一位“叛逆者”的自白

2024 年，在歐洲最大的科技博覽會 Viva Tech 上，SKAI Intelligence（以下簡稱“SKAI”）的聯(lián)合創(chuàng)始人兼全球 CEO Morgan Mao 從 LVMH 掌門人 Bernard Arnault 手中接過了 LVMH 創(chuàng)新獎的大獎。

在 SKAI 上海辦公室中，我們見到了這尊獎杯——它是一座通體透明、沒有接縫的玻璃樹，沒有鐫刻任何名字，“隨意”擺放在會議室的角落。

策略游戲有個概念叫“科技樹”，初見獎杯，不禁聯(lián)想到它。在《文明》系列游戲里，科技樹被視為設(shè)計者對人類科技發(fā)展史的簡化模擬。

2024年 LVMH 全球創(chuàng)新大賽冠軍獎杯

但正如玩家點(diǎn)亮科技樹的步驟沒有唯一正確答案?，F(xiàn)實世界的技術(shù)路線，也從來不止一種。

這像一個隱喻：2023 年，AIGC 浪潮席卷而來，當(dāng)絕大多數(shù)人涌向 2D 擴(kuò)散模型，試圖以此突破內(nèi)容生成的效率瓶頸時，Morgan 卻做出了一個“反共識”的判斷：這條路，品牌走不通。

“擴(kuò)散模型無法解決品牌真正的痛點(diǎn)，一致性，”Morgan 強(qiáng)調(diào)，“答案必須回到在 3D 數(shù)據(jù)的真實物理世界中尋找?！?/p>

這是一條更重、更難、也更需要耐心的路。

而今天，這條曾被視作“分支”的技術(shù)路徑，正被全球頂級品牌陸續(xù)驗證。從 LVMH，到斯沃琪集團(tuán)等全球奢侈品牌運(yùn)營商，已有超過 500 個品牌使用 SKAI 的技術(shù)制作視頻廣告。

那么，SKAI 賭對了嗎？

在與 Morgan Mao 的對話中，這位歷經(jīng)第一秒、FancyTech、1UP Digital 再到 SKAI 的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，試圖向我們完整還原這場技術(shù)選擇的背后邏輯，以及那些不斷跨越的創(chuàng)業(yè)歷程，如何塑造出他看待行業(yè)與創(chuàng)新的獨(dú)特視角。

SKAI Intelligence 聯(lián)合創(chuàng)始人兼全球 CEO Morgan Mao

胖鯨頭條

從臺積電 HR 到“非專業(yè)投資人”

Morgan 并非典型的 AI 創(chuàng)業(yè)者。

既非技術(shù)出身，也非傳統(tǒng)意義上的“名校優(yōu)等生”。據(jù)他自述，讀書時甚至不太“認(rèn)真”。大學(xué)肄業(yè)后，他第一份工作是在臺積電當(dāng) HR。彼時的臺積電已經(jīng)是半導(dǎo)體的領(lǐng)軍企業(yè)，“HR 每個行業(yè)都有”，他希望借助這一經(jīng)歷，作為跳板幫助自己進(jìn)入熱愛的零售行業(yè)。

機(jī)會很快來到。2008 年前后，他敏銳地察覺到國際品牌進(jìn)入中國市場的“合規(guī)痛點(diǎn)”，旋即成立了咨詢公司，專為國際品牌解決棘手的質(zhì)量檢測與本地化溝通問題。這不僅讓他賺到了第一桶金，更重要的是，建立了與品牌方的信任關(guān)系。

資金與資源的積累下，他成為了自己口中的“非專業(yè)投資人”。

2016 年，他以合伙人的身份加入知名數(shù)字零售服務(wù)商“第一秒電商”，負(fù)責(zé)品牌咨詢與客戶關(guān)系管理；在“第一秒電商”新一輪融資后，Morgan 選擇退出，這段履歷停止在疫情開始前。

在 Morgan 看來，自己無疑是幸運(yùn)的，“有哪個連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，能每次都全身而退”？他的每段職業(yè)經(jīng)歷都踩在了時代的風(fēng)口上，從奢侈品入華到電商起飛，現(xiàn)在到了 AI。

