以下為本次大會的核心內容回顧：
極客邦科技創始人 & CEO 霍太穩從行業研究、內容生產、人才培養到創新創業支援的全方位服務體系展開分享了極客邦科技 AI 應用落地的佈局。
他首先介紹了極客邦最新發布的兩個報告，一個是《中國大模型落地應用研究報告 2025》，大模型發展歷經技術醞釀期、合規投入期，現處價值落地期，場景應用擴散期。資料顯示 2023 年 12.3% 的大模型產品消失，2024 年新增 65%，影像創作賽道競爭激烈但市場吸引力強，金融和汽車領域因資料治理成熟成為大模型落地的領先行業。另一個是《AI 應用出海：開拓全球市場的實戰指南》，該白皮書由 InfoQ 極客傳媒、GMI Cloud 和 Linkloud 主要出品，由 Xmind、小影科技和上市企業代表萬興科技聯合出品。針對企業出海過程中會遇到的市場選擇、產品定價、產品運營、法律合規、基礎設施建設等諸多問題給出了建議。
在內容生產方面，極客邦科技推出了為極客時間 VIP 使用者定製的 《重構 AI 時代競爭力 | 致程式設計師：AI 百問百答》 手冊，涵蓋智慧體、多模態、AI 程式設計等方向的最新進展和職業發展新方向。無論是焦慮技術迭代太快影響職業方向的，還是正帶著團隊做 AI 的專案，但是不知道怎麼去落地的，裡面都有相應的解法，幫助技術人少走一些彎路。
在企業 AI 人才培養方面，即將推出 AI Agent 開發與應用能力·培養專案，針對企業 Agent 從知識助手進階到業務引擎、最終實現多 Agent 協同的進化路徑，雙軌培養能夠以低程式碼搭建場景 Agent 的業務人才，與開發複雜系統 Agent 的技術人才，助力企業突破 AI 應用瓶頸，邁向智慧協同。
此外，極客邦還發布了 AGICamp 社群，一個聚焦“好用的 AI 應用”社群，為開發者和使用者提供釋出和尋找 真實、實用、體驗好的產品平臺，首批加入的 AI 應用包括：Ai 好記、DeepPath 時蹤、remio、ClackyAI、DeepChat、XGrowing、慧聽牛、Lemon AI、AI 高考通、小火爐播客、SwiftAgent、SteamData、靈心巧手等。同時發起 AI Venture Studio 聯盟，並攜手 ITEC 朝陽國際人才創業大會，致力於打造完善的 AI 應用生態，為創業者提供多維能力和資源支援。
最後霍泰穩總結到：極客邦希望以內容為火把，社群為土壤，人才為橋樑，與各方攜手在 AI 應用落地浪潮中共築有煙火氣的 AI 未來。
5 大主題演講：
開拓 AI 技術發展的宏觀視野
在 6 月 27 日上午的主題演講環節，來自不同領域的行業翹楚分享了他們的最新研究成果與深刻見解。
IDEA 研究院計算機視覺與機器人研究中心講席科學家張磊博士圍繞「從檢測到通用感知：構建空間智慧的基礎」發表了主題演講。他首先指出，視覺感知是人和物理世界互動的核心能力，一個正常人的視覺資訊佔全部感覺資訊的 70% 以上，50% 以上的大腦皮層被用來處理視覺資訊。在自然語言理解出現之前，人機互動依賴於程式設計，而如今 GPT 等技術讓機器可透過自然語言指令執行任務，但機器與環境的互動仍離不開視覺和行動能力。在物體檢測領域，過去 20 多年經歷了三個里程碑式的發展：2001 年的人臉檢測演算法，推動了相機人臉對焦等應用；2015 年基於神經網路的 Faster R-CNN 演算法，助力智慧駕駛產業發展；2020 年把 Transformer 引入視覺領域的 Detection Transformer 演算法，是創新度很高的工作，但存在訓練收斂慢、效能不及卷積神經網路等問題，其團隊透過 DINO 系列工作解決了這些問題，使模型效能達到檢測領域 SOTA。
隨後他又以 GPT O3 識別美國國旗星星數量的例子，說明了大模型在視覺理解上存在幻覺問題，缺乏細顆粒度的視覺理解能力。他還對比了語言原生和視覺原生模型架構，前者的自迴歸結構適合語言的一維序列形式，後者採用並行解碼更適合影像，且視覺原生架構具有平移不變性等優勢。其團隊在 IDEA 研究院計算機視覺與機器人研究中心開展多項研究工作，如 DAB-DETR、DN-DETR、到 DINO 等系列演算法改進，推動了檢測領域發展，從閉集檢測走向開集檢測，透過語言提示和視覺提示實現通用檢測，解決了傳統檢測模型只能檢測固定類別、難以適應新類別的問題。
