以ChatGPT为代表的人工智能热潮在2023年初席卷全球，延续至今，AGI、大模型已成为数字经济新一轮变革风向。在底层技术不断进步的趋势下，AIGC应用“重塑”千行百业也在向实深入。

日前，国内领先的智慧CRM服务提供商玄武云(02392)发布了代号为“玄韬”的垂直于大消费行业的多模态大模型。据了解，这是国内大消费领域首个垂直行业大模型，在大模型底层技术能力的加持下，玄武云将围绕人-货-场，进一步丰富完善大消费终端全链路业务环节的AIGC产品应用，从而助力更多消费品企业实现智慧增长。

玄武云AI实验室总监丁明表示，我们推出“玄韬”大模型，是基于我们多年来在AI技术的研发及大消费领域的数据积累，结合市场趋势和客户需求，将大模型技术能力转变为商业价值，帮助客户降本增效，实现业绩增长。未来，我们希望在“玄韬”大模型的能力底座之上，公司的AIGC产品应用能融入到大消费的每一个业务场景中，释放数字生产力，使其成为客户业务增长之路上的重要引擎。

聚焦大消费领域 “玄韬”大模型正式发布

相较于市场上的通用大模型，玄武云此次发布的“玄韬”大模型能力和应用层将聚焦于自身优势客群--大消费行业，致力将AIGC技术应用到大消费业务全链路。

“不同于服务C端，在B端，AI技术只有了解某一行业特性和需求，才能给企业带来有意义、有价值的效果，”丁明坦言，“玄韬”大模型底层是采用开源模型结合我们业务数据微调训练得到垂直领域大模型，过去十余年玄武云在大消费行业的深耕，也让我们有足够的数据量去训练，从而支撑我们的AIGC应用层。

公开资料显示，玄武云自2016年建立了AI实验室，是目前国内CRM行业唯一拥有全栈自研AI技术的厂商。基于此，玄武云在AI技术积累了数据、算法及建模应用三大维度优势：

数据方面，玄武云已构建起消费品行业的独家数据优势，3万+商品数据建模种类，300万+的SKU特征库、业内最多的终端检测能力。

算法方面，玄武云在业内首创商品视频识别及视频拼接等算法技术，并构建了消费品行业的最大最全超级模型，另外，自研服务端与边缘端推理引擎，覆盖计算机视觉、边缘计算、多模态等多种领域，拥有细粒度商品识别、近距离图像拼接、图像理解等领先技术，自研的端侧模型覆盖率和价签整体识别率达92%以上。

建模应用方面，拥有业内首家完整自建的3D建模平台。构建业内独有的全自动实体训练屋+视觉引擎3D建模平台+超级模型+人工标注整合的商品建模策略，商品建模所需资源占用仅为传统建模方式的1/10，建模时间仅为传统建模方式的1/3。

据丁明介绍，截至目前，公司AI服务的大消费领域客户已超过100家，其中百亿级客户超过30家，服务终端数超800万家，覆盖率超80%。

基于AI技术多维度的领先优势，玄武云发布的“玄韬”大模型的技术能力更为强劲，并从一开始就具备五大优势，具体来看，

1、泛化性与建模效率跃升。在海量商品识别、多行业、商品快更迭等复杂场景下，加速大模型多行业、更广泛落地，提高产品市占率。

2、从感知到多模态认知。具备理解分析多种模态数据的能力，打破数据孤岛困境。

3、业务智能理解。自动理解客户意图，快速掌握业务规则，减少业务定制，解决小模型功能单一、模型碎片化、降低落地部署成本，拓宽智能市场新空间。

4、业务知识接入。接入门店画像、行业知识库等，实现从简单认知升级到差异化、专业性的能力变迁。

5、大小模型智能融合。通过大小模型的算法融合，构建大模型智能体，实现细粒度感知与高纬度分析决策一体化，加速商业落地。

可以预见，在更强能力的大模型能力支撑下，玄武云的AI产品服务在市场吸引力和竞争力将继续增强。

AIGC应用赋能消费终端业务场景智慧化

众所周知，大模型时代，AI从技术能力向商业价值进阶的关键点，在于AIGC应用场景的表现。

据介绍，此次发布的“玄韬”大模型将率先上线陈列指挥官、工作总结助手等AIGC应用，丁明表示，如果说公司以往的AI产品服务是为客户提供营销助力，那么，上述AIGC应用功能的核心价值在于为客户的决策去赋能，成为客户业务增长的数智化生产力，就像是企业增加一位随时待命、充满智慧的“营销顾问”角色。

