編輯部 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
“DeepSeek，評價一下第三屆中國AIGC產業峰會”：
今年的峰會現場，20餘位大咖以「萬物皆可AI」為主題，激辯“技術前沿與產業痛點”：
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2025年中國AI應用爆發的關鍵是提速降費。
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大模型來了，萬物皆可Chat，但不能是單純Excel+Chat。
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大模型落地正在從簡單、高容錯的場景向複雜、低容錯的場景延伸。
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物理世界實現AGI，一定要透過端側智慧。
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大模型正在打破教育領域長期存在的“不可能三角”。
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臺上精彩紛呈，臺下座站無虛席，雲端持續火爆，到場參會觀眾超千人，線上圍觀人數超320萬人，累計曝光量超2000萬次，延續了往屆峰會的火熱。
與以往不同的是，這一次協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，正在迎來海量的使用者，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？
百度阮瑜：大模型場景從簡單高容錯向複雜低容錯延伸
百度副總裁阮瑜首先談到了大模型應用展現的三大趨勢：開發者可以輕鬆快速、低成本地開發出企業應用；大模型場景從簡單高容錯向複雜低容錯延伸；應用市場在從工具市場向專業服務市場拓展，市場潛力不斷地爆發。
隨之而來的，可以看到大模型的應用形態也在不斷演進：從單模態到多模態，從單智慧體到多智慧體，從輔助決策向自主執行演進。在這個趨勢下，越來越多的大模型應用也將逐步解決使用者場景中的更多實際問題。
按照場景劃分，百度智慧雲將千行百業的應用分為兩類：通用應用和行業應用。
通用應用中，多模態是個重要演進方向。大模型時代，百度智慧雲發現大小模型相結合的方式，隨著多模態技術不斷發展，調優成本是顯著降低的，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。
百度智慧雲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（比如能源製造領域，沉澱了800多個安全生產模型）、連鎖合規（比如餐飲安全，有大量視覺場景需求）以及品質管控等。
此外，大模型在行業裡的應用也發生了很多變化。以醫療為例，AI技術變革正全面滲透進各種場景中，已經能看到醫療大模型從輔助決策到自主執行方向演進。
阮瑜表示，整個AIGC應用在各個產業裡面的創新，離不開產業各界的共同努力。期待未來隨著大模型技術的不斷發展，可以攜手各方共同去加速大模型應用在產業裡面的落地、繁榮以及發展。
生數科技廖謙：隨著多模態生成能力即時可控可互動，會誕生全新的內容平臺
生數科技產品副總裁、Vidu產品負責人廖謙帶來了多模態大模型生成方向的展望。
從整體技術發展來看，文字生成工作相對早，技術正規化也更明確，解鎖的應用場景非常多；多模態起步稍晚一點，影像生成發展很快，已經突破了技術奇點；而影片生成這塊，現在的研發進入到黃金髮展期。
最近多模態還有個重要方向是具身智慧，當多模態的模型可以利用更多維度的資料，也會帶來更高維度的智慧湧現。
而從產品來看，當前整個中國影片生成/多模態生成的產品，不管是模型效果、使用者、商業化的進展，放眼全球都是相對領先的。
那麼影片生成能幹什麼？在生數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。
接下來多模態生成領域如何發展，他分享了三個行業洞察。
趨勢一，2025年將是多模態生成的爆發之年；
趨勢二，多模態內容直出，而非僅僅是默劇和片段。
趨勢三：專業和半專業使用者會大規模湧入，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，下週生數將釋出Vidu Q1模型，它將在“極致高質量“上帶來新的突破。
最後作為產品經理，廖謙對多模態大模型的終局進行了展望。
隨著多模態技術發展到可以做到即時可控可互動時，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、遊戲、VR、AR等多個行業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，打破了教育不可能三角。可以同時兼顧高質量、大規模化和個性化。
大會現場，粉筆CTO陳建華分享了他
