记者 童蔚 王潇潇 沈积慧 林司楠 见习记者 朱婧瑀
第十届杭州（国际）未来生活节，100家科创酷公司集中亮相。新产品的背后，我们更想追问：技术怎样变成生意，成果怎样走向量产，企业靠什么站稳脚跟？
从网络安全、金融模型，到新药研发、工厂出海，我们与10家不同领域的企业聊技术、聊壁垒、聊经营、聊人才，看看这些公司如何让技术走进真实需求，又靠什么积累自己的竞争力。
安恒信息：安全的护城河，要在真实攻防中持续进化
问：黑客在用AI发起攻击，安恒如何用AI构筑防线？网络安全的护城河，会不会被AI降维击穿？
安恒信息董事长范渊：我们的核心思路，就是以AI管AI、以AI治AI。进入AI时代，攻击者把攻防经验封装成攻击智能体，能够7×24小时、规模化、自动化发起进攻。防守一方，须同步打造安全智能体，形成对等对抗能力，才能抢占攻防先机。 防护逻辑也要重塑：不再是单纯修筑更高、更厚的静态堡垒，而是组建一支可以全天候自主研判、自主处置的“数字员工”队伍，也就是安恒全球首发的X安全数字员工。 至于护城河会不会被击穿？须依托高质量攻防数据底座、可规模化复制的安全能力，在真实持续的对抗博弈里不断迭代进化。
元素驱动：从设计分子开始，就要考虑怎样稳定量产
问：怎么用AI计算新分子？从实验室到量产，最难跨过的坎是什么？
元素驱动联合创始人、董事长刘旻昊：用AI设计新分子，核心是把“想要什么性能”转化为“需要什么结构、怎样制造”。我们让AI结合实验数据和物理化学规律，分析分子结构与材料性能的关系，再围绕应用目标，辅助设计和筛选新的分子结构、单体组合及合成路径。从实验室到量产，最难的是让微观设计在规模化生产中稳定转化为产品性能，同时兼顾加工适配与成本。元素驱动从研发之初就把发酵、聚合、加工和应用要求纳入统一设计，贯通分子创新与产业化，让新材料真正进入日常生活。
扶摇职上：证书之外，理解他人、提出问题和解决问题的能力值得被看见
问：作为赛博HR，你们最看重年轻人什么特质，能让他们不被AI淘汰？
扶摇职上联合创始人兼CEO钱天然：我们的梦想是“人人皆才，人尽其才”，让每个人的多元能力都能被看见。AI时代，技术栈、证书这类显性能力更容易被标准化、被考出来，真正让年轻人不被淘汰的，是隐性特质：能不能理解他人、会不会提出好问题、能不能拆解复杂问题、有没有发现新解法的判断力。扶摇职上把人才测评融入《UpUpFarm》严肃游戏，用AI通过行为计算与预测，让这些隐性特质被挖掘、被看见。
实在智能：重复任务交给AI，创造力与情感服务仍需要人
问：AI接管流程，最艰难的决定是不是裁掉某些岗位？未来还需要HR吗？
实在智能创始人孙林君：AI归根结底还是为人服务的，否则AI本身也失去意义了，所以HR这个岗位一定还是有的，但是这个岗位职责里面的一部分会被agent取代，比如那些强规则高重复的任务agent做就可以了，但是具有创造性的低重复弱规则的工作还是需要人去做的，包括为人提供具有情绪价值的服务。
词元跃迁：学用AI，从一件真正想解决的小事开始
问：大众对AI最大的误解是什么？怎么教孩子用AI，而不是用来抄作业？”
词元跃迁创始人宾学思：我觉得大众对AI一个很大的误解，就是觉得学AI必须懂技术、会编程。实际上，普通人开始用AI最简单也最适合的方式，就是用大白话和AI聊天。比如你想做个小游戏，以前可能一听要写代码就放弃了。现在你可以先把玩法描述给AI，让它帮你做一个初版，自己试玩，再告诉它哪里需要改。所以我想表达的是，完全可以拿一件自己真正想解决的小事，和AI聊起来，不用等学会技术再开始。教孩子用AI，我觉得可以从孩子的兴趣入手。比如很多孩子喜欢玩游戏，我们可以引导他自己能不能也创造一个游戏？再带着他用AI一点点做出来，请朋友试玩，看看哪里有意思，哪里需要改。这个过程中，孩子会逐渐获得成就感。
