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2025-08-15 0
文 | 融中财经
2025年,一场由技术聚变催生的生产力革命正以前所未有的烈度重构中国经济版图。AI撕裂数据与实体的边界,量子计算探索物理规则的边缘,绿色科技重塑增长的伦理、低空经济、机器人、大模型打开科技跃迁的大门一2025年的中国,新质生产力已非单纯的技术选代,而是智能文明与产业基因的共振裂变。在这个大背景下,中国企业需要以智慧为坐标,穿透技术、组织与商业模式的“三重结界”,在数字与实体的纠缠中锻造新物种。
25日下午,以“智能数算,从芯片到云端构建AI坚实底层架构”为题,大会进入了“AI基础创新”专场讨论环节。
会上,光鉴科技联合创始人&首席科学家吕方璐、中科闻歌董事会秘书马力、海致科技CEO孙君博、墨芯人工智能董事会秘书王率宇、魔形智能科技创始人&CEO徐凌杰、图灵量子COO杨林、云天励飞副总裁郑文先参与了“AI基础创新”讨论,九维数智创始人&CEO沈方艺为论坛主持。
以下内容由融中财经整理:
沈方艺:今天的论坛可谓阵容强大,覆盖芯片、模型算法到应用全栈。本次论坛主题聚焦两个关键词,算力与AI应用。我们先从算力切入,众所周知,构建完整高性能基础架构必须统筹计算、存储、网络,并融合软硬件。接下来请魔形智能徐总分享,在智算中心及多元场景下,您如何软硬协同保障高性能计算,有哪些独到见解?
徐凌杰:刚才主持人讲了非常好的观点,今天的算力、基础设施,已经是非常复杂的综合体,不再是单点。计算里面的三要素,从硬件来讲,计算、存储、网络,再加上上面的软件,没有一块是今天能够忽视的。
今天模型变得越来越大,不是单个芯片或者一台服务器能够解决的问题,需要把更多机器连在一起当作一个GPU、一个芯片去解决,比如今年上半年讨论最热烈的DeepSeek模型来讲,最好的方式就是做大规模的专家并行,几百张芯片连在一起,把那么多芯片连在一起的网络互联变得非常重要。
我想特别强调一点,在中国,超大算力集群背后真正的硬件基础设施往往被忽视。我们提出“超级节点”概念,一个机柜内已能集成72颗芯片,未来还将更多。这不仅是全球共同面对的散热与供电难题,更是中国场景的突出瓶颈,单颗芯片性能暂时落后,却必须把大量芯片通过先进的基础设施紧密耦合,把热量高效排出、把电能持续转化为算力。这是我们看到的机会点,也是魔形智能希望能在行业里面发挥的作用。
沈方艺:徐总提到有了顶层规划设计,里面的硬件是非常重要的因素和环节。我们知道墨芯人工智能在做自研的一款人工智能芯片,我想邀请王总分享一下中国自己的芯片到了什么样的阶段?
王率宇:国内芯片公司面临很多挑战。其中生态是大家会常提到一个关键词,CUDA在AI领域建立了强大的先发优势,目前很难说有哪些强大的模型是脱离Nvidia的CUDA实现的,因此国内的芯片公司需要跟下游的生态做更多深入适配。
但是我们看到AI应用的领域,从模型推理的角度来说,因为GPU这个架构从开始也不是为了AI而生的,从最早期的图形渲染,到后面兼顾HPC,其效率针对AI推理这一场景显然很难达到最优。墨芯专注AI推理这一巨大市场,深入理解互联网大模型与垂类行业的AI模型应用对场景、算力、能效的真实需求。国内主流互联网大模型公司每年推理端规模可达百亿至千亿级,单芯片效率的跃升将直接放大成本优势,为中国硬件赢得更强的本土竞争力。优质的、高性价比的算力方案也必将为模型层、应用层企业和产品的不断创新提供更大的空间和优质的土壤。助力整个AI产业蓬勃发展。
沈方艺:有时候打败同行业的并不是竞争对手,有可能是跨界的对手。我们一直非常关注量子计算的发展,想请您具体分析一下,当前量子计算距离真正商用化落地究竟还缺哪些关键环节?并且你们是如何往前推进这个发展的?
