前言： 2025年，AI撕裂數(shù)據(jù)與實體的邊界，量子計算探索物理規(guī)則的邊緣，綠色科技重塑增長的倫理，低空經(jīng)濟(jì)、機(jī)器人、大模型打開科技躍遷的大門。 在這個大背景下，中國企業(yè)需要以智慧為坐標(biāo)，穿透技術(shù)、組織與商業(yè)模式的“三重結(jié)界”，在數(shù)字與實體的糾纏中鍛造新物種。在這背后，是一群技術(shù)興國的信奉者，產(chǎn)業(yè)躍遷的掌舵人、商業(yè)社會的洞察者、認(rèn)知邊界的拓荒者，這些企業(yè)家永遠(yuǎn)走在創(chuàng)新的前沿。 與智者同行者，必將率先觸摸未來；與AI共振，終將定義下一個紀(jì)元。 我們邀請了多位國內(nèi)外頂尖創(chuàng)新與商業(yè)領(lǐng)袖，人工智能鏈主和龍頭創(chuàng)新企業(yè)，共同展望2025產(chǎn)業(yè)發(fā)展、技術(shù)創(chuàng)新以及戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前景。

在當(dāng)今數(shù)字化浪潮洶涌澎湃之際，智能體正有引爆新產(chǎn)業(yè)革命之意。滴普科技作為企業(yè)級大模型AI應(yīng)用解決方案專業(yè)提供商，處于AI產(chǎn)業(yè)鏈的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，憑借其完整的“數(shù)據(jù)+AI”全棧產(chǎn)品與服務(wù)優(yōu)勢，尤其是多模態(tài)數(shù)據(jù)深度處理以及基于開源模型的工程與應(yīng)用能力，在市場中嶄露頭角，位居中國企業(yè)級大模型人工智能應(yīng)用解決方案市場前列。

當(dāng)下，智能體在ToB和ToC市場的商業(yè)化模式各具特色，技術(shù)發(fā)展也在不斷推進(jìn)，但同時也面臨諸如多模態(tài)理解、長期記憶和自主決策能力不足等核心瓶頸。同時，當(dāng)智能體整合外部信息或工具偏離預(yù)期目的時，數(shù)據(jù)質(zhì)量、企業(yè)級私有化模型能力和智能體應(yīng)用工程成為關(guān)鍵解決因素。而面對開源生態(tài)與企業(yè)差異化護(hù)城河的構(gòu)建，滴普科技在數(shù)據(jù)能力、業(yè)務(wù)認(rèn)知和工程化能力等方面不斷深耕，以打造自身優(yōu)勢。未來，智能體的應(yīng)用場景充滿無限可能，其自主行為責(zé)任界定也引發(fā)諸多思考，而AI訓(xùn)練的技術(shù)創(chuàng)新更是成為推動智能體發(fā)展的重要動力。

以下為融中財經(jīng)對話滴普科技實錄，以饗讀者：

融中財經(jīng)：貴司所處AI產(chǎn)業(yè)鏈條哪些關(guān)鍵環(huán)節(jié)、市場格局如何，具備哪些技術(shù)/產(chǎn)品優(yōu)勢等？

滴普科技：滴普科技定位為企業(yè)級大模型AI應(yīng)用解決方案專業(yè)提供商，可高效整合企業(yè)的數(shù)據(jù)、決策及運營知識，助力其構(gòu)建企業(yè)級大模型AI應(yīng)用，為客戶在運營決策和生產(chǎn)力提升相關(guān)核心場景，基于客戶專屬數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)知識邏輯提供符合企業(yè)級高精度零幻覺的專業(yè)AI數(shù)字員工。在沙利文的市場調(diào)研報告中，按照2024年收入計算，滴普科技是中國企業(yè)級大模型人工智能應(yīng)用解決方案市場中排名第一位的大模型人工智能應(yīng)用解決方案專業(yè)提供商。

