中国国际服务为2025年中国创新应用论坛AIGC于2025年9月12日在北京举行。主题是。
国际服务国际贸易展览会-2025年，中国AIGC创新应用论坛于2025年9月12日在北京举行。问题是“促进新的大型模型AI生态系统”。 AIGC产品负责人Boe Technology Group Co.，Ltd. Wang Zhixin与“从技术进步到大规模实施：对AIGC和智能机构的主要挑战和创新途径”进行了对话。 Zhixiang Future（Hidream.ai）的共同创始人兼运营总监，以及Baiwang Co.，Ltd。的Li Guoping，数字经济和金融技术研究所数字技术研究所参加了对话。
以下是对话的转录。
Wang Zhixin：感谢Dean Li介绍我！你好亲爱的客人！我是BOE Technology AIGC产品负责人Wang Zhixin。也许每个人都对BOE展览业更加熟悉；事实上，我们已经成为展览制造领域的领导者和领导者。
同样时间，BOE还提出了相关策略，例如“屏幕互联网”和“ AI+”，以实现人工智能中的许多实施结果和实践，从而积极促进转型和进步。 AIGC是其中的重要组成部分。至于AIGC，我们启动了一个高质量的AIGC平台，并以图像生成和维修为核心，作为一个专注于图像场的核。同时，他们还推出了智能终端产品，例如全合一和AI电视会议机器，它们会根据屏幕的优势整合了多模式互动。
今天，我是这个AIGC应用程序论坛上的这次对话的主持人，我很荣幸与您讨论这个Avant -Garde领域。
接下来，我将是该计划的演讲者的史诗般的邀请。
-Leisha Oua，SIL Technology的创始人总裁
- 技术和Baitu Biotechnolozhang小米副总裁，GY研发经理
-Wang ke，Co -Founder and Operations DireZhixiang Future的CTOR
-Li Guoping，数字经济学和金融技术研究所副总监。
欢迎您的所有客人热烈的掌声！
共同的公司代表表明，AIGC技术和代理商正在迅速发展，并继续促进行业的转型。接下来，我想请所有的客人简要分享并分享有关AIGC，智能技术和行业整合的结果和想法。
首先，邀请李先生。
Li Shaohua 1：感谢组织委员会的邀请。如果您有机会，我可以在这里与您分享。我们是技术和行业经验的经验，我们将在2021年底开始创新Appia和垂直ICation（旅游业）。第一个国家旅游模式于2023年5月推出，而AI应用程序产品首次在其香港目的地推出。 2024年3月，该模型也成为中国的第一个旅游modEL将由中国国家网络空间局进行审查和注册。
2024年底，我们推出了第一个国家智能旅游建筑。因为我们这样做，所以技术和闭路商业实施的研究和开发也被认为同样重要，因为它基于平台应用程序。
在2023年，它为500,000多名游客提供了服务。在2024年，它超过了100万游客。今年，它计划使超过400万游客的收入从16亿至18亿元人民币赚取令人满意的收入。
如今，将AI技术与行业创新相结合，认为在业务和营销方面做得很好。您可以分享以后的链接。
Zhang小姐1：大家好。我来自Baitu生物技术。 Baitu Biotechnology是生命科学基本模型的先驱。该公司第一次定居时是最好的，我们开始建立生活科学的基本模型，现在我们可以建立LD在第三代。它用于使用基本的模式生命科学模型深深地破坏基因组，蛋白质，细胞和生物系统的基本定律。这些大型模型还用于在任务方案中构建AI模型和高质量的AI代理，这有助于指导许多在生活科学场景中拥有许多新AI的客户的创新和进步，例如使用AI发现目标并使用AI设计新的蛋白质分子。
我个人找到了阿里巴巴和阿里集团的Agreat模型。在2022年，我感受到了AI对科学的趋势，并专注于这个行业。我目前是该公司的研发领导者和AI技术团队，旨在在交叉规模上建立生命科学的基本模型，并创建智能的高性能机构，以帮助您发现生命科学。
