场景玩家在大模型落地中杀出重围,他们有何秘诀?

从Transformer到应用落地:拆解AI大模型架构选型与实战指南 Transformer架构作为现代大语言模型的核心基础,通过自注意力机制实现了对序列数据的高效并行处理,奠定了自然语言处理的范式转移。其技术价值在于突破了传统RNN/CNN在长距离依赖和计算效率上的瓶颈,催生了从编码器-解码器到纯解码器、混合专家等多种架构演进。在实际工程实践中,架构选择直接关联到模型在特定场景下的性能表现与成本效益,例如在需要强知识推理的工业质检场景中,知识增强架构能有效提升准确性;而在处理超长文档的智慧建筑管理场景中,优化注意力机制的模型则展现出独特优势。理解这些架构原理与场景的匹配关系 阅读详情

都说今年是大模型落地元年,但实际进展还是快得超出想象了。

这不,在一年一度的AWE(中国家电及消费电子博览会)现场,我们发现大模型都能给家居家电“带货”了。

只需一句话,大模型就能生成一张精美的家居效果图。

生成一个复古美拉德风的客厅。

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或者批量生成家电、家居种草视频,普通导购阿姨就能上手操作的那种。

如美的、TCL、芝华仕这样的国民级品牌,都已实际用上这些能力了。

没想到,在如此细分、不易被人注意的赛道上,大模型落地已经推进这么快了。

这是怎么做到的?

家居家电大模型长啥样?

首先来看模型本身。

它包括自然语义大模型、视觉大模型、视频大模型,和通用大模型不同,它的训练数据中包含了大量成熟营销方法论、营销数据。

最先发布的森罗万象视觉大模型,关键能力是生成真实、丰富、美观的家居效果图。

它吸收了中国十万个小区的不同户型平面图以及对应实景照片,可以理解和掌握各类空间布局特点,确保墙体结构、家电安装、家居摆放都能极为贴近现实。针对家居物品材质,进行像素级还原;同时也针对光影效果进行训练。

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为了确保生成效果的美观性,模型还和人类“抄作业”,吸收了专业设计师出品的优质家居布置案例图片。利用近10年来的家装流行色搭配数据,确保模型能学习到专业美学和搭配原则。

对比通用大模型而言,它的实际生成效果更加自然美观。

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行业品牌就能利用如上大模型能力,生成商品场景图、提高营销效率。

以该大模型为底座的三个AI营销产品,也同步上线。

  • 来客易AI全民营销助手

  • 森易销AI电商运营助手

  • 森生万物AI营销内容中台

它们分别解决了线下门店引流、线上电商运营和品牌自有素材利用管理的问题。

“来客易”面向线下导购,主要通过AI能力帮助导购提高线上营销能力。

在短视频时代,通过线上种草视频/图文为线下门店引流,已经是重要营销手段之一。

全民营销助手能够给门店导购进行短视频运营、直播运行培训,并提供AI脚本、AI合拍等工具一键生成爆款内容,甚至是用AI创作原创图文视频。

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同时全民营销助手还能监测导购传播数据、通过热门排行榜PK等方式,激励导购持续创作并发布内容。

在总部后台,可以进行线上线下全链路效果数据监测,更加精准定位问题、总结经验,从而让门店获客更容易、提升流量。

过去一年,TCL空调的近600名导购用上了这一产品,通过AI工具生成了2000+图片、200多条视频、超80万字营销文案,传播效果大大提升。

美的通过#美的小蓝盒计划抖音挑战赛的形式,一个多月时间里,导购共在小程序生成AI视频1734条,发布至抖音986条,视频平均互动量约为1327,总互动量超过120w。2024年还将进一步完善AI工具和导购运营培训体系,让全民营销扩展到全国400家门店几千名导购。

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“森易销”则是解决电商运营图片、视频素材的制作问题。

电商图片素材需求很大,包括场景图、主图、详情页等制作,人工实拍+设计,工作量在1周-1个月不等。

将AI引入创作流,能一键生成场景丰富、视觉美观、商品细节100%还原的商品场景图,还能AI智能编辑,添加或者消除物品、给模特换脸换服装、无损放大等,支持内容生产者更高效创作。

