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UniverAI 在 HICOOL 全球创业者峰会闪耀亮相,以“生产级 AI 构建”理念引爆现场关注

  • 2025-10-25
    北京
  • 本文字数:1765 字

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UniverAI在HICOOL全球创业者峰会闪耀亮相,以“生产级AI构建”理念引爆现场关注

在刚刚落幕的 HICOOL 全球创业者峰会上,北京智宇苍穹科技(UniverAI)凭借其革命性的企业级 AI 平台——UniverAI 生产级平台,成为全场瞩目的焦点。作为聚焦生产级 AI 落地的科技新锐,UniverAI 不仅吸引了大量专业观众驻足咨询,更以一场极具冲击力的路演,清晰传递了“托拉拽不是未来,全代码+平台化才是生产级 AI 正道”的核心主张,赢得现场投资人、产业专家与技术开发者的一致好评。

展位人气爆棚,专业咨询络绎不绝

UniverAI 智宇苍穹科技在本届 Hicool 优秀项目展位,自开幕起便人流不断,来自金融、制造、医药、零售等行业的企业 IT 负责人、AI 架构师、技术决策者与投资机构投资人纷纷前来深入了解平台能力与解决方案。许多观众表示,当前主流 AI 平台依赖“拖拉拽”工作流的方式,虽能快速搭建 Demo,却难以支撑复杂业务逻辑和长期运维,而 UniverAI 提出的“让开发者用代码构建逻辑,由平台搞定所有脏活累活”的理念,精准击中了他们在 AI 落地过程中的真实痛点。


“我们试过多个低代码平台,最终都不得不回退到手写代码。”一位来自头部券商的技术总监在现场体验后感慨,“UniverAI 是第一个真正把开发者当‘工程师’而非‘操作员’来对待的平台。”

路演惊艳全场,鲜明亮出“反托拉拽”旗帜

在 HICOOL 创业项目路演环节,UniverAI 联合创始人、解决方案与市场负责人杜嘉平登台发表题为《为什么托拉拽是生产级 AI 的伪命题》的主题演讲路演,成为当天最具话题性与思想深度的路演之一。他直指当前 AI 平台过度依赖可视化编排的局限性:“将代码塞进一个个‘节点’中,导致逻辑碎片化、版本混乱、协同断裂——这不是工程化,而是开倒车。”


杜嘉平强调:“真正的生产级 AI,绝对不会是托拉拽,用户也绝对不是业务人员,其必须回归全代码开发范式,支持 Git 协作、CI/CD、模块化复用,同时由平台统一处理模型管理、知识集成、安全合规、成本监控等非核心复杂性。”同时,他还抛出核心观点:“AI 平台的真正用户是 AI 开发者,AI 平台的设计理念应该以 AI 开发者为核心,帮助他们更好的通过代码开发框架以写代码的形式构建生产级应用,让平台快速解决 AI 开发的脏活累活,更好的服务好开发者”,这一观点引发强烈共鸣,现场掌声不断,多位投资人、创投机构与潜在客户会后主动对接,寻求进一步合作。

HICOOL 盛会汇聚全球创新力量

本届 HICOOL 全球创业者峰会以“创新引领·创业加速”为主题,汇聚了来自全球 80 余个国家和地区的顶尖创业项目、投资机构与产业领袖。现场气氛热烈,创新成果密集呈现,涵盖人工智能、生物医药、新能源、高端制造等多个前沿领域。作为 AI 赛道的代表项目之一,UniverAI 以其清晰的技术路线、深厚的团队背景和已验证的商业化进展,在众多项目中脱颖而出。


UniverAI 差异化定位:打造生产级 AI 员工的“超级生产级 AI 平台”

UniverAI 的核心定位是“生产级 AI 平台”,致力于解决 AI 从概念验证(PoC)到规模化落地(Production)的鸿沟。平台通过“零/低/全代码融合架构”,既支持业务人员快速验证想法,又赋予专业开发者完全的编码自由。更重要的是,UniverAI 提供了一整套“AI 中间件”能力——从模型网关、知识向量化、系统集成到权限控制、对话审计、LLM Cache 优化——全面承担 AI 开发中的“脏活累活”,让企业真正实现高效、安全、可持续的 AI 员工部署。

目前,UniverAI 已与多家行业头部客户达成合作意向,并与 Valtech、AWS、华为云等建立战略伙伴关系,加速全球化布局。

携手共建生产级 AI 生态

“我们很高兴在 HICOOL 这个高规格舞台上,与全球最优秀的创业者、投资人和产业伙伴交流。”UniverAI 创始人白发川表示,“AI 的未来不在托拉拽的工作流中,而在企业的生产系统中。UniverAI 将继续坚持‘Build Enterprise AI That Works’的使命,携手更多合作伙伴,共同推动 AI 从‘能用’走向‘好用、敢用、一直用’。



延伸阅读

  • UniverAI 官方网站:www.univerai.cn

  • UniverAI 官方产品知识库:https://bcn2qkzdygmm.feishu.cn/wiki/Xn0vwBEkeibIhAkE7Oocetogn9b

  • UniverAI 平台中,RAG 技术中的知识切片与向量化:构建高效知识库的核心步骤:https://bcn2qkzdygmm.feishu.cn/wiki/Bh4Ew7wreiBTe7kKZDjcgqxAn2e

  • 如何使用 UniverAI 平台自定义知识库加工逻辑:https://bcn2qkzdygmm.feishu.cn/wiki/Iej9wKAaCiYmaGkjdPMcaaFBnqb

  • UniverAI 平台中零代码搭建智能体 (如何从头创建知识库):https://bcn2qkzdygmm.feishu.cn/wiki/TvLVwEnmwieaW2kiWRMcSZf4nve

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AI平台与垂类AI双轮驱动 2023-08-28 加入

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