生命科学行业的AIGC具有更大的意义。该C可以具有更大的工业价值。它可能是药物蛋白。 AIGC可以称为AIGP。 P是蛋白质。它也产生高重视蛋白质并发现目标。基本问题是找到满足超高维生生命科学领域中几个属性要求的高价值生物产品。我们希望与您进行详细的互动，谢谢。
Wang Ke1：谢谢主持人，我很荣幸能与您和您分享商人服务的所有机会。首先，我会自我介绍。我来自Zhixiang的未来。 Zhixiang Future的英文名称是Hidream.ai。成立于2023年，旨在创建AIGC多模式和应用程序。
建立后不久，它推出了第一代大型多模式和应用。索拉（Sora）出生于2024年。此外，DIT Architecture视频的大型模式在很短的时间内发布。去年年底，我们的模型达到了3.0阶段，拥有超过100亿个模型参数，适用于图像和视频的产生，更好的图像，CONTRO可容纳的动作和多个场景。我们还推出了1.0版的出色理解模型，以实现对内容的精确理解。
在应用级别上，Zhixiang实现了从SaaS A Raas的过渡。我们已经形成了高级代理的几种应用。我们为全球超过2000万用户提供服务，覆盖了100多个国家和地区，并与40,000多家公司合作。在文化，旅游，教育，创作，电影和电视领域的大型多模式规模这个模型非常有竞争力，并且具有许多应用程序场景。我们还希望借此机会与我们所有的客人和专业人士进行交流。谢谢。
Li Guoping 1：大家好，感谢您邀请我参加会议。我是Baiwang Co.，Ltd。Baiwang Co.，Ltd。这是Li Guoping。这是一家通过有关金融数字和电子无效税收的数据智能来加强全面财务的公司。之后去年在香港证券交易所建立了九年的时间，Bywan已改造并更新了其最后的数据情报策略。它还提供了与Thecredit相关的公司交易管理，商业决策和金融服务，同时为数千个行业提供原始的电子调用服务和数字综合资金。
我在微软工作了16年，并且在金融业工作了三年多。金融业本身证明是一家完全基于数据的业务。营销或风险控制，是经典专业经验模型的漫长数年或出色模型的最后一个时代，数据用于促进商业决策。
如今，在AIGC中，我们正处于一个聪明的时代，“大型模型，MCP和A2A”术语正在快速变化。返回技术的起源，今年5月，该公司宣布这是同时发生的ous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneousSimultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous simultaneous and very much according to Roseoror Meeting talking about the concept that AI is not a tool.我同意这个概念的同意，结合了Baiwang赋予客户能力的经验。今天，我们必须返回各种技能，工具，场景和技术来源，包括芯片，计算机能源，模型参数，最后回答问题。哪种商业价值有助于减少为数千个行业中特定客户解决的商业问题并提高效率？今天，以前的客人也对业界正在做什么，无论他们是从事文化，医学还是垂直旅游业，人工智能，数字经济，整个人工智能的大数据的数字经济技术。
peror在此过程中也有一个气泡。党A成为粉丝，今年购买了它。但是一年后，我发现没有投资回报率可以带来业务。明年我该如何继续投资？作为解决方案供应商，我们无法帮助我们的客户深入思考如何在第一天创造最终的商业价值，但我们只提供特征和工具。它必须是AI应用的可持续发展的困境。
在2022年底举行歌剧之前，先前的海浪在阿尔图戈（Alphago）越来越受欢迎，我们认为几乎所有事物都进入了美国相对冰冻的状态。如今，Openai恢复了AIGC在他的想象和市场，客户和场景中创新的热情，但是IT C最后一个取决于对数据和智能客户的理解。在这些客户场景中可以创建不同解决方案供应技术的增量值应共同考虑。
