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

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

這像一個隱喻：2023 年，AIGC 浪潮席卷而來，當絕大多數(shù)人涌向 2D 擴散模型，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。

“擴散模型無法解決品牌真正的痛點，一致性，”Morgan 強調(diào)，“答案必須回到在 3D 數(shù)據(jù)的真實物理世界中尋找。”

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”的技術路徑，正被全球頂級品牌陸續(xù)驗證。從 LVMH，到斯沃琪集團等全球奢侈品牌運營商，已有超過 500 個品牌使用 SKAI 的技術制作視頻廣告。

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“認真”。大學肄業(yè)后，他第一份工作是在臺積電當 HR。彼時的臺積電已經(jīng)是半導體的領軍企業(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入熱愛的零售行業(yè)。

機會很快來到。2008 年前后，他敏銳地察覺到國際品牌進入中國市場的“合規(guī)痛點”，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)字零售服務商“第一秒電商”，負責品牌咨詢與客戶關系管理；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散模型和各種套殼和精調(diào)模型的 2D 內(nèi)容生成技術。

之所以 2D 擴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 沒有復制 2D 轉(zhuǎn) 3D 的路徑，而是從頭構建商業(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、智能燈光和攝像機控制以及最終渲染的全流程自動化。它能夠?qū)⑿枰馁M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 展示其專有的機器人 3D 掃描技術

盡管 SKAI 的解決方案聽起來已經(jīng)很“完美”；然而，當市場上已經(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）永遠是在達到他質(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?！?/strong>

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)一的運作模式，品牌內(nèi)容經(jīng)由總部嚴格控制，本地團隊難以自行創(chuàng)作。

面對這一痛點，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，主流的擴散模型有機會通過技術升級，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（計算機視覺）與 CG（計算機圖形學）的根本分野。

主流 AIGC 根植于 CV，它通過學習海量 2D 圖像數(shù)據(jù)來“預測”并“生成”像素，但其結果本質(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 能畫出相當逼真的大象，但它不知大象精確的骨架和肌肉走向，所以，當你需要這頭大象運動起來時，它生成的腿部結構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，都嚴格遵循預設的物理規(guī)則，從而根治了品牌最為敏感的“一致性”痛點。

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

答案的關鍵，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)公司提供的是點狀解決方案——或?qū)Ｗ⒂趻呙瑁蛑铝τ诮?，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)的品牌營銷團隊，提供大量預設模板，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，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、消費電子等領域的中小品牌而言，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)垂感與復雜人體交互的品類，其技術模型目前仍難言成熟。

更進一步看，當我們將視線從技術本身移開，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”成百上千個應用。那些可以稱之為護城河的元素，在技術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。

當他決定投入 3D 模型時，他沒有選擇先全力研發(fā)技術、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”出身：當他決定投入 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明確：它只接 3D 商品視頻的單，用人工 CG 團隊，去模擬未來 AI 自動化的流程。

“人工 CG 的工作流和節(jié)點……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研發(fā)。

這一模式隱藏的優(yōu)勢在于，通過大量的高標準交付，沉淀了難以復制的垂直品類的物理仿真參數(shù)與工藝理解。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、運營邏輯完全不同于前者。這促使他“邊跑邊學”，不斷調(diào)整，尋找到適合本土市場的推廣策略。

面對“是否擔心被大廠技術碾壓”的疑問，他并不焦慮，“我們一直在持續(xù)進化”。

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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