AI技术发展趋势与行业影响 - 2025年人工智能技术正以颠覆性态势全面渗透至各产业关键场景，成为驱动企业重构生产效率与商业模式的核心引擎 [2] - 大模型普惠化浪潮带来企业智能化转型从"技术尝鲜"到"深度落地"的关键窗口期，面临算力部署、数据安全与生态协同等挑战 [2] - AI技术正从理论创新向产业价值转化，需探索兼容技术普惠性与生态共生性的新路径 [2] 联想AI战略与解决方案 - 联想推出业内首个预装DeepSeek大模型的AI工作站解决方案，以"场景驱动、安全立身、易用为先"为核心理念，提供本地化部署方式 [2] - 联想构建"端边云网智"全栈AI布局：端侧以AIPC为核心，云端覆盖服务器/存储/数据网络，服务端提供行业智能体解决方案 [6] - 联想AI工作站支持7B-70B大模型推理，采用英伟达Ada系列GPU实现2小时快速部署，满足数据安全、投入产出验证等需求 [6] - 联想AI一体机整合完整软件栈与底层方案，提供全国售后网络支持极速更换和远程运维 [10] 英伟达技术进展与合作 - 英伟达下一代Blackwell GPU支持显卡切割、DP2.1接口（单口8K）、96GB显存及YUV422编解码 [8] - 推出DGX Spark服务于桌面端推理应用，专为企业个人用户本地部署设计 [8] - 与联想合作中，英伟达专业卡兼顾DeepSeek推理的显存需求与性能/功耗/散热等综合因素 [8] 生态合作与投资逻辑 - 联想为生态伙伴提供三种合作模式：算力底座搭载、联合品牌营销、核心销售体系整合 [6] - AI普惠化时代四大核心生产资料为"硅基-代码-数据-智能体"，投资机会聚焦AI提升个体效率的场景 [12] - 联想创投重点关注AI原生项目，愿为基于联想工作站开发垂直领域智能体的团队提供天使投资 [12] 未来发展规划 - 联想将联合生态伙伴构建"算力-模型-场景"全链条协同体系，推动智能体规模化落地 [14] - 计划与英伟达深化算力协同推出Blackwell架构方案，通过"星辰计划"引入500家生态企业 [14] - 升级"擎天"引擎至4.0实现跨模型编排与知识库自动化生成 [14] - 推动大中小企业融通构建"双向赋能"新生态，使AI成为产业升级核心动能 [16]

国内AI产业发展机遇 - 在全球贸易摩擦背景下，国内科技自主可控迎来历史性发展机遇，AI技术成为打破技术封锁的关键突破口[1] - 国内AI产业基础设施和技术实力已逐渐比肩海外，应用层经验丰富，大模型能力进化将显著拓宽应用场景[1] - DeepSeek通过工程优化实现开源路线重大突破，多模态大模型和智能体工程化进展成为AI应用普及关键突破点[1] - 市场关注点从基础设施转向应用层，更聚焦AI使用价值[1] 企业智能化转型核心 - AI落地核心价值在于实时理解用户需求、深度思考，利用大数据处理能力缩短分析周期并关联业务场景[1] - 建立智能体底座平台是实现上述目标的关键[1] - 大模型价值在于与业务场景结合，需通用化、产业化、垂直化，与行业需求深度融合[2] 赛意信息AI布局 - 公司全面布局AI+应用，在PCB行业整合顶尖制造企业数字化智能工厂经验，打造"AI+PCB制造业解决方案"[2] - 在ERP运营中利用大模型深度学习功能实现订单转入自动化，减少数据录入工作量，并构建决策模型增强智能化[2] - 开启AI+供应链时代，以"低代码+大模型"双引擎为基础，分三步实现供应链智能化升级[2] 赛意信息供应链智能化 - 聚焦订单、计划、采购、物流四大环节推出智能体解决方案，实现全链路透明协同、资源高效调度和风险预警[3] - 构建可扩展、可定制的AI原生供应链大脑，助力解决低效协同、信息闭塞等痛点[2][3] - 以技术重构供应链价值链，帮助企业实现客户体验、成本效率、风险控制三重跃迁[3] 行业发展趋势 - 制造业对AI工具链需求增长，推动制造业软件领域进入AI应用落地黄金期[3] - 公司将持续提供"中国算力+中国模型+中国AI工具链+中国制造AI积木应用"全栈式服务[3] - 供应链智能化水平正成为企业核心竞争力重要标尺[3]

