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自从 ChatGPT 问世以来，人工智能的进步达到了一个新的里程碑，许多创业者对这一变革充满期待。生成式 AI 的巨大潜力使得他们能够挑战中国互联网的旧有格局。
在大语言模型的创业浪潮中，王小川和王慧文等互联网行业的资深人士纷纷加入这一领域。与此同时，许多开发者也积极参与，并开始探索具体的应用场景。
尽管现阶段这些创业项目都处于起步阶段，尚未形成明确的商业模式，距离理想的成果也还有一段距离。然而，小团队是否能找到合适的路径来发展大模型创业呢？
小团队探索数字人创业
在《钢铁侠》中，AI 助手贾维斯（JARVIS）给人留下了深刻印象。作为一个高度智能的软件，贾维斯不仅能够独立思考，还能协助钢铁侠处理各种事务，快速计算信息，并能够自主切换到任何数字终端，全面掌控钢铁侠的生活。
郭泽斌希望创建的数字人助手正是模仿贾维斯，通过大模型生成的语料，收集人类的情感和肢体动作数据，力求打造一个富有情感的数字人。
在此之前，郭泽斌已经有十多年的创业经验，专注于技术开发。自 2022 年起，他开始关注虚拟数字人的领域，并逐渐进行一些尝试。由于团队中有一位资深心理咨询师，他们在构建有情感的数字人方面具备独特优势。
“ 我们认为，一个人的表现，包括言语、情绪和肢体动作，都是对外界刺激的反应。因此，我们依据这一模型，收集他人的数据进行训练，以便产生像人类一样的反应，” 郭泽斌解释道。这种数据模型将涉及心理学领域，所创造的数字人将更加人性化。
然而，要实现像贾维斯这样的 AI 助手，技术上仍需克服诸多挑战。郭泽斌的团队设定了多个阶段的目标，第一阶段希望推出一个可以进行直播的数字人，借此实现初步的商业化。然而，在 2022 年 5 月推出的直播数字人未能如预期般获得流量，团队推测可能是平台对数字主播的限制所致。
在未能实现理想的商业化场景后，团队决定将数字人项目开源，之后不断吸引关注者加入。郭泽斌的团队重整旗鼓，借助开源社区的力量，专注于数字人助手的研发。
同样，林奇的数字社工项目也是在一个契机下产生的。在上海疫情封控期间，他加入了志愿者团队，利用自身的开发者优势，为分发物资设计了程序，提高了志愿者的工作效率。
疫情结束后，该项目引起了上海静安区临汾路街道办负责人的关注，并希望与林奇合作推进数字社工项目。
根据现行法律，居委会并不属于政府组织，其工作人员并非公务员，而是“社工”。然而，实际上正是这些“社工”承担了居民的基层治理任务，疫情期间居委会长期存在的治理能力不足问题被进一步暴露。
以上海为例，街道 / 镇下属的居委会通常由 5 到 9 人组成，但需要对接 3500 至 5000 名居民，平均每人需管理 400 至 500 人，日常工作多达 119 项。与上海相比，外地的基层政府和村委会面临着人手不足、事务繁重的挑战更为严峻。
“ 虽然疫情的影响已经消退，但基层效益问题依然存在。2023 年政府提倡减负增能，而人工智能技术也进入了一个新的发展阶段，创造了更多的机会。” 林奇团队认为，数字社工项目具备得天独厚的优势。
目前，林奇团队交付的产品主要包括两个功能模块：一个是业务知识的“外脑”，另一个是业务知识培训，后者旨在提升社工的工作能力，前者则能够显著提高基层政府对居民的服务效率。该数字社工产品已在上海市静安区临汾路街道和嘉定区安亭镇落地实施。
林奇指出，项目目前仍处于与临汾路街道和安亭镇的试点探索阶段，” 他们负责提供场景，我们则从技术上进行优化。基于国内的开源大模型，加上我们团队的一些技术手段，我们旨在为政务领域打造一个合规、具备一定能力的智能系统，甚至在某些方面能够与 OpenAI 媲美。” 他补充道，目前开源的大模型大多偏向学术，尚需进一步完善和调整才能用于生产。