此外，他還介紹了其團隊在通用感知和空間智慧方面的探索，他認為空間智慧的核心是首先準確感知環境中的物體，進而理解它們的屬性和 3D 結構，這種基礎能力才能真正支撐具身智慧的應用。目前該領域尚無統一定義，其團隊透過 Deep Data Space 平臺提供了實踐路徑，使用者可體驗關鍵詞檢測、複雜語義描述檢測等功能，這些技術正在推動空間智慧從研究探索走向實用化。
作為 Linux 基金會 AI 與基礎設施總經理，Mark Collier 分享的主題是“Training, Inference, Agents: Beyond Apps in the AI-Native World”，他在演講中引用了谷歌和微軟的資料，指出 30% 的新程式碼是 AI 生成的，這表明 AI 正在改變軟體開發的格局。強調了 AI 原生時代基礎設施的重要性，以及開源在推動 AI 發展中的關鍵作用。他指出，AI 的發展重心已轉移，谷歌 2025 年 4 月處理的 token 數量較一年前增長了 50 倍，達到 480 萬億，推理規模遠超訓練，而下一波浪潮將是自主代理，它們將串聯起每項任務的數千次呼叫。
他將 AI 原生計算分為三個支柱：訓練、推理和代理。在訓練方面，他提到了 PyTorch、DeepSpeed 等工具，並強調了標準化和可重複性的重要性。在推理方面，他認為這是 AI 進入市場的關鍵，但目前這一領域還不夠成熟，存在許多挑戰，如成本、效率、延遲等。
他預測未來基礎設施將自我演化、自治，訓練是連續的。強調了開源 AI 的重要性，以 Deep Seek 為例，其開源改變了人們對開源 AI 的看法，證明了開源在技術變革中的永續性。他還提到，OpenAI 也宣佈將釋出開源模型，這表明開源社群的開放性和創新性。他認為開源社群是解決複雜問題的最佳方式。他提到了“4 開”原則，即開放設計、開放社群、開放治理和開放程式碼，並呼籲大家積極參與開源社群，透過社群的力量，可以確保 AI 技術的開放性和全球可訪問性，共同推動 AI 原生時代的發展。
騰訊雲副總裁、騰訊雲大資料產品負責人黃世飛在線上致辭影片中談到了騰訊雲在推動產業智慧化轉型中的實踐和思考。他指出，儘管全球 AI 發展路徑各有側重，但挑戰相似，關鍵在於如何將 AI 落地為生產力，實現智慧化躍遷。
騰訊雲透過構建多模態資料湖，讓 AI 能夠理解非結構化資料，喚醒企業沉睡的知識；打造智慧生產線，實現資料與 AI 的無縫流轉，提升創新效率；確保資料處理的高效能和高質量，讓 AI 決策更可信可靠。此外，騰訊雲還推出了 ChatBI，讓業務人員透過自然語言就能完成資料分析，極大地簡化了資料互動方式，讓資料和智慧深度融合。
騰訊雲大資料基礎產品總經理程彬也在會議現場分享了「Data+AI 下一代數智平臺建設」，他強調，未來資料平臺應從被動資料倉庫變為主動“知識母體”，滿足大模型時代需求。平臺建設需解決普惠化、敏捷化和智慧化問題，讓資料智慧觸手可及。騰訊雲新一代資料智慧平臺，底層有統一儲存與元資料服務，中間層有統一排程與計算能力，上層有資料分析 AI 應用改變人機互動模式，實現資料處理普適化。未來，騰訊雲將在生態開放、AI 能力融合和支援能力最佳化上持續演進。
最後，在 Gartner 高科技與電信行業總經理 Cindy Sun、騰訊雲大資料基礎產品總經理程彬、雲鼎科技副總經理魏明、 CSIG 分析師機構合作負責人胡明、極客邦科技創始人 & CEO 霍太穩等多位重磅嘉賓的共同見證下，騰訊雲釋出了《 Data + AI ，下一代數智平臺建設指南》白皮書，為更多企業提供智慧化轉型的參考。AI 決定了產業躍遷的速度，而資料則決定了企業能達到的最終高度。
大模型能力突飛猛進解鎖了更多應用創新機會，隨之而來的 AI 推理需求大爆發也讓 AI Native Cloud 的構建空前重要。矽基流動創始人 & CEO 袁進輝分享了「AI-Native Cloud 構建之路與展望」，他先介紹了行業背景，指出大語言模型及生成式 AI 的發展促使雲基礎設施與 AI 技術棧重塑，催生新需求與產品形態，如寫作翻譯應用、知識庫檢索、推理模型等，且模型應用部署的低成本、可擴充套件性成焦點，同時國內面臨算力供應鏈問題。基於此，AI Native Cloud 出現且面臨獨特挑戰。
矽基流動做了多項工作。一是與華為合作，基於華為 CloudMatrix 384 硬體基礎設施，實現首個第三方 DeepSeek 穩定服務，該硬體透過多晶片互聯彌補單晶片不足，採用池化思想整合資源，支援對等架構完成大規模 DeepSeek 分散式服務，還針對專家並行通訊等需求，實現高效 All to All 通訊，根據 NPU 特長分工計算與通訊，支援國內開發者更好使用多元化算力及提升算力利用效率，解決國內特有的算力焦慮，提高硬體利用率。
