“DeepSeek，評價一下第三屆中國AIGC產業(yè)峰會”：
今年的峰會現(xiàn)場，20余位大咖以「萬物皆可AI」為主題，激辯“技術前沿與產業(yè)痛點”：
2025年中國AI應用爆發(fā)的關鍵是提速降費。
大模型來了，萬物皆可Chat，但不能是單純Excel+Chat。
大模型落地正在從簡單、高容錯的場景向復雜、低容錯的場景延伸。
物理世界實現(xiàn)AGI，一定要通過端側智能。
大模型正在打破教育領域長期存在的“不可能三角”。
……
臺上精彩紛呈，臺下座站無虛席，云端持續(xù)火爆，到場參會觀眾超千人，線上圍觀人數(shù)超320萬人，累計曝光量超2000萬次，延續(xù)了往屆峰會的火熱。
與以往不同的是，這一次協(xié)助編輯部共同整理內容的大模型不再是ChatGPT和Claude，而是DeepSeek。
DeepSeek也成為峰會的高頻熱詞，前所未有的破圈效應把AI推向前所未有的普及程度。
底層的基建，頂層的應用，垂直的場景，正在迎來海量的用戶，一個「萬物皆可AI」的時代已經到來。如何把握機遇，用好AI，帶你一文看盡。
AI如何落地千行百業(yè)？百度阮瑜：大模型場景從簡單高容錯向復雜低容錯延伸
百度副總裁阮瑜首先談到了大模型應用展現(xiàn)的三大趨勢：開發(fā)者可以輕松快速、低成本地開發(fā)出企業(yè)應用；大模型場景從簡單高容錯向復雜低容錯延伸；應用市場在從工具市場向專業(yè)服務市場拓展，市場潛力不斷地爆發(fā)。
隨之而來的，可以看到大模型的應用形態(tài)也在不斷演進：從單模態(tài)到多模態(tài)，從單智能體到多智能體，從輔助決策向自主執(zhí)行演進。在這個趨勢下，越來越多的大模型應用也將逐步解決用戶場景中的更多實際問題。
按照場景劃分，百度智能云將千行百業(yè)的應用分為兩類：通用應用和行業(yè)應用。
通用應用中，多模態(tài)是個重要演進方向。大模型時代，百度智能云發(fā)現(xiàn)大小模型相結合的方式，隨著多模態(tài)技術不斷發(fā)展，調優(yōu)成本是顯著降低的，而且碎片化的需求將有非常大的可能性會被標準化的產品來滿足。
百度智能云一見就是在視覺領域應用深耕多年誕生出來的產品，其主要覆蓋三個場景，分別是安全生產（比如能源制造領域，沉淀了800多個安全生產模型）、連鎖合規(guī)（比如餐飲安全，有大量視覺場景需求）以及品質管控等。
此外，大模型在行業(yè)里的應用也發(fā)生了很多變化。以醫(yī)療為例，AI技術變革正全面滲透進各種場景中，已經能看到醫(yī)療大模型從輔助決策到自主執(zhí)行方向演進。
阮瑜表示，整個AIGC應用在各個產業(yè)里面的創(chuàng)新，離不開產業(yè)各界的共同努力。期待未來隨著大模型技術的不斷發(fā)展，可以攜手各方共同去加速大模型應用在產業(yè)里面的落地、繁榮以及發(fā)展。
生數(shù)科技廖謙：隨著多模態(tài)生成能力實時可控可交互，會誕生全新的內容平臺
生數(shù)科技產品副總裁、Vidu產品負責人廖謙帶來了多模態(tài)大模型生成方向的展望。
從整體技術發(fā)展來看，文本生成工作相對早，技術范式也更明確，解鎖的應用場景非常多；多模態(tài)起步稍晚一點，圖像生成發(fā)展很快，已經突破了技術奇點；而視頻生成這塊，現(xiàn)在的研發(fā)進入到黃金發(fā)展期。
最近多模態(tài)還有個重要方向是具身智能，當多模態(tài)的模型可以利用更多維度的數(shù)據，也會帶來更高維度的智能涌現(xiàn)。
而從產品來看，當前整個中國視頻生成/多模態(tài)生成的產品，不管是模型效果、用戶、商業(yè)化的進展，放眼全球都是相對領先的。
那么視頻生成能干什么？在生數(shù)Vidu的實踐中，AI短片、動漫、大眾娛樂、廣告營銷、電商等都是可落地的場景。
接下來多模態(tài)生成領域如何發(fā)展，他分享了三個行業(yè)洞察。
趨勢一，2025年將是多模態(tài)生成的爆發(fā)之年；
趨勢二，多模態(tài)內容直出，而非僅僅是默劇和片段。
趨勢三：專業(yè)和半專業(yè)用戶會大規(guī)模涌入，產生破圈高價值的內容。
不過當前還是有很多問題需要解決，下周生數(shù)將發(fā)布Vidu Q1模型，它將在“極致高質量“上帶來新的突破。