杨林:量子计算已走出“量子优越性”第一阶段,在若干特定问题上,量子处理器已能完成任何经典计算单元都无法企及的任务。目前,光量子、超导、离子阱等多条技术路线均已跨过这一临界点,商用化可谓临门一脚。
接下来,路径与经典计算类似。先在小规模使用问题上落地,再扩展到大规模接入场景,进而与行业深度结合,最终在人工智能等应用中释放价值。期间仍需解决经济性、与既有工程体系的部署对接等大量工程化工作的问题。
在和人工智能结合的方向上,也是整个领域非常关注并且进展非常快的方向。量子人工智能从模型算法的角度,已经具备了超越目前部分经典模型的能力,比如模型精度、可解释性,包括其他一些性能。所以,量子人工智能也是非常有产业潜力的重要方向,姚院士对人工智能和量子计算的结合给出了很高的期待和预期。包括国内外也有一些专门从事人工智能和量子计算结合的方向初创团队。
从图灵自己的布局来讲,我们也一直非常关注人工智能这个方向,目前在金融、生物医药,尤其是利用“量子+人工智能”,在小分子制药领域里面,现在已经有非常多的实践和创新业务落地。我们非常期待未来量子计算能够和人工智能去拥抱,未来可期。
沈方艺:我稍微追加一个小问题,今年3月美国GTC大会的量子计算专场我当时就在现场,全程听完。黄仁勋先生在演讲中先是对量子计算保持“中立”,甚至流露出顾虑;然而会议尾声,他却突然宣布成立波士顿量子实验室。这种“先抑后扬”让大家讨论得更热烈——一旦量子计算真正商用,它带来的不仅是AI算力的跃升,还可能瞬间颠覆现有银行交易系统、支付密码体系等。对于这类潜在的跨行业冲击,你们在商业化推进过程中是否已提前布局或制定应对预案?
杨林:这种趋势不仅我们从业者高度关注,中美两国之所以把量子科技列为战略储备,正是为了防止未来科技颠覆式突袭在大国博弈中造成战略倾斜与失衡。黄仁勋先生等专家之所以对外保持“中立”,并非看淡前景,而是出于对整个颠覆性科技赛道的保护,避免过早被非专业舆论吹起泡沫、放大误解。量子力学本身反直觉,跟风者往往难以把握实质,因此保持谨慎、理性发声对行业长期健康至关重要。
我们知道通用量子计算需要5~10年的时间,这是需要谨慎发展或者去保持乐观的长期跟进;但短期内来看,量子科技,尤其是专用量子计算在一些领域的突破式应用上还是有非常好的短期应用潜力,当然也包括量子安全加密、精密测量等方向,值得我们在短期落地和商业化做更多努力和关注。
沈方艺:下一个话题聚焦AI。中美之间这场“没有硝烟的战争”让我们直面算力与技术的封锁,但也催生出能够突围的优秀企业。接下来请教一下中科闻歌马总,你们代表国家的中科院体系,在应用智能体等场景的落地是做得非常优秀,请您给我们做更加详细的分享。
马力:谈到中美AI竞争,在我看来中国具备三大独特优势。第一,产业链完整,任一环节都不完全依赖外部技术,即便遭遇制裁,也能在有限时间内实现自给;第二,教育体系持续输出顶尖人才;第三,庞大的内需市场足以摊薄企业巨额研发投入,为技术创新提供可持续的商业闭环。
基于这三点,我对中国AI产业的长期前景保持坚定乐观。
落到公司层面,我们作为一家软件企业,在中美的对抗中可能不会像芯片、算力受到广泛关注,但从我们自己的角度出发,从软件角度出发,我们希望能够在提升运营效率或者社会运作效率、资源调配这块,能为国家或者行业做出自己的一份贡献。
沈方艺:我能感受到中科闻歌作为“国家队”的硬核底气,为中国自主人工智能奠定了坚实后盾。接下来请问海致科技的孙总,作为一家创业企业,你们如何确立自身的生态卡位,并在垂直场景中规划企业发展路径?
