黎科峰博士數(shù)勢科技創(chuàng)始人兼CEO企業(yè)數(shù)字化升級領(lǐng)軍人物、零售及金融行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)產(chǎn)品技術(shù)體系負(fù)責(zé)人，擁有豐富的數(shù)字化升級實操經(jīng)驗?原京東集團(tuán)副總裁、技術(shù)委員會主席、京東商城技術(shù)負(fù)責(zé)人，管理數(shù)千人大型技術(shù)團(tuán)隊，成功領(lǐng)導(dǎo)和推動了京東數(shù)字化轉(zhuǎn)型；?原平安集團(tuán)執(zhí)委、平安金融科技CTO，推動平安集團(tuán)的用戶和數(shù)據(jù)體系建設(shè)，以及金融科技云平臺建設(shè)，為銀行、保險、投資等金融機(jī)構(gòu)提供“技術(shù)+業(yè)務(wù)”的數(shù)字化升級解決方案；?原手機(jī)百度總經(jīng)理、百度云計算創(chuàng)始成員，帶領(lǐng)手機(jī)百度實現(xiàn)日活躍用戶1億的突破，并推動了百度云OS的初創(chuàng)工作；?是北京市科學(xué)技術(shù)進(jìn)步獎獲得者。演講主題：DeepSeek范式重構(gòu)：從大模型平權(quán)到企業(yè)級智能決策Agent的產(chǎn)業(yè)革命目技術(shù)普惠：規(guī)則時代（1990s）規(guī)則時代（1990s）數(shù)據(jù)時代（2010s）2018-06預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)范GPT1●2019-02GPT22020-05GPT32022-11GPT3.52024-09O1DeepSeekV1V2V3低成本ScalingLaw探索2024-012024-052024-122025-01當(dāng)智能曲線與成本曲線相遇...1.技術(shù)突破GoodEnough-大模型智能水平已經(jīng)越過眾多toB&toC應(yīng)用的技術(shù)門檻，并超過人類水平2.成本降低CheapEnough-DeepSeek已將模型應(yīng)用成本降低數(shù)十倍，低成本大規(guī)模應(yīng)用條件成熟3.應(yīng)用爆發(fā)：將催生各行各業(yè)AI應(yīng)用涌現(xiàn)CheapCheapEnough（DeepSeekV3/R1)(OpenAI-O1)Sales ChatGPTChatGPT時刻2022202320242025應(yīng)用爆發(fā)：AI生態(tài)的繁榮路線?基座模型算力AI應(yīng)用層的幾種路徑?AIchabot*信息來源：福布斯2025AI50排行榜AIAgent的“五大魔法”?多模態(tài)環(huán)境感知?動態(tài)復(fù)雜推理AdaptiveComplexReasoning?面向目標(biāo)的行動規(guī)劃?智能工具調(diào)用執(zhí)行?持續(xù)學(xué)習(xí)進(jìn)化MAGICAIAgentsperceivelikehumans,thinklikeexperts,actlikeprofessionals,andevolvebeyondlimits進(jìn)化感知進(jìn)化執(zhí)行推理規(guī)劃AIAgent迎來大爆發(fā)，企業(yè)級應(yīng)用百花齊放*信息來源：量子位智庫，2025中國AIGC應(yīng)用全景圖譜報告產(chǎn)業(yè)落地：什么是企業(yè)級？滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)場景下的效果穩(wěn)定性、系統(tǒng)安全性和能力可擴(kuò)展需求本質(zhì)關(guān)鍵挑戰(zhàn)需求本質(zhì)效果穩(wěn)定性效果穩(wěn)定性系統(tǒng)安全性系統(tǒng)安全性能力可擴(kuò)展能力可擴(kuò)展輸出效果“足夠好”且“一直好”數(shù)據(jù)/審核/風(fēng)控，安全責(zé)任“到點到人”過去可兼容，現(xiàn)在可適配，未來可升級大模型幻覺，企業(yè)私域數(shù)據(jù)知識Agent安全架構(gòu)與機(jī)制軟件系統(tǒng)架構(gòu)與工程企業(yè)級場景：綜合考慮價值想象力與落地復(fù)雜度場景價值想象力企業(yè)級AIAgent場景圖譜（通用行業(yè)）場景價值想象力企業(yè)級AIAgent場景圖譜（通用行業(yè)）O銷售代理O銷售代理成O項目管理24243311千行百業(yè)的可能性...