們在AI教育領域的探索和實踐。
粉筆成⽴於2015年，是⼀家專注於職業考試培訓的互聯⽹教育公司。
在陳建華看來，大模型落地教育有四個特點：聚焦學會，⽽⾮僅答案正確； 學習主動⾯臨巨⼤挑戰； 遵循科學、系統的教研體系；場景嚴肅、準確率要求極⾼。
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、⼩場景中進⾏探索。2023年粉筆嘗試直接解題，輔助題⽬解析，結果正確率太低，解析不符合教研體系。不過在點評場景⾥，給出點評框架讓⼤模型發揮，卻發現效果⾮常不錯。
由此，他們意識到：⼤模型在教育場景落地中，推理能⼒仍需提升，結構化引導⾄關重要。
階段⼆，2024年粉筆正式推出AI⽼師，標誌著從單點場景⾛向系統化、多場景融合，得到不少收穫。
而在第三階段，AI時代的全新產品——AI系統班釋出，基於⼤模型、數字⼈、TTS等技術，AI系統班全程由AI⽼師驅動學習流程，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，粉筆在⼤模型賦能教育的探索將主要聚焦在兩個關鍵⽅向：多維度的個性化升級和三位一體的AI老師形態。
面壁智慧李大海：物理世界實現AGI，一定是透過端側智慧
面壁智慧聯合創始人、CEO李大海帶來了端側智慧的分享，他從DeepSeek的成功切入主題，李大海認為其成功背後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是在雲端踐行高效大模型的組織，而面壁在端側秉承同樣的信念。
基於端側智慧的長期實踐，李大海提出了知識密度的概念，即大模型同樣引數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，端側智慧也是物理世界實現AGI的必由之路。因為物理世界的互動對即時性與使用者隱私保護有基本要求，端側更有優勢，李大海以具身智慧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慧。因為汽車的網路不可能100%穩定，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智慧助手超級小鋼炮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 螢幕助手， 還創造了覆蓋感知、決策、執行全場景，與雲端全面對齊的智慧座艙「原生端側體驗」。突破弱網斷網環境限制，實現低功耗高效能快響應的「端側」專屬優勢。
然後是機器人，李大海認為只有把大模型直接部署在機器人的腦子裡，機器人才能穩定地靈敏感知與及時決策，相比雲端具備先天的資料優勢與使用者信任感。
中關村科金喻友平：“平臺＋應用＋服務”是企業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化應用時代”，他介紹了中關村科金如何將大模型技術應用於企業服務領域。
喻友平強調，2025年大模型正式進入應用時代，企業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、節約成本或提高效率。
儘管企業應用面臨算力成本高、模型與業務融合難、資料處理低效等挑戰，但市場前景廣闊，而垂類大模型則是企業突圍的關鍵。
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+企業服務經驗，積累了深厚的領域和行業產品基礎。AI大模型浪潮來臨後，不斷用大模型對自有產品進行重構。
近兩年他們發現，企業對於垂類大模型、基於大模型平臺的應用需求越來越大，在實際企業服務過程中，還發現一個規律：
要真正幫助這些企業實現大模型落地，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”的三級引擎戰略，是企業大模型落地的最佳路徑，其核心是基於得助大模型平臺訓練垂類大模型，打造有價值的智慧化應用。
得助大模型平臺覆蓋算力、資料、模型和智慧體四大能力工廠，相容各類算力和國內外開源基礎模型，提供從資料標註到訓練推理的全流程支援，具備全鏈路的大模型開發和應用能力。並且平臺還沉澱了數百個大小模型組合的“樣板間”，幫助客戶更容易實現應用落地。
喻友平指出，大模型在企業的應用難以完全標準化，每個企業業務流程和目標、資料都有差異，在“樣板間”裡企業則可以根據各自的需求場景做調優，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的垂類大模型，並打造出得助智慧陪練、智慧質檢、語音機器人、文字機器人、知識助手等有實用價值的智慧應用。
最後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、船舶工業領域，以及金融、汽車、家裝等行業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
網易有道智慧應用事業部負責人張藝圍繞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不僅重塑了原有業務，也帶來了全新的AI應用及硬體機會。
