AI新浪潮观察
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体验完字节所有的 AI 产品，杀手级 AI 应用可能比想象中更远
连然 2024/06/03
摘要
字节跳动在AI时代的动作非常坚决，正在以火力覆盖的方式寻找下一个超级应用。
字节的豆包，悄悄成了国内用户最多的原生 AI 应用。
最近一场活动上，字节跳动产品和战略副总裁朱骏透露：5月中，豆包的月活已经达到 2600 万。目前，豆包 APP 下载量超 1 亿，平台上创建的智能体数超过 800 万。从月活来看，豆包已经超过了今年以来大火的 Kimi Chat 和百度文心一言。
虽然字节的豆包大模型（原云雀大模型）去年8月才推出，但不到一年时间，无论是从模型层还是应用层的发布来看，字节跳动都已经成为发布数量最多的公司——据极客公园不完全统计，到目前，字节跳动已经有 11 款 AI 产品。
与以往在 XR、地产、教育、SaaS 等领域启动新业务线的「高调」不同，在生成式 AI 爆火的一年半里，字节跳动的打法可以用一个古代行军打仗的成语来形容：就是「衔枚疾进」。
一方面，字节搭建了有着全明星阵容的技术中台，并推动各个业务线尝试拥抱 AI，还组织多个新团队探索各个领域的原生 AI 应用。另一方面，与投入的力度相比，字节在 AI 领域的发声却极其低调。在今年 5 月之前，只有飞书发布了一个智能体相关的新应用。而据极客公园了解，去年字节曾有多个团队希望发布 AI 产品，但都被高层压了下来。
低调不代表没有实力，实际上在不少行业人士眼中，字节就被认为是国内最有可能在这波技术浪潮里做出杀手级大模型或原生 AI 应用的国内大厂。原因至少有四：
毫无疑问，字节是国内原生 AI 应用的种子选手，这或许也是字节选择「衔枚疾进」的原因。而进入 5 月，随着豆包大模型的发布，字节的 AI 战略显然要进入下一阶段。在这个时间节点，极客公园梳理并体验了目前字节所有已经公布的 AI 产品，希望通过这种方式探究这些产品背后的思维方式，并借此窥见字节全盘 AI 战略的一角。
火力覆盖：不错过任何一个品类
穷则精准打击，富则火力覆盖。后者用来形容字节在 AI 应用领域的战略再恰当不过。
据极客公园不完全统计，去年 8 月至今，字节跳动在 AI 领域一共推出了 8 款大模型、2 个智能体开发平台，和接近 20 个原生或基于现有产品的 AI 应用。
如下图所示，极客公园对字节跳动目前的 AI 产品进行了分类整理：
整体来看，字节的 AI 产品体系覆盖了最基础的模型层、开发 Agent 的中间层，以及落到产品层面的应用层。其中模型层和中间层都比较常规，应用层则呈现出非常明显的多元化，可以说是百花齐放。
根据极客公园的统计来看，在已经公布的产品中，字节已经覆盖了聊天、社交、图像/视频、教育、音乐等领域，其中既有 Dreamina、CodeGen 等偏生产力的工具型产品，也有猫箱（原话炉）、豆包这种更 ToC 的应用。
在产品层面，字节基本上不会错过任何市面上比较热门的品类，上述产品基本都可以在市场上找到对标。比如AI 对话类产品豆包，有 ChatGPT、文心一言和 Kimi；AI bot开发平台扣子，则对标GPTs；“猫箱”（原“话炉”）对标的是MiniMax的“星野”；教育产品 Gauthmath，类似的有猿辅导的数学学科产品；还有海绵乐队，海外的 Suno 和国内昆仑万维的天工都是同类产品。
