无限光年亮相 WAIC 2025，以可信 AI 全栈能力开启产业智能新范式

　　当全球 AI 产业逐步从技术探索的初始阶段，稳步迈入价值深耕的关键时期，如何促使 AI 深度融入行业场景，切实转化为推动产业发展的核心生产力，已然成为行业实现突破与创新的关键命题。7 月 26 日，备受瞩目的 2025 世界人工智能大会(WAIC)在上海盛大开幕。无限光年以 “可信筑基 先锋破局” 为主题，精彩亮相上海世博展览馆 H1-C2017 展位，通过独特的 “一横两纵” 战略实践，全方位展示了可信 AI 从技术创新的源头，到产业深度赋能的完整价值创造路径。

　　展会首日，无限光年便重磅推出星河启智科学智能开放平台、金融可信 AI 解决方案矩阵、启智 2.0 特色智算平台三大具有深远影响力的成果。这些成果集中呈现了从底层技术支撑到行业实际应用的价值闭环，为产业智能化转型提供了极具参考价值与可复用性的实践范式，吸引了众多参会者的目光，在行业内引发热烈讨论。

　　启智 2.0：筑牢 AI 生产力新基座，共赴科学智能新征程

　　无限光年精心构建的 “一横两纵” 战略，秉持 “技术筑基 - 平台赋能 - 场景深耕” 的理念：横向层面，以启智平台作为关键枢纽，成功打通 “算链模应” 全链路，形成了一套可广泛复用的 AI 基础设施，为不同行业与领域的智能化发展奠定坚实基础;纵向维度，则专注深耕金融与科学智能两大重要领域，致力于实现 “技术” 与 “行业知识” 的深度融合，让前沿技术精准适配行业需求，发挥最大效能。这种 “平台支撑场景、场景反哺平台” 的良性循环模式，在 WAIC 的舞台上得以直观呈现，生动展示了可信 AI 如何逐步转化为推动产业进步的实际生产力。其中，科学智能领域所取得的突破尤为引人注目，依托启智 2.0 强大的全栈能力，星河启智平台正式开启了科学智能协同创新的 2.0 时代。

　　启智平台作为无限光年推出的企业级大模型训练推理和应用搭建平台，其 1.0 版本已凭借 “异构算力纳管、统一调度引擎、训推用一体编排” 等核心功能，为高校科研工作的开展以及企业智能化转型进程，提供了 “算力可控、成本优化” 的有力基础支撑，在过往实践中发挥了重要作用。

　　而在此次展会上全新升级亮相的启智 2.0.将目光聚焦于 “让每个行业跑出专属生产力” 这一核心目标，通过构建 “异构算力集群、垂类模型精研、行业智能体落地” 的全栈生态体系，精准直击当前行业面临的 “算力适配难、AI 落地慢、应用不可信” 三大痛点难题：借助全栈国产化融合引擎，启智 2.0 能够实现对多种芯片的兼容，有效将千卡集群 GPU 利用率从以往的 50%-60% 大幅提升至 80% 以上，显著提高算力使用效率;依托训推用一体化平台的优势，可实现 AI Agent 最快在 30 分钟内上线运行，极大缩短了从开发到应用的周期;凭借先进的数据驱动架构，为金融、科研等对安全性与可靠性要求极高的场景，提供坚实的安全可控保障。启智 2.0 所具备的 “算力省、迭代快、决策可信” 核心优势，正逐步成为激活各行业生产力的关键引擎，为产业智能化发展注入新的活力。

　　星河启智科学智能开放平台：开启科学智能协同创新新时代

　　在启智 2.0 的强力支撑与推动下，7 月 26 日，由上海科学智能研究院、复旦大学、无限光年共同打造的星河启智科学智能开放平台(NovaInspire: Scientist-Centered AI Open Platform)正式在 WAIC 亮相。作为面向全球科学家的智能体原生全链路平台，星河启智始终坚持 “以科学家为中心” 的理念，为科研工作者们提供高价值科学数据、开源模型、高效智算等全栈基础设施，致力于打造成为科学智能 2.0 时代科研人员的 “最强大脑”，助力他们在科研道路上披荆斩棘，探索未知。

