科大訊飛“送員工”了：5分鐘能寫3篇文章40頁PPT的那種！

金磊 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

“報告老板！這些員工偷懶，辦公全靠大模型?！?/p>

然而面對看似投機取巧的行為，老板卻一反常態(tài)，連連點頭甚是滿意：

我給你5分鐘，能寫出來根據(jù)熱門選題寫一篇科普文章嗎？

他們能。

只見這些員工擼起袖子就開始實操起來了。

先是挑選一個熱門話題——無人駕駛：未來出行的新篇章。

而后來到創(chuàng)作界面，可以看到“主題描述”都已經(jīng)自動生成，文案類型選擇的是“知識科普”。

最后，只需要點擊“生成文章”，就大功告成了。

而且是只需靜候20秒左右的時間，一口氣寫3篇文章的那種！

不僅如此，就連擴寫、插圖、排版、發(fā)布，也變成了“點點點”的事情。

那么這些員工到底是什么來頭，敢如此明晃晃地用大模型來辦公？

不賣關(guān)子。

他們正是科大訊飛剛剛發(fā)布的星火辦公數(shù)字員工，星火內(nèi)容運營大師，在他們的能力背后正是由訊飛星火大模型加持。

而且不同于以往傳統(tǒng)的自動化工具，這一次，訊飛星火是將大火的AI Agent能力融合了進來。

由此，不僅是生成文章、圖片，更是能夠完成數(shù)據(jù)分析、智能運營等繁瑣工作。

訊飛智文甚至做個40頁的年終總結(jié)的PPT，只需要等幾分鐘就可以了。

至于星火數(shù)字員工到底要做什么？一言蔽之：

星火數(shù)字員工 · 每個辦公環(huán)節(jié)都煥然一新

然而，辦公，也還只是星火數(shù)字員工所涉獵場景中的一隅。

數(shù)字員工上崗輔助管理和營銷

如果說星火辦公數(shù)字員工屬于流程型工作的選手，那么接下來看看星火管理數(shù)字員工，輔助企業(yè)經(jīng)營管理過程各類審核及決策場景。

具體而言，此次星火管理數(shù)字員工版塊下發(fā)布了三款產(chǎn)品，涉及審核型數(shù)字員工和決策型數(shù)字員工。

在審核場景下有智能評標(biāo)數(shù)字員工和智能合同數(shù)字員工。

例如在招投標(biāo)采購管理過程，涉及招采業(yè)務(wù)流程長、涉及信息化系統(tǒng)多，采購項目成員、評標(biāo)成員面臨時間緊、任務(wù)重等問題，例如在招標(biāo)文件的編制環(huán)節(jié)需要反復(fù)修訂審核，在評標(biāo)環(huán)節(jié)需要對投標(biāo)文件進行逐項檢查、評定。整個過程耗時耗力。

而在智能評標(biāo)數(shù)字員工的加持之下，關(guān)鍵環(huán)節(jié)都可以變得智能化和自動化，通過星火大模型自動識別招標(biāo)文件評標(biāo)辦法、投標(biāo)文件響應(yīng)內(nèi)容，并進行自動比對判斷；針對其中的定量、定性的應(yīng)標(biāo)內(nèi)容實現(xiàn)全自動評審，主觀性應(yīng)標(biāo)內(nèi)容實現(xiàn)模擬評審，對須評分的的響應(yīng)內(nèi)容進行模擬評分；評標(biāo)專家基于數(shù)字員工的評審、評分結(jié)果進行復(fù)核確認(rèn)。建立AI+專家雙維度評審體系，讓評標(biāo)更準(zhǔn)確、更高效、更便捷。

而且從這些流程中，我們不難發(fā)現(xiàn)，智能評標(biāo)數(shù)字員工所追求的不只是讓工作自動化，而是給人類員工“打輔助”，加上人類的知識和經(jīng)驗，起到效率與專業(yè)雙buff疊加的效果。

與之類似的，還有智能合同數(shù)字員工。

涵蓋合同的起草、審核審批、簽訂、履約和歸檔全環(huán)節(jié)，而且有海量的模版開箱即用，用對話的方式就能做到檢索等。

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對話進行交流

同樣是將與合同相關(guān)的工作變得自動化和智能化，讓效率直接Pro Max。

在企業(yè)經(jīng)營管理決策場景，科大訊飛還發(fā)布了決策型數(shù)字員工——生成式智慧駕駛艙。

總體而言，這是一個將大數(shù)據(jù)、大模型和虛擬人“三位一體”的智能交互系統(tǒng)。

它就像一個大盤一樣，可以用一張圖囊括公司相關(guān)業(yè)務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r，不僅有實時的數(shù)據(jù)顯示，也有數(shù)字員工在線答疑解惑、洞察業(yè)務(wù)的細(xì)微變化。

