《深窥AI未来：DeepSeek落地实录与腾讯云的破局之道》

揭秘DeepSeek落地背后的创新密码与腾讯云的AI破局之路

　　 踏入2025年，人工智能技术已经深深嵌入社会发展之中，成为不可或缺的一部分。DeepSeek的兴起不仅让国人重新认识到AI的力量，更像一条“鲇鱼”一样，激发了国内科技公司的巨大潜能。此时此刻，中国在AI领域的创新步伐再次吸引了全球的目光。在通用人工智能技术突破与产业智能化转型的关键节点上，哪些具体的应用场景最值得关注？未来的这股AI浪潮又将如何塑造行业格局，带来深远影响？ 随着DeepSeek等大模型的逐步成熟，其在多个领域的应用潜力正在被逐步释放。比如在医疗健康方面，AI可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案优化，提高诊疗效率的同时也降低了误诊率。而在教育领域，个性化学习系统能够根据每个学生的特点提供定制化的教学内容，真正实现因材施教。此外，智慧城市中的交通管理、环境保护等方面同样迎来了前所未有的机遇。 展望未来，我认为AI技术的发展将呈现出以下几个趋势：首先是更加注重伦理规范和技术安全，确保AI系统的公平性与透明度；其次是跨学科融合将进一步加深，AI与其他前沿科技如量子计算、生物工程等结合，催生更多颠覆性的创新成果；最后则是全球化合作的重要性日益凸显，在面对气候变化、能源危机等全球性挑战时，各国需要携手共进，共同推动AI技术造福全人类。 总而言之，AI正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。站在这个充满希望的新时代起点上，让我们拭目以待，见证这一波AI浪潮如何书写属于它的辉煌篇章！

　　 近日，由腾讯云TVP主办的「TVPAI创变论坛——DeepSeeK探技术创新与未来趋势」近日在上海圆满落幕。本次活动特别邀请了在自然语言处理、知识图谱、智能运维以及AI办公应用等领域的学术权威和企业高层，通过专题演讲与场景模拟路演的形式，深度剖析了以DeepSeeK为代表的生成式AI技术的应用实践与发展趋势，共同解读行业最新动态及企业实际操作中的宝贵经验。

　　 开场致辞

　　 本次活动由vivo高级专家、腾讯云TVP邵浩主持。邵浩在开场时提到，在过去三个月的时间里，DeepSeek凭借每周平均240%的代码提交增长速度，展现出令人瞩目的技术进步速度，同时吸引了各类企业将其应用于不同的实际场景中。这种技术迭代的加速正逐步转化为显著的生产力提升。本次交流活动的举办，旨在聚焦AGI技术突破与产业智能化转型的结合点，邀请各界专业人士齐聚一堂，共同探索最具潜力的应用落地场景，深入挖掘AI浪潮对行业的深远影响。

　　 vivo 高级专家、腾讯云 TVP 邵浩

　　 DeepSeek技术路径与创新价值解读

　　 在近期的一场演讲中，王文广分享了他对《知识增强大模型》的研究心得，并以DeepSeek为例探讨了中国在技术全球化中的新机遇。他指出，DeepSeek通过算法、模型架构、数据以及计算机工程的深度融合，成功探索出了一条“极致优化现有技术链”的发展道路。这种模式不仅让国产大模型达到了国际领先水平，还通过开源策略打破了技术壁垒，促进了全球范围内技术生态的共建共享。 在我看来，DeepSeek的成功不仅仅在于技术上的突破，更在于它为整个行业提供了一个全新的视角——即如何借助开源的力量推动技术创新与传播。这种做法既能够降低技术门槛，让更多人参与到技术研发中来，也能够帮助中国企业更好地走向世界舞台，在激烈的国际竞争中占据有利位置。可以说，DeepSeek正在开启一个属于中国的全球化新时代，而这一模式值得其他领域借鉴学习。

