浙大管院深圳论坛聚焦AI 落地现实路径，十方融海展示 AI 进入真实场景的实践样本

当人工智能进入企业经营、组织协同和产业连接的具体环节，相关讨论也越来越从概念走向现实。企业关心的重点，开始落在技术如何进入流程、怎样嵌入业务，以及能否在真实场景中持续发挥作用。

（圆桌环节）

7 月 11 日，浙江大学管理学院在深圳举办 “AI 定义增长新范式：产业重构与组织进化” 主题论坛，围绕 AI 如何重塑商业展开讨论。论坛邀请趋势洞察、组织变革、技术创新与产业实践等不同领域的学者和业界人士，围绕增长逻辑、组织形态变化和应用落地中的现实问题展开交流。当天举行的圆桌环节 “AI 落地中的取舍、代价与真实问题”，成为现场关注的重点内容之一。

十方融海创始人、CEO 陈劢受邀参加这一圆桌讨论，与来自高校和产业界的嘉宾围绕 AI 应用落地中的实际问题进行交流。现场讨论没有停留在技术热度和趋势判断上，而是更多回到企业推进中的具体问题，包括应用生成、组织协同、开发生态、终端交互以及投入产出之间的平衡。

（十方融海CEO陈劢在圆桌上分享）

这也是十方融海在这场论坛中受到关注的原因之一。

根据企业公开资料，十方融海目前将自身定位为 AI 原生生态企业，围绕 “引擎 — 开源 — 智能体 — 终端” 展开相关布局。与单点产品不同，这一体系同时连接底层能力、开发者生态、应用协同与终端场景，覆盖从能力生成到实际使用的多个环节。

在应用生成场景中，相关能力已经有了较为直观的呈现。十方融海推出的 TonoBraid 应用引擎，正在将原本较为复杂的开发流程进一步简化。用户输入一句需求描述，系统即可生成一个基础应用雏形，包含页面结构、功能模块和初步流程逻辑。对于没有开发背景的用户，这种方式降低了使用门槛；对于需要快速验证想法的团队，也缩短了从需求提出到原型搭建之间的时间。

陈劢提到，在很多企业的实际工作中，一个应用从提出需求到形成可演示版本，往往需要产品、设计、研发多轮沟通。应用引擎介入后，部分早期验证工作可以更快完成，企业也能更早看到需求是否成立、流程是否顺畅、项目是否值得继续投入。

从公开信息看，十方融海近年来的布局并不局限于单一产品，而是逐步形成了一个相对完整的生态结构。一端连接开源和开发者生态，一端连接硬件终端和交互场景，中间由应用引擎和智能体能力衔接。按照企业目前披露的数据，旗下AI交互平台已连接硬件设备超150万台，日对话量达900万条，日均Tokens消耗达1200亿，全球开发者与创客规模超过10万人，GitHub Stars达 27.1K。

这些数据背后，对应的是一套持续运行的连接能力。对于许多企业来说，模型接入并不难，难的是进入设备、进入场景，并在不同终端上保持相对稳定的交互体验。兼容、适配、维护、持续调用，都是进入实际应用后必须面对的问题。例如在儿童陪伴机器人、智能音箱、故事机、学习机等传统硬件终端上，AI 接入后，产品已不再局限于预设内容播放和简单指令响应，而是逐步具备多轮对话、个性化反馈和持续交互能力，这也让传统硬件从单一功能设备进一步向 “设备 + 服务” 的智能化形态升级。 能够同时连接能力层、开发侧和终端侧的企业，往往更容易进入产业应用的深水区。

十方融海披露的另一组信息，也呈现出这家企业目前的发展基础。企业累计服务用户已超过 1.5 亿，覆盖全球 21 个国家和地区，并拥有国家高新技术企业、双软认证、省级工程技术研究中心等多项资质。同时，在生成式人工智能服务、相关标准参与和行业认证方面也已有一定积累。这些内容对应的，不只是技术能力的展示，也包括企业在产品化、服务化和组织化推进上的进展。

放回论坛现场来看，围绕 AI 落地的讨论并没有回避过程中的成本和难点。技术进入业务流程后，组织如何适应新的协作方式，产品能力怎样进入日常运营，应用效果如何保持稳定，都是企业在推进过程中必须面对的问题。圆桌环节之所以受到关注，也在于这些问题与当下产业界的实际处境高度贴近。

十方融海在论坛上的出现，提供了一个较为具体的企业样本。其呈现出的路径已经从技术能力延伸至生态连接，再进入实际场景。无论是应用生成能力，还是开发者连接、终端接入和交互链路的搭建，都对应着当前企业推进 AI 应用时最关心的几个环节。

深圳一直是 AI 企业密集分布、应用场景较快展开的城市之一。围绕模型、应用、终端和产业协同，不少企业已经从展示能力转向推进落地，竞争重点也逐步落在谁能更快进入业务流程、谁能更稳定连接终端场景、谁能把技术能力转化为持续的组织效率上。

此次论坛提供了一个讨论这些问题的场域，而十方融海的案例，让这类讨论有了更具体的参照。论坛上的交流与企业实践放在一起，也让这条路径变得更加清晰：AI 产业的推进，正在从单点能力展示走向更完整的应用链条和组织协同。