活动回顾｜AI新质生产力研讨会，直击关键技术落地的核心挑战

1月24日下午，由上海开源信息技术协会主办，EMQ映云科技、爱可生、天谋科技协办的“AI 新质生产力研讨会”在上海外滩 FTC 成功举办。

本次研讨会直击关键技术落地的核心挑战，深度聚焦于硬件智能体、时序数据库与 AI 融合、数据库 AI 能力评估三大前沿方向。活动汇聚了三家在各自领域具有深厚实践经验的协办方科技公司，为与会者带来了一场干货满满的思维盛宴。专家们的分享超越了概念演示，深入剖析了从实体交互的数据闭环构建、时序大模型在工业预测中的精准应用，到如何建立可量化的 AI 数据库评估标准等一系列现实议题，强调真实场景落地、数据闭环构建与行业级评测体系建设，生动展现了AI作为“新质生产力”在推动产业智能化升级中的具体路径与巨大潜力。

1.硬件智能体的核心定位与实践挑战

硬件智能体指具备实体形态的AI交互入口（如智能眼镜、陪伴玩具、车机、人形机器人等），其价值不在于简单连接大模型，而在于构建自有数据后台以沉淀用户交互、环境感知（温湿度、语音、视觉、动作）等多维上下文信息。根据 EMQ 开发者社区总监顾钧介绍，当前主流场景包括情感陪伴、智能家居、具身智能、智能车机，但厂商需根据自身禀赋选择路径——华强北式“卖盒子”模式与品牌化“数据+体验”模式存在根本性差异。伴随着边缘计算、音视频实时处理、多源数据融合等能力成为标配，硬件成本上升也已成为趋势，与此同时，数据合规（如GDPR）、关键数据留存、终端算力升级等现实挑战也需同步应对。

2.硬件智能体的核心定位与实践挑战

时序智联，电价先知，天谋科技技术VP田原向我们展示了 IoTDB 作为专为海量设备高频写入设计的时序数据库，采用的 USM 架构可实现高吞吐写入与优化查询（如内存缓存最新点、后台异步合并），并推出了 TSFile 压缩格式（无损压缩比可达 1:20 以上），支撑端-边-云统一数据底座；其AI能力的核心是内置时序大模型家族（Timer系列，含 3.0“日晷”），基于万亿级预训练，在零样本预测上已超越传统深度模型。典型应用如航空发动机活门异常检测：借助多变量因果分析与动态阈值预警，可提前60–90天识别故障；在新能源电价预测中，通过引入协变量与极值分类优化，误差指标 MSE 从 0.24 显著降至 0.121。这些案例表明，工业级 AI 落地离不开领域知识与算法的深度协同。

3.数据库AI能力评估体系SCALE的构建逻辑与实践价值

AI 工具在实际应用中总会根据不同行业特征遇到一些暂时无法解决的痛点，爱可生 AI 研发总监周文雅也基于实践需求向我们介绍了 SCALE（SQL Capability Leaderboard for AI）这个面向数据库垂类场景的 AI 能力评测平台，直击 AI 落地“不可计算、未知性、高成本”三大瓶颈；其数据来源以真实生产 SQL 为主（12月起全面切换为线上千条清洗后 SQL ），评测标准分三层：客观对错判断、多模型交叉打分、库内真实执行验证。通过AI辅助提炼优化规则（替代人工数年积累）、专家评审闭环迭代、跨数据库可验证流程，确保规则有效。榜单结果揭示通用榜单失真现象，例如如DeepSeek SQL优化分从71骤降至57，助力用户按成本-收益比选型（如 GPT-4 与 Qwen-Max 在方言转换维度已足够），推动 AI 从“惊艳演示”走向“可靠干活”。

回顾整场研讨会，一条清晰的逻辑主线浮现出来：AI价值的真正实现，依赖于“数据-模型-评估” 的完整闭环。无论是硬件智能体对多维上下文数据的沉淀与处理，Apache IoTDB 凭借内置时序大模型将AI深度融入专业领域解决预测性维护难题，还是 SCALE 评测体系用科学方法驱散AI数据库选型的迷雾，都印证了这一趋势。这标志着 AI 技术的应用正从追求“炫技”走向追求“实效”，从通用化演示迈向专业化、场景化的深度赋能。

本次会议的价值，不仅在于分享了前沿的技术成果，更在于为行业提供了如何构建可衡量、可落地的 AI 新质生产力的重要思考框架，激励着我们共同推动技术扎实落地，创造切实的业务价值。