從“能用”到“敢用”：企業(yè)級 AI 落地的終極答案 | AICon 2025 收官

作者 | AICon 全球人工智能開發(fā)與應用大會

12 月 19～20 日，由北京市石景山區(qū)經濟和信息化局指導，北京石景山產業(yè)發(fā)展有限公司主辦，北京極客邦科技有限公司、北京飛書科技有限公司承辦的全球人工智能開發(fā)與應用大會暨石景山數(shù)智化轉型峰會（AICon）圓滿落幕。

本次大會匯聚了來自騰訊、阿里巴巴、快手、飛書、京東、百度、智象未來、明略科技、云知聲、螞蟻集團、來也科技、值得買科技、金山軟件集團、商湯科技、硅基流動、GMI Cloud、Zilliz、里瑞通 Digital Realty、Zenlayer、平安科技、火山引擎、鈦動科技、汽車之家、靈犀量子（北京）醫(yī)療科技、阿里云、智譜、小米、OPPO、實在智能、飛豬、豆神教育集團、云杉、超級麥吉、榮耀、華為、字節(jié)跳動、像素綻放 PixelBloom、清華大學、清程極智、ModelTC 開源社區(qū)、用友網絡、鞍山鋼鐵集團、美團、多比特、神州數(shù)碼 、穿揚科技、Google Cloud、石景山科技創(chuàng)新集團、石景山區(qū)經濟和信息化局、北京石景山產業(yè)發(fā)展有限公司、中智國培、中科創(chuàng)達、分貝通等企業(yè) / 機構的 80+ 專家，吸引了超 1000 位 AI 開發(fā)者、技術專家與相關行業(yè)從業(yè)者，圍繞企業(yè)級 Agent 落地、上下文工程、Data + AI 、大模型系統(tǒng)工程等多個熱點方向展開分享與探討，從真實場景出發(fā)，深入剖析了技術背后的系統(tǒng)性思考與工程方法，展示了企業(yè)如何構建面向 AI 原生時代的底層能力與業(yè)務形態(tài)，為開發(fā)者、架構師、業(yè)務決策者提供了可落地的技術啟發(fā)與方法論參考。

在大會首日主論壇上，InfoQ 總經理王一鵬以「超級智能體時代 AI 大變局中的行業(yè)落地」為題發(fā)表主題演講。他指出，我們正值生成式 AI 在企業(yè)落地過程中關鍵課題急劇變化的轉折點。在這一輪浪潮中，“變化”成為核心關鍵詞。企業(yè)對 AI 的期待正從“看趨勢”轉向“求效果”，誰能實現(xiàn)規(guī)模化復制、成本優(yōu)勢和穩(wěn)定集成，誰才可能成為未來行業(yè)主角。

他指出，AI 帶給組織的不是單個技術目標，而是一種全新的運行模式，所以人才變成了非常重要的一個考慮。重點要評價一個組織對 AI 的流、對接入 AI 的流暢度，首先要考量人工智能在組織中的發(fā)展路徑——它在職能和角色上是否具備足夠的針對性，在工作流整合上是否具備足夠的深度。

他將 AI 流暢度的構建劃分為三個階段。在過去兩年，大部分企業(yè)和團隊還處在金字塔的下三層，從“隔岸觀火”到“擁抱 AI”；而到了今年，越來越多國內企業(yè)已邁入中間三層，即“個人 +AI”“流程 +AI”“AI+ 流程”，例如廣泛使用 AI Coding 進行提效，或通過企業(yè)內部黑客松推動流程再造。而真正的演進目標，是走向塔尖，實現(xiàn)從“加 AI”到“AI 加”——將組織的工作方式演化為真正的 AI Native 模式。未來，面向 AI 的學習系統(tǒng)與培訓體系將成為企業(yè)最關鍵的基礎設施之一。

