2018 年，烏鎮(zhèn)，世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)會(huì)場(chǎng)，羅江春以一覽科技創(chuàng)始人的身份發(fā)表主題演講，他預(yù)測(cè)，未來五年，RGC（機(jī)器生成視頻，Robotics Generated Content）將會(huì)走進(jìn)現(xiàn)實(shí)并成為主流。

彼時(shí)，距離一覽科技創(chuàng)辦已近1年，距離ChatGPT誕生、出圈、爆火，還有近4年時(shí)間。羅江春的預(yù)測(cè)大膽、前衛(wèi)，沒有引來想象中聽眾的振臂高呼。

后來的事情大家都知道，OpenAI發(fā)布ChatGPT，生成式AI發(fā)生質(zhì)變，AIGC席卷網(wǎng)絡(luò)，人工智能迎來新一輪的變革。國(guó)內(nèi)外科技巨頭紛紛下注、加碼，勢(shì)如破竹，狂歡繼續(xù)。

一覽科技創(chuàng)立于2017年9月，是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的一站式視頻解決方案提供商，作為較早一批進(jìn)入AI領(lǐng)域的先行者，憑借過去五年的積累和經(jīng)驗(yàn)，迅速實(shí)現(xiàn)AIGC應(yīng)用層產(chǎn)品化。

雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))獲悉，今年3月，一覽科技推出業(yè)界首個(gè)基于大模型的“文本+圖片+虛擬人”視頻AIGC工作流，搭載于旗下視頻創(chuàng)作者工具“一覽運(yùn)營(yíng)寶”，專注服務(wù)影視及短視頻行業(yè)人群。

羅江春是視頻領(lǐng)域的資深玩家，從2000年躬身入局，到2005年創(chuàng)辦風(fēng)行，再到2017年成立一覽科技，二十多年里，一步步見證視頻生產(chǎn)方式從PGC、UGC、RGC進(jìn)階到如今的AIGC。

作為見證者，羅江春告訴雷峰網(wǎng)，“OpenAI的出現(xiàn)，把內(nèi)容的生產(chǎn)形式從RGC帶入了AIGC，標(biāo)志著真正的AIGC時(shí)代已經(jīng)來臨?！?/p>

以下是羅江春和《AI科技評(píng)論》的對(duì)話：

AI專業(yè)出身，入局視頻行業(yè)已有二十多年

AI科技評(píng)論：在這輪GPT浪潮來臨前，你在AI上做了哪些嘗試？

羅江春：可以說，我從來沒離開過視頻領(lǐng)域。

2000年—2004年在硅谷做PC版的視頻會(huì)議，理解為PC版的Zoom。Zoom的幾個(gè)創(chuàng)始人都是從WebEx出去的，WebEx是我在硅谷工作的第一家公司的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。我工作那家公司叫Latitude，是一家美股上市公司，專門做視頻會(huì)議，那時(shí)候?qū)拵н€沒那么寬，對(duì)技術(shù)要求高。

AI科技評(píng)論：你本身是學(xué)AI的嗎？

羅江春：是的，我正兒八經(jīng)學(xué) AI 的。

我本科就讀于清華，1997 年—2000 年在美國(guó)萊斯大學(xué)就讀人工智能與機(jī)器人專業(yè)，研究算法。那個(gè)時(shí)候的算法要求比現(xiàn)在高，因?yàn)闄C(jī)器不行、沒有數(shù)據(jù)，而且沒有GPU，只有CPU，但能力也不行，算一個(gè)東西花的時(shí)間比較長(zhǎng)。

AI科技評(píng)論：你從AI行業(yè)轉(zhuǎn)到視頻會(huì)議行業(yè)，算是跨界嗎？

羅江春：其實(shí)沒有。2000年我開始工作的時(shí)候，人工智能還不成熟，圖像識(shí)別的準(zhǔn)確度不到60% ，幾乎與人拋硬幣的概率是一樣的。但是那時(shí)候要求高，要算的東西多。