據介紹，有道自研的子曰翻譯大模型2.0最近以14B引數規模，在翻譯質量上保持行業領先，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，並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，新產品有道文件FM能實現超擬人音色生成，並已開啟全網公測。
而有道也在AI原生硬體發力，新品SpaceOne全面屏答疑筆，透過內建的AI家教“小P老師”實現全科答疑的同時，基於多模態識圖能力，還帶來更豐富的互動學習可能性。
如何為AI產業保駕護航？
PPIO派歐雲姚欣：AI時代需要“提速降費”，讓免費成為可能
PPIO派歐雲聯合創始人、CEO姚欣的演講從“AI大規模應用，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為核心的應用發展。
AI應用普及面臨兩大挑戰：Agent單次任務消耗近百萬Token、中國網際網路使用者的免費習慣很難改變。
他透過移動網際網路發展的歷史類比，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%，這極大促進了移動網際網路的普及。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AI大規模應用和降本，AI Infra公司必須要成為最懂上層模型和應用的底層硬體基礎設施公司。
而這也是PPIO派歐雲的定位。他詳細介紹了PPIO派歐雲的技術策略。
一是持續跟進最新模型，整合更多開源模型，實現模型的推理加速；二是建立全域性分散式算力排程系統，應對海量使用者請求；三是透過整合全國約4000個數據中心的閒置算力資源，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派歐雲提供的整個AI推理服務，每年都能實現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網際網路一樣呈現陡峭上升態勢。
亞馬遜雲Troy Cui：提高資料質量和效率是AI賦能的重要前提
亞馬遜雲科技大中華區資料及儲存產品總監Troy Cui在分享中提出，AI最核心的競爭力仍然是企業自己的資料，如何將資料更快地變成洞察，儘可能提高資料質量，是AI賦能的重要前置條件。
企業已經認識到資料對自身競爭力的重要性，但目前資料治理存在著諸多問題，比如多部門協作時的資料碎片化問題，傳統技術棧與雲技術不相容，傳統ETL(Extract-Transform-Load)開發維護成本高等。
針對行業痛點，亞馬遜雲提出了一系列解決方案。
首先是統一資料與AI平臺Amazon SageMaker Unified Studio，提供一站式資料開發、模型訓練和部署環境，企業可以基於自身資料，用其在幾分鐘內構建一個低程式碼的智慧問答平臺。
然後是資料檢索工具，一個是整合在Amazon SageMake中的AI助手Amazon Q，支援自然語言快速生成複雜的SQL，可以幫助開發者判斷程式碼是否存在智慧財產權的問題。
還有一個應用於影片的方案Media To Cloud，支援用自然語言搜到想要的影片片段。
接著還有Zero-ETL解決方案，自動化將資料匯聚到資料倉庫或資料湖，減少ETL開發工作。
Troy Cui最後總結表示，雲服務的基線已經從儲存、計算、網路和資料庫轉變為儲存、計算、資料和AI-Infra，這也反映出AI在雲計算越來越重要。
無問芯穹夏立雪：端雲並舉改善算力供需矛盾
無問芯穹聯合創始人、CEO夏立雪指出，大模型發展逐漸步入推理規模擴充套件時代，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。
他將傳統裸金屬算力服務比喻為“高階毛坯房”——使用者需自主完成系統搭建與運維，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，幫助企業將分散算力升級為“商業廣場”、“AI賦能綜合體”式標準化服務，使中小開發者無需關注底層架構即可獲得完整AI服務生態。
無問芯穹正在相應技術堆疊上持續取得突破，在端側首創SpecEE推理框架，利用小引數模型縮減大模型搜尋空間，實現AI PC等智慧終端上2.43倍推理加速；雲端創新推出semi-PD，結合融合式例項儲存優勢和分離式例項計算優勢，實現延時降低最高達5.6倍；另提出通用計算通訊方案FlashOverlap，首次以基於訊號的方式實現計算通訊重疊以降低通訊開銷，可在生產級和消費級顯示卡上實現約1.5倍加速。
夏立雪最後強調，透過全鏈路算力服務平臺研發，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：大模型落地關鍵在於智慧體組織，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被濫用等問題開始湧現。在瑞萊智慧視角下，怎麼去看待這一問題。
