

以上3个案例，只是“低代码+AI”在千行百业应用实践当中的缩影，IDC报告提到，一汽集团、宁德时代、蒙牛集团、阳光电源、艾为电子、浙江大学、雅戈尔、上海三菱、中山大学附属肿瘤医院都已是钉钉宜搭的客户。这意味着，各个行业的领军企业都在拥抱低代码和AI，“人人都是开发者”将成为现实。

一个产业的蓬勃发展，离不开生态的繁荣。钉钉在低代码生态建设方面布局得也很早，2021年就宣布成立业内首个低代码联盟，平台集合了包括宜搭、奥哲、简道云、易鲸云等低代码厂商。选择将自身资源开放给生态伙伴，让钉钉走向一条更开放的发展路途，同时也给用户提供了更多的选择。

企业数字化转型已经进入深水区，想要在竞争激烈的存量市场当中占据一席之地，业务智能化无疑是一条难而正确的路。时代正在悄悄奖励那些，不断自我刷新、积极拥抱新生产力的企业。《人件》的作者汤姆·德马科，说过：“软件工程不是关于工具，而是关于人和过程。” 低代码平台，也从来不只是一个工具，还是企业应用开发的效率引擎，它降低了软件工程当中对人的要求、简化了整个软件开发过程。正如钉钉低代码平台帮助企业低成本快速开发智能应用，提升含AI量、真正实现“AI自由”。希望有更多的老板行动起来，积极拥抱AI，成为AI原住民，带领企业迈向一个全新的智能化时代。

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“AI教母”李飞飞，现在有了新的头衔：

新晋“空间智能”独角兽创始人。

据英国《金融时报》消息，不到4个月时间，李飞飞首次创业成立的World Labs，现已突破10亿美元估值。

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知情人士透露，在最新一轮融资中，World Labs筹集了约1亿美元（约合人民币7.25亿元）资金。

目前，该公司已经完成两轮融资。投资方包括硅谷风投a16z和Radical Ventures等。

空间智能，让AI理解现实世界

消息称，World Labs创立于今年4月份。对于这次创业，李飞飞相当低调，在领英主页中，最新动向显示的依然是“newbie”。

但在近期的一系列活动中，她还是详细揭秘了何谓“空间智能”：

视觉化为洞察；看见成为理解；理解导致行动。

简单来说，李飞飞认为，空间智能是“解决人工智能难题的关键拼图”。

在5月份公开的15分钟TED演讲中，李飞飞分享了她对于空间智能的更多思考，要点包括：

• 视觉能力被认为引发了寒武纪大爆发——一个动物物种大量进入化石记录的时期。最初是被动体验，简单让光线进入的定位，很快变得更加主动，神经系统开始进化……这些变化催生了智能。
• 多年来，我一直在说拍照和理解不是一回事。今天，我想再补充一点：仅仅看是不够的。看，是为了行动和学习。
• 如果我们想让AI超越当前能力，我们不仅想要能够看到和说话的AI，我们还想要能够行动的AI。空间智能的最新里程碑是，教计算机看到、学习、行动，并学习看到和行动得更好。
• 随着空间智能的加速进步，一个新时代在这个良性循环中正在我们眼前展开。这种循环正在催化机器人学习，这是任何需要理解和与3D世界互动的具身智能系统的关键组成部分。

李飞飞还分享了她的实验室在空间智能领域的最新进展。

比如开发由3D空间模型驱动的模拟环境，以便计算机学习如何在其中自如行动。

又比如激发了一波具身智能讨论热潮的VoxPoser：人类随意用自然语言给机器人下达指令，大语言模型+视觉语言模型就能自动帮助机器人做出规划以完成任务。

《金融时报》援引了一位风险投资人的说法，更具象地描述了李飞飞创业公司的最新动向：
World Labs正在开发一种能够理解三维物理世界的模型，本质上是对物体的物理特性、空间位置和功能的理解和模拟。

值得关注的是，在与斯坦福逻辑学家、哲学家John Etchemendy合著的最新文章中，李飞飞还提到，大模型不具备肉体，因而无法对生理状态导致的结果产生主观体验。

我们还没有实现有知觉的人工智能，更大的语言模型也无法帮助我们实现这一目标。
如果我们想在AI系统中实现知觉，我们需要更好地了解知觉到底是如何在生物系统中产生的。

如此看来，李飞飞的空间智能创业，似乎还埋藏着更大的科研和商业野心。

“AI教母”李飞飞

李飞飞是AI领域内最具影响力的女性和华人之一。

她的传奇经历一直为人津津乐道——

33岁成为斯坦福计算机系终身教授，44岁成为美国国家工程院院士，现任斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI）院长。

计算机视觉领域标杆成果ImageNet亦是由她一手推动。

其门下高徒颇多，比如先后在OpenAI、特斯拉任职的Andrej Karpathy、目前在英伟达的Jim Fan等，也都是AI领域内颇具影响力的人物。

此前，李飞飞也曾短暂进入工业界，出任谷歌副总裁即谷歌云AI首席科学家。她一手推动了谷歌AI中国中心正式成立，这是Google在亚洲设立的第一个AI研究中心。并带领谷歌云推出了一系列有影响力的产品，包括AutoML、Contact Center AI、Dialogflow Enterprise等。