可以看出，在过去一年，字节正在复现移动互联网时代「App工厂」的魄力，技术和产品团队一直在迅速前进。
产品体验：字节想做什么？
极客公园按图索骥，体验了一圈字节的产品。这里我们挑选了三个比较有代表性的产品和大家重点聊一下：分别是豆包、「猫箱」和剪影「即梦Dreamina」。
豆包
豆包是字节跳动基于豆包大模型（原云雀大模型）开发的 AI bot，可以看到豆包有辅助写作、图像生成、AI搜索、PDF问答、翻译、网页摘要等诸多基础功能。下载桌面版后，还可以开通设置权限，让桌面上的每一个应用都接入 AI。
在豆包上，可以自行创建各式各样的智能体。字节跳动产品与战略副总裁朱骏此前在发布会上提到，团队成员在豆包上捏了一个英语老师的智能体。除了用自然语言定义了“这个老师需要用英文对话，并且在对话中随时指正用户的语法错误”这个功能，也定义了该成员自己喜欢的声音和形象。平时在路上和“他”用语音消息的方式对话，回到家还会用实时通话模式来模拟英语口语对话。
从笔者个人的使用体感来看，字节跳动的豆包与百度的文心一言并没有太大区别，只是目前，豆包的使用还是免费的，这在一定程度上降低用户的尝试和使用成本，而文心一言则已经需要付费才能调用文心大模型4.0并解锁高级功能，
进一步的体验中，豆包的 TTS 语音技术令我眼前一亮。在创建智能体时，只需朗读一小段文字，即可即刻生成与自己声音别无二致的智能体。
在对话中，豆包上的智能体在回复时会在括号里加点语气词来模拟真人的说话语气，互动更自然。
这一点背后是字节跳动很早对很大力度优化语音交互体验的投入，包括基于大模型的ASR和超自然的TTS音色，这些都是为了尽量做到类似和真人对话的感受。
豆包几乎是国内最早确立语音交互入口作为默认交互界面的大厂，后来其他公司陆续跟进了这一功能。
猫箱
「话炉」是一款以 AI 角色为核心的社交应用，同样由抖音豆包大模型驱动，和豆包数据互通。4 月 11 日，「话炉」改名为「猫箱」。
「猫箱」的特点在于其高自由度的互动内容和由用户决策影响的故事走向，这给了用户一种全新的社交娱乐方式。
在猫箱的体验中，一进入应用，笔者就被推荐了一系列 AI 角色，他们各具特色，让笔者迫不及待想要开始对话。
「猫箱」支持文字和语音两种输入方式，这让交流变得更加自然和便捷。在与 AI 角色的对话中，笔者发现我的每一个决策都会影响故事的发展，这种参与感让人仿佛置身于一个真实的故事世界中。每一次选择都可能导致不同的故事走向，这种体验起初让我感到乐此不疲。
如果用户对当前的虚拟角色感到乏味，「猫箱」提供了一个简单而直观的解决方案：只需轻轻一划，就能刷新出全新的虚拟伙伴。这种类似抖音上下滑动短视频的设计，「以前刷短视频 现在刷智能体」，让笔者体验到了从言情到玄幻、从猜谜游戏到日常闲聊的多样化聊天乐趣，每一次刷新都是一次全新的探索。
但新鲜感很短暂。初见各具特色的 AI 角色，对话下来发现大同小异，它们的回答和反应模式逐渐显露出一种机械化的重复性，缺乏真实人类交流中的复杂性和不可预测性。尽管语音输入是比打字省事多了，但讲话讲久了，不自觉期待一些其他的玩法。很遗憾，现在还没看到。
尽管「猫箱」的语音输入功能确实为交流带来了便利，让笔者能够更自然地与 AI 角色对话，但长时间的交流后，我开始渴望更多的互动方式，期待能够通过更多元化的玩法来丰富这种交流体验，遗憾的是，在目前的版本中，更有新意的功能还未出现，这让笔者对这款 APP 的长期吸引力产生了疑问。
人真的有这么多话可以说吗？在跟一个纯粹虚幻的 AI 产品对话的过程中，得到的快感有多少？这样的产品吸引力能持续多久？