在大會現(xiàn)場，InfoQ 攜手模力工場聯(lián)合發(fā)起的 「2025 中國技術力量年度榜單」正式發(fā)布。今年的榜單圍繞生成式 AI 的最新進展與產業(yè)落地趨勢，全面覆蓋了 AI 基礎設施、智能體產品、數(shù)據(jù)智能平臺、工程部署工具、AI Coding 應用、行業(yè)解決方案、開源與具身智能等多個關鍵賽道。

榜單詳情可查看：

https://www.infoq.cn/article/IeaYAJcV28DrmvxAPobA

面向未來，InfoQ 將繼續(xù)聯(lián)合生態(tài)伙伴持續(xù)跟蹤上榜項目的后續(xù)發(fā)展與落地成效，深入挖掘 AI 在制造、金融、教育、醫(yī)療、能源、政務等領域的實踐經驗，為技術人、產品人、業(yè)務決策者提供更加系統(tǒng)、可信的案例與方法論，通過 AICon、行業(yè)峰會、閉門研討等形式，構建技術交流與產業(yè)合作平臺。

1 主題演講核心觀點回顧

劉宗元「AI 時代的務實主義：從趨勢洞察到 AI Ready」

飛書商業(yè)化北區(qū)總經理劉宗元在分享中表示，當前企業(yè)在 AI 落地上仍面臨不少“不確定性”，飛書希望用更“務實”的方法論幫助企業(yè)實現(xiàn)“AI ready”。他提到，C 端應用相對成熟，但 B 端之所以“回答不準”，核心在于企業(yè)內部知識難以被模型獲取、數(shù)字化基礎參差不齊，并指出“有功能不一定等于有效果，效果等于直接創(chuàng)造出來的業(yè)務價值”。

圍繞企業(yè)如何更確定地推進 AI 落地，劉宗元提出“四個 Ready”路徑：數(shù)據(jù) Ready——“沒有充分的數(shù)字化，大概率很難做到全面的智能化”，知識沉淀應通過文檔與會議紀要“順其自然”形成；場景 Ready——選擇具備直接業(yè)務價值、高頻、對精準性要求不過度嚴苛且數(shù)據(jù)沉淀充分的場景；工具 Ready——門檻低、體驗好、觸手可及；組織 Ready——AI 是“1 號位工程”，同時要鼓勵自下而上的場景涌現(xiàn)。

在飛書看來，這個時代真正的主角，從來不是 AI，而是這些“使用 AI 的人”。他們就是你我身邊最平凡的同事，是銷售、是財務、是店長、是工廠車間的巡檢員。人不會被淘汰，而善用 AI 的人會成就一個時代。高手在民間，亦可摘星辰。一線效率先鋒的涌現(xiàn)，是 AI 時代組織 Ready 的具象展示。

潘瀅煒 「多模態(tài)內容生成：掀起未來創(chuàng)意無限可能」

智象未來 (HiDream.ai) 算法科學家潘瀅煒在主題演講中分享了智象未來在多模態(tài)大模型上的技術路線、產品落地與商業(yè)化思考。他提到，在大家思考 AGI 的時候，常被討論的路徑包括大語言模型、具身智能與多模態(tài)生成，其中多模態(tài)更關注視覺、聽覺等多種模態(tài)之間的理解與生成統(tǒng)一。基于對行業(yè)數(shù)據(jù)的觀察，他指出多模態(tài) AIGC 內容正快速增長：2025 年 AIGC 生成圖片量已接近千億級，并預計 2026 年將超過人類生產圖片總量，視覺內容生產邏輯可能提前發(fā)生變化，插畫、營銷素材、短視頻 / 影視等場景正在加速滲透。

