服贸会概况与行业趋势 - 2025年中国国际服务贸易交易会（服贸会）于9月10日至14日在北京举办，主题为“数智领航，服贸焕新” [1] - 全球服务贸易正加速向数字化、智能化转型，数字服务和知识密集型服务已成为全球服务贸易增长的核心引擎 [1] - 服贸会是展现全球服务贸易趋势、促进国际服务合作的核心平台 [1] - 人工智能技术已成为各类服务贸易“走出去”的关键支撑 [7] 公司参展产品与技术 - 公司作为国家语言服务出口基地受邀参会，展示了覆盖语言服务、中医药服务、跨境商务服务等领域的AI创新成果 [1] - 核心展品包括任度大模型、传神素问中医大模型、传神小尾巴AI翻译机、全球会客厅等 [3] - 传神素问中医大模型专注于中医传承与辅助诊疗，提供智能问诊、辨证分析、方剂推荐、健康管理等体系化支撑，近日通过中国信通院可信AI中医药大模型评估并获得4+级高评级 [3] - 传神小尾巴AI翻译机支持140种以上语言的实时翻译 [5] - 全球会客厅产品能帮助用户在现场或云端顺畅开展国际会议 [5] 公司技术战略与核心竞争力 - 公司强调其“根原创”技术优势，为产业智能化升级提供可落地的解决方案 [1] - 公司副总裁称具备全栈创新能力的人工智能技术是公司参与全球竞争的核心底气 [6] - 任度大模型实现了从底层算法框架、模型架构到上层应用的全技术栈自主创新，具备实时学习、长期记忆等能力，并通过中国信通院“0开源依赖”认证 [6] - 传神素问中医大模型的突破说明依托“根原创”技术能打造具备竞争力的垂直领域大模型 [6] 公司未来发展规划 - 公司未来将持续加大研发投入，坚定不移走“根原创”人工智能发展道路 [7] - 公司将构建更完善的语言服务体系，助力中国企业和中国服务突破语言壁垒 [7] - 公司将持续拓展传神素问等垂直领域模型的服务贸易场景，推动中医药服务、健康管理服务等特色服务走向全球 [7] - 公司期待与更多合作伙伴携手，以AI创新驱动服务贸易形态升级 [7]

新时代企业家精神与AI行业 - 达沃斯论坛提出"新时代企业家精神"主题 强调AI行业需要在生态体系博弈中平衡"拿来主义"与"自主创新" [1] - 全球科技竞争已从单一技术比拼转向生态体系博弈 对企业提出更高要求 [1] 中国AI行业发展现状 - 截至2024年6月 中国人工智能核心产业规模接近6000亿元 相关企业超过4500家 [2] - 产业链覆盖芯片 算法 数据 平台 应用等上下游关键环节 [2] - 大模型发展面临算力不足问题 高端芯片严重依赖进口 [2] - 部分企业初期依赖国外开源基座开发 虽短期节省成本但长期限制自主创新能力 [2] 根创新理念与实践 - 天使投资人龚虹嘉提出中国AI公司应坚持"根创新" 实现底层技术自主可控 [3] - 传神语联坚持"根原创"技术理念20年 自主研发zANN算法框架和moH混合熵模型架构 [4] - 公司构建完整原创AI技术栈 从底层算法到应用层实现全链条创新 [4] - 自主研发技术降低对大算力依赖 产品效果进入行业第一阵营 [4][5] 主权大模型与文化价值 - 传神语联提出"构建主权大模型"理念 基于中国文化价值观数据进行训练 [7] - 自主研发架构使大模型具备实时学习与长期记忆能力 突破国外框架限制 [4][7] - 技术突破不仅关乎科技安全 更涉及数字时代的文化主权 [7] - 大模型可同时服务全球化场景和传播中国文化 破解多元文化价值对齐难题 [7] 产品与应用领域 - 传神语联已推出任度"双脑"大模型一体机 中医大模型 农业大模型等多款产品 [4] - 技术应用于语言服务 大健康 教育 农业 AI For Science 航空航天 金融等多个行业 [4]

大模型产业落地趋势 - 大模型正从技术研发加速转向产业应用深水区，聚焦技术与场景融合的探索者成为行业先锋[1] - 行业呈现三大特征：开源算力突破者、垂直领域深耕者、生态协同构建者共同推动落地[1] - 当前阶段类似1920年电气时代，基础技术已具备但应用创新空间巨大[2][12] 智能语言服务行业变革 - 行业从单纯语言转换升级为知识理解与应用的综合服务体系[2][3] - 2024年传神语联智能语言服务收入增长10%但订单量增长30%，呈现量增价减趋势[5] - 机器翻译普及导致人工翻译单价下降，形成"订单增长但盈利滞涨"的行业悖论[5][6] - 行业竞争焦点转向底层技术赋能，传神语联战略调整为提供技术工具而非终端服务[6] 数据价值与模型架构创新 - 行业从追求"大数据"转向重视数据质量，知识密度决定模型价值[7][9] - 数据/参数/算法需动态平衡，算法突破比规模扩张更能提升模型性能[7] - "数推分离"架构实现模型轻量化与实时学习，降低计算成本同时提升适应性[8] - 法律行业案例显示，2万条翻译规则时出现效果递减的边际效应[8] 大模型技术发展路径 - 参数规模非核心指标，解决客户实际问题能力才是关键价值[9][10] - "根原创"概念强调底层技术自主权对创新方向的决定性作用[11] - 行业将衍生大量专用模型，底层架构决定智能边界[11] - ToB市场AI服务不可能免费，商业模式需保障技术持续运转[12] 企业出海与知识迁移 - AI出海核心挑战是知识迁移而非语言转换，需解决业务场景理解问题[6] - 非英语市场数据训练深度不足制约大模型应用效果[7] - 企业特色数据是出海关键，但高质量数据稀缺制约模型优势发挥[7]