CNET科技资讯网 9月22日 北京消息(文/齐丰润): 短信在大部分人看来已经是过时的通讯手段,随着微信等通讯工具的兴起,短信已经逐渐成为了被人们遗忘的交流方式。但在“云片”看来,虽然个人的点对点的短信虽然已经被微信和QQ所取代,但作为一个基础的通讯服务来说,广泛的覆盖性以及稳定的可靠性,让短信通讯在企业服务中很难被取代。
云片CTO林佳齐
对于企业短讯云服务市场,云片CTO林佳齐觉得有非常大的前景。“比如在12306买票,购买成功后,还是要用短信发通知,短信通知服务是覆盖最广泛的,这是短期内其他通信产品很难去替代的。随着电子商务,移动互联网和O2O这些高速的增长,这几年企业服务短信的发送量一直呈现增长的态势,我们认为短信还是有很大的前景,很大的增长空间。”
从资本市场的数据来看,2016年种子、天使、A轮的投资数量只占2015年的33%、21%和45%。金额上,2016年创业公司融资金额更是只有2015年的25%左右。这些都表示投资人在学则项目上变得更加理性,而资本寒冬也成为了每位创业者需要面对的一大问题。
这个问题在云片CEO刘大林看来并不困难,他坚信只要创业者们专注做好自己的产品,那么赚它一个亿的“小目标”也是可以实现的。刘大林表示:“互联网企业还是用户为王,但想要留住优质的客户,优秀的产品才是最大的利器。产品越好,自然就会留下越多的客户。”
云片之所以会选择云通讯服务市场也是与刘大林的创业经历相关。刘大林团队最初是做一款叫做“维客”的CRM产品,这个产品对于短信有着相当大的需求,在亲自对接了几家服务商之后,他觉得这些产品论是稳定性、到达速度还是服务水准都难以满足他的需求,而这也创造了极大地市场空间。
2013年底,云片项目组正式成立。在CTO林佳齐看来,正是技术的积累与灵敏的嗅觉,让云片抓住了这次的机遇。“为了能把短信服务做得比较稳定,我们自己也花了很多的精力去开发短信平台。经过一年多的积累,我们发现其实我们自己的短信平台无论是在稳定性还是可用性方面其实做得都非常出色。所以我们就想到把这样一个好的服务开放出来给有需求的用户,让他们少走一些弯路,这是当时我们做云片的初衷。”
正是这样专注产品的理念,也让云片快速地获得了大批企业用户的青睐,其中就包括Uber、腾讯云、蘑菇街、凤凰网、挖财等,同时云片在科技圈也渐渐形成了自己的口碑。
作为一家发展迅速的创业公司,云片在今年曾获得了千万级的A轮融资,在资本寒冬之下,拿到如此庞大的融资之后,云片的发展方向会着重在哪里?林佳齐表示,资金的积累确实会对发展起到重要的作用,但云片还将会把产品作为发展的重点,而这也一直是云片的核心竞争力。
“我们整个团队非常重视产品研发,所以未来还是会继续加大在产品和研发上的长期投入。另外,更多的资金积累,让我们能够在市场的营销,品牌的塑造,产品的推广,多方面有更多的选择,可以去建立一个更加全面的竞争力。”林佳齐在采访中说道。
据介绍,目前云片在国内的市场份额占比达到1%左右,这对于一家创业公司来说,已是相当出色的成绩。而除了国内的客户之外,云片在国际市场也有着许多优质的客户。对于国外来说,网络延迟和响应速度是云片所面对的最大问题。林佳齐表示,云片采用的分布式部署,保证了发送时的网络质量,让国外的客户也能享受到优质体验的服务。
除了短信云服务之外,云片在产品线上还推出了语音短信、语音电话、手机流量等服务,林佳齐还表示,庞大的用户体量、实时的下发速度、超强的稳定性以及完善的资源监控,正是这些产品最大的价值和优势所在。
好文章,需要你的鼓励
腾讯ARC实验室推出AudioStory系统,首次实现AI根据复杂指令创作完整长篇音频故事。该系统结合大语言模型的叙事推理能力与音频生成技术,通过交错式推理生成、解耦桥接机制和渐进式训练,能够将复杂指令分解为连续音频场景并保持整体连贯性。在AudioStory-10K基准测试中表现优异,为AI音频创作开辟新方向。
Meta与特拉维夫大学联合研发的VideoJAM技术,通过让AI同时学习外观和运动信息,显著解决了当前视频生成模型中动作不连贯、违反物理定律的核心问题。该技术仅需添加两个线性层就能大幅提升运动质量,在多项测试中超越包括Sora在内的商业模型,为AI视频生成的实用化应用奠定了重要基础。
上海AI实验室发布OmniAlign-V研究,首次系统性解决多模态大语言模型人性化对话问题。该研究创建了包含20万高质量样本的训练数据集和MM-AlignBench评测基准,通过创新的数据生成和质量管控方法,让AI在保持技术能力的同时显著提升人性化交互水平,为AI价值观对齐提供了可行技术路径。
谷歌DeepMind团队开发的GraphCast是一个革命性的AI天气预测模型,能够在不到一分钟内完成10天全球天气预报,准确性超越传统方法90%的指标。该模型采用图神经网络技术,通过学习40年历史数据掌握天气变化规律,在极端天气预测方面表现卓越,能耗仅为传统方法的千分之一,为气象学领域带来了效率和精度的双重突破。