世界人工智能大会(WAIC 2025)概况 - 论坛时间2025年7月26日-28日 展览时间2025年7月26日-29日 地点上海世博中心和展览馆 [3] - 聚焦AI艺术与文娱多元化赋能发展 从听看两方面呈现AI深度渗透文娱产业的变革 [3] - 文娱行业面临AIGC创意同质化 虚拟人伦理模糊 文旅出海瓶颈 音乐疗愈产业转化断层等挑战 [3] 论坛矩阵与重点议题 - 艺术与文娱板块设多场论坛 探索AI在艺术文旅游戏传媒等领域的解决方案 [4] - 重点议题包括AIGC版权确权 虚拟人伦理边界 机器视觉美学 艺术智性协同增长等 [5] - 艺术智性与AI论坛7月28日举行 探讨艺术实践新范式 未来教育重构 创造力哲学基础等 [6] - AI音乐疗愈论坛聚焦声学技术跨界融合 推动医疗康养心理健康等场景应用 [7] - AI+文旅论坛分析产业发展趋势 探讨智能化个性化高效化转型路径 [8] 参与机构与嘉宾 - 集结上海市文旅局 广电局等文化机构 微软阿里腾讯等科技企业 [9][10] - 伦敦国王学院 清华大学 复旦大学等全球高校参与 [11] - 欧洲科学院 上海人工智能实验室等科研机构加盟 [12] - 华山医院等三甲医院代表出席音乐疗愈论坛 [13] - 亮点嘉宾包括Joanna Zylinska Boris Eldagsen 韩绪 廖昌永等跨界领袖 [14] 展览亮点与企业展品 - 7万平方米展区四馆联动 H3馆呈现AI文娱终端生态 超40家企业百余款产品 [16] - 百度邦彦科技展示AIGC生成 快手生数科技探索多模态应用 [16] - 李未可Halliday等企业将掀起AI/AR眼镜狂潮 中兴联想展出AI PC产品 [16] - 邦彦发布Nuwaai数字人平台 采用"双脑驱动"架构实现情商智商协同 [17] - 首镜科技T100AR眼镜支持空间定位手势识别 10000mAh电池30mm大出瞳设计 [19] - Halliday首发国行版隐形显示眼镜 重量35g续航12小时亮度1300nits [21] - 联想推出ThinkBook卷轴屏电脑 屏幕可从14英寸扩展至16.7英寸 [25] 大会成果与刊物 - 将成立AI国际创意联盟 发布"AI+文旅"中国方案2025案例 [14] - 推出首份刊物《WAIC UP!》 定位为AI时代进化指南 探究技术跃迁与未来文明 [27][29]