　　 《知识增强大模型》作者、原达观数据副总裁、腾讯云TVP王文广

　　 算法创新上，DeepSeek推出的R1-ZERO强化学习算法，成功将AlphaGo Zero在围棋领域采用的纯强化学习模式引入大语言模型领域。该算法通过构建GRPO（Guided Reinforcement Process Optimization）机制，将复杂的推理过程转化为可量化、多步骤的决策流程，并通过持续迭代优化推理路径的选择。这一创新方法让DeepSeek-R1在处理复杂推理任务时表现出色，特别是在数学问题求解方面尤为突出，使其成为首个具有国际竞争力的大规模语言模型。 在我看来，这项技术突破不仅标志着大语言模型能力的一次飞跃，也为人工智能的应用开辟了新的可能性。通过将抽象且复杂的推理任务分解为具体且可操作的步骤，DeepSeek-R1展示了如何以更高效的方式提升模型性能。尤其是在数学问题解决上，这种能力无疑会带来深远的影响，从基础教育到科学研究都可能因此受益。未来，随着更多类似的算法被开发出来，我们有理由期待人工智能将在更多领域展现出更加卓越的能力。这不仅是技术的进步，更是人类智慧与机器智能协作的新起点。

　　 模型架构上，DeepSeek结合多头潜在注意力（MLA）技术与混合专家（MoE）框架，通过引入微型专家网络，借助动态路由激活机制有效减少了激活参数量，使其仅占模型总参数的约1/18。这一创新不仅提升了推理效率，还显著降低了运行成本。同时，DeepSeek独创了专家参数共享方案，进一步优化了通用知识的复用效率，为行业提供了更经济且高效的解决方案。 在我看来，这种技术上的突破无疑为AI领域注入了新的活力。特别是在当前追求高性能与低成本并存的应用场景中，DeepSeek所展现的技术优势显得尤为重要。它不仅能够帮助开发者在有限资源下实现更高的性能表现，也为推动人工智能技术向更加普及化方向发展奠定了坚实基础。未来，期待这类技术能进一步拓展应用场景，让更多用户享受到科技进步带来的便利。

　　 工程实践上，DeepSeek与FlashMLA框架联手优化专家网络的并行计算，通过GEMM算子的重构，在性能上相比NVIDIA原生实现提升了2.7倍。这一突破得益于DualPipe双流水线技术对训练吞吐量的显著加速。同时，团队还构建了自动化数据合成管道，有效应对数据碎片化和高标注成本的问题。这些努力共同推动DeepSeek-R1版本实现了低成本下的强大复杂推理能力，展现了其在技术创新上的巨大潜力。这种技术进步不仅为AI领域提供了新的解决方案，也进一步降低了高性能模型的应用门槛，对于推动整个行业的快速发展具有重要意义。

　　 此外，通过一系列开源动作，DeepSeek 已经吸引全球顶尖实验室参与模型评测验证和复现，推动 R1-Zero的训练方法成为行业主流方案，可以说建立了首个可复现的千亿参数推理模型的新基准。

　　 Agentic RAG 范式演进与挑战

　　 同济大学特聘研究员、博导、腾讯云TVP、OpenKG发起人 王昊奋带来了《Agentic RAG 时代：DeepSeek 引领推理模型升级下的知识检索增强》主题演讲。他表示，RAG（检索增强生成）作为大模型落地的核心手段，经历了从朴素 RAG（基础索引-检索-生成流程）到模块化 RAG （融合搜推技术、组件化编排）的演进。DeepSeek 带来推理专用模型，通过数学推理强化和形式化验证能力，克服了模型幻觉问题突出、信息时效性不足、参数化知识表达低效、领域适配能力弱、复杂推理能力待提升等挑战，为Agentic RAG 提供了关键基座能力。