最后作為產品經理，廖謙對多模態(tài)大模型的終局進行了展望。
隨著多模態(tài)技術發(fā)展到可以做到實時可控可交互時，它完全做到個性化，到那時一定會誕生出全新內容平臺。這將在社交、游戲、VR、AR等多個行業(yè)領域帶來非常深遠的影響。
粉筆陳建華：有多少Context，就有多少個性化
大模型的出現(xiàn)，打破了教育不可能三角?？梢酝瑫r兼顧高質量、大規(guī)?；蛡€性化。
大會現(xiàn)場，粉筆CTO陳建華分享了他
們在AI教育領域的探索和實踐。
粉筆成?于2015年，是?家專注于職業(yè)考試培訓的互聯(lián)?教育公司。
在陳建華看來，大模型落地教育有四個特點：聚焦學會，??僅答案正確； 學習主動?臨巨?挑戰(zhàn)； 遵循科學、系統(tǒng)的教研體系；場景嚴肅、準確率要求極?。
陳建華分享，粉筆在大模型教育應用探索主要有三個階段。
階段一，聚焦在內部、有限制、?場景中進?探索。2023年粉筆嘗試直接解題，輔助題?解析，結果正確率太低，解析不符合教研體系。不過在點評場景?，給出點評框架讓?模型發(fā)揮，卻發(fā)現(xiàn)效果?常不錯。
由此，他們意識到：?模型在教育場景落地中，推理能?仍需提升，結構化引導?關重要。
階段?，2024年粉筆正式推出AI?師，標志著從單點場景?向系統(tǒng)化、多場景融合，得到不少收獲。
而在第三階段，AI時代的全新產品——AI系統(tǒng)班發(fā)布，基于?模型、數(shù)字?、TTS等技術，AI系統(tǒng)班全程由AI?師驅動學習流程，且提供了更加個性化的學習體驗。
陳建華強調：有多少Context，就有多少個性化。
展望未來，他表示，粉筆在?模型賦能教育的探索將主要聚焦在兩個關鍵?向：多維度的個性化升級和三位一體的AI老師形態(tài)。
面壁智能李大海：物理世界實現(xiàn)AGI，一定是通過端側智能
面壁智能聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO李大海帶來了端側智能的分享，他從DeepSeek的成功切入主題，李大海認為其成功背后是天時地利人和的疊加，最底層是三個“密度”：
高人才密度、高組織密度、高資源密度。他總結認為DeepSeek是在云端踐行高效大模型的組織，而面壁在端側秉承同樣的信念。
基于端側智能的長期實踐，李大海提出了知識密度的概念，即大模型同樣參數(shù)量能夠壓縮越多的知識，知識密度越高，模型的智力就越強。
面壁認為，高知識密度的模型在端上最有價值，端側智能也是物理世界實現(xiàn)AGI的必由之路。因為物理世界的交互對實時性與用戶隱私保護有基本要求，端側更有優(yōu)勢，李大海以具身智能為例展開介紹了兩個場景。
首先是汽車，李大海認為，汽車是第一個真正落地的具身智能。因為汽車的網絡不可能100%穩(wěn)定，因此需要不受網路影響的端側模型可隨時隨地感知。
目前面壁已在車端落地了首個純端側Agent智能助手超級小鋼炮cpmGO，不僅包括去年12月即端側部署的首個純端側、Always On 的 GUI Agent 屏幕助手， 還創(chuàng)造了覆蓋感知、決策、執(zhí)行全場景，與云端全面對齊的智能座艙「原生端側體驗」。突破弱網斷網環(huán)境限制，實現(xiàn)低功耗高性能快響應的「端側」專屬優(yōu)勢。
然后是機器人，李大海認為只有把大模型直接部署在機器人的腦子里，機器人才能穩(wěn)定地靈敏感知與及時決策，相比云端具備先天的數(shù)據優(yōu)勢與用戶信任感。
中關村科金喻友平：“平臺＋應用＋服務”是企業(yè)大模型落地的最佳路徑
中關村科金總裁喻友平的演講主題是“垂類大模型邁入商業(yè)化應用時代”，他介紹了中關村科金如何將大模型技術應用于企業(yè)服務領域。
喻友平強調，2025年大模型正式進入應用時代，企業(yè)面對大模型關注的核心問題其實是：大模型能否幫助增加收入、帶來更多客戶、節(jié)約成本或提高效率。
盡管企業(yè)應用面臨算力成本高、模型與業(yè)務融合難、數(shù)據處理低效等挑戰(zhàn)，但市場前景廣闊，而垂類大模型則是企業(yè)突圍的關鍵。
喻友平介紹，中關村科金是一家大模型技術與應用公司，具有10年+企業(yè)服務經驗，積累了深厚的領域和行業(yè)產品基礎。AI大模型浪潮來臨后，不斷用大模型對自有產品進行重構。
