從模型到產(chǎn)品，AI真正開(kāi)始工作了，2025前沿AI產(chǎn)業(yè)峰會(huì)回顧與趨勢(shì)研判 | 前沿在線

AI行業(yè)正在經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性換擋——從模型競(jìng)速到落地博弈，從能力展示到執(zhí)行閉環(huán)。五個(gè)場(chǎng)景，五種路徑，共同指向一個(gè)現(xiàn)實(shí)：AI，終于開(kāi)始工作。

編輯：前沿在線 編輯部

過(guò)去兩年，AI 行業(yè)追逐的都是更大的模型、更高的算力、更強(qiáng)的能力。
可到了 2025 年，越來(lái)越多的從業(yè)者開(kāi)始意識(shí)到——AI 太聰明了，反而沒(méi)那么有用。模型會(huì)回答，卻不一定能執(zhí)行；企業(yè)看熱鬧，卻未必能回報(bào)。從“會(huì)說(shuō)”到“會(huì)干”，是 AI 最艱難的一步。

就在不久前，2025前沿AI產(chǎn)業(yè)峰會(huì)在北京首都國(guó)際會(huì)展中心順利舉辦。

本次大會(huì)由前沿在線主辦，匯聚了字節(jié)跳動(dòng)火山引擎、百度秒噠、出門問(wèn)問(wèn)、AiPPT.com 以及 LanguageX等代表性企業(yè)，共同探討一個(gè)現(xiàn)實(shí)而尖銳的問(wèn)題：當(dāng) AI 真正開(kāi)始工作，產(chǎn)業(yè)會(huì)變成什么樣？

不同于過(guò)往的技術(shù)秀，今年的舞臺(tái)少了宏大敘事，多了工程氣味。嘉賓們談的不是愿景，而是實(shí)踐：有人重構(gòu)了企業(yè)敢上線的 AI 底座，有人把一句話變成能運(yùn)行的應(yīng)用，有人讓 AI 走出云端進(jìn)入生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，也有人用千萬(wàn)級(jí)用戶證明，長(zhǎng)期留存才是勝負(fù)手。

這是一場(chǎng)務(wù)實(shí)者的聚會(huì)，也是一面照向行業(yè)的鏡子。AI 從炫技回歸執(zhí)行，從算法競(jìng)速轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)復(fù)利。真正的競(jìng)爭(zhēng)，不再是誰(shuí)的模型更大，而是誰(shuí)的系統(tǒng)更穩(wěn)、誰(shuí)的結(jié)果更實(shí)。

火山引擎：模型開(kāi)始真正進(jìn)入業(yè)務(wù)鏈路

今年幾乎所有企業(yè)都在談“落地”，但真正能做到“把模型嵌進(jìn)業(yè)務(wù)”的玩家并不多。在這一點(diǎn)上，火山引擎顯然走在了更靠前的位置。

如果說(shuō)2023 年是模型研發(fā)的起跑線，那么 2025 年的火山方舟與豆包大模型，已經(jīng)切換到工程化的主戰(zhàn)場(chǎng)。

在峰會(huì)現(xiàn)場(chǎng)，字節(jié)跳動(dòng)火山引擎 AI 創(chuàng)新行業(yè)解決方案專家 楊振宇帶來(lái)了主題分享——《火山方舟與豆包大模型有力支撐 AI 應(yīng)用落地》

（火山引擎AI創(chuàng)新行業(yè)解決方案專家 楊振宇老師 分享中）

分享重點(diǎn)展示介紹了火山引擎在模型、平臺(tái)與行業(yè)場(chǎng)景融合方面的最新進(jìn)展，豆包大模型在多模態(tài)理解、任務(wù)推理、語(yǔ)音生成、視頻創(chuàng)作等領(lǐng)域的系統(tǒng)能力，以及火山方舟平臺(tái)在算力調(diào)度、安全合規(guī)和工程化部署方面的進(jìn)展。

*該部分為閉門分享，詳細(xì)內(nèi)容不在峰會(huì)回顧中闡述。

百度秒噠：當(dāng)很多業(yè)務(wù)想法不再死于“排期”

如果說(shuō)火山引擎代表企業(yè)級(jí) AI 的“底座能力”，那百度秒噠思考的是一個(gè)同樣關(guān)鍵的問(wèn)題：當(dāng)模型成為標(biāo)配后，誰(shuí)來(lái)釋放那 90% 被困住的想法？

