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文｜白 鸽 编｜王一粟 从传统的商业数据库Oracle，到后来加入的MySQL数据库，再到现如今的分布式数据库，中国金融行业数据库的转型升级走过了多年时间。 “2018年，我们提出了要向分布式架构转型。”四川农商联合银行科技部相关负责人回顾起当时做的战略决策，“现在看是一种理所当然的趋势，但在2018年选择这个方向是艰难的，因为当时分布式数据库都是互联网场景在用，传统银行都还没有。” 彼时，对于国产数据库厂商而言，大家也都还处于起步阶段。 “当时的产品还不太成熟。”他回忆道，“报名参与我们PoC的只有3家，其中就包括OceanBase。” 经过严格的PoC场景测试，四川农商联合银行最终选择了OceanBase，自此开启了从外围向核心系统推进的数据库转型升级之路。 “我们一共有111个系统，现在一共有49个系统上了OceanBase的数据库，今年预计有一大半系统将全部上去。”他如此说道。 对于承载关键业务负载的数据库而言，一定是在场景中打磨出来，而不是在实验室写出来的。 作为经过内部支付宝、淘宝、天猫等具有高并发的金融交易场景中深度打磨出的数据库，OceanBase在走向商业化过程中，也受到众多金融机构的青睐。 7月18日，IT市场研究和咨询公司IDC发布《中国金融行业分布式事务型数据库市场份额，2023：技术验证结束，迎接高速增长》报告显示，OceanBase占据金融行业本地部署市场份额第一、保险证券子市场本地部署份额第一。 据OceanBase官方数据显示，目前70%千亿资产规模以上银行、75%头部证券机构、65%头部保险机构、45%头部基金公司都已选择OceanBase进行核心系统升级。 主要包括中国工商银行、交通银行、四川农商联合银行、中国太平洋保险、招商证券等，其中有一半以上将OceanBase应用于核心系统。 从营收角度来讲，2023年，OceanBase的金融

文｜白 鸽 编｜王一粟 2024年已经过半，国产大模型的竞争也进入了白热化。 如果说大模型的上半场是在卷基础能力，那么中期的竞速赛中，AI Agent（智能体）的竞争已经被提上了重中之重的议程。 无他，智能体就是应用落地最重要的产品形态。 但从当前情况来看，国内外却已然走向了不同发展路径。微软和OpenAI的GPTs发展受阻，而国内却涌现出越来越多的玩家和智能体开发平台。 如字节跳动的扣子、腾讯云的腾讯元器、百度智能云千帆AgentBuilder、阿里云大模型平台百炼、科大讯飞星火智能体平台等。 除这些大厂外，包括智谱AI、面壁智能等大模型创业公司，容联云、思迈特等SaaS公司，钉钉、飞书等协同办公赛道企业等，都在加码智能体开发和应用落地。 无疑，国内大模型的下半场竞争，已经开始“卷”向智能体的开发和应用，并逐渐形成了一个多元化、竞争激烈的生态系统。 那么，微软和OpenAI这一行业风向标都没做好的智能体，为什么国内企业却如此看好？在这场智能体应用之战中，面对日益同质化的产品和服务，各企业又该如何卡位竞争？ AI时代，智能体平台将成为主流的应用开发阵地，但面向C端的分发目前依然要依托当前的流量主阵地——抖音、微信、淘宝等，面向B端的分发则依然要通过各大ISV（第三方软件服务商）。 各家大厂争夺的依然是AI生态，而其他企业则聚焦在垂类场景的落地。 但在此过程中，如何让智能体真正用起来，实现商业变现，则成为考验各企业智能体开发的重要挑战。 一方面是面向C端的应用，智能体能够成为每个人的智能助手，真正的解决日常问题。另一方面则是面向B端企业场景应用，通过整合大语言模型、知识图谱、检索增强生成（RAG）、智能体和管理平台等关键技术和产品手段，为各类政企和机构构建“企业大脑”。 但从当前整个行业发展状态来看，随着微软放弃C端消费市场，Open AI的GPTs也未实现真正的商业利益共享