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，需要去防範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，需要考慮怎麼保證AGI的安全發展。
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。對於怎麼確保AGI安全發展，瑞萊也在進行一些前沿的佈局研究，包括怎麼樣搭建超級對齊平臺，用AI監管AI，最終實現更加安全的超級智慧。
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佈局了。
類比人類社會智慧的發展，古代人類個體智慧水平相比於現在，並沒有那麼大的差異。但古代人類沒有辦法形成很強的生產力，而現代人類系統，透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，其關鍵就在於如何將智慧體組織起來。
對於大模型也一樣，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慧體具備無所不能的能力，但如果把現有的智慧體透過比較好的方式組織並融入到各行各業的工作流之中，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：網路安全進入新階段 ，AI成為網路守護者
華為NCE資料通訊領域總裁王輝在演講中表示，當前全球AI產業正處於全面加速狀態，帶來網路升級、智慧終端泛在和大模型普及等顯著變化，持續加劇了企業網路安全風險。
他從網路安全的視角講述瞭如何為AI產業保駕護航，以及AI如何為網路和安全產業做好深度賦能。
他表示，AI催生出了新的網路安全攻擊場景，包括大模型越獄攻擊（利用大模型自身漏洞進行控制）、勒索軟體攻擊（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，網路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級網路自動駕駛系統，實現網路和安全的深度融合，整體包括三層：
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智慧網元：內生安全，保障網路自主可控；內建AI，為整網智慧化提供必要的資料要素； -
網安融合：雲網邊端的的深度融合，形成網安一體的立體式防禦作戰； -
智慧決策：在攻擊AI加持下，網路智慧體尤其關鍵，在傳統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。
最後，王輝強調了四個觀點：
第一，未來網路安全將進入AI與AI對抗的螺旋式競爭階段，取決於進化的速度。
第二，智慧體的智慧程度不是取決於對已知的決策，而是對未知的判斷。智慧體當前還是採用了大量的外掛，是面向過去經驗的總結，提升模型自身的邏輯推理和規劃能力，才能從已知走向未知。
第三，AI落地垂直行業是一個系統工程，不僅僅是引入大模型或智慧體，更涉及到硬體、軟體、模型甚至流程的重塑，緊密結合，相互協同，才能重構一個垂直行業。
第四，在AI這場國運級別的競爭中，要用最領先的AI技術賦能網路，用最安全的網路技術護航AI產業，推動新質生產力，做科技文明覆興的守護者。
各行各業從業者怎麼用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資料科學新引擎RD-Agent，其起源、現狀和未來。
回望過去十年產業相關落地應用和工作，常用的開發正規化是在海量資料中找到有價值的特徵來訓練模型，根據業務場景不斷迭代漸進的過程，最終得到一個智慧化解決方案。
但大模型時代到來，是等待被衝擊還是選擇被賦能？團隊研發RD-Agent的初衷旨在讓研究員和資料科學家人人都能擁有科研助理，來承擔起重複但高門檻的工作。只需要人類專家提供一個想法以及資料，RD-Agent就能完成程式碼實現。
當前的階段，他們更進一步的目標是構建通用的資料科學或機器學習智慧體，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並持續改進方案。
透過引入領域知識和經驗最佳化演算法，使其可以模仿人類專家，RD-Agent解決廣泛資料科學任務的能力得到了顯著增強，但也漸漸顯現出「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資料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者的水平。
未來他們期待RD-Agent可以自主發現新方法，能重塑資料科學和機器學習領域。
最後可以這樣總結，團隊從最開始自動化為初衷，到現在是增強的階段，到未來它能在不同場景資料中自主觀察、分析和理解來改進現有的方法或者發明新的方法，為各行各業賦能。
數勢科技譚李：讓每個打工人都能有資料分析和決策助手
今天我給大家分享一個每個打工人都能擁有的資料分析和決策助手。