亲橙智慧：把大厂的运营经验变成日常配套，让创业团队专注创新
问：大厂的管理经验能给100条“小龙”提供什么水电煤基础设施？
阿里巴巴亲橙智慧：阿里巴巴亲橙智慧给杭州科技企业的“水电煤”，早已不是通水通电，而是拎包入驻就能专注创新的全要素运营底座：空间、能耗、安防、行政和AI能力，像拧水龙头一样即取即用。空间上，基于阿里全球160多个在管空间经验，把智慧网络、设备监控、云前台预置好，入驻即满配；能耗上，用AI智能体自动调节灯光空调、主动巡检预警，把能耗变成可管理成本；安防行政上，用智慧安防和AI工作台统一调度，让行政不再被人盯人的琐事淹没；AI能力上，直接接入千问等阿里AI底座，园区场景开箱即用。
万擎科技：先把量产工艺做稳，才能接住后续的大批量需求
问：商业航天极度烧钱，你们怎么活下来？
万擎科技运营总监何涛：去年最难的决定，就是收缩预研支线，集中全部资源攻坚量产良率。短期少了意向订单和曝光，现金流压力变大，但航天产品可靠性优先，只有把工艺跑稳，才能承接后续大批量需求。
德睿智药：AI能否提高研发效率，要用真实药物管线的进展作答
问：怎么证明AI真能缩短新药周期？
德睿智药创始人牛张明：2025年12月，口服减重创新药MDR-001 用4.5年时间推进至Ⅲ期临床研究，用真实管线的临床数据验证了AI对药物研发周期的实质性压缩。
对比同期传统研发模式，同类药物往往需要8~12年的研发周期。AI明显提升了分子筛选与多目标优化环节的效率。在分子设计环节，AI把亲和力、毒性、稳定性和成药性等目标纳入同一优化框架之中，在海量化学空间中寻找最优解。MDR-001便是利用全链路AI制药引擎MAP（Molecule Arts Platform）找出来的“优等生”。
摸象大数据：金融AI的可信，靠证据、规则和人工把关共同支撑
问：通用模型有幻觉，怎么保证金融垂直模型绝对不出错？
摸象大数据创始人高鹏：通用大预言模型的幻觉是概率生成机制带来的固有特性，很难保证模型输出绝对零错误。摸象金磐金融大模型采用“垂直底座+证据检索+规则校验+人机闭环”四层防控：首先，在用户输入端设置安全护栏，识别并拦截恶意攻击、越权指令及违规请求，从源头保障输入安全；其次训练数据全部聚焦银行合规、产品、监管的权威资料；回答强制绑定原始证据，无依据不输出；关键金融指标自动校验拦截；高风险业务强制人工终审。用系统Harness工程的方式，实现金融场景可信、可溯源、可审计。
千桥智能：让工厂为AI买单，要能带来好订单、减少真损失
问：AI下到车间沾满机油，传统工厂老板现在愿意买单吗？
千桥智能联合创始人陈蔡文婧：不少传统制造工厂的老板并不是抗拒AI，而是不愿意为那些浮在写字楼里、脱离工厂一线、说不清实际回报、只讲概念故事的AI方案买单。
我们目前深耕了浙江及广东的各个产业带，接触了大量民营工厂的经营者，他们的判断逻辑非常务实：所有数字化工具，最终都要看能不能带来优质订单、减少损失、创造看得见的收益。只要一款AI产品扎根产业场景、投入成本可控、能够实实在在帮他们规避外贸风险、精准对接高质量海外采购资源，他们也愿意尝试接纳。