2020 年，他作為天使投資人參與了 FancyTech 的創(chuàng)立。FancyTech 是一家利用 AIGC 技術(shù)為電商提供內(nèi)容生成創(chuàng)意解決方案的企業(yè)。

真正令 FancyTech 在 AI 賽道聲名鵲起，是來自于其投資人朱嘯虎多次在公開場合的稱贊。

“2022 年年中，我們在內(nèi)部（FancyTech）提出了 AIGC 的口號。電商平臺缺內(nèi)容，當(dāng)時是想到，（說起）內(nèi)容有 UGC、PGC，那可不可以來搞個 AIGC，所以我們就自己想了這個詞，然后就火了”，Morgan 談到，在 FancyTech，他親歷了 AIGC 的早期狂熱時刻。

不到半年，ChatGPT 橫空出世，一時激起千層浪。FancyTech 迅速成為了 AIGC 的忠實信徒，但 Morgan 卻沒有選擇“入教”。

他在不斷思考，AIGC 如何真正應(yīng)用到品牌身上。彼時，市場也開始探索出了清晰的路徑，絕大部分的參與者涌入基于擴(kuò)散模型和各種套殼和精調(diào)模型的 2D 內(nèi)容生成技術(shù)。

之所以 2D 擴(kuò)散模型能夠成為主流，因為它能夠解決 80% 的內(nèi)容需求——在品牌營銷場景中，那些對絕對物理精度要求不高，但是對創(chuàng)意、速度和成本極度敏感的情況。

另一方面，3D 內(nèi)容生成技術(shù)也在逐步壯大，海外 Luma AI、Sora，國內(nèi) Tripo AI、混元 3D 等，但這些無一例外都是基于文字或者 2D 圖像來創(chuàng)建 3D 模型，核心目的是降低建模以及創(chuàng)意輸出的成本。

SKAI 沒有復(fù)制 2D 轉(zhuǎn) 3D 的路徑，而是從頭構(gòu)建商業(yè) 3D 內(nèi)容制作的工作流。

據(jù)悉，SKAI 可以實現(xiàn)從 AI 驅(qū)動的實體產(chǎn)品掃描和建模到動畫、紋理制作、智能燈光和攝像機(jī)控制以及最終渲染的全流程自動化。它能夠?qū)⑿枰馁M(fèi)數(shù)周時間后期制作才能完成的逼真的視覺效果，在一小時，甚至幾分鐘內(nèi)完成。

SKAI Intelligence 展示其專有的機(jī)器人 3D 掃描技術(shù)

盡管 SKAI 的解決方案聽起來已經(jīng)很“完美”；然而，當(dāng)市場上已經(jīng)擁有 Sora、可靈等從靜態(tài)幀到視頻敘事都極具“性價比”的選擇，那么品牌為什么還會選擇 SKAI 呢？

胖鯨頭條

先解決好壞，再解決有無

早在產(chǎn)品規(guī)劃之初，Morgan 嘗試用第一性原理來解答，“我的產(chǎn)品是賣給品牌的，那么品牌最不能接受的是什么，是一致性的問題”。

所謂一致性，不是“看上去一樣”就好，而是要求 AI 生成的產(chǎn)品在任何角度、任何光線下，都和物理世界分毫不差。比如，奢侈品手表在不同光線下的反光、包袋的皮革紋理、產(chǎn)品的精確外形與材質(zhì)等。

“一般來說，（創(chuàng)業(yè)）是先解決有無，再解決好壞?！?Morgan 逆向思考，他認(rèn)為，品牌，尤其是奢侈品，并不會僅因內(nèi)容生成成本低而采納 AIGC，“客戶（品牌方）永遠(yuǎn)是在達(dá)到他質(zhì)量的情況下再來跟你比較便宜。他希望便宜，但質(zhì)量體現(xiàn)的（門檻）是不會降的。”

這并非 Morgan 的“臆想”。在 2024 年初決定 all in 3D 路徑時，他就把這個想法拿去跟奢侈品客戶們一一溝通 ，品牌方的認(rèn)可，也讓他更有信心。

在 SKAI 與瑞士腕表和珠寶品牌 Chopard 蕭邦的合作案例中，這一邏輯得到了印證。

中國電商環(huán)境對內(nèi)容素材需求的響應(yīng)速度精確到“天級甚至小時級”，海外品牌很難跟上節(jié)奏；尤其，奢侈品保持著全球統(tǒng)一的運(yùn)作模式，品牌內(nèi)容經(jīng)由總部嚴(yán)格控制，本地團(tuán)隊難以自行創(chuàng)作。