近兩年他們發(fā)現(xiàn)，企業(yè)對于垂類大模型、基于大模型平臺的應用需求越來越大，在實際企業(yè)服務過程中，還發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律：
要真正幫助這些企業(yè)實現(xiàn)大模型落地，本質上還是需要做好平臺、應用和服務。
由此，中關村科金提出了“平臺+應用+服務”的三級引擎戰(zhàn)略，是企業(yè)大模型落地的最佳路徑，其核心是基于得助大模型平臺訓練垂類大模型，打造有價值的智能化應用。
得助大模型平臺覆蓋算力、數(shù)據、模型和智能體四大能力工廠，兼容各類算力和國內外開源基礎模型，提供從數(shù)據標注到訓練推理的全流程支持，具備全鏈路的大模型開發(fā)和應用能力。并且平臺還沉淀了數(shù)百個大小模型組合的“樣板間”，幫助客戶更容易實現(xiàn)應用落地。
喻友平指出，大模型在企業(yè)的應用難以完全標準化，每個企業(yè)業(yè)務流程和目標、數(shù)據都有差異，在“樣板間”里企業(yè)則可以根據各自的需求場景做調優(yōu)，中關村科金與眾多合作伙伴一起訓練出面向不同場景和行業(yè)的垂類大模型，并打造出得助智能陪練、智能質檢、語音機器人、文本機器人、知識助手等有實用價值的智能應用。
最后他還介紹了在垂類大模型、垂類場景中，中關村科金在工程建設領域、船舶工業(yè)領域，以及金融、汽車、家裝等行業(yè)的一系列大模型落地案例。
網易有道張藝：「AI+教育」的想象力與落地
網易有道智能應用事業(yè)部負責人張藝圍繞AI教育，分享了有道一系列的大模型落地成果。
張藝認為大模型在教育場景天然的具有普適性，學校、家庭和自學三個場景非常關鍵，AI在不同場景扮演著不同的角色。
比如在家庭場景，AI像家庭老師幫你輔導孩子，自學場景則更像是個學習搭子。
張藝介紹，業(yè)內一般將AI在教育領域的進展分為四個階段，目前AI已從“輔助教學”進化至“個性化學習”，正朝著成為“虛擬老師”努力。
以有道最新落地進展為例，張藝還談到，AI不僅重塑了原有業(yè)務，也帶來了全新的AI應用及硬件機會。
據介紹，有道自研的子曰翻譯大模型2.0最近以14B參數(shù)規(guī)模，在翻譯質量上保持行業(yè)領先，已在有道詞典、翻譯等產品中上線。
在AI原生應用方面，虛擬人口語私教產品Hi Echo，可以提供隨時隨地的口語練習，以及兒童模式、雅思模式等垂直內容，并履獲蘋果應用商店推薦，成為教育垂直落地的代表。同時有道今年正在探索AI播客等全新領域，新產品有道文檔FM能實現(xiàn)超擬人音色生成，并已開啟全網公測。
而有道也在AI原生硬件發(fā)力，新品SpaceOne全面屏答疑筆，通過內置的AI家教“小P老師”實現(xiàn)全科答疑的同時，基于多模態(tài)識圖能力，還帶來更豐富的交互學習可能性。
如何為AI產業(yè)保駕護航？PPIO派歐云姚欣：AI時代需要“提速降費”，讓免費成為可能
PPIO派歐云聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO姚欣的演講從“AI大規(guī)模應用，成本非常關鍵”這一問題展開。
他認為2025年整個AI行業(yè)的關注點已從大模型本身轉向了應用落地，特別是以Agent為核心的應用發(fā)展。
AI應用普及面臨兩大挑戰(zhàn)：Agent單次任務消耗近百萬Token、中國互聯(lián)網用戶的免費習慣很難改變。
他通過移動互聯(lián)網發(fā)展的歷史類比，提出“AI時代需要提速降費”的觀點。從2014年到2021年，移動流量資費下降了90%，這極大促進了移動互聯(lián)網的普及。同樣，AI應用要走向大眾，也需要大幅降低使用成本。
接下來姚欣表示，目前如果要實現(xiàn)AI大規(guī)模應用和降本，AI Infra公司必須要成為最懂上層模型和應用的底層硬件基礎設施公司。
而這也是PPIO派歐云的定位。他詳細介紹了PPIO派歐云的技術策略。
一是持續(xù)跟進最新模型，整合更多開源模型，實現(xiàn)模型的推理加速；二是建立全局分布式算力調度系統(tǒng)，應對海量用戶請求；三是通過整合全國約4000個數(shù)據中心的閑置算力資源，覆蓋1200多個城市，提供10毫秒響應的算力服務。
