踏入2025年，AI技术已深度融入社会持续健康发展的脉络。DeepSeek的崛起不仅成功唤醒了国人对 AI 的全新认知，更如一条行业的“鲇鱼”，充分激活了国内科技公司潜藏的巨大能量。此刻，AI 领域中创新与实践的中国加速度，再度丝毫没有保留地展现在全世界眼前。那么，在 AGI 技术突破与产业智能化转型的交汇点上，哪些落地场景应用最可以让我们期待？未来，这一波新的 AI 浪潮又将走向何方，为行业带来怎样长期的影响？
近日，由腾讯云 TVP 主办的「TVP AI 创变研讨会——DeepSeeK探技术创新与未来风向」活动在上海成功举办。此次活动特邀了NLP、知识图谱、AIOps、AI 办公应用等多个领域的学界专家和企业高管，通过主题分享和模拟路演的方式，深入探讨了以 DeeSeek 为代表的生成式 AI 技术的落地与发展，分享行业前沿动态与企业实战经验。
主持。他在开场时表示：在过去的三个月里，DeepSeek 以周均 240% 的代码提交增速展现出惊人的技术演进速度，并获得各类企业在不同应用场景竞相接入，技术迭代的加速度正在转化为实实在在的生产力提升。本次活动的举办，正是希望在 AGI 技术突破与产业智能化转型的交汇点上，汇聚各方贤达，一同探讨最值得期待的落地场景应用，挖掘 AI 浪潮的趋势深远的行业影响。
发表了题为《DeepSeek 开始的中国式全球化机遇》的演讲。他介绍，DeepSeek 通过算法-模型架构-数据-计算机工程的垂直整合创新，验证了“极致优化现有技术链”的可行路径。其开源策略不仅打破技术黑箱，更推动行业建立全球生态，不仅使得国产大模型成为全世界顶尖模型，更带来了中国式全球化的新机遇。
，将类似训练围棋AI Alphago zero所使用的纯强化学习机制迁移到大语言模型领域，通过设计 GRPO 实现推理过程的奖励机制，将复杂推理任务分解为规则可量化的多步决策过程，持续迭代优化推理路径选择。这使得 DeepSeek-R1 在复杂推理任务中达到接近 o1 水平，尤其在数学问题求解场景表现突出，支撑其成为首个具备国际竞争力的大模型。
模型架构上，DeepSeek 结合多头潜在注意力（MLA）技术和混合专家（MoE）框架，采用微型专家网络，通过动态路由激活机制降低激活参数量的数量，激活参数量仅为模型参数的 1/18，在同等算力下获得更高吞吐量，大幅度降低推理成本；并首创专家参数共享方案，
工程实践上，DeepSeek 配套开发 FlashMLA 框架优化专家网络并行计算，结合 GEMM 算子重构较 NVIDIA 原生实现提升2.7 倍性能，采用 DualPipe 双流水线加速训练吞吐，并构建自动化数据合成管道解决数据碎片化、标注成本高的短板，最终支撑 DeepSeek-R1 版本低成本强复杂推理能力突破。
带来了《Agentic RAG 时代：DeepSeek 引领推理模型升级下的知识检索增强》主题演讲。他表示，RAG（检索增强生成）作为大模型落地的核心手段，经历了从朴素 RAG（基础索引-检索-生成流程）到模块化 RAG （融合搜推技术、组件化编排）的演进。DeepSeek 带来推理专用模型，通过数学推理强化和形式化验证能力，克服了模型幻觉问题突出、信息时效性不足、参数化知识表达低效、领域适配能力弱、复杂推理能力待提升等挑战，为Agentic RAG 提供了关键基座能力。
针对传统 RAG 的碎片化检索局限，王昊奋解析了 Graph RAG 的核心价值：1）基于图结构实现知识全局关联，解决分散信息整合难题；2）通过实体-关系网络提升检索可解释性；3）支持多跳推理路径动态规划。然而，原生Graph RAG存在资源消耗过大问题——如 300 篇文档处理需 2000 倍 Token 消耗，而 DeepSeek 通过高效 RLHF 框架和路径动态剪枝算法，将图推理成本降低至工业可用水平。
● 推理主体分层：通用模型（如 DeepSeek-R1）负责意图理解，专用模型/符号系统执行确定性推理；
基于腾讯云卓越架构“3层×6支柱”理念（3层：应用层、架构层、资源层，6支柱：安全、性能、成本、可持续、卓越运营、可靠性），腾讯云顾问平台构建了「可视化-协同化-度量化」三位一体的云治理方法论体系：首先通过智能绘图将云上架构可视化；然后将风险巡检、容量监测、混沌演练等丰富的垂直应用能力一站式集成，围绕云架构进行高效协同治理；最后，云顾问还提供卓越架构评估能力，全方位量化和追踪架构治理的旅程和成效，并支持归档治理报告，让治理价值看得见。
刘庆兴强调，AI 大模型落地到 AIOps 生产必然存在强知识依赖、低幻觉容忍等挑战
目前，腾讯云顾问平台已服务 13000+ 企业，累计生成 10000+ 架构图，有效助力了数以万计的腾讯云客户提升云上系统的稳定性。
