应用落地进入深水区：2025WAIC见证AI产业化的关键跃升

近日，2025世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海召开。

据悉，本届大会展览面积首次突破7万平方米，“全球首发”“中国首秀”的重磅新品，规模也创历届之最。

同时，延续多年的外场自动驾驶体验的升级，全机器人组成的老上海弄堂、随处可见的人工智能终端产品，也成为展会中被人们津津乐道的亮点和话题。

而主办方似乎也在用这种方式，暗示了人工智能正在逐步渗透到社会的各个角落，潜移默化地影响着人们工作、生活和学习模式。

事实上，本次大会让人最直观的感受便是概念理论和产品Demo变少了，成品展示和成果汇报的内容变多了。各大论坛的讨论焦点也并未停留在AI技术本身，而是更多集中指向"应用落地"这一核心议题。

直观感受AI改变生活方式

其中，面向普通消费者的智驾汽车产业，以其切身实际的体验，成为普通人感知AI变革生活的最直观场景。

此次大会上，上汽智己、小马智行、百度智行、奇瑞汽车等车企在展馆周边及浦东核心区域提供L4级的自动驾驶接驳体验服务，将大会现场变成了其品牌大型线下体验中心。

据了解，相较于L2 的辅助驾驶，L4则是全无人驾驶，无安全员和无驾驶员的全脱手新型出行方式。充分展示了智驾技术在乘用车领域广阔的应用前景。

吉利控股集团首席智驾科学家、极氪科技副总裁陈奇指出：一年前，很多人还认为智驾在短时间内只能应用于高速路段。如今，城市NOA都已经达到了让人耳目一新的程度。“虽然目前还处于辅助驾驶阶段，但很多用户已在不知不觉中形成了对智驾的依赖。” 陈奇说。

大会上，斑马智行还展示了行业首个基于高通8397平台的端侧多模态大模型解决方案，并现场示范了用户全程通过自然对话方式，在搭载了“元神AI”的智己实车上成功购买了一杯咖啡。

特斯拉则宣布了其智能辅助驾驶累计行驶里程已超过45亿英里，约合72亿公里；V12及以上的全自动驾驶系统版本占比超过80%，并预计明年智能辅助驾驶系统的训练参数数量将增加10倍。

此外，本届大会发放了新一批智能网联汽车示范运营牌照。共5个联合体、8家企业获颁智能网联汽车示范运营证，意味着无人智驾商业化的进一步提速。

其中，洋山港智能重卡也因此成为了全国第一批基于法规的主驾无人智能重卡，代表了该7*24小时全L4级运营的智驾项目在经过长达6年的漫长论证后，终于正式打开政策大门，迎来了行业在矿山港口场景下的应用新前景。

AI加速赋能企业运营

今年作为AI应用爆发的元年，人工智能技术正在深度重构千行百业的生态格局，并以前所未有的速度向企业级场景深度渗透，推动各行业"AI+"解决方案取得突破性进展。

此次大会中，中电金信展示的“源启”行业AI平台已应用于50多个金融、能源和制造等标杆工程。基于平台打造的金融AI模型智策中枢已入选进本届国资委战略性高价值应用场景。

中国电子首席科学家、中电金信研究院院长况文川介绍称：其已分别帮助多家银行客户实现了包括：每年减少2000万+人力成本、提高50%模型开发效率、风险识别准确率提升30%，审贷时间压缩到1/7、单证复核工作量压缩到30%、专业代码编程采纳率提升40%以上等多项服务目标；此外，还帮助某半导体企业提升标注任务效率70%，通过芯片良率提高15%。

据悉，中电金信凭借AI融合基础设施“源启”，围绕行业高价值场景，打造了真正落地的智能化应用集群。而目前基于构建AI基础设施，以解决客户运营痛点为驱动的数智化转型服务模式，正逐步成为业内主流。

复旦大学计算与智能创新学院类脑智能科学与技术研究院薛向阳教授，以中铁二十四局建设工地项目为例，展示了AI对工业智能体从点到面的系统性赋能能力。

例如仅在钢筋切割这一个环节， AI相比人工可以节省2%-3%的成本。钢筋作为施工工程中主要最主要的物料之一，节省下来的成本将显著提升企业利润水平。

此外，在验收环节中，现场人员可以仅仅通过手机或设备拍照传入后台以提升验收效率。而在最重要的施工安全保障方面，可以仅凭现场摄像头传输图像，后台三维仿真重现环境，实现安全生产的持续监督。

薛向阳介绍称：对传统制造业而言，工业智能体早已不是新词。然而，由于大模型的飞速发展，智能体在AI能力的加速下发生了很大的变革。尤其是在决策层方面。让智能体成为解决工业生产系统“实时感知一机理推理一安全执行”闭环自治的新技术、新思路和新模式。

早期探索阶段的后半程

然而，目前行业依旧普遍认为，人工智能的应用落地仍处于前期的探索阶段。

薛向阳在分享环节指出：虽然人工智能已在工业上有很多应用，但大模型本身还需要提升。尤其是专业领域内的能力。例如对于工业智能体来说，大模型最大的问题便是缺乏物理直觉，也因此限制了行业内诞生决定性的应用产品。

博世智能驾控中国区总裁吴永桥认为：当前阶段人工智能技术仍有很大的局限性。例如针对于行业热点之一的VLA大模型，其仍然存在包括多模态信息对齐、数据获取和训练、车规级芯片带宽限制等诸多挑战。

而在涉及AI安全伦理的一次访谈中，复旦大学哲学学院教授王国豫提出：至少在现在这个AI本身还没有一颗“良心”的阶段，我们不能把自主权完全交给AI。

不过，相较于以往人们对AI未来轮廓的普遍模糊，当前业界对AI的探讨方向已呈现出越来越清晰的观点和预期。

况文川预测：企业未来数智化持续升级的动能，将更多来自于集中化的数据驱动，以及AI赋能的行业软件工程能力。

吴永桥认为AI的技术高度将成为国内汽车产业走出内卷的关键。 并表示：“当你把智驾技术做到极致的性能，极好的体验，给用户带极度的安全舒适，市场一定会买单。”

曾鸣书院创始人、阿里巴巴集团前首席战略官曾鸣表示：AI应用正在开始，并没有瓶颈。要找到技术和商业结合的“甜蜜点”。

而在AI for Science的话题讨论中，中国科学院院士陈润生针对于当前人工智能频频出现的“顿悟”或“幻觉”等现象，更是大胆地提出：如果这些内容符合客观规律，能否认为这就是AI创造的新的知识？

可见随着AI技术演进进入深水区，行业认知已从早期的愿景讨论转向更具实际意义的发展路径规划。而这种认知升级也标志着AI技术正从技术驱动阶段向价值创造阶段的实质性跨越。