DeepSeek 之后,大模型应用如何迈向新阶段?聚焦 AICon 大会

DeepSeek引爆AI应用热潮,AICon大会聚焦应用落地,探讨端侧智能、多模态等关键领域,助力AI发展。

原文标题:DeepSeek 之后,大模型应用如何迈向新阶段?| AICon

原文作者:AI前线

冷月清谈:

DeepSeek 的开源和低成本优势引发了 AI 应用热潮,但 AI 应用的全面爆发仍需探讨。AICon 全球人工智能开发与应用大会将聚焦 AI 应用边界,探讨端侧智能、多模态大模型、AI Agent、数据基础设施、AI 安全等关键领域。大会将分享实践案例,探讨技术挑战,提供创新思路,助力 AI 行业发展。5 月上海站和 6 月北京站即将开启,欢迎参与!

怜星夜思:

1、DeepSeek 的开源降低了技术门槛,但除了成本,还有哪些因素会影响 AI 应用的落地?
2、文章提到了端侧智能,将大模型部署到边缘设备有哪些优势?又面临哪些挑战?
3、AICon 大会提到了“AI Agent 构建及多元应用”,AI Agent 未来有哪些应用前景?

原文内容

作者 | AICon 全球人工智能开发与应用大会

春节期间,DeepSeek 在全球范围内掀起了巨大波澜,毫不夸张地说,它几乎成为了全球关注的焦点。大家纷纷对其开源特性、成本优势以及回复准确率等方面赞不绝口,这一现象也在整个行业中引发了云计算领域的又一波热潮。一时间,每家企业都忙着接入 DeepSeek,以至于业内其他大模型以及应用似乎无人问津。

但我们不禁要问,DeepSeek 之后,AI 应用是否真的迎来了全面爆发的时刻?

其实,早在 2024 年底,业界就有预测 2025 年将是 AI 应用的爆发年。而 DeepSeek 推理模型的开源和低成本优势,迅速打破了原有的技术门槛,让许多原本成本较高的应用变得触手可及,全面开花似乎只是时间问题。在这个飞速变化的 AI 时代,与其被动等待被淘汰,不如主动参与行业交流,与真正有实践经验的专家进行沟通,及时把握行业动态。

回首 2024 年,我们成功举办了三场 AICon 全球人工智能开发与应用大会。大会以 “智能无限,探索 AI 无限可能” 为主题,针对人工智能领域的热点话题,进行了一系列精彩纷呈、内容丰富的演讲,吸引了众多行业人士的关注与参与。进入 2025 年,我们将围绕 “探索 AI 应用边界” 这一主题展开新的征程,此次大会将更加注重突出 AI 应用的多样性以及实践性,力求为参会者带来一场内容丰富、极具价值的行业盛会。

新征程即将开启!2025 年 AICon 的首两场会议—— 5 月上海站和 6 月北京站,正式拉开帷幕,并将重点聚焦于以下内容:

端侧智能

端侧智能成为发展新趋势。本论坛分析将大模型部署到 AI PC、AI 手机等边缘设备面临的资源受限、网络不稳定等技术挑战。探讨模型轻量化技术,如剪枝、量化等实现模型瘦身,以及云边协同架构的实践案例,通过云端与边缘设备协同计算,充分发挥双方优势,推动端侧智能发展。

多模态大模型创新实践

多模态大模型开启智能交互新篇章。本论坛深入解析多模态大模型的技术原理,包括不同模态数据的特征提取与融合策略,探讨其在智能客服、智能驾驶等领域的创新应用,展示多模态大模型如何实现语音、文本、图像等协同交互,提升用户体验和行业效率。

AI Agent 构建及多元应用

AI Agent 赋予智能系统自主决策能力。本论坛剖析 AI Agent 实现自主规划技术路径,通过强化学习、深度学习融合等技术,使其在复杂环境中灵活决策。

Data for AI,驱动智能的下一代数据基础

本专题将聚焦人工智能时代的数据基础设施,深入探讨从数据生成、采集、存储到处理的全链路创新技术。我们将探索数据如何高效支撑 AI 模型训练、优化推理性能,以及在多样化应用场景中的技术实践与最佳方案,为构建智能未来提供强大的数据支撑

AI for Data,数据管理与价值挖掘实践

本专题聚焦人工智能在数据管理与应用中的创新实践,探讨 AI 如何优化数据清洗、分析、治理及安全,助力企业挖掘数据价值,实现数据驱动的业务创新与决策升级。

大模型推理性能优化策略

推理性能决定大模型应用效果。论坛聚焦模型推理性能提升,从硬件层面研究专用推理芯片及硬件配置优化,在软件算法方面探讨模型压缩、量化等技术,在保障精度前提下减少计算量。同时,深入研究大小模型协同应用模式,通过小模型初筛、大模型复核提升处理效率,保护企业模型投资。