大会基本信息 - 2025世界人工智能大会(WAIC)将于7月26日至28日在上海世博中心举办论坛 展览将持续至7月29日在上海世博展览馆举行 [3] - 展览面积首次突破7万平方米 采用四馆联展模式 H2行业应用馆重点展示AI赋能各行业现状与未来蓝图 [20] - 共有20余家企业携30多项金融相关产品参展 覆盖从底层基础设施到应用产品的全链路创新场景 [20] 论坛核心架构 - AI+金融板块设置9场重点论坛 围绕金融创新和投资生态两大主线展开 [4] - 金融创新论坛聚焦人工智能与金融业务全链路场景创新 邀请全球顶尖银行家、经济学家、院士及企业创始人参与 [5] - 投资生态论坛聚焦AI应用发展与投融资趋势 汇聚全球顶尖投资人、学者和国际组织高管 [12] 金融创新重点论坛 - AI金融+经济学重构与行长级对话机制论坛将于7月27日举行 打造中国首个行长级别人工智能金融高端对话平台 发布SAIFS三项FinAI核心科研成果 [7] - 华泰证券科技金融创新论坛聚焦AI Agent和自动驾驶等大模型在重点产业的应用落地前景 [8] - 中国太保举办AI+引擎论坛 全方位展示通用大模型在客户体验、业务赋能和风险减量等领域的落地成果 [9] - 数智驱动论坛探讨人工智能链接万物、融入场景的金融服务新范式 助力金融强国建设 [10] - 智能财务论坛聚焦可信人工智能驱动财务数智化转型 研讨智能财务自主知识产权体系构建与人才培养 [11] 投资生态重点论坛 - 中金公司投融资发展论坛探讨AI应用发展与投融资机遇 分享国际化合作与资本化趋势 [14] - 启明创投创业与投资论坛覆盖大模型、多模态模型、AI硬件、具身智能等前沿话题 助力把握智能时代增长机遇 [14] - 芯鑫租赁产业投融资生态论坛以"股债协同"为金融纽带 聚焦半导体与AI产业链的产融结合 [15] 参展机构阵容 - 金融机构包括中国农业银行、交通银行、中信银行、中金公司、华泰证券、启明创投、中国太保、中国银联等 [16] - 科技企业包括阿里巴巴、华为、腾讯、沐曦集成电路、商汤科技、智谱AI等 [16] - 学术机构涵盖哈佛大学商学院、麻省理工、清华大学、中国科学技术大学、复旦大学等全球知名高校 [16] - 研究机构包括上海人工智能金融学院、北京中关村学院、上海人工智能实验室等 [17] 关键技术产品展示 - 华东师范大学SAIFS发布"Silicon Fin：SAIFS金融智能未来引擎" 集成SmithRM金融推理大模型与四位AI金融智能体 覆盖金融分析、风控合规等四大领域 [22] - 中电金信推出"行业数字底座'源启'3.0" 集成云原生管理、企业级软件工厂工具链和全链条数据工程平台 [23] - 深圳希施玛展示基于CSMAR金融垂直大模型的上市公司风险智能监测系统和IPO问询答复辅助系统 [23] - 谙流科技展示基于Apache Pulsar的金融级消息平台 支持低延迟、高吞吐和"两地三中心"高可靠架构 [23] - 况客科技推出基金投顾AI Agent 融合大语言模型技术与基金数据库 实现智能识别用户需求和全流程投研功能 [24] - 蚂蚁集团推出国内首款数据全链路密态化保障解决方案 包括密算一体机和密算笔记本 [24] 大会延伸内容 - 大会推出首份刊物《WAIC UP!》 定位为"AI时代进化指南" 旨在探究技术跃迁和未来文明的无限可能 [28][29][31]

港股科技指数表现 - 7月11日港股科技指数上涨1%，恒生港股通中国科技指数走强 [1] - 港股科技30ETF（513160）涨超1%，成交额超1.2亿元，换手率超9% [1] - 成分股中商汤-W涨4%，中旭未来、阿里巴巴-W、中国软件国际、华虹半导体等涨幅居前 [1] 资金流向与ETF动态 - 港股科技30ETF（513160）近5日有3日获资金净流入，累计"吸金"超1.4亿元 [2] - 该ETF紧密跟踪恒生港股通中国科技指数，覆盖可经港股通买卖的香港上市内地科技公司 [2] 港股融资市场趋势 - 今年以来港股股权融资规模达2879.82亿港元，同比大增350.56% [2] - 上半年港股完成42宗IPO，集资额超1070亿港元，较去年全年多约22%，暂列全球第一 [2] - "科技+消费"双轮驱动特征明显，科技板块聚焦人工智能、新能源、机器人及高端制造 [2] 行业观点与科技周期 - 港股科技板块处于AI创新浪潮之巅，未来3-4年或为AI技术革命应用落地和集中变现阶段 [3] - 历史经验显示技术革命对应阶段纳斯达克指数收益率显著高于其他阶段，类似规律或适用于港股科技板块 [3] - 港股科技板块涵盖互联网、消费电子、半导体、软件等AI主要参与者，显著受益于AI发展机遇 [3]

人工智能技术演进 - 人工智能从1.0时代（计算机视觉技术为主）向2.0时代（多模态交互技术为主）转型 [1] - 公司在大模型技术兴起后推动多模态交互创新，整合视频、图像、语音等多种模态实现实时互动 [1] - 技术应用理念为"所见即所得"，改变传统文字指令识别模式 [1] 多模态交互技术应用 - 在教育领域开发"所见即所得"交互设备，实时感知手写解题过程并识别错误，支持指读绘本转化为互动故事 [2] - 已与10所左右学校合作打造智能校园助手，处理课程安排、成绩查询等功能 [2] - 在仓库租赁场景中，算法分析行业数据辅助BD销售并生成租约管理方案 [2] - 与知名运营商合作打造高效智能客服，在智能家居领域提供家庭互动功能 [2] 技术展示案例 - 现场展示通过绘制"太乙真人"卡通形象唤起语音并实现实时互动的场景 [1] - 多模态大模型优势在于通过视觉等多维度信息提升人机交互流畅度 [2]

