11月8日上午ღ◈✿✿，2025年世界互联网大会乌镇峰会“人工智能引领科技创新和产业创新融合发展”论坛在浙江乌镇举行ღ◈✿✿。论坛以“人工智能引领科技创新和产业创新融合发展”为主题ღ◈✿✿，重点探讨了推动人工智能与千行百业深度融合ღ◈✿✿、协同创新的方向与路径ღ◈✿✿。本次论坛由浙江省人民政府主办ღ◈✿✿，浙江省经济和信息化厅ღ◈✿✿、浙江省互联网信息办公室共同承办ღ◈✿✿，浙江省工业和信息化研究院ღ◈✿✿、西湖大学ღ◈✿✿、浙江省数字经济联合会ღ◈✿✿、浙江邮电职业技术学院协办ღ◈✿✿。本次论坛以“人工智能时代的创新模式”为主题ღ◈✿✿，开展对话交流ღ◈✿✿。
各位朋友ღ◈✿✿，各位嘉宾ღ◈✿✿，论坛的主题演讲环节全部结束ღ◈✿✿，让我们再次用热烈的掌声感谢各位演讲嘉宾的精彩分享ღ◈✿✿，谢谢ღ◈✿✿！
接下来大会将进入对话交流环节ღ◈✿✿，让我们欢迎对话交流环节的主持人ღ◈✿✿，中电海康集团有限公司董事长陈宗年先生ballbet贝博网站官网ღ◈✿✿，欢迎ღ◈✿✿！
陈宗年（主持人）ღ◈✿✿：尊敬的各位领导ღ◈✿✿、各位嘉宾ღ◈✿✿、全体参会人员ღ◈✿✿，大家上午好ღ◈✿✿！我是中电海康集团陈宗年ღ◈✿✿，接下来的对话环节由我来主持ღ◈✿✿。
非常荣幸有机会与各位相聚于此ღ◈✿✿，一起围绕“人工智能时代的创新模式”来展开思想碰撞ღ◈✿✿，期待通过大家深度的交流对话ღ◈✿✿，能够碰撞出助力AI时代加速发展的绚丽火花ღ◈✿✿。下面ღ◈✿✿，首先有请今天对话的各位主角上台ღ◈✿✿，他们是ღ◈✿✿：
人工智能的“爆炸性渗透”大周期ღ◈✿✿，是我们这个时代最宏大的叙事ღ◈✿✿。随着人工智能技术快速发展ღ◈✿✿、赋能千行百业ღ◈✿✿，创新的边界不断拓展ღ◈✿✿、创新的效率持续提升ღ◈✿✿、创新的范式加快重构ღ◈✿✿，相信在座的各位都深有感受ღ◈✿✿。那么ღ◈✿✿，接下来我想请各位嘉宾结合自身所在的领域来谈一谈ღ◈✿✿，相较于原来的创新模式ღ◈✿✿，人工智能时代的科技创新和产业创新模式有什么不同？从发展趋势看ღ◈✿✿，存在哪些新机遇和新挑战？当然ღ◈✿✿，也请各位在分享观点之前作个简单的自我介绍ღ◈✿✿。
陈海锋ღ◈✿✿：主持人好ღ◈✿✿，大家好ღ◈✿✿！我来自中国联通ღ◈✿✿，联通数据智能有限公司ballbet贝博网站官网ღ◈✿✿。其实当前的人工智能正处在通用知识锻造模型基础能力的阶段ღ◈✿✿。所以我们经历了百模大战ღ◈✿✿、万卡集群ღ◈✿✿。但是随着人工智能进入千行百业ღ◈✿✿，我们发现其实数据的价值更加凸显ღ◈✿✿，只有更加专业的数据才能促进行业模型的能力提升ღ◈✿✿，所以数据流通ABO女A女O车GLღ◈✿✿、利用ღ◈✿✿、治理成为关键ღ◈✿✿。我们联通也是比较早地看到这一点ღ◈✿✿，所以去年就把联通全集团人工智能的资源ღ◈✿✿、大数据的资源和几个重点行业的资源组合起来ღ◈✿✿，成立了联通数据智能有限公司ღ◈✿✿，刚好这个公司就注册在浙江杭州ღ◈✿✿，等于是把联通的AI总部搬到了杭州ღ◈✿✿。非常高兴成为浙江人工智能创新发展高地的一名建设者ღ◈✿✿。
