踏入2025年，AI技術已深度融入社會發(fā)展的脈絡。DeepSeek的崛起不僅成功喚醒了國人對 AI 的全新認知，更如一條行業(yè)的“鲇魚”，充分激活了國內科技公司潛藏的巨大能量。此刻，AI 領域中創(chuàng)新與實踐的中國加速度，再度毫無保留地展現(xiàn)在全世界眼前。那么，在 AGI 技術突破與產業(yè)智能化轉型的交匯點上，哪些落地場景應用最值得我們期待？未來，這一波新的 AI 浪潮又將走向何方，為行業(yè)帶來怎樣長期的影響？
近日，由騰訊云 TVP 主辦的「TVP AI 創(chuàng)變研討會——DeepSeeK探技術創(chuàng)新與未來風向」活動在上海成功舉辦。此次活動特邀了NLP、知識圖譜、AIOps、AI 辦公應用等多個領域的學界專家和企業(yè)高管，通過主題分享和模擬路演的方式，深入探討了以 DeeSeek 為代表的生成式 AI 技術的落地與發(fā)展，分享行業(yè)前沿動態(tài)與企業(yè)實戰(zhàn)經驗。
開場致辭
本次活動由vivo 高級專家、騰訊云 TVP 邵浩主持。他在開場時表示：在過去的三個月里，DeepSeek 以周均 240% 的代碼提交增速展現(xiàn)出驚人的技術演進速度，并獲得各類企業(yè)在不同應用場景競相接入，技術迭代的加速度正在轉化為實實在在的生產力提升。本次活動的舉辦，正是希望在 AGI 技術突破與產業(yè)智能化轉型的交匯點上，匯聚各方賢達，共同探討最值得期待的落地場景應用，挖掘 AI 浪潮的趨勢深遠的行業(yè)影響。
vivo 高級專家、騰訊云 TVP 邵浩
DeepSeek技術路徑與創(chuàng)新價值解讀
《知識增強大模型》作者、前達觀數(shù)據(jù)副總裁、騰訊云 TVP 王文廣發(fā)表了題為《DeepSeek 開始的中國式全球化機遇》的演講。他介紹，DeepSeek 通過算法-模型架構-數(shù)據(jù)-計算機工程的垂直整合創(chuàng)新，驗證了“極致優(yōu)化現(xiàn)有技術鏈”的可行路徑。其開源策略不僅打破技術黑箱，更推動行業(yè)建立全球生態(tài)，不僅使得國產大模型成為全球頂尖模型，更帶來了中國式全球化的新機遇。
《知識增強大模型》作者、前達觀數(shù)據(jù)副總裁、騰訊云 TVP 王文廣
算法創(chuàng)新上，DeepSeek 提出 R1-ZERO 強化學習算法，將類似訓練圍棋AI Alphago zero所使用的純強化學習機制遷移到大語言模型領域，通過設計 GRPO 實現(xiàn)推理過程的獎勵機制，將復雜推理任務分解為規(guī)則可量化的多步決策過程，持續(xù)迭代優(yōu)化推理路徑選擇。這使得 DeepSeek-R1 在復雜推理任務中達到接近 o1 水平，尤其在數(shù)學問題求解場景表現(xiàn)突出，支撐其成為首個具備國際競爭力的大模型。
模型架構上，DeepSeek 結合多頭潛在注意力（MLA）技術和混合專家（MoE）框架，采用微型專家網(wǎng)絡，通過動態(tài)路由激活機制降低激活參數(shù)量的數(shù)量，激活參數(shù)量僅為模型參數(shù)的 1/18，在同等算力下獲得更高吞吐量，大幅降低推理成本；并首創(chuàng)專家參數(shù)共享方案，實現(xiàn)通用知識復用效率提升。
