第一日晚上，硅谷知名计算机科学家、前Google高级资深研究员、硅谷高创会主席吴军博士的讲座将成为今晚的高潮。

吴军博士是硅谷科技界的传奇人物，他的学术造诣和创新思维为人所钦佩。在讲座中，他分享了自己在人工智能、元宇宙、计算机科学等方面的心得与见解。展现出与众不同的风采。他用通俗易懂的语言，深入浅出地阐述了人工智能的历史、现状以及未来发展趋势。他的分享不仅点燃了大家对科技的热情，更让代表团成员对于未来的数字世界有了更加清晰的认知。

第二日上午，代表团成员怀着满腔热情，踏进了斯坦福大学的校园，与斯坦福教授交流。

斯坦福致力于将研究成果转化为实际应用，包括成立初创公司。通过多个启动计划、中心和研究院，斯坦福建立了强大的跨学科研究团队，融合技术、政策和经济等方面的专业知识，推动能源转型和可持续发展。加速器是斯坦福的新尝试，旨在改变学术界研究的模式，引导教授和学生解决具有重要意义的能源问题，实现技术的规模化和转移，对社会产生真正的影响。

第二日中午时分，代表团有幸与知名投资人、Fusion Fund张璐进行了一场亲切而深入的对话。张璐分享了多个人工智能企业的成功投资案例和心得。分享要点如下：

1.数据是竞争力，特别是高质量的数据，现在数据质量比数据量更重要。

2.垂直领域的机会较大，可以通过访问高质量、海量的行业数据，创建行业专属模型，实现商业变现速度快。

3.初创企业在垂直领域的人工智能创新中有优势，特别是对于有行业背景、成功经验和行业知识的创业者。

4.目前的创新环境对年轻和没有经验的创业者可能不太友好，因为获得高质量数据的访问权限较为困难。

5.人工智能驱动数字化转型最大的优势在于首先商业变现速度快，并且适用于多个垂直领域。

6.创新潮中，ToB（面向企业）的机会比ToC（面向消费者）大，因为ToB端的应用有更多的海量高质量数据，而ToC端的数据往往掌握在大公司手里，对初创企业较难获取。

7.民用数据相对较多，而ToB数据更为有限，因此在商业领域可以更加专注于数据质量，而非数据量。

8.人工智能的技术趋势包括：优化算力成本、解决高能耗问题、降低数据成本、发展边缘计算等。

9.在开发人工智能应用时，不建议自己做模型，可以利用现有的开源模型和平台，以降低开发成本。

第二日下午，代表团的行程转向了科技巨头Apple。在这个世界著名的创新企业，他们与苹果公司的软件生态负责人进行了深入研讨。在Apple的办公区域，企业家们不仅亲身感受到了尖端科技的魅力，还与专业团队探讨了软件生态的构建和运营，为未来的技术发展和合作探寻了新的方向。

夜幕降临，名师讲座正式开始。阿里巴巴集团前VP、人工智能科学家贾扬清为代表团带来了一场视野开阔的精彩演讲。在讲座中，他分享了自己在人工智能领域的成长经历，深入解析了AI技术在商业和社会发展中的巨大潜力。贾扬清先生的分享和前瞻性观点让企业家们深感启发，激发起无尽的创新激情。分享要点如下：

1.关于企业应对AI发展的策略：（1）注意高尔纳的技术热度曲线，不过度迷信某一种技术，理性对待技术的应用潜力；（2）注重降低AI技术应用门槛，让普通开发者也能轻松使用AI模型和服务；（3）关注技术的标准化和规模化，以及如何更好地应用AI技术到实际业务中；（4）注意避免大模型应用中可能存在的风险和问题，如错误使用可能导致的严重后果。

2.AI大模型的应用重点：目前AI大模型主要应用于提高生产效率和改善客户侧交互体验。通过大模型可以自动化解决一些简单重复劳动，以及更加灵活地处理客户需求。

3.市场现状和趋势：市场上已经有一些高质量的训练好的大模型，一些企业可能选择使用这些现成的模型进行微调来解决自身业务问题，而开源的大模型也受到关注。然而，企业在应用大模型时仍需理性对待，注重实际效果和商业价值。

4.北美企业在面对大模型的应用时，出现了对决策中心的担忧。他们担心如果将决策过程交给AI模型，可能会失去对业务的控制，类似之前将IT成本交给云服务商的情况。

5.大模型的应用涉及到整个产业链，不仅仅是模型的训练和推理，还包括数据采集、数据清理、数据标注以及模型部署等一系列环节。企业在应用大模型时需要综合考虑这些问题。

6.AI领域的中小型公司在解决单点问题上可能有机会崭露头角，例如针对数据标注和管理等问题的解决方案。特斯拉之所以在自动驾驶领域表现优秀，部分原因在于他们建立了成熟的数据标注和管理系统，能够高效地利用数据训练模型。

7.模型部署是一个挑战，特别是在部署大规模模型时需要高效低成本地完成，这也是许多公司努力解决的问题。数据公司和AI服务公司之间的收购和合并现象逐渐增多，主要是为了解决AI模型的部署和推广问题，让用户能够更方便地使用自己的模型。