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? 孫慶陽

9月9日，2025  WAVE  SUMMIT 深度學習開發者大會在北京舉行。圍繞大模型創新、開源開放、產業落地、軟硬協同、開發者實踐等內容，業界專家、資深開發者及產業代表齊聚一堂，分享了人工智能（AI）技術從實驗室走向產業應用場景的鮮活案例。

破解生產效率困局

長期以來，紡織、工業制造等傳統行業面臨研發成本高、生產效率低等困境，而AI技術正在成為其破局關鍵。

中國紡織信息中心時尚智能部主任李鑫表示，在紡織面料設計領域，傳統模式下設計師需攜帶上千塊面料樣品上門推銷，客戶選中率不足10%，造成研發資源嚴重浪費。而今借助大模型，可以實現服裝圖案識別、面料成分提取自動化。用OCR（光學字符識別）技術能夠讀取纖維成分比例，用大模型將非結構化的色彩、材質數據轉化為結構化信息，原本需要10人用時26天才能完成的品牌色彩研究，如今只需要1人用時7小時即可完成。這種“AI+設計”的模式，讓上游面料企業從“來樣加工”轉向“主動創意”，精準對接下游品牌需求。

寶信軟件工業互聯網研究院人工智能所高級研究員任啟鴻同樣感受到AI的變革力量。他說，鋼鐵行業存在設備多、工藝復雜、數據碎片化等問題，傳統通用大模型對高爐操作、轉爐工藝的知識儲備不足，難以直接落地應用。寶信軟件工業互聯網研究院構建“通專融合”的鋼鐵大模型，整合企業內部維護手冊、歷史檢測報告與行業文獻等資料形成多模態數據集，再基于大模型進行行業知識增強訓練，使模型對鋼鐵專業問題的回答準確率得以提升。同時，熱軋5G工廠實現芯片參數識別準確率95%，厚板批號識別突破運動模糊、手寫干擾等難題，準確率達98%，使鋼鐵生產從“經驗驅動”轉向“數據驅動”。

重塑服務與決策邏輯

AI不僅提升效率，更是重構行業服務與決策的底層邏輯。

廣州山水比德設計股份有限公司新山水研發中心總工程師胡順華發現，傳統景觀設計依賴設計師經驗。AI賦能引發景觀設計全流程變革，前期用大模型解讀任務書，生成符合生態、安全規范的設計策略；方案階段通過“提示詞知識庫”讓非專業人員也能生成專業設計指令；落地階段則構建規范知識庫，自動校驗設計是否符合消防、綠化標準，避免后期返工。

碧興物聯科技（深圳）股份有限公司技術設計院院長邱致剛表示，在水務監測領域，該院同樣體現AI的價值。傳統水環境監測依賴人工巡檢，數據采集慢、問題處置滯后且運維成本高。而該院搭建的“AI+水務”系統用多模態數據融合模型整合水質傳感器、視頻監控等數據，實現數百條河流24小時智能感知；借助大模型構建故障自動處置流程，在識別到異常氣泡、雜草干擾等問題時，該系統可自動重啟檢測流程，無需人工干預。

金融領域的風險防控也因AI迎來變革。上海致宇信息技術有限公司首席金融業務專家陸攀表示，金融機構面臨“信息不對稱”的核心痛點，企業提交的財務報表有可能存在造假問題，銀行流水交易筆數激增會導致人工分析難以覆蓋。基于百度OCR與文心大模型打造的智能風控平臺，OCR技術快速識別財務報表、銀行流水等文檔，提取關鍵數據并與工商、稅務數據交叉核驗；大模型則分析企業經營軌跡，如發現某月工資發放金額驟降、交易對手方異常變動等情況，系統會自動觸發風險預警。

使用門檻降低

AI的價值還在養老服務、技術開發等普惠場景中展現溫度與包容性。北京海新智能科技有限公司市場運營經理黎磊說，不少老年人渴望分享人生故事，卻因記憶碎片化、無人傾聽而遺憾，“數字鴻溝”存在于老年群體。企業基于大模型開發“時光之旅”產品，通過老式電話硬件實現低門檻交互，AI以采訪式提問引導老人講述故事，自動整理成文本、圖片甚至生成回憶錄初稿。更令人驚喜的是，該產品適配阿爾茨海默病老人的“懷舊療法”，老人在回憶過程中完成認知訓練，社區反饋其情緒積極度大幅提升。

對于中小企業與開發者，AI技術的高門檻曾是主要障礙，而現在基本不存在。上海天覆信息科技有限公司首席技術官馬純磊表示，企業開發AI模型常面臨“選擇難、效率低、部署繁”的問題。模型種類多卻不知適配場景，數據標注、訓練、部署全流程耗力，且硬件環境復雜難兼容，企業推出零代碼AI開發平臺VisioX，整合多個計算機視覺（CV）與自然語言處理（NLP）領域模型，支持圖形化界面操作，開發者無需代碼即可完成數據標注、模型訓練與部署；兼容圖形處理器（GPU）、神經網絡處理器（NPU）等硬件，支持在線與離線部署。

中國中小企業協會副秘書長聶賢祝說，百度聯合協會發起的“智慧萬企”計劃，已服務上千家中小企業，覆蓋制造、醫療等10余個領域，正是通過降低AI使用門檻，讓更多企業共享技術紅利。