　　无限光年作为星河启智平台的核心建设方之一，以启智 2.0 为依托，精心构建了高稳定算力服务平台 “启智 Lab”：通过 Serverless 动态部署技术，实现了算力资源的 “按需流转”，硬件利用率成功提升至 92%，有效避免了算力闲置与浪费;创新采用 CPU+GPU 融合调度策略，根据不同任务特性灵活分配算力，在分子生成研究场景中，将原本耗时 8 小时的流程大幅压缩至 1 分钟，效率提升高达 99.7%;接入 80 余种丰富多样的科学算子，全面适配多元学科的复杂需求，让 AI 能够精准 “理解” 科研领域的专业语言;配备智能容错引擎，确保在科研过程中实现 99.9% 的零中断续训，最大程度保障科研工作的连续性与稳定性，同时，积极兼容昇腾、沐曦等国产芯片，从底层技术层面筑牢自主可控的根基，为我国科学智能事业的长远发展保驾护航。

　　星河启智平台的发布，具有里程碑式的意义，标志着科学智能正式迈入协同生态驱动的 2.0 时代。这一重要成果，正是启智平台横向能力在纵向科学智能场景中深度落地的生动体现。无限光年借助启智 2.0 强大的全栈技术底座，全力推动 “算力普惠、工具易用、协作无间” 的科研环境建设，让科学家们得以从繁琐的技术细节中解放出来，全身心专注于科学研究的本质问题。而科研场景中产生的实际需求，又将反过来持续推动启智平台不断优化升级，提升其行业适配能力，从而形成 “平台赋能科学创新，创新反哺技术进化” 的良性发展循环，为全球科学智能领域的进步注入源源不断的动力。

　　双轮驱动：金融可信 AI 解决方案重塑服务范式

　　在本次展会中，无限光年在科学智能与金融两大领域所取得的创新成果，无疑成为全场瞩目的核心亮点。这些成果精准针对行业当前最为迫切的转型需求，深刻体现了横向平台能力在纵向具体场景中的深度融合与落地应用。

　　在展台现场，无限光年精心打造的可信 AI 金融创新解决方案矩阵迎来全球首次公开亮相。该矩阵涵盖四大核心解决方案，全面覆盖指数编制、专业培训、信贷风控、投研分析等金融领域的关键场景，以 “效率提升 + 合规可控” 为核心目标，有效破解行业长期以来面临的痛点难题，为金融机构的智能化转型提供了极具实践意义的范本，有望引领金融行业在智能化浪潮中实现新的突破与发展。

　　其中，AI 动态指数定制产品借助生成式 AI 技术实现了重大突破：成分股覆盖范围从以往的 600 只大幅拓展至 2600 只，覆盖范围提升整整 3 倍，极大丰富了指数编制的样本池;调仓周期从原本的季度调整压缩至分钟级的实时响应，能够更加及时地反映市场动态变化;同时，支持多维度主题指数定制，满足不同投资者多样化的投资需求。该产品凭借卓越的性能，曾荣获恒生指数创新挑战赛冠军及香港金融科技周创新奖项，目前已成功落地实际指数编制场景，为金融市场的指数创新与投资决策提供了有力支持。

　　金融专业培训方案同样依托强大的 AI 技术支撑，具备快速响应监管新规的能力，能够在 24 小时内同步最新监管要求，并自动生成相应的培训模块，确保金融从业人员及时掌握行业动态与合规要点。通过引入 7×24 小时不间断服务的 AI 导师以及创新的游戏化学习机制，为学员提供全周期个性化培养方案，显著提升学习的趣味性与参与度。实践数据表明，该方案推动客户经理知识掌握率高达 98.7%，大幅提升了金融专业培训的效能与质量，为金融机构打造高素质人才队伍提供了有效途径。

　　智能信贷风控系统则构建起一套以 AI 为核心的 “数据整合 — 自动化风控 — 智能决策” 全流程体系。该系统能够高效整合多源企业数据，运用先进的数据挖掘与分析技术，自动化识别潜在风险点，并基于智能算法生成科学合理的信贷建议。尤其对于中小银行而言，这一系统有效降低了对人工经验的过度依赖，显著提升普惠金融服务时效，同时精准把控风险管控精度，为金融机构在风险可控的前提下，拓展普惠金融业务提供了可靠的技术保障。

　　AI 投研助手依托先进的 AI 技术，展现出强大的数据分析能力，能够在短短 5 分钟内完成单份年报的全维度分析，相较于人工分析，效率提升超过 90%。其覆盖范围广泛，涵盖 A 股 5364 家上市公司，能够为券商投研团队提供结构化、精细化的分析报告。在当前注册制背景下，资本市场对投研速度与精准度提出了更高要求，AI 投研助手的出现，恰好满足了这一市场需求，助力券商提升投研效率与质量，在激烈的市场竞争中抢占先机。