工程實踐上，DeepSeek 配套開發(fā) FlashMLA 框架優(yōu)化專家網(wǎng)絡并行計算，結合 GEMM 算子重構較 NVIDIA 原生實現(xiàn)提升2.7 倍性能，采用 DualPipe 雙流水線加速訓練吞吐，并構建自動化數(shù)據(jù)合成管道解決數(shù)據(jù)碎片化、標注成本高的短板，最終支撐 DeepSeek-R1 版本低成本強復雜推理能力突破。
此外，通過一系列開源動作，DeepSeek 已經吸引全球頂尖實驗室參與模型評測驗證和復現(xiàn)，推動 R1-Zero的訓練方法成為行業(yè)主流方案，可以說建立了首個可復現(xiàn)的千億參數(shù)推理模型的新基準。
Agentic RAG 范式演進與挑戰(zhàn)
同濟大學特聘研究員、博導、騰訊云TVP、OpenKG發(fā)起人 王昊奮帶來了《Agentic RAG 時代：DeepSeek 引領推理模型升級下的知識檢索增強》主題演講。他表示，RAG（檢索增強生成）作為大模型落地的核心手段，經歷了從樸素 RAG（基礎索引-檢索-生成流程）到模塊化 RAG （融合搜推技術、組件化編排）的演進。DeepSeek 帶來推理專用模型，通過數(shù)學推理強化和形式化驗證能力，克服了模型幻覺問題突出、信息時效性不足、參數(shù)化知識表達低效、領域適配能力弱、復雜推理能力待提升等挑戰(zhàn)，為Agentic RAG 提供了關鍵基座能力。
同濟大學特聘研究員、博導、騰訊云TVP 王昊奮
針對傳統(tǒng) RAG 的碎片化檢索局限，王昊奮解析了 Graph RAG 的核心價值：1）基于圖結構實現(xiàn)知識全局關聯(lián)，解決分散信息整合難題；2）通過實體-關系網(wǎng)絡提升檢索可解釋性；3）支持多跳推理路徑動態(tài)規(guī)劃。然而，原生Graph RAG存在資源消耗過大問題——如 300 篇文檔處理需 2000 倍 Token 消耗，而 DeepSeek 通過高效 RLHF 框架和路徑動態(tài)剪枝算法，將圖推理成本降低至工業(yè)可用水平。
王昊奮提出了推理模型與RAG三重協(xié)同優(yōu)化方法論：
● 推理主體分層：通用模型（如 DeepSeek-R1）負責意圖理解，專用模型/符號系統(tǒng)執(zhí)行確定性推理；
● 檢索策略動態(tài)化：采用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）實現(xiàn)檢索-生成多路徑優(yōu)化，結合強化學習反饋機制；
● 知識原子化重構：通過 PIKE RAG 框架將知識分層為事實層-信息層-知識層，匹配不同復雜度查詢需求。
在此框架中，DeepSeek 提供數(shù)學驗證基座，確保推理鏈邏輯嚴密性。
王昊奮舉了金融場景復雜推理任務+高頻更新的外部專業(yè)知識，以及醫(yī)療場景復雜推理任務+強領域知識+低幻覺容忍的例子，說明推理模型與 RAG 的結合，兼顧了外部知識依賴和復雜推理的需求，使得大模型更加勝任復雜的真實場景。
DeepSeek 技術突破加速 AI 原生云治理
騰訊云顧問產品總監(jiān) 劉慶興在《騰訊云顧問 x DeepSeek：云上治理應用趨勢探索及實踐》主題演講中介紹，騰訊云顧問產品平臺正在基于 DeepSeek 構建“智能體協(xié)同治理”體系，推動云上治理從規(guī)則驅動向 AI 原生演進。
騰訊云顧問產品總監(jiān) 劉慶興