文｜刘俊宏 编｜王一粟 2024年，AI和折叠屏的演进路线，已经成为了手机行业的共识。 首先，手机市场的新增量已经被折叠屏所接管。据Counterpoint Research数据显示，中国2024年第一季度折叠屏手机销量同比增长48%，而整体智能手机市场仅增长2%。 而在中国厂商挑起的AI手机争夺战中，一贯保守的苹果也“被迫”加入战场。通过今年苹果全球开发者大会（WWDC）看到，虽然苹果的AI特色不算突出，但依然对即将上线的首款AI手机（iPhone16）给出了9000万台的出货预期，比上一代的iPhone15系列提高了10%。可以看到，AI拉动手机销量的提升，也是既定的事实。 国产手机，正在这两个方向上加码。 7月12日，荣耀一口气发布了折叠屏手机Magic V3、Magic Vs3，平板MagicPad2以及轻薄本MagicBook Art 14四款AI终端旗舰。其中，在Magic V3上，荣耀选择了AI+折叠屏的“全都要”，售价8999元起。 具体到产品细节，荣耀Magic V3的性能已经与直板旗舰手机不相上下。与苹果顶配产品对比，Magic V3更为轻薄；同时，与国产堆料的其他安卓旗舰对比，荣耀Magic V3 防水、50W无线充电、潜望长焦、卫星通讯、超5000mAh大电池，同样也算是配置拉满。并且，荣耀还在手机AI端云协同的趋势上，进一步以AI为中心重构了硬件设计。 “当我们把新的材料学、能源、芯片、AI技术等等注入进去，就可以比直板的旗舰体验还要好。”对于Magic V3的改变，荣耀CEO赵明总结道。 而通过Magic V3的打造，荣耀也正在确立着以AI能力为基础，PC、平板等智能终端全融合的尝试。 在国产手机过去十余年梦寐以求的，被苹果和三星霸占的高端机市场，国产手机依托“AI+折叠屏”的先发优势，稳了。 而荣耀，以孤勇者的姿态，站在了最前面。 兼顾轻薄和

文｜刘俊宏 编｜王一粟 一向强调产品大于技术的理想汽车（下面简称“理想”），也加入了智能驾驶的“端到端”竞赛。 就在7月5日的智驾发布会上，理想一反常态，先宣布了全国无图NOA全量推送。随后，理想宣布，下一版本即将落地的大模型“端到端”智驾。 这意味着，从2023年才开始将智驾领先作为核心战略目标的理想，不仅追平了高阶智驾落地，更是在端到端的技术路线上，比已经落地的华为和小鹏还要激进。 一年来，理想在智驾技术的追赶中几次经历变动。 在2023年5月时，理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋在一次采访中还表示，理想还在做无图化的BEV+OCC智驾架构。而在今年的中国汽车蓝皮书论坛上，郎咸朋就一步跨为了端到端赛道的拥护者，“端到端+大模型，是更接近于人类驾驶的智能驾驶方案”。 除了郎咸朋，理想智驾“端到端”背后的核心研发人员，包括智能驾驶技术研发负责人贾鹏和高级算法专家詹锟。 无论是理想、华为、小鹏还是长城汽车，中国智驾玩家们普遍采用“分段式”的路线，与特斯拉FSD一步到位的“跨越式”端到端方案，形成了鲜明的对垒。 不过，对于理想这家善于用产品定义智能汽车的公司而言，智驾最大的意义在于理想拿下了智能汽车设计“工具箱”的最后一环。在理想MEGA失利后，理想真正意义上的下一代产品快要来了。 01 “全国都能开”，追平一线智驾水平 “我们很羡慕理想，能在批量交付的车主中，选择种子用户来实验智驾。”一位传统车企的智能化负责人对光锥智能表示。 相比去年就开放“全国都能开”的鸿蒙智行，理想的城市NOA落地节奏还是稍微慢了一步，智驾能力显然和销量不成正比。 2024年，整个行业的高阶智驾落地再向前推进了一大步，理想也跟上了节奏。 在7月5日的智能驾驶夏季发布会上，理想终于结束了今年5月开始的城市NOA测试体验。在智驾OTA6.0的升级中，面向AD MAX版本的用户全量推送了城市无图NOA功能。 本次升