疑问过后笔者强迫自己多刷了好一会儿，可能因为在霸总频道停留的时间略微久了一点，「猫箱」给我推荐的霸道总裁越来越多了。
这一点跟抖音的个性化推荐别无二致，但区别在于，「猫箱」并不能查看各个AI角色的互动数据，比如点赞、转发和评论数。而这些互动机制是抖音平台设计的一部分，让用户能够发现和观察内容的热度，也让平台能够了解哪些内容受欢迎，并据此进行内容推荐。
虽然也支持对外分享，但目前页面设置来看，一方面，「猫箱」似乎更倾向于私人化体验，用户可能无法看到其他人在玩什么，社交性不足，交流有所受限，但这样的设计也减少了社交影响，让用户的注意力能够更集中在互动本身；另一方面，相比用户之间的社交互动，「猫箱」可能更强调用户与AI角色的互动，这种设计看起来是在进行一些AI原生的人机交互探索。
在这样的前提下，要让用户爱上使用这个产品，想来就更考验AI角色本身的交互性以及内容的创造性了。
即梦Dreamina
前段时间，字节旗下AI创作平台「即梦Dreamina」的视频生成功能也开放测试。 我上手体验了一下。
可以看到「即梦Dreamina」的页面非常简洁，主要有AI作图、AI视频两大功能分区。
不过从侧边栏看，AI工具有：图片生成、智能画布、视频生成以及尚未开通的故事创作四项。
笔者这次主要体验了视频生成功能，先试文本生视频，输入了一段简短的文字：
可以看到有随即运镜、推进、拉远、顺时针旋转以及逆时针旋转5种镜头运动，16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 5种视频比例以及慢速、中速、快速3种运动速度。
生成视频需要12积分，系统每天会赠送60个免费积分。
等待了约两分钟后，「即梦 Dreamina」给笔者生成了一个3秒的视频。在这短短的三秒中，画面中的金色短发女生看起来是通过转头、叹气以及眼角似有若无的泪水表达了伤心以及思考。
可以看到在生成视频下方有三个创作选项：再次生成、重新编辑和延长3秒。再次生成同样需要花费12积分。延长3秒要开通69元的月度VIP才可以。
69元的会员权益包括单月505积分，下载无水印视频以及延长视频生成时长、第多种音色以及视频对口型。
由于没有开通会员，只是又花了12个免费积分重新生成了一个3秒的视频：
这一次生成的视频自动从侧面转向正面，但是视频中女主的右眼双眼皮好像有点不利索，眨巴的速度轻微落后于左眼，感觉还不如第一次生成的符合预期？
充个会员看看给出的效果能不能好点？
这是笔者输入的文字提示词：春江花月夜，一个身穿旗袍的盘发女子，正走在苏州河畔，她好像迷路了，正好有人走过，她走上前问路，那人却不耐烦地推开了她。
这是我花了69元开了会员，使用了延迟3秒以及对口型（需要花费36积分）等会员功能后生成的视频，总体还是怪怪的不说，后半句的文字内容也没有呈现出来。
从目前生成的效果来看，「即梦 Dreamina」能吸引到的可能也就是那些对视频创作感兴趣但可能缺乏专业技能的用户群体。平台通过积分系统和会员服务，提供了一个激励机制，试图鼓励用户进行创作并为增值服务付费。但从现在生成视频质量的稳定性与精细性来看，「即梦 Dreamina」背后的AI算法还需要不少优化。
「人盯人防守」下，创新还未出现
从去年8月推出豆包大模型（原云雀）以来，不到一年时间，字节跳动已经推出了11款AI产品，覆盖Agent定制、聊天、社交、图像/视频、办公、教育、电商内容创作、音乐、教育以及代码生成等领域，基本覆盖了当前应用层创业的主流方向——可以说，目前所有的产品范式，都有字节参与的身影，几乎是采用了「人盯人防守」的打法。