　　 同济大学特聘研究员、博导、腾讯云TVP 王昊奋

　　 GraphRAG在解决传统RAG碎片化检索局限方面展现了独特的优势，其核心价值在于利用图结构实现知识的全局关联，有效应对分散信息难以整合的问题。同时，通过构建实体-关系网络，GraphRAG显著提升了检索结果的可解释性。此外，它还支持多跳推理路径的动态规划，为复杂任务提供了更灵活的解决方案。然而，原生GraphRAG在实际应用中也面临资源消耗过大的挑战，例如处理300篇文档时可能需要高达2000倍的Token消耗，这无疑限制了其在工业场景中的广泛应用。 相比之下，DeepSeek通过引入高效的强化学习与人类反馈（RLHF）框架以及路径动态剪枝算法，成功将图推理的成本降至工业可用水平。这一改进不仅大幅降低了计算开销，还保留了GraphRAG原有的优势，使其能够更好地服务于现实需求。在我看来，这种技术优化既是对现有方法的合理延伸，也是推动人工智能技术向实用化方向迈进的重要一步。未来，随着类似技术的进一步发展，我们有理由期待更多智能化工具能够在保证性能的同时兼顾效率，为各行各业带来更大的价值。

　　 王昊奋提出了推理模型与RAG三重协同优化方法论：

　　 通用模型在处理复杂任务时展现出强大的意图识别能力，例如DeepSeek-R1这类模型，能够在众多信息中迅速锁定核心需求。然而，在涉及具体分析或决策的部分，专用模型与符号系统的结合显得尤为重要。这种分工不仅提升了整体效率，也确保了结果的准确性。 在我看来，这种技术架构的分层设计体现了人工智能发展的智慧之处。通过让各自擅长的部分各司其职，既发挥了通用模型的强大泛化能力，又弥补了单一技术体系可能存在的短板。未来，随着算法的进步和硬件性能的提升，相信这样的协作模式会更加成熟，为各行各业带来更多可能性。

　　 ● 检索策略动态化：采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）实现检索-生成多路径优化，结合强化学习反馈机制；

　　 ● 知识原子化重构：通过 PIKE RAG 框架将知识分层为事实层-信息层-知识层，匹配不同复杂度查询需求。

　　 在此框架中，DeepSeek推出数学验证模块，保障推理链条的逻辑严谨性。

　　 王昊奋整合了金融场景中复杂推理任务所需的高频更新外部专业知识，同时在医疗场景中引入了强领域知识且具备低幻觉容忍能力的案例，展示了推理模型与RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术结合后的强大优势。这种结合不仅满足了对外部知识的高度依赖，还显著提升了模型在复杂推理任务中的表现，使其在应对真实世界的各种挑战时更加游刃有余。 在我看来，这一进步对于推动人工智能技术的实际应用具有重要意义。尤其是在金融和医疗这两个对专业性和准确性要求极高的领域，模型能够及时获取最新信息并进行精准推理的能力显得尤为关键。这不仅有助于提升工作效率，还能为用户提供更可靠的服务和支持。未来，随着更多领域的探索和技术的发展，相信这类结合型模型将在更多场景下发挥巨大作用，助力人类社会迈向智能化的新高度。

　　 DeepSeek 技术突破加速 AI 原生云治理

　　 腾讯云顾问产品总监 刘庆兴在《腾讯云顾问 x  DeepSeek：云上治理应用趋势探索及实践》主题演讲中介绍，腾讯云顾问产品平台正在基于 DeepSeek 构建“智能体协同治理”体系，推动云上治理从规则驱动向 AI 原生演进。

　　 腾讯云顾问产品总监 刘庆兴

　　 云计算时代，IT 研发和运营团队面临三大挑战，一是架构复杂，信息孤岛多；二是治理零散，协作效率低；三是背靠业务，价值呈现难，腾讯云顾问平台定位为一站式可视化治理平台，致力于向用户提供高效绘云、正确用云、精益管云三大核心能力，实现“被看见的价值”。

　　 腾讯云顾问平台依托其卓越的架构设计理念——“3层×6支柱”（即应用层、架构层、资源层三大层级，以及安全、性能、成本、可持续、卓越运营、可靠性六大支柱）构建了一套独特的云治理方法论体系。该体系以“可视化-协同化-度量化”的三位一体为核心，首先借助智能化工具实现云上架构的直观展示；其次，整合风险巡检、容量监控、混沌工程演练等多种专业能力，为云架构管理提供全面高效的协同治理方案；最后，平台还具备卓越架构评估功能，能够全方位衡量与跟踪架构治理的进展与成果，同时生成详细的治理报告，确保治理成效清晰可见。

