AI 智能体多场景落地推演沙龙成功举办

当概念的热潮逐渐退去，真正的问题浮出水面：AI 智能体到底怎么落地？怎么创新？怎么避坑？

6月30日，中南大学上海校友会科创专委会联合上海具身智能创新中心、上海云赛创鑫企业管理有限公司、球秀（上海）科技有限公司，在上海仪智空间成功举办 “AGENTIC'S COMING — AI 智能体多场景落地推演沙龙”。漕河泾牌楼智谷科技园招商企服一体化中心主任兼中南大学上海校友会理事何志塘受邀参加本次沙龙。

这不是一场 PPT 汇报，而是一场实景推演。六大智能体赛道、七位行业专家、六十余位校友企业高管、投资圈人士、AI 从业者、科创领域从业者、兄弟校友会嘉宾齐聚一堂，不讲概念、只讲落地，让 AI 从 “听说过” 变成“看得见、摸得着”。

活动伊始，中南大学上海校友会副会长、科创专委会主任王勇先生以一个直击灵魂的问题开场：AI 是替代人类，还是解放人类？他分享了马斯克被问及 AI 时代孩子的职业建议时，沉默良久给出的答案 ——"跟随本心，做有兴趣或有成就感的事"。王勇主任用一个生动的实验揭示了 AI 时代的底层逻辑：越简单的事，越难被替代—— 拿起杯子对人类是本能，对机器人却是 "千亿市值" 的伟大突破。AI 替代的只会是 AI 本身，而不是人类。王勇主任指出，智能体落地的核心价值在于通过交互创新完成应用落地的最后一公里——把复杂事交给机器人，把简单事留给自己。科创专委会自 2024 年 7 月创办以来，已组织 30 余场活动、覆盖 2000 余人次校友。今年将围绕 "AI 时代企业如何持续增长、个人职业如何成长" 展开系列活动，助力创业者补短板、解难题、扛周期。未来迎接我们的，一定是更美好的世界。

上海仪电集团云赛创鑫总经理王燕女士作为承办方代表，全面介绍了上海仪电作为上海市属国企在人工智能领域的战略定位。从 1923 年百年企业积淀出发，上海仪电自 2015 年起加速数字化转型，现已成为上海最大第三方算力提供商之一，拥有多个万卡集群，服务覆盖市、区及企业三级。她重点阐释 “沃土—桥梁—引力” 产业动力模型：园区通过完善物理空间与服务体系构建 “沃土”，打通产业链资源链路形成 “枢纽桥梁”，最终实现高集聚度、强协同性、高成功率的智能产业生态，并公布仪智空间一年来的亮眼成果：45 家企业入驻，累计融资 2.7 亿元，企业估值超 20 亿元，汇聚 500 + 科技人才。最后，王燕女士提出资源整合愿景——联动仪电三大上市公司、AI算力、数据要素实验室、仪器仪表百年技术积累，结合校友网络与战略合作伙伴，共建开放、可链接、可持续的AI创新基础设施。

科创专委会副主任、球秀科技总经理杨德先生阐明了本次沙龙的深层使命：“秉持"求知、求同、求发展" 理念，在 AI 浪潮中打造属于我们的交流阵地 ——以思想链接资源，以实干驱动落地。他提出信息革命三层财富逻辑：每一代信息单位迭代都遵循 "基建先行→压缩降本→入口终局" 规律。AI 时代 Token 是新信息单位，算力基建红利已现，真正拐点在第二层（技术降本）和第三层（场景落地）同步打开。落到体育产业，AI 智能体就是入口—— 一头连基建，一头连场景。球秀正做两件事：用专项视觉大模型做 「压缩派」，用标准化智能体做「入口级玩家」。每一次信息革命，最终赚走最大红利的，从来不是修管道的人，而是懂场景、能把技术变成真实价值的人。”

一、营销智能体：让 AI 成为你的 “手脚”，而非 “大脑”

分享嘉宾：米可瑞思创始人 卢新杰

“营销的本质，是花对的钱、说对的话、筛掉错的人、让对的人主动改变。”