金融零售制造醫(yī)療娛樂教育關(guān)鍵痛點賦能企業(yè)智能：企業(yè)決策者決策場景企業(yè)決策者決策場景企業(yè)智能決策時代正在到來過往當(dāng)前未來企業(yè)管理層年度關(guān)鍵決策企業(yè)管理層業(yè)務(wù)主管業(yè)務(wù)日常決策業(yè)務(wù)全員全業(yè)務(wù)流決策決策依據(jù)經(jīng)驗為主決策依據(jù)經(jīng)驗為主舊范式痛點新范式可能性高度依賴專家、倉促決策、經(jīng)驗決策失效分析效率低下、誤差頻出、洞察深度有限FactFact數(shù)據(jù)加工鏈路長，靈活取數(shù)等待時間長通過工具調(diào)用，結(jié)合workflow&RPA串聯(lián)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實現(xiàn)自動執(zhí)行通過多Agent協(xié)同，現(xiàn)高效、基于業(yè)務(wù)范式的決策建議輸出和智能報告生成通過AnalyticAgent實現(xiàn)分鐘級、低誤差的智能歸因分析、預(yù)測模擬和高階數(shù)據(jù)洞察7x24對話式靈活數(shù)據(jù)分析......應(yīng)用層決策分析技能Toolsets數(shù)據(jù)語義引擎DataEngine智能模型引擎AIEn（數(shù)據(jù)就緒：一站式數(shù)據(jù)語義定義-建模-管理-輸出智能就緒：大小模型智能協(xié)同）數(shù)據(jù)層一站式多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)層?三大行業(yè)痛點?五大功能升級真正的“企業(yè)級”決策分析智能體平臺“準(zhǔn)確”“友好”“智能”“安全”應(yīng)用的核心產(chǎn)品能力企業(yè)痛點應(yīng)用的核心產(chǎn)品能力企業(yè)痛點金融行業(yè)案例：頭部城商行管理決策十倍提效使用部門使用部門使用場景總行領(lǐng)導(dǎo)分支行領(lǐng)導(dǎo)總行領(lǐng)導(dǎo)分支行領(lǐng)導(dǎo)業(yè)務(wù)分析師積白積白ETL任原有范式分支行行長/業(yè)務(wù)人員數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理分支行行長/業(yè)務(wù)人員數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理數(shù)據(jù)工程師原始數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析師共同維護(hù)共同維護(hù)分支行行長/業(yè)務(wù)人員升級后范式原始數(shù)據(jù)分支行行長/業(yè)務(wù)人員升級后范式原始數(shù)據(jù)用數(shù)門檻降低，數(shù)據(jù)直達(dá)業(yè)務(wù)決策AIAgent加持下，銀行領(lǐng)導(dǎo)輕松決策的一天異動預(yù)警多維分析異動預(yù)警多維分析診斷歸因決策報告診斷歸因決策報告銀行領(lǐng)導(dǎo)銀行領(lǐng)導(dǎo)零售連鎖案例：頭部茶飲企業(yè)門店督導(dǎo)智能助手2.巡店計劃制定巡店的具體地址和其它信息2.巡店計劃制定巡店的具體地址和其它信息。確定每次巡店的重點關(guān)注指標(biāo)以及波動原因明確巡檢的主要目的，如提升服務(wù)質(zhì)量、確保標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行、優(yōu)化門店環(huán)境等。確定要達(dá)成的具體指標(biāo)和當(dāng)前達(dá)成率●目標(biāo)設(shè)定●取數(shù)與高級計算●取數(shù)與高級計算●●門店知識庫查詢●自然語言取數(shù)●指標(biāo)維度歸因4.檢查門店的問題指標(biāo)（如基礎(chǔ)服務(wù)合格率、清潔衛(wèi)生合格率、產(chǎn)品品質(zhì)合格率、外賣點評合格率等若有問題，從知識庫中查找策略并推薦給加盟商檢查門店的問題指標(biāo)（如基礎(chǔ)服務(wù)合格率、清潔衛(wèi)生合格率、產(chǎn)品品質(zhì)合格率、外賣點評合格率等若有問題，從知識庫中查找策略并推薦給加盟商●自然語言取數(shù)●智