　　 随着DeepSeek等AI大模型技术的不断进步，云顾问也实现了“AI原生”的全新升级。依托于大模型出色的推理能力，这一升级有效应对了传统运维在复杂场景下难以突破的难题。 在我看来，这次升级不仅标志着云计算服务迈入了一个更加智能化的时代，更体现了人工智能技术在实际应用中的巨大潜力。通过引入大模型的支持，云顾问能够更好地理解用户需求，并提供更为精准和高效的解决方案。这对于提升企业的运营效率、降低管理成本具有重要意义。未来，随着更多类似的技术革新，我们有理由相信，云服务将变得更加智能、便捷且可靠。这无疑会进一步推动整个行业的快速发展，为企业创造更大的价值。

　　 随着多模态数据的应用逐渐深入，AI架构拓扑推理算法也在不断优化。这一进步不仅显著提升了架构链路生成的准确性，还实现了跨VPC业务的上下游调用链路自动发现功能。这种技术革新极大地简化了架构图的绘制流程，大幅提高了工作效率。在我看来，这项技术的发展标志着人工智能在实际应用中的又一次飞跃。它不仅为企业提供了更高效的解决方案，也进一步推动了云计算与大数据领域的深度融合。未来，随着更多创新技术的加入，我们有理由相信，这类工具将在复杂系统管理中发挥更加关键的作用。

　　 在当今数字化转型的大趋势下，基于Multi-agent框架构建的上层AI应用生态正逐步成为技术发展的新高地。通过自然语言处理与运维工具的深度融合，用户能够以更加直观的方式与系统进行交互，从而高效地完成隐患发现、容量预测以及混沌验证等复杂任务。这一转变标志着云上治理模式从传统的规则驱动向意图驱动迈进了一大步，显著提升了人机协作的整体效率。 值得注意的是，多智能体之间的无缝协同尤为关键。这种协同不仅体现在技术层面的无缝对接，更在于它重新定义了人机关系——将复杂的操作流程简化为一次简单的对话或指令，让“聊天作战室”真正成为可能。这样的创新无疑为企业带来了前所未有的灵活性和敏捷性，在应对瞬息万变的市场环境时占据主动权。 在我看来，这项技术的发展不仅是一次技术革新的胜利，更是对未来工作方式的一次深刻重塑。它让我们看到，在人工智能与人类智慧相互赋能的过程中，如何更好地平衡两者的关系将成为未来研究的重要方向。同时，随着更多应用场景被挖掘出来，相信这类解决方案将在更广泛的领域内展现出其独特价值。

　　 ● ChatBI：整合用云隐患数据、监控日志、专家经验等多模态数据，构建云顾问统一数仓，支持用户 NL2SQL 自然语言实时查询架构图节点的指标情况，并生成智能洞察结论，最终形成千人千面的自定义报表，提高架构治理效率。

　　 刘庆兴强调，AI 大模型落地到 AIOps 生产必然存在强知识依赖、低幻觉容忍等挑战，所以一定要构建一套自己的知识库，作为智能体的外置大脑。

　　 目前，腾讯云顾问平台已为13000家企业提供服务，累计完成10000份架构图的生成，有力地帮助了众多腾讯云客户提高云上系统的稳定性。

　　 基于 DeepSeek 的 WPS AI办公应用实践

　　 金山办公高级产品总监 赵九州发表了《基于 DeepSeek 的 WPS AI办公应用实践》的主题演讲。他介绍，金山办公通过“大模型生成+工程化函数调用+场景化应用切片”的应用路径，将 DeepSeek 能力与办公工具深度耦合，验证了 Agent 框架在复杂任务调度、格式保留等场景的技术可行性。

　　 金山办公高级产品总监 赵九州

　　 金山办公选择“不自建大模型，专注于应用集成”的发展路径，与DeepSeek等主流模型厂商开展深入合作，搭建起自身的技术框架。在应用端，针对企业用户推出Office协作功能，借助统一网关实现多种模型的灵活调度，同时支持模型的私有化部署。在工程化调度环节，将大模型的输出结果与传统的工具API（例如格式引擎、虚拟机、按键模拟）相融合，从而解决单纯依赖模型能力难以应对的格式保留、多模态处理等复杂问题。