卢新杰先生以 “发传单” 场景切入，重构了营销本质的认知。他提出80%智能体 + 20%人类专家的协同范式：AI负责策略生成、素材生产、视频剪辑等可标准化执行环节，人类专家则凭借专业判断力与审美品位进行审核把关。

其团队打造的RISEX遵循三大设计原则：懂营销（领域知识注入）、经商业验证（真实场景闭环）、知行合一（端到端执行能力）。采用 “本地客户端 + 云端 AI 引擎” 架构，服务广告公司、品牌方等客户。

卢新杰先生现场展示了多个已落地的真实案例：

• 投标素材自动化生成：将传统需要数天的PPT方案制作，压缩至几小时完成，效率提升数倍，且质量稳定。

• 单句提示词驱动视频生成：只需一句话描述，即可生成完整的营销视频，支持多语言本地化输出，大幅降低跨国营销成本。

• 美妆数字人高保真建模：面部细节精细度达到上市公司严苛标准，可直接用于品牌广告拍摄。

“知行合一的智能体才是好的智能体。” 卢新杰先生总结道，AI 不是用来炫技的，而是要真正解决业务问题、创造商业价值。

二、终端智能体：从被动响应到主动交互的范式革命

分享嘉宾：微光科技软件中心总经理 郝冬宁

“你以为你会用 AI 了，其实才刚出发。”

郝冬宁先生提出了 “主动式 AI 交互” 这一下一代人机交互范式。他指出，AI应用正经历三级演进：工具化→流程化→平台化；交互形式也在从传统数码产品，向智能眼镜语音交互，最终向主动式AI交互演进。

AI 眼镜具备三重天然优势：全天佩戴便携性、兼具看听隐私性、语音交互及时性。真正的交互革命，不是从键盘到语音，而是从被动输入到主动交互——AI根据使用者的实时状态（环境、时间、行为、生理信号等）主动发起服务，而不是等人来问。

微光科技采用“眼镜端+手机端+云端”三位一体架构，已落地办公健康助手、育儿哄睡神器、运动赛事辅助等典型场景。硬件上采用磁吸式模块化设计，迭代成本节约60%，支持离线翻译等实用功能。“硬件持续迭代，软件陪伴成长”，这是微光科技的产品哲学。

三、工业智能体：破解制造业 AI 落地的三大断点

分享嘉宾：爱可生解决方案总监 丁嘉胤

“工业智能体，让制造企业更快判断、更准决策。”

丁嘉胤先生首先介绍了爱可生的背景——这家成立于2003年的企业级AI解决方案服务商，深耕数据库底层技术、全域数据治理能力与标准化项目交付体系，总部位于上海，在全国设有多个分公司和办事处，公司陆续推出了系列AI智能体解决方案，可参考：www.actionsky.com最新介绍。

基于多年服务制造业客户的经验，丁嘉胤先生提出制造业AI应用的核心挑战即数据孤岛（ERP/MES/PLM系统割裂）、语义断点（跨部门术语与流程不统一）、执行断点（AI生成结果缺乏可验证性与业务依据）。这也是很多企业AI项目“看着很美、用着很糟”的根本原因。

针对这三大挑战，丁嘉胤先生称爱可生构建“三阶段递进”实施框架：第一阶段夯实基础，梳理企业自有数据与知识资产，完成数据可用性与可信度诊断；第二阶段聚焦异常诊断与辅助决策，如基于维修工单与操作手册的故障建议、图纸与装配声音匹配的质检分析；第三阶段迈向风险预测与工艺优化，如半导体良率归因、材料配方实验设计等高阶场景；强调“人机协同”关键原则——AI作为推理引擎，人类专家负责定义业务规则、校验输出结果、承担最终决策责任，形成“80%AI执行+20%人工兜底”的可信闭环；并以变更影响分析、质量偏差溯源等POC案例，验证其本体平台、多模态分析工具与灵活编排能力在真实产线中的提效价值。丁嘉胤强调，“可复制、可验证、可量化——这才是制造业AI落地的正确姿势”，制造业AI必须实实在在解决问题，创造可衡量的价值。

四、算力智能体：让算力成为每家企业都能驾驭的基础设施

分享嘉宾：薇观科技创始人 邹薇

“算力是每家企业都能驾驭的基础设施。”