產(chǎn)業(yè)界有一句很現(xiàn)實(shí)的話：不是需求不夠，而是研發(fā)永遠(yuǎn)不夠。數(shù)字化在加速，業(yè)務(wù)需求卻仍受制于資源分配，Jane 分享了一組行業(yè)觀察值得反復(fù)回味：“過(guò)去 90% 的創(chuàng)意，都死在了開(kāi)發(fā)階段。”

（百度秒噠 產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人 Jane Zhang 分享中）

因?yàn)榻M織必須在三個(gè)變量之間做選擇：低成本、高質(zhì)量、個(gè)性化，三者無(wú)法兼得。

在這一背景下，Vibe Coding的出現(xiàn)不是概念創(chuàng)新，而是對(duì)既有“開(kāi)發(fā)流程”提出的一次結(jié)構(gòu)性質(zhì)疑：如果語(yǔ)言就是接口，為什么還要懂代碼？

秒搭的意義也因此不在“炫技”，而在回答一個(gè)基本問(wèn)題：如何讓更多業(yè)務(wù)想法活下來(lái)并快速試錯(cuò)？

現(xiàn)場(chǎng)的生成 Demo 之所以值得觀察，不在于“是否驚艷”，而在于反差：原本需要產(chǎn)品、前后端、部署測(cè)試齊上陣幾周的開(kāi)發(fā)周期，在對(duì)話框里變成了幾分鐘的自動(dòng)生成。軟件開(kāi)發(fā)第一次變得和發(fā)一條消息一樣輕量。

創(chuàng)新能力，從中心化走向分布式。組織權(quán)力結(jié)構(gòu)被重新劃分。

更具象的例子來(lái)自現(xiàn)場(chǎng)：百度秒噠產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)-董艷博演示“吳磊變裝”“五子棋小游戲”“跨景文旅站點(diǎn)”等案例，不是用來(lái)證明美觀或驚艷，而是證明誰(shuí)都能動(dòng)手、立刻動(dòng)手。

（百度秒噠 產(chǎn)品運(yùn)營(yíng) 董艷博 分享中）

甚至有孩子用它做了一個(gè)匯率換算器，為了知道爸爸和外公跨國(guó)探望他的成本。在商業(yè)敘事之外，這也是生產(chǎn)力普惠的最好解釋：不會(huì)寫代碼的人，也能改變數(shù)字世界的一角。

當(dāng)行業(yè)談“生產(chǎn)力革命”時(shí)，往往盯著替代，而忽略了一個(gè)更重要的指標(biāo)：哪些想法本來(lái)不存在，如今得以存在？

秒搭做的事情本質(zhì)上是讓更多人具備數(shù)字化行動(dòng)能力。不是為了取代程序員，而是讓稀缺資源專注于關(guān)鍵系統(tǒng)，讓長(zhǎng)尾場(chǎng)景的創(chuàng)新不再沉沒(méi)。

不只在于“節(jié)省研發(fā)成本”，而是讓企業(yè)第一次有機(jī)會(huì)，規(guī)模化驗(yàn)證“本來(lái)會(huì)被放棄的可能性”。因?yàn)槲磥?lái)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵指標(biāo)不是“誰(shuí)的想法最對(duì)”，而是誰(shuí)的想法能最快變成現(xiàn)實(shí)。”

一句話總結(jié)：代碼的價(jià)值沒(méi)有下降，但代碼不再?zèng)Q定誰(shuí)擁有創(chuàng)造權(quán)。從這個(gè)意義上說(shuō)，秒搭站在了新一輪產(chǎn)業(yè)重構(gòu)的起點(diǎn)上。不是為了取代工程師，而是為了釋放創(chuàng)新的母體。

出門問(wèn)問(wèn)：AI硬件的第二次機(jī)會(huì)，當(dāng)Agent找到現(xiàn)實(shí)入口

出門問(wèn)問(wèn)副總裁謝富強(qiáng)分享了他對(duì)AI商業(yè)化與智能硬件未來(lái)的深度洞察。開(kāi)場(chǎng)并沒(méi)有急著談技術(shù)，而是講了一個(gè)跨度十三年的創(chuàng)業(yè)故事。

“我們是一家從谷歌回國(guó)創(chuàng)業(yè)的公司，2012年成立，到現(xiàn)在已經(jīng)十三年了。去年剛剛在港交所上市。”