结合主持人的问题ღ◈✿✿，我最大的感触就是这一波深层次AI浪潮中ღ◈✿✿，第一个机遇就是AI正在打破科技创新的壁垒ღ◈✿✿，人人参与创新的AI普惠的时代加速到来ღ◈✿✿，其实过去科技创新还是有一定的壁垒的ღ◈✿✿，比如说专家ღ◈✿✿，比如说资源的投入ღ◈✿✿，但是（现在）普通的开发者就可以快速地应用智能体工具进行创新ღ◈✿✿。
联通大模型的品牌叫元景ღ◈✿✿，六个月前我们开源了一个元景万物智能开发工具ღ◈✿✿。在过去6个月ღ◈✿✿，中国联通有近万名工程师利用这个工具在反诈骗模型ღ◈✿✿、网络优化大模型ღ◈✿✿，这是在对内的ღ◈✿✿。对外在政务办公ღ◈✿✿、工业制造ღ◈✿✿、流程优化ღ◈✿✿、精准医疗ღ◈✿✿、文物活化领域做了7000多个智能体ღ◈✿✿，而这个数据在6个月前只有总部3003工程师能做ღ◈✿✿，所以这种AI的普惠是真正的以前所未有的广度在激活着社会的创新力量ღ◈✿✿，这也会成为整个新质生产力发展的关键ღ◈✿✿。
当然ღ◈✿✿，挑战也有ღ◈✿✿，比如说产业融合的挑战ღ◈✿✿，比如说人才的挑战ღ◈✿✿，比如说安全和伦理的挑战ღ◈✿✿，但是相信这些挑战都在产业发展过程当中（会）逐渐得到解决ღ◈✿✿。
任京暘ღ◈✿✿：大家好ღ◈✿✿，我来自中科曙光ღ◈✿✿，中科曙光是做算力的ღ◈✿✿，为数字经济时代ღ◈✿✿、人工智能时代提供算力底座ღ◈✿✿。我发现台上很多大客户都是同台的嘉宾ღ◈✿✿，台下的伙伴客户应该更多ღ◈✿✿，感谢大家ღ◈✿✿。
刚才主持人问的问题非常好ballbet贝博网站官网ღ◈✿✿，人工智能我看它就是非常好使的工具ღ◈✿✿，越来越强大ღ◈✿✿。拿到好工具怎么使用呢？作为我们来讲ღ◈✿✿，我认为它对创新改变ღ◈✿✿，就是让我们更有条件去啃“硬骨头”ღ◈✿✿，因为我们是科学院的企业ღ◈✿✿，比较关注AI4S的问题ღ◈✿✿；原来不好解ღ◈✿✿，现在有AI工具之后就给我们带来可能性ღ◈✿✿。现在跟科学院各个所最感兴趣的事就是能多找出几个公式来ღ◈✿✿，物理方面能不能多找出两个定律出来ღ◈✿✿。人类社会就是这样构成的ღ◈✿✿，几个数学公式ღ◈✿✿、物理公式加一个元素周期表ღ◈✿✿，构成大千世界ღ◈✿✿，今天有了AI之后ღ◈✿✿，能够让我们关注底层核心的逻辑ღ◈✿✿，在这方面能够形成突破ღ◈✿✿。
作为我们个别的企业来讲ღ◈✿✿，不见得都承载了这么宏大的愿景ღ◈✿✿，但是有我们的底层逻辑ღ◈✿✿。拿我们曙光来讲ღ◈✿✿，我们做算力的ღ◈✿✿，也做芯片ღ◈✿✿。我干芯片ballbet贝博网站官网ღ◈✿✿，眼前最核心的就是怎么加快迭代的速度ღ◈✿✿，原来好几年出一款芯片ღ◈✿✿，现在要求做到一年一芯ღ◈✿✿，那怎么办？加上AI的手段ღ◈✿✿，前面有不少嘉宾讲的ღ◈✿✿，软件都可以加快ballbet贝博网站官网ღ◈✿✿，成本也可以下降ღ◈✿✿，都可以做到一年一芯ღ◈✿✿。
刚才很多嘉宾都讲今天算力都万卡了ღ◈✿✿，国外都10万卡互联ღ◈✿✿，作为我们来说ღ◈✿✿，这是非常复杂的事情ღ◈✿✿，通过AI要解决这个问题ღ◈✿✿，更高效地连接起来ღ◈✿✿，所以给我们提供了很多的可能性ღ◈✿✿，谢谢大家ღ◈✿✿。
