《科创板日报》7月8日讯（记者 敖瑾）2024世界人工智能大会落下帷幕。今年大会热度再上一层，无论是参展企业还是参会人数都达到新高，而参会企业以及论坛嘉宾讨论的话题，也较之往年有所转变，从原来的概念探讨和研究探索，转变为今年的商业落地以及安全应用。

在大会的Future Tech 创新项目路演环节，可以集中看到，AI 2.0时代的创业者们对人工智能技术商业化应用的初步探索方向。

今年共有30个创新项目进行了路演，其中，模型的安全检测成为了为数不少的创业者瞄准的商业化方向，能源、金融以及医疗等领域是创业者普遍选择的落地应用场景，而Agent（智能体）则成为了落地实现的关键驱动。

关键词一：Agent（智能体）

阿莱门科技创始人徐骅在路演环节中表示，在创业过程中开始感受到，闭源模型能力会超越开源模型，而国内很多闭源模型当前仍很难超过国外开源模型的能力。“因此，创业公司自己继续训练模型在商业上走不通，做安全对齐以及价值对齐会是当前阶段的行业机遇，因为这块是大模型广泛应用落地的安全保障。”

其进一步表示，在商业化场景方面，公司自2023年创立以来到今年上半年，主要仍然是针对企业尤其是央国企的需求，做模型侧以及安全侧的开发，“接下来要做的是把过去的积累打造成行业模型，最终目标还是希望能通过Agent的方式提供个性化定制服务。”

值得一提的是，《科创板日报》记者在大会上直观感受到，Agent当前已经成为人工智能应用领域的高频词。在人工智能领域，智能体（Agent）通常指的是能够自主感知环境、做出决策并执行行动以达成特定目标的系统或实体。一个智能体的典型例子是：苹果的Siri或者谷歌助手，感知了你的指令（环境信息），做出了设置闹钟的决策，并执行了这个行动。

百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在WAIC的一场主论坛上表示，在AI应用的发展方向上，他最看好智能体。随着基础模型的日益强大，开发应用也越来越简单，其中最简单的就是智能体。在Future Tech 100创新之夜上，软银中国资本管理合伙人宋安澜作为投资人视角的分享中，也提到了智能体对于人工智能应用落地指明清晰方向的作用。

当前，多个互联网大厂都已经推出了自己的智能体平台：百度在今年4月推出文心智能体平台；腾讯在6月正式发布了基于混元大模型的一站式智能体创作与开发平台“腾讯元器”；字节跳动则早在今年2月就推出了“Coze扣子”AI Bot开发平台。

创业企业也在强调Agent对自身业务的驱动作用。线性资本在其开放平台上表示，“Agent领域快速繁荣，以至于在我们自己的投资观察中看到的几乎所有AI应用公司都在强调自己的产品是Agent驱动、或者说自己的技术底层是Agent。”

除了通过Agent方式解决模型安全问题，路演过程中，也有企业通过Agent解决工业场景的问题。羚一智能就是其中之一。据公司在路演过程中介绍，公司为客户提供从数据到应用的一体化AI Agent落地方案，满足ETO制造企业设计、采购、制造以及管理等大领域下的AI+业务协同需求，目前公司已与振华重工、东方电气等进行合作，在高端装备制造、大型工程以及能源产业链等行业积累了经验。

公司人士对《科创板日报》记者表示，人工智能在工业数字化中的应用，与传统的工业数字化形式最大的不同在于，生成式AI具有学习能力，可能在过程中不断实现自身程序的优化。”

关键词二：快速落地

线性资本在上述研究中进一步表示，无论项目的AI产品目前是否有Agent概念，或Agentic程度如何，创业者最终要回答的问题是：产品是否能有效解决用户的问题。再进一步说，是项目今天能否基于技术的理解利用手边现有的框架快速找到一个合适切入的场景，来搭建一个也同样宝贵的竞争壁垒——时机。

从现场投资人对各路演项目的点评中可以看到，上述观点也代表了大多数投资人对人工智能项目当前的心态及评估重点，即产品能否快速实现落地并且有较为清晰的客户预期。路演过程中，大多数项目在投资人提问环节都被问到了如何获取客户等具体且细节的商业落地问题。

来自新加坡的人工智能模型安全评估与风险管控企业AIDX TECH，就在问答环节中被问及了具体的客户来源情况。公司表示，目前其产品的商业化落地主攻金融、医疗以及无人驾驶等对安全的容错率较低的行业，获客方面则主要通过原有客户的进一步推荐，以及进入政府白名单。

有现场投资人对《科创板日报》记者表达了对这一项目的看好，主要原因也是基于安全检测这一刚需场景以及对政府购买意愿较高的评估。“对大模型安全性、隐私性以及公平性等方面的测试，未来一定是刚性需求，而如果有一个项目能做出一套统一的测试方法，对安全性强、技术能力高的模型做出有公信力的第三方评估，就会有商业化的空间，尤其是如果能获得政府客户的采购，项目就有较高的商业化确定性。”

《科创板日报》记者注意到，在Future Tech100路演环节中，较大比例的项目采取的是to B的商业模式，并且率先得到落地的B端客户不少都是大型的央国企或政府部门。

能源大模型企业达卯科技在路演过程中表示公司成立3年间，已协助临港实现了算力中心和电网公司之间的协同运行。下一步，随着算力中心的扩容，公司需要做进一步的配储，而如何实施以及规模大小等都可以由大模型自主生成相应策略，围绕容量和电量进行调节。

带来了AI驱动的可编辑三维世界生成引擎的创源视界，则首先瞄准了数字城市、建筑设计等城市大规模场景生成这一落地场景。

工业场景也是众多创业企业瞄准的落地领域。英达视在路演环节中介绍了其在制造业具身智能设备的通用大脑方面的业务。现场有投资机构人士对《科创板日报》记者表示，该公司瞄准的离散制造行业智能已不是一个新话题，“但在具身智能的语境下，企业希望能通过大模型技术驱动更为复杂的决策感知和执行系统，从而提高离散智能的泛化性。因为原来这个行业最大的痛点是，每一种工艺的学习成本都很高，且学习完以后很难进行工艺之间的迁移，这就导致了做离散智能制造的公司或者设备智能公司很难实现规模化收益。”

但其进一步表示，向英达视这类项目，其商业模式实现从0-1或较为容易，“因为实现2000万元收入可能只需要5个付费大客户就实现了，但往后走就需要进一步验证它的泛化能力，如果它能实现从一个行业的26道工序拓展到多个行业的上百道工序，那公司的商业模式和能力才算真正通过了市场检验。”

2024年世界人工智能大会已落下帷幕，但人工智能的技术探索、商业落地以及资本市场热度无疑仍将持续。