，未名科创联合北大青年CEO俱乐部、北大研究生会、小饭桌，于中科科仪大厦德州（北京）协同创新中心举办“AIGC赋能家装DIY——未名科创汇第二期”。

　　蔡润维进行开场致辞，介绍活动流程，对未名科创汇及主办方进行简介。蔡润维指出，未名科创汇主要由未名科创联合北大青年CEO俱乐部主办。北大青年CEO俱乐部是北京大学校友会下属官方备案校友组织，致力于链接优秀北大青年创业校友，建立北大校友创新创业创造服务平台；未名科创是北大青年CEO俱乐部与小饭桌联合创立的科创项目孵化平台，依托北京大学和广大校友英才资源赋能青年创业者。蔡润维强调，在今年，未名科创将恢复更多的线下活动，敬请各位创业者持续关注，踊跃参加。

　　首先，张霄介绍了项目的整体情况。Collov使用人工智能自动化设计金年会体育，为用户提供个性化、交互式的家装设计方案，同时引入AI算法驱动的电商平台，实现设计、购买、配送一站式服务。与传统赋能设计师的室内设计AI产品不同，Collov针对具有空间几何关系的组合生成问题，自研了基于GNN图神经网络的组合生成算法。同时，基于Collov自研的层级细粒度家具分类和识别算法，以及针对室内设计的场景重建算法库，室内设计的生成过程能够更加可控，输出的设计图能拥有更高的分辨率或更佳的视角合成效果。

　　其次金年会体育，张霄认为，AI在设计行业具有很高的商业化潜质。一是AI设计可迁移性高，人工设计师因学习效率有限，技术可迁移性不强；而AI设计的技术引擎在某一领域中打磨完善后，极易进行领域迁移。二是AI设计应用范围广，能够为普通客户、设计师、企业等多类群体内进行广泛赋能。三是AI设计商业化价值高，当前AIGC的运用主要在于文娱领域，在AIGC参与商品生产过程后，将产生很强的竞争优势和技术壁垒，在各类细分领域的工业级应用中拥有广阔的发展前景。四是AI设计的工作效率高，传统设计过程中，人工设计师和客户需要进行多轮交互，AIGC自动化设计可以替代人工交互和修改的过程，提高效率，节省成本。

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　　再次，张霄介绍了Collov和头部家具企业合作的生产链条。第一步是营销客户，通过免费设计吸引客户签单。第二步是结构保持的ai设计，在客户签单后生成详细的设计方案，实现尺寸完善和物件融入。第三步是通过AI交互过程修改稿件，在定稿后将参数传入企业工厂端进行生产。张霄表示，Collov将积极研发室内设计领域的“ChatGPT”， 实现更好的多模态交互效果，让用户可以直接通过“文字+图片”聊天的方式，对图片进行实时编辑，全自动生成室内设计方案。

　　最后，张霄演示如何使用Collov网站进行家装DIY，现场嘉宾积极参与互动。通过对北欧和波西米亚风格家装生成的演示，能够看到 Collov已经实现自动化的设计效果。客户通过在Collov官网完成有关空间用途、偏好风格和品牌等的结构化问卷，拍照上传空间的实景照片，Collov就能在几秒内生成渲染后全景设计方案，并支持多风格快速生成。全程无需人工设计师参与，将传统设计的数周流程缩短到了几秒钟。

　　张玮琪分享了AIGC在基础软件开发和技术应用方面的三个创业方向。在基础软件开发方面，由于AI开发的过程中具有大量数据需求，需要对文字、图片、视频、语音等多模态数据进行数据清理和模型训练，因此，开发运用AI进行自动化数据处理的基础软件具有广阔的市场。张玮琪以数据标注为例，认为传统数据标注是人工密集型行业，但通过开发AI软件进行自动化数据标注，能够极大地节省人力成本，提高效率。在AI软件的开发和运用过程中，通过不断积累沉淀数据，形成数据壁垒，将不断优化模型，提高核心竞争力。在技术应用方面，分为水平和垂直两个方向。水平方向是指在强技术背景下开发功能性技术，与已有的前沿科技相结合，例如ChatGPT和Bing必应搜索引擎的结合；垂直方向是指开发垂直领域业务，例如服装、家装、设计、药物、医药、游戏、服装等垂直领域的创业，结合自身专业优势专攻某一领域，通过数据沉淀和收集反馈优化模型，达到准工业级应用。

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