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In the latest update of the China Academy of Social Sciences' annual meeting, "Artificial Intelligence+" has emerged as a key topic.

The government work report this year emphasizes the promotion of the "Artificial Intelligence+" initiative, aiming to integrate digital technologies with industrial strengths and market advantages, supporting the widespread application of large models, and developing advanced intelligent terminals, smart manufacturing equipment, intelligent robots, and intelligent vehicles.

To explore how AI can drive innovation across various industries and address challenges in its application, The China Academy of Social Sciences conducted interviews with industry experts. In their discussions under the "+" framework, representatives from diverse sectors elaborated on concepts like " personal intelligence," education, safety, and AI agents, offering unique insights into the practical application of AI within their specific domains.

Notably, several industry insiders have highlighted the growing importance of cost and performance trade-offs in the deployment of large models. While advancements in training and inference efficiency have reduced operational costs, actual deployment expenses remain significant. Experts suggest that minimizing computational overhead while ensuring efficient resource utilization is critical for successful implementation.

" Artificial Intelligence+" is driving innovation across industries, blurring the lines between AI and robotics.

The rapid development of AI is fostering the convergence of large models and robotic technologies, significantly enhancing the autonomy and interaction capabilities of robots.

As an AI innovation and application company, CEO Li Daixiang of Baidu revealed that integrating AI with robotics under the " personal intelligence" paradigm has led to the development of a " brain on the end," achieving a world-first case in AI applications for human-like robots.

Advanced end-side models are accelerating the deployment of " personal intelligence" by combining natural language interaction, broad command capabilities, low response times, comprehensive multi-modal processing, real-time data handling, efficient hardware use, and strong security features. Baidu's MiniCPM end-side model exemplifies this capability, with vast application potential.

Challenges such as difficult data collection, high annotation costs, and limited utilization rates persist in industries like autonomous vehicles and " personal intelligence." LightAuto, a leader in synthetic data solutions, addresses these issues by offering simulated data that mimics real-world scenarios, helping enterprises build virtual environments for more efficient and cost-effective AI development.

LightAuto's long-term investment in synthetic data and simulation technology directly tackles the data scarcity issue hindering large model pre-training. In the realm of smart manufacturing and industrial digitalization, synthetic data enables the creation of virtual environments that support optimized production, quality control, and intelligent decision-making, significantly enhancing productivity and efficiency.

數(shù)據表明，教育作為消費行業(yè)的核心屬性，憑借龐大的用戶基礎，AI+教育有望率先實現(xiàn)技術落地應用。

在AI教育應用領域，萬物引力科技公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官肖翔峰向《科創(chuàng)板日報》記者介紹，其開發(fā)的 Talkface.AI 產品是一款AI語言教學工具，專為提升用戶口語能力設計。

肖翔峰建議，政府、國有資本與科研機構、產業(yè)園區(qū)應共同設立專項孵化渠道，重點扶持中小企業(yè)；同時應建設先進模型與算力加速中心，鼓勵個人及中小型創(chuàng)業(yè)者利用大模型技術探索各行業(yè)應用場景。

北京盒智科技創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官魯雅琦向《科創(chuàng)板日報》記者表示，AI技術的快速迭代為智能硬件與訂閱服務的爆發(fā)提供了新機遇。通過部署低成本的硬件功能升級方案，以及利用大模型的推理能力，公司在B端教育信息化與智慧校園建設領域也具有廣闊空間，可解決智慧教考、智能評測、自動化批改等場景需求。

作為中國AI領域先行者之一，未來式智能創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官楊勁松對《科創(chuàng)板日報》記者指出，技術產業(yè)化路徑的清晰化是當前的關鍵方向，通過"人工智能+"戰(zhàn)略推動技術向應用層面擴散，避免重研發(fā)輕應用的失衡。此外，公司還在AI與新能源汽車、智能終端等優(yōu)勢產業(yè)之間建立協(xié)同，形成技術突破到產業(yè)升級再到經濟增長的良性循環(huán)。

楊勁松認為，這些政策的有效實施將推動中國在全球AI產業(yè)中實現(xiàn)應用場景的主導地位，而非僅停留在基礎技術的追趕。

隱拓智安的首席執(zhí)行官張?zhí)祧蜗颉犊苿?chuàng)板日報》記者介紹，作為AI安全領域的創(chuàng)新企業(yè)，公司高度關注政府提出的統(tǒng)籌發(fā)展與安全的戰(zhàn)略布局。目前，90%的大模型仍處于裸奔狀態(tài)，缺乏有效的安全防護體系。