其次他著重介紹了大模型 API 服務平臺，上線了 100 多個模型，他提到這可能是國內外最全的一個平臺了，幾乎什麼模型在上面都能找到，支援快速呼叫和微調，日均處理千億 token，從去年 6 月到現在有幾百萬的註冊使用者，降低了開發者的應用開發門檻。
他還分享了雲端多模態工作流 BizyAir，支援無 GPU 使用者共享算力，開發者可以將 ComfyUI 本地工作流遷移至雲端，像在使用本地的 ComfyUI 一樣去完成它的設計和開發工作，讓成本效率顯著提升。
袁進輝強調，AI Native Cloud 需從硬體到軟體全棧創新，最後他還宣佈了矽基流動的品牌升級，並推出全球站，提供全方位 AI 產品服務，旨在加速 AGI 普惠，助力全球開發者及出海企業更高效使用 AI 能力。
阿里雲智慧集團研發副總裁丁宇（叔同） 則是介紹了「從 Copilot 到 Agent：AI 程式設計的正規化革新」，他提到，AI Coding 已成為大模型落地最成功的場景，全球 62% 的開發者正在使用相關工具，中國僅為 30%，仍有巨大提升空間。
模型能力進步推動了 AI 程式設計產品快速發展，他在演講中分享了阿里雲透過三階段佈局推動 AI 程式設計革新：第一階段解決輔助編碼問題，以外掛方式落地；第二階段走向 IDE 階段，提供更多上下文資訊，融合工程感知能力，透過語義理解最佳化生成質量；第三階段走向雲端遠端任務，解決更多業務需求。針對企業落地挑戰，阿里雲提供了安全合規的解決方案，包括資料加密、零信任架構和漏洞防護等。目前，通義靈碼外掛下載量達 1700 萬，企業使用者程式碼採納率超 32%， 通義千問是開源領域下載量最大、使用廣泛的模型，企業實際使用效果良好。
他指出，隨著模型能力的進步，AI 程式設計工具從早期的程式碼補全（Copilot）逐步演進到任務級程式設計（Agent），未來 80% 的需求可能由 AI 自主完成，Agent 模式將成為主流，成為 AI 程式設計的核心正規化，能夠處理更復雜的開發需求，如缺陷修復、架構升級等。他認為未來 AI 程式設計將推動三端（IDE、Terminal、瀏覽器）融合，雲端非同步任務成為主流，大幅提升開發效率和體驗，加速 AGI 時代的到來。
14 大技術專場
50+ 值得關注的標杆案例
大會的兩天日程中，我們精心設計了十餘個技術專場，全面覆蓋了當前 AI 領域最前沿的技術方向和最具實踐價值的應用場景，如：多模態實踐與應用、大模型助力研發的實戰經驗、AI 在業務運營中的深度落地、大模型時代的資料處理與分析、AI Agents 能力構建與全球推理加速、Data+AI：下一代數智平臺的最佳實踐、端側智慧與聯合推理、AI Agent 構建與多場景實踐、大模型推理效能最佳化、AI 變革下的工程師、AI 基礎設施與生態構建、AI 在金融領域的應用和趨勢探索、LLM 產品的投產落地、AI 驅動的智慧硬體創新，這些專場內容既有前沿技術探討，又有落地實踐分享，既有技術架構解析，又有具體場景解決方案，每個專場都吸引了大量與會者，現場座無虛席，充分展現了行業從業者對 AI 技術發展的熱切關注。
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除了聆聽行業專家的精彩演講，騰訊雲、Google Cloud、穿揚科技、百道資料、數勢科技、GMI Cloud、螞蟻開源、博瑞通盛、矩陣起源、矽基流動、TRAE、北銀金科、聲網 這 13 家共創夥伴的鼎力相助也是大會的一大亮點。他們在大會現場設立了特色展區，向與會者們展示了他們在 AI 領域的前沿技術和創新應用產品。與會者們穿梭於各個展區之間，與共創夥伴的代表們深入交流，探討著各自關心的話題。在這裡，技術不再是冰冷的程式碼和資料，而是變成了一個個鮮活的故事和生動的案例。在這裡，每一個聲音都被傾聽，每一個觀點都被尊重。
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AICon 北京 2025 已落下帷幕，許多與會者表示，透過參加本次大會，他們不僅瞭解到了 AI 的最新技術動態和發展趨勢，還結識了許多志同道合的朋友，收穫頗豐，期待這些前沿思想和技術火花能持續推動行業創新。同時，我們也期待著下一站 AICon 深圳再次相聚，8 月 22-23 日，讓我們一起共同見證 AI 領域的更多精彩瞬間。
