近期，由亿欧公司主办的主题为"New Growth，New Arena"WIM2025创新者年会，深度聚焦未来产业。 混沌初开，乾坤未定。"未来产业"正以前所未有的加速度迈上新台阶。 自2021年国家层面首次提出"未来产业"概念以来，"未来产业"在顶层设计中出现的频率和重要性日益凸显。 未来产业是由前沿技术驱动，当前处于孕育萌发阶段或产业化初期，具有显著战略性、引领性、颠覆性和不确定性的前瞻性新兴产业。 新兴产业赢在当下，未来产业则是赢在未来。 中国科学院院士白春礼曾表示，"未来产业代表着新一轮科技革命和产业变革的方向，孕育着全新的产业，催生新的经济增长点，在更高层次、更高水平上重塑产业链和生态系统，是改变全球竞争格局的关键力量，是战略竞争的制高点，也是我国培育和发展新质生产力的主阵地。" 作为技术范式重构与产业生态重塑的战略交汇点，未来产业凭借其战略预见性，正全方面的影响着产业链价值分布，进而有可能进一步重塑国际产业分工体系。 站在人类文明史的维度回望，每一次技术革命的爆发都是对既有生存范式的颠覆性重构。历次未来产业发展进程都深刻改变了国家力量与国际竞争格局。 发展未来产业，必定要着眼未来。不仅要超前布局，更要超前构思。 WIM2025创新者年会上，百余位政企学研先锋齐聚一堂，穿透技术表象、拨开产业迷雾，在共识与碰撞中提炼出关乎未来的核心判断。这些观点既是对当下产业痛点的回应，也是对未来发展规律的预判，更是对"技术如何服务于人"这一终极命题的集体思考。 以下精选了96位发言嘉宾的核心论点，这些精彩观点的浓缩，为我们解码未来产业的发展密码提供了最鲜活的参照。 未来产业综述 亿欧董事长王彬博士 以人工智能为代表的颠覆性科技，正成为驱动中国"十五五"产业升级的战略性引擎。产业创新是AI技术向未来产业跃迁的"转换器"。AI实现"双向赋能"，一方面通过"人工智能+"行动推动传统产业数字化转型，实现全要素生产率的结构性跃升；另一方面与量子科技、生物制造等前沿技术融合，催生出颠覆性新业态。 未来产业更多是融合的形态，从单一技术或产品的突破，转向由多学科、多领域深度融合与生态重组所驱动的系统性创新。这种融合并非简单叠加，而是基于底层技术互通、市场需求耦合与复杂问题牵引的化学反应，正催生出前所未有的产业形态与解决方案。 英伟达亚太区企业级软件负责人张旭 企业核心需求是加速计算服务而非单纯技术拥有，英伟达聚焦解决企业AI应用中的效率、质量、成本及数据安全痛点，通过AI能力微服务、代理人学院等，提供从数据准备到模型部署的端到端企业级支持。 立足中国市场，坚持企业级思维，适配本地化数据处理与合规需求，通过产品定制、开发者合作、生态共建，助力创业企业及各类实体企业快速成长，以效率与质量双提升驱动指数级增长。 用友集团副总裁、中国上市公司协会AI专委会主任郭金铜 "企业AI"与"个人AI"存在本质不同。 企业AI是面向组织与业务系统，是企业级的智能"操作系统"，要求低容错、高可靠、可追溯，使用必须安全、合规、可治理。 个人AI是面向个人与个人工作流，是个人级的智能"超级助手"，允许更高容错，更看重效率和创意。使用更重体验、易用与个性化创新。 企业AI落地需遵循"三阶进化路径"， 一阶是工具层（+AI），二阶是流程层（AI+），三阶是战略层（AI原生）。 中国人民大学数据与人工智能研发实验中心（人大数智研发中心）主任 柴云鹏 新一代 AI 技术依托算力、数据等因素实现质变，潜力巨大，但目前落地效果和价值创造不足，需行业做好前置准备、摸索适配使用方法。 AI 领域突破的关键在于接触一线场景与数据，仅靠实验室难有大进展，产学研结合、落地实践是重要路径。 AI落地存在不敢用、效果差的问题，核心原因是技术缺乏理论支撑与边界保障，原生具有不可解释性，无法确保100%准确。 凯联资本董事总经理姚宁波 此轮AI大模型已从辅助工具升级为决策中枢，二级市场量化交易是典型应用，其通过抓关键词快速决策，对主动散户形成效率压制。 AI成为决策中枢带来新挑战，如自动驾驶需提升算力、安全责任划分及社会治理结构变化，同时也为硬件（如车载算力设备）领域创造发展机会。 一级市场AI应用信息获取有壁垒，率先发掘价值难度大；二级市场AI应用已普及，而AI辅助决策后，人易依赖其意见，难以自主补充决策。 投资端更看好AI端侧机会，未来80%-90%相关价值可能来自端侧推理，目前正关注手机外新形态智能硬件的突破，对其中央硬件形态持观望态度。 AI崛起将带动模拟芯片等相关产业进入新周期，行业存在巨大发展与投资机会。当然，AI本身就是最大的未来。 天际资本董事总经理周凯 国内在AI相关的IP、软件领域仍有较大发展空间，AI 技术的进步为用户带来了更优体验，这也是当前行业的发展重点之一。 