　　 推理模型给办公带来了新的应用范式，但推理模型并非万能。赵九州强调了模型选型逻辑：在确定性任务，如翻译，要选择通用模型；复杂工作流场景则采用 DeepSeek-R1 的 Agent 框架优化任务拆解效率，如 PPT 生成场景。

　　 WPS推出的“AI写作助手”模式旨在解决用户在Prompt输入上的困扰。这一功能的推出无疑为那些对文字创作感到棘手的人群提供了极大的便利。对于需要频繁撰写文章或评论的人来说，“AI写作助手”不仅能够节省时间，还能提供高质量的建议和模板。 在我看来，这种工具的出现是对传统写作方式的一次革新。它不仅仅是技术的进步，更是对用户体验的深刻理解。在信息爆炸的时代，人们往往因为缺乏时间和灵感而无法高效完成写作任务。“AI写作助手”的出现填补了这一空白，使得即使是写作新手也能快速产出具有逻辑性和条理性的好文章。 不过，我也认为，在享受科技带来便捷的同时，我们仍需保持批判性思维。虽然AI可以辅助创作，但真正的思想深度和个人风格是机器难以替代的。因此，合理利用这类工具，将其作为提升效率的助手而非完全依赖的对象，才能更好地发挥其价值。总之，WPS的这一创新值得肯定，未来或许会有更多类似的智能化工具帮助我们在数字时代更轻松地表达自我。

　　 当然可以，请提供您想要修改的新闻内容，我会根据您的要求进行调整并生成新的版本。

　　 ●格式保留技术：在修订模式下引入AI功能，追踪修改过程并阐述修改理由，从而保障用户对格式和内容的双重掌控权。

　　 ● 场景化切片：聚焦办公最小切片（如 PPT 风格克隆、表格数据清洗），通过 Agent 框架串联 RAG、语料库与工具 API。

　　 赵九州总结了 WPS AI用户级产品的五大原则：

　　 ● 不要让用户输入 Prompt，让 AIGC 回归创作本身

　　 ● 聚焦用户的办公、效率场景的最小切片

　　 ● 避开不能接受幻觉的领域

　　 ● 增强召回，减少噪音

　　 ● 围绕小切片做上下游工作流产品

　　 目前，WPSAI办公助手系列作为金山办公的核心产品线，凭借其卓越的沉浸式交互设计，显著提升了用户的接受与使用频率，进而带动了整体收入的增长。其中，PPT风格克隆、多模态滤镜等创新功能不仅丰富了用户体验，也为公司带来了亿元级别的年收入。在政务材料生成领域，这一系列工具的表现尤为突出，无论是文本的规范性还是诗词典故引用的准确性都有了质的飞跃，这无疑为相关工作提供了强有力的支撑。 从我的角度来看，WPSAI办公助手系列的成功不仅仅体现在技术层面的突破，更在于它真正解决了用户在实际操作中的痛点。尤其是在当前信息化快速发展的背景下，能够通过智能化手段提升工作效率的产品，无疑是市场上的稀缺资源。未来，希望这类产品能够在更多应用场景下发挥作用，进一步推动办公效率的整体提升，同时也期待企业在技术研发上持续投入，不断优化和完善现有功能，以满足更加多样化的需求。

　　 金山办公的经验显示，AI办公应用必须以用户需求为核心，借助强大的工程化能力来弥补大模型的不足之处，从而达成技术与市场的良性循环。这一路径不仅体现了技术创新的价值，也为行业发展提供了可借鉴的成功范例。 在我看来，AI办公应用的核心竞争力在于能否真正解决用户的痛点。金山办公的做法强调从用户体验出发，这无疑抓住了问题的关键。毕竟，无论技术多么先进，如果无法转化为用户的实际便利，就难以获得持久的生命力。同时，通过工程化手段提升效率，不仅能够优化产品性能，还能有效降低成本，这对于推动AI技术在办公领域的广泛应用具有重要意义。未来，随着更多企业关注用户体验和技术落地，相信AI办公将会迎来更加广阔的发展空间。

