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7月18日，在2026世界人工智能大會（WAIC 2026）期間，中科聞歌發布了業界首個覆蓋“基、樞、核、腦、端”全鏈路的AI決策產品體系。發布會結束后，中科聞歌CEO羅引接受了媒體群訪，圍繞決策AI的技術演進方向、商業化落地路徑、與物理AI的協同布局，以及海外市場拓展等議題，與現場記者進行了交流。對于外界關注度較高的幾個問題，羅引也在現場逐一作了回應。

在羅引看來，過去幾年的大模型主要解決“生成答案”的問題，但企業真正需要的，并不只是一個會聊天、會寫內容的助手，而是能夠理解業務、分析問題、預測變化，并參與實際決策的AI。“AI的下一站，絕不只是生成答案，而是深度參與決策。”這也成為中科聞歌此次發布新產品體系的核心出發點。

此次發布的“基、樞、核、腦、端”體系，覆蓋從算力和模型管理、數據治理、科學與通用模型，到決策推演和智能體執行的完整鏈路。簡單來說，就是先讓AI看懂企業內部的數據和業務關系，再完成分析、推演和方案比較，最后把結果送到具體崗位和流程中執行，讓AI從業務外圍的輔助工具，逐漸進入企業生產經營的核心環節。

發布會上，中科聞歌還現場演示了決策AI在多個具體場景中的落地應用。以制造業為例，系統能夠發現設備異常，結合訂單、機臺和工序關系判斷問題原因，再自動生成檢修、通知和排程方案；在企業經營層面，原本需要兩三天完成的數據分析，可以壓縮至10分鐘以內；到了戰略決策階段，系統還可以結合市場、政策、產業和輿情信息，對投資、產能布局和市場進入等問題進行推演。

被問到部署成本這個企業最在意的問題時，羅引認為，決策AI的部署不能簡單追求“大模型”，而要看具體業務需求。生產環節看重實時性，更適合輕量化模型；經營分析需要兼顧效率和準確性；到了戰略決策層面，由于涉及更多變量和復雜推演，則需要更強的模型支持。核心就是根據不同場景靈活調配算力，把成本和效果之間的平衡找到位。

在羅引看來，企業不會單純關注一次調用消耗了多少Token，更關心的是投入之后能不能帶來實際收益。他舉例說，面對復雜問題，通用大模型往往需要多輪提問才能得到相對完整的結果，而決策AI希望依托企業數據和專家智能體協同，一次就給出更準確、更有針對性的分析。對企業而言，只要這套能力確實能幫上忙——提升效率、壓降成本，甚至在關鍵經營決策上派得上用場，自然也就愿意為它買單。

羅引坦言，大廠的優勢在于通用底座，但行業know-how才是垂直場景的護城河。這類數據與經驗往往是“閉源”的，先發者一旦形成數據閉環，后發者很難靠算力或模型規模扳回這一局。

這一判斷也來自中科聞歌過去的創業經歷。羅引坦言，技術團隊早期很容易拿著算法去找場景，先強調自己技術有多強，再詢問客戶能用在哪里。后來團隊逐漸把順序反過來，先看市場和客戶到底有什么問題，再把業務問題轉化為技術問題，最后選擇合適的算法解決。這種從需求出發的思路，也成為中科聞歌今天推進決策AI落地的重要方法。

在回答“哪個場景與AI結合講最快出成果”的提問時，羅引坦言十分看好AI+新材料和AI+制造業。他表示，新材料從科研成果走向產業應用的周期相對更短，更容易體現AI帶來的價值；而制造業在排產、能耗管理、設備維護等環節存在大量優化空間，也是決策AI最容易落地的場景之一。他希望未來每座工廠都能擁有一個“AI大腦”，幫管理者及時發現異常、定位原因，再給出更合理的處置建議。

聊完決策AI，羅引也把話題延伸到了物理AI。他提到，中科聞歌過去主要精力放在信息分析和決策推演上，但AI一旦真正走進生產環境，光是給出一份分析結論遠遠不夠，還得想辦法跟機器人、生產設備這些執行端連上，才能讓決策真正落地。

在出海方面，羅引表示，中科聞歌已經與中東、東南亞的一些合作伙伴進行對接，但現階段仍會優先把國內市場跑通。他認為，中國市場場景復雜、競爭激烈，如果能夠在國內完成成熟驗證，未來復制到海外會更快，而不是把海外市場當成試驗場。

從此次發布會和群訪分享來看，中科聞歌希望做的，并不是再推出一個通用大模型，而是讓AI真正進入企業日常經營和生產管理。相比模型參數、榜單成績，這類產品最終還是要回到實際業務中接受檢驗。能不能幫助企業提高效率、降低成本，能不能真正參與決策，才是決定決策AI能否走得更遠的關鍵。