數勢科技聯合創始人譚李剛上臺就點明瞭這次演講的主題。
譚李首先從行業視角分析了資料分析領域的現狀和挑戰。他指出，即便是領先的網際網路公司或優秀的傳統企業，目前也只有10%的業務人員能隨時獲取所需資料，對於絕大多數業務人員來講經常遇到的問題是資料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資料消費正規化的到來：
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資料右移：資料權重從採集、入倉向消費端遷移，“以消費促治理，以消費驅動資料生產”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。 -
管理後移：科技企業不再設定詳細的前期業務規則，而是“招到優秀的人給他好的命題讓他自主發揮”。
這三大趨勢在需求側，創造了大量資料即時消費的需求。而供給側，隨著DeepSeek的面世以及AI產業鏈各環節的發力，AI Agent落地的成本指數級降低。因此，AI Agent用於資料分析場景不僅成為剛需也成為可能。於是譚李介紹了數勢科技的新一代決策分析智慧體SwiftAgent。
SwiftAgent是一款面向企業的資料分析與決策AI智慧體，核心解決四層面問題：
及時提供資料和事實，即需即給；給出深度洞察和智慧歸因；生成智慧報告，指引業務決策；關聯行動，自主進行長距離任務規劃和執行。
譚李還特別強調了企業級應用面臨的挑戰，為解決這些挑戰，數勢科技打造了完整的技術棧，解決企業級產品的資料安全、模型幻覺、計算效能問題。
最後，譚李宣佈了數勢科技即將釋出的智慧分析Agent白皮書，作為行業方法論引領的重要一步。
螞蟻集團徐達峰：AI重構前端開發的難點與解決
螞蟻集團平臺智慧體驗技術負責人徐達峰基於團隊在前端從業開發的實踐，分享了AI編碼落地的難點與解決方案。
徐達峰表示，AI前端研發已成為行業共識，但在整個軟體研發的生命週期仍然有很大的提效空間，AI研發在企業落地主要面臨AI輔助編碼後續修改比率高，安全與可靠執行，相容現有研發體系和思維模式等三大難點。
聚焦前端開發場景，螞蟻前端技術團隊打造了WeaveFox智慧研發體系進行AI編碼，主要有圖生程式碼、意圖生碼和AI質檢系統三大突破方向，讓AI能根據使用者輸入的設計圖，或者工程上下文補充邏輯程式碼，交付透過多模態技術檢查產物質量。
當然對前端開發者來說，最棘手的不光是開發和改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程式碼的UI IR標準，讓AI前端開發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，也包括後續的鴻蒙OS和安卓的一些介面實現類程式碼。
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 已累計生成合並接近100萬行程式碼；研發效率最高可提升5倍。
趣丸賈朔：AI取代了重複性的音樂工作流
那麼AI又如何在音樂產業落地呢？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音樂發展的重要節點，技術門檻、創作門檻大大降低。這既帶來機遇也帶來挑戰，音樂行業部分工作可能被AI替代或衝擊，也可能提高創作效率和質量。
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帶來正向影響？賈朔認為：
一方面，很多AI產業化應用，有可能是以相對來說潤物細無聲的方式在背後默默進行。
另一方面，他認為AI更有可能作為輔助的方式幫助現有的從業者、創作家，以更低的成本、更快的速度去完成更高質量的藝術創作。以之前的實踐來看，AI創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的應用與傳統產業不是一個替代跟競爭的關係，更有可能是協助產業升級的方式。
他們自研的音樂大模型在多模態音樂生成、中文人聲歌曲生成、編曲能力等方面都有特色，甚至還通過了專業學生盲測，多數評測者難區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，大會最後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翹楚，分別是：
輕鬆健康集團技術副總裁高玉石
畫素綻放PixelBloom (AiPPT.com）CEO趙充
心影隨形科技（逗逗遊戲夥伴）創始人、CEO劉斌新
狸譜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垂直應用的未來發展趨勢等。
Q：為什麼要把AI落地到現在的場景？如何確定產品的主打功能？
劉斌新表示，兩年前看到ChatGPT後產生了“用AI創造快樂”的想法，想要做“伴隨”使用者的應用，給使用者更多情緒價值。目前產品功能的底層邏輯，就是滿足使用者在遊戲場景裡對陪伴、成就和共鳴的需求。