AI科技評(píng)論：那個(gè)時(shí)候AI專業(yè)出身，跑去做搜索引擎的是不是比較多？

羅江春：有做，但搜索引擎當(dāng)時(shí)還不是人工智能的主要方向，做索引、數(shù)據(jù)庫(kù)這樣可用于搜索引擎的通用性技術(shù)的人多，比如李彥宏。

剛才說到人工智能跟視頻有沒有關(guān)系？其實(shí)兩者之間最大的結(jié)合是從推薦開始的。

最開始是亞馬遜用人工智能技術(shù)做推薦，來推薦書。后來，我們所有做長(zhǎng)視頻的人都在參照這個(gè)模型，要么做user base，要么做item base，即要么基于用戶行為，要么基于電影等視頻的相似度來做管理性推薦等。

AI科技評(píng)論：風(fēng)行是從什么時(shí)候開始用AI推薦做長(zhǎng)視頻的？

羅江春：風(fēng)行在2005年開始做視頻，差不多是從2009年—2010年開始用推薦做長(zhǎng)視頻。這個(gè)模式在當(dāng)時(shí)是開放的，大家都是這樣想的。

風(fēng)行當(dāng)時(shí)是推薦電影，與亞馬遜推薦書是一樣的。書和電影抽象出來背后的邏輯很像：有限數(shù)量、精準(zhǔn)標(biāo)簽，而且需要長(zhǎng)時(shí)間閱讀/觀看。但電影與長(zhǎng)、短視頻相比，它的數(shù)量是有限的。

當(dāng)時(shí)風(fēng)行在用人工智能做推薦的時(shí)候，還沒有Hulu這家公司。

AI科技評(píng)論：當(dāng)時(shí)風(fēng)行用AI做推薦是出于什么考慮？

羅江春：當(dāng)時(shí)風(fēng)行用AI做推薦，是想做一個(gè)Video Google模式，愛奇藝后來應(yīng)該也嘗試過。

所謂Video Google模式，就是大家可以用Google 搜索全網(wǎng)內(nèi)容，但搜不了視頻里面的內(nèi)容，直到現(xiàn)在，這個(gè)問題都沒有一個(gè)足夠好的產(chǎn)品來解決。那么，我們就想用AI推薦在長(zhǎng)視頻中接近這一目標(biāo)。

因?yàn)橄噍^于短視頻，長(zhǎng)視頻最大優(yōu)勢(shì)是時(shí)長(zhǎng)，但這也是最大劣勢(shì)，商業(yè)化空間小。一部長(zhǎng)達(dá)90分鐘的電影，其實(shí)沒有太多的商業(yè)化機(jī)會(huì)，只能插幾個(gè)廣告，還會(huì)被用戶嫌棄。我做長(zhǎng)視頻這么多年，一個(gè)很深的體會(huì)就是它的時(shí)長(zhǎng)被浪費(fèi)了，很難商業(yè)化，如今這個(gè)問題也沒有完全解決。

但抖音、快手不一樣。

按照一個(gè)短視頻時(shí)長(zhǎng)為15秒來算，刷4個(gè)短視頻才耗時(shí)1分鐘，中間插播幾個(gè)廣告用戶不會(huì)覺得那么煩，而且短視頻的信息密度很高，所以商業(yè)化空間就會(huì)很大。

AI科技評(píng)論：當(dāng)時(shí)風(fēng)行用AI做推薦，是如何給AI做語料標(biāo)準(zhǔn)？

羅江春：我們是“打標(biāo)簽”。比如在電影某個(gè)場(chǎng)景中，三個(gè)人圍著桌子聊天，桌子上放了一杯星巴克，風(fēng)行想的是，能不能把咖啡用標(biāo)簽標(biāo)示出來？等大家搜星巴克的時(shí)候就可以搜到它，基于此做一堆關(guān)聯(lián)廣告。

另外，能不能替代它，把它換成Costa？或者實(shí)現(xiàn)“伴隨”，場(chǎng)景中出現(xiàn)星巴克的時(shí)候，可以在下面浮動(dòng)一個(gè)文字鏈接，或者在播放框上浮動(dòng)一個(gè)“去哪里購(gòu)買”之類的標(biāo)簽。這些我們都嘗試過，當(dāng)時(shí)的點(diǎn)擊率還挺高，可以達(dá)到1%。