面對這一痛點(diǎn)，SKAI 選擇以 Chopard 總部現(xiàn)有的高規(guī)格影片為故事板，通過 AI 解構(gòu)其鏡頭語言與光影邏輯，再替換高精度 3D 產(chǎn)品模型，最終批量生成與原片質(zhì)感 100% 一致，但承載了不同 SKU 的本地化視頻。

此舉將一條品牌內(nèi)容的制作周期從數(shù)周壓縮至數(shù)天，成本降至傳統(tǒng)實拍的五分之一。

另外，同一個高質(zhì)量模板還能同步輸出橫版視頻、詳情頁關(guān)鍵靜幀以及適配社交媒體的短視頻切條，真正實現(xiàn)了“一魚多吃”。

更重要的是，它既解決了中國市場內(nèi)容產(chǎn)能上的局限，又守住了奢侈品最看重的一致性格調(diào)。

SKAI 為瑞士腕表和珠寶品牌 Chopard 蕭邦制作的視頻

那么，主流的擴(kuò)散模型有機(jī)會通過技術(shù)升級，實現(xiàn)品牌期望的“一致性”嗎？

Morgan 用了一個通俗的比喻來類比兩者的根本不同：主流的 AIGC 工具就像“抽卡”，本質(zhì)上是概率問題；而 SKAI 提供的，是基于物理現(xiàn)實的數(shù)學(xué)問題。

表面上看，這兩者是 2D 內(nèi)容和 3D 內(nèi)容的差距。這背后，是 CV（計算機(jī)視覺）與 CG（計算機(jī)圖形學(xué)）的根本分野。

主流 AIGC 根植于 CV，它通過學(xué)習(xí)海量 2D 圖像數(shù)據(jù)來“預(yù)測”并“生成”像素，但其結(jié)果本質(zhì)上仍然是統(tǒng)計和概率。2D 圖像無法“看到”3D 內(nèi)容，“看不到的部分”實際上是 AI 模型“猜測”的。也就是說，它可能猜得對，也可能猜得不對，又或者看起來猜對了。

如同現(xiàn)代版盲人摸象，AI 能畫出相當(dāng)逼真的大象，但它不知大象精確的骨架和肌肉走向，所以，當(dāng)你需要這頭大象運(yùn)動起來時，它生成的腿部結(jié)構(gòu)可能根本無法支撐其重量。AI 創(chuàng)造了一個看起來正確，但物理上不可靠的模型。

而 SKAI 的路徑建立在 CG 之上，它將產(chǎn)品視為一個由數(shù)學(xué)公式精確定義的 3D 模型，光線如何反射、材質(zhì)如何呈現(xiàn)，都是通過 AI 來精確“計算”而非“猜測”。這確保了每一幀畫面，都嚴(yán)格遵循預(yù)設(shè)的物理規(guī)則，從而根治了品牌最為敏感的“一致性”痛點(diǎn)。

然而，全球范圍內(nèi)能夠制作 3D 內(nèi)容的企業(yè)相當(dāng)多，甚至于 3D 內(nèi)容生成已經(jīng)形成從上到下強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)鏈，SKAI 究竟有什么特別的？

答案的關(guān)鍵，并非“誰能做 3D 內(nèi)容”，而是“用 3D 內(nèi)容解決了什么問題”。SKAI 瞄準(zhǔn)的是 3D 內(nèi)容商業(yè)化中最棘手的難題：如何實現(xiàn)規(guī)?；a(chǎn)并打通全流程。

市場上多數(shù)公司提供的是點(diǎn)狀解決方案——或?qū)Ｗ⒂趻呙?，或致力于建模，或擅長渲染。而 SKAI 宣稱打造的是一條“端到端的全自動產(chǎn)品動畫生產(chǎn)管線”，從通過智能機(jī)械臂掃描獲取高精度數(shù)字孿生，到 AI 驅(qū)動的建模、動畫、燈光與最終渲染，全部整合在一條流水線上。

