普惠AI照进现实：云知声如何让技术“越山海”
（对话/编辑 刘倩藜）
人工智能正以前所未有的速度改变着各行各业的面貌，进入现实生活中。
今年的世界人工智能大会（WAIC 2025）上，云知声作为国内人工智能领域的佼佼者，首次参加了这场世界级的人工智能盛会。
作为国内AGI技术产业化先行者，云知声此次参展的核心在于分享其十多年的技术产业化成果。具体来看，云知声以“智能体”系统为主轴，围绕“山海大模型+兽牙智能体平台”架构，提出了通用人工智能场景落地的具体路径，全面展示了其在通用人工智能（AGI）方向上的产品体系、平台能力与场景化落地成果。
今年，观察者网也来到现场，与云知声董事长梁家恩进行了深入对话。在对话中，梁家恩详细介绍了云知声的技术架构、主要产品与服务，以及其在智慧物联和智慧医疗两大场景的应用落地情况。也分享了云知声在智慧交通等其他领域的拓展计划以及公司对于AGI技术终极目标的理解。
接下来，让我们一同走进这场精彩的对话，了解云知声如何让技术“越山海”。
观察者网：梁总好，在世界人工智能大会2025现场幸会，云知声在本届大会再次设有展台，此次参展，最核心的标签是什么。
梁家恩：这是云知声港股上市以来的首次WAIC亮相，作为国内AGI技术产业化先行者，此次参展最核心的标签就是和大家分享我们十多年积淀的AI技术产业化成果。
云知声官网截图
二是智慧医疗， 2016年我们以语音电子病历与协和医院达成合作后，开始逐步深入医疗行业的病历质控、医保控费、辅助诊疗等，构建医疗知识图谱、升级BERT模型、山海大模型等，在垂直场景下，解决行业深层次实际问题。最终目标其实是培养一个超级医生，但这个路径会比较长，需要我们沿“助手-同事-导师”的路径，不断努力推进。
目前我们的山海大模型医疗版，就是在通用大模型基础上，结合了医疗行业knowhow以及我们近10年积淀的行业知识与数据，构建了专业的医疗大模型，使其达到规范医疗服务质量流程与决策，从而实现增质提效的作用。
观察者网：可不可以理解为您和团队是本着一种迈向AGI （通用人工智能）的技术理想主义，希望依托医疗场景，通过技术复用和技术迭代，复刻到更多不同场景？
梁家恩：AGI是通用框架和终极目标，但不是一个模型的简单复用。要实现“通用”，需要所有的场景都能被渗透，但行业还是有差异的。
其次，纵向来看，更重要的是，它还要能在严肃的场景下去帮我们解决专业的实际问题，因为 AI 本质带来的是生产力的变革，它不是一个噱头，不仅是玩，我们必须还要在严肃场景下有效解决实际问题。医疗，毫无疑问是一个知识非常密集且非常严肃的应用场景，所以我们先在这行业里面把它解决，把制高点拿下来，才能推动产业变革。
梁家恩：除了智慧医疗外，目前还有智慧交通等。比如我们跟南宁轨道集团有一个合资公司，覆盖轨道交通服务的智能化场景，包括智能客服、运维调度，以及公交跟轨交衔接等问题，这实际是城市生活的基础服务平台。光用通用大模型，是解决不好这些问题的，必须要非常了解实际运营运维调度的专家，共同打造交通大模型，才能把这个服务做好，其他场景的拓展是类似的。
梁家恩：山海既代表我们大模型如《山海经》般包罗万象，也代表我们团队推动技术产业化的初心与愿景。有一句话这么说，所爱隔山海，山海皆可平。我们不会畏惧任何艰难险阻，要跨越山海，践行我们技术产业化的使命。“人工智能”是第四次工业革命的核心推动力，我们希望真正将AGI技术变为生产力，与行业合作伙伴共同推动产业发展和社会进步，所以我们一直聚焦在严肃场景的应用，着力解决改变行业的关键问题。
观察者网：现在技术迭代这么快，作为创始团队和董事长，您有没有自己的一些焦虑？
梁家恩：焦虑倒不存在，毕竟我们一直深耕技术，而且一直在技术的最前沿，对技术趋势判断都是非常准的。
云知声自创业以来，主要是把握了两轮大技术升级，第一轮是2012年AlexNet让深度学习引发产业界轰动，我们是国内最早一批深度学习技术产业化实践者，包括云和端的深度学习技术升级；第二轮是2022年ChatGPT引发的大模型范式革命，我们也是国内首批实现LLM技术升级和产业化应用的公司。
观察者网：2012年国内聊人工智能的人不算很多，敢做产业化的更少，您和团队确实是先行者。听说云知声也有一些出海的拓展，能不能请您介绍一下？
