在人工智能领域，对话场景中的AI表现令人瞩目，仿佛无所不知、无所不能，但在现实应用中，AI却常常显得力不从心。
在对话框里，AI能三秒成诗、五秒成文，无论是天文地理还是法律医学，都能对答如流，仿佛是一位拥有无数学位的全能天才。然而，在实际应用中，AI的表现却大相径庭。AI玩具常常答非所问，AI眼镜的识别能力也时好时坏，即便是最基本的实时翻译功能，效果也往往不尽如人意。
如果将大模型比作AI的“大脑”，那么要让这个“大脑”真正应对现实世界的复杂任务，还需要一套完整的“感知器官”和“神经系统”。这不仅仅关乎麦克风、摄像头等传感器的可靠性，更在于背后的数据传输、多模态模型的识别与生成、跨模态的理解与联动，以及整个端到端系统工程的稳定性和高效性。
换句话说，现实世界的AI应用并非仅凭一个“聪明大脑”就能搞定。其效果不仅取决于大模型本身，更取决于承载它的整个系统。这标志着我们正迈入一个与传统云计算截然不同的新时代——一个AI基础设施的时代。在这个时代，AI基础设施不再仅仅是提供存储、计算和API接口，而是要具备多模态感知、上下文理解、跨端部署等系统能力。
当前，大型云计算厂商正迅速转向AI时代的基础设施建设，而火山引擎无疑是这一趋势的先行者之一。7月30日，火山引擎在厦门启动了2025年度的AI创新巡展。与一个多月前的春季Force大会相比，火山引擎的多个AI基础设施能力再次取得了显著进步。
在本次巡展上，火山引擎总裁谭待发布了多款新模型。其中，三款模型的更新尤为引人注目，它们分别是豆包·图像编辑模型3.0、豆包·同声传译模型2.0，以及全面升级的豆包大模型1.6系列。
豆包·图像编辑模型3.0在指令遵循、图像保持和美感生成方面进行了强化，能够在保持原图人物结构的同时，精准完成光影、风格、材质等细节调整。这一能力已经能够支持包括广告、电商、影像创作在内的多种专业P图场景。例如，当命令AI将照片中的场景换成冬天时，过去AI可能会简单地将整个照片覆盖上白雪，而新模型则能生成更加符合现实的冬景。
豆包·同声传译模型2.0则解决了多语言会议与跨境沟通中的“延迟”与“音色错位”问题。传统AI同传依赖模块级联，往往延迟长达8-10秒，且使用统一的机械女声输出。而新一代模型基于全双工实时语音框架，将延迟压缩至2-3秒，并实现“0样本声音复刻”，即AI在听人说话的同时就能捕捉音色并生成同步译文，用“你的声音”说出外语。
豆包1.6系列的极速版Seed-1.6-flash则像是一块能大规模部署的“神经中枢”。它兼顾低延迟、强通用能力和超低成本，特别适配对性能有极致要求的场景，如智能巡检、手机助手、家用安防等。在智能监控企业萤石的落地案例中，引入该模型后，系统时延下降了50%，成本下降了92%。
除了模型更新外，火山引擎还在会上发布了一系列旨在提升AI基础设施可用性的举措。其中，开源旗下的Agent开发平台扣子是一大亮点。此次开源涵盖了扣子开发平台Coze Studio与全链路管理工具扣子罗盘Coze Loop，并采用Apache 2.0协议。这意味着开发者无需复杂配置即可快速搭建Agent，并完成从模型调用到逻辑编排、从部署上线再到后续监控运维的全过程。
在基础设施层面，火山引擎发布的企业自有模型托管方案解决了AI部署中的一大痛点——算力贵且不灵活。企业可将自训练模型托管至火山方舟，无需自己管理GPU调度等复杂操作。甚至能按需选择部署机型与推理性能指标，在业务低峰期自动释放资源，无需为闲置资源买单，实现更高的资源利用效率。
火山引擎还升级了Responses API，该API具备原生上下文管理能力，支持多轮对话的链式管理，可以无缝衔接文本、图像、混合模态数据。结合缓存能力后，能大幅降低延迟和成本，整体成本下降幅度可达80%。
这些进展共同折射出了一场“AI基础设施”的重构。从底层的训练推理框架到上层的Agent开发接口，再到交付环节的计费模式，火山引擎正在将整个技术堆栈重新适配AI原生的使用方式。这不仅标志着AI技术的又一次飞跃，更为企业构建AI应用提供了更为坚实、高效的底座。
