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2025腾讯全球数字生态大会:腾讯云发布互联网行业“云+AI”全栈产品,已服务超过1000+家互联网头部企业
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简介9月16日,2025腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行。互联网AI应用专场上,腾讯云全面展示了AI技术在智能办公、消费电商、内容推荐等多个赛道的创新实践,并展示了覆盖基础设施、模型平台与场景化 ...
9月16日,云+AI2025腾讯全球数字生态大会在深圳国际会展中心举行。腾讯腾讯互联网AI应用专场上,全球全栈腾讯云全面展示了AI技术在智能办公、数字生态消费电商、云发已服业内容推荐等多个赛道的布互部企创新实践,并展示了覆盖基础设施、联网模型平台与场景化组件在内的行业“云+AI”全栈产品能力,帮助企业以更低门槛、产品更快速度构建智能服务,超网开启场景智能新旅程。互联
AI正在成为驱动互联网行业深层变革的云+AI关键力量,不再只是腾讯腾讯提升效率的工具,而是全球全栈推动业务模式、产品形态和交互方式全面重塑的数字生态核心引擎。腾讯云副总裁许华彬表示,AI智能体正在成为新一代服务入口,能够主动理解用户意图、整合信息并提供解决方案。以AI智能体为代表的新型技术形态,正加速落地更多具备理解力、执行力的智能服务,带来更自然的人机交互和更高效的体验流转。

腾讯云正通过一体化的平台与方案,加速推动AI从技术探索走向业务落地。腾讯云AI产品已覆盖超过1000+家互联网头部企业,广泛应用于内容生成、推荐优化、广告投放、智能客服等核心业务场景,助力客户实现从效率提升到增长驱动的全面跃迁。
今年3月,同程旅行推出了AI旅行规划服务智能体DeepTrip,依托腾讯云提供的领先算力解决方案及云上API接口,为用户提供智能化的旅游规划服务。腾讯云作为这款垂类旅行Agent背后的技术支撑方,为同程提供了从原型验证、大模型API服务和大模型微调到线上GPU推理服务的全面AI应用验证、开发以及部署支持,成功助力DeepTrip实现从“AI推荐”到“AI推荐+预订执行”,暑期用户活跃度提升300%,用户决策预定时间从天压缩到小时。
腾讯云行业架构副总监邱浩在会上介绍,面向互联网企业多元化的应用场景,腾讯云打造了覆盖“基础设施 + 模型平台 + 场景组件”的全栈能力体系,从智能体开发平台、混元大模型,到图文、语音、视频等多模态处理能力,均已形成标准化能力封装,企业可基于RAG、Workflow与Agent框架快速构建专属智能体,嵌入旅游规划、内容生成、智能客服、用户服务等业务链路,全面提升产品智能化水平和用户体验。
此次生态大会上,腾讯云同步发布了智能体开发平台3.0与混元3D 3.0模型,前者进一步降低了企业构建和运营智能体的门槛,后者则通过一键生成高精度3D模型与动画,显著提升了内容创作效率和多模态融合能力。

心言集团创始人兼CEO任永亮结合旗下泛心理在线平台“测测”的应用场景,分享了AI在心理陪伴行业的最新探索。“测测”基于MCP和强化学习打造面向垂直行业的智能体,让用户能够在日常生活中获得更自然的情绪交流与心理支持。腾讯云提供高性能基础设施,支撑更快的大模型训练与推理,同时保障多端部署的稳定性与高效能,助力“测测”实现规模化服务。

金山办公助理总裁田然介绍了WPS在办公智能体上的探索与实践。他表示,WPS正通过WPS灵犀助手与腾讯混元大模型的结合,推动AI与软件的深度融合。依托混元大模型,金山办公打造了“WPS灵犀”AI助手,具备智能写作、内容总结、知识洞察等多项能力。随着WPS AI 3.0的发布,这一原生Office办公智能体已深度融入文档、表格、演示等全链路应用,帮助用户高效完成日常任务,构建更加自然、高效的协作体验。

明略科技创始人、CEO兼CTO吴明辉在分享中表示,随着营销行业迈入智能化新阶段,单一模态的大模型在感知和生成上的局限逐渐显现,而多模态大模型则能更好地贴近真实用户的多样化反应。明略科技在腾讯云高性能算力方案的支持下,推出的超图多模态大型语言模型(HMLLM),能够模拟不同人群在面对同一广告内容时的主观差异,帮助品牌更精准地洞察用户的感受和偏好。

“AI正逐渐成为用户消费决策的新入口”,值得买科技CTO王云峰指出,用户在面对海量商品与内容时,常常难以筛选出真正有价值的信息,而AI能够将“海量选择”转化为“精准指引”,帮助消费者更快找到符合个性化需求的高质价比商品。为此,值得买科技打造了面向 AI 生态的消费领域信息增强方案——“海纳”MCP Server,赋能AI生态更好地服务消费者,助力消费决策更精准高效。同时,借助腾讯云的高性能算力与容器化部署能力,值得买能够快速完成模型训练与迭代,同时在大规模数据处理和业务高并发场景下保持稳定运行。

许华彬表示,面向互联网行业深入应用AI、提升产品与运营效率的关键需求,腾讯云将持续完善从基础设施到模型平台、从开发工具到场景组件的AI全栈解决方案,帮助客户从容应对AI应用落地中的复杂性、资源成本与持续运营挑战。
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