孙君博:我们创业时间比较长,海致成立于2013年,从第一天起就深耕知识图谱,曾把全球权威榜单的指标一次性拉高45%,形成了极深的壁垒。
大模型爆发后,我们迅速把“大模型的快”与“知识图谱的准”融合落地。在政务、电网、金融等复杂To B场景,我们同样把流程做到可溯源、可解释、零幻觉。
在To B企业端落地,中国很强大的优势就是我们有很多优秀的To B复杂的应用场景,在这些场景中我们是有绝对优势的,我们为什么能牵头特定应用行业的世界标准?本身就是我们在这个产业的应用非常深入。
我们要做到数据有人负责、数据可追溯、数据可解释,这是大模型时代产业ToB所面临的重要问题。我们过去十几年都在解决这个问题,在复杂场景下用知识图谱解决这个问题,在大模型出来,我们用图模融合解决这个问题。我们做反欺诈、做团伙识别……这些场景在中国是非常独有的,也是我们过去一直在努力的。再结合大模型时代,我觉得是产业端所必需的。
沈方艺:下面请云天励飞的郑总回答,贵司长期深耕智慧城市、智慧交通,展厅我也实地参观过。想请教一下,像传统做智慧的解决方案,到Open AI和DeepSeek陆续出来,这么多好的模型可以得到应用了,您觉得智慧场景的解决方案有什么突破和创新?
郑文先:2014年前后成立的中国AI企业,经历了“技术找场景”的完整周期。第一阶段是“拿着锤子找钉子”,必须让算法在真实场景里大规模落地,才能验证价值、获得资本持续投入。期间,智慧城市成为最佳切口,安防作为渗透率最高的AI场景,云天励飞2014年在深圳建成全球首套动态人像系统,至今仍是智慧城市与平安城市的核心能力。
然而,2022年以前,智慧城市项目普遍利润稀薄,这是技术成熟度与商业模式共同决定的行业阵痛。转折点出现在大模型爆发之后,泛化能力的大幅提升,使研发成本和场景落地门槛同步下降,企业盈利模型随之改变。
在此过程中,云天励飞始终践行“算法芯片化”路径,一边持续升级算法,一边自研芯片。市场结构随之优化,在2020年之前,我们主要做行业侧和智慧城市解决方案的落地,到今天除了解决方案以外,我们还有一些面向企业的标准化产品,通过芯片开发出来一系列的板卡模组,包括大模型推理一体机,这种标准化的产品也给企业的经营状态带来了新变化。
去年开始,我们看到AI对智能硬件有重塑和赋能。大模型技术的迭代和提升和落地,让人工智能企业的经营不断地优化、提升,向更健康的方向迈进。
沈方艺:感谢各位。刚才大家反复提到一个关键词,“数据”。无论大模型的训练迭代,还是各类场景的落地应用,数据都已上升为核心生产要素。随着AI走向场景化、泛化,数据要素本身以及用户数据安全都面临前所未有的挑战。下面先请光鉴科技吕总分享,贵司专注AI 3D相机,AI的3D相机主要应用场景在哪些?它对数据安全保护有哪些优势?
吕方璐:我们的AI 3D相机目前聚焦两大场景。第一块是线下金融支付,大家日常见到的微信支付、支付宝刷脸支付终端,因为金融级安全要求,必须依靠3D相机完成活体检测,确保“你是你”且无人脸假体攻击,这已成为行业标准。第二块是机器人领域,所有机器人都需要3D视觉完成三大任务,物体识别与避障、场景理解和导航建图与路径规划。
当前出货量最大的是扫地机器人,我们已覆盖头部客户,并正向四足、人形机器人延伸。我坚信,凭借中国强大的制造业与AI能力,人形机器人下一个爆发点就在中国,而我们的AI 3D相机将持续为这一浪潮提供底层赋能。
而且,3D相机并不会用通用的图像格式去处理数据,它会通过AI的技术变成另一种格式的数据,所形成的是只有机器能看懂的三维图像,这能有效保护用户的数据安全。
沈方艺:马总,贵司长期服务政府单位、国企和央企,我过去也在这个行业,深知他们掌握大量涉密或机密数据,既不能外传又极具价值,结果造成数据要素难以流通,不少服务无法面向社会开放。在人工智能场景下,有没有办法既牢牢守住这些数据的安全与机密,又能让其中的价值被公众所用?