成效方面，姚欣透露PPIO派歐云提供的整個AI推理服務，每年都能實現(xiàn)10倍左右的成本下降。以去年推出的Llama-8B模型為例，上線時定價還是0.1美金，去年年底已降到4分錢，在未來兩三個月內還會降到1分錢。
到今天，PPIO平臺上每日Token消耗量已突破千億次，且每月保持超過50%的增速。他相信這一增長曲線將如早期移動互聯(lián)網一樣呈現(xiàn)陡峭上升態(tài)勢。
亞馬遜云Troy Cui：提高數(shù)據質量和效率是AI賦能的重要前提
亞馬遜云科技大中華區(qū)數(shù)據及存儲產品總監(jiān)Troy Cui在分享中提出，AI最核心的競爭力仍然是企業(yè)自己的數(shù)據，如何將數(shù)據更快地變成洞察，盡可能提高數(shù)據質量，是AI賦能的重要前置條件。
企業(yè)已經認識到數(shù)據對自身競爭力的重要性，但目前數(shù)據治理存在著諸多問題，比如多部門協(xié)作時的數(shù)據碎片化問題，傳統(tǒng)技術棧與云技術不兼容，傳統(tǒng)ETL(Extract-Transform-Load)開發(fā)維護成本高等。
針對行業(yè)痛點，亞馬遜云提出了一系列解決方案。
首先是統(tǒng)一數(shù)據與AI平臺Amazon SageMaker Unified Studio，提供一站式數(shù)據開發(fā)、模型訓練和部署環(huán)境，企業(yè)可以基于自身數(shù)據，用其在幾分鐘內構建一個低代碼的智能問答平臺。
然后是數(shù)據檢索工具，一個是集成在Amazon SageMake中的AI助手Amazon Q，支持自然語言快速生成復雜的SQL，可以幫助開發(fā)者判斷代碼是否存在知識產權的問題。
還有一個應用于視頻的方案Media To Cloud，支持用自然語言搜到想要的視頻片段。
接著還有Zero-ETL解決方案，自動化將數(shù)據匯聚到數(shù)據倉庫或數(shù)據湖，減少ETL開發(fā)工作。
Troy Cui最后總結表示，云服務的基線已經從存儲、計算、網絡和數(shù)據庫轉變?yōu)榇鎯?、計算、?shù)據和AI-Infra，這也反映出AI在云計算越來越重要。
無問芯穹夏立雪：端云并舉改善算力供需矛盾
無問芯穹聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO夏立雪指出，大模型發(fā)展逐漸步入推理規(guī)模擴展時代，算力需求將激增百倍，但粗放供給與精細需求矛盾日益凸顯。
他將傳統(tǒng)裸金屬算力服務比喻為“高端毛坯房”——用戶需自主完成系統(tǒng)搭建與運維，使用門檻高且資源利用率低。應構建高質量平臺化算力服務，幫助企業(yè)將分散算力升級為“商業(yè)廣場”、“AI賦能綜合體”式標準化服務，使中小開發(fā)者無需關注底層架構即可獲得完整AI服務生態(tài)。
無問芯穹正在相應技術堆棧上持續(xù)取得突破，在端側首創(chuàng)SpecEE推理框架，利用小參數(shù)模型縮減大模型搜索空間，實現(xiàn)AI PC等智能終端上2.43倍推理加速；云端創(chuàng)新推出semi-PD，結合融合式實例存儲優(yōu)勢和分離式實例計算優(yōu)勢，實現(xiàn)延時降低最高達5.6倍；另提出通用計算通信方案FlashOverlap，首次以基于信號的方式實現(xiàn)計算通信重疊以降低通信開銷，可在生產級和消費級顯卡上實現(xiàn)約1.5倍加速。
夏立雪最后強調，通過全鏈路算力服務平臺研發(fā)，無問芯穹正推動AI算力向“水電煤式”基礎設施進化，讓每份算力高效轉化為新質生產力。
瑞萊智慧田天：大模型落地關鍵在于智能體組織，安全是核心前置門檻
大模型應用廣泛落地中，AI安全隱患、AI被濫用等問題開始涌現(xiàn)。在瑞萊智慧視角下，怎么去看待這一問題。
第一，首先關注去提升AI自身的可靠性和安全性，如越獄攻擊、偏見歧視、模型幻覺等，這是因為AI能力還不夠強，需要對AI自身進行加固。
第二，隨著AI生成能力越來越強，技術本身也是一個雙刃劍，需要去防范AI濫用以及被人惡意應用所帶來的一些危害。
第三，如果AI能力進一步增強，達到所謂AGI，能力全方位超越人類水平的時候，需要考慮怎么保證AGI的安全發(fā)展。