　　 头脑风暴：DeepSeek 落地畅想

　　 在分组讨论和模拟路演环节中，与会者围绕DeepSeek展开了多轮热烈的辩论，涉及多个热门话题。同时，他们还针对DeepSeek被看好的应用场景进行了模拟展示，生动呈现了其技术成果转化为实际生产力的多种可能性。

　　 话题1：DeepSeek 会加速人才流动，还是形成大厂垄断

　　 「架构师之路」主理人、腾讯云 TVP 沈剑

　　 沈剑指出，技术的不断迭代不仅推动了市场的细分与新领域的诞生，同时也加速了人才的流动。这一点在DeepSeek的发展中尤为明显。DeepSeek通过降低技术门槛，让中小型企业在不依赖高昂硬件资源的情况下也能参与到人工智能的竞争中来。这意味着技术人才不再因为资源的限制而只能留在大型企业，他们有了更多选择的机会。与此同时，DeepSeek所构建的生态系统为人才提供了更多的创新空间，这也是为什么目前许多小型公司能够频繁推出创新产品的关键原因。然而，随着AI技术效率的提高，某些传统岗位的需求正在发生变化，这迫使相关人才需要主动或被动地转向新的领域，以寻求自身的职业发展路径。 我认为，DeepSeek这样的平台确实为行业注入了新的活力。它不仅打破了技术壁垒，让更多企业能够享受到AI带来的红利，也为技术人员创造了更广阔的舞台。这种变化既是挑战也是机遇，对于个人而言，意味着需要不断提升自我，跟上时代的步伐；对企业来说，则是重新审视自身定位、调整战略布局的重要契机。长远来看，只有那些能够灵活应对变革的企业和个人，才能在这场技术革命中占据有利位置。因此，无论是企业还是个人，都应积极拥抱变化，在这个快速发展的时代找到属于自己的方向。

　　 《知识增强大模型》作者、原达观数据副总裁、腾讯云TVP王文广

　　 二组代表《知识增强大模型》作者、原达观数据副总裁、腾讯云TVP王文广则从历史案例论证：新技术会通过人才聚集形成垄断而形成大厂，大模型领域也会重复这一路径。在资源与生态方面，大厂不仅通过高薪、稳定性吸引人才聚集，形成技术壁垒，还通过开源、生态合作扩大影响力，中小厂难以与之竞争。大模型基模领域头部效应显著。DeepSeek 可视为“新大厂”，自身从人数上看规模还小，但生态庞大。

　　 话题2：DeepSeek 应用趋势下，企业是否应该考虑建设 AI 中台？

　　 ClickPaaS CPO、腾讯云 TVP 马俊

　　 三组代表ClickPaaS CPO、腾讯云 TVP 马俊从标准化、降本增效、以应用场景为中心，说明了建设 AI 中台的重要性，并以腾讯等大厂的实践作为背书。具体而言，AI 能力是企业的核心能力，也是成本比较高的能力（如 API 调用、模型训练）标准化程度高，集中管理中台可避免重复开发，降低资源浪费，提升企业AI治理能力。对于私有化部署定制模型（如结合内部数据微调），以及未来的多模型共存，中台可也提供 RAG 等工具链支持，以及统一调度和模型优化能力。利用企业构建的数据中台和业务中台，打造企业完整的能力共享中心。

　　 《软件研发效能提升之美》作者、腾讯云TVP 吴骏龙

　　 四组代表《软件研发效能提升之美》作者、腾讯云TVP 吴骏龙则从业务不确定性、成本与灵活性矛盾、组织管理挑战等角度提出相反的观点。对于中小企业和单一业务线，公司无需中台，定制化需求可通过轻量工具解决。对于大企业，中台需业务稳定性支撑，而AI领域“破坏性创新”频发，技术迭代非常快，场景不成熟，建设中台可能因业务变化而失效。同时中台建设成本高且周期长，可能拖累业务响应速度。此外，中台还会限制业务部门创新自由度，与 AI 领域快速试错的需求冲突。