吴洪涛ღ◈✿✿：主持人好ღ◈✿✿，大家好ღ◈✿✿！我是来自于自然资源部信息中心的吴洪涛ღ◈✿✿。说到创新ღ◈✿✿，相对于传统的创新模式ღ◈✿✿，AI时代的创新应该说是一种范式的革命ღ◈✿✿，是一个工具不假ღ◈✿✿，但是不仅仅是一个工具的提升ღ◈✿✿，更重要的是思维模式ღ◈✿✿、组织方式ღ◈✿✿、价值创造ABO女A女O车GLღ◈✿✿、逻辑方面的根本性改变ღ◈✿✿。
比如说自然资源领域重要的一项工作就是国土空间规划ღ◈✿✿，这是一个分析决策的过程ღ◈✿✿，这个过程过去就是依托领域专家的知识ღ◈✿✿、经验ღ◈✿✿，通过有限数据的分析ღ◈✿✿，得出决策的结果ღ◈✿✿。而这个过程受数据资源的限制ღ◈✿✿，特别是领域专家自身的认知和经验知识的积累ღ◈✿✿，大模型时代就可以把众多专家的知识和积累突破ღ◈✿✿，形成一个整体ღ◈✿✿，然后把专家们从繁重的数据处理过程中解放出来ღ◈✿✿，对AI模型处理的结果再进行更深ღ◈✿✿、高层次的分析判断ღ◈✿✿，这是工作模式彻底地改变ღ◈✿✿。
从机遇来讲ღ◈✿✿，首先是AI时代我们整个效率和准确度应该有一个革命性地提升ღ◈✿✿。过去咱们搜索相应的材料或者是资料放百度或者其他的搜索引擎ღ◈✿✿，以关键词搜索或者语义的搜索ღ◈✿✿，现在所有都加上人工智能了ღ◈✿✿，大家可以有明显的体会ღ◈✿✿，搜索的准确性定位和知识综合搜索的结果ღ◈✿✿，效率上有无与伦比的提升ღ◈✿✿。
二是知识的沉淀和传承ღ◈✿✿。过去学习师傅带徒弟ღ◈✿✿，有些经验和知识是可意会不可言传的境界ღ◈✿✿，现在通过人工智能就可以把老专家们只可意会不可言传的经验和知识进行固化ღ◈✿✿、学习ღ◈✿✿，形成领域的专业模型ღ◈✿✿，通过模型不断地迭代和可复制的传播ღ◈✿✿，就把专家的经验知识形成了放大效应ღ◈✿✿。
三是巨复杂的系统治理成为可能ღ◈✿✿。自然资源领域研究的是地球科学ღ◈✿✿，地球系统是一个巨复杂的系统ღ◈✿✿，哪怕是专家系统ღ◈✿✿，也只是从某一个角度ღ◈✿✿、某一个维度分析研判ღ◈✿✿，人工智能就给我们带来多领域ღ◈✿✿、多角度的ღ◈✿✿，比如说编规划的ღ◈✿✿，无论从历史沿革ღ◈✿✿、历史文化ღ◈✿✿、经济社会发展ABO女A女O车GLღ◈✿✿，人的经验体会ღ◈✿✿，自然要素配置等各方面考虑这个问题ABO女A女O车GLღ◈✿✿，这是我们带来的机遇ღ◈✿✿。
挑战也是并存的ღ◈✿✿，信息中心主要是为政府服务ღ◈✿✿，政府的决策过程需要特别确定性的结果ღ◈✿✿，而咱们大模型是黑箱操作ღ◈✿✿，很多东西既然是黑箱ღ◈✿✿，责任如何划分就不好说ღ◈✿✿，这是第一个方面ღ◈✿✿。黑箱过程中的一些不确定性的东西ღ◈✿✿，给大家的引导可能是错误的ღ◈✿✿。
三是安全和伦理ღ◈✿✿，在我们这安全和伦理是更大的挑战ღ◈✿✿，政府决策是多方面的ღ◈✿✿，大模型是靠数据支撑模型能力的ღ◈✿✿，而数据本身会受到很多因素干扰ღ◈✿✿，某一个不同的观点和数据和模型能力可能也会带有偏见ღ◈✿✿，这个时候政府决策有偏见的决策就会带来问题了ღ◈✿✿，这是挑战ღ◈✿✿。
不管怎么样ღ◈✿✿，人工智能发展应该带来整个创新模式的变化ღ◈✿✿，对于自然资源管理治理来讲ღ◈✿✿，也是挑战和机遇并存的时代ღ◈✿✿，也是自然资源信息化人的历史使命ღ◈✿✿，应该努力地去攻克ღ◈✿✿。
