大会概况 - 大会于10月25日在成都举办，主题为“AI新‘蜀’光”，吸引300余人参会[2] - 活动包含9场主题分享、1场圆桌对话、11场主题闭门会及足球友谊赛、川西自驾等特色活动[3][57][67] - TGO鲲鹏会成立十年，学员规模实现十余倍增长，未来计划吸纳更多年轻力量、教授学者和海外学员[3] AI应用生态与企业转型 - AI在企业中的应用遵循“三阶落地+组织适配”方法论：2023年全员能力渗透，2024年业务深度融合，2025年推进AI原生转型[13][14] - 企业智能化转型策略强调“场景筛选-验证落地-阶段推进”，需符合场景小、频率高、价值大原则，并管控模型安全等风险[17][18] - 真正的智能企业核心在于“产品为王”与“关系倒置”，目标是让产品接管业务流程，解放人力从事更高价值工作[34][35] 智能驾驶发展路径 - 智能驾驶从L4技术探索、NOA规模化落地向RoadAGI未来构想演进，NOA方案已覆盖超百款车型，新车型渗透率超60%[20][21] - L4受区域受限、维护成本高等问题制约，NOA面临极端场景应对难等挑战，RoadAGI目标实现全场景适配免部署[20][21] 金融行业AI实践 - 大模型在金融业已深入营销、客服、报告生成等核心环节，通过RAG技术应对复杂文档解析等挑战，实现高准确率与低延迟[37][38] - 创新模式实现从“被动问答”到“主动沟通”的范式转变，训练出的主动大模型在对话质量上接近人类水平[38] AI硬件创业生态 - AI硬件市场处于“爆发前夜”，活力驱动因素包括AI创富故事、中国供应链优势及巨头未形成垄断[41][42] - 新入场玩家包括成熟制造业、供应链企业、互联网创业老炮等五类，成功需掌握多模态功能性、情感化交互设计等新技能[41][42] 企业AI转型挑战与路径 - 企业AI转型面临模型与业务脱节、人员转型困难、AI平台与业务存在鸿沟、ROI难以衡量四大核心痛点[45][46] - 务实实施路径应以场景为核心，将AI能力划分为AI工具、职业数字人、真人数字映射三个层次循序渐进落地[45][46] AI教育应用冷思考 - AI与教育结合存在信息传递低效率、产品效果黑箱性、行业经营分离性三大认知与实践困境[48][49] - 深层矛盾在于教育目标与数据目标错位，AI难以捕捉教育最核心的长期认知发展过程[49]