滴普科技擁有完整的“數(shù)據(jù)+AI”的全棧產(chǎn)品和服務(wù)能力，尤其是具有多模態(tài)數(shù)據(jù)深度處理能力，以及基于開源模型通過模型工程能力和應(yīng)用工程可為企業(yè)提供深度的業(yè)務(wù)智能應(yīng)用端到端能力，進(jìn)而形成真正的商業(yè)影響力，并實現(xiàn)規(guī)模商業(yè)化。

融中財經(jīng)：智能體在To B和To C市場的商業(yè)化模式差異有哪些？當(dāng)前智能體技術(shù)的核心瓶頸是什么？多模態(tài)理解、長期記憶還是自主決策能力等？

滴普科技：ToC市場現(xiàn)在依然是爆款模式，主要發(fā)力在代碼生成、辦公類等基礎(chǔ)普適工具產(chǎn)品，目前大廠在ToC市場就是這樣布局；但ToB市場本質(zhì)是服務(wù)，強調(diào)誰能夠構(gòu)筑低成本高毛利廣覆蓋的服務(wù)，能夠持續(xù)的深度服務(wù)客戶，成為客戶問計對象，解決專業(yè)的企業(yè)場景需求。

其中的核心是：

1）對于企業(yè)內(nèi)各種類型數(shù)據(jù)的治理能力，尤其非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的識別、解析和Token化，數(shù)據(jù)質(zhì)量非常重要；

2）企業(yè)私有化模型的工程化能力，基于客戶專屬數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)邏輯的訓(xùn)練、評估、迭代等；

3）對企業(yè)整體信息架構(gòu)或者數(shù)字化架構(gòu)理解能力也很重要，對企業(yè)業(yè)務(wù)場景和業(yè)務(wù)邏輯的深度理解會成為智能應(yīng)用的門檻。

融中財經(jīng)：當(dāng)智能體整合外部信息或工具時，可能會偏離其預(yù)期目的。如何解決這個問題？

滴普科技：智能體是否能夠精確搜索到目標(biāo)信息是非常關(guān)鍵的，同時能否檢索到語料中特定關(guān)聯(lián)性隱藏數(shù)據(jù)也尤為重要，而這些并非完全由模型解決，里面依然是三個關(guān)鍵的功能工程能力：

1）數(shù)據(jù)質(zhì)量，針對內(nèi)外部多模態(tài)數(shù)據(jù)的治理能力；

2）企業(yè)級私有化模型能力，不是基于一個開源基礎(chǔ)模型就可以的；

3）智能體應(yīng)用工程，需要有知識平臺RAG和配套流程，還要有召回能力和精準(zhǔn)排序能力決定精確度。

融中財經(jīng)：大家都在擁抱開源生態(tài)，但企業(yè)生存又需構(gòu)建差異化護(hù)城河。您認(rèn)為貴司在哪些方面具備“做大做強”的優(yōu)勢？開源后，如何解決數(shù)據(jù)共享與知識產(chǎn)權(quán)沖突？

滴普科技：開源生態(tài)的邏輯是越往底層開源，其價值和意義越大。比如基礎(chǔ)模型開源會有非常大的生態(tài)力量，一些基礎(chǔ)的框架和協(xié)議也會逐漸開源。但智能體相關(guān)以及應(yīng)用級核心還是要在服務(wù)上構(gòu)建差異化。在ToB的賽道上更為突出，將數(shù)據(jù)能力、業(yè)務(wù)認(rèn)知、工程化能力這些不斷地加深加高，雖然看上去是做了越來越多的看起來的“臟活”“累活”，但這些才能構(gòu)筑真正的護(hù)城河。