Wang Zhixin：Wang Zhixin：谢谢您的出色参与。自引入以来，我们可以深入了解AIGC在许多行业中实施。
我听说他们分享了AIGC的整合实践以及文化和旅游业，生命科学，电影，电视和金融技术等领域的行业。 BOE本身是一个制造和运营系统，可扩展更多应用。我们正在贝尔积极促进这一过程。将AIGC推向不同的行业，证明营销和大型应用程序不可避免地面临许多挑战。接下来，这一过程面临的主要挑战是什么？我们如何克服这些挑战并取得进步？
Li Shaohua 2：所有技术迭代均提供MA纽约的机会。但是，如果实施了这些技术，则必须经历在困境中找到进步的过程。在阿里巴巴工作时，我经历了移动互联网实施阶段。在2013年春季音乐节之后，上半年的上半场变为下半场，许多付款制造商。当时，支付部门中有许多技术说明。在全国范围内，大约有成千上万的人在做相关的研发，但最终他们使用QR码来解决问题。我想分享这个故事。实际上，在某些情况下有许多进步的可能性，并为消费者贡献价值。我认为最重要的是了解为消费者提供价值的关键点。以前的业务经验实际上已经找到了在Previou技术系统下取得商业进步并实现大规模商业实施的方法a ai的几代人。
互联网技术的基因配给可以通过搜索和关键字来推断需求，但是很难使用与消费者进行多种互动的消费者的需求。这是在线趋势在线完成之前，即使对于非常高的数字应用程序，这是旅游业的商业销量的30％。背后的逻辑是，他不知道如何以原始方式理解消费者的需求。这是一个大问题。
但是，自去年年底以来，这一代人的AI不断改善其开源模型。这发表了符合该行业消费者需求和供应的巨大潜力。这些常见模型不太可能与数千个行业的各种需求兼容，但是开源系统为更多的人提供了参与的机会。这是行业创新的绝佳机会。
已经发现了一些非常重要的情况r。后备军。小场景还可以促进用户的巨大进步。我认为，与QR码相似的技术在AI应用的创新浪潮中仍然突出显示。要找到这些要点，您必须仔细考虑主要的应用程序方案。
Zhang小姐2：在生活科学中进步的AI技术的方法是实施行业的方式。有了2024年诺贝尔奖与生活科学有关的奖项，一个是阿尔法菲尔德的结构性预测，另一个是使用戴维·贝克的AI。从技术角度来看，设计分子具有非常强大的激活点。这是因为我们在效率方面取得了许多代表的进步，并改善了原来的不可能。
但是Alphafold是整个生命科学链中的列表之一。与解决结构预测的问题并解决整个科学发现问题仍然是一定距离。大卫·贝克（David Baker）是AB要发现由AI驱动的生物分子，但很难保证其概括能力。
因此，尽管在个别情况下可能存在一些出色的方面和特征，但很难解决一般问题。有技术的进步，但是链条非常长，成本很高，单个发现的成功率非常低，这使得实施完整的行业是一个非常困难的挑战。
根据这个前提，有两种解决这个问题的方法，但我认为从根本上解决问题将很难。解决这个问题的一种方法是，该行业的不同级别和阶段的客户有不同的需求。例如，对于相对保守的人，不要相信AI的能力，而只相信最终结果。共同努力，我们需要提供更多直接的分子。例如，他设计药物不管他使用的方法如何，只要是我的分子t属性要求。使用AI能力，您必须为这些客户设计独特的分子服务，以打动它们，但是此水平很高，因为链接很长，投资能力有限。可能的区域必须狭窄，因为它只能在更集中的地区实现。
另一层是建立生物学发现的代理。实际上，代理人生活科学的基础基础的伟大模型基于生命科学数据，而不是基于生物科学文本语料库的大型模型。例如，使用氨基酸令牌和蛋白质序列从NOVO训练的蛋白质模型可以包括生命科学的潜在机制。根据这些大型模型，可以对生物产品的性质做出相对精确的判断。然后，这些几代人和推论以及建立在它们上的代理可能具有一般的智能发现功能，但可能具有更大的覆盖范围和更好的起点早期发现。在智能平台上，用户结合自己的经验，适当地使用AI并利用他们的知识来发现真正的商业场景。这种组合可以满足某些客户在实际情况下解决问题。
