A2M峰会:聚焦大模型落地应用,破解AI产业化难题

A2M北京站峰会聚焦大模型落地,汇聚55位专家,探索AI产业化路径。关注产品创新、技术拆解和行业案例,助力企业实现AI商业价值。

原文标题:卷翻AI圈!大模型创新案例研究TOP50——A2M峰会本周末北京开幕!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

A2M北京站峰会将于本周末开幕,峰会以“释放规模化落地AI的能力”为主题,汇聚55位AI领域专家,探索大模型从实验室到产业化的路径。峰会将聚焦大模型产品创新、硬核技术拆解和跨行业案例呈现,覆盖通信、教育、文娱、消费等10多个行业。峰会设置AGI赋能产品创新、AI赋能产品创新、智能交互设计等议题,并由字节、阿里、快手等技术专家分享大模型赋能测试、大模型研发提效、AI驱动的工程生产力等实战经验。大会还邀请了15位行业大咖担任出品人,深度参与大会筹备,确保每个专题的深度与商业落地价值。此外,组委会还为社区粉丝提供了购票优惠和抽奖活动。

怜星夜思:

1、你认为目前大模型落地应用的最大挑战是什么?除了文章中提到的几点,还有其他的吗?
2、A2M峰会聚焦大模型落地,你觉得对于开发者来说,最值得关注的议题会是什么?为什么?
3、你认为“AI教AI”的范式跃迁会给AI行业带来哪些颠覆性的变化?又会带来哪些潜在的风险?

原文内容

2025年,全球人工智能正式迈入系统工程化落地深水区。随着大模型压缩、边缘计算等技术瓶颈的突破,AI 2.0应用层爆发周期已缩短至两年,技术竞争焦点转向“AI教AI”的范式跃迁与多模态认知能力的场景渗透。然而,系统级协同智能的缺失、跨领域知识迁移的效率困境,以及人机协作的伦理责任界定,仍是规模化落地的核心掣肘。在此背景下,A2M北京站以“释放规模化落地AI的能力”为主题,联合AI领域的55位一线专家,依托中关村科技创新走廊的生态势能,探索大模型从实验室到产业化的“最后一公里”破局路径。


三大创新引擎

驱动大模型产业落地应用


作为AI研发领域的风向标,本届峰会全新升级会议主题,这其中包括三大创新亮点:
1️⃣ 新增大模型产品创新专题:首次增设AGI赋能产品创新、AI赋能产品创新等议题,智能交互设计等议题,覆盖从技术到产品的全链路,吸引研发、产品负责人及决策层参与,助力企业实现技术与商业的双向突破。

2️⃣ 硬核技术深度拆解:聚焦大模型提效,新增大模型赋能测试、大模型研发提效、AI 驱动的工程生产力等前沿议题,由字节、阿里、快手等技术专家分享实战经验,满足开发者对底层技术的深度需求。

3️⃣ 跨行业案例全景呈现:55个案例覆盖通信、教育、文娱、消费等10+行业。



重量级嘉宾
洞见AI新趋势





15位行业大咖联袂出品

掌舵AI产业化航向


本届大会组委会邀请到了15位出品人,他们以前沿技术视角和丰富实践经验深度参与大会筹备工作,包括选题方向、内容审核及线上预演等全流程质量把控,确保每个专题的深度与商业落地价值。在会议期间,各位出品人将亲自主持,与参会者展开深度互动交流,分享最新行业洞见。



55位技术领袖

共同破解AI落地的“隐形天花板”


2025年A2M峰会全面升级,聚焦大模型在落地方面的应用,汇聚55位顶尖技术领袖分享最新突破与实践经验。助力企业快速实现AI技术落地与商业价值转化,期望所有参会者都可以带走可直接复用的代码模版。如下是各专场案例:

福利时间:

1.A2M组委会联合社区为粉丝带来重磅福利!现报名两日门票可参与渠道专享优惠购票,7800元原价票享受立减3300元权益,仅需4500元即可参与大会通票行程,包含两日自助午餐及ppt学习资源礼包,感兴趣的小伙伴可扫码登记,期待现场与你见面!


图片


2.文末留言说出你对本次A2M大会的期待,将抽取5名幸运小伙伴赠送A2M大会单日体验票1张(用餐需自理),动动小手,参与互动吧!

从学术角度看,“AI教AI”实际上是一种元学习或者迁移学习的体现。它可以让AI模型更快地适应新的任务和环境,减少对人工干预的依赖。但是,也需要关注模型的泛化能力和鲁棒性,避免出现过拟合或者对抗攻击等问题。一切还是在可控的范围内比较好,至少现在我不太敢想象未来会发展成什么样。

我觉得“跨行业案例全景呈现”更值得关注。因为它可以帮助开发者了解大模型在不同行业的应用场景和解决方案。这样,我们才能拓宽思路,找到新的创新点和商业机会。不能只埋头写代码,也要抬头看世界嘛!

我觉得“AI教AI”最大的颠覆在于,它可能会改变AI人才的培养模式。以后,我们可能不需要再从头开始教AI,而是只需要给AI提供一些基本的知识和规则,让它自己去学习和探索。但是,这也意味着我们需要培养能够设计和管理“AI老师”的人才,这又是一个新的挑战。

我认为除了文章提到的系统级协同智能缺失、跨领域知识迁移效率和人机协作伦理问题,还有一个很大的挑战是数据质量。现在很多大模型训练依赖海量数据,但如果数据本身存在偏差或者噪声,那训练出来的模型效果可能反而会很差。而且,数据标注的成本也很高,这也会限制大模型的应用。

安全性问题也是一个不容忽视的挑战。大模型如果被恶意利用,可能会造成信息泄露、虚假信息传播等严重后果。如何保证大模型的安全可靠,是一个需要深入研究的课题。总而言之,落地应用面临算力成本、模型维护调优、垂直领域数据缺乏等问题,不过我还是很看好大模型在未来产业中的应用。

“AI教AI”这玩意儿,想想就觉得可怕,这不就是机器自我进化吗?好处是效率肯定会大大提高,AI的迭代速度也会更快。但是,风险也很明显,万一AI学坏了,或者产生了我们无法理解的目标,那后果不堪设想。感觉就像科幻电影里的情节一样。

我更关注AI伦理和人机协作的议题!技术再牛,也得考虑道德风险。万一我写的代码被坏人利用了,那岂不是成了帮凶?所以,了解伦理规范,才能更好地保护自己,也避免给社会带来危害。虽然实际开发中可能考虑不多,但是如果未来想做一个AI产品,这些都是需要提前了解清楚的。

补充一个,我觉得是人才缺口!大模型这玩意儿,不是谁都能玩得转的。既要懂算法,又要懂行业,还得会工程化落地,这种复合型人才太稀缺了。光有技术还不行,还得有人把技术转化成实际应用,这才行啊!