（出門問(wèn)問(wèn) 副總裁 謝富強(qiáng) 分享中）

出門問(wèn)問(wèn)最早以語(yǔ)音交互起家，是國(guó)內(nèi)最早探索“讓機(jī)器聽(tīng)懂人話”的團(tuán)隊(duì)之一。從鍵盤到觸屏，再到語(yǔ)音，是人機(jī)交互的三次革命。

“從2014年開(kāi)始，我們就在智能手表、智能家居、車載系統(tǒng)、機(jī)器人等場(chǎng)景中落地語(yǔ)音交互，讓語(yǔ)音真正成為連接人與設(shè)備的入口。”

2019年，大模型浪潮興起。團(tuán)隊(duì)在上海立項(xiàng)研發(fā)“中國(guó)版GPT-3”，正式邁入AI模型時(shí)代。此后，出門問(wèn)問(wèn)不斷將語(yǔ)音、多模態(tài)與AI生成技術(shù)結(jié)合，推出了“魔音工坊”（AI配音）與“奇妙緣”（數(shù)字人生成與視頻翻譯）等產(chǎn)品。

謝富強(qiáng)總結(jié)說(shuō)，他們?cè)诘讓幼匝写竽Ｐ停谏蠈永枚嗄B(tài)能力，持續(xù)打通AI軟件與AI硬件的結(jié)合，讓AI不再停留在屏幕上，而能在現(xiàn)實(shí)世界中“看、聽(tīng)、說(shuō)、做”。“我們希望讓大模型真正走出云端，進(jìn)入日常的生活和工作中，解決真實(shí)問(wèn)題。”

AI商業(yè)化的難題：技術(shù)太強(qiáng)，用戶卻無(wú)感

從語(yǔ)音時(shí)代走來(lái)的出門問(wèn)問(wèn)，對(duì)AI落地的痛點(diǎn)有著深刻體會(huì)。謝富強(qiáng)坦言，行業(yè)正在經(jīng)歷一次“表面繁榮、底層焦慮”的階段：

“哪怕短短幾年之間，你幾百個(gè)項(xiàng)目，最后95%都會(huì)走向失敗。”

他指出，問(wèn)題的根源不在創(chuàng)業(yè)者不努力，而在于商業(yè)化邏輯本身出現(xiàn)了錯(cuò)位。過(guò)去幾年，行業(yè)陷入“越卷越通用”的悖論：技術(shù)越來(lái)越強(qiáng)，產(chǎn)品體驗(yàn)卻愈發(fā)趨同。“要么在做技術(shù)堆砌，花了很多錢，卻沒(méi)能解決一個(gè)具體場(chǎng)景的問(wèn)題。”

在他看來(lái)，這正是AI行業(yè)商業(yè)化的核心困境：1、技術(shù)越來(lái)越通用，體驗(yàn)越來(lái)越相似；2、模型越強(qiáng)，用戶越無(wú)感；3、投入越大，ROI越難算。

許多創(chuàng)業(yè)者在做垂直模型時(shí)，都曾經(jīng)歷這樣的挫敗：“產(chǎn)品剛上線沒(méi)多久，GPT又更新，通用模型的效果已經(jīng)超過(guò)你半年打磨的垂直模型。”

模型升級(jí)的速度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于商業(yè)閉環(huán)的形成速度。這讓AI創(chuàng)業(yè)陷入結(jié)構(gòu)性困境：技術(shù)壁壘被更大的模型吞沒(méi)，商業(yè)壁壘卻來(lái)不及建立。

更致命的是，AI的智能提升對(duì)普通用戶幾乎不可感知。“像DeepSeek這樣的模型，對(duì)普通人來(lái)說(shuō)已經(jīng)足夠聰明，但它并不能解決特定場(chǎng)景的問(wèn)題。”

于是，一個(gè)清晰的判斷浮現(xiàn)出來(lái)：AI商業(yè)化的問(wèn)題，不在于技術(shù)不夠強(qiáng)，而在于它太通用了。

從模型到Agent：AI商業(yè)化的出路

謝富強(qiáng)認(rèn)為，AI行業(yè)必須從“做模型”轉(zhuǎn)向“做智能體”。“Agent是破解AI商業(yè)化困境的重要突破口。”

過(guò)去一年行業(yè)的焦點(diǎn)是“基模”——誰(shuí)能訓(xùn)練出更大、更強(qiáng)的模型；而現(xiàn)在，新的問(wèn)題是：如何讓模型真正理解人、記住人、為人行動(dòng)。

他提出了一個(gè)核心觀點(diǎn)：“Agent的本質(zhì)，是進(jìn)化和遞歸。”