當(dāng)時(shí)風(fēng)行用AI做推薦產(chǎn)生了幾百萬元的收入，看似成長(zhǎng)性很好，但在風(fēng)行彼時(shí)幾億的盤子，占比很小。

與短視頻碰撞的第一次火花

AI科技評(píng)論：風(fēng)行有沒有嘗試過短視頻？

羅江春：嘗試過。

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)開始沒多久，風(fēng)行推出兩個(gè)短視頻APP，其中一個(gè)叫“快看”，反響很好，那時(shí)候國(guó)內(nèi)做短視頻的還很少，頭條當(dāng)時(shí)只有圖文，沒有短視頻；快手也只是gif，沒有完全轉(zhuǎn)成視頻。

我們當(dāng)時(shí)想做一個(gè)類頭條的短視頻APP。當(dāng)時(shí)字節(jié)跳動(dòng)的辦公室就在我們樓上。

但后來，風(fēng)行就沒再做短視頻，在短視頻上落后其實(shí)是投入問題，當(dāng)時(shí)大股東們更希望我們多做一些長(zhǎng)視頻、互聯(lián)網(wǎng)電視等。

AI科技評(píng)論：風(fēng)行錯(cuò)過短視頻，會(huì)不會(huì)覺得遺憾？

羅江春：回顧過去，從股東們的角度、結(jié)合風(fēng)行的優(yōu)劣勢(shì)來看，這個(gè)決策也沒錯(cuò)。當(dāng)然如果當(dāng)時(shí)有一個(gè)水晶球告訴我們5年以后短視頻將迎來巨大市場(chǎng)，我相信我們也會(huì)轉(zhuǎn)戰(zhàn)短視頻，但沒有如果。

當(dāng)時(shí)，我們主要瞄準(zhǔn)的是優(yōu)酷、愛奇藝的長(zhǎng)視頻領(lǐng)域。從2006年我們就開始想，PC時(shí)代，BAT一定會(huì)全面擁抱長(zhǎng)視頻，那么我們只有兩條路：要么投降，與BAT合并，要么自己找條路。

我的性格是不愿意與別人合并，那就去找伙伴與他們“對(duì)打”。要找有內(nèi)容、有營(yíng)銷廣告、有商業(yè)化能力、有渠道的伙伴，那只有電視臺(tái)。當(dāng)時(shí)有好幾家電視臺(tái)，最后選擇了東方衛(wèi)視，推行“臺(tái)網(wǎng)融合”模式。

風(fēng)行選擇東方衛(wèi)視是覺得上海更加市場(chǎng)化、高大上，引入NBA、達(dá)人秀等這些高級(jí)內(nèi)容，學(xué)習(xí)海外電視節(jié)目模式，比較海派，但缺少像湖南衛(wèi)視快男快女之類的現(xiàn)象級(jí)節(jié)目，后來又錯(cuò)過了好聲音這個(gè)機(jī)會(huì)。

AI科技評(píng)論：你覺得為什么風(fēng)行沒有走通“臺(tái)網(wǎng)融合”？

羅江春：從戰(zhàn)略角度來說，“臺(tái)網(wǎng)融合”模式是正確的，就看電視臺(tái)能不能下定決心。

“臺(tái)網(wǎng)融合”模式的邏輯就是“4個(gè)聯(lián)合”：聯(lián)合制作、聯(lián)合播出、聯(lián)合營(yíng)銷、聯(lián)合售賣。

后來，湖南衛(wèi)視吸取了風(fēng)行教訓(xùn)（沒有完全獨(dú)家），把這套方法論學(xué)去了，而且最后“4個(gè)聯(lián)合”的方法論在湖南芒果衛(wèi)視真的奏效了，芒果成了這幾家里面唯一一家能掙到錢的。

創(chuàng)立一覽科技，ToC和ToB的“兩條腿走路”