云計算時代，IT 研發(fā)和運營團隊面臨三大挑戰(zhàn)，一是架構復雜，信息孤島多；二是治理零散，協(xié)作效率低；三是背靠業(yè)務，價值呈現(xiàn)難，騰訊云顧問平臺定位為一站式可視化治理平臺，致力于向用戶提供高效繪云、正確用云、精益管云三大核心能力，實現(xiàn)“被看見的價值”。
基于騰訊云卓越架構“3層×6支柱”理念（3層：應用層、架構層、資源層，6支柱：安全、性能、成本、可持續(xù)、卓越運營、可靠性），騰訊云顧問平臺構建了「可視化-協(xié)同化-度量化」三位一體的云治理方法論體系：首先通過智能繪圖將云上架構可視化；然后將風險巡檢、容量監(jiān)測、混沌演練等豐富的垂直應用能力一站式集成，圍繞云架構進行高效協(xié)同治理；最后，云顧問還提供卓越架構評估能力，全方位量化和追蹤架構治理的旅程和成效，并支持歸檔治理報告，讓治理價值看得見。
隨著 DeepSeek 等 AI 大模型技術的發(fā)展，云顧問也迎來了“AI原生”大升級，以大模型強大的推理能力，重點解決了傳統(tǒng)運維無法解決的復雜場景問題：
● 調用鏈路生圖：通過學習多模態(tài)數(shù)據(jù)，重構 AI 架構拓撲推理算法，提升架構鏈路生成準確率，支持跨VPC業(yè)務的上下游調用鏈路自動發(fā)現(xiàn)，架構圖繪制效率大大提升
● Multi-agent協(xié)同：基于Multi-agent框架構建上層AI應用生態(tài)，用戶可通過自然語言和運維工具交互，完成隱患發(fā)現(xiàn)、容量預測、混沌驗證等一系列復雜任務。云上治理從傳統(tǒng)規(guī)則驅動進階為意圖驅動，提升了人機協(xié)作效率，多智能體之間無縫協(xié)同，共同打造智能化的“聊天作戰(zhàn)室”
● ChatBI：整合用云隱患數(shù)據(jù)、監(jiān)控日志、專家經驗等多模態(tài)數(shù)據(jù)，構建云顧問統(tǒng)一數(shù)倉，支持用戶 NL2SQL 自然語言實時查詢架構圖節(jié)點的指標情況，并生成智能洞察結論，最終形成千人千面的自定義報表，提高架構治理效率。
劉慶興強調，AI 大模型落地到 AIOps 生產必然存在強知識依賴、低幻覺容忍等挑戰(zhàn)，所以一定要構建一套自己的知識庫，作為智能體的外置大腦。
目前，騰訊云顧問平臺已服務 13000+ 企業(yè)，累計生成 10000+ 架構圖，有效助力了數(shù)以萬計的騰訊云客戶提升云上系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
基于 DeepSeek 的 WPS AI辦公應用實踐
金山辦公高級產品總監(jiān) 趙九州發(fā)表了《基于 DeepSeek 的 WPS AI辦公應用實踐》的主題演講。他介紹，金山辦公通過“大模型生成+工程化函數(shù)調用+場景化應用切片”的應用路徑，將 DeepSeek 能力與辦公工具深度耦合，驗證了 Agent 框架在復雜任務調度、格式保留等場景的技術可行性。
金山辦公高級產品總監(jiān) 趙九州
金山辦公采用“不造大模型，專注應用集成”的策略，與 DeepSeek 等主流模型廠商深度合作，構建了技術架構。在應用層面，面向企業(yè)客戶提供 Office 協(xié)作功能，通過統(tǒng)一網(wǎng)關實現(xiàn)多模型調度，并支持模型私有化部署。工程化調度層面，將大模型輸出與傳統(tǒng)工具API（如格式引擎、虛擬機、按鍵模擬）結合，解決純模型能力無法覆蓋的格式保留、多模態(tài)處理等問題。