文｜白 鸽 编｜王一粟 今年世界人工智能大会上，大模型如何走向深度应用成为重要议题。 但在大模型迈向深度应用的过程中，相比于算力的稀缺，“真正的问题是缺数据，无论是在通用技术领域，还是在专业领域，数据才是决定AI能力的上限。”蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官、蚂蚁密算董事长韦韬表示。 毕竟，想要解决真正的行业、专业应用问题，都依赖于关键数据能不能按需获得。但想要获取高质量数据却并不是一件容易的事情，尤其是在具体的某个行业场景中。 就拿金融行业来说，此前一位智谱AI技术专家对光锥智能表示，金融行业非常注重数据的隐私性，智谱AI在服务银行客户时，数据只能在银行自己内部使用，不允许拿到外部进行大模型训练。 背后原因在于，数据价值越高，风险越大，毕竟数据本身复制成本非常低，明文数据很容易造成二次分发，从而引发数据泄漏问题。 因此，高质量的行业数据难以流通起来，这也在很大程度上限制了行业大模型的迭代更新和应用落地。那么，有什么方法能够在保证行业数据安全的情况下，能够让数据大规模流通起来？ 此背景下，行业开始探索平衡数据流通与隐私安全的技术路径。 蚂蚁集团副总裁兼首席技术安全官、蚂蚁密算董事长韦韬 韦韬认为，密算会成为数据可信流通的新算力，只有让数据以密态方式流通，才能发挥正向价值、控制负向风险，“无论是对AI进一步发展的支撑，还是对整个数据行业支撑，我们认为行业将会从通算、智算走向密算。” 行业大模型落地，密算为数据流通提供安全通道 “我们一定要做大、做强行业大模型。”中国电信大模型首席专家、大模型团队负责人刘敬谦在世界人工智能大会上说，一方面，借助行业大模型可以拉起我国整个大模型技术的发展，另一方面，行业也能够为大模型的应用提供内生需求场景。 不过，行业大模型发展背后的关键，则在于行业数据的供给。 但当前行业数据的供给方、大模型厂商，以及用户之间，却很难建立相互信任的体系。企业担心数

 “大模型能够在一个模型上提供泛化能力，解决一系列场景和应用的多样需求，从而解决成本和收益的平衡的问题，这是它的本质特点。” 7月4日，在世界人工智能大会的产业发展主论坛上，智谱AI CEO张鹏表示，当下因大模型而掀起的AI热潮和之前有所不同，在过去，AI技术解决了一些实际问题，但如今的大模型发展带来了更重要的类人认知能力。 张鹏表示，在过去AI泛用性不够且成本太高。但大模型带来了一个新的机遇，它能够在一个模型上提供泛用化能力，这也是用新一代大模型技术赋能实体经济的主要方向——把原来一个底座投入很大但是收益很小的结构，变成一个倒金字塔结构，真正放大它的价值。 01 GLM-新一代基座大模型技术前沿与产业应用论坛举办 7月5日，在由清华大学计算机系知识工程实验室主办，AI TIME承办，东浩兰生（集团）有限公司和智谱AI协办的GLM-新一代基座大模型技术前沿与产业应用论坛上，嘉宾们聚焦GLM-4大模型，共同分享了GLM-4大模型的最新研究成果和理论突破，探索GLM-4的技术前沿、产业生态和落地应用。 第4代CodeGeeX发布免费使用的最智能AI编程助手来了  论坛上，智谱AI CodeGeeX技术负责人郑勤锴发布了第4代CodeGeeX代码大模型CodeGeeX4-ALL-9B。 CodeGeeX4-ALL-9B作为最新一代CodeGeeX4系列模型的开源版本，在GLM-4强大语言能力的基础上继续迭代，大幅增强代码生成能力。使用CodeGeeX4-ALL-9B单一模型，即可支持代码补全和生成、代码解释器、联网搜索、工具调用、仓库级长代码问答及生成等全面功能，覆盖了编程开发的各种场景。在多个权威代码能力评测集的表现，是百亿参数量级以下性能最强的模型，甚至超过数倍规模的通用模型，在推理性能和模型效果上得到最佳平衡。 目前CodeGeeX的个人用户数量已

