「AI持續落地，每個企業正在成為AI公司，每個人也將成為AI加持的‘超級個體’。」5月21日在騰訊雲AI產業應用峯會上，騰訊集團高級執行副總裁、雲與智慧產業事業羣CEO湯道生表示，今年以來，產業對於大模型API的調用量、算力需求快速增長。湯道生認為，生成式AI已經逐步跨過「可用性」的門檻，未來要從「可用」到「好用」；從「一部分人用」，到「人人能用」，還需要在交互體驗、執行能力、內容準確性、落地成本等方面持續升級。

　　在此次大會上騰訊首次全面公布大模型戰略。從自研的混元大模型到AI雲基礎設施，再到智能體開發工具、知識庫以及面向場景的應用，騰訊大模型矩陣產品實現全面升級。

　　混元加速迭代，產品發布節奏加快

　　在瘋狂卷技術的全球大模型角逐中，騰訊混元正小步快跑、快速迭代，技術能力持續提升。湯道生在會上宣佈，在全球公認的權威大語言模型評測平台Chatbot Arena上，混元TurboS排名已攀升至全球前八，國內僅次於DeepSeek。其中，代碼、數學等理科能力方面，混元TurboS也進入全球前十。

　　早在去年下半年，騰訊就大力投入深度思考模型的路線攻關，混元T1自年初上線元寶App後，持續快速迭代。基於TurboS基座，騰訊新推出視覺深度推理模型混元T1 Vision和端到端語音通話模型混元Voice，近期將推出實時視頻通話AI體驗。

　　南都記者關注到，今年以來，混元的迭代速度明顯加快。在多模態生成領域，混元圖像 2.0率先實現「毫秒級」生圖，混元3D v2.5憑藉業界首創的稀疏3D原生架構，實現了可控性與超高清生成能力的代際飛躍。憑藉技術的領先性和開放的生態，混元3D贏得開源社區的高度認可，Hugging Face模型下載量超160萬。

　　另外，據騰訊雲副總裁、騰訊混元大模型技術負責人王迪介紹，目前混元已實現圖像、視頻、3D、文本等在內的全模態開源，未來將推出多尺寸混合推理模型，從0.5B到32B的dense模型，以及激活13B的MoE模型，適配企業與端側需求。混元圖像、視頻、3D等多模態基礎模型及配套插件模型也將持續開源。

　　騰訊雲副總裁、騰訊雲智能負責人、騰訊優圖實驗室負責人吳運聲在接受南都記者採訪時表示，外界看到騰訊多模態、視覺產品發布節奏加快，本質上是客戶需求在驅動騰訊不斷優化技術堆棧。「無論是視覺、多模態、文本還是智能體技術，並不是孤立演進的，而是彼此協同、共同支撐整個企業AI應用的落地。是以客戶需求為中心，把能力整合成」系統性解決方案「的過程。總結來說，技術節奏加快是被真實業務需求推動的。我們過去許多年的能力積累，現在正好藉助大模型、Agent等最新範式重新激活，用更智能、更高效的方式去解決問題。」

　　升級開發平台加速智能體落地

　　2025年被稱為Agent智能體元年，隨着推理模型、多模態模型的爆發，智能體成為今年大模型領域各家最關注的方向。「從模型到智能體，AI應用落地的門檻正在逐步降低。智能體的廣泛應用或將成為企業創新提效的利器。知識庫、插件工具、Multi-Agent框架等正在驅動着智能體不斷升級，成為懂企業知識、能調用工具、自主執行復雜任務的得力助手。」吳運聲在大會上提到。

　　此前，騰訊雲已推出了大模型知識引擎，以RAG為技術為核心，幫助企業構建大模型應用，已經積累下一批企業級用戶。在本次大會上，騰訊雲大模型知識引擎全面升級為「騰訊雲智能體開發平台」。據悉，升級後的平台整合騰訊雲的RAG（檢索增強生成）技術、全面的 Agent（智能體）能力以及實戰打磨出來的貼合用戶需求的功能，幫助企業快速激活私域知識、構建專屬智能體。

　　基於騰訊雲智能體開發平台，用戶可以讓Agent自主拆解任務和規劃路徑，主動選擇和調用工具。平台首次實現了零代碼支持多Agent的轉交協同方式，進一步降低了智能體搭建的門檻。面向確定性比較高的執行流程，用戶也可以採用工作流模式，拖拉拽各種原子能力，讓Agent基於固定流程運行，得到更確定性的結果。

　　吳運聲在會後採訪中表示，騰訊不是「為了智能體而智能體」，而是在智能體背後有深厚的基礎能力作為支撐。「第一是知識管理能力，這是構建企業智能體的核心基礎，企業的智能體最終還是要用企業自己的知識體系來提供服務；第二是工作流的能力：儘管現在強調 Agent 的自主規劃能力，但現實場景中，很多任務還是需要明確的業務流程。我們把傳統的工作流能力和Agent能力融合起來，提出了一個很有代表性的創新——在工作流中引入‘全局視野’的智能體節點。傳統的工作流是串行執行、節點獨立，但我們現在讓每一個節點在執行時，都可以和一個擁有全局上下文理解能力的智能體交互，從而在保持流程確定性的同時，也兼顧了智能體的靈活性。」

　　另外在推動智能體的落地上，吳運聲提到目前還面臨着兩方面的挑戰，一是在技術層面目前Agent框架仍在快速演進，尤其是在自主規劃（planning）這個環節上，底層模型還不能100%把複雜任務完全準確地拆解並執行，這是模型和框架協同進化的問題；在客戶認知層面，很多客戶還停留在對「Agent」作為一個新概念的理解階段，但真正要用好Agent需要掌握它的使用方式、搭建方法和運行機制。這中間存在一個不小的「認知與使用」的鴻溝，也需要通過產品體驗優化、培訓、服務等多種方式不斷去彌合。

　　加碼「大模型+知識庫」賽道

　　此次會上騰訊在知識庫賽道上持續加碼，並提出騰訊認為「大模型+知識庫」是當前AI落地的最佳路徑。會上，騰訊宣佈升級知識庫系列產品，基於騰訊樂享和騰訊ima，為企業用戶、組織和個人用戶提供高效的知識管理體驗。ima面向個人及專業用戶、樂享面向企業用戶，滿足不同場景和用戶的需求。

　　騰訊ima作為一款以知識庫為核心的AI工作台，可輔助用戶完成課程作業、論文寫作、方案策劃、工作總結等日常學習和工作任務，並長期沉澱為個人智能化的知識庫，高度適配政務、法律、教育等知識驅動領域。

　　騰訊樂享正式升級為樂享知識庫，在知識整合沉澱、知識更新、權限管理、AI問答等層面為企業用戶提供服務，提升知識流轉效率。目前，騰訊樂享已經累計服務了超30萬客戶，包括比亞迪、中國五環、友邦保險、北京大學、清華大學、新東方、多樂士、科沃斯、同程旅行、用友暢捷通等各行業代表。

　　目前，無論是應用層還是模型層，均依賴性能領先的算力，智能時代的雲計算正在從「資源供給」向「智能服務」轉型。此次大會上，騰訊雲智算系列產品瞄準AI應用和模型爆發對基礎設施帶來的全新挑戰，在效能、可靠性、易用性三大方向上全面提升，為大模型和應用提供堅實基礎設施。

（文章來源：南方都市報）