謝富強(qiáng)用人的成長(zhǎng)作比喻：一個(gè)人從出生到成熟，會(huì)不斷與環(huán)境互動(dòng)、吸收反饋、調(diào)整行為——這就是“進(jìn)化”；而在這個(gè)過(guò)程中，他會(huì)不斷修正自己的思維模式，相當(dāng)于“修改源代碼”，這就是“遞歸”。

AI智能體也應(yīng)具備這種能力：

• 在真實(shí)環(huán)境中進(jìn)化，不斷試錯(cuò)與自我調(diào)整；

• 通過(guò)遞歸學(xué)習(xí)，重塑推理鏈與決策邏輯。

一個(gè)真正的 Agent 必須擁有：
? 長(zhǎng)期記憶——理解用戶在特定領(lǐng)域的歷史與偏好；
? 使用工具的能力——能自主調(diào)用外部工具完成復(fù)雜任務(wù)；
? 規(guī)劃與執(zhí)行鏈路——具備多步任務(wù)設(shè)計(jì)與執(zhí)行能力；
? 與用戶綁定的私有語(yǔ)境——理解個(gè)體語(yǔ)境，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化響應(yīng)。

否則，它永遠(yuǎn)只是“會(huì)聊天的鸚鵡”。

謝富強(qiáng)舉例:一個(gè)旅行規(guī)劃Agent如果能理解預(yù)算、偏好，自動(dòng)搜索航班與酒店、完成下單與同步行程，“那才是真正的智能體，而不是一個(gè)回答問(wèn)題的工具。”

為什么Agent必須上硬件？因?yàn)檐浖o(wú)法看見(jiàn)你

過(guò)去十年的智能硬件浪潮幾乎都失敗了：音箱、路由器、手表被大量生產(chǎn)，卻無(wú)法持續(xù)變現(xiàn)。原因在于——它們只是被動(dòng)響應(yīng)指令，而非主動(dòng)理解場(chǎng)景。

“你說(shuō)‘播放一首歌’，它會(huì)播；你說(shuō)‘講個(gè)笑話’，它會(huì)答。可當(dāng)你什么都不說(shuō)時(shí)，它就什么都做不了。”

傳統(tǒng)硬件缺乏記憶、無(wú)法感知場(chǎng)景，也沒(méi)有長(zhǎng)期學(xué)習(xí)能力。而Agent硬件的出現(xiàn)，改變了這一切。現(xiàn)在的智能體能理解上下文，記得你昨天說(shuō)過(guò)什么，也能讀懂你的情緒。

“過(guò)去我們買硬件是為了功能；未來(lái)我們用Agent，是為了關(guān)系。”

軟件雖然能實(shí)現(xiàn)類似功能，但存在三大局限：

• 缺乏感知能力——無(wú)法“看見(jiàn)”或“聽(tīng)見(jiàn)”用戶的真實(shí)狀態(tài)；

• 缺乏場(chǎng)景上下文——不知道你身處何地、在做什么；

• 缺乏長(zhǎng)期記憶——不記得你是誰(shuí)、喜歡什么、昨天說(shuō)過(guò)什么。

相比之下，硬件是AI的“觸角”，能收集用戶的行為數(shù)據(jù)、情緒與偏好，構(gòu)建獨(dú)一無(wú)二的個(gè)性化語(yǔ)境。AI基于這些上下文，才能輸出“對(duì)的人、對(duì)的時(shí)間、對(duì)的內(nèi)容”。

“Agent可以為你的AI硬件注入靈魂。”

硬件成為AI感知世界的入口：
→ 看見(jiàn)你的狀態(tài)
→ 聽(tīng)見(jiàn)你的語(yǔ)境
→ 記住你的偏好
→ 主動(dòng)采取行動(dòng)

當(dāng)設(shè)備不再只是工具，而能理解情緒與偏好，AI與用戶的關(guān)系從“使用”變?yōu)椤芭惆椤保?/strong>付費(fèi)結(jié)構(gòu)也隨之重構(gòu)。