一些客户具有平台功能，但没有关键属性预测模型。可以为生物学实验获得高质量的数据，因此周期很长，量相对较小且非常迦太，因此不可能使用这一小部分数据直接构建模型。但是，所有生物公司都有自己的大型模型，并且门槛太高。我希望我们可以帮助您建立此类任务的模型。我知道这些级别是不同的，以满足不同的用户字段的需求，并且它将涵盖的越大，可以覆盖的范围越大，它将越来越多。
另一种方法需要连续的进化技术，需要闭环和进化Proc杂文。训练最大公开数据的大规模基本模型，使用最大模型训练任务情景的预测模型，验证AI-AI实验，并调整模型和上下文推断的产生，以使下一个迭代回合更好。整个发现过程中的技术将完全掩盖下一代需要改善闭路链中的到来，并提高行业的成功率。
Wang Ke2：让我们回到这个问题。这就是我们在技术发展和营销过程中看到这一挑战的方式。您有共同的经验吗？这是一个问题吗？我一直在问问题，我担心每个人都忘记了哈哈哈。
我还发现了吉克西安（Zhixiang）的未来问题。我想在创业公司的每个开发项目中分解一点。
两位客人现在只提到这一点，因为我认为这都是极端的事情。新技术，新的modELS甚至是新时代，如果真的来了，那么第一个问题就会到来。从报价的角度来看，技术是否足以改变世界？它像互联网，移动互联网，工业革命吗？ AI技术吗？ AI不足以改变全球的整个Neo Modelcio和商业形式。并不是他回应。每个人都有不同的意见，整个市场上都有许多专家来回答这个问题。
从商业角度或从应用程序方案的角度来看，第二维度是必需的吗？我需要这项技术吗？在我的情况下，我的需求是同时存在的，或者如果我的需求与第一代同时存在，并且第一代人是第二代的新需求？它是从从未有过的地方生产的吗？或者，我想从这两个角度分享此问题，即提取甚至是所谓的更新或需求更新。
我们面对这两个过程oF开展业务。首先是，从要约方面，从要约方面，每个人都知道生成的AI具有幻觉，尤其是出色的多模式模型。当我们出生在照片或视频中时，有六个手指，动作模糊了。转过头，它将不再存在。关于随后的问题，照片稳定，其角色，皱纹，微表情和衣服仍然存在冲突。如果您真的想拍摄电子商业摄影，我会尝试的。穿衣服后，电子商务理论要求是要求更改100％。但是，当生成时，扩散模型的使用很可能会生成扩展的图像。有其他按钮或图案吗？这是商业骗局吗？这样的问题肯定存在。现在我们包括电影和电视，最终目标可以是国家广播，电影和电视管理局领导人提出的目标静止。将其带到一本名为“ Dream of Red Mansions”的书中，您可以制作系列或电影。你能实现这个吗？今天，许多人说他们可以制作简短的电影戏剧，电视节目，但我认为这只是一个空闲时间。从我的经验和自己的体感角度来看，技术远非实现模型中所有内容的过程。
从上述报价的时代，我坚信，AI必须是一场工业革命和移动互联网的时刻。
其次，让我们看看需求方面。许多专家和导师说AI来了。这种AIGC波尤其到达。我想再次制作所有场景。流量外观会替换为ChatGpt对话的流量吗？有人还说，将来我的搜索和社交网络不再存在，我将成为一个涵盖所有流量的通用和对话平台。或者，换句话说，没有更多的运输平台，例??如Douyin Xiaohong舒和关于我的一切都是根据需求分配的。我想要一些东西，我想找到一个人，我想阅读我们不谈论任何人的指南，我们只需要谈论一个特定的模型，但是最好是我的模型。
这需要满足吗？许多人还讨论道德和教育问题。人们为什么生活？我的儿子是陪伴和赋予人工智能的能力，还是我可以简单地解决所有问题？没有答案。我认为这个世界特别有趣。为了确保通过搜索过程满足我们的需求，实际上是人类的考虑。那我的结论是什么？让我分享我的最终结论。我们相信技术，但我们的目标是成为特定未来需求的爆炸点，并将鸡蛋放在路上。
