▶ 孙庆阳

　　9月9日，2025  WAVE  SUMMIT 深度学习开发者大会在北京举行。围绕大模型创新、开源开放、产业落地、软硬协同、开发者实践等内容，业界专家、资深开发者及产业代表齐聚一堂，分享了人工智能（AI）技术从实验室走向产业应用场景的鲜活案例。

　　破解生产效率困局

　　长期以来，纺织、工业制造等传统行业面临研发成本高、生产效率低等困境，而AI技术正在成为其破局关键。

　　中国纺织信息中心时尚智能部主任李鑫表示，在纺织面料设计领域，传统模式下设计师需携带上千块面料样品上门推销，客户选中率不足10%，造成研发资源严重浪费。而今借助大模型，可以实现服装图案识别、面料成分提取自动化。用OCR（光学字符识别）技术能够读取纤维成分比例，用大模型将非结构化的色彩、材质数据转化为结构化信息，原本需要10人用时26天才能完成的品牌色彩研究，如今只需要1人用时7小时即可完成。这种“AI+设计”的模式，让上游面料企业从“来样加工”转向“主动创意”，精准对接下游品牌需求。

　　宝信软件工业互联网研究院人工智能所高级研究员任启鸿同样感受到AI的变革力量。他说，钢铁行业存在设备多、工艺复杂、数据碎片化等问题，传统通用大模型对高炉操作、转炉工艺的知识储备不足，难以直接落地应用。宝信软件工业互联网研究院构建“通专融合”的钢铁大模型，整合企业内部维护手册、历史检测报告与行业文献等资料形成多模态数据集，再基于大模型进行行业知识增强训练，使模型对钢铁专业问题的回答准确率得以提升。同时，热轧5G工厂实现芯片参数识别准确率95%，厚板批号识别突破运动模糊、手写干扰等难题，准确率达98%，使钢铁生产从“经验驱动”转向“数据驱动”。

　　重塑服务与决策逻辑

　　AI不仅提升效率，更是重构行业服务与决策的底层逻辑。

　　广州山水比德设计股份有限公司新山水研发中心总工程师胡顺华发现，传统景观设计依赖设计师经验。AI赋能引发景观设计全流程变革，前期用大模型解读任务书，生成符合生态、安全规范的设计策略；方案阶段通过“提示词知识库”让非专业人员也能生成专业设计指令；落地阶段则构建规范知识库，自动校验设计是否符合消防、绿化标准，避免后期返工。

　　碧兴物联科技（深圳）股份有限公司技术设计院院长邱致刚表示，在水务监测领域，该院同样体现AI的价值。传统水环境监测依赖人工巡检，数据采集慢、问题处置滞后且运维成本高。而该院搭建的“AI+水务”系统用多模态数据融合模型整合水质传感器、视频监控等数据，实现数百条河流24小时智能感知；借助大模型构建故障自动处置流程，在识别到异常气泡、杂草干扰等问题时，该系统可自动重启检测流程，无需人工干预。

　　金融领域的风险防控也因AI迎来变革。上海致宇信息技术有限公司首席金融业务专家陆攀表示，金融机构面临“信息不对称”的核心痛点，企业提交的财务报表有可能存在造假问题，银行流水交易笔数激增会导致人工分析难以覆盖。基于百度OCR与文心大模型打造的智能风控平台，OCR技术快速识别财务报表、银行流水等文档，提取关键数据并与工商、税务数据交叉核验；大模型则分析企业经营轨迹，如发现某月工资发放金额骤降、交易对手方异常变动等情况，系统会自动触发风险预警。

　　使用门槛降低

　　AI的价值还在养老服务、技术开发等普惠场景中展现温度与包容性。北京海新智能科技有限公司市场运营经理黎磊说，不少老年人渴望分享人生故事，却因记忆碎片化、无人倾听而遗憾，“数字鸿沟”存在于老年群体。企业基于大模型开发“时光之旅”产品，通过老式电话硬件实现低门槛交互，AI以采访式提问引导老人讲述故事，自动整理成文本、图片甚至生成回忆录初稿。更令人惊喜的是，该产品适配阿尔茨海默病老人的“怀旧疗法”，老人在回忆过程中完成认知训练，社区反馈其情绪积极度大幅提升。

　　对于中小企业与开发者，AI技术的高门槛曾是主要障碍，而现在基本不存在。上海天覆信息科技有限公司首席技术官马纯磊表示，企业开发AI模型常面临“选择难、效率低、部署繁”的问题。模型种类多却不知适配场景，数据标注、训练、部署全流程耗力，且硬件环境复杂难兼容，企业推出零代码AI开发平台VisioX，整合多个计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）领域模型，支持图形化界面操作，开发者无需代码即可完成数据标注、模型训练与部署；兼容图形处理器（GPU）、神经网络处理器（NPU）等硬件，支持在线与离线部署。

　　中国中小企业协会副秘书长聂贤祝说，百度联合协会发起的“智慧万企”计划，已服务上千家中小企业，覆盖制造、医疗等10余个领域，正是通过降低AI使用门槛，让更多企业共享技术红利。