圍繞AI的內生和衍生安全，瑞萊智慧經過長期實踐，已經有一系列平臺產品落地。對于怎么確保AGI安全發(fā)展，瑞萊也在進行一些前沿的布局研究，包括怎么樣搭建超級對齊平臺，用AI監(jiān)管AI，最終實現(xiàn)更加安全的超級智能。
可能大家會有疑問，是不是隨著AI大模型能力越來越強，甚至到了AGI時代，自然而然變得更加安全可控，就不需要進行獨立的安全研究和布局了。
類比人類社會智能的發(fā)展，古代人類個體智慧水平相比于現(xiàn)在，并沒有那么大的差異。但古代人類沒有辦法形成很強的生產力，而現(xiàn)代人類系統(tǒng)，通過強有力的組織形式和分工取得了前人所無法想象的成就，其關鍵就在于如何將智能體組織起來。
對于大模型也一樣，今天大模型已具備非常強的能力水平，我們不需要單一的智能體具備無所不能的能力，但如果把現(xiàn)有的智能體通過比較好的方式組織并融入到各行各業(yè)的工作流之中，重構工作流程，就有可能大幅度解放AI的生產力。
在這個過程中，安全可控一定是非常核心的前置的門檻。
華為王輝：網絡安全進入新階段 ，AI成為網絡守護者
華為NCE數(shù)據通信領域總裁王輝在演講中表示，當前全球AI產業(yè)正處于全面加速狀態(tài)，帶來網絡升級、智能終端泛在和大模型普及等顯著變化，持續(xù)加劇了企業(yè)網絡安全風險。
他從網絡安全的視角講述了如何為AI產業(yè)保駕護航，以及AI如何為網絡和安全產業(yè)做好深度賦能。
他表示，AI催生出了新的網絡安全攻擊場景，包括大模型越獄攻擊（利用大模型自身漏洞進行控制）、勒索軟件攻擊（大模型自動生成勒索變種）、社會工程學攻擊（大模型釣魚新型攻擊）等。
由此，網絡安全也進入了新的階段，他分享了華為的安全應對之道，即構建以AI為核心的新一代L4級網絡自動駕駛系統(tǒng)，實現(xiàn)網絡和安全的深度融合，整體包括三層：
智能網元：內生安全，保障網絡自主可控；內置AI，為整網智能化提供必要的數(shù)據要素；
網安融合：云網邊端的的深度融合，形成網安一體的立體式防御作戰(zhàn)；
智能決策：在攻擊AI加持下，網絡智能體尤其關鍵，在傳統(tǒng)檢測與響應的工作流外，能夠更加自主的威脅分析、阻斷與處置閉環(huán)。
最后，王輝強調了四個觀點：
第一，未來網絡安全將進入AI與AI對抗的螺旋式競爭階段，取決于進化的速度。
第二，智能體的智能程度不是取決于對已知的決策，而是對未知的判斷。智能體當前還是采用了大量的外掛，是面向過去經驗的總結，提升模型自身的邏輯推理和規(guī)劃能力，才能從已知走向未知。
第三，AI落地垂直行業(yè)是一個系統(tǒng)工程，不僅僅是引入大模型或智能體，更涉及到硬件、軟件、模型甚至流程的重塑，緊密結合，相互協(xié)同，才能重構一個垂直行業(yè)。
第四，在AI這場國運級別的競爭中，要用最領先的AI技術賦能網絡，用最安全的網絡技術護航AI產業(yè)，推動新質生產力，做科技文明復興的守護者。
各行各業(yè)從業(yè)者怎么用AI？MSRA劉煒清：RD-Agent讓每個研究員都有個Agent當科研助理
微軟亞洲研究研究院首席研究員劉煒清博士談到的，是大語言模型時代下的數(shù)據科學新引擎RD-Agent，其起源、現(xiàn)狀和未來。
回望過去十年產業(yè)相關落地應用和工作，常用的開發(fā)范式是在海量數(shù)據中找到有價值的特征來訓練模型，根據業(yè)務場景不斷迭代漸進的過程，最終得到一個智能化解決方案。
但大模型時代到來，是等待被沖擊還是選擇被賦能？團隊研發(fā)RD-Agent的初衷旨在讓研究員和數(shù)據科學家人人都能擁有科研助理，來承擔起重復但高門檻的工作。只需要人類專家提供一個想法以及數(shù)據，RD-Agent就能完成代碼實現(xiàn)。
當前的階段，他們更進一步的目標是構建通用的數(shù)據科學或機器學習智能體，以增強人類專家的能力和產出，甚至自動解決新場景和新問題并持續(xù)改進方案。
通過引入領域知識和經驗優(yōu)化算法，使其可以模仿人類專家，RD-Agent解決廣泛數(shù)據科學任務的能力得到了顯著增強，但也漸漸顯現(xiàn)出「只是模仿專家，很難達到更高境界」這種瓶頸，團隊正在快速迭代演進中嘗試以數(shù)據驅動的路線來突破這一瓶頸。目前RD-Agent在Kaggle比賽測試上已經能夠達到初階從業(yè)者的水平。