Zhixiang将来会做的是在电影和电视上建立一个活着的平台。我不是要在电影院或电视上。我指着股票用户。让他们去那里，体验它，alwaYS尝试一下，为他们解除努力，赋予力量，降低了专业人才的门槛。在此过程中，它累积了许多数据和经验并养活我的模型。我对技术信念有依恋，因此我认为它肯定会实现它。例如，我创建了Vivago电影和电视的创意代理。不仅会生成它，而且要编辑并查看它。在塑造了一套解决方案之后，我可以增强许多行业的能力。这是我的参考经验。
Li Guoping 2：我同意每个人的意见，而Microsoft的现任首席执行官萨蒂亚（Satya）在过去六个月中已经看到了它。他认为，在工业革命水平上，人工智能尚未引起生产力的飞跃。我们可以一步一步地得出结论，即我们正处于训练人工智能的全球生产力爆炸前夕。同时，我们看到全球技术巨头已经大大调整了其战略和商业设计，并推出了一个手臂竞赛计算机力量。他花了很多钱在雇用AI领域的最佳人才上，并使用一个或两个精神不管的巨人设计了数百甚至数千美元。在此过程中，您可以看到有关技术公司的一些好赌注，SO被称为大型投资和AI的重组。
在突然出现了美国政府提出的中国和缩放方法之后，伟大的技术也面临着可持续商业价值的重新评估。计算的力量意味着需要更好的方法。我认为这是国家财产层面上的技术剑。中国主张大型模型技术的计算机功率优化功能以及大型模型相对小型化的可能性。
返回Baiwang继续增强权力的金融行业后，我认为AI中仍然存在许多潜在的情况，包括全国融资和五个主要A数字财务促进的rticles。该国预计金融机构将为更加补贴，中等规模的客户提供服务，并希望以更广泛的方式覆盖这些财务客户。前三个之前的报告无法反映公司的运营数据和运营风险。通过Baiwang的智能解决方案非常有利可图的解决方案。根据过去的说法，它已经为超过2000万人，中小型，微型和工业公司提供了服务，积累了生成的数据因素的价值，叠加了最新技术，例如大型模型和MCP代理，以通过商业身份验证来激活发票数据的第五个因素的价值。结合智能的金融营销产品和管理风险，针对银行帐户经理。以前，我们一直在通过营销，合规性的尽职调查，以前的商业转型的过程以及与我们的CUS贷款之后合作Tomers智能地整合了整个链接并将其与生成人工智能中的新技术相结合，我们与客户的对话更加有价值，从而产生年度投资报告并生成最有价值的投资报告。这些是由大型和代理商的年龄引起的新变化。
但是，回到我目前的思想中，人工智能将来将在社会生产力上取得巨大飞跃，如果每个人都不能很好地提供这项业务的结果，那么这个泡沫将有一天会利用。每个人都可以谈论Metacking，三年前如何坐在服务博览会上，但是没有人提到今年是Metverse。因为？实际上，无论是这里的企业家还是公司的买家，即使是Facebook和目标也可能会绕道而行。关键是要回答问题。技术创新带来的可衡量的商业价值是什么？
AI或区块链早期和Evol今天在Web3，Stablecoins和Meta-Universe上进行ved。如果无法连续创造商业价值，它最终可能会成为面包排放。我认为AI似乎比目标宇宙更扎实，但是这里的每个人都需要碰撞以创造可持续的增长，以实现这一目标。在未来几年中，有可能促进全球经济。如果人工智能确实创造了价值，则可能应该重组劳动的社会划分并引起新的问题。 IA计算机电源巨头和AI技术公司正在吸收所有全球财富。如果每个人都在雇用，会发生什么？我们如何重新分配财富？如果它确实促进了生产能力，那么创造的价值将非常丰富。我们是在家中不活动，我们不再工作，还是人们在街上漫游，是否有必要重新分配社会和常规财富以缓解社会冲突，如果机器人和聪明的公司应该缴纳智利利润税，他们可能会增加降低了AI的道德水平，仍然有许多社会问题要解决。在舞台上和舞台上，它可能必须先销售AI并回应商业价值问题。
Wang Zhixin：谢谢Dean Li。四位客人提到了我们今天面临的许多挑战，无论是AI技术本身的瓶颈颈部，在社会道德层面上的市场需求或思想的迅速变化。鉴于这些挑战，我们还不断通过技术迭代和生态合作寻求进步。