数字社工的模型参数范围在数百万到数十亿之间，尽管与 ChatGPT 相比规模不算庞大，但也不容小觑。” 从短期来看，在通用性方面我们可能无法超越 OpenAI，但我们追求的是在特定场景下达到一定的水平，我们的优势在于满足数据安全的要求，” 林奇如是说。
作为一个小型创业团队，林奇认为目前没有太大的压力，” 大模型赋能基层政务这一新赛道尚处于起步阶段，大家都是从今年才开始入局，各自摸索，尚未形成竞争格局。”
然而，在未来的政务场景中，林奇预见竞争压力必将增加，毕竟大公司不会轻易放过这一市场，而创业公司也不在少数。尽管如此，团队的压力不见得主要来自大企业，毕竟在这一领域大家都是在同一起跑线。
天使投资人及资深人工智能专家郭涛在接受第一财经采访时指出，过去几年，推动虚拟数字人发展的多模态融合交互技术及 AI 深度场景理解技术等关键技术仍不成熟，导致虚拟数字人的应用与商业化进程相对缓慢。而如今，依托 AI 大模型和 AIGC 等技术，数字人有望获得“灵魂”，其发展速度将显著加快。
人才与技术的挑战不容小觑
当前，许多新入场的创业团队仍处于摸索阶段，商业化路径尚不明朗，同时小型团队也面临着人才和技术等多重挑战。
林奇团队设想的盈利模式为订阅制，相当于为服务单位派驻一位数字社工，按月收费，” 不过目前团队尚未完全实现商业化运作，仍处于探索阶段，因此整体商业模式正在构建中。” 林奇补充道。
他表示，若未来项目大规模展开，仍需进行融资，毕竟这本质上是一个技术研发的商业项目，前期需要大量投入，包括产品和算法的开发等。尽管初期现金流问题不大，但若将团队成员的工作时间换算，项目收入将不足以支持基本人力成本。
同样，郭泽斌也表示，团队尚未找到有效的商业模式，” 每天都有项目方找上门，例如在商超中增加数字导购、开发儿童玩具等，但这些场景现有的开源项目已经可以满足，因此我们更多是以个人开发者的身份进行对接，给予建议，目前的状态仍在为爱发电。”
郭泽斌观察到，周围并没有成功的 AIGC 商业模式落地，能够盈利的更多是提供工具、培训和开放平台等服务。
“AIGC 仍处于一个相对早期的阶段，虽然许多项目同步上线，但差异化很少，真正能够应用的产品并不多，更多的是一些炫酷的产品形态，” 他认为，” 目前这个领域的产品多以娱乐为主，而非商业落地。”
他认为，商业模式不成熟的原因在于理想技术尚未实现，例如，要实现贾维斯那样的数字管家，能够随时交互且专为单一用户服务，技术上的生成速度仍需提升，” 特别是在助手的场景中，如果回应时间需要十几秒，那就显得不够智能，而这仅是简单的问答生成，处理多个逻辑分支时，速度会更慢，时间也会叠加。”
目前，林奇面临的最大问题是人手不足，” 两端都非常活跃，供给端不断有新技术出现需要学习，而另一端客户的需求也不断增加，但中间的转化过程受到人手不足的限制，这真是一个严峻的问题。” 他指出，无论是算法还是后端工程都缺乏成员，合适的人才稀缺，同时有工程经验并能开发的人员更是凤毛麟角。
林奇认为，尚未进入正式的商业化阶段，仍处于产品转化期。对于小型团队来说，若未来进行商业化运作，将面临更多难题，包括资金、推广和技术开发等方面的挑战。
郭涛作为业内专家，对 AI 大模型赋能数字人行业持乐观态度。他向第一财经表示，基于 AI 大模型进行细分场景训练的虚拟数字人，训练数据将更加集中，算法模型的能力也将增强，在特定场景中的专业性和表现将更为突出。随着 AI 大模型和 AIGC 等新技术的发展，虚拟数字人将日趋智能化与拟人化，促进其在客户服务、虚拟主播、传媒娱乐及电商直播等领域的快速应用。
“ 未来，随着虚拟数字人相关技术的成熟、产业链的逐步完善以及政策和资金的支持力度不断加大，虚拟数字行业将迎来黄金发展期，预计将形成千亿级市场规模，” 郭涛预测道。