TicNote：Agent在現(xiàn)實(shí)世界的第一塊拼圖

出門問(wèn)問(wèn)的落地方式很“反直覺(jué)”。不是科幻機(jī)器，而是一塊僅3毫米厚的錄音背夾——TicNote。

它的外形極簡(jiǎn)，功能卻強(qiáng)大：

• 記錄每一場(chǎng)會(huì)議并自動(dòng)總結(jié)；

• 形成可搜索、可追溯的組織知識(shí)庫(kù)；

• 理解個(gè)人工作方式并主動(dòng)提示；

• 離線捕捉靈感，構(gòu)建長(zhǎng)期決策支持。

“假設(shè)有一個(gè)這樣的智能體，從你創(chuàng)業(yè)第一天就參與每一次會(huì)議、每一個(gè)決策，這種知識(shí)的積累對(duì)創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)極具價(jià)值。”

謝富強(qiáng)稱，這是組織智能化的起點(diǎn)。人會(huì)遺忘，但Agent不會(huì)。它記錄的不是聲音，而是企業(yè)經(jīng)驗(yàn)的復(fù)利曲線。“這不是AI提高效率，而是讓公司從‘不再依賴個(gè)人記憶’開(kāi)始變強(qiáng)。”

商業(yè)模式也在遷移：

• 傳統(tǒng)硬件：賣完即止；

• Agent硬件：使用越久價(jià)值越大。

因?yàn)椋?/strong>

• 數(shù)據(jù)積累越久，理解越深；

• 輸入越多，推理越準(zhǔn)；

• 用戶越依賴，粘性越強(qiáng)。

“未來(lái)三到五年，幾乎所有智能硬件都值得再做一遍。”謝富強(qiáng)說(shuō)。這不是口號(hào)，而是商業(yè)邏輯的遷移：從一次性變現(xiàn)到智能復(fù)利，從通用體驗(yàn)到高度個(gè)性化價(jià)值。

AI不再比算力，AI開(kāi)始比信任

從大模型競(jìng)速到Agent落地，AI正從云端走向身邊，從屏幕走向現(xiàn)實(shí)。
它不再只“懂世界”，而是開(kāi)始“懂你”。智能硬件真正的競(jìng)爭(zhēng)力，不是功能，而是陪伴的深度。當(dāng)AI開(kāi)始記住我們、理解我們、補(bǔ)位我們，它自然就跨入了“被付費(fèi)”的世界。

出門問(wèn)問(wèn)正在回答這個(gè)問(wèn)題：當(dāng)Agent找到現(xiàn)實(shí)入口，AI才真正開(kāi)始工作。

AiPPT.com：在巨頭縫隙里跑出的生產(chǎn)力新物種

如果只能用一句話定義當(dāng)下AI應(yīng)用的競(jìng)爭(zhēng)本質(zhì)，那就是：資源不再?zèng)Q定生死，需求理解與執(zhí)行速度才決定生死。

過(guò)去兩年，幾乎所有創(chuàng)業(yè)者都盯著大模型，盯著算力。而在另一條看似擁擠的賽道里，一個(gè)不起眼的工具產(chǎn)品，用短短 20個(gè)月跑出2000萬(wàn)用戶。這不是運(yùn)氣，而是認(rèn)知與方法論的勝利。

這家公司叫像素綻放 PixelBloom，它的明星產(chǎn)品叫AiPPT.com。

讓表達(dá)回歸效率

在前沿AI產(chǎn)業(yè)峰會(huì)上，像素綻放 PixelBloom(AiPPT.com)副總裁劉旭，回顧了團(tuán)隊(duì)的起點(diǎn)。

像素綻放 PixelBloom(AiPPT.com)副總裁劉旭 分享中

他提到：AiPPT.com早期團(tuán)隊(duì)發(fā)端于國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的新媒體商業(yè)集團(tuán)微夢(mèng)傳媒，于2018年孵化的智能內(nèi)容創(chuàng)意工具——愛(ài)設(shè)計(jì)。團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期服務(wù)內(nèi)容創(chuàng)作者，對(duì)創(chuàng)作場(chǎng)景與表達(dá)需求有深刻理解。

“我們基于創(chuàng)作者的真實(shí)需求，開(kāi)發(fā)了365編輯器、愛(ài)設(shè)計(jì)等一系列工具。2023年AI爆發(fā)，我們把AI的能力重新賦能到這些工具中，讓制作PPT變得更高效。”

這句話揭示了AiPPT.com的產(chǎn)品原點(diǎn)：讓表達(dá)回歸效率，讓創(chuàng)作者專注內(nèi)容本身。

PPT不是工具，是表達(dá)權(quán)

為什么AiPPT.com能殺出重圍？劉旭在分享中給出了答案：

“AI加PPT，打破了過(guò)去的行業(yè)限制，不再只是自媒體從業(yè)者使用，而是所有有PPT需求的人都能用。”