刚才，李总统提出了一个非常重要的问题：如何将商业应用与可持续发展相结合。接下来，我还想听听其他三位客人的意见。根据您的领域，您未来的观点是什么？您认为您可以考虑哪些路线和说明来促进可持续的商业实施？请随时说话并分享您的想法。
Wang Ke 3：首先，大型多模型应用程序实际上是广泛的，并且可以实现与图形，视频和信息扩散有关的任何内容。多人的谚语是，伟大的模式模型和大型语言模型可以跨越文化和地区，从而使Yitu能够获取数千个单词，从而有助于实施。我们所做的登陆场景比现在要出国的情况要多。出国时，我们拥有的第一件事就是帮助和培训中国电子商务商人。他们做了很多事情，尤其是在Facebook，Meta，Google，YouTube和其他Tiktok等平台上。他们曾经只运行图形和文本电子商务材料，但现在所有这些都被称为实时视频和广播。 AIGC在当前的视频生成领域（包括理解和编辑字段）中实现了足够的有效性，并且可以实施。这是他第一次去海。
其次，国外有许多基于SaaS的服务，模型是更多的垫子比中国模型。他们具有更大的动力，因此在国外的实际用户中，尤其是高级专家的C专业C专业人员具有这种创造性的意图。您还可以看到这个机会。我们还比较了我看到的3，跑道和Midgoogle之旅等外国公司。我们的模型中的所有类型的性能实际上都可以与它们相提并论，有些甚至超过了它们。因此，在这一领域，它赋予了创作者的能力并释放创造力和生产力。当我们出国并赋予创作者权力时，我们认为还有另一个方面深深地参与了许多行业，包括文化旅游业，李先生提到。文化旅游必须是一个伟大的市场。你怎么说？目前，整个消费量，尤其是统一的国家市场，都鼓励国家政府。足球比赛不是由运动管理的，但现在由文化和旅游业管理。如今，文化，旅游，体育和贸易是综合过程。 ther因此，我们认为我们的模型用于应用程序，尤其是AI的授权。我们还希望在Ethe垂直领域努力工作并获得商业机会。这是我认为每个人都必须提及的一部分。谢谢。
张小姐3：生命科学的未来有三个趋势。
AI的应用将更广泛。最初，在生命科学领域，人工智能的拥抱很大。每个人都比这样做的人更基本地相信AI。我认为您可以获得5分。他们认为，AI可以写下10分，这导致这样一个事实，即AI在下一阶段的不信任将从10点直接减少到1分。这是不断调整和调整认知的过程。从近年来的市场感觉来看，每个人都变得类似于AI，从本质上知道能力可以支持AI以及在业务生产中可以发挥哪些作用。认知逐渐变得越来越理性。这是对于确保这些AI客户Companiesthey可以降落的情况非常有用，因为它们没有很大的预测差距。在生命科学中，逐渐选择了低整齐水果，并使用AI方法设计了创新的药物。遵循传统方法变得更加不可能。大型制药公司和生物公司已经建立了自己的AI团队，逐渐获得了一些结果，并正在进行更积极的以后投资。因此，基于一般趋势，生命科学中AI的实施越来越普遍。
人工智能正在变成白色，并通过生命科学技术机械化。 AI+，人工智能+实际上希望使用AI的人工智能来解决各个行业的问题。我们的起点是，有一些流行的技术来创建大型模型，良好的调整和原因。但是，这是解决模型问题的均值黑现金方法。例如，如果您设计一个它是直接为蛋白质提供药物序列的药物序列，并通过大型模型对机制和特性进行详细分析，实际上是一种非常黑色的现金方法。一个更好的方法是首先通过AI预测蛋白质的三级结构，然后通过第三纪结构和序列结合物理和化学特性，以预测更精确的亲和力和其他属性。基于完整的链接代理的建造，生物学机制和思想链的推导是解决困难行业问题的最佳技术途径。
另一个趋势是，每个人都逐渐返回数据水平并加深他们的努力。从算法的角度来看，AI模型的体系结构的相似性相对较高，并且将它们改进到各种体系结构相对有限。无论是在MOE级别上的改善还是长序列创新，这些都类似于区域改进。大公司ES和模型团队与多余的功率没有连接，以进一步改善模型。我认为可以在漫长的实验周期中获得生命科学行业的数据。数据昂贵且缺失，因此数据是高度重视的，尚未完全使用。随着测序成本逐渐下降，更多的数据将有助于进一步改善AI模型，并且仍然有很大的改进空间。如果您此时冷静下来并做得很好，那么绝对具有出色的技术和工业价值。