张俊杰ღ◈✿✿：感谢主持人ღ◈✿✿，我是蚂蚁集团医疗健康的负责人ღ◈✿✿，同时也是浙江省安诊儿医学人工智能公司的负责人ღ◈✿✿。我从事医疗数字化十多年了ღ◈✿✿，在AI时代我觉得一句话概括跟前面互联网ღ◈✿✿、移动互联网最大的区别ღ◈✿✿，之前更多的是只能提高ღ◈✿✿、优化效率ღ◈✿✿，现在有很大机会重构生产力的ღ◈✿✿。
具体从供给来讲ღ◈✿✿，医疗体验不好最大的问题就在于供需矛盾ღ◈✿✿。从医生资源来讲ღ◈✿✿，顶级医生ღ◈✿✿，三甲医院8%的医生服务了50%的患者ღ◈✿✿。现在我们做了医生的分身ღ◈✿✿。比如说杭州第七人民医院的毛洪京院长ღ◈✿✿，他以前在线个患者ღ◈✿✿，一年算下来最多是6000人到1万人ღ◈✿✿。我们给他做了数字分身ღ◈✿✿，跟他自己的流程结合之后ღ◈✿✿，现在我们上线多万人ღ◈✿✿，就相当于一个协和医院ღ◈✿✿。实际上这里面95%以上的大量用户是需要安慰ღ◈✿✿、帮助ღ◈✿✿、指引ღ◈✿✿、咨询的ღ◈✿✿，我们也会把最宝贵的5%的资源留给线下最需要的病人ღ◈✿✿。
中间这层就是基层的医生ღ◈✿✿，就是非常偏远的医生ღ◈✿✿，中国120万的村医只有40%是有执业资格的ღ◈✿✿，所以有很多的村医执业能力是有限的ღ◈✿✿，我们现在上线医生助手之后ღ◈✿✿，实际上可以大大提高诊疗的能力ღ◈✿✿。再到家庭医生ღ◈✿✿，中国家庭医生的签约率很高ღ◈✿✿，但是很多用户感受不到ღ◈✿✿，没有真实感受到家庭医生的服务ღ◈✿✿。但是如果每个家庭医生都有一个AI辅助的工具ღ◈✿✿，将能够帮助他们更好地服务到患者ღ◈✿✿，我相信在服务侧有AI的帮助能够大大提升医疗的服务能力ღ◈✿✿，而且跟医生ღ◈✿✿、跟医疗机构形成更好的共生关系ღ◈✿✿。
站在用户的角度ღ◈✿✿，有了AI之后ღ◈✿✿，能够一站式ABO女A女O车GLღ◈✿✿、个性化ღ◈✿✿、自动化地给到用户服务ღ◈✿✿，比如说大家今天身体不舒服ღ◈✿✿，大家可能会上搜索引擎去搜一下ღ◈✿✿，然后再上微信ღ◈✿✿、支付宝找医院ღ◈✿✿，再去找合适的医生ღ◈✿✿，但是医生也不一定有时间ღ◈✿✿，所有的流程都是非标准的ღ◈✿✿。在AI时代是完全有可能把所有的医院流程服务标准化ღ◈✿✿，把所有上下游的服务串联起来ღ◈✿✿，对用户来讲ღ◈✿✿，只需要跟AI工具直接沟通就可以了ღ◈✿✿，能够实现所有的服务ღ◈✿✿，越用越懂你ღ◈✿✿。
一是医疗行业能够真正把资源变得更普惠的ღ◈✿✿，就是让大山的人和大城市的人ღ◈✿✿，让老年人和年轻人一样很方便使用ღ◈✿✿。
三是AI能够大大刺激这个产业的发展ღ◈✿✿，回头来看医疗健康在过去互联网时代ღ◈✿✿，总感觉数字化进程比较慢ღ◈✿✿，但是AI能够大大加速这个过程ღ◈✿✿。
挑战也非常艰巨ღ◈✿✿，但是我们觉得总是有机会克服的ღ◈✿✿。我们是一个非常严谨的行业ღ◈✿✿，怎么能够在标准合规上面做一套行业的标准是非常重要的ღ◈✿✿，只有标准才能引领这个行业的发展ღ◈✿✿。二是我们希望更了解用户ღ◈✿✿，但是怎么同时能够做到用户安全隐私的保护ღ◈✿✿。既方便的同时ballbet贝博网站官网ღ◈✿✿，又能够保护好用户的隐私ღ◈✿✿，这可能是比较大的两个挑战ღ◈✿✿。
