人工智能体的 11 个商业模式及 8 个特征!

科技   2024-11-21 21:05   湖北  





人工智能体是一种基于算法和大数据的自主系统,能够模拟人类思维与行为,自动执行任务并优化决策,广泛应用于各行业以提升效率和智能化水平。人工智能体的商业模式以其任务自动化、智能决策和数据驱动能力为核心,涵盖多种形式,如下所述。
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              
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本文作者:Loong。由「数字化转型战略指南」原创首发, 数字化企业经授权发布。



01


智能体有哪些商业模式呢?


吉伟老师总结了11种模式,很有见地。我们逐一来研究。

1 SaaS模式(软件即服务)AI Agent作为一个在线服务,通过云平台为用户提供智能工具,比如智能客服或数据分析。用户不需要购买和维护硬件,只需要按月或按年支付费用,就能使用这些服务。它帮助企业节省成本,提高工作效率。

2 RaaS模式(机器人即服务)
AI Agent可以远程管理和控制机器人,帮助企业在生产、物流等领域实现自动化。企业通过租赁机器人的服务,可以按需使用,不需要自己购买昂贵的设备,机器人还能通过AI优化工作效率。

Notes:第一、机器人的价值不是简单地替代人类的岗位、他们目前也不会取代哲学上的人类,他们在取代的是复杂化了的简单。

使得机器人能够和人类在工作中更好地协同合作,通过智能化和自动化的方式,提升整体工作效率和生产力,在很多智能工厂里已经实现了。

举个例子,在制造业中,机器人可以帮助完成一些重复性高、危险性大的工作,而人类则可以负责更需要创意和判断力的任务。通过这种合作,人类和机器人可以互相补充,提高生产力和创新能力,而不仅仅是机器人取代人工的简单替换。

所以,当前重点在于如何利用机器人和AI提升生产力,推动行业创新,而不是担心机器人的出现会让很多人失业。

第二、目前,大多数AI和机器人是通过“云平台”来提供服务的(也就是用户通过互联网使用这些服务)。但如果这些技术能和硬件结合起来,像AI直接嵌入机器设备中,或者机器人能够自我学习、进化,那会是更大的技术突破。

比如:一个机器人不仅仅按指令工作,而是能通过“学习”自动提升工作效率和精确度,或者是AI与机器设备直接集成,实现更智能、更自主的操作,这样的突破会大大提高服务的价值和市场的竞争力。

那么此时的智能体真的就要出现了、而且会越来越发达,至于他们未来是否可以取代人类?这就是个哲学与科学话题了,God Knows。

3 MaaS模式(出行即服务)
AI Agent在交通和出行领域,通过收集各种交通工具的信息,帮助人们优化出行路线和交通工具选择。比如通过智能调度优化共享单车或网约车的使用,让出行更加高效。

Notes:MaaS模式主要是与出行服务有关,像共享单车、网约车这样的出行服务。假设我们想要将AI与新能源和自动驾驶技术结合,形成一个更完整的出行解决方案呢?

AI技术可以帮助实时调度车辆,预测用户的出行需求,优化路线选择。而如果同时结合新能源(例如电动汽车)和自动驾驶技术,AI就能确保用户享受到更环保、更智能的出行体验。

比如,通过AI系统自动选择最接近的电动汽车,自动计算最节能的路线,或在无人驾驶的情况下,确保出行安全和高效。

未来的AI Agent不仅仅可服务于某个特定行业,它应该能够在多个行业间打通联系,进行整合。

例如,AI技术不仅限于帮助汽车公司提高自动驾驶技术,还可以与城市交通管理、物流行业、电力行业等合作,形成一个完整的智能出行生态系统。这种跨行业的协作和技术整合,可以推动整个产业链的升级,让不同的行业更加高效地协作。

4 AaaS模式(分析即服务)
AI Agent帮助企业处理大量数据,进行分析并提供决策支持。企业可以通过云平台按需使用分析服务,帮助他们从复杂的数据中找出有用的信息,做出更好的商业决策。

Notes:现在市场上大量的冠名以AI的真假公司,如何在面对大公司和强劲对手竞争时,确保企业能持续活下去?这是一个很现实的问题,你一旦做出个什么好的AI产品,一群公司就开始复制,大公司那复制效率更高甚至可以直接吞噬。

面对像谷歌、亚马逊、腾讯这样的科技巨头,如何保证自己的产品和服务有竞争力,并持续吸引客户?

AI企业如何从一个小规模的创新产品,发展到能够大规模扩展并持续增长的商业模式?