金融领域大模型应用实践

金融行业对大模型需求迫切。论坛分享金融行业大模型在风险评估、投资决策、智能合规、金融研报、智能客服、电销催收大模型等场景的应用案例。探讨如何利用大模型分析海量金融数据提升风险评估准确性,通过智能客服实现个性化服务提升客户满意度,展示大模型在金融领域的创新应用模式与实际价值。

大模型赋能研发领域实践

大模型为研发领域带来变革。本论坛展示大模型在研发工具如 AI Copilot 助力代码编写、自动化测试的智能用例生成,以及智能化运维从监控到自愈等方面的应用实践。分享技术成果与应用经验,帮助研发人员提升研发效率和产品质量。

大模型在营销与客服场景落地应用

大模型助力营销与客服升级。论坛探讨大模型在营销场景中通过客户数据分析实现精准营销、个性化推荐,提升营销效果和客户转化率;在客服场景中利用情感分析等技术实现智能客服贴心服务,提升客户体验。分析大模型在这些场景的潜在商业价值,为企业提供创新思路。

AI 产品设计的创新思维

如何设计 AI 产品?体验交互如何处理?本论坛研究如何结合大模型技术创新 AI 产品设计,通过大模型实现自然便捷的语音、手势等智能交互,利用用户行为分析实现功能个性化定制。

AI 安全与可信赖性

探讨 AI 系统所面临的对抗攻击、数据泄露、偏见与伦理等风险,分享先进的防御与治理实践,从技术层面共同打造安全、可靠且合规的智能生态。

AI 基础设施与生态构建

聚焦 AI 软硬件及生态系统的建设,讨论如何打造高效的 AI 开发与应用环境。

AI 出海策略
如何在多语言、多文化、多监管环境下高效落地 AI 产品与服务,是本专题聚焦的议题。
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我们正在积极邀请更多重磅嘉宾加入。如果您在大模型领域有卓越的实践成果,并乐于与业界同仁分享交流,AICon 诚挚欢迎您的加入。只需扫描下方二维码提交议题,我们的会议内容团队将尽快与您联系。

此外,当前正值早鸟优惠期,若您对我们今年的 AICon 系列会议感兴趣,欢迎随时联系我们的票务经理 13269078023(微信同号),获取详细票务信息,把握超值机会,共赴 AI 行业盛会!

边缘部署的优势之一是低延迟,可以实现实时响应,这对一些对实时性要求高的应用很重要,比如自动驾驶。另外,数据可以在本地处理,也减少了对网络的依赖,提高了可靠性。当然,挑战也很明显,功耗、算力、存储空间都是限制因素。

说到挑战,我觉得功耗和散热是大问题。边缘设备通常电池容量有限,大模型的功耗很高,如何优化功耗是个难题。散热也是个问题,高功耗容易导致设备过热,影响性能和寿命。

AI Agent 的应用前景非常广阔,它可以作为个人助理,帮助我们管理日程、安排行程、处理邮件等等,解放我们的双手。在工业领域,它可以控制机器人进行自动化生产,提高效率,降低成本。

就像文章说的“AI Agent 赋予智能系统自主决策能力”,我觉得在游戏领域,AI Agent 可以创造更智能的NPC,让游戏更具挑战性和趣味性。在金融领域,它可以用于自动化交易、风险管理等方面。

我觉得在医疗领域,AI Agent 可以辅助医生进行诊断和治疗,提供个性化的医疗方案。在教育领域,它可以根据学生的学习情况,提供个性化的学习辅导。

我觉得除了成本,数据隐私和安全也很重要。很多应用需要大量敏感数据,如何保障数据安全是个大问题。另外,模型的可解释性和可控性也需要考虑,毕竟AI应用不能是个黑盒子。

成本降低确实很关键,但实际应用中,模型的性能也很重要。DeepSeek 虽然成本低,但如果性能达不到要求,很多场景也用不了。所以性能优化和特定场景的适配也很关键。

DeepSeek降低了门槛,但人才缺口依然很大。现在懂AI技术,又懂业务的人才很稀缺。没有足够的人才,AI应用的落地也会受到限制。所以培养人才也很重要。

引用一下“端侧智能成为发展新趋势”,我觉得就现在而言,边缘设备的算力是个瓶颈。虽然现在有些边缘设备的算力在提升,但跟云端服务器相比还是有很大差距。所以我们需要更轻量级的模型,或者更好的云边协同方案。