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Kaiyun中国:2025服贸会|对话枫清科技创始人兼CEO高雪峰:不担心智能体热度很快过去

发布时间:2025-09-15 01:40人气:

  和2024年相比,第二次参与中国国际服务贸易交易会(以下简称2025年服贸会)的智能体平台枫清科技创始人兼CEO高雪峰有更多线年服贸会中国AIGC创新应用论坛现场,高雪峰的演讲信息量丰富,从企业全域智能化的驱动力和挑战,讲到企业场景智能实践最佳路径,再到企业应用通用场景等,毫不保留地分享了自己在大数据和人工智能领域20多年的经验和观察。

Kaiyun中国:2025服贸会|对话枫清科技创始人兼CEO高雪峰:不担心智能体热度很快过去(图1)

  一年前的服贸会上,高雪峰在接受北京商报记者专访时强调,企业数字化转型要提升大模型推理能力增强基于数据关系的推理能力通过智能体平台提供推理的思考路径。

  这一年间,服贸会为枫清科技带来了什么?行业在微观和宏观层面出现了怎样的走势?这些问题都可以在北京商报记者对高雪峰的最新专访中找到答案。

  作为北京专精特新企业之一,枫清科技2024年就开始强调智能体,从科技圈的共识到2025年的热词,高雪峰的判断来自于对智能化趋势的前瞻,他告诉北京商报记者,企业的数字化、数智化、智能化升级是大浪潮,不会过去,智能体只是当下技术和能力的体现,是智能化技术的一环而已,我不担心智能体技术会过时。

Kaiyun中国:2025服贸会|对话枫清科技创始人兼CEO高雪峰:不担心智能体热度很快过去(图2)

  A: 去年(2024年)枫清科技第一次参与服贸会这样的盛会,结识了很多同行和产业端的客户,我们对人工智能行业在产业端的迫切诉求进行了交流,这些成了我们去年年底到现在的产品设计基础。今年(2025年)最重要的是参加服贸会上的2025中国AIGC创新应用论坛,进行主题演讲,希望跟大家进行深入沟通。

  A: 去年是我们公司正式商业化的第一年,营收1000多万元,随着智能体需求的爆发和市场认可度提升,我们预计今年营收将超过5500万元。这其中有部分客户就是公司在服贸会上对接到的,我们通过服贸会了解到了一些来自市场的诉求。

  Q:不久前枫清科技推出了个人专属智能体,从toB(企业)到toC(用户)是出于什么考虑?

  A: 枫清科技推出个人专属智能体的目的是给大家带来可选择的便利。何为可选择?数据安全是分不同等级的,针对大型企业客户较复杂的AI诉求,我们会为其建立企业级知识中台,希望这家企业所有的二级单位、用户都可以把自己的数据贡献到这个知识中台,构建企业知识库。但我们发现大部分用户有自己的顾虑,通过个人专属智能体就可以发挥这些数据的价值。用户通过自己的电脑使用,就不用把自己的数据上传到云端的知识库,相当于知识引擎就装在自己的电脑里。我们B端(企业)客户最终的使用者也是很多C端的用户,枫清科技的目标是打造一致的用户体验,以及帮助我们企业打造云边端协同化的智能。

  A:枫清科技的个人专属智能体有几种不同的使用模式。第一种是联网,结合用户本地的数据,连到云端的大模型。在这个过程中,用户本地的文件没有上传到云上,只是很多向量特征的token的调用跟云端有交互,这样极大程度地保护了用户个人隐私。另一种是完全的隐私化,在断网的情况下,直接使用结合电脑硬件配置部署的本地模型。它也能够提供整理资料、智能写作等功能。用户可以灵活选择。

  A:其实在国际上,大家都认为2024年是智能体元年,很多科技圈内人士,当时已经在做智能体相关的事,只不过今年发生了一些关于智能体的全民性事件,让这个概念火爆出圈了,大家都把它使用起来,觉得它火了。

  A:去年枫清科技接触的大多是头部央企类客户,它们会关注如何用智能体的方式融合自己的产业链条,有迫切的合作诉求。智能体Kaiyun官方中国概念火爆后,链主企业之外,大中小型B(企业)端客户也在关注如何用这种方法赋能,这类客户担心如果自己不接触、不采用这种方式,将来可能会被链主企业或者更大的企业替代。现在已经进入一个真正的全民智能化的时代,大家都愿意为之付费。

  A:关于智能化,原来我们叫数字化、数智化,这种升级是一个大的浪潮,不会过去的。当下的智能化技术和能力不单只是大模型、智能体,它们只是智能化技术的一些环节而已,还包括数据编织,如何把企业的多模态的数据编织成知识,并很好地存储,用于后面的计算,然后结合智能体的能力,行业模型的蒸馏,数据如何智能化的治理和清洗,包括整个模型安全等,都是整个链条里不断突破和进展的技术,所以我不担心智能体技术有一天会过时。

  A:不是,我觉得要根据不同场景的诉求。比如在写作、营销、广告等智能化场景中,可以允许一些幻觉的存在,以模型为中心就能很好地解决问题。但是在一些精准的企业场景中,需要非常有逻辑地基于部分企业自有的数据来产生精准回应,这种情况就非常适合以数据为中心。在整个问题完整落地时,一定要将以数据为中心和以模型为中心融合在一起。

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