活动概况 - 2025年10月16日火山引擎在武汉举办"FORCE LINK AI创新巡展" 吸引近千名来自制造、金融、互联网、零售等领域的企业技术负责人、行业专家与生态伙伴参与 [1] - 活动聚焦前沿技术产品能力在区域市场的深化落地 与会嘉宾围绕大模型技术演进、企业数智化转型路径等热点话题展开深入交流 [1] 核心产品发布 - 火山引擎正式发布《2025数据智能体实践指南》 系统阐释数据智能体的核心价值与实施方法 为企业推进AI能力建设提供理论支撑与实践参照 [1] - 指南发布了国内首个融合国家级智库理论框架与大规模实战验证的数据智能体评测体系 该体系涵盖技术能力、业务适配、运营效能等多个维度 [1] - 公司推出"用户研究Agent"新产品 具备群体深度分析、AI虚拟用户调研、多元素材智能评估等核心功能 旨在赋能产品创新、市场拓展、用户运营等环节 [2] 技术方案展示 - 火山引擎展示新一代多模态数据湖解决方案 集成Lance、Daft等先进技术框架 实现对文本、图像、音频、视频等多类数据的统一接入、存储、管理与高效处理 [2] - 该方案作为AI基础设施的关键组成部分 正成为企业整合异构数据、深度挖掘数据价值的重要平台 并在金融风控、房产交易等场景中落地实践 [2] 行业影响与趋势 - 数据智能体与多模态数据湖等核心技术已逐步走出概念验证阶段 正在不同行业场景中转化为实际生产力 [3] - 基于云智一体的新一代基础设施将成为企业把握数字时代机遇、构建可持续竞争力的关键支撑 [3]

行业趋势与市场动态 - 行业正经历从感知AI、生成式AI到物理AI的演进历程，2025年被视为智能体落地的元年[2] - 生成式人工智能支出在2024年较2023年增长6倍以上，垂直AI领域实现12倍增长，印证大模型产业落地加速[4] - 具身智能作为AI技术联通机器人进入真实物理世界的重要载体，成为行业焦点[2] 技术演进路径 - 具身智能正经历从Robot 1.0到Robot 3.0的跨越式发展，大模型与机器人融合重构感知、决策、控制的整体系统能力[4] - 端到端神经网络已能让机器人理解并执行人类指令，实现真正的人机对话交互，例如谷歌RT-2和Figure发布的大模型加持机器人[4] - 技术发展面临数据异构性、高质量数据获取困难、奖励信号难度量及缺乏专业数据基础设施等挑战[5] 解决方案与技术突破 - 推出专为AI设计的多模态数据湖解决方案，通过统一数据采集框架、时序对齐机制、高质量数据仿真构建完整数据处理管理体系[5] - 方案集成NVIDIA NeMo Curator等工具，实现端到端的GPU加速处理能力[5] - 在智能驾驶领域应用显著，某头部智驾公司采用LAS Lance + EMR Ray架构，模型训练速度提升1.5倍，GPU利用率从30%提升至95%，整体成本降至四分之一[7] 方案核心优势与生态构建 - 多模态数据湖方案具备四大核心优势：支持主流AI框架无缝对接、多模态数据统一管理与融合、从数据回流到训练的一站式处理、基于开源组件的企业级服务能力[7] - 推动具身智能发展需组织层面变革，培养创意涌现力、敏捷迭代力和孵化支撑力[8] - 通过大模型技术和多模态数据湖基础设施双轮驱动，为机器人、自动驾驶、智能制造、仿真应用等产业提供技术支撑[8]

火山引擎AI产品发布 - 火山引擎发布豆包大模型1.6、豆包・视频生成模型Seedance 1.0 pro等新模型，支持多模态交互、复杂任务处理、内容生成等功能 [2] - 豆包大模型1.6在多模态理解和图形界面操作方面表现突出，能高效处理真实世界问题 [2] - Seedance 1.0 pro可生成1080P高品质视频，在Artificial Analysis评测榜单上文生视频、图生视频两项任务排名首位 [4] - 豆包大模型家族已形成丰富矩阵，涵盖基础语言模型、视觉模型、语音模型等，适用于智能交互、内容创作、数据分析等多元场景 [3] 产品技术优势 - 豆包大模型1.6在复杂推理、竞赛级数学、多轮对话和指令遵循等测试集上表现跻身全球前列 [3] - 豆包1.6系列模型支持自动操作浏览器完成酒店预订、识别购物小票并整理成Excel表格等复杂任务 [3] - Seedance 1.0 pro的主体运动稳定性与画面自然度达到行业领先水平 [4] - 豆包・实时语音模型支持方言演绎、悄悄话、唱歌等特色效果，语音播客模型让双人对话更加自然 [4] 行业应用案例 - 在汽车行业，梅赛德斯-奔驰利用豆包大模型提升智舱信息检索能力及系统反应速度 [8] - 在金融行业，海尔消金构建消费金融垂直大模型，满足90%以上智能化场景需求，解决95%的质量问题 [8] - 在教育行业，火山引擎与超五成985高校合作，浙江大学7天落地"浙大先生"大模型应用体系 [9] - 字节跳动内部AI编程产品TRAE月活用户超过100万，80%工程师使用该产品辅助开发 [12] 技术发展趋势 - 智能Agent将呈现多模态融合深化、边缘智能协同加强、自主学习与决策能力提升等趋势 [14] - 到2028年，至少15%的日常工作决策将借助Agentic AI自主完成 [12] - 边缘智能技术使智能Agent能在边缘设备上完成数据处理与决策，预计2026年全球75%数据在边缘侧处理 [14] - 新一代智能Agent将结合强化学习、元学习等技术，实现动态环境下的自主学习与策略优化 [14]