政策导向与数字政府建设 - 国务院印发《关于健全"高效办成一件事"重点事项常态化推进机制的意见》，强调集约高效、整体规划，避免低效闲置，并推动人工智能大模型在政务服务领域应用 [1] - 2022年国务院提出数字政府建设两阶段目标，计划到2035年建成"整体协同、敏捷高效、智能精准"的数字政府 [1] - 政策推动重点事项常态化实施，优化业务流程，统筹线上系统建设，加大政务数据共享，探索"人工智能+政务服务" [1] 电子政务发展现状 - 中国电子政务发展指数（EGDI）从2022年0.8119分提升至2024年0.8718分，全球排名从第43位升至第35位 [2] - 2024年政务云整体市场规模达939.4亿元人民币，同比增长18.4%，其中政务专属云市场规模663.3亿元（+19.0%），政务公有云172.4亿元（+12.2%），云运营服务103.6亿元（+26.1%） [2] - 政务云IaaS层算力需求因大模型显著提升，PaaS层因政务大模型与数据发展实现高增长，云运营服务成为厂商重点布局方向 [3] 行业前景与机会 - 政务信息化市场空间广阔，涵盖招采、财政、税务、司法等垂直领域，AI赋能提效降本潜力大 [3] - 政务信息化体系自上而下推动，AI+政务有望在全年AI浪潮中快速落地 [3] 相关公司布局 - 中国电信（00728）以"量子+AI"双引擎布局政务安全，推动AI深度融入政务服务全链条 [4] - 商汤（00020）在数字政务中应用AI技术于智慧城市、公共管理，部署AI客服机器人、智能证件核验系统 [4] - 中国软件国际（00354）为政府提供AI+政务全链条服务，通过AI、大数据和云计算实现智能化转型 [4] - 腾讯控股（00700）依托微信/QQ流量入口和腾讯云算力，打造从民生服务到城市治理的数字化解决方案 [5]

公司战略与组织架构 - 商汤管理层在六月底股东大会上进行调整 并重申"1+X"战略 该战略被CEO徐立称为"二次联合创业"[1] - "1"代表核心业务 包括AI云平台、大装置与基础模型集成以及通用视觉模型应用 "X"代表生态企业矩阵 涵盖智能汽车、家庭机器人、医疗及零售等业务板块[1] - 公司战略与阿里"1+6+N"架构存在本质差异 "1"具体指向核心业务而非抽象控股功能[2] 市场竞争地位 - 在传统云计算市场（IaaS/PaaS/SaaS）中 商汤与火山引擎均未进入前六名[4][5] - 根据IDC报告 火山引擎以46.4%份额位居2024年中国公有云大模型调用量第一 商汤在GenAI IaaS 2024上半年市场份额位列TOP3[7] - 在IDC首次发布的2024全年AI IaaS市场份额中 阿里云占23% 华为云10% 火山引擎9% 商汤以7%份额与腾讯云、百度云并列[9] - 商汤在沙利文2024年GenAI技术栈市场综合竞争力排名全球TOP2、国内TOP1 仅次于亚马逊云[7][22] 行业统计维度演变 - 大模型时代前市场采用IaaS/PaaS/SaaS统计维度 大模型时代后新增公有云大模型调用量（Tokens单位）和GenAI IaaS维度[7][13] - 2025年行业转向AI IaaS标准化统计 该维度包含生成式AI与Other AI IaaS[13][14] - 中国移动提出云智算体系架构 将传统三层结构升级为AI IaaS、AI PaaS、MaaS、AI SaaS四层[15] - 商汤在GenAI IaaS优势维度可能被新兴AI IaaS标准替代 当前在AI IaaS领域排名第八[17] 技术积累与发展路径 - 商汤2022年基于SenseCore大装置推出AI云服务 提供计算基础设施(IaaS)、深度学习平台(PaaS)及模型推理服务(MaaS)[5][20] - 公司2022年财报显示AIaaS收入增长 但2023-2024年不再重点强调该叙事[20] - 相比火山引擎 商汤缺乏"网感"即拉通内外共识的能力 但在关键技术积累方面具有优势[3][19][22] - 公司曾强调AI行业标准化重要性 但在大模型概念爆发时未能及时跟进[18][19]