大模型落地考，难点在哪里？| 2024 WAIC 图片 文｜周效敬 编｜王一粟 去年是百模大战，今年走到了应用的深水区。 “应用，还是应用”，去年都是技术大咖在前台分享，今年更多是应用的负责人。论坛太多，嘉宾都不够用了。 这是光锥智能在2024 世界人工智能大会（WAIC）现场最直观的感受。500+家企业参展，1500+项展品展出，200+位重磅嘉宾演讲，这个占地5万多平米的会场上人头攒动，到处弥漫着对技术落地和应用的关切。 去年的WAIC，行业更关注大模型技术的追赶和突破，那么今年WAIC则更加聚焦于商业化落地，探索可行的商业模式和盈利途径。 世界人工智能大会是中国大模型玩家集中“秀肌肉”的一个绝佳舞台，大会现场展示了上百款大模型产品，不仅有百度文心一言、讯飞星火、阿里通义千问、腾讯元宝、华为盘古等这些来自头部厂商的热门产品，也有Minimax、百川智能、智谱AI等新晋玩家的产品展出。 “人是被忽视的因素，不是企业里所有人都拥抱AI。小企业把AI当成革命的工具，大企业把AI当成工具的革命。当大企业也意识到AI是革命的工具，变化就会到来。”中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人王坚在大会上说。 图片 中国工程院院士、之江实验室主任、阿里云创始人 王坚 王坚道出的是中国大模型商业化落地的基本现状。 据《中国新一代人工智能科技产业发展报告2024》，2023年中国人工智能核心产业规模达5784亿元，增长13.9%；中国生成式人工智能的企业采用率15%，市场规模约为14.4万亿元。 与去年相比，今年大模型的应用更加深入，但这依然不够。 拼应用，大模型厂商 使出浑身解数 在大模型刚刚兴起时，由于技术和经验的限制，大模型在落地过程中需要投入更多的资源进行研发和调试，导致当时的落地比较重，不少人也停留在AI 1.0时代的旧思路中。一年过去，大模型厂商的落地策略发生了不小的变化。

图片 文｜刘俊宏 编｜王一粟 六月，是智能汽车集体“狂欢”的月份。 根据最新的汽车销量显示，多家智能汽车厂商“开起了香槟”。理想汽车和鸿蒙智行分列“榜一榜二”，两者分别以47774辆和46141辆的成绩，“咬的难舍难分”。极氪汽车本月交付20106辆，以同比暴涨89%的销量增幅，首次突破月销过两万的成绩。万众瞩目的小米，上市不到100天，销量也突破了万台大关。 最令人意外的还得属蔚来。6月作为蔚来2024年促销退坡的首月，蔚来不仅实现了交付21209辆车，销量进一步增长的成绩，还一举突破了6月电话会给出的销量指引预期。 如此成绩，暗示着蔚来正在走出过往低迷的销量困境。为蔚来“下注”长线布局的开支，相继找到了新的意义。 “想起2021年第一季度只亏过4个亿的时候，我在想还有这么好的日子？”，2023年的年底沟通会上，蔚来CEO李斌如此自嘲道。 而超预期向好的销量，结合蔚来换电、智能硬件研发、智驾等智能汽车基础设施下，或将触发蔚来“长线赌局”的“链式反应”。“反复”踏入“生死线”的蔚来，似乎又有了更多的想象空间。 或许蔚来当下的改变，并不只是李斌“2024年没有大招，只有老老实实地卖车”的结果。智能汽车时代，结合过往的长线运营，来自智驾、新产品的改变，即将拉开蔚来“破晓”的幕布。 不再全押算力 蔚来智驾踏入“端到端” 2024年，智驾的最新发展趋势已经显现。 其一是高阶智驾的落地，已经“迫在眉睫”。其二则是“端到端”的新一代智驾技术路线正在成为主流智驾技术。面对汹涌的时代浪潮，蔚来在近期相应做了不少改变。 4月30日，蔚来向所有NT2平台车型推送了全域领航辅助NOP+的城区功能。虽然仍侧重辅助的NOP+功能，并不严格对应主流认知的城市无图NOA（蔚来严格对标城市无图NOA的产品为智能驾驶NAD）。但NOP+的大范围推送，代表着蔚来的智驾进入了“城区”时代。 另一边据晚点报道，蔚