大模型生成+工程化函数调用+场景化应用切片”的应用路径，将 DeepSeek 能力与办公工具深度耦合，验证了 Agent 框架在复杂任务调度、格式保留等场景的技术可行性。
金山办公采用“不造大模型，专注应用集成”的策略，与 DeepSeek 等主流模型厂商深度合作，构建了技术架构。在应用层面，面向企业客户提供 Office 协作功能，通过统一网关实现多模型调度，并支持模型私有化部署。工程化调度层面，将大模型输出与传统工具API（如格式引擎、虚拟机、按键模拟）结合，解决纯模型能力无法覆盖的格式保留、多模态处理等问题。
活动的分组讨论模拟路演中，与会者还针对 DeepSeek 多个相关热点话题展开激烈的辩论，并就看好的应用场景进行模拟路演，直观展现了DeepSeek技术成果转化为生产力的不同可能。
表示，技术迭代天然促进市场细分和新领域出现，加速人才流动是必然结果，DeepSeek也不例外。他解释说，DeepSeek 降低技术门槛，使中小厂无需依赖硬件资源即可参与 AI 竞争，人才不再因资源限制而被迫蹲在大厂。同时，对于人才追求技术实现和职业发展机会，DeepSeek生态能够给大家提供更多创新赛道，当前小公司创新产品频出就是证据。另一方面，AI 效率提升也导致岗位需求出现变化，倒逼人才被动流动以适应新领域。
则从历史案例论证：新技术会通过人才聚集形成垄断而形成大厂，大模型领域也会重复这一路径。在资源与生态方面，大厂不仅通过高薪、稳定性吸引人才聚集，形成技术壁垒，还通过开源、生态合作扩大影响力，中小厂难以与之竞争。大模型基模领域头部效应显著。DeepSeek 可视为“新大厂”，自身从人数上看规模还小，但生态庞大。
从标准化、降本增效、以应用场景为中心，说明了建设 AI 中台的重要性，并以腾讯等大厂的实践作为背书。具体而言，AI 能力是企业的核心能力，也是成本比较高的能力（如 API 调用、模型训练）标准化程度高，集中管理中台可避免重复开发，降低资源浪费，提升企业AI治理能力。对于私有化部署定制模型（如结合内部数据微调），以及未来的多模型共存，中台可也提供 RAG 等工具链支持，以及统一调度和模型优化能力。利用企业构建的数据中台和业务中台，打造企业完整的能力共享中心。
则从业务不确定性、成本与灵活性矛盾、组织管理挑战等角度提出相反的观点。对于中小企业和单一业务线，公司不需要中台，定制化需求可通过轻量工具解决。对于大企业，中台需业务稳定性支撑，而AI领域“破坏性创新”频发，技术迭代非常快，场景不成熟，建设中台可能因业务变化而失效。同时中台建设成本高且周期长，可能拖累业务响应速度。此外，中台还会限制业务部门创新自由度，与 AI 领域快速试错的需求冲突。
产品形态是软硬件结合提供给学生，终端覆盖平板、智能音箱、智能手表，通过大模型分析学生特长，用思维链引导学习，如拆解作文框架，主打将思考逻辑带给学生，而不是直接提供答案。
带来一个 AI 国产化单机数据库的路演。项目针对中小企业及需国产化替代的政企客户的真实需求，基于 DeepSeek 技术打造单机分布式一体化数据库，主打“四高两低”（高可用、高性能、高扩展、高安全；低成本、低风险），通过 AI 实现智能化运维，支持弹性扩缩容。商业模式上，项目按节点收费，3 节点起售，100 万/套，主打国产化政策红利市场，预估 500 亿规模。
的路演。他首先分享了一个 AI 应用的三个核心要素：数据（Data）→处理（Insight）→执行（Action），目前的大模型主要在最后的执行部分发挥作用。他根据其公司现在存在的成熟先进的手机app界面和操作的过程数据的收集能力，提出来利用这一些数据结合包括大模型在内的多种 AI 模型，推出 AI 生成产品原型的产品。它的优势是：使用门槛更低、更契合实际设计迭代的产品。
活动在各种奇思妙想的碰撞中圆满结束。邵浩最后提到广深高速进出行，“广”是指市场的广阔性；“深”是指创新的深厚性；“高”是指团队的高配性（团队本身的能力包括了情商、智商和逆商）；“速”是指成长的快速性；后面三个字就是投资所关注的财务层面，“进”是指选择正真适合的进入时点，是A轮、B轮还是C轮，“出”是指在何时退出，再加上“行”-综合判断可行性，就形成了“广深高速进出行”的要诀，但实际上判断项目是非常难的，尤其是对于早期的AI项目。
TVP，即腾讯云最具价值专家(Tencent Cloud Valuable Professional)，是腾讯云授予云计算领域技术专家的一个奖项。TVP 致力打造与行业技术专家的交流平台，促进腾讯云与技术专家和用户之间的有效沟通，从而构建云计算技术生态，实现“用科技影响世界”的美好愿景。
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