评选结果与荣誉 - 公司入选2024—2025福布斯中国可持续创新发展企业榜单，成为人工智能领域唯一入选企业 [1] - 评选以"双碳"及"形成新质生产力"目标为指引，聚焦工业企业在复杂经济环境与严苛生态保护要求下的应对策略 [1] - 评选体系以"可持续发展管理体系、转型技术创新、可持续发展实践、长期经济增长"四大维度为核心标准，从数千家企业中遴选出40家主榜单企业与8家子榜单企业 [1] - 公司首次参与子榜单评选，也是唯一入选的人工智能领域企业 [1] 可持续发展实践 - 公司在环境保护、社会价值、企业管治等方面有卓越实践 [1] - 上海临港AIDC通过优化数据中心制冷控制策略，持续改进能效，成功将年均PUE控制在1.285以内，实现了超越行业平均水平的能效表现 [1] - 公司将环境责任、社会价值与治理效能视为与技术创新同等重要的战略维度，将ESG理念深度融入企业基因 [2] - 2024年发布首份气候信息披露报告，并持续关注"2025年计划实现碳达峰，2030年力争实现运营碳中和，2050年实现净零排放"战略 [2] - 积极布局"算电一体化协同"，推动实现电力降本和清洁能源覆盖率提升的绿色目标，促进能源结构的转型升级 [2] 行业贡献与标准制定 - 2024年担任多项AI领域标准组织的重要职位 [2] - 积极参与国际标准组织（ISO）、国际电气电子工程师学会（IEEE）、国际电工委员会生物数字融合系统评估组，致力于推动国际标准的制定与完善 [2] 未来展望 - 公司将坚守技术创新与社会责任的初心，致力于让人工智能成为引领创新、影响深远的技术 [2] - 深度赋能各行业智能化转型，携手合作伙伴推动全产业链绿色升级 [2] - 为产业高质量发展和人类社会福祉贡献智慧与力量 [2]

政策创新与制度建设 - 《上海市促进人工智能产业发展条例》设立"激发创新活力"条款，为探索阶段的新业态提供制度试错空间 [1][3] - 条例设立轻微违法行为免罚清单，解决科研人员边界不明确问题 [3] - 上海相继出台《推动人工智能大模型创新发展若干措施》等配套政策，2023年国务院要求建立AI伦理道德和治理框架 [3] 企业治理实践 - 商汤科技发布SenseTrust治理平台，数据有毒检测率超95%，偏见识别和对抗样本检出率达98% [7] - MiniMax采用线性注意力机制混合MoE架构降低幻觉率，研发安全审核模型进行内容过滤 [8] - 腾讯、蚂蚁集团成立AI伦理委员会，百度构建可信AI技术体系参与全球规则对话 [1][8] 技术治理进展 - 截至2025年6月上海完成82款大模型备案和95款生成式AI应用登记 [5] - 微软亚洲研究院开发"价值观罗盘"，将人类伦理转化为机器参数 [9] - 行业提出"AI治理AI"模式，利用技术能力赋能治理工具研发 [9] 人才培养机制 - 上海交通大学开设"人工智能治理与法律"微专业 [10] - 复旦大学联合多校建设"AI+X"微专业项目，培养跨学科人才 [10] - AI企业同时具备技术和社会科学背景的治理人才占比不足 [9] 行业认知与挑战 - 人工智能治理适用"木桶原理"，需政策、技术、伦理三位一体 [1][10] - 现有治理手段对多模态模型和AGI存在适配性不足风险 [9] - 价值观对齐和算法公平性等领域缺乏复合型人才 [9]

