2024 年 7 月 13 日，由 IT 桔子主辦的「大模型應用落地，AI 助力降本增效」主題沙龍在北京昆侖巢成功舉辦。

本次活動匯集到了一線投資人和企業高管，共同探討了 AI 落地應用現狀和未來趨勢。

2024 年中國 AI 行業投融資趨勢

IT 桔子內容總監劉曉慶女士從數據角度分析了當前國內人工智能領域的融資狀況：

國內創投市場整體還處在地位，但人工智能領域仍保持著相對的熱度。新興的 AIGC/大模型企業融資連續多個季度大幅增長，成為市場亮點；老牌賽道的 AI 公司如自動駕駛、AI 物聯網、智能機器人等公司也在持續拿錢。馬太效應在 AIGC 這一波公司中極其顯著，上半年頭部三家企業（月之暗面、Minimax、智譜 AI）所獲融資占比整個賽道的 83%。

在 AI 領域，除了老牌的美元機構之外，國家隊的各級基金也在積極補位做投資。人工智能的發展仍處在初期，未來空間巨大，資本對于該領域的耐心和支持力度較高。不過在當下的資本環境下，AI 企業也不應過度依賴外部資本，而要努力實現自我盈利和可持續發展。

此外，她還提到了具身智能等新興賽道，以及北京、上海等城市在 AI 領域的競爭態勢，創業者可以考慮不同地區的產業優勢和政策支持。總的來說，盡管存在挑戰，但 AI 行業在中國仍具有巨大的發展潛力和投資機會。

從 Made in China 到 Made by Chinese

行行 AI 董事長、昆侖巢共同發起人李明順先生分享了自己在國際市場的觀察和團隊建設經驗，他認為 AI 技術不僅對國家競爭力至關重要，也為企業提供了新的商業模式和增長點。中國在 AI 應用方面具有優勢，積極推動打造全領域「新質生產力」。AI 技術發展為創業者提供了巨大的機遇，制造業 AI 升級創造十萬億機會，創業者需要擁有 AI 思維和 AI 領導力，發展具有全球視野的業務模式，從而在全球市場中抓住機遇。

此外，行行 AI 董事長、昆侖巢共同發起人李明順先生還提到，AI 應用比模型開發更為重要，因為模型同質化趨勢日益明顯，AI 應用可以創造更多的價值。他強調了 AI 在不同行業的應用潛力，比如跨境電商、智能硬件、酒店、金融、教育和醫療等，中國企業應該利用中國的供應鏈優勢，結合 AI 技術，創造新的商業模式和市場機會，實現從 Made in China 到 Made by Chinese 的轉變。

大模型引領智能化浪潮

百度智能云泛科技創新行業解決方案總監常佳碩先生就大模型技術如何引領智能化浪潮進行了探討。大模型技術正在快速發展，但與摩爾定律不同，大模型訓練成本并沒有隨著時間降低，反而在上升，這可能與 AI 框架模型的快速迭代有關，同時也正是因為大模型框架更新迅速，導致市場沒有形成統一的發展路徑。他認為企業在進行 AI 轉型時，應以 AI 為核心進行戰略規劃，探索適合自身業務的 AI 應用，也需要對大模型進行全面評估，確保其應用的安全性和有效性。

百度智能云通過其產品如千帆大模型的 model builder 和 APP builder，為企業提供構建和應用大模型的工具。這些工具使企業能夠根據自身數據和產品邏輯訓練專屬模型，或通過 0 代碼開發平臺實現應用開發。常佳碩先生也分享了大模型在數字營銷、辦公自動化、社交娛樂和在線教育等多個行業的應用案例。例如，數字人交互；輔助撰寫年終總結；幫助引導孩子進行思維創新等。

常佳碩先生認為盡管大模型技術仍在探索階段，但未來與 5G、空間計算等技術結合，可能在未來幾年內帶來顛覆性變化，有望實現更多創新應用，推動智能化的進一步發展。

AI 產業鏈的創新機會

聯想之星前沿科技投資董事張琪先生提到聯想之星從 2010 年開始布局人工智能和醫療健康方面的投資，投資了曠視科技、思必馳、小馬智行、百川智能等 AI 領域的項目。目前管理 11 只基金，投資了 400 多家企業。聯想之星還有一個業務是聯想之星創業 CEO 特訓班，免費公益的創業培訓，已經連續舉辦 16 年。