而且生成式智慧駕駛艙已經(jīng)可以覆蓋多個行業(yè)領(lǐng)域，包括金融、文旅、能源、快消、制造、交通和媒體等等。

不過星火數(shù)字員工的能力還不止于“打輔助”提高效率，它還可以搖身成為導(dǎo)師，對員工進行培訓(xùn)。

例如營銷數(shù)字員工，就是在扮演著這樣的一個角色。

他可以從一位銷售員工與客戶的對話錄音中，提取諸多的關(guān)鍵詞，并對他在營銷過程中的話術(shù)做打分和分析。

不足的地方還可以給出改進的建議，幫助員工提升自身的能力。

這，就是星火數(shù)字員工所具備的實力了。

那我們再來回歸到問題本質(zhì)，科大訊飛之所以落地了一系列數(shù)字員工，本質(zhì)上還是為了解決經(jīng)濟繁榮背景下企業(yè)面臨的數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題。那接下來，我們來看看：

星火數(shù)字員工如何重塑數(shù)字化轉(zhuǎn)型之道

縱觀整場發(fā)布會，無論是流程型、審核型還是決策型星火數(shù)字員工，他們都是符合且基于科大訊飛在助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型中自己的一套打法。

從最底層的底座來看，星火數(shù)字員工所依托的便是星火大模型的多模態(tài)能力。

包括文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、數(shù)學(xué)能力以及代碼能力。

而這些技術(shù)所要處理的數(shù)據(jù)，則是來自企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，如生產(chǎn)數(shù)據(jù)、經(jīng)營數(shù)據(jù)等等。

在技術(shù)底座之上，便是星火數(shù)字員工平臺，這個平臺包含了四大中心，分別為流程規(guī)劃中心、用戶交互中心、數(shù)據(jù)分析中心以及領(lǐng)域模型中心，可以對不同的任務(wù)做相應(yīng)的處理。

最后，便是以簡單易懂的交互形式形成產(chǎn)品，也就是我們剛才展示的那些案例了。

值得一提的是，在這一整套的打法中，科大訊飛所要做的并非是徹底地改變企業(yè)，重點在于賦能。

這種賦能細(xì)分可以為三方：

企業(yè)：需要在充分利用舊信息的基礎(chǔ)上，借助新技術(shù)的力量持續(xù)創(chuàng)新，做到降本增效；

客戶：需要將數(shù)字化、智能化的營銷手段玩轉(zhuǎn)起來，更精準(zhǔn)地觸達目標(biāo)客戶；

員工：需要借助AIGC及衍生工具的力量，幫助自身提高工作效率。

這就是科大訊飛數(shù)字化的轉(zhuǎn)型之道，那么如此新范式之下，也給大眾提出了一個新的問題：

數(shù)字員工，真的靠譜嗎？

靠不靠譜，一看數(shù)據(jù)。

其實今天科大訊飛宣布星火數(shù)字員工并非是首次，而是早在2023年5月份便以概念的方式發(fā)布。

因此，在半年多后所披露的數(shù)據(jù)，無論是星火辦公數(shù)字員工能讓創(chuàng)作這件事從“天”為單位降至“分鐘”，亦或是星火營銷數(shù)字員工在汽車零售領(lǐng)域能讓質(zhì)檢效率提升22倍等，可以說都是通過了時間檢驗而得到的數(shù)據(jù)。

除此之外，像這樣在真實場景中“真金火煉”萃取得來的數(shù)據(jù)還有不少，以管理數(shù)字員工為例：

• 提升企業(yè)經(jīng)營管理能力47.3%；
• 提升供應(yīng)鏈管理能力48.1%；
• 降低企業(yè)人力成本23.8%；
• 獲取低成本采購渠道32.5%；
• 獲取更多市場訂單42.3%。

而從發(fā)布概念到驗證概念這半年多的時間里，正值類ChatGPT以及背后大模型處于冷靜期期間：每一個企業(yè)都在思考如何能讓它們能發(fā)揮真正的能效。

相比于To C端的花式應(yīng)用，業(yè)界普遍的做法都是將目光聚焦在To B側(cè)，畢竟大模型在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中“上崗”的難度更具挑戰(zhàn)性，不僅要求領(lǐng)域知識的專業(yè)度，操作上的易用性、能夠帶來多少效率上的提高等等，都是囊括在考量因素之中。

科大訊飛以半年多時間，用“真槍實戰(zhàn)”所交出來的這份數(shù)字員工的答卷，正是證明了產(chǎn)業(yè)在大模型的加持之下能夠起到降本增效的作用。

看完數(shù)據(jù)，二看技術(shù)。

自從ChatGPT引爆百模大戰(zhàn)以來，在國產(chǎn)大模型的第一梯隊中，訊飛星火一直占據(jù)著一席之地。

而之所以能夠在熱潮來臨之際做到如此，離不開科大訊飛與大模型在技術(shù)上的“契合度”。

大模型產(chǎn)品強大之處在于同時具備語言理解、知識問答、邏輯推理等能力，是實現(xiàn)認(rèn)知智能必備的幾項能力。

科大訊飛在這幾項關(guān)鍵技術(shù)能力上一直處于深耕的狀態(tài)，包括自然語言處理，以及音視頻處理等多模態(tài)的能力。

因此，在國內(nèi)外各項針對大模型性能的評測榜單中，也是能夠看到訊飛星火的身影。

例如在新華社研究院中國企業(yè)發(fā)展研究中心發(fā)布的年度第三份關(guān)于大模型的評測報告（人工智能大模型體驗報告3.0）中，訊飛星火便以突出的成績蟬聯(lián)冠軍，并獲得基礎(chǔ)能力指數(shù)、智商指數(shù)、工具提效指數(shù)三項評測指標(biāo)第一。

