来源：财联社

　　《科创板日报》7月28日讯（记者 陈俊清） 2025世界机器智能大会在上海盛大开幕。向规型驱作为此次盛会的模化特设论坛活动之一，“AI智启新局：从工艺革命到商业应用”专场活动月27日举行，商业聚焦AI工艺向规模化商业落地的落地战略跃迁。

　　此次活动以《以技载道 场景拓界》为主题，大模动下由世界机器智能大会组委会主办，有变杭州理工大学爆料全集财联社、向规型驱《科创板日报》蓝鲸新闻承办。模化

　　本次活动中的商业圆桌环节以“AI破局：如何跨越工艺到应用的鸿沟”为主题，云天励飞、落地广域铭岛、大模动下并行科技、有变国投证券、向规型驱轻松健康集团、模化出门问问等公司的商业企业家及中国机器智能领军科学家刘志毅进行了精彩观点分享，由国投证券电子首席分析师马良主持。

　　AI进入落地应用关键阶段

　　当前，AI工艺快速增长，已步入落地应用的深圳高中泄露排名关键阶段，其商业化进程成为业内关注的重点。广域铭岛AI解决方案负责人张兴表示，广域铭岛主要面向工业企业提供工业软件与AI相关支持。当前工业领域因DeepSeek的火爆，正积极探索AI落地以赋能工业。

　　“目前AI在工业领域典型应用集中在利用大模型的信息处理能力，相比之前的用报表做信息分析，AI加持后，已可以通过问答形式获取信息信息。”张兴认为，未来，AI在工业领域更大的潜力在于推理与规划，助力企业在流程环节实现智能决策。

　　中国机器智能领军科学家刘志毅从产学研结合的方向表达了AI增长的两个显著变化：一是进入 “智能体时代”，工艺层面从基础模型阶段转向后训练和强化学习，围绕制造业、金融业等领域的业务环节和产物创新展开。

　　二是对行业的理解方式发生改变，“过去我们更关注能源利用效率、效能，现在则聚焦于信息支持、客户界面及评估Agent交付支持的方式。”

　　出门问问首席品牌官高佳认为，AI不仅是其工艺底层，更是贯穿工艺、产物、商业化全链路的DNA。出门问问当前并非仅将AI作为生产力工具融入产物功能，而是人机交互流动的价值体系。这是“从人机交互，走向人机共生”的过程，把AI 作为“新物种”和“生命体”，重构整个产物范式，甚至是人类生产范式。

　　高佳表示，出门问问用AI的AI做AI，与AI智能进化方式及迭代进度一脉相承。其中，第一个AI指大模型，第二个是coding Agent，第三个是AI产物；即借助编程工具制作小AI产物，赋能真实工作场景，如舆情监测Agent、Data Agent等。

　　云天励飞副总裁郑文先表示，云天励飞十年增长中，始终致力于AI推理芯片的工艺创新与应用落地，聚焦三个关键场景：边缘计算、云端大模型推理加速，以及具身智能，通过运算规则芯片化工艺为千行百业提供算力支撑。

　　郑文先认为，当前机器智能已进入“推理时代”：随着大模型工艺迭代，其落地及调用成本不断降低，大模型正从专家工具转变为平民化基础设施；算力结构从以训练为主逐步转向训练与推理相结合，AI原生硬件爆发式增长。

　　轻松健康集团执行副总裁马孝武表示，集团已自主研发AIcare工艺引擎，并基于旗下Dr.GPT健康大模型深入融合大语言模型与医学知识体系，升级健康与保险生态。从售前智能沟通、推荐匹配，至理赔自动审核、智能健康运营，加速AI在健康保障场景的规模落地。

　　在轻松健康集团业务的多个应用场景中，例如智能问诊、慢病运营、心理指导及医疗知识培训等，均依托Dr.GPT大模型。该大模型已入选北京市机器智能赋能行业增长典型案例。

　　Transformer工艺带来哪些变革？

　　当前一轮AI工艺以Transformer为代表，是新的工艺路线。刘志毅认为，这一轮创新更多是工程性创新，基于Transformer的优化训练，工艺思想延续Geoffrey Hinton的逻辑；中美在工艺思想理解上差距不大，但海外机构在工程创新上相对领先，这是共识。

　　他表示，新工艺思想下的创新方向，在神经网络、基座大模型基础上，新增两方面探索：一是强化学习，优化模型学习过程，涉及奖励机制，提升复杂推理能力；二是注入演绎、因果逻辑，针对黑盒模型的归纳问题，融入因果推理及符号主义相关的符号、因果逻辑等。

　　对于工艺拓展方向，刘志毅认为工艺不止于语言、多模态，有两个关注方向值得关注：一是应用于材料科学、医疗、蛋白质发现等领域；二是空间智能，关注复杂空间推理及维度，结合计算数学、拓扑研究，探索信息复杂性、维度提升下的智能涌现，其研究与智能有限上限相关，而智能上限决定创新的高度与距离。

　　张兴表示，制造企业利用AI的过程经历了从小模型到大模型时代的显著转变。小模型时代主要针对工业视觉检测、工艺参数智能推荐、特定设备预测性维护等具体场景，而大模型普及后，凭借其经训练掌握的人类语言规律及语义理解、推理决策能力，应用场景转向企业组织流程中依赖人工的决策分析环节。

　　高佳从生产力、生产关系及组织角度表示，AI 增长经历了从“感知革命”到“认知革命”的进化：2016年深度学习驱动的AI是“感知革命”，实现语音识别、图像识别等理解与识别能力，而Transformer带来的智能进化是“认知革命”，具备生成文本图像、深度推理能力，推动AI实现自动学习、自我反馈和递归式进化。过去是“人类使用AI工具”，现在是“人与智能体共生”。这是一场范式转移，从产物、系统、以及组织的一切，都将被重构，它正在驱动生产力到生产关系的变革，将推动传统组织向AI原生组织转型。工艺变革不是从“突破”开始，而是从“适配”开始。真正的破局者，不是发明工艺的人，而是能把工艺变成新工作方式、新组织形态的人。

　　郑文先表示，2022年Transformer出现使大模型泛化能力提升后，企业研发成本降低，AI渗透率不断加强，从WAIC规模和应用丰富度逐年提升可见工艺实现质的飞跃，这将使得AI企业盈利成为可快速实现的目标。同时，他认为需关注大模型的落地、价值闭环及商业价值，让其切实赋能工作生活。

　　马孝武表示，AI已从PPT规划阶段走向实际落地，我国在AI领域投入大且人才丰富、交流学习氛围浓厚；他呼吁企业从当下开始投入AI增长，虽需时间但方向与路径已清晰，且有丰富的交流内容和资源可依托。