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2025服贸会|对话枫清科技创始人兼CEO高雪峰:不担心智能体热度很快过去

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2025-09-17 18:07:38

�年相比,第二次参与中国国际服务贸易交易会(以下简称"2025年服贸会")的智能体平台枫清科技创始人兼CEO高雪峰有更多话要讲。

9�日,�年服贸会"中国AIGC创新应用论坛"现场,高雪峰的演讲信息量丰富,从企业全域智能化的驱动力和挑战,讲到企业场景智能实践最佳路径,再到企业应用通用场景等,毫不保留地分享了自己在大数据和人工智能领�多年的经验和观察。

一年前的服贸会上,高雪峰在接受北京商报记者专访时强调,企业数字化转型"要提升大模型推理能力""增强基于数据关系的推理能力""通过智能体平台提供推理的思考路径"。

这一年间,服贸会为枫清科技带来了什么?行业在微观和宏观层面出现了怎样的走势?这些问题都可以在北京商报记者对高雪峰的最新专访中找到答案。

作为北京专精特新企业之一,枫清科�年就开始强调智能体,从科技圈的共识�年的热词,高雪峰的判断来自于对智能化趋势的前瞻,他告诉北京商报记者,"企业的数字化、数智化、智能化升级是大浪潮,不会过去,智能体只是当下技术和能力的体现,是智能化技术的一环而已,我不担心智能体技术会过时"。

Q:第二次参与服贸会,枫清科技有什么期待?

A: 去年(2024年)枫清科技第一次参与服贸会这样的盛会,结识了很多同行和产业端的客户,我们对人工智能行业在产业端的迫切诉求进行了交流,这些成了我们去年年底到现在的产品设计基础。今年(2025年)最重要的是参加服贸会上�中国AIGC创新应用论坛,进行主题演讲,希望跟大家进行深入沟通。

Q:通过服贸会,枫清科技有哪些收获?

A: 去年是我们公司正式商业化的第一年,营�多万元,随着智能体需求的爆发和市场认可度提升,我们预计今年营收将超�万元。这其中有部分客户就是公司在服贸会上对接到的,我们通过服贸会了解到了一些来自市场的诉求。

Q:不久前枫清科技推出了个人专属智能体,从toB(企业)到toC(用户)是出于什么考虑?

A: 枫清科技推出个人专属智能体的目的是给大家带来可选择的便利。何为可选择?数据安全是分不同等级的,针对大型企业客户较复杂的AI诉求,我们会为其建立企业级知识中台,希望这家企业所有的二级单位、用户都可以把自己的数据贡献到这个知识中台,构建企业知识库。但我们发现大部分用户有自己的顾虑,通过个人专属智能体就可以发挥这些数据的价值。用户通过自己的电脑使用,就不用把自己的数据上传到云端的知识库,相当于知识引擎就装在自己的电脑里。我们B端(企业)客户最终的使用者也是很多C端的用户,枫清科技的目标是打造一致的用户体验,以及帮助我们企业打造云边端协同化的智能。

Q: 这样的设计会影响到智能体的效果吗?

A:枫清科技的个人专属智能体有几种不同的使用模式。第一种是联网,结合用户本地的数据,连到云端的大模型。在这个过程中,用户本地的文件没有上传到云上,只是很多向量特征的token的调用跟云端有交互,这样极大程度地保护了用户个人隐私。另一种是完全的隐私化,在断网的情况下,直接使用结合电脑硬件配置部署的本地模型。它也能够提供整理资料、智能写作等功能。用户可以灵活选择。

Q:枫清科技去年就提到智能体概念,今年这一热词的火爆在意料之中吗?

A:其实在国际上,大家都认�年是智能体元年,很多科技圈内人士,当时已经在做智能体相关的事,只不过今年发生了一些关于智能体的全民性事件,让这个概念火爆出圈了,大家都把它使用起来,觉得它火了。

Q:站在客户端角度,他们的诉求是否有明显变化?

A:去年枫清科技接触的大多是头部央企类客户,它们会关注如何用智能体的方式融合自己的产业链条,有迫切的合作诉求。智能体概念火爆后,链主企业之外,大中小型B(企业)端客户也在关注如何用这种方法赋能,这类客户担心如果自己不接触、不采用这种方式,将来可能会被链主企业或者更大的企业替代。现在已经进入一个真正的全民智能化的时代,大家都愿意为之付费。

Q: 会担心智能体概念的热度很快过去吗?

A:关于智能化,原来我们叫数字化、数智化,这种升级是一个大的浪潮,不会过去的。当下的智能化技术和能力不单只是大模型、智能体,它们只是智能化技术的一些环节而已,还包括数据编织,如何把企业的多模态的数据编织成知识,并很好地存储,用于后面的计算,然后结合智能体的能力,行业模型的蒸馏,数据如何智能化的治理和清洗,包括整个模型安全等,都是整个链条里不断突破和进展的技术,所以我不担心智能体技术有一天会过时。

Q:"以数据为中心"还是"以模型为中心",这两者互相排斥吗?

A:不是,我觉得要根据不同场景的诉求。比如在写作、营销、广告等智能化场景中,可以允许一些"幻觉"的存在,以模型为中心就能很好地解决问题。但是在一些精准的企业场景中,需要非常有逻辑地基于部分企业自有的数据来产生精准回应,这种情况就非常适合以数据为中心。在整个问题完整落地时,一定要将"以数据为中心"和"以模型为中心"融合在一起。

北京商报记者 魏蔚

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