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同样也可一键分发至商品主图,根据回流的效果数据,智能优化迭代素材,提升商品搜索点击率。

原本7天才能搞定的任务,现在1天即可完成,人力物力成本都直线下降。

如芝华仕利用AI直接生成效果图,品牌就能省去场地租赁、软装布置、打光拍摄等一系列流程,整体成本降低50%以上。

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AI视频模块,覆盖从素材收集到生成发布、内容优化的全链路。AI会全网搜索并识别产品可用素材,然后根据已经提炼出的10000+家电、家居行业种草视频模板,批量生成爆款视频,多平台一键发布。

而且根据视频效果数据,同样能总结爆款元素和规律,实现种草视频自动优化替换。

比如总结出“剧情导入”的模式更吸引用户,在某一个时间点开始插入营销内容效果最好。

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除此之外,家电家居企业现在也出现了训练专属AI模型的需求。但是内部内容资产往往管理分散凌乱,难以有效沉淀,无法进行企业专属AI模型训练。

森生万物AI营销内容中台就是面向这一问题而来。

它支持便捷上传内容素材,并进行完善、科学地打标管理,可以让素材更便于使用。

基于标签数据,还能总结企业风格调性及内容规律,定制专属AI模型。再将AI融入到生产工作流,生成的素材能更加符合企业需求。

而基于实时反馈的内容效果数据,企业的专属AI模型还会持续迭代进化。

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据了解,如上提到的家电家居行业营销大模型“森罗万象”为CeMeta自研算法。

整个模型矩阵由自然语义+视觉+视频三方面构成,其中自然语义大模型是底层模型,它确保模型能够充分理解语言、提示词;视觉模型、视频模型构建在此基础之上。

此次率先发布视觉大模型是希望能通过技术先解决行业对视觉素材的海量需求。

大模型在开发初期就和美的、TCL空调、芝华仕等头部客户陪跑,从实际应用和市场中得到验证。

这是当下大模型应用落地趋势的代表路线之一——将AI落地聚焦于某一个产业链上,用AI去做改造。好处是能够让AI先快速被应用起来。

但为什么会选择家居家电这个领域?

为什么是家居家电营销?

一方面,从行业特点来看,家居家电营销和AI趋势有着天生的契合点。

先来看家居营销方面。

电商行业的核心逻辑可简单理解为“卖一张图”。

通过精美、真实、极富吸引力的图片来打动消费者,进一步为线上线下门店引流。

但一张图背后的基础设计、租赁场地、布景、拍摄都十分考究,每个环节都蕴藏着各种营销窍门,最终才能打磨出一张让消费者一眼心动的图片。

这意味着一张优质效果图的制作,不仅周期长、成本高,而且对人工的经验和水准都有要求。

当下火热的AIGC趋势,正是最先在AI生图方面进展迅速。从Stable Diffusion、Midjourney到DragGAN,AI生成图像已经能初步保障丰富性、美观性和可控性,并大幅提升了设计师的工作效率。

最明显的例子,就是AI模特的兴起。利用Midjourney即可生成与真人模特别无二致的效果,一下子省去了几万块的成本。

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家居行业亦是如此。

AI变革了家居电商素材及运营的全链路,可以一站式生成商品企划案、商品场景图、智能合成商品详情页、智能生成主图视频及电商推广视频。

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再来看家电营销。

短视频直播时代到来后,线上带货成为常态。但对于家电行业而言,由于导购年龄普遍偏大,想要玩转拍摄、脚本、配音、剪辑一连串流程,存在一定困难。

比如TCL空调就曾尝试推进全民营销,但导购能力参差不齐,难以真正实施落地。

最新技术趋势下,AI剪辑越来越火。它能根据已有素材一键套入模板,还能提供各种AI工具。直接降低了导购制作视频的门槛,提升了有创作基础导购人员的创作效率和质量。

这样一来,导购能快速打开线上引流渠道、给自己增加业绩,企业也能扩大品牌销量影响力,实现双赢。

如果打通抖音授权链路,企业还能实时查看并管理营销数据,根据数据效果进一步优化内容和运营,形成优化闭环。

显然行业的实际需求正在推动大模型落地。

另一方面,营销领域玩家也面临着新一轮技术趋势下自我变革的需求。

以这一次带来家居家电行业营销大模型的玩家CeMeta森宇宙为例。

CeMeta是森博营销旗下品牌,母公司在营销领域已有二十余年经验积累,聚焦于智慧家庭领域。从2015年开始,公司启动了营销产品化战略,从传统营销模式向产品化方向转型。

