9月16日，由深圳市人工智能产业协会主办的“大模型·新机遇·新范式”大模型技术与生态创新对接会在深圳举行。
活动围绕大模型技术创新、产业化落地、企业应用、安全合规与生态协同等方向展开交流。Billus AI创始人吕嘉受邀进行主题分享。
生成式图像大模型，正在进入产业化阶段
在演讲中，吕嘉结合生成式图像大模型的发展趋势，分享了对行业现状的观察。
随着国内外图像生成模型快速迭代，行业竞争已经从单纯追求生成效果，逐步转向模型基础能力、结构化数据、企业知识接入和真实业务交付。
对于企业而言，模型“看起来能用”并不等于真正能够创造价值。只有建立稳定的数据基础、清晰的业务结构和可持续运行的智能体架构，AI才能从单点工具走向企业生产系统。
Billus AI也在持续推进基础模型和结构化工程建设。公司自主研发Billus 060C image EDIT 10.2B图像编辑模型，并围绕图像生成、编辑和空间设计场景进行训练与应用探索。
从模型研发走向企业智能交付
Billus AI定位为面向空间交付的人工智能技术公司，长期关注生成式AI如何进入真实企业和真实项目。
在演讲中，吕嘉介绍了Billus AI从模型能力走向企业级智能体的研发路径。Billus Agent通过企业知识接入、项目任务管理和成果交付，将客户需求、品牌标准、产品资料与企业业务流程连接起来。
与通用型智能体不同，Billus Agent围绕企业具体业务建立行业目录和SKU体系，并支持企业上传自身的产品资料、材料信息、报价系统及知识库，让AI能够基于企业标准完成项目任务。
目前，Billus Agent可应用于市场调研、平面功能规划、图像生成与局部编辑、空间效果表达、SKU选配、预算报价、项目上下文管理以及报告和PPT生成等环节。
CAD功能布局与施工图、3D建模及采购系统对接，则按照专项定制范围开展验证。
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让企业知识成为生产力
吕嘉表示，人工智能真正进入产业，离不开长期的数据建设和工程化投入。企业需要沉淀的不只是文件和资料，更包括产品标准、业务规则、项目经验和交付方法。
当这些内容经过结构化整理并接入智能体后，企业知识才能被持续调用，进一步转化为方案、图像、报价、报告和项目成果。
本次分享也展示了Billus AI从自主模型研发、智能体架构建设，到真实企业项目应用的持续探索。
未来，Billus AI将继续围绕生成式人工智能、企业级智能体和空间交付场景，推动AI从单点能力走向全链路协作，让企业知识真正进入业务流程，支持真实项目交付。
