云知声实现专业能力内化，系统工程方法论打造可复制的AI价值闭环

随着人工智能技术演进进入深水区，如何推动大模型从单纯的“内容生成”迈向复杂的“规划与执行”，并跨越产业化落地的门槛，已成为行业关注的核心命题。作为国内AGI领域的先行者，云知声近期在全球人工智能开发与应用大会（AICon 2025）上，通过系统布局“专家级Agent”与“多模态理解”技术，给出了从技术突破到产业深耕的实践答案。

在技术架构层面，云知声CTO梁家恩博士提出了“专家级Agent”的演进路径。他指出，真正的产业化落地需要构建“可靠、高效、可复制”的价值闭环。为此，云知声确立了“专业能力内化”的技术路线，通过整合领域知识、行业规范与真实场景数据，结合“需求分析-能力验证－工程优化－数据迭代”的系统工程方法，打造能够理解行业逻辑、执行复杂任务并持续自我优化的智能体。在医疗场景中，这一理念已转化为门诊病历生成、病历质控及医保审核等实际应用，不仅提升了效率，更实现了合规性的事前干预，展现了智能体在严肃场景中的系统能力。

在应用落地层面，云知声研发副总裁刘升平博士展示了大模型重构医疗理赔的突破性成果。针对传统理赔审核依赖人工、流程漫长且难以应对复杂规则的痛点，云知声构建了“多模态大模型+知识图谱+智能工作流”一体化系统。该系统实现了从医疗文书智能分类、关键信息抽取到自动化对码的全链路处理，并进一步支持伤病分离审核、检查指征推断及跨文书一致性判断等高难度语义推理。这一技术革新推动了审核模式从机械的“规则匹配”向深度的“逻辑理解”升级，已在全国多地医保基金监管与商业保险理赔场景中投入使用，将审核时效从“按天”级缩短至“秒级”，显著优化了成本与体验。

通过在Agent架构与多模态技术上的持续投入，云知声不仅在医疗、保险等垂直领域建立了技术壁垒，更验证了AI技术转化为实际生产力的可行路径。未来，随着公司在金融、政务及物联网等领域的持续深耕，云知声将进一步推动人工智能从技术能力走向产业生产力，为高质量发展提供核心技术支撑。

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