未來他們期待RD-Agent可以自主發(fā)現(xiàn)新方法，能重塑數(shù)據科學和機器學習領域。
最后可以這樣總結，團隊從最開始自動化為初衷，到現(xiàn)在是增強的階段，到未來它能在不同場景數(shù)據中自主觀察、分析和理解來改進現(xiàn)有的方法或者發(fā)明新的方法，為各行各業(yè)賦能。
數(shù)勢科技譚李：讓每個打工人都能有數(shù)據分析和決策助手
今天我給大家分享一個每個打工人都能擁有的數(shù)據分析和決策助手。
數(shù)勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人譚李剛上臺就點明了這次演講的主題。
譚李首先從行業(yè)視角分析了數(shù)據分析領域的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)。他指出，即便是領先的互聯(lián)網公司或優(yōu)秀的傳統(tǒng)企業(yè)，目前也只有10%的業(yè)務人員能隨時獲取所需數(shù)據，對于絕大多數(shù)業(yè)務人員來講經常遇到的問題是數(shù)據分析面臨大量的需求“排隊”。
他分析了三個關鍵趨勢正在加速新數(shù)據消費范式的到來：
數(shù)據右移：數(shù)據權重從采集、入倉向消費端遷移，“以消費促治理，以消費驅動數(shù)據生產”成為主旋律。
決策下移：從集中式決策轉向分散式決策，各部門需要做出敏捷決策。
管理后移：科技企業(yè)不再設置詳細的前期業(yè)務規(guī)則，而是“招到優(yōu)秀的人給他好的命題讓他自主發(fā)揮”。
這三大趨勢在需求側，創(chuàng)造了大量數(shù)據即時消費的需求。而供給側，隨著DeepSeek的面世以及AI產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的發(fā)力，AI Agent落地的成本指數(shù)級降低。因此，AI Agent用于數(shù)據分析場景不僅成為剛需也成為可能。于是譚李介紹了數(shù)勢科技的新一代決策分析智能體SwiftAgent。
SwiftAgent是一款面向企業(yè)的數(shù)據分析與決策AI智能體，核心解決四層面問題：
及時提供數(shù)據和事實，即需即給；給出深度洞察和智能歸因；生成智能報告，指引業(yè)務決策；關聯(lián)行動，自主進行長距離任務規(guī)劃和執(zhí)行。
譚李還特別強調了企業(yè)級應用面臨的挑戰(zhàn)，為解決這些挑戰(zhàn)，數(shù)勢科技打造了完整的技術棧，解決企業(yè)級產品的數(shù)據安全、模型幻覺、計算性能問題。
最后，譚李宣布了數(shù)勢科技即將發(fā)布的智能分析Agent白皮書，作為行業(yè)方法論引領的重要一步。
螞蟻集團徐達峰：AI重構前端開發(fā)的難點與解決
螞蟻集團平臺智能體驗技術負責人徐達峰基于團隊在前端從業(yè)開發(fā)的實踐，分享了AI編碼落地的難點與解決方案。
徐達峰表示，AI前端研發(fā)已成為行業(yè)共識，但在整個軟件研發(fā)的生命周期仍然有很大的提效空間，AI研發(fā)在企業(yè)落地主要面臨AI輔助編碼后續(xù)修改比率高，安全與可靠運行，兼容現(xiàn)有研發(fā)體系和思維模式等三大難點。
聚焦前端開發(fā)場景，螞蟻前端技術團隊打造了WeaveFox智能研發(fā)體系進行AI編碼，主要有圖生代碼、意圖生碼和AI質檢系統(tǒng)三大突破方向，讓AI能根據用戶輸入的設計圖，或者工程上下文補充邏輯代碼，交付通過多模態(tài)技術檢查產物質量。
當然對前端開發(fā)者來說，最棘手的不光是開發(fā)和改bug，還有不同終端的頁面適配。螞蟻前端技術團隊為此制定了圖生代碼的UI IR標準，讓AI前端開發(fā)一鍵跨端適配成為可能，能夠生成各種框架庫，比如說VUE和React，也包括后續(xù)的鴻蒙OS和安卓的一些界面實現(xiàn)類代碼。
目前WeaveFox已在阿里和螞蟻的實際投產，據介紹在超500名前端工程師的參與下，目前在設計圖交付動線場景下 AI 已累計生成合并接近100萬行代碼；研發(fā)效率最高可提升5倍。