邹薇女士直击“算力比黄金贵”的行业痛点：传统算力配置全靠人肉跑——收需求、选型算配置、四处比价、报价反复改，一轮要几天到几周，“商务+售前+技术员，一整套人，慢、贵，还看运气”。

薇观算力是一个决策型算力智能体：客户说需求，Agent自动出可落地方案。三大核心能力：自动问诊（模糊需求结构化）、自动推理（任务→模型→显存→设备）、自动匹配资源（真实货源价格×数量）。其核心竞争力在于采用“确定性规则引擎 + 人工兜底确认”双保障机制——所有报价逻辑可控、可追溯，关键决策节点必须由人确认，确保真金白银交易的可靠性。同时构建数据飞轮：每单成交沉淀为训练数据，持续校准规则库，使系统越用越精准。最终愿景是将算力配置嵌入CRM、合同、回款全链路，成为AI时代企业数字化基建的“水电煤”级服务。

五、运动视觉智能体：第四次工业革命中的体育机遇

分享嘉宾：球秀科技总经理 杨德

“视觉AI不只是安防，更是消费级产品的核心引擎。”

杨德先生从四次工业革命的宏观视角解读AI体育机遇：第一次物的流动、第二次人的流动、第三次信息流动、第四次智力流动。“前三次工业革命中国都是跟随者，但第四次，我们有机会成为引领者。”

AI体育四大技术赛道：影像分析（成熟）、动作捕捉（发展中）、数据挖掘（潜力大）、智能硬件（成熟）。采用CNN与ViT混合架构、云边协同方案。体育AI工程挑战巨大：光照变化、多人遮挡、运动模糊、非标场地等，数据标注复杂度是普通图像的5-10倍。

杨德先生分享了球秀的一些典型落地案例，如与金陵体育联合开发AI直播计分牌：传统的计分牌需要专人操作，AI直播计分牌自动识别比分，实时更新，大大降低了人力成本；服务上海篮协国际青少年赛事：为赛事提供AI直播、数据统计、精彩集锦等服务；新加坡华文电视台国家队展示：产品走出国门，在海外市场获得认可；全国两千场馆规模化部署：覆盖篮球、足球、羽毛球等多个运动项目。

杨德先生提出球秀的定位，是“压缩派”与“入口派”双轨并进——一方面用AI提升体育产业的效率，另一方面努力成为体育AI的入口。“让每次运动都被看见。”这是球秀的使命和愿景。最后特别提到了球秀的开放生态战略：渠道联合、技术协同、政策支持。欢迎大家合作，一起把体育AI这个蛋糕做大。

六、办公智能体：从问答式 AI 到执行型智能体的跃迁

分享嘉宾：腾讯云高级解决方案架构师 陈锁

“AI Agent不是未来，是现在。问题不是火不火，而是要不要现在上车。”

陈锁先生给出重要判断：2026 = AI Agent爆发元年，也是商业回报兑付年。这一判断依靠三组数据支撑：Gartner显示17%企业已部署、60%+计划2年内部署；全球AI应用投入1280亿美元（+41%）；企业Agent部署平均ROI达171%。

陈锁先生系统介绍了腾讯WorkBuddy的设计哲学：超越传统问答式AI，转向“执行型智能体”，核心价值在于自动化输出业务成果。

WorkBuddy的产品定位是“AI原生桌面智能体，办公新伙伴”，核心特点包括：

• 7×24小时云端运行：不像人需要休息，数字员工全天候在线，随时待命

• 支持项目级共享上下文：不是每个人各用各的，而是整个团队共享一个智能体，协同工作

• 自然语言驱动：不用学复杂操作，用自然语言说清楚需求就行

• 跨系统数据打通：能连接企业内部的各种系统，自动调取数据、生成报表

针对企业最关心的安全和管控问题，陈锁先生介绍了WorkBuddy的企业级管控平台：

• 成员审计：谁用了AI、用了多少次、用了什么功能，清清楚楚，可审计可追溯

• 用量限额：可以给不同部门、不同人员设置用量限额，成本可控

• 知识资产沉淀：企业的知识库、文档、数据，统一管理，安全可控

• 权限分级：不同级别的人，能访问的数据、能使用的功能不一样，权限清晰

“AI是数字员工，需要像管理真实员工一样去管理它、培养它、用好它”陈锁先生总结道。企业级AI落地，不是买个工具就行，而是一场组织变革。

七、智能体合规指南：别让你的护城河变成零防御力

分享嘉宾：盈科（上海）律师事务所合伙人 李谦

“你辛苦构筑的护城河，可能是零防御力的。”