為了將這種能力普惠化，SKAI 推出了基于 NVIDIA Omniverse 構(gòu)建的 SaaS 平臺——B.THREE。該平臺主要面向中小企業(yè)的品牌營銷團(tuán)隊，提供大量預(yù)設(shè)模板，用戶通過簡單的一鍵替換模型，即可在幾分鐘內(nèi)生成高精度 3D 視頻。同時，SKAI 也為頂級品牌保留了個性化的定制服務(wù)，以適配不同客群的需求。

SKAI Intelligence 推出全球首個基于 NVIDIA Omniverse? 打造的端到端 、聚焦零售業(yè)的3D-AIGC 智能生產(chǎn)線平臺—— B.THREE?

在采訪中，我們實際體驗了這款即將上線的平臺，其在生成效率與視覺品質(zhì)間取得的平衡，令人印象深刻。對于注重質(zhì)感的時尚、美妝、消費(fèi)電子等領(lǐng)域的中小品牌而言，這無疑是一項極具吸引力的解決方案。

但 SKAI 的解決方案并非萬能鑰匙，它完美契合形態(tài)固定的產(chǎn)品（如手表、箱包），但對于服裝這類極度依賴動態(tài)垂感與復(fù)雜人體交互的品類，其技術(shù)模型目前仍難言成熟。

更進(jìn)一步看，當(dāng)我們將視線從技術(shù)本身移開，轉(zhuǎn)向市場與增長時，新的問題也隨之浮現(xiàn)：在 3D 內(nèi)容這條“重模式”的賽道里，如何平衡研發(fā)投入與商業(yè)回報？市場是否存在對于 3D 內(nèi)容足夠大的需求？

胖鯨頭條

采訪后記

在 2018 年特斯拉的季報電話會議上，Elon Musk 曾表示，如果抵御外敵入侵的唯一防御手段是護(hù)城河，那你撐不了多久。真正重要的是創(chuàng)新的速度——這才是競爭力的根本決定因素。

放到 AI 時代，這句話似乎得到了更深層的印證。大模型的一次升級，能瞬間“殺死”成百上千個應(yīng)用。那些可以稱之為護(hù)城河的元素，在技術(shù)浪潮面前顯得脆弱又短暫。

不過，在 Morgan 身上，我看到了另一種解題思路。

當(dāng)他決定投入 3D 模型時，他沒有選擇先全力研發(fā)技術(shù)、寫論文、建模型，相反，他選擇先開了一家廣告公司。

這或許正源于他的“非技術(shù)”出身：當(dāng)他決定投入 3D 時，他沒有“拿著錘子找釘子”，甚至沒有急著先去“造錘子”。

這家廣告公司從一開始就目標(biāo)明確：它只接 3D 商品視頻的單，用人工 CG 團(tuán)隊，去模擬未來 AI 自動化的流程。

“人工 CG 的工作流和節(jié)點(diǎn)……是按照今后如果這些東西可以自動化的方案去做”，他稱之為“以始為終”。

這是既是為了驗證 PMF（產(chǎn)品市場匹配度），也是為了解決現(xiàn)金流。用人工交付驗證客戶是否會為作品買單，同時，公司有了穩(wěn)定的現(xiàn)金流，才可以去反哺底層技術(shù)研發(fā)。

這一模式隱藏的優(yōu)勢在于，通過大量的高標(biāo)準(zhǔn)交付，沉淀了難以復(fù)制的垂直品類的物理仿真參數(shù)與工藝?yán)斫?。Morgan 形容這是最難獲取、也是最重要的行業(yè) Know-how，可能也是未來最稀缺的資產(chǎn)。

在商業(yè)化上，Morgan 始終堅持小步快跑。因為他過往成功的履歷都是來自于 agency 模式，但產(chǎn)品公司的推廣、用戶增長、運(yùn)營邏輯完全不同于前者。這促使他“邊跑邊學(xué)”，不斷調(diào)整，尋找到適合本土市場的推廣策略。

面對“是否擔(dān)心被大廠技術(shù)碾壓”的疑問，他并不焦慮，“我們一直在持續(xù)進(jìn)化”。

如果您對文中所提及的方案感興趣，并希望親身體驗B.THREE平臺的效率，現(xiàn)可申請產(chǎn)品內(nèi)測資格。

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本期作者

Hanna Zhou

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