　　 项目路演1：365智慧学伴

　　 Microtop AI CTO 齐国峰

　　 MicrotopAICTO的齐国峰带来了「365智慧学伴」助教助管项目路演。该项目专注于中小学生群体，旨在通过人工智能技术引导并激发他们的学习兴趣与潜能，以应对教育内卷带来的个性化学习需求挑战。

　　 产品形态是软硬件结合提供给学生，终端覆盖平板、智能音箱、智能手表，通过大模型分析学生特长，用思维链引导学习，如拆解作文框架，主打将思考逻辑带给学生，而不是直接提供答案。

　　 金山办公高级产品总监 赵九州

　　 对于该项目，金山办公高级产品总监赵九州指出，当前项目的定位存在模糊问题，同时涉足2B与2C市场可能造成资源分配不均，进而削弱推广效率。他建议应集中精力深耕某一特定应用场景，以提升专注度和执行力度。此外，针对学生群体的需求具有间断性的特点，且家长在付费方面的积极性较低，因此需要寻找更具刚性需求的切入点，类似于拍照搜题这类功能。另外，思维链功能虽然具备一定的创新性，但其技术壁垒相对较低，容易被大型企业模仿复制，所以必须通过打造独特的用户体验来巩固产品的核心竞争力。 我的看法是，产品定位的清晰度对于任何一款软件的成功都至关重要。尤其是在竞争激烈的市场环境中，试图同时满足企业和个人用户的需求可能会导致资源的过度分散，从而无法形成有效的竞争优势。专注于一个具体的场景不仅能够帮助产品更好地打磨细节，还能让目标用户群感受到更加贴心的服务。至于如何激发家长的付费意愿，确实是一个值得深思的问题。借鉴市场上已有的成功案例，比如拍照搜题的应用模式，不失为一种值得尝试的方向。最后，面对技术同质化的风险，唯有不断创新并提供差异化服务，才能确保产品在市场上长久立足。

　　 项目路演2：AI与寺庙文化

　　 上海安畅网络架构师 孙家卿

　　 第五组代表上海安畅网络架构师孙家卿展示了一个融合AI与寺庙文化的创新项目。该项目主要面向海外年轻群体以及有信仰需求的人群，通过连接不同寺庙，利用RAG（基于检索的生成）技术深入挖掘和解析寺庙的独特文化内涵，为用户提供线上虚拟的方丈、主持或小师傅等角色提供的信仰指导服务。同时，项目还计划与寺庙合作开发一系列文化周边产品。在商业模式方面，项目采用三级订阅制，借助寺庙资源开展线上线下联合推广活动。 我认为这个项目的亮点在于它巧妙地将现代科技与传统文化相结合，既满足了当代人对个性化精神生活的需求，也为传统寺庙文化找到了新的传播路径。尤其是针对海外用户的设计，能够帮助更多国际友人了解中国深厚的佛教文化和智慧。此外，引入订阅制服务模式不仅有助于实现可持续发展，还能增强用户的归属感和参与度。未来若能进一步优化用户体验，并确保内容输出的专业性和权威性，则有望在全球范围内收获更广泛的认可和支持。

　　 《知识增强大模型》作者、原达观数据副总裁、腾讯云TVP王文广

　　 《知识增强大模型》作者、原达观数据副总裁、腾讯云TVP王文广点评认为首先就项目合规性提出疑问，认为国内寺庙多为非营利机构，商业合作难度大，且宗教内容宣传受限。另一个问题是需求不明确。不过，他建议参考 AI 算命类产品，出海东南亚、港台市场。

　　 项目路演3：AI 国产化单机数据库

　　 杭州云贝数据技术有限公司 CTO 郭一军

　　 杭州云贝数据技术有限公司 CTO 郭一军带来一个 AI 国产化单机数据库的路演。项目针对中小企业及需国产化替代的政企客户需求，基于 DeepSeek 技术打造单机分布式一体化数据库，主打“四高两低”（高可用、高性能、高扩展、高安全；低成本、低风险），通过 AI 实现智能化运维，支持弹性扩缩容。商业模式上，项目按节点收费，3 节点起售，100 万/套，主打国产化政策红利市场，预估 500 亿规模。