课程内容 - 课程主题为"定制你的智能体"，由未可知人工智能研究院与三节课合作举办，资深讲师Jeffrey授课，吸引众多AI技术学习者参与[1] - 课程涵盖智能体基础概念到实际应用场景，包括基于知识库搭建AI客服智能体、飞书多维表格批量分析运营周报等实操内容[4][7] - 智能体核心价值公式被定义为：智能体=业务知识×对话能力×数据连接，强调三者协同作用[9] 教学特色 - 采用"理论讲解+实战演练+互动答疑"模式，结合案例与步骤分解使复杂知识通俗易懂[11] - 讲师通过三节课会员权益等实际案例，演示如何通过知识库提升智能体服务精准度[4] - 现场学员积极参与互动，针对实际工作问题获得针对性解答[11] 合作意义 - 未可知人工智能研究院与三节课合作旨在推动AI技术在教育领域应用，提升学习者数字化竞争力[13][14] - 双方计划持续深化合作，未来推出覆盖教育、医疗、金融等多行业的AI课程[17][18] - 合作体现研究院在AI教育领域的专业实力与创新精神，目标助力企业及个人数字化转型[20] 技术应用 - 展示飞书多维表格与AI工具结合实现运营数据（流量、转化率、销售）批量分析[7] - 强调数据连接是智能体价值实现的关键环节，需结合业务知识库与对话能力构建完整解决方案[9]

AI Agent发展趋势 - AI Agent正从工具向搭档转变，使用成本呈指数级下降，重塑人机关系 [1] - 计算力演进、强化学习落地、Agent架构普及和多模态技术爆发正在重写AI底层逻辑 [1] - OpenAI CEO Sam Altman明确表示强大智能Agent将快速融入各类工作场景 [1] 2025全球机器学习技术大会概况 - 大会由CSDN和Boolan联合举办，于4月18-19日在上海虹桥西郊庄园丽笙大酒店举行 [5][6][17] - 汇聚超50位重磅嘉宾包括院士、IEEE Fellow、顶会论文作者及一线科技产品技术实战派 [1][5] - 设置十二大专题涵盖大语言模型、多模态大模型、AI智能体、算力基建等前沿领域 [2][14] 大会核心议程内容 - 主会场首日安排联邦大小模型协同学习、扩散策略、智能体架构演进等主题演讲 [5][6] - 设置四大分会场分别聚焦大语言模型技术演进、多模态大模型、DeepSeek技术解析和AI基础设施 [10][11][12] - 第二天专题涵盖具身智能、大模型应用开发、GenAI产品创新、AMD ROCm开发者技术等 [14][17][18] 行业实践与应用案例 - 企业代表将分享小红书推荐系统、得物部署优化、京东库存清理、WPS智能办公等落地实践 [11][12][23] - 技术厂商展示阿里巴巴通义星尘模型、腾讯混元3D生成大模型、百川智能端到端多模态实践 [10][11] - 金融领域大模型应用技术瓶颈与突破、eBay广告智能体落地等行业解决方案将深度解析 [23] 技术突破与研究进展 - 学术机构呈现深度思考模型复现、基于强化反馈的大模型自我提升、大模型思维能力研究 [10] - 多模态技术涵盖视频生成基础模型、数字人生成模型、2D/3D数字人技术创新应用 [11][18] - 开源社区展示OpenSeek创新模式、LLaMA Factory多模态LLM高效微调、ROCm开源生态 [12][24] 基础设施与算力优化 - AMD专家团队解析ROCm AI及开发者战略、大模型应用实战、推理优化技术 [23][24] - 摩尔线程分享全功能GPU大规模语言模型分布式训练性能优化方案 [24] - 聚焦算力基建与性能优化专题，探讨从CPU到NPU的编程范式转型 [18]

