问：刚才公司也到了新一轮的AI技术演变 ， 大家也很期待 。萤石是面向 C端走的比较前面的 ， 在用户数量、数据方面都有比较多的积累 。想请教蒋总 ， 在相对通用型的大模型 ， 包括CV(Character Voice) 领域的模型 ， 其他的分割模型推出之后 ， 公司研究团队对这些技术的态度和看法是怎样的？从业务模式或行业竞争等维度 ， 对公司的影响如何? 公司对这些新技术的态度 ， 未来的展望大概是怎样？
答：我们也做了一些大模型 ， 现在大模型各家流派也挺多的 。刚开始ChatGpt给大家带来的震撼还是比较大的 ， 现在看大模型也开始分化 ， 各种版本的数据训练参数 ， 如30B、65B甚至100B都出来了 ， 都需要进行一定的训练 。从语言上看 ， 英文方面已经做的不错 ， 中文方案目前来看还不是特别理想 ， 可能和训练得不太够有关系 。
通用大模型对于消费者业务而言 ， 已经打下了使机器理解人的自然语言和意图的基础 。但是现在来看 ， 光有I技术还是不够的 ， 需要和视频、视觉整合起来 。视频方面现在推出了SM 模型 ， 我们也测试了SM 模型的效果 ， 目前我觉得还不是比较理想的状态 ， 需要进一步训练 。同时 ， 大模型需要和I、视觉技术结合起来 。举个例子 ， 我们来分割一辆汽车或者一个人 ， 中间有遮挡的时候 ， 光线变化的时候 ， 可能就会出现不符合逻辑的分割 。所以一方面要加强训练 ， 另一方面还是要和I、视觉技术相结合 。我觉得光SM的大模型没办法解决完整的问题 ， 还是要跟其他的模型组合起来 ， 才能在视觉领域里发挥更好的作用 。所以大模型并不是拿来就能应用了 ， 还没到这个地步 ， 还是要有很多的创新组合 。现在算法也还在不断的丰富 ， 学术界越来越开放 ， 我个人还是很乐意看到的 。模型后续还会分化 ， 一个通用模型没法解决所有的问题 ， 各行各业的场景包括消费者端的智能家居场景都不太一样了 ， 需要定向的进行训练 ， 和应用场景进行整合 ， 然后建立起具有一定特性的大模型 。我想以后可能会演变成智能家居大模型 ， 智能安防大模型 ， 或者是智能教育、智能看护、智能健康大模型 ， 都有可能出现 。
问：从业务结构发展看 ， 虽然目前硬件产品的收入占比还是大头 ， 但是也能看到云服务的贡献和占比都在升 。随着用户数进一步放大 ， 在付费用户的转化上 ， 我们有什么样的探索？在付费率、ARPU值等指标升方面有没有探索到更好的方式？
答：我的确希望云服务的占比更高一些 ， 增速更快一点 。我们理解的智能家居四个阶段 ， 第四阶段（以人为中心的个性化智能服务）其实主要就是云服务了 ， 第一到第三阶段都是偏硬件的 。现在我们也在努力往前走 ， 去年云服务的占比已经提升到了16% ， 我给团队也提了要求 ， 要求云服务能够在现有硬件基础上广开收入
目前 ， C端增值服务里云存储还是占比最大的 。2019年的时候我们推出了智能算法商店 ， 目前大多数的智能算法还是免费提供的 。一方面我们觉得目前的智能算法还不是特别理想 ， 大多数都是在边缘计算而不是云中心计算的 ， 算力、数据集等都相对比较小 ， 所以还暂时没到我们觉得值得用户为之付费的阶段；未来大模型出来以后 ， 原本偏向于边缘计算的算法会逐步迁移到云端大模型上跑 ， 速度、准确性、效果及用户体验理论上都会有比较明显的改善 。未来在一些智能场景应用里 ， 算法和一些小程序、小应用 ， 倾向于用收费的模式 ， 增加一种云服务的收费
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