　　 腾讯云顾问产品总监 刘庆兴

　　 腾讯云顾问产品总监 刘庆兴表示，项目商业逻辑可行，因为国产化替代需求明确，价格优势吸引中小企业，但存在两大挑战：一是相对云厂商的成熟方案，还需解决单机数据库的运维 Know how，二是自动索引、弹性扩展等功能需证明技术壁垒。

　　 项目路演4：软件智能化 Agent

　　 描路科技创始人、腾讯云TVP 施德来

　　 描路科技创始人、腾讯云TVP施德来在路演中分享了AI应用的三大核心要素：数据（Data）→处理（Insight）→执行（Action）。他指出，当前的大模型更多是在执行环节发力。基于公司已有的手机软件界面和操作流程数据收集能力，施德来提出了一项创新计划——利用这些数据与多种AI模型相结合，推出一款能够生成产品原型的AI工具。这一产品的亮点在于降低了使用的门槛，并且更加贴近实际的设计迭代需求。 我认为，这项计划不仅体现了技术与实践的深度融合，还展现了企业在推动技术创新方面的前瞻性思维。通过整合丰富的数据资源以及强大的AI算法支持，这样的工具有望大幅提高工作效率，为企业和个人设计师提供更为便捷的服务体验。此外，在当前快速变化的技术环境中，能够及时捕捉行业趋势并作出响应的企业往往能够在竞争中占据有利地位。因此，我对描路科技未来的发展充满期待，相信他们会在AI领域继续探索出更多有价值的解决方案。

　　 腾讯云顾问产品总经理  许小川

　　 许小川指出，B端软件公司能否为智能化改造买单，取决于他们对第三方SDK的信任度与期待值。客户更倾向于选择那些能够切实解决业务痛点、提升ROI的解决方案。此外，差异化技术、简便的集成方式、可靠的服务保障以及明确的价值传递，都是影响决策的重要因素。 在我看来，当前企业数字化转型的浪潮下，提供高效且实用的工具变得尤为重要。第三方SDK作为连接传统企业和先进技术的桥梁，其核心竞争力不仅体现在功能上，更在于能否精准洞察客户需求，并以简洁易用的方式融入现有系统。这要求供应商不仅要深耕技术研发，还需在用户体验和服务质量上下足功夫。只有这样，才能在竞争激烈的市场中脱颖而出，赢得客户的长期信赖与支持。

　　 结语

　　 活动在各种奇思妙想的碰撞中圆满结束。邵浩最后提到"广深高速进出行"，“广”是指市场的广阔性；“深”是指创新的深厚性；“高”是指团队的高配性（团队本身的能力包括了情商、智商和逆商）；“速”是指成长的快速性；后面三个字就是投资所关注的财务层面，“进”是指选择合适的进入时点，是A轮、B轮还是C轮，“出”是指在什么时候退出，再加上“行”-综合判断可行性，就形成了“广深高速进出行”的要诀，但实际上判断项目是非常难的，尤其是对于早期的AI项目。

　　 DeepSeek的成功，离不开那些敢于挑战边界的技术理想主义者。他们怀揣着以科技重塑世界的信念，在AI领域不断前行。在TVPAI创变研讨会的引导下，无论是来自大厂还是创业公司的与会嘉宾，只要能够坚持对AI技术的热情与追求，勇于探索未知领域，推动技术和应用场景深度结合，就一定能让未来更加美好。 我深信，技术创新始终是推动社会进步的核心动力。DeepSeek等项目的崛起，不仅展示了人工智能技术的巨大潜力，也激励更多从业者投身其中，共同面对挑战。同时，这样的交流平台让不同背景的人才汇聚一堂，碰撞出新的火花，这对于整个行业的长远发展至关重要。希望未来能看到更多类似的活动，为行业注入源源不断的活力。

　　 TVP，TVP（TencentCloudValuableProfessional）是腾讯云颁发给云计算领域技术专家的一项荣誉奖项。该计划旨在搭建与行业技术专家的沟通桥梁，加强腾讯云与技术专家及用户之间的互动交流，进而构建云计算技术生态圈，实现“用科技改变世界”的美好目标。