推理模型給辦公帶來了新的應用范式，但推理模型并非萬能。趙九州強調了模型選型邏輯：在確定性任務，如翻譯，要選擇通用模型；復雜工作流場景則采用 DeepSeek-R1 的 Agent 框架優(yōu)化任務拆解效率，如 PPT 生成場景。
在產品設計上，考慮到用戶不擅長 Prompt 輸入，WPS推出了“AI寫作助手”模式：
● 上下文感知：將用戶輸入的上文作為隱式 Prompt，通過 DeepSeek-V3 實時生成聯(lián)想內容（灰色字體），用戶可通過快捷鍵采納建議，避免交互中斷。
● 格式保留技術：在修訂模式中注入 AI 能力，記錄修改軌跡并說明原因，確保用戶對格式與內容的雙重控制權。
● 場景化切片：聚焦辦公最小切片（如 PPT 風格克隆、表格數(shù)據(jù)清洗），通過 Agent 框架串聯(lián) RAG、語料庫與工具 API。
趙九州總結了 WPS AI用戶級產品的五大原則：
● 不要讓用戶輸入 Prompt，讓 AIGC 回歸創(chuàng)作本身
● 聚焦用戶的辦公、效率場景的最小切片
● 避開不能接受幻覺的領域
● 增強召回，減少噪音
● 圍繞小切片做上下游工作流產品
目前，WPS AI辦公助手系列已成為金山辦公的年度活躍度最高的產品線，沉浸式交互設計使AI采納率提升，加上 PPT 風格克隆、多模態(tài)濾鏡等功能，此類AI應用為WPS貢獻了億元規(guī)模的年收入。而在政務材料生成場景中，文本規(guī)范性、詩詞典故引用準確率都得到提高。
金山辦公的實踐表明，AI 辦公應用需以用戶體驗為錨點，通過工程化能力彌補大模型短板，最終實現(xiàn)技術價值與商業(yè)價值的閉環(huán)。
頭腦風暴：DeepSeek 落地暢想
活動的分組討論模擬路演中，與會者還針對 DeepSeek 多個相關熱點話題展開激烈的辯論，并就看好的應用場景進行模擬路演，直觀展現(xiàn)了DeepSeek技術成果轉化為生產力的不同可能。
話題1：DeepSeek 會加速人才流動，還是形成大廠壟斷
「架構師之路」主理人、騰訊云 TVP 沈劍
一組代表「架構師之路」主理人、騰訊云 TVP 沈劍表示，技術迭代天然促進市場細分和新領域出現(xiàn)，加速人才流動是必然結果，DeepSeek也不例外。他解釋說，DeepSeek 降低技術門檻，使中小廠無需依賴硬件資源即可參與 AI 競爭，人才不再因資源限制而被迫蹲在大廠。同時，對于人才追求技術實現(xiàn)和職業(yè)發(fā)展機會，DeepSeek生態(tài)可以提供更多創(chuàng)新賽道，當前小公司創(chuàng)新產品頻出就是證據(jù)。另一方面，AI 效率提升也導致崗位需求出現(xiàn)變化，倒逼人才被動流動以適應新領域。
《知識增強大模型》作者、前達觀數(shù)據(jù)副總裁、騰訊云 TVP 王文廣
二組代表《知識增強大模型》作者、前達觀數(shù)據(jù)副總裁、騰訊云 TVP 王文廣則從歷史案例論證：新技術會通過人才聚集形成壟斷而形成大廠，大模型領域也會重復這一路徑。在資源與生態(tài)方面，大廠不僅通過高薪、穩(wěn)定性吸引人才聚集，形成技術壁壘，還通過開源、生態(tài)合作擴大影響力，中小廠難以與之競爭。大模型基模領域頭部效應顯著。DeepSeek 可視為“新大廠”，自身從人數(shù)上看規(guī)模還小，但生態(tài)龐大。