同时，字节内部很可能也存在一个国内国外双轮驱动的产品发展战略：即通过在海外市场先行测试产品，验证PMF和提升产品与技术的匹配度，以利于在国内推出更成熟的AI应用，保持市场竞争优势。目前在国内市场上，字节跳动依托自主研发的“云雀”大模型提供技术支撑，而在国际市场上，则至少部分采用了基于GPT的技术服务。
比如AI 对话类产品豆包，海外版为 Cici ；对标 GPTs 的 AI bot 开发平台扣子，海外版为Coze；AI角色交流工具“话炉”，海外版为BagelBell；AI工具合集「小悟空」，海外版本为「ChitChop」……
字节跳动的优势在于它在移动互联网时代，积累下的最多的数据，最多的流量，以及较多的算力，但它目前并没有展现出与OpenAI所不同的明确看准的下注方向，而在全面的确保不掉队，能跟上。
同时，作为产品大厂，字节在产品上也在探索AI原生功能，比如「猫箱」目前似乎更倾向于私人化体验，用户可能无法看到其他人在玩什么，在设计上可能更强调用户与AI角色的互动，而不是用户之间的社交互动。
几轮体验下来，可以感觉到现阶段，这些产品整体并不成熟，这点在我们与业内人士的交流中也得到了印证。换句话说，尽管这些产品或服务在概念上具有创新性，但实际的吸引力却并不如预期。一些智能体给出的场景设定或许有趣，但反馈多依托于用户的聊天技巧，如果用户不能很好地设置或者调动智能体，使用体验感多会低于预期。
从用户的角度来看，目前市场上「猫箱」这类的 AI 对话产品在功能上看起来颇为相似，无论是角色扮演还是对话交流，大多数都依赖于文本或多模态交互。
在与这些 AI 产品交流时，感觉似乎是在进行一场单向马拉松，不断地输入内容，却只能得到单维度的回应。这种「高交互、低媒介」的模式，要求用户投入大量的精力，却不一定能得到同样丰富的反馈。
如果产品继续沿着这一路径发展，其潜在的用户规模将受到限制。这是因为大多数用户要么不愿意投入太多努力，要么缺乏通过多轮对话来展开有深度内容的能力。
从对话历史记录中可以看出，如果想要获得更好更有趣的回复，用户需要具备一定的聊天技巧，比如在对话中加入动作表情或描述性词汇。然而，大多数用户并不具备这样的表达或陈述能力。
但目前的这种形态也正是用户最易于接受的，用户不太可能直接与一个复杂的大模型互动，或者仅仅通过一个简单的对话框就能充分体验 AI 的功能。必须得给用户一个有基本设定、有情感代入、有基础形象的一个产品形态，用户才能够上手。
未来，如果 AI 对话产品想要扩大其用户基础和市场影响力，就需要考虑如何降低用户与产品交互的门槛，同时提升媒介的互动性和反馈质量，从而吸引更广泛的用户群体。
而豆包等产品上的智能体，虽然通过强大的语言处理能力和持续学习特性，为用户提供了从知识获取到文本创作的全方位服务，甚至已经后来者居上，月活一度超过文心一言，但该产品同样面临着行业内普遍存在的挑战，即如何在同质化中突围找到核心竞争力，毕竟类似的产品实在太多了。而找到属于自己的核心竞争力，同样是字节跳动在AI时代面临的课题。
这对广大的 AI 创业者来说，可能也是一个好的消息：即使是字节这样的大厂，今天在 AI 应用领域也只是摸索阶段，距离做出抖音、头条这种杀手级的应用还需要更长的时间。
但面对大厂在 AI 领域的「盯防」策略，创业者可能也必须在创业第一天就去思考，渡过了产品的0到1，在1到10,10到100的阶段，什么才是自己产品真正的核心竞争力，让有流量、资金的大厂无法轻易模仿和取代。