大公司通常无法在每个市场或产品上做到精益求精,小公司则可以通过在某个特定领域的深耕细作,提供更专业的AI服务和产品,来吸引那些需要定制化服务的客户。

一个强大的竞争力来源于客户的粘性,这不仅仅是产品本身的质量,也包括优质的客户服务和体验。通过建立长期的客户关系、提供个性化的服务以及通过数据分析来不断改进产品,小公司可以维持客户忠诚度,减少大公司竞争的威胁。

小公司可以与行业内的其他企业、渠道商或平台合作,形成AI服务联盟或伙伴关系,扩大自己的市场份额,同时通过共享资源、技术和客户群体来应对大公司的压力。

5 消费者服务模式(B2C)
AI Agent直接为消费者提供智能服务,比如智能家居助手或虚拟客服。通过分析用户的偏好和行为,提供个性化的服务,让生活更便利。

6 企业解决方案模式(B2B)
AI Agent为企业提供定制化的解决方案,帮助企业优化内部流程、提高工作效率。例如,帮助企业通过智能客服系统、自动化数据分析等方式提升业务能力。

7 按需平台模式
AI Agent作为一个在线平台,用户可以根据自己的需求,选择并支付相应的智能服务。例如,按需提供智能推荐、任务自动化等服务,用户只需要为实际使用的部分付费。

8 Agent Store模式
AI Agent像应用商店一样,通过一个平台向用户提供不同种类的智能服务。用户可以选择购买适合自己需求的AI服务,而平台通过收取佣金赚钱。

9 数据和分析模式
AI Agent帮助企业收集和分析数据,提供实时的决策支持。企业可以根据这些分析结果调整业务策略,做出更明智的决策。

Notes:在AaaS和Agent Store模式下,如何确保用户数据的安全与隐私保护?尤其在一些高风险领域,如金融或医疗,如何避免数据滥用和泄露?如果这个问题无解,那么这个模式目前是不成立的。

10 技术许可模式
AI Agent的技术可以授权给其他公司使用,类似于卖“使用权”。通过授权,AI技术可以被集成到其他公司的产品或服务中,收取许可费用。

11 众包和协作模式
AI Agent通过开放平台,允许外部开发者和专家共同参与并提供资源或技术,帮助解决复杂问题。通过这种方式,AI技术的创新和发展可以依赖更多人的智慧和资源。


02


其商业模式的8大特点

1 订阅制与按需付费:
SaaS、AaaS、MaaS和按需平台模式均采用订阅制或按需付费的收费模式,这使企业能够灵活选择所需的服务,并根据实际需求进行扩展。

企业解决方案模式(B2B)则可能采用按项目或按年订阅的收费模式,为不同类型的企业提供高效的智能化工具。

2 定制化与个性化服务:
无论是面向消费者的个性化服务(B2C模式),还是为企业提供智能化解决方案(B2B模式),都需要根据客户需求进行定制化开发。

Agent Store模式则通过代理商或中介渠道提供多样化的智能Agent服务,用户可以选择并购买不同的服务,满足个性化需求。

3 协作与创新:
众包和协作模式通过开放平台与外部人才、开发者协作,共同推动AI技术的发展与创新。这种协作不仅促进了技术的快速迭代,还为企业带来了更多的商业机会。

4 大规模数据存储与处理:
所有涉及大数据处理的模式(如AaaS、MaaS、RaaS等)都需要支持大规模数据存储、清洗和实时分析,以确保AI Agent的训练数据质量和处理能力。

数据和分析模式则专注于提供数据分析和决策支持,帮助企业或个人进行洞察分析,改进决策。

5 隐私保护与数据安全:
在面向消费者的个性化服务(B2C模式)中,隐私保护和数据安全是至关重要的。企业需要确保用户数据的安全性和隐私性,同时遵守相关法律法规。

在众包和协作模式中,也需要管理外部贡献的数据、计算资源,并确保数据的质量和隐私保护。

6 云平台与基础设施:
SaaS、AaaS、MaaS等模式均依赖于强大的云平台(如AWS、Azure)来提供弹性伸缩、高可用性和多租户支持。这些云平台为AI Agent的部署和运行提供了坚实的基础。

技术许可模式则通过提供SDK、API或完整的技术框架,使合作伙伴或客户能够将AI Agent技术集成到他们的应用或业务流程中,这也依赖于云平台的灵活性和可扩展性。

7 AI模型与API接口:
在SaaS和AaaS模式中,AI模型需要提供API接口,供用户直接调用,以实现智能化的应用服务和分析功能。

众包和协作模式也依赖于AI工具和数据接口来协同解决问题,这要求技术架构能够支持大规模的外部参与者协作。

8 物联网与边缘计算:
在MaaS模式中,AI Agent需要处理来自多个交通工具的实时数据,进行动态优化调度,这要求技术架构能够支持物联网(IoT)和边缘计算的集成。

RaaS模式同样需要云平台与边缘计算结合,以紧密集成机器人硬件,进行任务分配、操作优化和实时监控。




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