“创·在上海”深耕科创生态田：“未来之星”训练营分享大模型产业化经验→

大模型的赛道，从来都在快速奔跑。从最初拼参数、比算力的技术竞赛，到后来练调用、做执行的应用探索，再到如今智能体全面兴起的产业新阶段，短短几年间，行业已经完成了数次范式跃迁。“现在的模型公司几乎每三个月就要完成一次关键迭代，节奏之快，如同不断重新创业。”吴玮杰直言。

商业化的路径也在这场迭代中逐渐清晰。API 服务、场景化订阅、定制化落地，多种模式并行，让大模型真正走出实验室，嵌入产业肌理。在社交平台评论区，“三花公主驾到”被精准识别为猫咪的昵称，被转译成贴合语境的跨语言表达。这些细腻的语言处理，正是大模型技术落地生活的微小注脚。

开年爆火的 “龙虾” 框架，更是把智能体的应用推向新高度：BYOK模式让开发者轻装上阵，一个人、一套接口，就能完成过去一个团队才能实现的复杂任务，一个活跃用户每天的Token（词元）消耗甚至能轻松突破50万。

热潮之下，更有冷静思考。对于AI Agent的终局，吴玮杰给出了清晰判断“好的AI Agent不是‘更聪明的工具’，而是‘靠谱的同事’。”它要听得懂指令、分得清轻重、记得住细节、能协作、会纠偏，真正像伙伴一样参与工作。“现在的‘龙虾’还会‘拆家’，但未来，当模型能力足够强，这些问题都会被解决，Agent会成为每个职场人、每个创业者的‘数字同事’。”

训练营里不断强调“实践”——模型到底如何与产业结合？如何进入政府、企业和区域经济中？如何在上海这样具有开放科研体系和产业集群优势的城市里找到路径？

在现场，这些问题不需要宏大的答案。学员们最关心的是：大模型如何成为一家小微科技企业的真正生产力，而不是PPT上的热词？

吴玮杰的分享从反复的迭代经历里给出一个现实的启示：落地不是“把模型接进去”，而是“能不能解决真实任务”。从点外卖、打车这样的生活化测试，到工程化执行这样的深场景，都在提醒听众——只有那些能穿透行业“最窄的痛点”的模型能力，才可能转成商业价值。

上海正通过“创·在上海”大赛与“未来之星”创始人训练营，为这些前沿技术的早期创业者搭建起从“想法”到“产业”的桥梁。 大赛以开放姿态链接各方资源，携手高校、科研院所、金融机构、高质量孵化器、龙头企业等多元化生态合作伙伴，共同打造科创服务“朋友圈”。“未来之星”创始人训练营，帮助这些前沿技术的早期创业者搭建起从“想法”到“产业”的桥梁。

作为大赛“赛前-赛中-赛后”全链条服务的核心环节，训练营早已超越了单纯的课程培训，成为上海科创生态的“连接器”：它依托上海市科技创业中心的服务生态以及复旦管院的校友资源，为学员链接投融资、产业链与海外市场资源；通过“科学家创业+技术带头人+大厂高管+连续创业者”的多元学员结构，让不同背景的创业者在碰撞中彼此赋能；更以“投早投小投硬”的导向，为平均成立年限不到3年的小微企业提供成长土壤。

在这样的生态里，训练营里的大模型创业者也找到了自己的位置：有人依托“龙虾”框架开发垂直场景的智能体插件，有人探索模型能力在工业、医疗等领域的落地，有人则尝试在“一人公司”模式下，用智能体完成跨境电商运营、内容生成等全流程工作。

“训练营试图提供的不是样板，而是方法论；上海正在构建的是一个能让技术真正落地、让企业真正成长的生态田。在这里，大模型不是产业终点，而是新的起点工具。”一位学员告诉记者。

连续三天，创业者与生态伙伴并肩而行。“创·在上海”LIT DAY不仅是一场赛事，更是一场从“选拔赛”到“育林计划”的品牌进阶。从精准对接的创投沙龙，到行业大咖坐镇的未来之星训练营，全链条的赋能让创业者告别单打独斗，在资源互通的科创圈里，让大模型的梦想深植于上海的产业土壤，从“选骏马”奔向“育森林”。