文｜周效敬 编｜王一粟 当大模型的竞争开始拼落地，商业化在B端和C端都展开了自由生长。 在B端，借助云计算向千行万业扎根；在C端，通过软件App和智能终端快速迭代。 在华为，这家曾经以通信行业起家的科技公司，以AI为纵向中轴线的牵引力，以鸿蒙为横向基础系统，分别延伸出了B端和C端的不同业务线的迭代。 在B端，华为从网络通信、底层算力，到云计算都有系统性覆盖，尤其是近年来高歌猛进的华为云，成为了承接AI基础大模型——盘古大模型落地的最佳场景。而在C端，从手机、PC平板，再到智能汽车，华为终端也包揽了几乎最全的智能硬件生态，第一时间落地大模型。 6月中旬，华为在2024年开发者大会上呈现出的AI和系统级的软件能力，再次证明了硬件出身的华为，一样能让“软件定义华为”。 “硬件越来越简单，软件越来越复杂”，任正非曾在一次会议中提到他对软件的重视，“未来软件将吞噬一切，说明未来信息社会的数字化基础架构核心是软件。数字社会首先要终端数字化，更难的是行业终端数字化，只有行业终端数字化了，才可能建立起智能化和软件服务的基础。” 而到了大模型时代，盘古大模型做的怎么样，能否承担牵引华为整体业务的重担？在大模型B端行业场景中，华为云又靠什么去解最难的题？ 目前看来，盘古大模型5.0在多模态、思维链技术上都做了重点加强，正好命中大模型技术中最前沿、也最难攻克的两个技术点，可以说，这两个技术的水平决定了大模型能力的上限。另外，盘古大模型5.0已经集齐从十亿级到万亿级的参数规模，可满足几乎所有规模企业的应用场景。 而在行业落地上，过去一年里，在多数厂商仍处于POC阶段时，盘古大模型已在30多个行业、400多个场景中落地，覆盖了从高铁巡检、气象预报到钢厂场景仿真、具身智能，再到工业互联网等。 华为常务董事、华为云CEO张平安宣布盘古大模型5.0正式发布 华为云盘古大模型能够在B端快速落地，一方面得益

文｜白 鸽 编｜周效敬 这些场景，对你来说或许并不陌生： 在医院的大屏上，一个医生模样的数字人在做医疗知识科普；在抖音的直播间里，一个真人模样的数字人在线上直播带货，24小时无休无止；在一个10万人的钢铁工厂里，AI将生产链条、财务管理和前端需求打通，厂子的运营效率大幅提升…… 随着生成式AI的爆发，这样的画面越来越多出现在中小企业身上。近年来，作为占据中国90%市场的主体，中小企业的数智化转型一直备受关注。 但转型进程依然缓慢。同时，虽然各大科技巨头不断加深AI的研发投入，行业应用呈现百花齐放态势，但这些产品大都由头部企业买单，中小企业并未进入应用深水区。 数据显示，有80.8%的中小企业已经对生成式AI技术有所了解，但仅有6.2%的企业表示在工作中经常使用此技术。影响中小企业数智化进程的因素各异，来自云服务商的推动也至关重要。 如华为云通过推出适配中小企业数智化转型的数十款产品及行业解决方案，包括4大爆款明星产品、10+通用爆款解决方案、4大行业爆款解决方案，助力中小企业突破技术瓶颈，加速驶入智能化转型的快车道。 上云，中小企业数智转型的加速器 “本质上，做数智化转型的核心一定是为了提升效率。”崐玉资本合伙人徐文龙对光锥智能说道。但有部分人认为，相比于大型企业，中小企业的组织架构和业务相对简单，管理基础相对薄弱，因此转型的需求并不迫切，且转型的基础也不够扎实。 事实却并不如此。大型企业能够通过数字化的手段重塑业务流程，提升运营效率，中小企业则更多的是面临生存和成长问题，需要通过数字化的手段来解决成长过程中碰到的业务问题，比如如何获客、如何提升管理效率、如何控制成本等。 从该维度来说，中小企业对数智化转型的需求也更迫切。然而，由于历史原因和自身条件的限制，中小企业在数智化转型过程中仍存在一些问题，普遍存在“不会转”“不想转”的困局。 一方面，中小企业面临着国内外市场需求