一句話：市場(chǎng)最大的痛點(diǎn)，不在于“做得好”，而在于“做不來(lái)”。

過(guò)去的辦公場(chǎng)景中，大多數(shù)人都經(jīng)歷過(guò)這樣的痛苦：

用戶痛點(diǎn)

傳統(tǒng)代價(jià)

內(nèi)容：找素材、查數(shù)據(jù)、保證準(zhǔn)確性

查一天資料寫半頁(yè)P(yáng)PT

排版：模板、圖標(biāo)、配色全靠手

兩小時(shí)只改了標(biāo)題頁(yè)

于是“做PPT”成了一個(gè)機(jī)械勞動(dòng)，而非表達(dá)過(guò)程。AiPPT.com打破了這個(gè)邏輯。劉旭說(shuō)：

“一句話，一到兩分鐘，讓大模型把PPT生出來(lái)。”

它重塑了兩條最典型的創(chuàng)作路徑：

1. 從0到1的暢想式生成（告訴主題 → 自動(dòng)結(jié)構(gòu)化內(nèi)容）

2. 從1到100的資料導(dǎo)入式生成（文檔直接吃 → 自動(dòng)排版優(yōu)化）

它不是讓你更會(huì)寫，而是讓想法變得可見(jiàn)。產(chǎn)品定位不再是“做PPT”，而是：把表達(dá)權(quán)還給所有人。

不是驚艷，而是務(wù)實(shí)

PPT生成工具并不少，為什么只有AiPPT.com能留住用戶？

劉旭坦言：

“發(fā)布會(huì)里的海報(bào)型PPT不是主戰(zhàn)場(chǎng)。真正的主力，是對(duì)客戶的溝通、給領(lǐng)導(dǎo)的匯報(bào)、業(yè)務(wù)宣講。”

AiPPT.com的真正競(jìng)爭(zhēng)力來(lái)自三個(gè)維度：

1）結(jié)構(gòu)真實(shí)場(chǎng)景：智能大綱、邏輯收斂、內(nèi)容復(fù)用（把業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)變成可調(diào)用資產(chǎn)）2）版式工程化：20萬(wàn)+專業(yè)模板，圖標(biāo)、示意圖、顏色體系全覆蓋（拒絕“為了好看而好看”的海報(bào)風(fēng)）3）持續(xù)留存能力：高頻使用在職場(chǎng)，不是潮玩，是生產(chǎn)力工具（這也是2,000萬(wàn)用戶能持續(xù)增長(zhǎng)的關(guān)鍵）

一句話總結(jié)：AiPPT.com不是給觀眾驚艷的，是給老板省心的。

商業(yè)模式：不是單點(diǎn)爆發(fā)，而是生態(tài)占領(lǐng)

很多AI產(chǎn)品都火過(guò)，但活不久。AiPPT不一樣。劉旭展示了他們清晰的商業(yè)地圖：

“我們的用戶來(lái)自四條路徑：大模型生態(tài)、終端硬件、行業(yè)合作、企業(yè)方案。”

更像一張“生產(chǎn)力基礎(chǔ)設(shè)施”的分發(fā)網(wǎng)絡(luò)：

增長(zhǎng)通道

代表合作

大模型應(yīng)用分發(fā)

豆包等大模型應(yīng)用市場(chǎng)

終端流量合作

聯(lián)想AIPC、榮耀平板與手機(jī)

行業(yè)垂直方案

世紀(jì)超星、政務(wù)版合作

企業(yè)自用

定制化知識(shí)庫(kù)與智能文檔

其中兩個(gè)案例尤其體現(xiàn)“工程化能力”：

教育：備課全鏈路重構(gòu)：輸入主題 → 大模型拉取電子文獻(xiàn) → PPT+講義+數(shù)字人課程→ 自動(dòng)生成課后習(xí)題 → 自動(dòng)評(píng)分與分析；教師第一次可以把精力放回教學(xué)本身。

政務(wù)：內(nèi)容合規(guī)審校，與人民網(wǎng)合作，解決敏感政策信息“不可搜索”與“可罰風(fēng)險(xiǎn)”，這不是點(diǎn)狀創(chuàng)新，而是行業(yè)生產(chǎn)方式的升級(jí)

劉旭一針見(jiàn)血地說(shuō)：

“能留住用戶的，不是效果，而是工作流。”