每个新的技术时代都会有创新者冲破上个时代的天花板，当年的字节跳动冲破了BAT的天花板，曾经也被看作是不可能的，但是任何大厂都有自己的“大”带来的绝对优势，也一定有“大”带来的天生弊病，即便是字节跳动也无法避免。
对于AI时代的创业来说，正值当打之年的字节跳动毫无疑问是绝对无法忽视的重要变量，唯一的希望在于，AI的时代刚刚展开，今天即便字节跳动所有的努力，也只是在跟随和探索，未来尚未被书写，向前走就对了。
字节跳动 AI 豆包
物联网时代的来临将带来什么
早期进入人们生活的因特网，是庞大、错综的聚合体。 它由彼此相连的服务器以及与服务器相连的专用设备（主要为个人电脑）聚合而成。 但如今，全世界正开始过渡到一种全新的联接拓扑，即我们所说的“物联网”。 今天，计算能力仍然由大量专用设备接管，其中也包括个人电脑。 它们依托于从前因特网时代沿用至今的大量既定的，并且通常是碎片化的软件接口。 计算能力以及计算机智能被分配到或者嵌入于各类设备，就像是在一个专供特定任务的岛屿之上。 虽然，越来越多的计算能力被分配到不同的智能设备上（即物联网中所谓的“物”），但是在不久前，它们仍以完全“无声”的方式使用。 现在的智能设备包括移动装置、嵌入式系统、工业控制和车内系统，甚至在某些情况下还包括家庭电器。 RFID（无线射频识别）以及GPS（全球定位系统）标签也能说明，在物联网，这些早期的静态对象也能被“激活”，并能够在无人干预下储存及传送与之相关的数据。 但是到2020年，预计仍将有40亿人口以及超过310亿部设备在使用所谓的“因特网”。 于是，物联网的出现绝非只是用各类信息将数字世界变得更为错综繁杂。 当几乎所有的设备或对象都开始需要处理能力以及自动执行任务的能力时，并不能只对系统本身进行扩展，而是要做出巨大的变化。 不管物联网以何种形式呈现，有一点是确定的，即它不但将会在广泛意义上改变计算的本质，而且也将给用户的期望和眼界带来改观，从而服务的方式，包括安全性等也必须加以准备。 计算能力的转移人们最初得出的重要结论是这样的，将计算能力从某些既定的企业（包括供应商和客户）中转移到那些能够通过M2M（机器与机器对话）方式，在无需人工干预的情况下，使对象得到处理和互动，并能为其建立标准的企业。 物联网拥有的潜力能够使之成为一个戏剧性的均分者，有一部分原因是尖端技术并不再仅限于大型企业，而且物联网还将减少这些企业对拓展的寻求。 从某种意义上说，大型企业将面临最大的挑战。 从商业的角度而言，我们认为自20世纪60年代开始，日本电器商在艰难中崛起并最终主导电器时代能够最好地体现物联网的效用。 日本电器商同时也缔造了“物”的概念。 “物”之本身不再具有盈利，所以下一代的成功商家将是那些能嵌入及连入智能，并以此投入市场的企业。 在未来的十年，世界将以何种形式改变，我们刚刚做了一个构想。 那么企业又将如何准备呢？瞬息万变中，又会带来哪些特定的问题？ 大数据及云技术第一类挑战将是数据分析师以及供应商都会提及的“大数据”方面的问题，也就是说超大规模的潜在数据将需要被处理、储存并转移至各类“物”中，抑或由其转移而出。 这体现的是一类分析方面的问题，尤其是关于M2M设备所生成的大量数据间的重要的组合方式，或者是关于这些数据的储存地点。 “大数据”是一堆无限庞大的数据，而且从本质上，它们无时不刻地都在增量，让现有的科技黔驴技穷。 从前因特网时代延续而来的独立储存系统根本无法在物理或者逻辑层面上满足这类储存需求，这些储存系统很快被拖垮。 