索寒生ღ◈✿✿：我是来自石化盈科ღ◈✿✿，我们是专注于中国石化数字化转型的主力军ღ◈✿✿，我本人也从事多年的石化行业智能制造和工业互联网的设计和研发ღ◈✿✿。
石化行业是国民经济支柱性的行业ღ◈✿✿，跟大家相关的就是能源安全方面ღ◈✿✿，但是其实石化行业对于国家粮食安全和国防安全非常重要ღ◈✿✿。石化行业的特点ღ◈✿✿，大家了解得不是特别深ღ◈✿✿；石化行业是一个存在物理和化学过程的行业ღ◈✿✿，不仅有物理变化还有很多化学反应ღ◈✿✿。
一是创新的范式ღ◈✿✿，AI出现以后ღ◈✿✿，更多是从提出问题的角度ღ◈✿✿，从提出假设的角度给了很多可能性ღ◈✿✿。以前我们的创新往往是从0到1或者从1到Nღ◈✿✿，有了AI以后ღ◈✿✿，我认为很多是从无到0ღ◈✿✿，特别是生成式人工智能能够在很大的空间中有一些发现ღ◈✿✿，能够提出新的科学的假设出来ღ◈✿✿，在创新领域有时候问问题比解决问题更加重要ღ◈✿✿，这是第一个体会ღ◈✿✿。
二是各位专家说的整个创新的主体从以前的比较精英化向大众化发展ღ◈✿✿，因为有了人工智能平台以后ღ◈✿✿，降低了很多人工智能开发的技能ღ◈✿✿，因此导致我们很多万众AI创新的力量会比较大ღ◈✿✿，比如说中国石化做的人工智能ღ◈✿✿，我们发现智能体有85%的智能体是由业务人员来做的ABO女A女O车GLღ◈✿✿，以前都是IT或者算法人员做的ღ◈✿✿，这个是变化比较大的ღ◈✿✿。
三是创新的流程以前从线性化ღ◈✿✿，从提出数据假设ღ◈✿✿，然后做小试ღ◈✿✿、做成模ღ◈✿✿、做优化ღ◈✿✿，这样线性的过程向人机互相增强的过程发生变化ღ◈✿✿。往往就是AI把实验假设给提出来ღ◈✿✿，科研人员之间进行互动ღ◈✿✿，发展一些新的材料ღ◈✿✿，比如说在石化领域新的化工的材料ღ◈✿✿，这个给我们的助力比较大ღ◈✿✿。
四是创新的速度ღ◈✿✿，以前试错的时间比较长ღ◈✿✿，目前AI把科研人员从低重复的疗效中解放出来了ღ◈✿✿，我们自己做了科研文献检索ღ◈✿✿，就是面向石化行业科研文献的检索系统ღ◈✿✿，以前科研人员文献的阅读量大概每天是1-3篇精读下来ღ◈✿✿，但是有了AI以后ღ◈✿✿，日均文献阅读能够达到数百篇ღ◈✿✿，包括综述报告可以把它分钟级生成出来ღ◈✿✿。二是以前科研人员往往聚焦于单一的领域ღ◈✿✿，而有了人工智能以后ღ◈✿✿，我们跨学科ღ◈✿✿、跨语言和跨领域的原始创新就比较多了ღ◈✿✿，我认为这几个变化对我们来说是变化比较大的ღ◈✿✿。
挑战和机遇好像对我们石化行业来讲ღ◈✿✿，一个是混合建模ღ◈✿✿，这个是比较重要ღ◈✿✿，第一个大模型对我们来讲是感知能力ღ◈✿✿、理解能力ღ◈✿✿、认知能力比较强ღ◈✿✿，我们认为大模型对于我们来说ღ◈✿✿，预测能力ღ◈✿✿，包括决策能力ღ◈✿✿、操控能力不是那么高ღ◈✿✿，对石化行业来讲更需要把大模型的预测能力ღ◈✿✿、决策能力补齐ღ◈✿✿。
二是石化行业有一些机理ღ◈✿✿，机理的模型很多ღ◈✿✿，包括专家的规则很多ღ◈✿✿，如何把大模型跟专用小模型结合起来ღ◈✿✿，这是一个比较大的机遇ღ◈✿✿。
在具身智能方面ღ◈✿✿，具身智能有很多挑战还没有解决掉ღ◈✿✿，因此具身智能在有毒有害高危行业中如何使用也特别重要ღ◈✿✿。
