WISE2025大会：聚焦AI产品化，探索商业未来

在11月27-28日，被誉为“年度科技与商业风向标”的36氪WISE2025商业之王大会，于北京798艺术区传导空间盛大举行。今年的WISE大会不再仅仅是一场传统意义上的行业峰会，而是一次以“科技爽文短剧”为载体的沉浸式体验。

从AI重塑硬件边界，到具身智能叩响真实世界的大门；从出海浪潮中的品牌全球化，到传统行业装上“赛博义肢”——大会不仅还原了行业趋势，更捕捉了在无数次商业实践中磨炼出的真知。

在接下来的内容中，我们将逐帧拆解这些“爽剧”背后的真实逻辑，展望2025年商业的“风景独好”。

2025年，大模型的热度已经从参数之争转向落地应用，但AI行业普遍面临一个关键问题：产品是否真正可用？企业应用AI，真正的卡点是什么？

“人工智能从高山走向大海，产品化是未来三年的核心航向。”在WISE2025大会上，滴普科技创始人赵杰辉明确指出行业发展核心命题。他进一步阐释：“任何模型如果不能解决复杂数据的解构、高精度的训练和知识的建模，它只能称为样品，不能称为产品。”

直接将通用大模型应用于企业，如同招聘一个不懂行的新员工——看得见图纸却读不懂公式，听得见指令却听不懂，也调不动数据。

滴普科技在2025年刚完成上市之旅。作为国内Data+AI领域的代表、企业级大模型AI应用第一股，滴普科技正在进一步聚焦实体产业数字化转型需求，以“产品化”思维深化AI技术与业务场景的融合，持续释放技术赋能产业价值。

赵杰辉在演讲中拆解了AI产品化的路径。他表示，企业级AI的本质不是通用模型，而是对特定岗位知识体系与数据权限的精准复刻。这背后有三个绕不开的挑战：处理非标准化数据的能力、跨知识体系建模的能力以及在复杂查询下保证100%准确整合数据的能力。

目前，滴普科技已经基于企业级大模型AI应用解决方案，在制造、消费零售、交通以及医疗等行业做了诸多实践。从辅助管理岗位优化经营决策，到助力工程师、医生等专业岗位工作，并基于企业模型给出专业判断，AI技术已深度融入各行业业务全链路，实现从核心决策辅助到关键环节优化的价值落地。

这一切的前提是：解构复杂数据、建立知识体系以及对实时数据的精准组装——几项核心能力缺一不可。赵杰辉认为，如果不能综合形成“模型、数据、交互”的智能体，再先进的技术也只是一个无法规模化的样品。AI在产业的终局是一场关于精准和产品化的系统工程。

拍摄：36kr

滴普科技之所以能成为企业级大模型AI应用第一股，正是因为我们解决了这些核心问题，坚持了产品逻辑。

我们的底层企业级AI基础设施FastData首先解决的就是企业多模态数据的处理。无论是图纸还是工艺文件，我们都能快速语料化、建模并组装。在此基础上，基于FastAGI，我们推动开源模型向企业专属岗位进化，达到极高的精度，从而支撑这些岗位职能的高效运转与价值深化。

第一类是经营决策岗位职能，即我们的DataDense产品。只要开通数据权限并输入历史分析逻辑，模型就能按照企业认可的思维逻辑快速生成分析报告。

第二类是专业从业者。比如在建筑、机械加工等领域，将项目和产品设计逻辑训练进模型后，它无需咨询施工员或工程师就能快速获取准确知识。

以我们服务的一家制造业客户为例，设备卖出去之后模型可以基于生产任务快速生成工艺逻辑转化为OC代码直接下发到机头。既然AI能精准承载工程师的岗位职能那么医生、律师等等知识密集型专业岗位职能AI专业赋能路径同样清晰可行。

除了以上两类我们也在研发一些面向一线操作岗的企业级大模型AI应用解决方案旨在通过技术赋能优化作业流程降低操作门槛敬请大家持续关注我们的产品迭代与落地进展。

可以说只要把企业的岗位知识“灌”进去基于知识范围训练出的精准模型就能替代相应的岗位。这包含了经营决策层专业知识从业者以及体力劳动者最终形成在大型企业和产业中准确落地的视觉模型这就是我们在做的事。

当下企业要想完成AI价值落地有三个关键：复杂的数据治理、建模以及准确的数据组装。此外如果不精准模型没有任何意义。

最后总结一句话：人工智能+不等于只有基础模型。人工智能要想在产业落地必须经历产品化的过程。无论什么形式机器人本身也是Agent的一种只有将模型、数据、交互深度融合才能称之为真正的智能体。

这是我们的观点。谢谢大家！