不是因?yàn)榉g不好，而是因?yàn)?strong>翻譯太像翻譯。它傳遞的是詞，卻失去了意圖。它修正了語(yǔ)法，卻丟掉了尊重。它輸出了句子，卻無(wú)法承擔(dān)溝通。

李光華開(kāi)場(chǎng)先拆掉一個(gè)幻覺(jué)：

“翻譯不是轉(zhuǎn)換，是理解。不是對(duì)照關(guān)系，而是文化關(guān)系。”

他說(shuō)，LanguageX從第一天做的事情，就是把翻譯從“準(zhǔn)確”，推進(jìn)到“可信”。

為什么大模型強(qiáng)，但專業(yè)翻譯仍舊脆弱大模型給翻譯帶來(lái)兩大“看似革命性”的提升：1、上下文理解變強(qiáng)；2、泛化能力極強(qiáng)，可以順帶潤(rùn)色與風(fēng)格改寫

舉個(gè)例子，“松下問(wèn)童子，言師采藥去”大模型終于不會(huì)再把“松下”譯成“Panasonic”。可問(wèn)題依舊：專業(yè)文檔里，術(shù)語(yǔ)哪怕差一個(gè)詞，就會(huì)造成法律風(fēng)險(xiǎn)。
一本小說(shuō)中，人物稱呼變化，就會(huì)破壞敘事關(guān)系。軟件本地化時(shí)，阿拉伯語(yǔ)從右向左，界面一片混亂。政策內(nèi)容翻譯不嚴(yán)謹(jǐn)，傳播風(fēng)險(xiǎn)巨大。

大模型并不會(huì)替你承擔(dān)任何責(zé)任。它說(shuō)了就算，說(shuō)錯(cuò)也算。

“當(dāng)翻譯不是一句話，而是一個(gè)項(xiàng)目，大模型的短板會(huì)在第一秒暴露。”

李光華認(rèn)為，專業(yè)翻譯的本質(zhì)是“可交付”，而不是“能生成”。

LanguageX：不是工具，而是“智能語(yǔ)言工廠”。他們打造的不是一個(gè)翻譯器，而是一個(gè)能接下復(fù)雜項(xiàng)目的“生產(chǎn)組織”。它包含：

• 多語(yǔ)言、多模型協(xié)同

• 術(shù)語(yǔ)體系貫通與可干預(yù)

• 翻譯記憶、母語(yǔ)審校機(jī)制

• 格式智能體與排版治理

• 風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)與質(zhì)量量化

• 項(xiàng)目管理流與多人角色協(xié)同

一句話總結(jié)：“能交付完整結(jié)果，而不是丟給你一段機(jī)器譯文。”

李光華用了一個(gè)非常形象的比喻：

“我們希望構(gòu)建一個(gè)虛擬的專業(yè)語(yǔ)言團(tuán)隊(duì)，讓機(jī)器承擔(dān)機(jī)械勞動(dòng)，人承擔(dān)判斷創(chuàng)作。”

因此，LanguageX 做的是讓機(jī)器和人各就其位：

機(jī)器擅長(zhǎng)

人類擅長(zhǎng)

一致性、速度、存儲(chǔ)、查錯(cuò)

意圖、審美、文化、風(fēng)格

翻譯不是替代，而是增強(qiáng)。

技術(shù)能力的底牌：不是一個(gè)模型，而是能力共振

LanguageX團(tuán)隊(duì)自組建起就做了一件冷靜又困難的事：用統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)測(cè)全球所有主流模型。

包括 ChatGPT、豆包、DeepL、Claude…也包括自研專業(yè)模型。通過(guò)持續(xù)打分、差異標(biāo)注與任務(wù)拆解，讓每一種語(yǔ)言、每一類場(chǎng)景，都能找到最優(yōu)路線。

換句話說(shuō)：

英中不必是同一支隊(duì)伍 政務(wù)不必用市場(chǎng)最貴的模型 小說(shuō)也不必交給最懂工程的智能體

翻譯進(jìn)入了“最優(yōu)分工時(shí)代”。

這就是一個(gè)產(chǎn)業(yè)級(jí)團(tuán)隊(duì)的成熟：不迷信單一技術(shù)，不押注單一路徑。

為什么這是中國(guó)AI的一條確定性賽道

李光華分享了一個(gè)非常現(xiàn)實(shí)的判斷：

“中國(guó)企業(yè)正在集體出海， 多語(yǔ)言本地化就是連接全球市場(chǎng)的必經(jīng)通道。”