因此，云储存应运而生。 但事实上，这仅仅是将问题踢给一群服务提供商，尔后还会产生各种新的问题。 这些服务提供商需要达到怎样的标准才能满足数据的物理以及逻辑储存，并且在今后得以迁移至他处？他们又是是否能够符合规章制度以及隐私标准——然而这些制度或标准对于不同的国家，贸易体甚至行业通常会大相径庭。 而“云服务”同样也带来一系列的安全问题，例如连接安全性将的验证、登入方式，以及怎样防止可能发生的故障。 如果上述关于大数据的基本问题无法得到解决，物联网看上去就仿佛是一个“焦虑的因特网”，只要小小的故障就能导致巨大的后果。 只有以确切的方法保护M2M系统不受这一连锁反应的危害，才不会减缓物联网在下一个十年中的推广。 英特尔智能系统框架诸如英特尔之类的公司辩称，唯一的生存之道应该是采用将一系列技术交织相联并以此为基石，而不是将那些技术分散并逐个建立。 为此，智能系统框架（Intelligent Systems Framework,ISF）提供了多种解决方案，包括打造企业商品处理器，对所有装置初始状态的可管理性进行考量，以及确保这类基础设施将在（固定、无线或近场无线电式的）异构网路中运行。 然而，该框架最具吸引力的地方还是它嵌入式安全的理念。 企业迫切需要嵌入式安全，这并非是危言耸听，2010年Stuxnet病毒对工业控制技术方面的攻击就足以证明。 系统此前从不被认为具有安全隐患的原因竟然是人们懒得对它们下手。 但是，如果工业控制系统能够得到保护，是否充斥于物联网中的其他独立系统也能如此呢？解决上述问题的办法，就是将软件访问上一层级内容时所需的必要电路进行嵌入式处理，而非使用静态的手段对芯片加以保护。 这就使得“可信化平台模组”应运而生。 它可以对加密空间提供保护，使之能够储存“认证令牌“一类的数据，或者嵌入特定程序，让恶意软件无法对系统造成直接破坏。 与软件服务套件一起嵌入的安全体系将为物联网的发展增添重要可能。 同时，英特尔还是许多主动性解决方案的发起者。 例如，由英特尔发起的“开放数据中心联盟”就旨在通过一系列大型企业及部分技术服务公司之间的合作，共同制定标准，将ISF的技术方案紧密衔接。 规章和承诺数据保护开始慢慢变为国家级的或者超国家级（supra-national）政府或机构的重要功能之一。 种种迹象表明，解决这些问题需要耗费本十年剩下的时间，甚至更长，并进而转变为一个全球化的体系。 当越来越多的来自对象或“物”的数据在单个用户周围流动，个人隐私将显得愈发重要。 这是由大数据引发的问题，也是各类组织在处理大数据时所要面对的。 迄今为止，收集到的个人的数据还十分固定，例如姓名、住址以及社保账号等。 但这些数据被交易的情况越来越多，因为它们与系统相联，能够推测并识别出何人在何时与何人做何事。 不过现在讨论隐私问题可能并没有实际意义。 因为大多数上传的数据是分散在不同的数据库间的，它们很快就会被删除。 然而在大数据的经济原则“驱动”下，这些数据碎片最终会被整合，因此如何监管私人数据将是政治性的问题。 人们常常假设，物联网将由自由市场以充满竞争却亦十分融洽的方式建立，看来它的雏形将通过政府、约定、或协议条款形成。 政府也一定会从大数据中捞到好处，的确，最具争议的方面是各国寻求挖掘关于子民生活习惯和生活圈数据的方式。 因此，大数据的未来也极具争议。 立法规模多大才可能影响商业？欧盟的《数据保护指令》便是一个很好的例子。 当下，该指令主要关注了一些十分重要的子议题，以此改进违反数据隐私的通知。 