在技術演進上，他回顧圖像從 GAN 到擴散模型、視頻生成從早期探索到 Sora 等的演進，并介紹公司自 2023 年以來迭代了三套模型：1.0 主要聚焦固定尺寸 & 固定時長的 UNet 擴散模型；2.0 采用擴散自回歸模型，聚焦高效時空建模與 MoE 多場景學習等；下半年著重在 3.0 ，探索“理解—生成統(tǒng)一 Transformer 架構”、引入多模態(tài)推理與知識庫增強，更多地思考怎樣能夠把視頻模型變成世界模型。

落地方面，智象未來推出面向創(chuàng)作者的生成與編輯產品 vivago agent，并重點展示多模態(tài)智能體能力：在營銷場景可實現(xiàn)從要素復刻、運鏡復刻到“靈感復刻”的爆款視頻復刻；HiClip 剪輯智能體則面向長視頻剪輯，支持“長變短、橫轉豎、智能創(chuàng)作與一鍵分發(fā)”。他強調，在推出模型與產品時，核心目標是把 AIGC 多模態(tài)工具真正做成“創(chuàng)作者的助手”——讓創(chuàng)作者回歸創(chuàng)作本身。繁瑣的剪輯、編輯、生成等環(huán)節(jié)只需要交給端到端的智能體或工具完成。

吳明輝「可信 Agent 的規(guī)模化之路：從企業(yè)智能體到個人代理的時代」

明略科技創(chuàng)始人、CEO 兼 CTO 吳明輝在其演講中圍繞“Agent 是個人工具還是企業(yè)生產力”展開討論。他指出，企業(yè)落地的關鍵不在“能做”，而在能否規(guī)模化創(chuàng)造可量化的 ROI：相比一次性探索任務，企業(yè)更難的是在高質量與海量重復生產之間建立可信的人機協(xié)同閉環(huán)。

他提出可用性指標應關注智能體在長鏈路任務中“連續(xù)穩(wěn)定執(zhí)行的步數(shù)”，單步準確率再高也會在多步累積誤差下被放大。基于此，其建議將任務拆分為偏“匯報 / 歸納 / 分析”的 OLAP 式任務優(yōu)先落地，偏“操作 / 執(zhí)行”的 OLTP 式任務則需要更強的工具鏈、驗證機制與工程閉環(huán)。結合明略科技的 DeepMind 多智能體框架，他介紹了面向 GUI 操作的 Mano 模型與規(guī)劃模型 Cito，并強調 ToB 場景常缺少 API、GUI 自動化需求突出，因此需要構建垂直數(shù)據(jù)集與 Benchmark，并通過（在線）強化學習持續(xù)迭代。

最后他指出，企業(yè)級智能體要真正進入生產，需要重構 job 與 task 的邊界：由人負責目標設定與驗證，把執(zhí)行與探索交給智能體，在目標導向的計算范式下推動可信 Agent 的規(guī)模化應用。

梁家恩「專家級 Agent 技術演進及應用：從通用到專業(yè)，跨越產業(yè)化門檻」

結合公司 14 年 AI 產業(yè)化經驗，云知聲聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長兼 CTO 梁家恩分享了“專家級 Agent”的構建方法與產業(yè)落地思考。他指出，大模型為智能體提供了可計算的語義與推理框架，推動 AI 從“會生成”走向“能規(guī)劃、能執(zhí)行”的目標導向系統(tǒng)；同時，大模型能力的關鍵進展來自規(guī)模化（從預訓練擴展到后訓練與推理）、多模態(tài)融合、推理與規(guī)劃能力提升，以及世界模型 / 具身智能等方向的探索。

在落地層面，他強調“價值判據(jù)”不只看亮點，更要看三點：是否能在行業(yè)里解決實際問題，帶來能力上限突破或十倍級效率提升；是否具備可靠性（嚴肅場景下的幻覺不可接受）；以及成本可控、可規(guī)模復制的普惠能力。圍繞專家級智能體，其提出專業(yè)能力的核心在于“套路與方法”的內化，關鍵抓手是數(shù)據(jù)與工程閉環(huán)：通過領域知識（如醫(yī)學教材）、行業(yè)規(guī)范（臨床指南）與真實應用數(shù)據(jù)三層數(shù)據(jù)滾動迭代，并打通“需求分析 /SOP 拆解—驗證模型上限—工程優(yōu)化降本—部署后數(shù)據(jù)閉環(huán)持續(xù)迭代”的端到端路徑。