未來(lái)5年，中國(guó)將迎來(lái)兩個(gè)巨大的增量：1、產(chǎn)業(yè)AI化。2、企業(yè)全球化

每擴(kuò)大一個(gè)國(guó)家市場(chǎng)，都意味著新的語(yǔ)言、文化、法規(guī)與表達(dá)方式。如果翻譯交付不了，商業(yè)就無(wú)法擴(kuò)張。

在此基礎(chǔ)上，LanguageX有兩條明確的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)：

• 中國(guó)是世界上語(yǔ)言處理場(chǎng)景、內(nèi)容量最復(fù)雜的市場(chǎng)

• 工程化與規(guī)模化能力，是國(guó)內(nèi)團(tuán)隊(duì)的天然強(qiáng)項(xiàng)

專業(yè)本地化不是“小而美”，而是“深且大”。

翻譯未來(lái)的分水嶺：AI要開(kāi)始承擔(dān)責(zé)任

演講最后的Demo，有一個(gè)對(duì)行業(yè)極具象征意義的發(fā)現(xiàn)：

在盲測(cè)中，智能體交付的譯文，在一致性與規(guī)范性上，超過(guò)了大量普通人工譯文。這意味著，AI第一次具備：

• 做復(fù)雜項(xiàng)目

• 可量化交付

• 可追責(zé)的質(zhì)量能力

當(dāng)翻譯從“工具使用”變?yōu)椤澳芰敵觥保秃蛙浖⑿酒粯樱巧a(chǎn)系統(tǒng)的一部分。

李光華說(shuō)：

“翻譯是技術(shù)，也是文化。 AI翻譯的終點(diǎn)，是讓世界彼此聽(tīng)懂。”

這場(chǎng)分享的真正價(jià)值，不是展示一個(gè)翻譯平臺(tái)有多強(qiáng)，而是指出一條關(guān)于AI的新方向：AI的下一步，不是變得更聰明，而是變得更通人性。

當(dāng)模型不只理解語(yǔ)言規(guī)則，也懂得語(yǔ)氣、角色、關(guān)系與場(chǎng)景，那不是翻譯提升10%，是溝通能力提升10倍。

翻譯不是跨語(yǔ)言，是跨文明。這句話在今天聽(tīng)起來(lái)也許有點(diǎn)浪漫，可它即將成為未來(lái)商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)最現(xiàn)實(shí)的真相。

因?yàn)橹挥挟?dāng)你被真正聽(tīng)懂，你才有機(jī)會(huì)被真正選擇。

從模型到產(chǎn)品，AI真正開(kāi)始工作了

從這五家公司的實(shí)踐看，AI敘事已徹底換擋。舞臺(tái)中心不再是“誰(shuí)更聰明”，而是“誰(shuí)更可靠”。能否嵌入價(jià)值鏈路，決定了AI能不能進(jìn)入商業(yè)閉環(huán)。

技術(shù)紅利在消退，工程化紅利正在放大。算能力量在見(jiàn)頂，執(zhí)行力競(jìng)爭(zhēng)才剛開(kāi)始。這意味著一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的判斷：2025是AI從“演示時(shí)代”邁向“責(zé)任時(shí)代”的分水嶺。

在這一輪產(chǎn)業(yè)重排中，中國(guó)AI的真正優(yōu)勢(shì)越來(lái)越清晰：不是模型參數(shù)領(lǐng)先，而是落地速度領(lǐng)先；不是概念發(fā)明，而是價(jià)值兌現(xiàn)。模型、工具、硬件、內(nèi)容、智能體正在匯聚成一條新主線：讓AI不只“懂世界”，而是“懂業(yè)務(wù)”“懂場(chǎng)景”“懂你”。

前沿在線相信：下一代技術(shù)的護(hù)城河，不在GPU機(jī)房，而在生產(chǎn)關(guān)系與執(zhí)行鏈路；真正的AI競(jìng)爭(zhēng)，不在發(fā)布會(huì)上，而在工作臺(tái)前。

當(dāng)AI開(kāi)始真正工作，這場(chǎng)產(chǎn)業(yè)的重新分工與價(jià)值分配，才剛剛開(kāi)始。我們會(huì)持續(xù)記錄這些節(jié)點(diǎn)，捕捉那些速度、勇氣與復(fù)利正在發(fā)生的地方。

關(guān)注前沿在線，讓我們一起見(jiàn)證：AI如何從響亮口號(hào)，變成可靠生產(chǎn)力。

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