大模型趋势里，李飞飞在具身智能领域的动向，从一开始就成为最受关注的风向标之一。

资本青睐，水到渠成。而科学家李飞飞的新故事，注定持续吸引全球科技圈的目光。

参考链接：
https://www.ft.com/content/0b210299-4659-4055-8d81-5a493e85432f​

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Blend，一家领先的人工智能解决方案提供商，今天宣布收购了nuvu，这家应用人工智能领域领先公司，以继续扩张Blend‘最佳全球’全球能力。{ width=60% }

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Blend收购拉丁美洲领先的数据工程公司nuvu，极大增强了其向全球F500企业客户交付先进人工智能解决方案的能力。nuvu由100名高技能专业人员组成，在过去10年，他们在哥伦比亚和整个拉丁美洲为多家顶尖公司提供了全面服务，跨越公共和私人领域。他们的专业知识涵盖多个行业，包括数据工程、人工智能、软件开发和云管理，提供定制解决方案，为客户带来大幅成本节省和显著收入增长。
此外，nuvu与AWS的战略合作伙伴关系，作为高级咨询合作伙伴和托管合作伙伴，并计划成为拥有5项能力和超过150个认证的首席合作伙伴，进一步增强了他们提供尖端云解决方案的能力。这种合作使Blend能够向客户提供强大而全面的数据和云解决方案，巩固了其在行业内的领导地位，确保持续增长和创新。
“在与Blend团队会面时，我们清楚地看到我们的共同价值观和专业知识与为客户提供全球最佳服务的能力完美契合。” nuvu首席执行官Andrés Barrantes说。“此外，在Blend和nuvu迈出的这一重要步伐中，我们对以下几点感到非常激动：

• 在扩大规模的同时，为一流客户提供人工智能服务
• 为我们的工程师和数据科学家团队在该地区创造宝贵的增长机会，营造充满活力和创新的工作环境
• 加入一个拥有超过1,000名AI和机器学习专家的全球组织
  nuvu团队未来将迎来巨大的增长、合作和扩张。”
  通过结合专业知识和专注于产生影响，Blend已经做好了向企业业务提供扩展领先解决方案的准备。
  Blend收购nuvu这家领先的AI和数据创新公司，在其全球扩张和增长过程中标志着一个重要的里程碑。nuvu拥有一支杰出领导团队和勇于设想和产生影响的经验，成功为众多客户解决了复杂的数据和人工智能挑战。nuvu的解决方案始终带来令人印象深刻的结果，增强了客户运营，并共同创造了价值。
  随着Blend继续构建其‘最佳全球’战略，团队与nuvu在加速其能力和向企业客户提供先进解决方案的能力方面发现了明显的协同效应。对扩大在拉丁美洲的支持的明显需求，再加上nuvu的能力优势，使这一合作伙伴关系成为客户未来的明显胜利。此外，这一战略举措继续加强了Blend和nuvu与AWS之间发展起来的先进合作关系。
  此外，认识到哥伦比亚丰富的人才储备和指数级的需求增长，Blend计划在这个充满活力的地区建立下一个专业服务团队。这一收购使Blend能够为其F500客户提供更全面和复杂的解决方案，进一步巩固了其作为数据驱动业务转型忠实领导者的地位。
  “我们很高兴欢迎nuvu加入Blend。他们在数据和人工智能方面的专业知识与我们的增长战略完美契合，增强了我们的AWS合作伙伴关系并扩大了我们在拉丁美洲的业务。我们很兴奋地利用哥伦比亚的人才库，并加强我们向客户提供卓越解决方案的能力。” – Maximo Gurmendez，高级副总裁工程。

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文章来源：亿欧网

欲与Sora试比高。

文｜江晶

最近，各路视频生成AI放出的Demo让人眼花缭乱。

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“容嬷嬷喂紫薇吃香肠”“唐僧啃鸡腿、吃汉堡”“悟空掏手枪”“尔康失态”等“名场面”在各大短视频平台广为流传。

“刺激”的点在于，网友们无法预料一些经典的影视画面下一秒会衍生出什么剧情，也正因为如此，AI视频爆改在推出短短几周后，便迅速火遍了短视频平台。抖音上，相关话题“当AI扩图卷土重来”登上热榜，截至目前共有3.9亿次播放。

AIGC犹如一根魔法棒，拥有无限的创造力。它可以根据指定的需求和样式，创作出文章、报告、音乐、图像、视频。值得一提的是，“玩梗”“二次创作”在短视频界一直被网友津津乐道，但强大的AI介入后，爆改内容与“真实”的距离相差甚远，甚至南辕北辙，有点像是打开了潘多拉魔盒。

AI技术突飞猛进，成果让人应接不暇。回顾过去两年，AI圈频繁传出“炸裂”的消息。从ChatGPT发布到视频生成大模型Sora问世，都引发了科技界、产业界的广泛关注。Sora的出现更是推动了AIGC技术在全球范围的迈进。

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完整文章请参考原文链接：https://www.aixinzhijie.com/article/6846292

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