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在企業(yè)落地大模型的各種模式中，和動輒百萬起步的私有化部署相比，Copilot被認(rèn)為是適合多數(shù)企業(yè)快速落地且最經(jīng)濟(jì)的方式。

作為Copilot風(fēng)潮的海外引領(lǐng)者，微軟先是聯(lián)合行業(yè)領(lǐng)先大模型獲得技術(shù)上的先發(fā)優(yōu)勢，同時憑借Windows11、Office 365、Bing、Edge等產(chǎn)品矩陣，切入高頻應(yīng)用場景，順理成章地打通了商業(yè)化閉環(huán)。每人30美元/月的定價雖超出各方預(yù)期，仍獲得企業(yè)用戶的積極反饋。

目前，部分國內(nèi)服務(wù)商也開始以不同的方式引入Copilot。

01 國內(nèi)服務(wù)商引入Copilot的幾種形式

第一種：在現(xiàn)有產(chǎn)品的基礎(chǔ)上添加Copilot功能，如金山辦公；

第二種：在添加Copilot功能的同時，吸納其他AI應(yīng)用，豐富自身生態(tài)體系，如百度、釘釘?shù)龋?/p>

第三種：一站式、跨平臺第三方Copilot，可集成到企業(yè)各個工作場景，如明略科技推出的小明助理Copilot。

相比前兩種，以小明助理Copilot為代表的第三種形態(tài)在基礎(chǔ)層、產(chǎn)品形態(tài)等方面都有著顯著差異。

在基礎(chǔ)層，采用多種大模型聚合的模式。在各家大模型技術(shù)此消彼長，飛速變化的當(dāng)下，為了避免企業(yè)使用單一大模型的不穩(wěn)定風(fēng)險，同時在不同業(yè)務(wù)場景、不同任務(wù)下，調(diào)用更加適配的大模型，小明助理Copilot集成多種主流大模型，包含各種文本大模型、圖像大模型，以及明略大模型。

其中，明略大模型是明略科技對不同行業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行定制化訓(xùn)練自研的大模型，在營銷文案生成、文案打分、營銷圈層互動、數(shù)據(jù)分析等多個營銷場景，結(jié)合旗下秒針系統(tǒng)數(shù)據(jù)訓(xùn)練優(yōu)化過的模型/Agent，為營銷人提供專業(yè)、精準(zhǔn)的大模型工具。

在產(chǎn)品形態(tài)上，理念是Copilot Everywhere。以瀏覽器插件為主要形態(tài)，可以根據(jù)企業(yè)應(yīng)用場景，提供移動端、企微側(cè)邊欄、工作流系統(tǒng)集成等靈活形態(tài)，實(shí)現(xiàn)跨平臺、全平臺的Copilot使用體驗(yàn)。

Copilot如何使用？“人”依然是關(guān)鍵

不少企業(yè)在應(yīng)用大模型時表示，大模型的通用能力強(qiáng)，但在具體業(yè)務(wù)場景下難以給出好的答案。拋開技術(shù)層面的討論，Copilot副駕駛的定位，意味著人機(jī)協(xié)同的運(yùn)轉(zhuǎn)，仍離不開“人”駕馭新技術(shù)的能力。

一方面，Copilot的落地效果，考驗(yàn)著每一位員工的提示詞工程能力。提出什么樣的問題，決定了大模型能力發(fā)揮的上限。

另一方面，推動Copilot從個人生產(chǎn)力工具轉(zhuǎn)變?yōu)榻M織生產(chǎn)力工具的核心在于on the same page。也就是說，需要組織內(nèi)部把各個員工對業(yè)務(wù)的理解、對需求的認(rèn)知，拉齊到同一個水平線。

一般情況下，企業(yè)在AI應(yīng)用獲得的反饋，來自于大模型自身數(shù)據(jù)集或聯(lián)網(wǎng)搜索。實(shí)際上，在具體任務(wù)中，由企業(yè)主動提供知識，可以得到更加符合企業(yè)訴求的結(jié)果。在明略科技的小明助理Copilot中，on the same page理念，是通過分享優(yōu)秀的Prompt模板給不同團(tuán)隊(duì)和個人，以及上傳文檔形成知識庫等形式實(shí)現(xiàn)的。通過閱讀企業(yè)提供的文檔，或與員工當(dāng)前工作的頁面產(chǎn)生交互，Copilot可以輔助員工理解任務(wù)，并根據(jù)員工的提問輸出對應(yīng)的結(jié)果。

