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【亿邦原创】7月30日云开体育，在浙江“平台+产业”AI大会上，杭州“六小龙”代表企业群核科技的麇集创举东谈主兼CEO陈航发表了题为《重构跨境电商“视觉基建”》的演讲。

他在演讲中提到，不少东谈主工智能期间面前仍处于展示阶段，尚未在工业坐褥或家庭场景中实在落地，算法的抑遏速率和实用性也还有很长的路要走。

违犯，他合计，在跨境电商范围，AI也曾不错上演相当进攻的扮装，何况，在这方面群核科技和1688不错一谈作念不少事情。

温馨领导：本文为速记初审稿，在不影响首肯的基础上，由亿邦能源剪辑整理。

以下为演讲实录：

诸君好，最近在我身边发生了两件事——一件“小事”，一件“大事”。

大事是前两天我参加了天下东谈主工智能大会，现场东谈主山东谈主海，最火爆的展区在二楼——东谈主形机器东谈主。它们会步碾儿、会捏取、会交互，展示出多样才智。但平安来看，这些期间面前仍处于展示阶段，尚未在工业坐褥或家庭场景中实在落地，算法的抑遏速率和实用性也还有很长的路要走。

而那件小事，却更让我震荡：一位老同学从某大厂辞职，拉上两位伙伴启动创业，作念跨境电买卖务。他们从1688批发饰品，放到亚马逊上销售。过程中一个要害门径是——借助群核的3D瞎想软件，快速生成一系列高质地、场景化的产品图片，极大升迁了上新服从，顺利跑通了第一批订单。

其中一位本来逗留是否创业的伙伴，在看到成果后，就地决定辞职加入。就这么，三个东谈主的小团队厚爱起步，信心也随之开垦。

这件“小事”让我意志到：

比起尚在实验室中的东谈主工智能，实在正在编削普通东谈主糊口的，是AI用具链的纯属与普惠。恰是这些用具，让个体创业者也能低资本、高服从地开启生意。

而这一切的背后，离不开像1688这么的供应链平台、纯属的3D瞎想用具，以及多年积贮的互联网基础递次。

群核科技正在作念的，恰是其中要害的一环——3D空间级信息生成。

刚才阿里云徐总提到，阿里云完成了AI最基础也最经典的任务：文本输入，图像或文本输出。而咱们聚焦的是更高维的信息形状——空间。

传统大模子难以处理3D空间瞎想，中枢原因在于穷乏饱胀的3D数据考试基础。而群核深耕行业十余年，积贮了海量的3D模子、空间结构与场景数据。这让咱们有才智考试专属模子，杀青从“贯通空间”到“生成空间”的朝上。

咱们信服，畴昔的AI不仅会写著述、绘制片，更会“懂空间”“建空间”——而这，恰是咱们正在股东的变革。

01

好图片升迁30%点击率，

资本高、服从低是出图难点

咱们领有一系列面向瞎想与内容坐褥的AI产品矩阵。其中，酷家乐是全球最大的室内产品与空间云瞎想平台。

多年积贮下，平台已千里淀数亿套结构化空间与产品数据。这使得咱们好像为用户——比如我一位创业的同学——快速生成良好且具备精确3D物理属性的成果图。

这恰是咱们自前年起，面向跨境电商行业推出的新一代3D渲染产品“棚拍”的中枢才智。

一个典型案例来自广州的一家微型儿童用品工场。由于儿童围栏与宠物围栏在结构和功能上高度同样，该工场但愿拓展宠物用品品类，但靠近一个现实艰辛：莫得产品图，更无法展示使用场景。

借助咱们的“棚拍”用具，仅用两东谈主团队、耗时60天，便高效上架了1200张高质地图片。这些图像不仅确切收复产品细节，还能呈现多场景诈欺成果，极大加快了其在亚马逊、1688等平台的上架与实施进度。如今，这家本来范围不大的工场，年产值已达到约5亿元东谈主民币。