以陈列指挥官应用为例，通过“玄韬”大模型的技术能力结合玄武云15年快消经验沉淀出的行业业务标准、数据，陈列指挥官可以帮助消费品企业在终端陈列实现业务洞察、业务改善、决策赋能，从而助力客户实现终端销量的良性闭环增长。具体来看，业务员在到达终端门店后，通过拍照来向陈列指挥官提交产品陈列摆放现状，在这个过程中，陈列指挥官已自动识别产品陈列是否存在问题，随后，陈列指挥官可以通过AIGC能力，对当前的产品陈列自动生成出陈列改善、产品数量增减等建议。不仅如此，在生成业务改善建议的同时，陈列指挥官还将自动汇总生成该门店真实业务数据，量化门店业务能力，从而成为辅助门店费用投放、市场政策等业务决策依据，如此一来，在助力终端营销增长的同时，客户也可以实现成本优化。

而另一款AIGC应用--工作总结助手更多的是聚焦终端“人”，助力终端业务员能够进一步提升效率和工作能力。在具体应用场景中，工作总结助手可以通过业务员与店老板交流，了解店主诉求，拜访结束后将语音记录转成文字，形成交流总结。在生成上述资料后，工作总结助手不仅能对业务员拜访的单店语音交流总结做提炼，还可将该业务员全天交流日报进行总结。此外，工作总结助手还可根据企业对业务员的目标和要求，生成指导建议，帮助业务员了解下一步该如何去做才能完成目标。

值得注意的是，据丁明介绍，上述AIGC应用包含了大消费终端陈列场景检测、陈列推荐等超30个具体应用场景，而未来，随着大模型的迭代升级，“玄韬”大模型还将涵盖门店拜访、智慧车销管理、门店画像、全知助手、订单预测、商业决策、智慧拓店等诸多AIGC应用，将覆盖超过100个大消费终端具体业务场景。

加速生态合作 抢占行业垂直大模型市场机遇

有市场人士指出，在接下来2-3年之后，人工智能研究可能80%、90%都将转向大模型。很多方向产业人工智能研发或将被大模型所替换。究其原因，是大模型有着更强的学习、泛化、计算能力，从而释放更多数智化生产力。据大模型之家给出测算，2023年，全球大模型市场规模将达到210亿美元，到2028 年，其规模将达到1095亿美元。而中国大模型产业市场规模将达到147亿元人民币，并在2028年达到1179亿元。

这其中，行业垂直大模型已成为市场风口，有数据统计，截至2023年7月底，我国累计有130个大模型问世，其中，仅今年前7个月就有64个大模型发布，多数为行业垂直大模型。腾讯相关负责人也曾公开表示，垂直领域的行业大模型是大模型目前最有效的落地方式。

而在行业垂直大模型的迭代升级的路上，不仅需要企业自身有AI技术的积累，更离不开企业之间的生态合作。据丁明透露，在自建“玄韬”大模型的同时，公司也在积极与华为盘古大模型团队探讨共创升级行业垂直大模型的可能性。

“华为盘古大模型在底层技术的能力和优势较为明显，而且，盘古大模型3.0也已在煤矿、铁路、气象、金融等领域等垂直领域进行了生态落地，而在大消费领域，玄武云的数据积累和CRM业务场景理解、案例在行业已是头部行列。如果能够实现合作，那么“玄韬”大模型可以更快实现底层能力升级和优化，同时，在CRM产品商业应用上，公司也可以持续巩固在大消费领域领先地位。”

而在此前AIGC生态建设方面，玄武云还与天润云达成战略合作，双方也将基于各自业务情况，在AIGC技术应用等方面实现资源优势互补，从而携手为更多企业客户提供更全面、优质的数智化转型方案。

丁明表示，未来，玄武云将坚持“技术+业务”双轮驱动的策略，通过进一步的生态合作和自研投入，不断推进“玄韬”大消费多模态大模型升级迭代，丰富完善AIGC应用场景，让更多消费品企业切实感受到智慧增长的魅力。