話題2：DeepSeek 應用趨勢下，企業(yè)是否應該考慮建設 AI 中臺？
ClickPaaS CPO、騰訊云 TVP 馬俊
三組代表ClickPaaS CPO、騰訊云 TVP 馬俊從標準化、降本增效、以應用場景為中心，說明了建設 AI 中臺的重要性，并以騰訊等大廠的實踐作為背書。具體而言，AI 能力是企業(yè)的核心能力，也是成本比較高的能力（如 API 調用、模型訓練）標準化程度高，集中管理中臺可避免重復開發(fā)，降低資源浪費，提升企業(yè)AI治理能力。對于私有化部署定制模型（如結合內部數(shù)據(jù)微調），以及未來的多模型共存，中臺可也提供 RAG 等工具鏈支持，以及統(tǒng)一調度和模型優(yōu)化能力。利用企業(yè)構建的數(shù)據(jù)中臺和業(yè)務中臺，打造企業(yè)完整的能力共享中心。
《軟件研發(fā)效能提升之美》作者、騰訊云TVP 吳駿龍
四組代表《軟件研發(fā)效能提升之美》作者、騰訊云TVP 吳駿龍則從業(yè)務不確定性、成本與靈活性矛盾、組織管理挑戰(zhàn)等角度提出相反的觀點。對于中小企業(yè)和單一業(yè)務線，公司無需中臺，定制化需求可通過輕量工具解決。對于大企業(yè)，中臺需業(yè)務穩(wěn)定性支撐，而AI領域“破壞性創(chuàng)新”頻發(fā)，技術迭代非�？�，場景不成熟，建設中臺可能因業(yè)務變化而失效。同時中臺建設成本高且周期長，可能拖累業(yè)務響應速度。此外，中臺還會限制業(yè)務部門創(chuàng)新自由度，與 AI 領域快速試錯的需求沖突。
項目路演1：365智慧學伴
Microtop AI CTO 齊國峰
Microtop AI CTO 齊國峰帶來了「365智慧學伴」助教助管項目路演。該項目面向中小學生，試圖用 AI 引導和激發(fā)學習興趣與特長，解決教育內卷下個性化學習需求。
產品形態(tài)是軟硬件結合提供給學生，終端覆蓋平板、智能音箱、智能手表，通過大模型分析學生特長，用思維鏈引導學習，如拆解作文框架，主打將思考邏輯帶給學生，而不是直接提供答案。
金山辦公高級產品總監(jiān) 趙九州
對于該項目，金山辦公高級產品總監(jiān) 趙九州點評認為，項目定位過于模糊，同時做 2B 和 2C 會導致資源分散，影響推廣效果，建議聚焦單一場景。同時，學生需求間歇性，家長付費意愿低，需找到更剛需的切入口，類似拍照搜題。此外，思維鏈功能非常容易被大廠復制，需強化獨特體驗才能保證產品競爭力。
項目路演2：AI與寺廟文化
上海安暢網(wǎng)絡架構師 孫家卿
第五組代表上海安暢網(wǎng)絡架構師 孫家卿帶來的項目，核心是結合 AI 與寺廟文化，面向海外年輕人及有信仰人群，連接到不同的寺廟，基于RAG技術對寺廟特色文化進行層層探索與解析，提供線上虛擬方丈/主持/小師傅的信仰指導服務，并計劃與寺廟合作推出文化周邊。商業(yè)模式上，項目分三個等級訂閱制服務，聯(lián)動寺廟資源進行線上線下推廣。
《知識增強大模型》作者、前達觀數(shù)據(jù)副總裁、騰訊云 TVP 王文廣
《知識增強大模型》作者、前達觀數(shù)據(jù)副總裁、騰訊云 TVP 王文廣點評認為首先就項目合規(guī)性提出疑問，認為國內寺廟多為非營利機構，商業(yè)合作難度大，且宗教內容宣傳受限。另一個問題是需求不明確。不過，他建議參考 AI 算命類產品，出海東南亞、港臺市場。
項目路演3：AI 國產化單機數(shù)據(jù)庫