文章核心观点 - 行业处于腾讯音乐和网易云音乐七三分主导局面，市场渴望变化，咪咕音乐依托版权优势形成“音乐 + 智媒”模式，重点推广 AI 视频彩铃，虽面临挑战但前景可期，同时在 AI 大模型和创作者生态方面有布局和规划 [4][5] AI 音乐发展现状与前景 - AI 音乐目前处于“好玩”状态，艺术与技术融合待深入，达到“人人都是创作者”时代需创作的歌曲动听 [2][19] - 音乐让人满意难，因其是抽象艺术，需打动情绪，公司因此在视频上投入更多 [3][25] - AI 音乐创作歌曲存在同质化问题，但模型会随用户使用提升，且新模型可能带来变革 [24] 咪咕音乐业务模式与优势 - 前身是中国移动无线音乐基地，依托彩铃业务积累版权资源，形成庞大曲库，彩铃是差异化竞争力之一 [5] - 形成“音乐 + 智媒”模式，聚焦彩铃业务、AI 工具和线下演艺，截至 2025 年 1 月有全场景用户 1.63 亿等 [5] - 去年将视频彩铃变为媒体性业务，一年实现 8000 万月活用户，触达 8 亿人 [6] AI 视频彩铃业务情况 - 今年重点战略业务是推广 AI 视频彩铃，主打 15 秒微短视频，时长是 AIGC 成本使用平衡最佳时长 [7] - 春节一个月激发 1300 万人使用 AI 智创彩媒创作，用户热情高 [8] - 调研显示微信不会替代通话，在陌生人沟通和熟人沟通重要事情场景中电话是刚需，AI 视频彩铃有价值 [9][26] - 个体商户、小微商家和有宣传需求个人可能为视频彩铃付费，“视宣号”已覆盖 20 多个行业，吸引 150 万家商户，计划今年扩展超 280 万家 [9][10] - 后续更多提升 15 秒内表达能力，接电话后视频可连起来播放，增加信息量和表现力，未来有商业化潜力 [27][29] - 希望成为主要增长业务，目前需打磨产品，让用户易创造内容，采用自研加开源合作方式 [33][34] 智能体与 AI 大模型布局 - 认为今年是智能体元年，智能体核心解决高效链接问题，具有多模态特点，可成为贴身秘书 [11][12] - 公司智能体目前聚焦音乐场景，未来会扩展应用场景，先做好音乐产品 [14] - 认为 DeepSeek 推理模型与多模态模型相辅相成，在内容领域可搭配使用 [15] - 今年音乐方面重点推动智能体，研发 AIGC 独特能力，接入 DeepSeek 和中国移动九天系列模型 [16] - 与第三方模型厂商合作，看重其垂类模型引领能力 [18] 创作者生态激励 - 正在研究 AIGC 创作分账体系，将拿出 5% - 10% 收入激励优秀 AI 创作者，近期公布方案 [22]

文章核心观点 - 智能体不仅是人工智能领域的核心概念 更可能是构成宇宙的基本单元 这一观点可能引发21世纪科学范式的重大变革 [1] - 通过为智能体建立统一功能结构 论证了"宇宙是不断演化的智能体 万物皆可视为智能体的不同表现形式" [2] - 智能体理论框架能够统一解释物质世界和智能现象 为基础科学带来五个重要理论突破 [2][3] 智能体理论框架的科学价值 - 为智能体建立统一形式化描述 有望打通物理系统与智能系统之间的界限 形成统一理论框架 [2] - 将观察者理解为不同智能水平的智能体 能更清晰理解经典力学 相对论和量子力学之间差异的根本原因 [2] - 用统一视角重新诠释客观与主观矛盾 确定性与不确定性关系 时空结构涌现等基础科学难题 [3] - 推演生命演化方向与动力 为探寻智能和意识本质奠定基础 [3] - 相较于弦理论和圈量子引力理论 更容易融合信息 物质和精神三者 构建更完整宇宙理论框架 [3] 宇宙基本构成单元的研究历程 - 20世纪物理学发展从原子核式结构模型(1911年) 质子发现(1919年) 中子发现(1932年) 逐步深入微观结构 [4] - 1964年夸克模型提出 发现六种夸克 促成标准模型建立 但无法解释引力量子化现象 [4] - 弦理论将基本粒子描述为一维弦振动模式 圈量子引力认为时空由离散量子单元构成 但各自面临挑战 [5] - 惠勒"It from Bit"理论主张信息是宇宙基础 意识宇宙理论认为意识是宇宙基本属性 