他以醫(yī)療場景為例說明多模態(tài)與專業(yè)知識增強的重要性，并分享三類典型應用：門診病歷生成以提升醫(yī)生效率并沉淀高質量數(shù)據(jù)；病歷質控用于合規(guī)審核、減少糾紛風險；醫(yī)保審核則在事前提醒不合規(guī)處置，幫助降低不合理支出。最后他表示，AGI 時代將從工程、產業(yè)與科學三條維度持續(xù)演進，需保持“謹慎的樂觀”，在確定性變革中找到可落地、可持續(xù)的價值路徑。

2 17 個分論壇：覆蓋從技術突破到業(yè)務落地的全鏈路議題

分論壇方面，本次大會共策劃了 17 個精彩專場，內容覆蓋從前沿技術演進、工程化落地到組織與業(yè)務實踐等多個層面。專題體系涵蓋：LLM 時代的軟件研發(fā)新范式、Context Engineering、Data+AI / Agent 落地實踐、大模型系統(tǒng)工程、企業(yè)級 Agent 的設計與落地、大模型時代下的搜廣推系統(tǒng)實踐、AI 產品設計與體驗創(chuàng)新、大模型與企業(yè)核心系統(tǒng)融合之道、AI 時代的 10x 組織與 10x 個人、AI 驅動的提效與增長實踐、多模態(tài)從技術突破到創(chuàng)新應用落地、大模型推理優(yōu)化與邊緣 AI 部署、AI 時代的企業(yè)戰(zhàn)略升維與產業(yè)創(chuàng)新浪潮、出海時代的基礎設施構建與模型場景實踐、AI 能力綻放的場景創(chuàng)新與突破性思考、AI 在企業(yè)中的場景實戰(zhàn)與效能躍升。

圍繞上述主題，專場內容既關注智能體、數(shù)據(jù)與上下文等關鍵能力建設，也強調大模型在系統(tǒng)工程、推理部署與企業(yè)核心系統(tǒng)融合中的實踐路徑，并進一步延展至產品體驗創(chuàng)新、組織效能提升、增長與出海等更廣泛的落地議題，為參會者提供從“能用”到“用好”、從“試點”到“規(guī)模化”的多維參考。

3 共創(chuàng)技術生態(tài) · 合作展區(qū)持續(xù)開放交流

除內容論壇的分享與交流外，大會合作展區(qū)也為參會者提供了近距離溝通的空間。多家技術廠商集中展示 AI 應用、AI 工具與智能云服務平臺等相關方案，參會者可在展位了解產品進展與落地實踐，并就技術細節(jié)、應用場景與合作方式進行現(xiàn)場交流。

本屆大會的成功舉辦，離不開眾多合作伙伴的鼎力支持。

大會特別感謝里瑞通 Digital Realty、深信服科技、GMI Cloud、神州數(shù)碼、Google Cloud、穿揚科技、Couchbase、硅基流動、聯(lián)想、TRAE、Cloudflare、鈦動科技、清程極智對本屆大會的傾情贊助；感謝保利飛橋為大會定制開發(fā)智能參會小程序，圍繞內容推薦、日程規(guī)劃與服務響應等核心功能，顯著提升現(xiàn)場參會效率。我們也衷心感謝眾多社區(qū)與媒體伙伴的支持與參與！

4 攜手繼續(xù)出發(fā)：2026 年再見

伴隨 2025 AICon 北京站圓滿收官，我們將把這份技術交流與思考的熱度延續(xù)到 2026 年。期待與更多開發(fā)者再相聚，繼續(xù)共同探索智能時代的下一程。