融中財經(jīng)：選擇做通用大模型還是應(yīng)用模型？如何訓(xùn)練專精模型？數(shù)據(jù)怎么搞、成本如何降？

滴普科技：滴普科技選擇做企業(yè)級大模型AI應(yīng)用解決方案，目前看來不會去做基礎(chǔ)大模型，而會做企業(yè)級私有化大模型。后者是基于開源的基礎(chǔ)模型，通過與企業(yè)自身的專屬數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)邏輯構(gòu)建的專屬語料基礎(chǔ)，為企業(yè)場景去訓(xùn)練和微調(diào)專屬的模型棧，由大模型+各種行業(yè)以及數(shù)據(jù)處理的小模型組成，更能準(zhǔn)確切入到企業(yè)場景解決需求。

降低企業(yè)部署的成本主要是三個方面：

1）根據(jù)企業(yè)的特定任務(wù)選擇合適尺寸的模型；企業(yè)級智能應(yīng)用的核心在于數(shù)據(jù)質(zhì)量而非模型尺寸，公司不會受限于某一種模型，會根據(jù)最優(yōu)算力進(jìn)行匹配；

2）在算力層，我們實現(xiàn)了模型推理優(yōu)化、KVCache算力優(yōu)化，異構(gòu)算力適配等能力，以進(jìn)一步提高行業(yè)模型部署的經(jīng)濟(jì)性和性能；

3）通過模型工程能力，通過持續(xù)預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)等技術(shù)手段，訓(xùn)練和微調(diào)與企業(yè)級任務(wù)相匹配的更小尺寸的模型，降低企業(yè)部署的成本。

融中財經(jīng)：您認(rèn)為未來3年，最具顛覆性的智能體應(yīng)用場景是？

滴普科技：智能體的終局是“專業(yè)數(shù)字人力資源”，一類是基于共享和開放的數(shù)據(jù)形成的數(shù)字人力資源，以通用的數(shù)據(jù)作為語料訓(xùn)練的模型所構(gòu)建的Agent，屬于通用能力的數(shù)字員工；另一類基于私有數(shù)據(jù)形成的數(shù)字人力資源，以企業(yè)的私域數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)所訓(xùn)練的模型構(gòu)建的Agent，這一類是專業(yè)的也是專有崗位的數(shù)字員工。

融中財經(jīng)：智能體的“自主行為”如何界定責(zé)任？是否需要立法明確開發(fā)者、部署方、用戶的責(zé)任邊界？

滴普科技：在目前的企業(yè)級應(yīng)用中，智能體仍然只能是定位在輔助性的工作上。在傳統(tǒng)的企業(yè)內(nèi)，任何的工作都是要與崗位、職責(zé)掛鉤的，企業(yè)內(nèi)的各種流程都是由崗位來驅(qū)動的，當(dāng)出現(xiàn)了問題之后，回溯和追責(zé)也需要最終與崗位相關(guān)。

融中財經(jīng)：AI訓(xùn)練需要消耗海量數(shù)據(jù)與算力。未來如何展開技術(shù)創(chuàng)新，打造聰明又能干的智能體？多模態(tài)能力和MoE如何更好地服務(wù)客戶？

滴普科技：企業(yè)的智能應(yīng)用核心依賴于行業(yè)三個層面的技術(shù)發(fā)展：

1）算力的標(biāo)準(zhǔn)化和平民化；

2）基礎(chǔ)模型的能力，包括多模態(tài)模型，小型化模型、端側(cè)模型的發(fā)展；

3）企業(yè)級相對通用的基礎(chǔ)智能體，比如數(shù)據(jù)分析型、運營決策型、生產(chǎn)力提升型等。

企業(yè)不需要自己去訓(xùn)練基礎(chǔ)模型，而是應(yīng)該把精力放在自身專屬數(shù)據(jù)的積累，業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)邏輯的沉淀，以及數(shù)據(jù)和AI工程化能力的建設(shè)上。企業(yè)能夠以非常迅捷的方式將業(yè)界更好的算力、模型、智能體技術(shù)等整合到自身的架構(gòu)中，這樣才能夠更好更快地賦能業(yè)務(wù)。