嘉宾介绍
周泽安，必优科技创始人CEO，连续AI创业者，ChatPPT创始人、口袋动画创始人，原金山办公产品总监，深度office产品人，WPS最具价值商业产品专家（KVP），2013年加入金山办公，先后负责金山办公动画引擎、智能文档、稻壳等引擎开发与产品设计，参与WPSOfice2013/2016/2019等核心产品研发送代。
作为国内最早的生成式AI应用先行者和场景模型发起人，2015年创立”口袋动画”（后于2017年被金山收购，国内当年用户量最大的Office扩展工具），曾参与主导孵化金山智能文档（WPSAI，原墨斗AI）项目。成立必优科技后自研了WCCG语言模型框架与韦尼克文档创作中台，并成功落地伯乐（Bole）、商贾（Shanggu）、图笏（Tuhu）等垂类应用级模型。
珠海必优科技有限公司（简称：必优科技）是一家专注于人工智能领域的智能内容生成技术（AIGC）的科技型公司，致力于面向用户提供垂类行业内容创作服务，是国内领先的AI内容文档创作服务提供商。2020年10月成立，先后取得金山办公、百度融资。
快问快答
1、能否介绍下你们的产品和核心应用场景？
我们的核心产品是ChatPPT，ChatPPT属于UTalk文档智能体（Doc-AI-Agent）中的一个Office插件产品版，这是一款主要基于自然语言交互（LUI，LanguageUserInterface）与必优-图笏框架模型（LLM+WernickeLMs）驱动的AI演示文档创作产品。
产品自2023年3月4日上线（比微软官方宣布Copilot还要早12天），累计已生成超过3.7亿份文档。
产品核心应用场景是用户可以直接通过语言文本全流程交互文档，不仅可以输入主题或者多个文档，同时也可以支持通过语言进行更多文档创作编辑服务，已上线的版本覆盖了AI生成、AI美化、AI演讲、AI辅写、AI动效、AI分享等6大模块的1152类功能的服务。
目前ChatPPT分为个人版、企业版和行业版三大类型，可以支持个人用户随时在线体验和下载插件进行服务，同时企业也可以选择SaaS页面嵌入和API接口服务，另外针对特殊行业也提供专有的版本，可以生成更加专业内容文档。
2、目前产品研发和市场拓展情况是什么样？2023年遇到的最大挑战和收获有哪些？
2023年的最大挑战是，大模型的高速发展，让我们在生成式模型领域前两年积累的优势受到冲击。虽然之前主要是小模型，技术投入和市场预期较大，但大模型的崛起改变了竞争格局，迫使我们重新思考技术定位和服务应用的新范式。当然，最后促成了文档智能体的真正诞生。
这也成为了2023年最大的收获，必优科技顺利整合了在文档创作领域的行业服务模型和大模型能力，搭建了全球首个文档智能体，很好地借力让对应的产品也有了更多的想象空间。
3、目前国内市场环境落地AI应用面临哪些挑战？
从AI应用来看大概有这么几个方面的挑战：
第一，AI流量获取问题。作为应用本身，因为大部分都是C端化的用户群体，但是目前市场流量相对比较饱和，且核心流量还是大厂手里，所以要想加速验证和落地AI应用，势必需要有一定的渠道或者能力去获取到对应的用户流量，没有流量就没有用户，这个是基础。
第三，算法备案有压力。基于国内政策因素，针对AI领域的技术监管，相对国外整体政策完善度上还是靠前的，但是在AI应用算法备案上，还是速度比较慢，目前已知的三批名单加起来其实数量也有限。如果拿不到备案，是一个比较大的担忧与潜在风险，也造成AI应用落地的挑战。
第四，模型基座选择上的挑战。虽然目前国内大模型发展较快，但整体的效果相较于GPT来说还是有一定的差距，作为AI应用本身，核心应用基础是依托于大模型的能力之上的“借力”，所以AI应用一定需要有一个可靠且稳定的模型，一旦底座模型上效果有顾虑，自然应用本身距离用户需求就差一些了。
4、面对巨头可能带来的“降维打击”风险，AI创业公司应该如何保持竞争力？
作为一个创业公司来说，面对巨头压力，我个人有三个观点：
首先，AI创业，从小事做起。选择一个小点细分，一头扎下去，相较于巨头的高举高打，创业团队最擅长的就是可以把细分小点做透，不留余地，既可以做到避其锋芒，同时也能灯下黑，看似不起眼的小细分，可能是切入市场的入场券。
其次，坚持做，玩命儿做。如果说一个细分领域可以从策略上避让巨头，但是坚持的动作，是可以让巨头汗颜的可能存在，我们一旦找到一个机会或者小点之后，一定要有足够的坚持力和心力，把小点背后的千头万绪都弄出来，尽可能完善。这样我们才可能出线，有可能从巨头眼皮下面分个食，运气好的话，可能还能和巨头成为合作朋友，这样不但有了背书，还有更多底气。
5、一些创业者认为大语言模型目前能力还不够，限制了AI应用/产品的发展。您对此怎么看？
个人观点倾向于不认同。大语言模型能力不够是实际现实，但是是否直接限制了AI应用的发展，这个有待商榷。
在我看来，AI应用本身作为新兴技术驱动下的产物，在技术发展中面临或多或少的挑战与压力是正常的，无论是基座大模型本身能力的局限，还是其他，我认为这符合事物发展的规律。
任何产品应用，包括AI应用，在洞察和满足用户需求的同时，其前提还需要针对其所有依赖实现的技术或者环境有着本能的"适应性"，即不完美的大语言模型应该也有多样化的解决方案。如果必须要等到真正底层大模型完全Ready，那么凭什么是你去解决用户的问题，而不是模型厂商呢？
同时产品也具备“阶段性”的特征，在AI产品的发展中，也同样遵循这样的规则，从MVP、PMF再到产品UP是一个过程，大模型本身只是一个基座，且在业务流中或可能是有阶段性替代方案，我们要做的不是等待，而是顺利的去经历这个过程，适应用户、适应产品、适应市场，才能让AI应用更好的发展。
Agent：全面智能体，相对来说这块的上升趋势应该是所有人都能有目共睹的，也是目前基于大模型在垂类应用服务上能够最好的实践技术。无论是OpenAI、百度等模型服务厂商持续投入，还是各行各业的垂类服务实践者，从目前技术发展来看，也是在通向通用智能AGI上最好的“过渡'状态。
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编辑：Qiuping
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