中新网上海新闻7月28日电（李佳佳）在此间举行的2025 世界人工智能大会(WAIC)上，无限光年通过 “一横两纵”战略实践，展示可信AI从技术创新到产业赋能的完整路径。

　　无限光年的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特色智算平台三大重磅成果集中发布，展现“技术底层-行业应用”价值闭环，为产业智能化提供可复用的实践范式。

　　无限光年的“一横两纵”战略，横向以启智平台为枢纽，打通“算链模应”全链路，形成可复用的AI基础设施；纵向深耕金融与科学智能领域，实现“技术+行业知识”深度融合。这种“平台支撑场景、场景反哺平台”的正向循环，在WAIC上直观呈现为可信AI向产业生产力的转化，其中科学智能领域的突破尤为亮眼——依托启智2.0的全栈能力，星河启智平台开启了科学智能协同创新的2.0时代。

　　启智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版以“异构算力纳管、统一调度引擎、训推用一体编排”为核心，已为高校科研、企业智能化转型等提供“算力可控、成本优化”的基础支撑。

　　此次展会上全新升级的启智2.0，聚焦“让每个行业跑出专属生产力”，以“异构算力集群、垂类模型精研、行业智能体落地”构建全栈生态，直击“算力适配难、AI落地慢、应用不可信”三大痛点：通过全栈国产化融合引擎兼容多芯片，将千卡集群GPU利用率从50%-60%提至80%以上；依托训推用一体化平台实现AI Agent最快30分钟上线；凭借数据驱动架构保障金融、科研等场景的安全可控。其“算力省、迭代快、决策可信”的核心优势，成为激活行业生产力的关键引擎。

　　作为此次展会的核心亮点，无限光年在科学智能与金融领域的创新成果，直指行业最迫切的转型诉求，这正是横向平台能力在纵向场景的深度落地。

　　展台现场，无限光年可信AI金融创新解决方案矩阵迎来全球首秀——四大解决方案覆盖指数编制、专业培训、信贷风控、投研分析核心场景，以“效率提升+合规可控”破解行业痛点，为金融机构智能化转型提供实践范本。

　　AI动态指数定制产品凭借生成式AI技术实现突破：成分股覆盖从600只拓展至2600只，范围提升3倍；调仓周期从季度压缩至分钟级实时响应，支持多维度主题指数定制，曾获恒生指数创新挑战赛冠军及香港金融科技周创新奖项，已落地实际指数编制场景。

　　金融专业培训方案以AI技术为支撑，24小时内同步监管新规并自动生成培训模块，通过7×24小时AI导师与游戏化机制，实现全周期个性化培养，推动客户经理知识掌握率达 98.7%，显著提升培训效能。

　　智能信贷风控系统构建起以AI为核心的“数据整合—自动化风控—智能决策”全流程体系，整合多源企业数据，自动化识别风险点并生成信贷建议，助力中小银行降低人工依赖，提升普惠金融服务时效与风险管控精度。

　　AI投研助手依托AI技术5分钟内可完成单份年报全维度分析，效率较人工提升超90%，覆盖A股5364家上市公司，为券商投研提供结构化分析报告，适配注册制下对投研速度与精准度的高要求。

　　科学智能与金融领域取得突破性成果，依托于无限光年“双引擎+强协同”全栈技术体系。以“神经符号计算+大模型”为底座：前者专攻逻辑规则推理，后者擅长从海量数据中学习概率预测，融合形成“精准计算—可控推理—透明决策”闭环，从根源上保障AI的智能性与可信性。

　　强化学习框架INF-Aspire是激活效能的核心，采用异步可扩展、资源解耦架构，支持MCP工具调用，通过Sampler、Learner、Scorer等模块化设计适配异构资源，理论资源利用率达95%，既能高效调度双引擎协同工作，又能支撑智能体(Agent)的规模化训练——例如在金融场景中，可协同处理规则推理与数据学习任务，实现多智能体分工协作。

　　依托该框架，四大核心能力形成有机联动的可信技术链路：检索模块在AIR-Bench、MTEB/CMTEB中英文综合排名第一，为体系提供高质量知识库支撑；多模态推理模块稳居MathVision、MathVerse等任务开源榜首，能在知识基础上探索多路径推理；神经符号技术将行业规则深度融入模型推理，确保逻辑可追溯；奖励模型连续4个月霸榜RewardBench(综合得分95.1)，通过过程监督优化输出严谨性。四大能力在框架调度下，实现“知识获取-路径推理-规则融合-评估优化”的无缝衔接，让双引擎的优势精准落地。

　　"AI产业正在经历从技术崇拜到价值回归的本质转变，而可信性正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一洞见。

　　漆远认为，产业 AI需兼具“持续进化能力”与“规则适配能力”—— 通过神经符号计算构建 “可进化的规则系统”，让 AI 既保持学习力，又内化行业规范。“未来的 AI 竞争，不是算力或参数的比拼，而是价值创造能力的较量。”在科研、金融、医疗等领域，技术必须完成从"能用"到"敢用"再到"好用"的三重跨越。这要求AI企业不仅要懂技术，更要懂行业的语言、规则和痛点。