这是一个典型的“小团队撬动大生意”的案例，背后恰所以群核棚拍为代表的一整套AI瞎想用具链的协同撑持。

从行业不雅察来看，今天的跨境电商从业者宽绰在使用一系列AI用具：

· 市集定位与数据分析——有如“生意咨询”等智能瞻念察用具；

· 营销与内容创作——有电商棚拍、AI生图等视觉生成用具；

· 客户作事、供应链经管乃至跨境支付——也均有AI才智加持。

在这个期间快速迭代的期间，一两个东谈主的创业团队也能成为全球市集的有劲玩家。正所谓：“时来寰宇齐同力”。

而跨境电商的一大中枢挑战，恰是——无图，无真相。

笔据亚马逊平台数据，优质图片可升迁30%以上的点击率。平台自己也在进化：从领先的白底图，到场景图，再到短视频，对视觉呈现的条目越来越高。

但要把一张图作念好，企业靠近多个现实问题：

1. SKU更新极快，能否杀青批量、高效出图？

2. 产品细节复杂，能否传神收复材质、光影与结构？

3. 面向不同国度市集，图片作风、使用场景需土产货化，如何快速适配与生成？

这恰是咱们开发“棚拍”等AI视觉用具的起点。

传统的处罚决策主要有两种：

一是实体影棚拍摄——搭建场面、礼聘模特、布光拍摄，资本高、周期长、难范围化；

二是使用传统3D建模软件，再辅以修图，即便如斯，历程依然繁琐，服从难以得志跨境电商高频上新的需求。

而AI驱动的“棚拍”，恰是为了冲突这些瓶颈——让每一个源泉工场，都能以极低门槛，产出高水准、多场景、可定制的视觉内容，实在杀青“所念念即所见，所见即所卖”。

02

搭建上万个虚拟影棚，

小公司和大卖都在用

比较之下，咱们推出的电商棚拍，是一款更低门槛、更高服从的3D AI瞎想用具，好像将传统视觉坐褥服从升迁一个数目级。底下我简单先容一下它的中枢才智。

咱们预置了近万个虚拟影棚模板，用户只需选拔合适的场景，替换产品模子，即可在几秒内生成高质地的3D成果图。依托多年积贮的中枢渲染引擎，系统可快速输出具备买卖级质感的成片，庸俗诈欺于商品展示、营销素材、笃定页瞎想等多个场景。影棚结构高度可膨大，辅助跨品类、跨作风纯真复用。

在视觉进展上，咱们注重产品性感与氛围的确切收复。收货于广阔的3D图形学期间，系统可精确渲染物理天下中99%的材质类型，包括毛绒、皮肤、液体（如牛奶）、金属、织物等。尤其在宠物用品范围，你不错将宠物拟东谈主化，当然融入家居场景，升迁情怀共识与滚动成果。

另一个要害才智是文化适配性。一个在中国搭建的“好意思式客厅”影棚，可能并不相宜好意思国耗尽者的居住贯通，导致点击率低下。但当咱们把湮灭款产品放入确切收复当地糊口表情的影棚中，点击率权贵升迁。

咱们的用具辅助按国度、节日、糊口表情构建专属场景。举例，圣诞节附进，商家可顺利将产品置入节日主题影棚，快速打造大促氛围素材，杀青营销节律的敏捷反应。

面前，平台已精选上万个高质地影棚模板，并辅助“影棚克隆”功能——系统可智能生成作风同样的生息场景，匡助用户高效二次创作。内置海量3D模子与荫庇套系，如灯具、产品、绿植等，均可一键调用，开脱组合。

针对传统外模拍摄资本高、版权复杂、周期长的痛点，咱们引入模子绑骨 + AI增强期间，辅助将淘气国籍、体型、肤色的虚拟模特无缝植入场景。无需拍摄、无需授权，零资本杀青全球化视觉抒发，且举座成果当然、无违和感。

跟着内容形状向视频演进，咱们也要点布局了AI+3D视频生成才智。

现时纯AI生成视频在细节律例上仍不精确，而咱们的决策趋奉物理级3D引擎与AI驱动，可生成高度收复产品功能的动态内容。

以自行车为例，视频不仅能展示外不雅，还能观念呈现零部件结构、拼装过程、变速机制等中枢卖点。以往这类视频外包制作动辄数万元，周期长达数周；如今，用户只需缔造简单要害帧，1-2小时内即可完成高质地渲染。

更进攻的是，咱们的引擎具备物理正确性，不管产品如何通顺，材质、光影、结构都能确切呈现。这杰出适用于产品安装清晰场景——以前依赖静态图纸，贯通资本高；面前可通过爆炸图（立体安设图）与动态安装动画，直不雅展示每一步操作，大幅升迁用户使用体验。