马力:这个问题确实敏感。在实际业务中,我们主要面对两类数据,第一类是政府或国央企的涉密数据。这些数据敏感级别极高,客户根本不讨论“数据价值”,只要求“数据不出域、不上网”。我们的做法是全套本地部署,核心诉求是“可信治理”,必须向客户证明AI在每个环节都不泄露数据,代码无后门,也不经第三方窃取。对他们而言,这已经超越一般的数据合规,上升到系统级可信。
第二类是商业企业的专有数据。它们同样不会对外开放,因为那是企业最核心的竞争力。行业正从通用模型走向专域模型,专有数据训练出的模型效果远超公开数据模型,所以数据本身绝不能触碰。
那么如何让公众享受到AI带来的福利?业务实操里,我们坚持“数据不动”,但“模型权重可动”。每完成一次私有部署,我们都会把训练好的模型权重抽离出来。这些权重不含原始数据,却沉淀了专有知识。只要具备标准化能力,就能把权重迁移到新行业、新客户,实现产品跨场景扩展,从而让AI能力在不泄露数据的前提下向外辐射。
沈方艺:陆奇博士说过,今天的AI仍处于极早期,甚至不是从0到1,而是从负1到0。我们迫切想知道,真正的AGI何时到来。请各位专家给出“金点子”,在未来的过程当中,您觉得技术的起点或者商业的爆发点,可以给我们做一个分享,请云天励飞的郑总先分享。
郑文先:通用人工智能到底会把世界变成什么样,是当下最热门的话题之一,我认为它不仅带来技术层面的变革,甚至可能推动整个人类文明范式的跃迁。近日美国最新发布的《人工智能行动计划》有三个关键词非常明确,未来的人工智能是“新的工业革命+信息革命+文艺复兴”。
至于商业路径的爆发,从产业的角度来讲,我认为未来AI推理芯片可能是商业爆发的关键点之一。可以看到,随着大模型商业化落地正式启动,对AI推理的需求会进入到爆发的阶段,包括AMD也讲未来人工智能时代要进入推理的时代,对AI推理芯片的需求,特别是在国产化的背景下,对国产AI推理芯片的需求会带来非常大的增长。这也是我们所期待那个节点的到来。
杨林:科幻电影《流浪地球 2》有个通用人工智能,是运行在一台手提箱大小的量子计算机上的,这不仅是科幻电影的畅想,也是所有人类对量子计算的共同愿景。
通用人工智能时代,一定会催生颠覆式的,或者我们现在无法想象的业态和新的经济形势,甚至人的生活,以及目前和所有外在事物的交互形式都会被颠覆和改变。迎接通用人工智能,从算力、连接到每个方方面面,大家都要做好准备或者做出努力,整个行业也在为这个方向努力。
图灵量子以集成光子学,从事量子计算相关的发展,起于光子,专于量子,但也不仅是量子,我们仍然关注集成光子学和计算行业、算力行业的相关结合,向下赋能,包括像人工智能光的处理器,以及光连接的基础设施。
从图灵的视角来看,我们认为下一个关于通用人工智能和关于未来算力体系里面非常重要的商业模式和商业机遇,就是从光和电这两个重要的信息载体的结合,解决信息传输处理,实现更大的网络构建能力,解决算力瓶颈、功耗瓶颈、存储瓶颈。这是从我们的视角里面看到的未来颠覆式的商业模式和商业的重大机遇。
徐凌杰:无论叫AGI还是ASI,未来“算力即正义”是确定的趋势,谁拥有更强的算力、更完善的基础设施,谁就拥有更大的可能性。过去20年,最大的红利行业是房地产;未来10年、20年甚至更长时间,新兴的“房地产”将是数据中心——里面住的不是人,而是服务器、芯片和网络设备。
一方面,我们需要把这些基础设施打造得更强大。另一方面,降低这些基础设施的单位使用成本,把它的边际成本降低。结合未来对于能源的需求来讲,这是我们看到未来非常重要的能源单位AGI、ASI非常重要的一步。
王率宇:AI推理的体量和成本是非常重要的。我分享一个数据,在全球云端的算力规模已经达到了接近5000亿美元,国内有近5000亿元人民币规模。从比例来看,过去几年大家都在做模型的训练,训练和推理的算力是接近1:1的状态,这两年大家看到国内强大的模型不断涌现,包括豆包、DeepSeek、千问的发布,已经实现了某种意义上的模型平权。基于这些强大的基模,去做应用、Agent的创新,这些应用和场景也在逐步放量。一旦进入AGI阶段,训练与推理的算力比例极可能达到1:100,甚至更高。因为模型训练还是研发及投入的阶段,真正赋能千行百业,达到生产力的革命和创新一定是推理达到了极广泛的普及和应用。