大型預訓練模型是 2018 年以來人工智能研究的重要突破與里程碑。大模型的進展體現了，更多數據，更多智能。基礎模型在自然語言處理、機器視覺、多模態等領域都帶來了突破。具體地說，大模型目前表現出了思維鏈復雜推理，遵循指令、指令泛化等能力。同時在過去的一年技術的邊界不斷擴展，混合專家模型 (MoE)、檢索增強（RAG）, 視頻生成，3D 生成等新技術不斷發展。讓人類看到了通用人工智能的曙光。

聯想之星目前在 AI 領域的投資實踐主要還是聚焦在 AI infra & Foundation model 底層的技術棧。比如：新型算力芯片，高速光通訊芯片和基礎模型。大模型的應用長期來看，不僅將重塑現有行業，更將創造全新價值。從技術的角度看大模型的應用，具體的說利用 Prompt 與大模型交互，可以充分挖掘大模型在各類任務上的潛力。利用領域相關數據訓練/微調大模型，增強其在特定領域上的性能，實現行業模型應用。將大模型作為智能體的一部分，使大模型能夠與環境交互，加入記憶等模塊，可以進一步增強大模型能力。大模型發展衍生出的具身智能，可以利用大模型能與環境交互感知，實現有自主規劃、決策、行動、執行能力的機器人/仿真人。

在 AI 技術產品化和市場化方面，張琪先生認為盡管技術在不斷發展，如何將這些技術轉化為實際產品并成功市場化仍然是一個挑戰。特別是要解決成本、留存、可靠性等問題。

在具身智能和人形機器人的發展前景層面，張琪先生指出機器人技術的通用性和對環境的理解能力是關鍵。隨著大模型技術的發展，有望讓機器人更深入地理解世界，自主執行任務遷移和泛化，實現通用機器人。從應用場景來看，需要找到能夠錯誤容忍，時間容忍和長時作業的場景，同時打造數據閉環。雖然通用機器人應用面臨數據短缺等挑戰，但張琪先生對此仍然秉持樂觀態度。

大模型需遵循經濟化及經濟適用原則

北京捷通華聲高級副總經理唐雄飛先生表示，在當前市場環境下，公司以為合作伙伴創造價值為最高優先級。捷通華聲認為扎實做產品與產品服務的交互落地兩者比市場更為重要，深入客戶應用場景是成功的關鍵。

捷通華聲布局大模型產品，支持靈活購買，服務集中在金融、政務、工業和大健康四個行業。金融行業服務 300 多家銀行，政務領域服務 40 多個城市，工業聚焦礦山安全，大健康行業主打智能心理產品。

北京捷通華聲高級副總經理唐雄飛先生認為 AI 產品提升效率的關鍵在于便捷性和持續性。捷通華聲關注邊緣計算的超級小模型，大模型并不是拼參數規模或者算力，而需要遵循經濟化以及經濟適用原則。通過在不同領域進行垂直化訓練滿足行業需求，從數據的探查、數據模擬、足夠的訓練素材等方面去幫助客戶進行商業落地，深入客戶場景，持續優化效果，與客戶建立長期聯系。

千億 token 大模型應用即將出現

創新工場執行董事&前沿科技基金總經理任博冰提到創新工場在 AI 1.0 時代極早期就投資了第四范式、曠視科技、地平線、Moment 等獨角獸企業，在自動駕駛、SAAS、生物醫藥、機器人等方面均有布局。AI 2.0 時代創新工場加大了在底層大模型和應用層項目的投資力度。

創新工場在 AI 領域持續做生態式的深度布局。創新工場認為人才對 AI 領域的探索至關重要，并堅持 7 年舉辦培養 AI 科研人才的夏令營 Deecamp，面向全球招募 AI 碩博士解決大公司遇到的核心技術課題，已培養 3000-4000 名博士，遍布 AI 行業。自 2018 年起創新工場每年重度孵化 1-2 個 AI 項目，也會大量輕度孵化和投資 AI 在各個領域的技術和應用公司，包括零一萬物、瀾舟科技、潞晨科技、硅基流動、SandAI 等覆蓋 AI 模型、Infra 和應用的公司。

任博冰先生認為模型的性能、成本和模態限制了應用的爆發，并且在結合技術做 AI-Native 的產品上還沒有充分探索。預計未來兩年會看到普惠奇點和智能奇點的到來，應用公司可以在基于下一代模型和生態基礎上探索新的用戶需求和產品形態。任博冰先生認為，大模型應用爆發的行業順序將是 toB 行業、生產力工具，然后是大用戶量應用，最后是吃喝玩樂、衣食住行等滲透到生活中的場景。從用戶群體上看，目前集中在白領領域，而在 Z 世代、阿爾法世代等年輕群體和重度手機用戶的老年群體沒有被關注到，產品功能和交互形態也有待創新。預計今年年底或明年將出現更多千億 token 的大模型應用。