核心观点 - 提出HarmoniCa框架解决扩散模型推理速度慢、成本高的问题，实现高性能无损加速 [1] - 通过训练-推理协同优化，突破DiT架构部署端速度瓶颈 [1] - 在PIXART、DiT等多个模型上实现更快推理、更高质量、更低训练门槛 [30] 技术方案 现有问题 - Diffusion Transformer（DiT）推理阶段存在重复计算多、耗时严重问题，如PIXART-α生成2048×2048图像需14秒 [7] - 现有特征缓存方法存在训练-推理脱节问题：前序时间步无感知、训练目标错位 [8] HarmoniCa创新机制 - **Step-Wise Denoising Training (SDT)**：模拟完整推理流程，采用教师-学生结构显式对齐缓存路径误差，抑制误差积累 [10][11][12][13] - **Image Error Proxy Objective (IEPO)**：通过动态代理项λ(t)优化最终图像质量而非中间噪声误差，实现质量与加速率可控权衡 [15][16] 实验结果 性能对比 - **分类条件生成（DiT-XL/2 256×256）**： - 10步推理时HarmoniCa FID 13.35优于LTC 14.59，缓存利用率22.86%高于LTC 19.11% [19] - 20步推理时加速比1.44×，FID 4.88显著优于LTC 5.34 [19] - **文本生成图像（PIXART-α）**： - 256×256分辨率下加速比1.60×，CLIP 31.13优于FORA 31.10 [20] - 1024×1024分辨率下加速比1.63×，FID 23.02优于DPM-Solver++ 25.01 [20] 技术兼容性 - 与4bit量化模型结合时，PIXART-α 256×256推理速度从1.18×提升至1.85×，FID仅增0.12 [24][25] - 相比量化/剪枝方法，HarmoniCa不依赖硬件优化，在20步采样下FID 4.88显著优于PTQ4DiT 71.82 [21][23] 部署优势 - **训练开销**：训练时间比LTC缩短25%，显存占用相近，支持单卡运行 [27] - **推理开销**：新增Router参数仅占0.03%，计算开销低于总FLOPs 0.001%，PIXART-α实测加速1.69× [28] - **通用性**：适配多模型（DiT/PIXART/LFM）和高分辨率（2K），无需专用硬件 [21][30]

产品定位与市场策略 - 咔皮记账定位为「年轻人的个人CFO」和「AI native的个人生活助手」，目标用户为22-30岁的一二线城市年轻人，收入中等且有记账理财需求[7] - 通过AI技术解决传统记账产品操作繁琐的痛点，使记账更轻更快，挖掘出「想记账但未能坚持」的潜在用户群体，半年内新增用户超百万[5][8][9] - 选择小红书作为冷启动平台，利用其种草文化进行传播，初期用户仅数千人，通过解决核心痛点实现自然增长至百万级[37][38][39] 核心功能与技术创新 - 主打AI记账功能支持文字/语音/多模态敲一敲记账，自动识别分类和关联资产，记账成功率是关键指标[5][19][32] - 创新性提供AI财务分析和消费建议，建立「更专业更便宜的专家系统」，这是与传统记账产品的核心差异[12][18][47] - 引入「生活时间轴」概念，记录消费行为的同时还原生活场景，未来计划向全方位个人助手发展[19][22][48] 产品开发方法论 - 需求挖掘通过内部体验+用户社群反馈双渠道，早期建立大量用户群收集需求，定量定性结合[24][25][26] - 采用「用脚投票」机制验证功能，先上线再通过用户实际使用数据迭代优化[5][26][34] - 区别于传统互联网产品，AI产品设计需更开放以承接大模型的个性化输出结果[27][28] 增长策略与商业化 - 增长核心在于解决用户最痛需求点并打透，如自动记账功能，带动高留存和口碑传播[39][40] - 当前阶段专注产品打磨而非变现，未来可能对高频使用或影响大的功能收费[41][42] - 北极星指标是成为真正的财务Agent，对用户生活产生可量化的积极改变[35][46] 行业竞争与挑战 - 面对大模型能力内化的威胁，通过结合用户个性化数据构建差异化优势[30][31] - 不担心功能交叉竞争，用户对产品有固有定位认知，迁移难度大[29] - 最大挑战是快速变化的AI行业，需紧跟基座大模型和技术革新[49]