除了市场整体的推理体量,单Token成本的量级也是非常重要的指标。大家说每次能源革命都是推动人类进步的巨大里程碑,真正的普惠和革命一定是建立在成本足够低,技术可负担的基础上,才会有广泛和深远的对于整个人类的影响。未来的AI一定会像现在的水电煤等基础设施一样普惠且人人都用得起。我们致力于通过技术创新把单Token的推理成本降到现有主流方案的10倍以上,墨芯人工智能是通过稀疏算法的研究,打造软硬一体的计算解决方案,去引领稀疏计算的生态,大幅降低AI推理的成本。我们也期待通过我们在技术和研发的不断地深耕和积累,能够加速AI技术普惠以及AGI的到来。
孙君博:前面几位嘉宾聚焦算法和算力,我想提供一些数据方面的见解。现在大模型大多数用的都是非结构化数据,大家在互联网上搜到的语言数据所训练的大模型得到了涌现,如果在应用端,更多是结构化数据,也就是说企业储存更多的不是所叙述的这些语言,更多不是规章制度,而是二维表格、图表格,这是很重要的,也是未来发展的重要方向,大模型怎么样能够更好地读取到这些数据,在它的认知范围内得到更高的提升。
我认为,未来从非结构化数据到结构化数据,大模型能读取的质量和数量,会对大模型的能力带来很大的提升。这对于大模型本身也是一个挑战,我很期待看到这方面的发展。
另外一个点补充一下,知识图谱是现实世界的表达,大模型的表达是可能世界的表达,它会给你推理出来这个世界会产生什么样,可能的结果是什么,我未来很希望见到这两个主义的联合,大一模型推理出来的某个世界,也给你一个原因解释,为什么会有这个世界。
马力:关于AGI,从短期来看,我个人的观点还是在短期有技术突破或者非常具有爆发潜力的还是AI Agent,我认为AI Agent最能满足人类对于AI最基本的要求,它可以自动化、高效地完成我们给它的任务,这是它最本质的需求。
模型现在不需要证明自己有多聪明,而是需要向我们证明它能够解决问题,所以涉及你怎么样分解任务,怎么样保证中间环节的可控,以及在最终的时候可以通过调用别的工具,来实现解决问题的目标。
不论是个人还是企业,对于AI Agent的需求都是非常多的,痛点非常明显,这块有非常多的商业可以落地的地方。我觉得这是AGI在短期之内会实现突破或者趋势。长期来看,AGI对于人类社会可能都会有一个颠覆性深刻的改变,这样的畅想我觉得非常美好,以后人类可以摆脱冗余的、简单的、重复的劳动,可以把更多时间和精力放在追求精神世界,追求艺术或者探索宇宙等等。这些都是更加美好的一些畅想。
吕方璐:如果把AGI前景比作“淘金热”的话,卖铲子的和挖金子的都很有前景。
首先是“卖铲子”的,刚才讲了数据中心、做集群的点,我看很多人强调GPU芯片,我想强调一下光互联的问题,很多人没有意识到很多大厂已拥有万卡集群,一旦GPU数量扩张到十万、百万量级,所需光通信互联的数量将呈指数级上升,万卡级别就可能需要百万条光纤,十万卡、百万卡更是难以想象。因此,数据中心、GPU、光互联、网络拓扑、光电器件整条产业链都蕴含广阔前景。
再说“挖金子”,我个人非常看好的还是机器人领域。看过去几十年中国的发展,首先第一波中国吃的是人口红利,第二波吃的是人才红利或者工程师红利,接下来吃的是电力的红利,下一步等AGI实现以后,我觉得可能吃的是机器人红利。机器人不管从能源支持、算法、硬件、底层,中国都有非常强的优势我相信未来AGI实现以后,中国的发展会以机器人红利继续往前迅猛发展几十年。
沈方艺:我也贡献一下自己的想法。在硬件加速层,包括应用场景层,中间还有一层,从做应用的现在都在往底层的一些推理优化加速方案去深入,他们不约而同地提到了一些高性能的文件吞吐、IO吞吐的优化方案。这也是我们在看好的一些事情,也是致力于在做的事情,在芯片的加速,在并发数据吞吐场景的支撑,怎么把推理的加速引擎做好。
我觉得现在无论是企业家还是创业者也好,都是新时代的“战士”,正是他们前赴后继,才把整个产业与科技不断向前推进。这里想请在座各位给企业家代表一些掌声,希望中国人工智能产业发展得越来越好。
感谢大家!
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