纪尧华ღ◈✿✿：我是来自炽橙数字的纪尧华ღ◈✿✿，非常荣幸作为成长型创新企业代表参加这么高规格的会议ღ◈✿✿，与众多嘉宾一起探讨ღ◈✿✿。
我们公司主要在做一件事ღ◈✿✿，就是在人工智能时代下ღ◈✿✿，能不能做出面向工业领域通用的智能底座系统和工具平台ღ◈✿✿，然后再赋能于各个工业行业生成智能体开发平台ღ◈✿✿。这件事情在美国的英伟达已经做了Omniverse的平台ღ◈✿✿，基本上建设了雏形ღ◈✿✿，但是能不能做一个适合中国特色的工业的物理仿真引擎和智能的底座系统ღ◈✿✿，这是我们的机会和切入点ღ◈✿✿。
现在的AI很大程度上大家的理念是语言大模型ღ◈✿✿，语言大模型在未来的发展当中ღ◈✿✿，在整个智能产业当中的占比走向会是什么样？我们也在思考ღ◈✿✿。刚才张总和索总提到的ღ◈✿✿，产业界已经利用AI做一些颠覆性的变革ღ◈✿✿，现在可能刚刚在探索ღ◈✿✿。
就像互联网时代到来的时候ღ◈✿✿，门户网站和社交平台当时是如火如荼ღ◈✿✿，但是发展到后端ღ◈✿✿，一旦互联网跟产业融合ღ◈✿✿，你会发现门户网站在这里面的占比会非常小ღ◈✿✿，相比互联网时代一样ღ◈✿✿，AI在语言大模型ღ◈✿✿，再过五年ღ◈✿✿、十年之后ღ◈✿✿，在产业界的AI智能应用会大规模覆盖ღ◈✿✿，可能语言大模型在将来的产值占比当中只是沧海一粟ღ◈✿✿。
但是要做这件事情并不容易ღ◈✿✿，模式创新的变化也是挑战ღ◈✿✿。比如说工业里面ღ◈✿✿，多元异构数据的融合解析ღ◈✿✿，天然就是相当大的壁垒ღ◈✿✿，刚才阿里的袁媛院长提到的ღ◈✿✿，软件在前面是一个基础ღ◈✿✿，我们的积累还是有差距ღ◈✿✿，我们要想让装备制造业ღ◈✿✿、船舶等工业企业更好地用起人工智能来ღ◈✿✿，不光是能用ღ◈✿✿，而且是低成本ღ◈✿✿、经济性ღ◈✿✿、便捷性的使用ღ◈✿✿，它有更好的工具底座系统ღ◈✿✿，所以这件事情我觉得是我们的机会也是挑战ღ◈✿✿。
当然在模式创新上ღ◈✿✿，大家可能要回归到每一个行业和产业的深度认知上ღ◈✿✿，如果对于工业ღ◈✿✿，大家有足够的认知和了解ღ◈✿✿、洞察ღ◈✿✿，你会发现语言大模型的逻辑在工业里应用的时候是不能直接用的ღ◈✿✿，工业当中很多的数据和知识就是标准答案ღ◈✿✿，根本不需要神经网络训练ღ◈✿✿，也可能很多原来回归性所需的样本库根本没有那么多ღ◈✿✿。这个时候我们要从底层思考ღ◈✿✿，有勇气和决心构建全新的底座系统ღ◈✿✿，这样转化思维重构产业模式ღ◈✿✿，这样的机会就来了ღ◈✿✿。
其实面对所有的挑战ღ◈✿✿，我觉得都不是什么太大问题ღ◈✿✿，我抱有乐观态度ღ◈✿✿，看到了问题我们就基本上迈进了一大步ღ◈✿✿。业界交流的时候会提到一句话ღ◈✿✿，很有意思ღ◈✿✿，每当一项颠覆性技术出现ღ◈✿✿，人们总是常常高估它一到两年的变化ღ◈✿✿，其实才刚刚开始ღ◈✿✿，总是会低估它未来十年带给产业或者行业的变革ღ◈✿✿，至少在工业和工业智能体领域ღ◈✿✿，将来一定会百舸争流ღ◈✿✿、值得期待ღ◈✿✿。
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