一个懂业务、能上手的AI，到底在哪里？大模型产业应用城市纵深行有解！

“我在银行工作，最关心AI怎么能在不违规的情况下真正帮我们提高效率。”在上海站活动开始前，一位与会者的提问，道出了众多产业人的共同心声。

1月10日至11日，火山引擎“大模型产业应用城市纵深行”活动在上海、杭州、武汉三地接连举办。与以往聚焦宏观趋势的会议不同，本次活动直接瞄准金融、汽车、教育、医疗等具体行业的核心业务环节。

通过“主题演讲+动手实操”的形式，技术专家与一线实践者分享了众多“能直接上手、懂业务需求”的解决方案，清晰地勾勒出一条大模型技术从概念验证走向价值创造的产业落地路径。

一、上海站：金融与汽车供应链的智能升级实践

上海站聚焦金融与汽车供应链两大产业核心领域，通过真实案例展现了AI技术从概念验证到价值创造的完整闭环。

以TRAE为核，驱动金融产业在合规的框架内革新

毋庸置疑，合规与安全始终是金融领域的生命线。

“当前金融领域面临三大核心痛点：合规要求严、系统架构复杂、开发效率低。”银行资深架构师陈政在《基于TRAE赋能金融产业：效率革新与价值升级》的分享中对此进行了深入阐述。

为解决这些挑战，火山引擎提供了一条可行路径——尤其在智能风控与算法方面表现突出，其与TRAE结合能够形成“1+1>2”的协同效应，有效应对银行系统中堆积如山的遗留代码与动态变化的监管要求。

在实践落地层面，TRAE可辅助实现复杂代码重构、前端开发及合规适配等一系列金融开发任务，并通过风控、智能投顾与营销等实际案例，生动展现了AI在金融业务中的应用成效。进一步深化应用中，AI能够优化风控审批、投顾服务等关键业务流程，在降低运营成本的同时显著提升效率。

为汽车供应链复杂生产网络驱散“迷雾”

一辆汽车涉及三万余个零件，来自上千家供应商，数据格式千差万别——图纸、表格、报告混杂，管理效率低下。

“如果真能把大量图纸、报告自动转成标准数据，我们的项目进度能快很多，这在实际生产中太关键了。”一位参会者坦言。

对此，CSDN 人工智能技术领域优质创作者贺飞在《火山引擎与 TRAE 协同打造智慧供应链平台建设：从数据智能到研发提效》分享中，聚焦汽车供应链 “零件多（超三万）、供应商层级杂、传统管理效率低” 的痛点，核心展现了火山引擎 AI 技术的核心赋能作用。

平台以火山引擎 AI 能力为核心支撑，搭配 TRAE AI 开发工具，采用灵活的分层解耦架构：火山引擎提供豆包大模型（懂中文语义、能标准化数据）、OCR 识别（精准提取报价单、证书等文件信息）、知识图谱（理清物料、供应商、车型的关联）三大关键技术，TRAE 则实现 “说话就能生成代码”“自动补全代码”，大幅加快平台开发速度。

实际效果中，BOM 处理效率提 70%，物料匹配准度超 95%，采购成本降 3%-5%，研发周期缩 40% 以上。贺飞表示，未来还会依靠靠火山引擎 AI 深化需求预测、自动下单等功能，连接上下游打造更完整的供应链生态，让行业从 “零散优化” 变成 “全局智能”。

二、杭州站：贴近生活与服务，AI深入教育和医疗

如果说上海站展现了AI在重产业中的“精密”，那么杭州站则更贴近生活与服务，体现了技术优化公共服务、惠及民生的“温度”。

教育场景低门槛快速构建实用的AI助手

“我的分数报计算机专业有把握吗？”这类具体而个性化的咨询，是高校招生季老师的日常。传统客服系统难以应对，而定制开发成本高昂。

杭州恒微信息科技创始人沈浙湘，现场展示了如何使用低代码平台“扣子”，从零开始搭建第一个agent到实际销售产品的过程，特别是在文案写作、文字创作领域以及基于学校已有数据进行商业化项目开发的经历。

其中，通过开发了一个招生智能体，能够在招生咨询高峰期帮助解答家长和考生的问题，有效减轻了学校招生工作人员的压力，并实现了商业化的成功落地。

用AI整理个人医疗健康信息

医疗领域的数据孤岛问题长期存在，患者的历次检查报告分散在不同渠道，难以整合形成连续、完整的个人健康图谱。

针对这一行业痛点，Spring 源码生态图书作者、资深技术专家张三在演讲中，以其自研的个人健康管理助手 WellAlly 为核心案例，详细分享了该产品从 0 到 1 的技术演进之路，产品深度整合了火山引擎的 AI 能力，探索出了一条将多模态医疗数据转化为标准健康档案的高效路径，为破解数据孤岛难题提供了切实可行的技术方案。

他提到：“AI 医疗产品的开发与应用，需重点打造个人医疗数据库项目，核心目标便是破解医疗信息孤岛难题，同时依托 AI 技术实现医疗数据的结构化整理，进一步落地智能辅助决策能力。”

三、武汉站：夯实技术基础，分享规模化应用经验

武汉站的活动，则回归支撑一切应用的技术底层，并探讨了企业如何规模化、系统化地应用AI，解答“何以可能”及“何以推广”的问题。

豆包大模型面向实际应用的设计

AI开发者技术专家晓雨深入浅出地解释了豆包大模型如何兼顾能力、成本与速度。其设计紧密围绕企业级需求：首先优化底层，保障高并发下的低延迟响应。

关键创新在于采用 MoE架构。该架构模型内部拥有众多“专家”，但每次处理问题时仅激活相关的少数几位，大幅节省算力。配合精心的负载均衡设计，避免了热点拥堵。

这些技术最终转化为极致的成本优势：推理速度提升数倍，整体成本降低超80%，实现百万次调用仅0.8元的亲民定价，让中小企业也能轻松尝试。

企业大模型落地实战

软通动力高级软件开发专家许泽宇从落地实践者的角度，聚焦豆包火山引擎的企业大模型落地实践，核心围绕数字员工平台、AI 招聘客服场景及企业知识库 RAG 体系展开，同时明确了火山引擎针对企业与员工痛点的解决方案。

火山引擎重点解决三类核心问题：一是企业知识管理痛点，整合碎片化知识，建立智能筛选机制破解信息过载，打通知识共享渠道，实现知识与业务深度融合，同时规避数据安全风险；二是业务与员工效率问题，简化招聘流程、提升人岗匹配度，降低专业场景处理成本，让员工通过自然语言快速获取准确信息，减少沟通冗余与重复劳动；三是技术与成本问题，通过 RAG 技术弥补大模型准确性缺陷，以全托管算力服务、弹性扩张及方舟 Coding Plan 优惠套餐，降低企业大模型部署与使用门槛。