之前大家可能通过新闻看到瓦努阿图跟我们达成了战略合作，因为它是刚经历地震，震后要重建，所以它重建的时候想着如何去找好的合作伙伴，靠自己国家的力量是不可能去做智能化的。但如果只是在原来基础上重建原来的东西，是没有意义跟价值的。
但像美国的 AI 产业，更多是资本垄断为主导，而中国更多是推动普惠的智能产业变革，且与产业升级和社会治理结合相对紧密，所以瓦努阿图可能会更愿意选择中国的合作伙伴。刚好我们也比较有幸接触到这个机会，对方也非常认可我们十几年的技术创新跟产业化的经验，所以就跟我们达成了战略合作。这是个岛国，有几十个岛，需要用物联的方式把它们连通起来，然后再通过智能的手段帮它提升治理水平和产业能力，也包括医疗服务等，从而帮助它打造现代化的治理体系。
观察者网：嗯，理解。云知声应该也不是第一次参加WAIC。这些年里，一是从展会的这个视角看，二是从行业的视角看，您觉得中国科创生态发生了怎样的变化？
梁家恩：我们是 2018 年就开始参加。第一届WAIC我们就来了。现在大家热情越来越高涨，特别今年，票都已经抢不着了。现在行业已经开始有一些落地下来的应用。像过去，很多都还停留在概念性的展示，今年已经有很多在垂直行业的应用，还有一些 c 端的产品也已经有展示了。昨天我还看到展馆里有机器狗在溜达。大家对AI期待越来越高，特别是今年初DeepSeek出现，可能对这个浪潮起到很大的科普作用。
观察者网：想聊一个和资本市场有关的问题。今年 6 月云知声上市了在港股上市了。您怎么看待中国科技公司全球定价的一个问题。我们看到这些年来美国科技公司估值明显远高于中国公司。这点您怎么看？中国企业怎样能够提升我们的全球定价权。
梁家恩：其实美国公司有高估值，取决于大家对它过去的技术认可度，代表比较高的原创性。但是在 DeepSeek 出来以后，大家其实已经开始重估中国的技术公司价值了。
过去美国可能认为它至少领先我们一两年，有个代差，就像英伟达领先于那个华为昇腾一样的。我们在制程在算力上还有差距。但是DeepSeek出来之后，大家发现可能也就一两个季度的差距，甚至在某些方面已经反超美国了。比如刚说的这些开源大模型，很多工程方面能力已经超越美国了。
然后另外一点，就是产业化应用，中国现在是世界上最具领先优势的。中国的应用场景丰富，而且本身有雄厚的工业基础。作为工业第一大国，中国整个产业化体系是比美国更强大的。我们把短板补齐后，后面的变化空间会更大，这个差距会越来越小。而且美国它之所以有那么高的估价，就在于它过去有垄断地位，它在AI领域的垄断地位被中国的普惠AI打破之后，它的溢价一定会下来。而全球化2.0时代，如果有双核去主导，这一定是一个利好，会让技术产业化走向更均衡发展的趋势。
观察者网：您刚刚提到“开源”、“普惠”，跟本届WAIC的主题“智能时代、同求共济“是完美契合的。面对科技发展，无论是企业家、创业者，还是是学者、科学家，都应该抱有开放、包容的心态。您作为一个资深创业者和技术型的企业家，对于想去做科技创业的后生晚辈，有没有一些建议？
观察者网： DeepSeek 时刻给我们的启示之一是：我们可以通过算法、通过工程的创新来破解算力层面的“卡脖子”。假设算力和算法都不再是痛点，那么数据就会是最需要攻克的一个难点和核心，对吗？云知声有垂类场景的数据优势吗？您准备怎么样去把这个三环：算法、算力和数据来打通？
梁家恩：对于数据来说，它一直是影响智能关键点之一的，本质上它是靠算法跟算力去挖掘数据里面已有的知识信息，所以如果这些数据的质量很差，那它会直接导致效果不好，即便你有再好算法，再多算力都没用，它本来处理的是一堆垃圾。所以它主要还是要通过数据优化，要经过很多层的清洗，把那些质量比较高的抽取出来，或仿真高质量数据作为补充，使得AI能力更强。
云知声因为布局产业化应用比较早，尤其是在医疗领域，我们积累了大量的医学知识和临床指南等专业数据。还有更重要一点是要真正进入到行业里面去，找到真实应用相关数据，来帮助系统提升解决问题能力，才能接近这行业专家的水平。所以对我们来说，真正深入行业才是产业化的开始，刚才我们说的医疗也好，去轨道交通也好，还有未来更多类似行业的应用数据，我们其实都是深入行业跟专家合作，才能有效提升我们的专业模型能力，这样来才能真正创造商业价值，并有效构建针对应用的“算法-算力-数据”闭环优势。所谓不入虎穴，焉得虎子。
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