中科聞歌WAIC 2025：技術突破背后的冷思考

2025世界人工智能大會（WAIC）正在上海如火如荼地舉行，作為連續(xù)六屆受邀參展的企業(yè)，中科聞歌再次成為焦點。其發(fā)布的AI-Scientist科研智能體平臺和DIOS Infra軟硬一體AI基礎設施，無疑展示了公司在AI領域的技術實力。然而，在技術突破的光環(huán)之下，我們更需要冷靜思考這些成果背后的現(xiàn)實挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向。

一、技術突破：從實驗室到產業(yè)化的跨越

中科聞歌此次展示的兩大核心產品，代表了當前AI領域的重要趨勢。AI-Scientist依托中國科學院磐石ScienceOne科學基礎大模型，在多個國際權威榜單中表現(xiàn)優(yōu)異，展現(xiàn)了強大的科研輔助能力。DIOS Infra則聚焦企業(yè)級AI部署，覆蓋算力調度到?jīng)Q策應用的全流程，已在多個行業(yè)實現(xiàn)落地應用。

這些成果的取得，反映了中科聞歌在技術研發(fā)上的持續(xù)投入。特別是在行業(yè)大模型和決策智能框架方面的突破，為解決企業(yè)級AI落地難題提供了新的思路。王磊董事長在演講中提到的"數(shù)據(jù)-模型-決策應用"全鏈路系統(tǒng)級能力，正是當前AI產業(yè)化的關鍵所在。

二、現(xiàn)實挑戰(zhàn)：產業(yè)化道路上的三重障礙

然而，技術突破只是第一步。正如王磊所指出的，企業(yè)級AI落地仍面臨三大挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質量、專業(yè)性和決策框架問題。這些問題并非中科聞歌獨有，而是整個行業(yè)面臨的普遍困境。

首先，數(shù)據(jù)"AI可用性"問題。當前企業(yè)數(shù)據(jù)普遍存在質量參差不齊、標注不足、格式不統(tǒng)一等問題，這直接影響了模型的訓練效果。雖然DIOS Infra提供了數(shù)據(jù)操作能力，但如何幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理的標準化，仍是一個長期課題。

其次，通用模型的行業(yè)適配問題。AI-Scientist在科研領域表現(xiàn)出色，但要將這種能力遷移到其他垂直行業(yè)，仍需大量領域知識的注入和專業(yè)調優(yōu)。這需要企業(yè)與行業(yè)專家深度合作，構建行業(yè)專屬的知識圖譜和評估體系。

最后，實時決策的復雜性。在金融、政務等關鍵領域，AI系統(tǒng)不僅需要準確性，還需要考慮實時性、可解釋性、安全性等多維要求?，F(xiàn)有的決策智能框架在這些方面的表現(xiàn)仍有提升空間。

三、未來展望：構建可持續(xù)發(fā)展的AI生態(tài)

面對這些挑戰(zhàn)，中科聞歌及其同行需要在以下幾個方面持續(xù)發(fā)力：

1. 數(shù)據(jù)治理標準化：推動建立行業(yè)數(shù)據(jù)標準，開發(fā)智能化的數(shù)據(jù)清洗和標注工具，降低數(shù)據(jù)準備成本。

2. 行業(yè)知識深度融合：與各領域專家合作，構建垂直行業(yè)的知識庫和評估體系，提升模型的領域專業(yè)性。

3. 決策框架優(yōu)化：加強實時計算、可解釋AI、聯(lián)邦學習等技術的研究，使AI系統(tǒng)能夠適應復雜多變的業(yè)務場景。

4. 人才培養(yǎng)與生態(tài)建設：正如WAIC"人工智能+"戰(zhàn)略領軍人才論壇所強調的，需要培養(yǎng)既懂技術又懂業(yè)務的復合型人才，同時構建開放的AI開發(fā)生態(tài)。

結語

中科聞歌在WAIC 2025上的表現(xiàn)，展現(xiàn)了中國AI企業(yè)的技術實力和創(chuàng)新能力。然而，在喝彩之余，我們更需要清醒地認識到：AI產業(yè)化是一場馬拉松，而非短跑。技術突破只是起點，真正的挑戰(zhàn)在于如何將這些技術轉化為可持續(xù)的商業(yè)價值和社會效益。這需要企業(yè)、學界和政府多方協(xié)作，共同推動AI技術的健康發(fā)展和負責任應用。

在這個充滿機遇與挑戰(zhàn)的時代，我們期待看到更多像中科聞歌這樣的企業(yè)，在追求技術創(chuàng)新的同時，也能保持對產業(yè)現(xiàn)實的清醒認知，為中國AI產業(yè)的發(fā)展貢獻更多智慧和力量。

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