波姆"隐含秩序"理论统一物质与意识 [5] 智能体的定义与发展 - 1948年维纳《控制论》首次系统提出智能系统通过反馈机制调节行为 [7] - 冯·诺依曼提出"自复制自动机理论" 模糊生命与计算界限 [7] - 1956年西蒙和纽厄尔开发"逻辑理论家" 证明机器推理可行性 [7] - 20世纪80年代布鲁克斯"包容架构"强调智能体直接与环境互动 [7] - 1995年罗素和诺维格在《人工智能:一种现代方法》中给出系统性定义 [7] - 富兰克林和格雷瑟明确智能体自主性 反应性和主动性三大特性 [7] - 2025年智能体技术成为全球科技产业焦点 微软 谷歌 英伟达与Meta等科技巨头将智能体作为战略核心 [8] 标准智能体模型构建 - 研究团队借鉴冯·诺依曼架构 提出更普适的"标准智能体模型" [10] - 任何系统都能被看作智能体 拥有五种基本功能:输入 输出 存储 创造信息 以及控制能力 [11] - 智能所有具体表现均被归纳为信息处理过程及其结果 [11] - 2018年利用模型测量谷歌 苹果Siri 微软Bing等系统智能水平 当时最强谷歌搜索引擎智能水平仅为6岁儿童一半 [12] - 2024年GPT-4和Claude等系统智能水平已超越12岁少年 [12] - 智能体有两个极端状态:绝对零智能体(α点)和全知全能智能体(Ω点) [12] - 智能体受阿尔法引力和欧米伽引力两种相反驱动力作用 [12] 智能宇宙演化模型 - 智能体进化为全知全能智能时必然扩展到整个宇宙 [13] - 宇宙由智能体作为基本单元构成 在阿尔法引力和欧米伽引力共同作用下不断演化 [13] - 三个相互关联理论模型统一命名为欧米伽理论 [14] 对基础科学问题的解答 - 智能本质是智能体在两种引力作用下利用五种基本功能向α点或Ω点演化的能力 [17] - 意识是智能体对其信息处理功能的调控能力 分为自我意识 他者意识 混合意识和无意识四种类型 [17] - 宇宙一切系统都可用智能体描述 从物理系统到生命体再到人造系统 [18] - 物理系统如夸克 原子 分子 恒星 银河系等属于绝对零智能体 不具备信息处理能力 [19] - 三大物理理论差异根源在于观察者智能水平不同设置 [20][22] - 通过"实验宇宙1"思想实验证明观察者智能设定是理论差异根源 [23] - 主客观 不确定性 时空等概念本质取决于宇宙智能演化不同阶段 [26][27] - 时间本质是智能体对外界变化的选择性感知和结构化概念 [27] - 空间是智能体在主观认知中构建的各智能体间相对位置和运动关系 [27] 理论比较优势 - 推导出"一切源自智能体"(It from agent)命题 智能体才是宇宙最基本单元 [29] - 基于智能体模型推导出"智能场"概念:绝对零智能体对应基态 有限智能体是激发态 全知全能智能体是全激发态 [30] - 相比弦理论 智能体最小尺度趋近于"无" 最大尺度等同于宇宙 不需要假设额外维度 [31] - 相比圈量子理论 时空并非宇宙固有客观存在 而是主观世界产物 [31] 未来研究方向 - 完善理论框架数学基础 特别是智能体演化动力学形式化描述 [33] - 设计可验证物理实验测试理论预测关键现象 [33] - 挖掘理论在强化学习 大语言模型 人工通用智能和量子计算等领域的应用价值 [33]

公司背景与产品转型 - MainFunc由前百度高管景鲲与前小度CTO朱凯华联合创立，总部位于加州帕洛阿尔托和新加坡，景鲲曾任百度T11级技术高管并主导小度业务[32][33] - 公司2024年6月成立时推出AI搜索产品Genspark，种子轮融资6000万美元（约4.35亿人民币），投后估值18亿人民币[8][32] - 2025年3月完成A轮融资1亿美元（约7.27亿人民币），估值达5.3亿美元（约38.52亿人民币），同时战略转向智能体领域[36][37] 产品技术特性 - Genspark超级智能体为通用AI智能体，支持自主规划、调用工具完成日常任务，如视频生成、PPT制作、3D建模等[11][13][15] - 技术架构整合9个不同规模LLM、80+工具及10多个高级数据集，支持自动选择最优AI模型（含DeepSeek V3/R1）[27][29][30] - 相较同类产品优势包括实时交互、低错误率及用户中途调整功能，演示案例显示2分钟可生成HTML游戏[12][21][22] 市场反响与竞争定位 - 产品在GAIA基准测试中超越Manus和OpenAI Deep Research，海外用户评价其为"新的最佳Agent"[4][6] - 行业趋势显示AI搜索竞争白热化，流量集中于头部企业，智能体成为新赛道选择[43][44][45] - 公司快速从AI搜索转向智能体，反映初创企业灵活性及产业方向变化[35][42][46] 产品功能演示 - 支持零门槛生成Ins风格烹饪视频，用户仅需输入指令即可自动完成视频编辑[2][3] - 可将5小时YouTube视频浓缩为10页PPT，或根据数学公式创建交互式3D模型网站[13] - 官网展示11个应用场景Demo，涵盖电话订餐、海报设计、购物等日常及专业需求[15][17]

文章核心观点 光大银行积极部署科技金融工作，加大对多领域信贷支持，完善服务方案，同时组建模型师团队推动科技金融业务发展 [2][3][4] 科技金融组织体系部署 - 在总行设立金融科技领导小组，选出16家重点分行覆盖京津冀、粤港澳、长三角等战略区域，选取100家支行做特色机构 [2] 业务数据情况 - 去年科技、绿色贷款增幅均超40%，截至2024年末科技型企业贷款余额3795亿元，比上年末增长42.1%，战略性新兴产业贷款较年初增长45.5%，绿色贷款余额4424亿元，比上年末增长41.0% [2] 2025年对公信贷计划 - 加大对科技、绿色、普惠、制造业、民营、涉农等领域信贷支持，信贷增量占对公信贷增量计划的70%以上 [2] 全生命周期一体化服务方案 - 强化“股”的配置，参与优质科技企业增资扩股和并购业务；做好“贷”的配套，发力线上化产品研发和迭代升级；紧抓“债”的机遇，做好科技型企业债券发行增量投资资金供给；推动“投资 + 托管”合作模式；为科技型企业和员工定制服务 [3] 科技金融业务支撑举措 - 率先组建模型师团队，建立全流程人才培养机制和五级模型师人才体系队伍；2024年投产自研模型管理平台，实现模型全行统一管理和部署；开展四类智能体研发工作，落地多种功能并建设“问数”智能分析工具 [4]

文章核心观点 - 微软CEO萨提亚·纳德拉在访谈中分享对科技行业未来的看法，包括微软在AI时代重新定义竞争力、未来计算架构、量子计算、智能体发展方向等，强调企业传承与进化、选择正确竞争赛道的重要性，还探讨AI对教育的影响 [2][3][4] 回顾初入微软 - 1991年开发者大会上，纳德拉意识到X86架构会赢，尽管Sun Microsystems实力强，但他认为微软能抓住趋势推动技术普及，促使其加入微软 [8][9][10] - 当时微软面试是老派风格，需在黑板或白板解题，纳德拉最后一个面试问题回答糟糕，以为没机会，但最终通过 [12][14][15] 好的组织文化是能帮助传承与进化 - 微软文化是聚集优秀人才打造软件工厂，创造世界所需软件产品，这种思维对创业者有启示，公司应保持活力，营造学习文化 [21][22][23] - 当下处于技术变革前沿，需重新定义“软件工厂”，思考赋予公司未来传承与进化勇气的因素 [26][27] 科技的本质就是不断被颠覆，必须不断“射门” - 2000年代微软错过机会，因沉迷现有成功模式，大公司应避免把自己当成功原因，潮流改变时需重塑自己 [30][31] - 科技行业网络效应残酷，公司必须不断尝试、进攻，没有真正的护城河，要构建新产品、主动发明新事物 [34][35] 始终关注创造双赢的长期合作 - 