　　技术突破：全栈技术底座驱动可信 AI 进化

　　无限光年在科学智能与金融领域能够取得如此突破性的成果，背后离不开其精心构建的 “双引擎 + 强协同” 全栈技术体系的有力支撑。这一技术体系以 “神经符号计算 + 大模型” 为基础底座：其中，神经符号计算专注于逻辑规则推理，能够对行业内既定的规则与知识进行精准演绎与推导;大模型则擅长从海量数据中挖掘潜在模式，进行概率预测，两者优势互补，深度融合形成 “精准计算 — 可控推理 — 透明决策” 的完整闭环，从技术根源上切实保障了 AI 系统的智能性与可信性，使其能够在复杂多变的行业场景中稳定、可靠地运行。

　　强化学习框架 INF-Aspire 作为激活这一技术体系效能的核心组件，采用了异步可扩展、资源解耦的先进架构设计，支持 MCP 工具调用，并通过 Sampler、Learner、Scorer 等模块化设计，实现对异构资源的高效适配与利用。理论上，该框架的资源利用率可高达 95%，不仅能够高效调度双引擎协同工作，充分发挥神经符号计算与大模型的优势，还能够有力支撑智能体(Agent)的规模化训练。以金融场景为例，在复杂的投资决策过程中，INF-Aspire 框架可协同处理规则推理与数据学习任务，实现多智能体之间的精准分工与高效协作，为金融机构提供更加智能、科学的决策支持。

　　依托 INF-Aspire 框架，无限光年打造的四大核心能力相互配合，形成了一条有机联动的可信技术链路：检索模块在 AIR-Bench、MTEB/CMTEB 中英文综合排名中位居第一，为整个技术体系提供了高质量的知识库支撑，确保 AI 系统能够快速、准确地获取所需知识;多模态推理模块在 MathVision、MathVerse 等任务开源榜单中稳居榜首，具备在丰富知识基础上进行多路径推理的强大能力，能够应对复杂多变的问题求解需求;神经符号技术将行业规则深度融入模型推理过程，使得推理过程与结果具备可追溯性，为决策的合理性与合规性提供保障;奖励模型连续 4 个月在 RewardBench 综合得分中名列前茅(综合得分 95.1)，通过过程监督机制不断优化输出结果的严谨性与可靠性。这四大核心能力在 INF-Aspire 框架的统一调度下，实现了 “知识获取 - 路径推理 - 规则融合 - 评估优化” 的无缝衔接，让双引擎的技术优势得以精准落地，为金融、科研等领域的智能化升级提供了坚实的技术保障。

　　此外，该技术体系通过强化学习异步更新机制，实现了自我闭环进化：模型权重能够在零冗余的情况下实现秒级更新，始终保持对最新数据与知识的学习与适应能力;工具扩展方面，能够灵活兼容前沿技术，不断拓展自身功能边界;结合实际场景反馈与数据持续迭代，推动技术能力从最初的 “实验室训练” 阶段，逐步迈向 “产业落地” 的成熟应用阶段，并在实践中持续优化升级，形成完整、高效的逻辑链条，为各行业的智能化转型提供源源不断的核心技术动力。

　　以可信 AI 为锚点，共筑产业新生态

　　“AI 产业正经历从单纯的技术崇拜向价值回归的本质性转变，而在这一过程中，可信性无疑是这场变革的核心枢纽。” 在 WAIC2025 展会现场，无限光年创始人漆远向全球产业伙伴分享了这一深刻见解。

　　漆远认为，产业 AI 要实现可持续发展，必须同时具备 “持续进化能力” 与 “规则适配能力”。无限光年通过神经符号计算技术构建 “可进化的规则系统”，让 AI 在保持强大学习能力的同时，能够深入理解并内化各行业的规范与要求，实现技术与行业规则的有机融合。“未来的 AI 竞争，绝非单纯的算力竞赛或参数比拼，而是聚焦于价值创造能力的全方位较量。” 在科研、金融、医疗等对数据安全、决策可靠性要求极高的领域，技术必须成功跨越从 “能用” 到 “敢用”，再到 “好用” 的三重关键门槛。这就要求 AI 企业不仅要精通前沿技术，更要深入理解行业的内在逻辑、语言体系、规则框架以及实际痛点，才能真正开发出契合行业需求的 AI 解决方案。

　　展望未来，无限光年将坚定不移地以可信 AI 为核心锚点，持续深化在核心领域的技术创新与应用探索，借助开源开放的发展模式，加速技术的普及与推广，与广大生态伙伴携手共进，共同构筑一个跨越周期、充满活力的产业新生态，推动全球产业智能化进程顺利进入 “价值创造” 的全新发展阶段，为各行业的数字化转型与创新发展贡献更多力量 。