申明：虽然六月开的会，但好饭不怕晚，这份AI热气现在端上桌，正好给大家加个餐！

先上图，有图为证！

 2025 杭州GAITC不久前在杭州收官。主题是“交叉、融合、相生、共赢”，参会的代表有小一千人。要说今年和往年最大的区别？

那就是AI大模型不再只是科技展上的炫技表演，而是真正扎进了各行各业的土壤里，开始干实事了。

从物流到金融，从教育到低空经济，从医疗到制造再到电力和石油勘探，几乎所有垂直领域都在靠大模型啃硬骨头、解决业务真问题。作为全程参与的学习者，我也总结了五点感受，跟大家唠一唠。(我有好好学习！)

一、AI大模型，正在行业深处“扎根”

今年最吸引人的，不再是那些听起来很未来、用起来很遥远的概念产品，而是真正能解决问题的行业大模型。

比如在“未来科技城行业应用领域垂直大模型发布仪式”环节，就有一批扎根具体行业的大模型集中亮相：

• 菜鸟物流大模型，由菜鸟供应链研发，瞄准物流全链路的效率提升；

• 金融多模态大模型，来自同花顺，主打金融信息处理与服务的智能化；

• 移动爱家大模型，由中移信息打造，专注智慧家庭场景；

• 快手「可灵AI」，面向内容创作和交互的新形态探索。

它们既不是来秀肌肉的，也不是空泛的“全能模型”，而是真正带着行业问题意识来的——大模型的产业化，已经从“纸上蓝图”走向了“车间流水线”。

二、全链路开发：只懂算法，已经不够用了

这次会议让我有个非常强烈的感受：想真正玩转AI落地，必须掌握全链路能力。

什么叫全链路？就是从数据准备、模型选型、算力配置，再到部署上线和持续优化，一个都不能少。

模型选型是头一关，不是模型越大越好，关键是匹配任务。“别盲目追千亿参数，合适的最好”，现场有专家这么调侃。

算力与基础设施是基座。很多厂商都在发力全栈AI解决方案，国产算力正在体系化地崛起。

数据处理和特征工程依然关键——噪声去除、数据还原、多模态特征提取，每一步都直接影响最终效果。

最后是模型优化与MLOps。用一句话说：“模型上线只是结婚，婚后的日子（运维和调优）才是真正的挑战。”

三、别总想着自研大模型，你应该专注做“炒菜的人”

这次我收获最大的一点认知是：真的不必执着于自研大模型。

大模型就像是这个时代的“电”，我们不需要每家都自建发电厂，而是要思考怎么用电来做出更好的菜。

更实际的是“人工智能知识产权证券化融资支持行动”的启动——预计未来三年围绕AI发行5支知识产权证券化产品，帮超过60家企业融资5亿元以上。这相当于给创新企业“送弹药”，让大家更专注业务、而非重资产投入。

所以，别再纠结“是不是自己的模型”，多想想“有没有解决真问题”。

四、从VLM 到 VLA：AI不仅要“懂”，更要“做”

今年另一个明显的趋势，是视觉语言模型（VLM）正在向视觉-语言-动作模型（VLA）演进。也就是说，AI正逐渐从“感知和理解”走向“决策与执行”。它不再只是“大脑”，还在长出“小脑”。

为什么非得这样？因为纯VLM（比如GPT-4V）再能说会道，输出的也只是文字和代码，不能直接改变物理世界。而VLA实现了“感知-思考-行动”的闭环，是走向具身智能（Embodied AI）的关键。（上一张机器人的照片）

落地场景也变得更“硬核”：

• 工业机器人能听懂“把这个红色零件装到蓝色模块左上角”，然后自己定位、抓取、装配；

• 家庭服务机器人能理解“房间太乱了，收拾一下”，然后识别物品、归类放好；

• 无人巡检系统不仅发现故障，还能紧急断电或者清除障碍。

对开发者来说，技术栈的门槛也提高了——得懂强化学习、运动控制、机器人操作系统（ROS），甚至仿真环境构建。

但这反而是机会：谁能先把AI从“云端天才”变成“现场工兵”，谁就能挖出真正的护城河。

五、未来的AI：更垂直、更实用、更高效

最后做个小结。AI正在明显走向更垂直、更实用、更高效。

对开发者和企业来说，真正的机会不在“训练一个更大更牛的通用模型”，而在于这三件事：

• 吃透垂直行业的需求；

• 基于现有大模型做应用创新；

• 实实在在解决业务问题。

另外，AI应用的开发范式也在变。如阿里云在某一实战营中提到的：当前AI原生应用要解决三大核心问题——模式选择、架构设计和上下文管理。

说到底，AI 不再是飘在天上的概念，而是长在地里的庄稼。它或许还没法完全避免“幻觉”，偶尔也答非所问，但没关系——它在学习，我们在进步。

会议六月开，九月才整理出来，确实有点“延迟加载”，但好内容不过期，趋势不等人。（最后上一张杭州西湖雷峰塔风景图压轴，证明来过！）

希望大家看清方向、找准姿势，不必重新发明电力，但要努力成为最好的“用电人”。

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