李谦律师作为工信部《AIGC数据应用合规指南》起草人，系统拆解了AIGC权属与侵权风险。核心论断：法律只保护“人类智力主导”的创作，纯用简单提示词生成内容的版权保护力度几乎为零。她解释道，根据我国《著作权法》，受保护的作品必须是“人类智力成果”。如果只是简单地输入一句提示词，让AI生成内容，然后直接商用——这种情况下，人类的智力投入太少，法律很难给予强有力的保护。

李谦律师用“红黄绿”三级工作流，清晰地展示了AIGC内容的确权路径：

• 红色警戒区：一键生成，直接商用

• 特征：简单输入提示词，AI生成，直接拿来用

• 版权保护力：近乎为零

• 风险：别人抄了你的，你很难告赢；但你抄了别人的，一告一个准

• 黄色过渡区：深度调参与Prompt链

• 特征：不是一句话生成，而是用了很多提示词、做了很多参数调整、经过了多轮迭代

• 版权保护力：可能获得一定保护，但举证成本很高

• 问题：你怎么证明你做了多少调整？怎么证明这些调整是“独创性”的？很难举证

• 绿色安全区：人机协同工作流

• 特征：人类掌控核心表达，AI只是辅助工具，形成完整的证据链

• 典型流程：手绘草图 → AI渲染 → 人工精修 → 最终成品

• 版权保护力：强，因为人类的独创性投入清晰可见、可举证

“越往绿色区走，人类智力投入越多，版权保护力度就越强。”李谦律师总结道。

李谦律师分享了两个非常有代表性的真实案例：幻之翼椅子案（未能证明独创性投入，诉求被驳回），美杜莎LoRA案（未经授权使用动漫角色训练，一审赔偿5万元）。针对大家最关心的“训练数据到底合不合规”的问题，李谦律师给出了明确的建议：优先使用公有领域/CC0开源数据、建立数据来源台账，做到可追溯。李谦律师指出：合规不是创新的绊脚石，是保护创新成果的防弹衣，是让公司安全跑到终点的安全带。

茶歇期间，参会校友们围绕各智能体赛道展开了热烈讨论。从营销落地的 ROI 测算，到制造业数据安全的边界；从 AI 眼镜的隐私伦理，到算力采购的成本优化 —— 每一个问题都直指真实痛点，每一次回答都饱含实践真知。

互动交流环节，嘉宾们针对现场提问逐一解答：

• 高并发场景下的系统稳定性：球秀团队详解了云边协同架构如何应对周末数千场馆同时上传视频的压力。

• 中小企业算力采购决策难：薇观科技展示了如何通过结构化问答 + 规则引擎，将复杂技术选型转化为可量化的商业决策。

• AI 生成内容的侵权风险：李谦律师强调了训练数据来源合法性的重要性，建议优先选用 CC 开源授权或与原创作者建立合作。

“一次参会，长期链接。”

正如科创专委会所倡导的，本次沙龙不仅是一场技术分享，更是践行“求知、求同、求发展”这一核心理念的生态共建行动。从场景洞察到方案匹配，从技术赋能到资源对接，中南大学上海校友会科创专委会致力于搭建常态化 AI 科创交流、合作、落地生态，打造 AI 应用落地先行圈层。

2026 年被誉为 AI Agent 智能体元年。当大模型技术壁垒逐步趋同，未来 AI 赛道的核心竞争，不再是底层模型参数的比拼，而是场景落地能力、产业应用深度、商业价值转化效率的较量。

Agent 元年，谁掌握应用，谁就领先。

让我们期待下一次相聚，在 AI 浪潮中，继续连接、成长、共创！