張?zhí)祧握J為，對端側模型的全生命周期安全防護將成為行業(yè)發(fā)展的剛需，將迅速催生新的安全技術和服務。建議在醫(yī)療、金融等高敏感行業(yè)設立AI安全技術試驗專區(qū)，為企業(yè)提供合規(guī)框架下的創(chuàng)新實踐空間。

"我們看到了DeepSeek帶來的熱度之后，各行各業(yè)加速擁抱人工智能。大模型公司、應用公司與硬件公司協(xié)同合作，共同推動AI技術在各行業(yè)的落地。麥伽智能聚焦法律科技領域，2025年加速拓展法院、檢察院和司法行政機關的智能輔助應用落地，業(yè)務已覆蓋企業(yè)和事業(yè)單位的合規(guī)管理。"

據財聯(lián)社創(chuàng)投通統(tǒng)計，2023年以來，人工智能賽道共發(fā)生741起融資事件，涉及1795家投資機構，其中奇績創(chuàng)壇、紅杉中國、啟明創(chuàng)投、藍馳創(chuàng)投、阿里巴巴等知名機構活躍，累計融資金額達62.296億元。

"降本增效"助力企業(yè) more affordably utilize large language models

年初DeepSeek的橫空出世，引領了"深思考"時代潮流，不僅加速了人工智能技術的快速普及，更使算力面臨了一輪新的挑戰(zhàn)。

如何在保證高性能的前提下，系統(tǒng)性地降低千億級大模型的部署成本？在這一背景下，AI Infra賽道迎來了崛起機遇。AI Infra是指在大模型生態(tài)系統(tǒng)中，連接算力和應用的中間層基礎設施，包括硬件、軟件、工具鏈和優(yōu)化方法等，是一個整體解決方案。

基流科技創(chuàng)始人兼CEO胡效赫對《科創(chuàng)板日報》記者表示，DeepSeek-R1的全球影響力數(shù)據是對標量定律在推理和合成數(shù)據方向發(fā)展的有力印證，這將進一步推動算力需求呈指數(shù)級增長。

當前，算力成本與效率的矛盾日益尖銳，單純依賴硬件擴展已難以滿足可持續(xù)發(fā)展需求，唯有通過跨層級優(yōu)化實現(xiàn)"質效雙升"。在軟件系統(tǒng)層面，需優(yōu)化分布式訓練框架和資源調度算法，從而在單位算力成本下釋放更高模型性能，這正是基流科技的核心能力所在，也是與傳統(tǒng)設備廠商的關鍵差異所在。

同時，基流科技自主研發(fā)了端到端國產智算通信系統(tǒng)，實現(xiàn)了智算網絡中網卡和交換機芯片的國產化替代。這將有效降低對進口設備的依賴，進一步提升算力的自主可控能力。

據了解，千億參數(shù)模型的私有化部署仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。盡管成本有所降低，但推理耗時較長，中小企業(yè)在預算壓力下不得不采用輕量化模型，這在一定程度上犧牲了模型的智能化水平。

聚焦AI Infra賽道的趨境科技CEO艾智遠告訴《科創(chuàng)板日報》記者，從基礎設施廠商的視角來看，國家關于大模型應用和算力建設的政策導向，需要更加注重如何在終端有限設備上合理調用算力、提升算力利用率。他指出，可以從計算量的底層邏輯出發(fā)，一方面壓低成本，另一方面盡量實現(xiàn)推理引擎的標準化和算力的可重用。

艾智遠補充道，公司特別推出了"以存換算"這一新思路，通過這一創(chuàng)新，能夠更好地利用存儲資源作為算力補充，尤其在檢索和生成場景中，響應延展能力能夠降低20倍，性能提升可達10倍。

一位頭部機構投資人對創(chuàng)投日報表示，趨境科技憑借"以存換算"和全系統(tǒng)異構協(xié)同優(yōu)化的創(chuàng)新路徑，一定程度上緩解了千億參數(shù)模型落地過程中"部署成本高昂"和"性能折損"的雙重困境。

在AI Infra領域，不僅包括一些新興的初創(chuàng)企業(yè)如硅基流動、無問芯穹、潞晨科技、清昴智能等，還包含一些行業(yè)巨頭，例如阿里云、華為云、字節(jié)火山引擎、百度等。這些企業(yè)通過各自打造完善的云服務平臺，整合了算力調度、模型訓練和部署等核心能力，為AI Infra的全棧解決方案提供有力支持。