榜單成績固然重要，畢竟它是檢驗大模型性能的指標(biāo)之一，但對于科大訊飛來說，似乎更為重要的是“用得怎么樣”。

從這一點上，體現(xiàn)的是除了科大訊飛在技術(shù)本上的“先發(fā)優(yōu)勢”之外，在場景落地中亦是如此。

此前科大訊飛在國內(nèi)AI應(yīng)用，已經(jīng)有深厚的場景積累，例如在教育、醫(yī)療、金融、汽車、服務(wù)等多個領(lǐng)域落地，并構(gòu)筑起了深厚的行業(yè)壁壘。

由此帶來的便是優(yōu)質(zhì)場景數(shù)據(jù)的積累，畢竟在大模型時代的當(dāng)下，數(shù)據(jù)的價值，從未像今天這樣受到如此高度的關(guān)注。

左手抓技術(shù)，右手抓落地，基于這樣的邏輯，也就能從中窺見科大訊飛大模型發(fā)展的一二了。

但更為值得一提的，還有在這種邏輯之下的訊飛星火速度：快，著實是快。

去年2月份，科大訊飛便首次對打造類ChatGPT做出了回應(yīng)，并給出明確時間點。此后的各項大動作也是緊鑼密鼓：

• 5月，訊飛星火V1.0正式發(fā)布，并直接展現(xiàn)五大應(yīng)用成果；
• 6月，星火升級至V1.5；
• 8月，訊飛星火V2.0發(fā)布，多模態(tài)能力實現(xiàn)；
• 10月，訊飛星火V3.0發(fā)布，同時發(fā)布12大行業(yè)大模型，通用人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)初具雛形，并宣布已經(jīng)全面對標(biāo)ChatGPT、醫(yī)療超越GPT-4。

技術(shù)在迭代，落地在推動，如此速度背后所映射出來的便是科大訊飛這種雙向并行的模式。

在數(shù)據(jù)、技術(shù)之后，最后還需要看的，便是趨勢。

在量子位《虛擬數(shù)字人深度產(chǎn)業(yè)報告》中，我們就曾給出過一個預(yù)測：

在2030年，我國虛擬數(shù)字人整體市場規(guī)模將達到2700億。

其中，身份型虛擬數(shù)字人約1750億；服務(wù)型虛擬數(shù)字人總規(guī)模超過950億。目前市場仍處于前期培育階段。

不僅如此，諸如數(shù)字員工這樣的應(yīng)用可以憑借其強大的人工智能技術(shù)，對企業(yè)的業(yè)務(wù)在流程、決策和服務(wù)上起到降本增效的作用，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型大浪潮當(dāng)下這已然是處于較為關(guān)鍵的一環(huán)。

在如此市場規(guī)模和趨勢之下，數(shù)字員工單單是在國內(nèi)就早已成為各大頭部玩家必爭之地，包括百度、阿里、騰訊、小冰等等。

當(dāng)然，科大訊飛在此前也是早已在數(shù)字人身上發(fā)力并有過一系列的發(fā)布動作；而此次將訊飛星火融入進來，并且不論是定位亦或是細(xì)分賽道劃分得更為精準(zhǔn)，此意又在何為？

首先，還是在技術(shù)發(fā)展趨勢上，大模型在歲末年初之際早已迎來了新的發(fā)展趨勢，一個是由大語言模型（LLM）向多模態(tài)大模型（LMM）的過渡，一個是在此基礎(chǔ)之上的AI Agent的興起。

二者可以說是給數(shù)字人、數(shù)字員工這樣的應(yīng)用帶來了新生，讓能力和結(jié)果更上一個臺階。

其次，對于如此布局和規(guī)劃，科大訊飛還表示：

此前對于數(shù)字員工的部署，一大難點在于不同領(lǐng)域中的遷移問題；現(xiàn)如今，隨著大模型的到來，“打法”變得通用了起來，大幅降低了遷移的成本。

這也就意味著，數(shù)字員工的廣泛推廣和加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型迎來了技術(shù)上的絕佳時機。

最后的最后，我們從科大訊飛這一年多來在大模型發(fā)展的軌跡中也不難看到，似乎之前所有立下的flag、發(fā)布的概念都已經(jīng)逐步得以實現(xiàn)。

基于此，那句“2024上半年全面對標(biāo)GPT-4”的步入現(xiàn)實，以及屆時在新能力加持之下，數(shù)字員工能力還將帶來哪些驚喜，都是值得期待一波了。

One More Thing

在現(xiàn)場，科大訊飛還展示了一個比較有趣的玩法。

在“訊飛星火”APP中的友伴，與曹操展開一場隔空對話，他會以曹操的口吻回答關(guān)于“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的問題：

嗯，確實有點意思。