纳德拉从史蒂夫·鲍尔默和比尔·盖茨身上学到管理公司的方法，鲍尔默支持其投资云计算，不在意外界评价 [37][38][40] - 微软投资服务于战略目标，与初创公司合作重要，关注创造双赢的长期合作关系，如与OpenAI、SAP等的合作 [41][44] 单纯模型已经不足以支撑竞争 - 微软与OpenAI合作基于规模定律和自然语言领域的判断，合作打造底层系统和产品，拥有知识产权 [46][47][51] - 模型正成为云计算中的“商品”，单纯模型不足以支撑竞争，完整的系统架构和成功的产品才是关键 [52][54] 未来AI发展有三个明确的方向 - 未来AI发展方向包括真实世界的AI应用、科学领域的AI模型、系统架构的创新 [56][57][58] - AI时代计算架构处于变革节点，客户端和系统架构方面存在被忽略的机会，AI系统建设还处于早期阶段 [59][60][66] 真正的智能体应该是一个能够执行复杂任务的协作伙伴 - 真正的智能体应能主动推理、适应环境、与现实世界深度交互，是执行复杂任务的协作伙伴，具备自主规划与执行、跨模态能力、个性化适应等特性 [70][71][72] - 未来AI应成为个人生活和工作中的伙伴，改变知识工作方式，需新的UI层，多模态界面是重要方向 [74][75][79] 未来的计算架构将是“经典计算+量子计算” - 微软在量子计算领域研究超20年，目标是打造“实用级量子计算机”，目前处于研究阶段，有早期应用案例，创业公司提前布局有先发优势 [83][84][85] - 微软证明马约拉纳零能态存在，可扩展成量子芯片，量子计算不会取代经典计算，未来计算架构是“经典计算+量子计算”组合 [86][87][90] 保持好奇心和批判性思维，与AI共舞 - AI可能增强或削弱人类自主性，应引导AI增强人类能力，教会孩子与AI协作，培养创造力、批判性思维和独立决策能力 [97][98][100] - AI能降低技术门槛，让人们获得服务，未来社会重要能力可能是保持好奇心和批判性思维，需重新思考教育本质 [103][104][105] 竞争的格局是最重要的 - 创业者要定义公司、选择竞争赛道，竞争的真正挑战是确保在“正确的竞争格局”里，抓住正确机会 [108][109][111] - 应关注参与的竞争是否是真正想要的，投身伟大的科技竞赛是幸运，处于创新时代是珍贵礼物 [113][114]

战略合作与平台发布 - 张江集团与智谱华章于2025年3月14日签署战略合作，联合发布"模力社区-智谱大模型MaaS平台" [2] - 该平台旨在为模力社区企业提供高效、低成本的GLM全栈能力调用，助力智能体应用开发 [4] 模力社区生态 - 模力社区自2024年8月30日开业以来，已集聚近50家大模型上下游生态企业，覆盖具身智能、科学智能、应用智能等领域 [4] - 智谱的落地标志着模力社区产业能级实现跨越式提升，未来将依托其国产大模型基座和AI Agent技术推动生态发展 [4] AutoGLM技术突破 - AutoGLM是全球首个支持执行Action的大模型交互智能体，可无干预自动执行超过50步复杂任务 [6] - 该技术通过原创自进化在线课程强化学习算法框架实现任务泛化，能在从未见过的APP中操作 [6] - AutoGLM整合了GLM大语言模型、多模态理解模型、语音模型等多模态能力 [9] 技术优化与成本优势 - 智谱通过量化、采样及底层算子和推理架构优化，使模型推理速度大幅提升，成本降至1/10 [9] - 模力社区企业可获得低延迟、高性价比的全链路模型服务，支持业务升级 [9] 应用场景与竞争优势 - AutoGLM已接入智能手机、智能车舱、智能家居、智能办公等多元场景 [6] - 智谱模型在语言理解与生成、Agent执行、多模态内容处理等场景对比同类模型具有优势 [9] 资本动态 - 智谱近期获得珠海华发集团5亿元战略投资，此前10天刚宣布杭州国资超10亿元投资 [13] - 公司2024年定位为"开源年"，持续获得资本市场关注 [13]