一休則是在看到AI生圖能力後，意識到AI可以讓原來有創作欲但沒有創作技能的普通使用者，也能利用AI工具去創作內容。然後打造了狸譜APP，一款能用AI生成漫畫和動漫的創作工具，把內容消費者轉變為內容創作者，擴大了創作者群體。
Q：如何在容易同質化的場景用AI打造差異化優勢？還有哪些進一步的差異化規劃？
高玉石介紹目前平臺有1.68億註冊使用者，和數萬多名醫療專業人員以及近百家醫藥和保險公司建立了夥伴關係，具有非常完整的使用者生態和資料的優勢，這些優勢會進一步放大並轉化成差異化優勢。他以科普內容為例，表示平臺沉澱了超過67萬條科普內容，在疾病和健康相關資料有很深厚的積累，相對來說專業性和深入度更高。
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PPT創作形成了最基礎的差異化，而且覆蓋品類範圍廣，四大PPT品類全都做。然後是渠道側，目前AiPPT.cn攜手200個生態夥伴共同開發市場，為很多知名AI平臺如豆包、釘釘的PPT製作賦能，已經在全球積累了約2000萬名使用者。
Q：從產品面世至今，做AI產品有哪些的環境因素髮生了重大變化？這對大家的產品有什麼影響？
一休認為環境變化主要有兩個，一是影片模型的快速迭代；二不得不提的是DeepSeek。在影片創作方面，一休透露他們原本設想搞類似於平行世界創作，但發現創作核心idea仍然要靠人完成，之後沒有在這個方向繼續探索下去。DeepSeek出來以後，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搜尋在以前有各種幻覺問題，得用各種RAG來做輔助，現在有了推理模型，模型自己能回答得很好。其次，使用者對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應用創業最好的時間，原因有三點：DeepSeek帶動了整個AI應用的大盤；所有應用的正規化在做切換，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週期和效率明顯提升。另外，使用者對AI接受度明顯提高，但也變得更加理性。現在有層出不窮的AI產品，產品在場景裡面有沒有有效滿足使用者需求、有沒有解決使用者的核心痛點，很關鍵。
Q：從單次爆款到常青樹，維持使用者粘性和長期優勢的關鍵因素是什麼？
高玉石與劉斌新都談到了首先在解決使用者的需求、解決使用者痛點上面，真正提供端到端的完整體驗。
隨後高玉石談到了以下兩點：將使用者使用資料與AI產品、場景等結合形成飛輪效應；以及像輕鬆健康集團這樣已經形成完整生態的業務，將AI技術深度融入到業務流程，特別是關鍵流程，也很關鍵。他談到了輔助醫生創作科普影片的一系列AI產品和工具，一方面降低了醫生進行健康科普的門檻，另一方面C端海量使用者也能獲取有價值的專業健康知識，增加生態內使用者的粘性。
劉斌新則補充表示「做時間的朋友」，隨著時代浪潮發展，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：透過構建豐富的人物設定與使用者建立情感紐帶；資料驅動深度洞察使用者需求；開放生態協同，提供全方位立體化價值服務。
對於爆款持續打造，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傳播衝動，強化社交基因與情感共鳴。不過創業公司容易陷入單次爆款熱度消退後持續產出爆款的挑戰中，現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一系列成功及使用者增長的關鍵是什麼？
趙充談到兩個關鍵：需求是不是剛性？需求能不能得到滿足？
對於需求剛性這件事，有個資料，全球每個月寫PPT次數是10億次，AI技術之後這個數在漲，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中文字生成，大模型生成的東西不能直接用，尤其在政務、醫療等場景，他們通常會外掛領域知識庫實現專業化，從而更適配需求。
Q：下一輪增長的關鍵驅動因素會是什麼？現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的理解，理解指的是理解整個video時序裡發生了什麼，而不是單一圖片的這一幀裡面有什麼物體。他覺得以前移動網際網路常用的MVP模型在AI時代不適用了，需要預判使用者的需求怎樣隨著技術的發展更好地解決，提前做好準備。
一休看好多模態生成，看好的技術方向有兩點：一是即時生成，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。精準可控性加上即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。他認為從傳統的診療、健康科普、健康管理，甚至臨床研究，藥物研發，都存在著大量的機會。他還詳細介紹了個性化和動態化的健康管理服務，以及基於此，針對特定使用者群體提供定製化的保險產品和個性化的保險定價。
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