嘉宾介绍

快问快答

一、产品与技术

Q：请提供一段对于公司、产品和创始人的简要介绍

小卡健康App 是一个帮用户智能计算饮食热量并给出营养计划（饮食+运动）的AI Agent，上线4个月已经拥有超过60万用户，在中国AppStore健康分类名列前茅。

小卡健康 App 来自于北京巨欧科技有限公司，巨欧科技是国内领先的AI应用公司，旗下有多款市场领先的AI应用，涵盖AI+写真、AI+视频和 AI+健康等多个领域。

巨欧科技创始人包炬强是一名连续创业者，从腾讯的产品经理出发，成为创新工场最早孵化项目的负责人，到布丁移动（融资千万美金）、微车（融资2亿人民币）的联合创始人，再到巨欧科技的创始人，从移动互联网走向AI，立志通过技术提升人们的生活体验。

Q：如何定义产品的核心价值定位？与通用大模型（如ChatGPT）相比，您的AI应用在垂直场景中解决了哪些独特痛点？

产品的核心价值：成为每个人的私人定制的营养师

独特价值：最准确的食物卡路里识别（可以图片、可以文字，结合多模型和本地知识库的调优）

最懂你的营养师（对于不同目标的用户给出个性化的饮食和运动计划，结合食物、营养知识库训练的私人营养师）

Q：在数据整合与应用中，如何应对企业数据孤岛、格式差异及实时性要求等挑战？

格式差异可以微调模型和通过做比较多的本地数据预处理。

实时性通过用户体验、混合模型调用、多场景拆解来达到最佳的性能体验。

Q：如何平衡生成式AI的创新能力与输出可靠性？在降低“幻觉”风险方面有哪些技术或流程保障？

混合模型架构加上本地知识训练加上程序本身的容错可以基本解决大部分可靠性。

幻觉方面在实时性上还没有特别好的方案，目前都是事后审核抽查，找到错误点，在程序中做特殊处理。

二、市场与商业化

Q：面对通用大模型厂商的竞争，如何构建差异化护城河？是否考虑与基础模型厂商形成生态合作？

垂直领域深耕，需要强力的垂直领域的运营能力，基础模型只能解决输出问题，但是某个场景上不仅仅是输出，而是一整套流程和环节，用户需要的是一个完整的服务本身，而不仅仅是一个答案。

如果用户只需要一个答案的场景，可能还是尽量避开。

Q：AI应用的定价策略如何设计？是否存在从“按调用量付费”向“价值导向定价”转型的趋势？

目前我们主要采用会员订阅制服务，从数据来分析，用户对于 AI 产品的付费接受度还是非常好的。感觉会员订阅制对于 APP 类或者纯软件类是主流。对于模型成本不高的来说，基本上就是会员订阅制内无限制使用，对于模型成本高的场景，会员订阅制再加积分消耗购买，基本上是目前主流模式。这些基本上都是按掉用量付费逻辑。

转向价值导向目前更趋向于硬件产品，硬件的产品定价偏高，能够把调用量包含进来。用户也会愿意为这类产品付出更高溢价。

三、伦理与社会影响

Q：在AI产品开发中，如何应对伦理风险（如数据偏见、深度伪造）与监管合规要求？

对于 App 类企业来说，首先要学习所运营的国家的监管要求，确保产品能够合规运营，在不同地区选用合规的基础模型进行训练或者自己的模型要去匹配当地的监管要求。

至于伦理风险，需要提供用户对于不同的输出进行反馈的通道，通过反馈去消除一些确定的伦理问题，当然这个是每个企业自己的价值判断。

Q：如何看待AI技术对就业市场的影响？您的产品是否设计了对“人机协作”模式的优化支持？

AI 会对就业市场产生很大的影响，最直接的是大幅提升了人的工作效率，从而减少了很多重复性岗位的需求。但同时因为 AI 可以解决很多之前不能解决的很散很小的需求，又会反过来创造了很多灵活性的岗位来通过用 AI 服务特定的人群或特定的需求，但总的来说工作岗位应该是减少的，上四修三是会逐渐实现的。

四、未来趋势

Q：未来3年，哪些技术趋势将深刻影响AI应用层的发展？您认为“AI管人”与“人管AI”哪种模式更具商业潜力？

我比较看好 Agent 技术，首先会在 B端和一些复杂的 C 端爆发，B 端是大幅提升企业内部或者对外的工作效率，而且会变成多 Agent 互相协作，从而降低了人们沟通的成本；复杂的 C 端是类似于健康、金融、法律等需要专业知识领域，会通过 AI Agent 大幅度降低人们获得优质服务的成本。

比较看好多智能体协作和具身智能。