这些跨国章程将以类似的限定方式对物联网上收集到的或者泄露的数据加以制约，成为具有实际意义的标准。 此外，部分组织也将能知悉，当特殊利益集团或个人想要考验法律的底线时，法院对此的忍耐限度究竟有多大。 公司必须准备好应对复杂多变的情况，比如说要允许个人用户以某种方式选择退出，而该方式可能体现的是数据过剩时代的主要挑战。 结论总之，尚未有简单的安全解决方案来应对上述问题。 组成物联网的所有对象将会含有嵌入式安全系统。 人们将使用实时分析处理对象产生的数据，从以自动化的方式对其进行管理。 这种管理将是无人干预的，除非某些阈限被攻破。 政府将会同时寻求数据接入以及引入“杀毒开关”，这能减少设备因经济或政治利益而受到的潜在攻击。 不管企业现在是否涉及这一事实，物联网时代总会以这样或那样的形式来临。 忽略物联网会改变组织以及他们所服务的顾客和市民，将是巨大的错误。 同样，假设物联网会以互联网曾经的方式发展也是愚蠢的。 在崭新的世界，政府、顾客以及市民都将受到积极的影响。 更多
犀牛源文件的格式是什么
犀牛源文件的格式是3dm。 犀牛（Rhino）是美国Robert McNeel & Assoc.开发的PC上强大的专业3D造型软件，它可以广泛地应用于三维动画制作、工业制造、科学研究以及机械设计等领域。 它能轻易整合3DS MAX 与Softimage的模型功能部分，对要求精细、弹性与复杂的3D NURBS模型，有点石成金的效能。 能输出obj、DXF、IGES、STL、3dm等不同格式，并适用于几乎所有3D软件，尤其对增加整个3D工作团队的模型生产力有明显效果，故使用3D MAX、AutoCAD、MAYA、Softimage、Houdini、Lightwave等3D设计人员不可不学习使用。 扩展资料软件应用从设计稿、手绘到实际产品，或是只是一个简单的构思，Rhino所提供的曲面工具可以精确地制作所有用来作为渲染表现、动画、工程图、分析评估以及生产用的模型。 Rhino可以在Windows系统中建立、编辑、分析和转换NURBS曲线、曲面和实体。 不受复杂度、阶数以及尺寸的限制。 Rhino也支援多边形网格和点云。 不受约束的自由造形3D建模工具 以往您只能在二十至五十倍价格的同类型软件中找到这些工具。 让您可以建立任何可以想象的造形,同时也完全符合设计、快速成形、工程、分析和制造从飞机到珠宝所需的精确度。 与非常流行的3D自由体建模工具“MOI3D自由设计大师”无缝结合，更可与建筑界的主流概念设计软件——SketchUp建筑草图大师兼容，给建筑业界人士提供了一种自由体建模的优秀工具。 RHINO可以创建、编辑、分析和转换NURBS曲线、曲面、和实体，并且在复杂度、角度、和尺寸方面没有任何限制。 参考资料来源：网络百科-犀牛
人工智能的想象力到底有多少
目前来说，毫无想象力。 那些林林总总的ai应用，色彩缤纷，但是，背后就是冷冰冰的算法，只是算法，数据输入和输出，没有任何的偏离常规的天马行空，所以，毫无想象力，存粹只是计算力的累加而已。 就像你叫你的小孩子出去买一包瓜子，你永远不知道他会不会在路上打开来尝一下或者吃完或者完好无损带回家里；或者在路上看到好朋友，然后开始分享，又或者邀请他来家里一起看电视分享。 所有这一切都充满未知和想象，但是，到了ai那里，出门，买瓜子，回来，没了，结束了，就是这么简单--它不会做你给的算法之外的事情，即使跟出门的邻居打招呼，那也是算法里的代码要求才这么做的。 所以，想象力就目前的ai来说，没有意义，因为根本不存在。