AI科技評(píng)論：你在風(fēng)行待了十年？

羅江春：我2015年從風(fēng)行離開，休息了一年后，2017年9月創(chuàng)辦了一覽科技。那個(gè)時(shí)候就開始考慮AI如何與視頻做結(jié)合。一覽科技，寓意一覽無余，我們希望看清楚視頻里面是什么。

最開始的時(shí)候，我們可能連商業(yè)計(jì)劃書都沒寫好，但因?yàn)榭春觅惖篮蛨F(tuán)隊(duì)，IDG就投了我們。

當(dāng)時(shí)抖音還沒起來，快手也剛開始嘗試商業(yè)化。

AI科技評(píng)論：如何理解一覽科技的定位：技術(shù)和技能領(lǐng)域的短視頻？

羅江春：一覽科技是想切知識(shí)和技能領(lǐng)域。因?yàn)榘ǘ兑?、快手、以及BAT的一些視頻號(hào)都在做娛樂，而我們想做的是技術(shù)和技能，希望短視頻有用。最開始的時(shí)候，一覽科技就是ToB和ToC一起做。

ToC端產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)很大，我們做的是How to類的內(nèi)容。

我們做過研究，YouTube上How to類的內(nèi)容播放量占8%，西方人已經(jīng)用YouTube去解決問題了。比如奧迪車鑰匙怎么換電池？嬰兒車怎么裝安全帶？

所以我們認(rèn)為這個(gè)賽道有機(jī)會(huì)，我們希望短視頻有用。

在ToB端，我們采用梯形策略，自己做中臺(tái)，同時(shí)賦能給客戶，比如華米OV 、招行等，都是我們的客戶。你可以把一覽科技理解為一個(gè)視頻版的聲網(wǎng)。

ToB路線挺有效，小米視頻、華為視頻、小米瀏覽器、華為瀏覽器等我們都合作了，因?yàn)樗麄冃枰鲞@個(gè)東西，但可能不會(huì)專門搭建一個(gè)像我們這樣的專業(yè)團(tuán)隊(duì)。

AI科技評(píng)論：你之前沒有做過ToB路線，為什么一覽科技一開始就這樣做？

羅江春：一方面，這是我第二次創(chuàng)業(yè)，投資方給的資金比較充足，團(tuán)隊(duì)規(guī)模也更大，所以切B端是希望兩條腿走路，至少比一條腿走路的成功率更高。

AI科技評(píng)論：現(xiàn)在一覽科技主要是提供ToB產(chǎn)品？

羅江春：是的，因?yàn)門oB路線跑出來了。如果專注ToC路線，那簡(jiǎn)直是火星撞地球。2018年的時(shí)候，抖音、快手，以及騰訊視頻號(hào)等花費(fèi)數(shù)十億元做推廣，在這樣情況下，我們只花了5000萬元，結(jié)果可想而知，根本推不動(dòng)。

所以我們趕緊收手，All in ToB，開始走 VaaS （Video as a Service）路線，琢磨客戶需要什么視頻服務(wù)。結(jié)合這幾年的經(jīng)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，越來越多的企業(yè)、組織需要視頻服務(wù)，但是不想從頭做，所以我們認(rèn)為ToB 路線是對(duì)的。我們給別人做工具，做解決方案，別人直接調(diào)用就可以。

從RGC到AIGC，AI大模型重塑視頻創(chuàng)作

AI科技評(píng)論：關(guān)于GPT ，你是什么時(shí)候關(guān)注大模型，并決定使用？

羅江春：我們做ToB向的解決方案，一直認(rèn)為內(nèi)容應(yīng)該有三種生成形態(tài)，PGC、UGC，以及RGC（Robotics Generated Content），現(xiàn)在大家更習(xí)慣稱之為AIGC。

我們?cè)缙诰瓦M(jìn)入用AI生產(chǎn)內(nèi)容這個(gè)賽道。從2018年有GPT-1的時(shí)候就開始關(guān)注，大概到2020年，GPT-3出現(xiàn)的時(shí)候，我們開始真正使用。GPT-1和GPT-2確實(shí)還不太行。