趣丸賈朔：AI取代了重復性的音樂工作流
那么AI又如何在音樂產業(yè)落地呢？趣丸科技副總裁賈朔分享了他們自身的觀察與探索。
他首先指出2024年是AI音樂發(fā)展的重要節(jié)點，技術門檻、創(chuàng)作門檻大大降低。這既帶來機遇也帶來挑戰(zhàn)，音樂行業(yè)部分工作可能被AI替代或沖擊，也可能提高創(chuàng)作效率和質量。
站在2025年AI音樂應用元年的時間點，AI將以怎樣的方式給產業(yè)帶來正向影響？賈朔認為：
一方面，很多AI產業(yè)化應用，有可能是以相對來說潤物細無聲的方式在背后默默進行。
另一方面，他認為AI更有可能作為輔助的方式幫助現(xiàn)有的從業(yè)者、創(chuàng)作家，以更低的成本、更快的速度去完成更高質量的藝術創(chuàng)作。以之前的實踐來看，AI創(chuàng)作提效提速初步估算在10倍以上。
這也看到了一種新的可能性——
AI的應用與傳統(tǒng)產業(yè)不是一個替代跟競爭的關系，更有可能是協(xié)助產業(yè)升級的方式。
他們自研的音樂大模型在多模態(tài)音樂生成、中文人聲歌曲生成、編曲能力等方面都有特色，甚至還通過了專業(yè)學生盲測，多數(shù)評測者難區(qū)分人聲是機器還是真人，歌曲自然度已經突破音樂“圖靈測試”，效果超越美國頭部模型。
接下來2025年，應用層是他們探索的重要方向。當前他們以MIDI電子編曲為切入點，讓音樂人掌握藝術創(chuàng)作的方向盤，由AI輔助幫助音樂人去快速地產生完整的作品。
圓桌對話：AI 產品如何在垂直賽道落地為王
按照慣例，大會最后迎來了一場備受矚目的圓桌論壇，今年主題聚焦“AI產品如何在垂直賽道落地為王”。
圓桌對話嘉賓是四位垂直領域行業(yè)翹楚，分別是：
輕松健康集團技術副總裁高玉石
像素綻放PixelBloom (AiPPT.com）CEO趙充
心影隨形科技（逗逗游戲伙伴）創(chuàng)始人、CEO劉斌新
貍譜APP負責人一休
討論話題包括產品定位的關鍵決策、確定產品核心功能的思考歷程、AI垂直應用的未來發(fā)展趨勢等。
Q：為什么要把AI落地到現(xiàn)在的場景？如何確定產品的主打功能？
劉斌新表示，兩年前看到ChatGPT后產生了“用AI創(chuàng)造快樂”的想法，想要做“伴隨”用戶的應用，給用戶更多情緒價值。目前產品功能的底層邏輯，就是滿足用戶在游戲場景里對陪伴、成就和共鳴的需求。
一休則是在看到AI生圖能力后，意識到AI可以讓原來有創(chuàng)作欲但沒有創(chuàng)作技能的普通用戶，也能利用AI工具去創(chuàng)作內容。然后打造了貍譜APP，一款能用AI生成漫畫和動漫的創(chuàng)作工具，把內容消費者轉變?yōu)閮热輨?chuàng)作者，擴大了創(chuàng)作者群體。
Q：如何在容易同質化的場景用AI打造差異化優(yōu)勢？還有哪些進一步的差異化規(guī)劃？
高玉石介紹目前平臺有1.68億注冊用戶，和數(shù)萬多名醫(yī)療專業(yè)人員以及近百家醫(yī)藥和保險公司建立了伙伴關系，具有非常完整的用戶生態(tài)和數(shù)據的優(yōu)勢，這些優(yōu)勢會進一步放大并轉化成差異化優(yōu)勢。他以科普內容為例，表示平臺沉淀了超過67萬條科普內容，在疾病和健康相關數(shù)據有很深厚的積累，相對來說專業(yè)性和深入度更高。
趙充分享了對AI應用在產品和渠道側的打法，首先AiPPT.cn在產品側是不需要按鈕的AI原生工作流程，就和傳統(tǒng)PPT創(chuàng)作形成了最基礎的差異化，而且覆蓋品類范圍廣，四大PPT品類全都做。然后是渠道側，目前AiPPT.cn攜手200個生態(tài)伙伴共同開發(fā)市場，為很多知名AI平臺如豆包、釘釘?shù)腜PT制作賦能，已經在全球積累了約2000萬名用戶。
Q：從產品面世至今，做AI產品有哪些的環(huán)境因素發(fā)生了重大變化？這對大家的產品有什么影響？
一休認為環(huán)境變化主要有兩個，一是視頻模型的快速迭代；二不得不提的是DeepSeek。在視頻創(chuàng)作方面，一休透露他們原本設想搞類似于平行世界創(chuàng)作，但發(fā)現(xiàn)創(chuàng)作核心idea仍然要靠人完成，之后沒有在這個方向繼續(xù)探索下去。DeepSeek出來以后，他們也嘗試了用它來寫劇情。