不管是一两个东谈主的初创团队，照旧年销两百亿的行业头部大卖，都在使用电商棚拍处罚视觉基建的范围化、专科化与全球化艰辛。

咱们信服，畴昔的电商视觉，不应依赖腾贵的东谈主力与漫长的历程，而应由AI与3D期间驱动，成为每个商家都能鄙俗领有的“坐褥力标配”。

03

GPU作念核默算力，

凭什么不错作念得很好？

全球可能会问：AI期间万般软件层见叠出，为什么群核科技巧脱颖而出？

谜底源于咱们十余年期间积淀的底层撑持。

自2011年起，咱们便率先经受GPU动作核默算力——其时英伟达的市值，与今天的群核科技杰出。咱们很早就识别到这一期间趋势，并无间插足，面前已建成上万卡范围的GPU集群，以耗尽级显卡为主，构建起高性价比、大范围并行策画才智。

在此基础之上，咱们打造了两大中枢引擎：

一是起帧渲染引擎，辅助高保确切时渲染；

二是矩阵CAD引擎，杀青精确的三维建模与结构化瞎想。

恰是这两大引擎的协同，撑持咱们开发出适配家居、建筑、电商等多个行业的诈欺系统，好像高效、精确地模拟物理天下的确切成果——这是咱们多年在框架级期间上无间积贮的舍弃。

这一期间实力体面前多个细节中：

以前，3D光泽跟踪渲染频频需要数小时，而咱们的软件已杀青及时生成；

不仅能呈现传神的光影材质，还能动态展示诸如“橱柜门如何开合”“电饭煲内钢丝如何加热”等复杂交互过程。这些视觉成果的背后，是一整套完满的3D结构化数据体系。

更进攻的是，出图服从杀青了N倍升迁，大幅裁减瞎想周期，升迁请托才智。

恰是凭借这些中枢期间积贮，群核科技十余年来作事了海量客户，开垦起深厚的行业壁垒。

如今，咱们正将这一纯属的3D渲染与建模期间，趁势延长至跨境电商范围——为商品数字化、场景化展示、AI生成内容等新场景提供广阔撑持。

期间不赶风口，但终将照亮产业前行的路。咱们有信心，在AI期间，赓续作念阿谁千里得下、跑得远的期间驱动者。

04

用户每周留存率超85%，

比纯AI服从更高

全球普通会问一个问题：能否通过AIGC顺利生成商品图片，杀青端到端的自动化？

好多电商企业也在积极探索这一齐径。但笔据咱们面前的实践和行业不雅察，纯AIGC生成的图片尚无法杀青范围化买卖落地。

中枢问题在于：现时AI考试所依赖的蚁集图片数据，穷乏对图像背后3D结构化信息的准确收复。翰墨刻画与视觉呈现之间的映射存在断层，导致生成舍弃频繁出现“视觉幻觉”——举例，产品腿捏造生成、桌面断裂、窗户比例失真，致使东谈主物手指数目额外、椅子大小狼藉等。

这类问题在现实诈欺中难以禁受，尤其当图像需要二次剪辑或用于厚爱商品展示时，险些无法使用。

但咱们的处罚决策不错作念到：画面良好、细节确切、总共不违和。

举一个确切案例：亚马逊平台会对纯AIGC生成的图片进行搜索降权处理，但使用咱们软件生成的图片，从未被判定为AI图，进展与实拍图无异——不仅不被降权，部分优质图像致使获取了更高的流量权重。

为什么？因为咱们莫得选拔“全盘依赖AIGC”，而是经受精确律例 + AIGC增强的夹杂使命流。

咱们先通过结构化建模确保要害元素（如产品尺寸、空间比例、材质光影）精确收复，再用AIGC优化氛围、布景、灯光等非结构化部分。这种趋奉表情既保证了确切感，又升迁了创意服从。

比较纯AIGC历程，咱们的决策服从升迁权贵，已被大都客户考据。自前年下半年厚爱实施以来，客户周留存率无间保持在85%以上——上周在用的用户，本周绝大多数仍在使用，充分清晰产品的实用性和用户粘性。

我念念强调的是，在AI期间，酷家乐电商棚拍的筹划，不是追求期间炫酷，而是为跨境电商行业提供实在可落地的处罚决策。

咱们不仅要匡助商家造谣资本，更进攻的是——帮他们把生意作念得更好，把产品卖得更多，最终杀青盈利增长。

谢谢全球！云开体育