AI科技評(píng)論：你剛才提到大模型結(jié)合RGC的核心元素包括哪些？

羅江春：RGC有核心三個(gè)元素，腳本、素材、剪輯后期。

腳本是一個(gè)很重要的東西，而素材包括圖片、新拍的鏡頭等，聲音相關(guān)的東西包含配音、（背景）音樂、音效等一系列聲音元素，最后再把它們剪輯在一起。

從2018年開始，我們就圍繞這三個(gè)元素進(jìn)行探索，一個(gè)個(gè)去實(shí)現(xiàn)。但腳本的自我生成不太成功，這是整個(gè)行業(yè)都沒解決的問題。腳本相當(dāng)于是一個(gè)劇的劇本，這也是我們?yōu)槭裁聪瘸觥癆I編劇”這款產(chǎn)品。

說實(shí)話，作為一個(gè)創(chuàng)業(yè)者而非教授，在創(chuàng)業(yè)時(shí)，我們既要考慮到素材的積累，也要考慮到賺錢的問題，它得是一個(gè)商業(yè)閉環(huán)。但是，以自己獨(dú)立做大模型的方式去生成腳本，對(duì)于我們這種公司來說太難了，可小模型又解決不了腳本的創(chuàng)作、創(chuàng)新問題，所以我們不做大模型，而是在大模型上做應(yīng)用。

AI科技評(píng)論：在國(guó)內(nèi)外范圍內(nèi)，一覽科技的對(duì)標(biāo)企業(yè)是誰？

羅江春：沒有對(duì)標(biāo)產(chǎn)品，我們現(xiàn)在應(yīng)該在全世界范圍內(nèi)，第一家全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈在做的公司。但如果從“AI編劇”這個(gè)產(chǎn)品來說，我們對(duì)標(biāo)的是美國(guó)一家公司——Chatsonic。

可以說，不管是圖像生成、大模型，還是視頻生成領(lǐng)域，目前中國(guó)還沒有一家企業(yè)能站出來說自己可以與這三個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的頂尖公司對(duì)標(biāo)。

而我們?cè)谧龅木褪且徊讲角斑M(jìn)，比如針對(duì)RGC的三個(gè)核心要素，先用“AI編劇”把編劇的時(shí)間節(jié)省下來，緊接著是素材、剪輯后期，到一年半以后也許能夠完全生成一個(gè)很不錯(cuò)的東西。那個(gè)時(shí)候，也許我們會(huì)比較有底氣說，與Runway這樣的公司比較一番。

AI科技評(píng)論：在新一輪的革命性技術(shù)潮流中，你認(rèn)為中國(guó)隊(duì)怎么才能不掉隊(duì)？

羅江春：我們最近也在思考這個(gè)問題，為什么大模型這樣的東西是美國(guó)人先做出來的？我覺得其中一個(gè)原因是我們的創(chuàng)業(yè)者中沒有像馬斯克、 Sam Altman 這樣crazy的人，所以一旦出現(xiàn)革命性技術(shù)的時(shí)候，中國(guó)在這方面是有差距的。

但我們有自己的強(qiáng)項(xiàng)，那就是追趕。

AI科技評(píng)論：如今國(guó)內(nèi)很多公司都推出了AI大模型，你怎么看？

羅江春：我比較看好像王小川這樣的人才，他本身就是搞技術(shù)的，能沉下來心做事，如果愿意扎扎實(shí)實(shí)從底層追趕，反而是有機(jī)會(huì)的。這種情況下，追兩年是有機(jī)會(huì)能追到類GTP-3. 5或GTP-4水平。當(dāng)然，這需要足夠的金錢、算力，以及海量GPU。

從某種角度上來說，創(chuàng)業(yè)公司沒有包袱，可能會(huì)比大公司更容易跑出來。大公司已經(jīng)在很多方向上做得比較深，如果想掉頭換方向很難，反而是純粹的創(chuàng)新公司，他們沒有包袱，可以拼勁全力追趕。雖然這里面可能有很多坑，但是OpenAI已經(jīng)證明這條路線能走通，那么我們是不是也能走通？

所以，在這一波浪潮中，存在很多、很大的機(jī)會(huì)，一切皆有可能。

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