Li Shaohua 3：首先，我同意Dean Li刚才所说的话。当这一代人的应用被打破时，您应该更多地关注什么？上一篇演讲中的来宾提到了基于模型或数据的问题。也许在投资者看来，它现在是受需求驱动的舞台，因为只有需求推广的阶段才能导致现实，快速和大型营销。要了解您的需求，我想您需要查看您是否可以在技术应用和工业趋势中找到巧合。例如，在旅游领域，我在开展业务之前做出了一些决定，我认为我有机会这样做，并且我有能力这样做。
首先，互联网尚未完全改变旅游业。搜索模型无法完全使用消费者需求。因为搜索要求消费者首先知道他们想要什么。当他们旅行时，许多年轻人不知道自己想要什么，因此受到启发。这与Pakey搜索工作无关，尤其是当您用相对较短的绳索表达自己时。通用大规模模型可以通过重复互动来识别并帮助消费者实现自己的需求。
您可以看到第二点多模式应用程序与偶然旅行非常相似。从表面上看，这次旅行似乎是在购买旅行产品，但实际上它们消耗了内容或想产生e内容并共享内容。多模式的代表尤其与年轻人想要的东西尤为接近。
第三点是客观事实。换句话说，国家旅游业的许多人在流行病期间离开了这个行业，这确实发生在流行病之前的欧洲国家和美国人。年轻人不会再返回这个行业，并且该行业将缺乏人力资源。当前的旅游市场实际上是一个供应不足的市场。
当时，我们认为有三种可能性，这三种可能性中的至少有两种是确切的，因此我们开始了我们的业务。明年，我们寻求使用模型和代理为1000万用户提供服务。这是互联网产品非常重要的门槛。是否基本上可能是更多的人，他们是否可以找到一般需求。
垂直应用程序正在发现典型模型无法满足的点，这是极端的新公司。最简单的做法是最终由大公司做到这一点。对于他们来说，如果他们的垂直深度不够，他使用该功能并进行小型操纵来覆盖它。您想找到一个真正的垂直机会。今天，许多人一直在谈论代理商的逻辑。它可以将来取代许多人。您可以分享。在商务和旅行场景中，使用不同角色的行业代理商和代理商将它们结合起来以形成解决方案。我们正在进行少量尝试，目前每月约有2亿美元的交易。在一个大型平台上，传统商业和旅行行业的2亿交易，不受出色的互联网逻辑覆盖，相当于北京，上海和广州的主要服务公司。在每年约20亿至30亿元人民币的交易中，基本上有200人需要提供服务。今天我和40个人一起做。我允许这支球队有35-40人。我试图看看屋顶在哪里。在运行6-7个月后，模型和代理商逐渐优化，现在每月可以实现2亿美元的交易。每天每月达到10亿美元，它将非常接近在移动互联网上每人交换2000万至1亿人口的基本力量水平。这要求美国商人执行开发通过测试。
我听说王是指他不能在路上放鸡蛋的观点，尽管他可能不会放鸡蛋，但这个想法是必要的。否则，如果您想保持出色的动作，那么它的资本链就很可能会破裂。
最后，主持人提到了愿景。我认为在五到十年内看到舞台上提到的任何想法太保守了。但是看着它们三个月，六个月或六个月，今天我们认为这是残酷对待我们的最佳方法。
Wang Zhixin：谢谢你是很大的。通过现在的沟通，我们深信AIGC在许多行业中都实现了实际应用和集成。当然，通过AIGC的发展路径仍然是机遇和挑战的共存。正如Dean Lee所说，当前的AIGC仍处于“前夕”阶段。将来，整个行业将发生什么变化？最终的成功取决于所有生态和工业同事的共同探索和实践。
今天，我要感谢我们的四位客人的深刻想法和灵感：从AIGC和行业的当前整合到未来的观点，它们都为我们提供了宝贵的意见和灵感。感谢您的到来，这张圆桌会议取得了成功。我希望明年再次见到你！
谢谢大家！
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