传统营销是一种非常“非标准”的模式,它往往需要针对服务的品牌客户做出定制化方案,对人的依赖很高。

森博提出的营销产品化战略,其实就是初步降低由人带来的不稳定因素。

它将服务客户过程中发现的共同痛点,进行归纳总结,并在众多服务经验中找出最有效的解决方案,提炼出背后的共同逻辑,将逻辑模型化。同时也在实际营销场景中不断复盘、验证、迭代,形成营销产品。这些逻辑框架主要被写成一个个营销逻辑SOP,形成一个公司内部的知识库。

而2016年同样也是深度学习兴起之年,随着AI产生的影响越来越广泛,CeMeta开始尝试用积累的逻辑模型来指导机器,带来的好处是更加稳定、高效。

去年大模型浪潮兴起后,CeMeta森宇宙快速发布了7款营销产品进行场景探索,并和行业客户一起进行落地尝试,来验证提出的产品是否为真需求。

自研算法这一路线,正是在实际合作中明确下来的。CeMeta森宇宙介绍,他们曾使用开源大模型进行商业应用落地,但是效果始终无法达到客户要求,不够真实、不够美观。因为通用开源模型,很少会覆盖到家居这么细分场景的数据,“没有相应的基因”,很难生成理想效果。这种实际需求,倒推CeMeta森宇宙开始训练自己的垂类大模型,并最终解决了核心痛点。

主观客观两方面因素推动下,最终在今年AWE上,CeMeta森宇宙的家电家居行业营销大模型完成亮相。

它不仅给大模型在垂直领域落地提供了一套参考方案,同时也让更多家电家居行业玩家注意到了大模型趋势产生的影响。

在发布会上,TCL空调、芝华仕等头部合作厂商都表示,在2024年还会继续扩大AI营销的使用范围、深入挖掘更多可能性。

场景玩家加速崛起

从CES到AWE,全球消费电子盛会上,AI都成为当之无愧的最热话题。

手机、PC、家电……几乎所有大众可接触到的电子产品都在加速AI化。正是这些场景玩家,将AI落地浪潮推入更高潮。

由此也就不难理解,为何在如此细分的家电家居营销领域,大模型都出现不少应用案例了。

因为手握专业数据、具备丰富行业经验的场景玩家,正在快速崛起。

这些厂商往往在单个垂类领域扎根数十年,海量行业数据还只是最表层优势。深入来看,它们往往已在各自领域内沉淀出一套完善的方法论,能快速基于已有经验挖掘新业务面临的难点、痛点,基于业务流做出快速调整。

同时它们还早已建立起自己完善的商业生态,能第一时间联动大客户开展技术落地,让研发始终跟着需求走,集中火力突破行业内落地问题。丰富的服务经验也能让它们更敏锐捕捉问题,快速调整优化产品。

这或许也是为什么在大模型厂商都还没有盈利时,各种场景玩家抢先收割AIGC红利。如办公、设计、手机、PC等领域,都表现出这样的趋势。

接下来,还会有哪些领域被AIGC变革?

营销领域正是其一。

量子位智库《中国AIGC广告营销产业全景报告》给出预判,2030年,生成式AI在广告营销行业中业务营收预计达到千亿级市场规模。

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在生成式AI冲击下,广告营销产业链、工作流程、生产场景、投放效果、业态与格局都将发生变革。

企业能力将取决于四个关键要素:行业理解人才门槛、底层大模型技术效果、服务场景选择与构建数据闭环。

当下,正处于生成式AI广告刚刚进入大众视野的引爆期。最少5年以后,每个品牌方就有可能都拥有专属营销大模型,消费者能根据自己的喜好体验到“千人千面”的广告内容。

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如此趋势下,大模型厂商、场景玩家纷纷杀入AI营销赛道,推动变革发生。

而技术落地的底层定律中,始终都包含一条:得场景者得天下。

现在,我们正在见证这一定律再次被验证,不是吗?
​

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