杭州云貝數(shù)據(jù)技術有限公司 CTO 郭一軍
杭州云貝數(shù)據(jù)技術有限公司 CTO 郭一軍帶來一個 AI 國產化單機數(shù)據(jù)庫的路演。項目針對中小企業(yè)及需國產化替代的政企客戶需求，基于 DeepSeek 技術打造單機分布式一體化數(shù)據(jù)庫，主打“四高兩低”（高可用、高性能、高擴展、高安全；低成本、低風險），通過 AI 實現(xiàn)智能化運維，支持彈性擴縮容。商業(yè)模式上，項目按節(jié)點收費，3 節(jié)點起售，100 萬/套，主打國產化政策紅利市場，預估 500 億規(guī)模。
騰訊云顧問產品總監(jiān) 劉慶興
騰訊云顧問產品總監(jiān) 劉慶興表示，項目商業(yè)邏輯可行，因為國產化替代需求明確，價格優(yōu)勢吸引中小企業(yè)，但存在兩大挑戰(zhàn)：一是相對云廠商的成熟方案，還需解決單機數(shù)據(jù)庫的運維 Know how，二是自動索引、彈性擴展等功能需證明技術壁壘。
項目路演4：軟件智能化 Agent
描路科技創(chuàng)始人、騰訊云TVP 施德來
第八組是描路科技創(chuàng)始人、騰訊云TVP 施德來的路演。他首先分享了一個 AI 應用的三個核心要素：數(shù)據(jù)（Data）→處理（Insight）→執(zhí)行（Action），目前的大模型主要在最后的執(zhí)行部分發(fā)揮作用。他根據(jù)其公司現(xiàn)有的成熟先進的手機軟件界面和操作流程數(shù)據(jù)的收集能力，提出來利用這些數(shù)據(jù)結合包括大模型在內的多種 AI 模型，推出 AI 生成產品原型的產品。它的優(yōu)勢是：使用門檻更低、更契合實際設計迭代的產品。
騰訊云顧問產品總經理 許小川
嘉賓騰訊云顧問產品總經理 許小川點評認為，項目的關鍵在于，B端軟件公司是否愿意為實現(xiàn)智能化改造而付費使用第三方SDK�？蛻羝毡殛P注SDK是否能真正解決他們的核心痛點、帶來實際ROI回報。同時，是否具備差異化的技術優(yōu)勢、低門檻的集成體驗、可信的服務能力以及清晰的價值主張。
結語
活動在各種奇思妙想的碰撞中圓滿結束。邵浩最后提到"廣深高速進出行"，“廣”是指市場的廣闊性；“深”是指創(chuàng)新的深厚性；“高”是指團隊的高配性（團隊本身的能力包括了情商、智商和逆商）；“速”是指成長的快速性；后面三個字就是投資所關注的財務層面，“進”是指選擇合適的進入時點，是A輪、B輪還是C輪，“出”是指在什么時候退出，再加上“行”-綜合判斷可行性，就形成了“廣深高速進出行”的要訣，但實際上判斷項目是非常難的，尤其是對于早期的AI項目。
DeepSeek 的成功，源于技術理想主義者對邊界的無畏突破，以科技重塑世界的信念。他相信，在 TVP AI 創(chuàng)變研討會的牽引下，與會嘉賓們，不管來自大廠還是創(chuàng)業(yè)公司，如果能堅守對 AI 技術的理想與熱忱，持續(xù)探索創(chuàng)新，推動技術與場景向極致演進，必將創(chuàng)造更美好的未來。
TVP，即騰訊云最具價值專家(Tencent Cloud Valuable Professional)，是騰訊云授予云計算領域技術專家的一個獎項。TVP 致力打造與行業(yè)技術專家的交流平臺，促進騰訊云與技術專家和用戶之間的有效溝通，從而構建云計算技術生態(tài)，實現(xiàn)“用科技影響世界”的美好愿景。