今年 AI 行业创业热潮类似早年互联网周期，各领域新公司涌现，创始团队多为九零后为主的新生代，海外团队也积极参与，创新能力成核心需求。 国内外 AI 行业均向中枢化方向发展，无论硬件还是软件，优质产品体验能提升用户信任，AI 正逐渐承担类似人的部分角色。 ADVANCE.AI副总裁崔琦 AI驱动的风控与合规能力是金融科技出海的核心壁垒。差异化竞争需重构"技术-场景-生态"价值链。本地化运营需突破"文化-人才-数据"三重困境。 合规、本地化、差异化已成为出海制胜三要素。当前全球化进入深水区，金融科技企业唯有做到合规让企业站得住、本地化让企业扎得稳、差异化让企业走得远，才能在全球竞争中真正实现高质量增长。 薪人薪事创始人、CEO常兴龙 当前企业面临四大核心困境：AI应用与员工适配不均、SaaS系统与业务人力目标脱节、部门决策依赖局部数据、人力资源价值难以衡量。 核心解决方案为六步流程，通过全流程AI跟进、企业专属数据与通用大模型融合、分层量化指标，实现战略与人力目标动态对齐。 白鲸开源CEO郭 炜 硅基世界的食物就是数据，没有规整的好数据，大模型出来一定是没有用的。大模型还在快速迭代，企业不妨让子弹先飞一会，先把内部数据整理好，做好拥抱变化的准备。 衡石科技创始人、CEO刘诚忠 企业私域数据是真正的Know How，要通过标准化载体与大模型形成专业外挂，才能让智能决策更精准。应用是技术价值的最终检验，是落地成熟的唯一标准，再先进的技术也要在实际场景中发挥价值才算数。 商汤大装置事业群生态总经理沙惟： 算力是产业发展的核心支撑能力，中美竞争的关键战场，而中国在电力、建设成本上的优势，让推理端国产化替代有信心超越欧美。 未来，智算将会朝着行业化方向发展，随着大模型向各行业垂类领域渗透，基于垂类场景的智算中心势必成为重要趋势。 字节跳动IT研发leader朱凌 对AI技术投入大，业务体感差，核心要将预期和实际能力有效匹配。我们往往高估AI短期价值，低估AI长期价值。关键要拉齐认知。 云智慧联合创始人&云业务总经理高驰涛 模型是数据与应用之间的关键连接器，把数据、算力这些基础资源加工成真正能服务生产生活的可用产品。 好的应用价值一定来自优秀的底层标准，再加上生态协同，才能最终达成目标。 数据就像矿石或石油，需通过算力提纯萃取，再经模型加工，才能转化为真正可用的应用价值。 合合信息智能解决方案事业部副总经理 邓亚光 AI为企业带来的真正增长有两方面，一是提升核心运营指标，比如在办公智能领域提高合同审查效率等，二是帮助业务破局或拓展新业务。 北大青鸟CEO肖睿 AI为企业带来的增长，现阶段比较务实的是对已有的业务降本增效。这一波人工智能的能力有三层，一是语言理解和表达能力，二是知识能力，三是形成思考、推理能力。 数势科技合伙人、CTO韩秀锋 看AI对企业"伪增长"或技术脱离业务的问题，要回归到是真需求还是伪需求，是否真正理解AI，尤其是企业管理层的认识，不是要做一个产品或应用，而是到底想解决什么问题。 白海科技CEO卢忆雷 发展AI是趋势，大模型、智能体、数字员工等都是新的生产力，将极大改变生产方式。这个新的时代至少将发展几十年，无论是尝试体验或All in都有可能成功，关键是一定要开始做。 未来能源 中国核学会商业核能分会(筹)秘书长、北京星云远征科技有限公司创始人CEO郑刚阳 第四代核电因其清洁、低碳、安全、高效等明显优势，成为满足人工智能激增电力需求的首选能源。 未来材料 中国科学院过程工程研究所研究员、博士生导师刘瑞霞 大国博弈加剧背景下，战略电子化学品已成为大国博弈的重要利器，直接关乎国家生存发展与信息安全。 全球核心电子化学品长期被欧美、日韩垄断，我国虽在部分领域实现国产替代单点突破，但集成电路用高端产品仍面临"卡脖子"难题。 电子化学品是"小体量支撑大产业"的关键，技术门槛极高，其纯度、功能精度要求随芯片制程微缩持续攀升，有机类湿电子化学品、高纯度特气等是攻坚重点。 湿电子化学品、电子特气除支撑芯片制造外，还可赋能柔性穿戴、智能家居等未来智能产品，间接推动消费电子、新能源等终端产业迭代。 河南大学教授、博士生导师、英国皇家化学会会士刘山虎 光热界面蒸发的理想境界，让每一份光能都转化为界面热能，不做一丝一毫的无效散失。 光热界面材料是新型领域，国内研究起步约十年，在论文、专利等方面进展迅速，当前处于与国际并跑阶段。 光热材料的落地节奏，因场景而异，但实用导向不变。便携式光热取水装置（沙漠、海岛等场景）1-2年可实现规模化应用；海水提锂因含量低、提取难度大，落地周期更长。 高校科研人员需主动走进企业，精准对接产业真实需求，瞄准主战场开展研究。会议等交流平台是政产学研深度对接的关键契机，需通过"技术-需求"精准对话打破合作壁垒。 |
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