劉斌新感受到的變化，首先是大模型底層變化讓一些事情變得可能，例如AI搜索在以前有各種幻覺問題，得用各種RAG來做輔助，現(xiàn)在有了推理模型，模型自己能回答得很好。其次，用戶對AI的接受度變高。第三個變化是中國的AI應用正在走向全球。
在趙充看來，最大的變化是今年應該是AI應用創(chuàng)業(yè)最好的時間，原因有三點：DeepSeek帶動了整個AI應用的大盤；所有應用的范式在做切換，有大量的重新定義產品的機會；成本側，又降了約10倍。
高玉石認為變化有兩個，一個是AI技術發(fā)展很快，成熟度明顯提升，能有效彌補目前自研模型在非核心能力上的各種空白，帶來的好處是產品迭代周期和效率明顯提升。另外，用戶對AI接受度明顯提高，但也變得更加理性?，F(xiàn)在有層出不窮的AI產品，產品在場景里面有沒有有效滿足用戶需求、有沒有解決用戶的核心痛點，很關鍵。
Q：從單次爆款到常青樹，維持用戶粘性和長期優(yōu)勢的關鍵因素是什么？
高玉石與劉斌新都談到了首先在解決用戶的需求、解決用戶痛點上面，真正提供端到端的完整體驗。
隨后高玉石談到了以下兩點：將用戶使用數(shù)據與AI產品、場景等結合形成飛輪效應；以及像輕松健康集團這樣已經形成完整生態(tài)的業(yè)務，將AI技術深度融入到業(yè)務流程，特別是關鍵流程，也很關鍵。他談到了輔助醫(yī)生創(chuàng)作科普視頻的一系列AI產品和工具，一方面降低了醫(yī)生進行健康科普的門檻，另一方面C端海量用戶也能獲取有價值的專業(yè)健康知識，增加生態(tài)內用戶的粘性。
劉斌新則補充表示「做時間的朋友」，隨著時代浪潮發(fā)展，更多技術迭代去交付更多能超出預期的功能。具體實操上有三個核心策略：通過構建豐富的人物設定與用戶建立情感紐帶；數(shù)據驅動深度洞察用戶需求；開放生態(tài)協(xié)同，提供全方位立體化價值服務。
對于爆款持續(xù)打造，一休更有心得。她首先談到精準匹配平臺與人群屬性的重要性，根據目標平臺特性選擇策略，深度洞察群體共性；此外還有內容設計激發(fā)傳播沖動，強化社交基因與情感共鳴。不過創(chuàng)業(yè)公司容易陷入單次爆款熱度消退后持續(xù)產出爆款的挑戰(zhàn)中，現(xiàn)在正在增加小爆款頻次，一步步往上走。
Q：根據觀察，影響AiPPT.cn一系列成功及用戶增長的關鍵是什么？
趙充談到兩個關鍵：需求是不是剛性？需求能不能得到滿足？
對于需求剛性這件事，有個數(shù)據，全球每個月寫PPT次數(shù)是10億次，AI技術之后這個數(shù)在漲，很多之前不會寫PPT的人開始寫PPT了。
需求滿足這件事，核心思考的是垂直場景適配、產品體驗層面等問題，比如像PPT中文本生成，大模型生成的東西不能直接用，尤其在政務、醫(yī)療等場景，他們通常會外掛領域知識庫實現(xiàn)專業(yè)化，從而更適配需求。
Q：下一輪增長的關鍵驅動因素會是什么？現(xiàn)在還能看到哪些新的場景/應用機會？
劉斌新認為方向可以看多模態(tài)的理解，理解指的是理解整個video時序里發(fā)生了什么，而不是單一圖片的這一幀里面有什么物體。他覺得以前移動互聯(lián)網常用的MVP模型在AI時代不適用了，需要預判用戶的需求怎樣隨著技術的發(fā)展更好地解決，提前做好準備。
一休看好多模態(tài)生成，看好的技術方向有兩點：一是實時生成，是精準可控性，模式不完全是文字的方式，可以直接是一種手勢或者行為加上語音的方式。精準可控性加上實時生成的話玩法會非常多樣，自由度非常高。
趙充分享了他們未來的三個核心策略。第一個是針對既有產品做深度場景化；第二個是出海；第三個事情是做新產品投資和孵化。他表示單品很難建立壁壘，靠產品矩陣、綜合的經濟模型才會更好。
高玉石整體比較看好大健康領域。他認為從傳統(tǒng)的診療、健康科普、健康管理，甚至臨床研究，藥物研發(fā)，都存在著大量的機會。他還詳細介紹了個性化和動態(tài)化的健康管理服務，以及基于此，針對特定用戶群體提供定制化的保險產品和個性化的保險定價。
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