行業(yè)人士認(rèn)為，在企業(yè)落地Copilot的過程中，如果僅僅依靠少數(shù)的大模型專家思考如何應(yīng)用，大模型所能發(fā)揮的作用較為有限。當(dāng)企業(yè)調(diào)動組織全員，激發(fā)集體智慧，則會實(shí)現(xiàn)1+1＞2的效果。所以大模型的落地并非技術(shù)本身的單一維度，還需要組織人才與技術(shù)不斷磨合。

除此之外，還有一個途徑是把成熟的方法論和流程凝結(jié)成一系列Agents。

明略科技高級副總裁、大模型產(chǎn)品負(fù)責(zé)人孫方超在2023營銷科學(xué)大會表示，“當(dāng)你使用Prompt和大模型交流時，大模型相當(dāng)于你的助手，通過對話（Chat）的方式進(jìn)行交流；當(dāng)你使用大模型驅(qū)動的Agent時，大模型相當(dāng)于大腦，基于某一項(xiàng)工作任務(wù)拆解。例如，通過搭建營銷Agent，我們可以實(shí)現(xiàn)知識庫外掛，調(diào)用企業(yè)內(nèi)部的知識，輸出更準(zhǔn)確的洞察。”

明略科技目前已搭建一些營銷Agent。Content Agent可以調(diào)取大量的社媒數(shù)據(jù)及社媒專有知識。例如，輸出小紅書文案時，可綜合考慮這一季流行的是多巴胺還是美拉德，這一季需要面向的圈層有哪些，消費(fèi)者在關(guān)心哪些熱詞。Knowledge Agent可以解決傳統(tǒng)知識庫答不準(zhǔn)、答不好的難題，簡單快捷地從知識庫里抽取出想要的知識點(diǎn)。

應(yīng)用Copilot：不可忽視數(shù)據(jù)安全

無論是通過Prompt還是Agent的形式，一個共識是企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的重要性正愈發(fā)凸顯。

明略科技CEO吳明輝認(rèn)為，“企業(yè)要用好大模型，首先要解決內(nèi)部知識積累的問題。如果現(xiàn)有的數(shù)據(jù)與知識，大模型全都有，那么企業(yè)未來很難有大的價值。”這也帶出了企業(yè)在大模型落地前的另一隱憂——數(shù)據(jù)安全。

針對部分大模型應(yīng)用產(chǎn)品的隱私門事件，2023年7月，《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》出臺，對相關(guān)數(shù)據(jù)亂象和知識版權(quán)問題予以約束。企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)保護(hù)與安全意識也隨之提高。

除了借助數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù)以外，小明助理Copilot面向?qū)?shù)據(jù)保護(hù)要求較高的企業(yè)、行業(yè)提供了私有化部署方式，所有數(shù)據(jù)都可以沉淀在企業(yè)自己的服務(wù)器上。

明略科技認(rèn)為，不同類型企業(yè)的數(shù)據(jù)安全需求，存在與之適配的解法。從企業(yè)數(shù)據(jù)商業(yè)機(jī)密的高低、推理復(fù)雜度的高低兩個維度來看，可以分成四個象限，企業(yè)可以根據(jù)自身情況選擇最佳方案：

• 若商業(yè)機(jī)密低、推理復(fù)雜度低，無論調(diào)用在線大模型還是私有化模型，建議企業(yè)以成本為中心，選擇高性價比方案；
• 若商業(yè)機(jī)密低、推理復(fù)雜度高，企業(yè)可以放心調(diào)用在線大模型，選擇技術(shù)實(shí)力強(qiáng)、切合自身需要的大模型產(chǎn)品；
• 若商業(yè)機(jī)密高、推理復(fù)雜度低，建議企業(yè)選擇私有化模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)，在私有云上調(diào)用；
• 若商業(yè)機(jī)密高、推理復(fù)雜度高，需要復(fù)雜的人類智力活動，企業(yè)可借助第三方做好數(shù)據(jù)脫敏后，再進(jìn)行高級推理。