近日，新华网人工智能应用生态共创会在北京顺利召开。这次聚会吸引了国内人工智能领域几乎所有头部企业到场，还有不少科研机构、行业用户代表也赶来参与，大家坐在一起，围绕数实融合背景下AI产业的新方向新可能，聊了不少干货。

近几年人工智能的发展速度，大家都看在眼里。从生成式AI爆火之后，各行各业都在试着把AI用起来，但很多人也碰到了一样的问题：技术跟产业脱节，大模型能力很强，但落到具体行业里，总有点水土不服。要么是数据打通难，要么是中小玩家没资源做落地，想要做成一个能用的AI应用，往往要跨好几个环节找不同的合作方，折腾下来成本很高，效果还不一定好。

这次共创会，说白了就是想解决这个问题。新华网作为主办方，本身就是媒体领域连接各方的平台，这次发起共创会，就是想把技术供方、行业需方、投资机构这些角色凑到一起，大家打破壁垒一起做事，把生态搭起来，而不是各自为战闷头干。

会上不少头部企业都拿出了自己实际做出来的案例，不是空喊概念。比如国内某头部互联网云厂商，就说了他们跟制造业合作的例子。南方一个做汽车零配件的工厂，之前质检全靠老工人肉眼看，一天干下来眼睛都花，还容易出错。后来他们把AI质检模型落地进去，结合工厂本身的生产数据做微调，现在AI识别瑕疵的准确率比人工还高，还能24小时不停工，工厂的良品率一下提了快5个点，人力成本也降了不少。

还有做通用大模型的企业说，现在他们不追求单纯拼参数了，更看重跟行业场景的结合。之前大家比谁参数大，谁训练数据多，现在发现，就算参数再大，不懂某个行业的具体规则，做出来的东西还是用不了。比如给银行做智能客服，你得懂金融监管的要求，懂银行内部的业务流程，不是随便套个大模型就能用的。所以现在他们更愿意跟垂直领域的合作伙伴一起，把大模型能力拆成小块，给不同行业做定制化的调整，这样落地起来就顺畅多了。

来自传统行业的参会代表也说了自己的看法。一位零售企业的负责人说，他们之前试了不少AI工具，一会儿找个做算法的，一会儿找个做硬件的，对接起来特别麻烦，很多项目做一半就卡住了。如果能有一个现成的生态，里面各个环节的服务商都准备好了，他们直接就能对接测试，能省不少力气，也能更快看到AI带来的效果。

会上大家也聊到了现在AI产业发展要注意的问题。比如数据安全，不管什么行业用AI，都离不开数据，很多行业的数据本身是敏感的，怎么在合规的前提下共享数据训练模型，是大家都关心的事儿。还有中小创业者的机会，现在头部企业有资源有技术，但很多细分场景的需求，还是要中小团队来挖掘。这次共创会也提到，要给中小开发者提供更多支持，比如开放基础的模型能力，降低开发门槛，让小团队也能低成本做出符合场景需求的AI应用。

其实数实融合这个事儿，说起来好像很宏大，落到实际就是一个个具体的场景，工厂的质检、餐厅的点单、医院的辅助诊断、银行的风控，每个场景改一点点，加一点AI的能力，整个产业的效率就能往上提一块。之前很多时候，技术方找不到合适的场景，场景方找不到靠谱的技术，中间缺了一个连接的桥梁，这次共创会就是搭这个桥的。

这次会议还发起了人工智能应用生态共创计划，按照计划，接下来会分行业做场景对接，把已经验证成功的落地案例整理出来，分享给更多需要的企业，也会组织技术团队跟传统企业做一对一的对接，帮传统企业解决落地过程中碰到的实际问题。

很多参会的人都觉得，接下来AI产业的竞争，早就不是单个企业单个模型的竞争了，是整个生态的竞争。谁能把上下游各个环节的玩家拢到一起，做出能落地能用的产品，谁就能拿到下一轮发展的门票。毕竟不管技术多炫，最后都要落到实处，给产业带来实际的价值，不然就是空中楼阁。

现在整个社会都在往数字化方向走，AI就是推动这个过程最有力的工具。这次新华网牵头开这个共创会，把各路玩家凑到一起，其实就是给AI产业的落地开了一个新的头。接下来就看大家怎么一起配合，把共创的东西落到实处，做出更多真正能帮传统产业升级的AI应用，让数实融合不是一句口号，而是真真正正能让企业、让用户都能摸到好处的实际变化。

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[Q]：本次新华网人工智能应用生态共创会的核心议题是什么？
[A]：本次会议核心围绕数实融合背景下，AI产业如何实现落地新发展，探讨如何打破行业壁垒，共建人工智能应用生态，解决AI技术与产业脱节的痛点问题。
[Q]：为什么要召开这次人工智能应用生态共创会？
[A]：当前AI发展面临技术与产业脱节的问题，大模型能力虽强，但落地具体行业常存在水土不服，不同主体之间协作壁垒高，落地成本高，需要搭建连接各方的平台共同解决这些问题。
[Q]：本次会议吸引了哪些主体参与？
[A]：本次会议吸引了国内人工智能领域的头部企业，还有相关科研机构、传统行业用户代表、投资机构等多类相关主体参与。
[Q]：现在AI企业的发展方向发生了什么变化？
[A]：此前AI企业多比拼大模型参数规模、训练数据量，现在已经转向更看重AI与行业场景的结合，偏向为垂直行业做定制化调整，更关注落地的实际价值。
[Q]：传统行业接入AI目前存在哪些痛点？
[A]：传统企业对接AI往往需要对接多个不同环节的服务商，沟通对接成本高，很多项目中途就卡住，难以快速落地看到AI带来的实际价值。
[Q]：当前AI产业落地除了技术适配还有哪些需要关注的问题？
[A]：还有数据安全合规问题，AI训练需要行业数据，很多行业数据存在敏感性，需要解决合规共享的问题；另外还要支持中小开发者，降低AI开发门槛，挖掘更多细分场景需求。
[Q]：本次会议推出了什么后续行动？
[A]：本次会议发起了人工智能应用生态共创计划，后续会分行业开展场景对接，整理分享已经验证成功的落地案例，还会组织技术团队和传统企业一对一对接，解决落地实际问题。
[Q]：接下来AI产业的核心竞争方向是什么？
[A]：接下来AI产业的竞争已经不再是单个企业、单个模型的竞争，转而变成整个生态的竞争，能整合上下游资源、输出可落地实用产品的生态，会更具竞争力。

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