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AI智能體“潮涌” 大浪淘沙考驗開發(fā)企業(yè)多重能力

2025年5月30日 11:36  證券時報  作 者:嚴翠

去醫(yī)院看病,從掛號、咨詢、檢查、診斷、開處方、康復到隨訪,整個流程全部由AI智能體(AI Agent)自主完成……近日,國內首家由42名人工智能醫(yī)生運營的人工智能醫(yī)院誕生,科幻照進現實。

這是大模型從技術狂歡邁向業(yè)務實干的冰山一角,在金融、汽車、教育、港口、礦山、運營、客服等領域,AI智能體正加速涌現。

多位專業(yè)人士向證券時報記者表示,技術、生態(tài)、市場、政策等多方面原因,促使當前整個AI發(fā)展重心,由大模型向智能體演進,2025年將是智能體爆發(fā)元年。但當前智能體發(fā)展仍普遍存在同質化、投入高、回報難、技術適配性不足等問題,大浪淘沙背后,各AI廠商的商業(yè)模式、技術實力、成本控制能力、對行業(yè)的理解力以及產品力等多重能力等待考驗。

AI智能體涌現

2023年年初,ChatGPT引爆大模型技術后,國內掀起“百模大戰(zhàn)”。如今,經過兩年多技術演練后,“百模大戰(zhàn)”全面升級為“智能體爭艷”。

AI智能體,是一種人工智能系統(tǒng),可自主感知、思考,并執(zhí)行任務、做出決策,可看作軟件世界的數字機器人。大模型則可充當智能體的“大腦”,負責邏輯決策,各類應用工具或硬件終端則可充當智能體的“手腳”,負責任務執(zhí)行。連接“大腦”與“手腳”的,就有近年行業(yè)新出現的統(tǒng)一交互協(xié)議,如Anthropic MCP、谷歌A2A等,這些協(xié)議構建了智能體領域的新型“操作系統(tǒng)”,打通了大模型與外部世界的交互鏈路。

金智維董事長廖萬里告訴記者,“以前你向大模型提問,大模型完成信息反饋,但具體執(zhí)行還是依賴提問者手動操作,F在智能體不同,你除了可以問它明天去北京的機票多少錢,它給出答案后,還可以自動幫你打開網站訂票,相當于你的智能助理!

據他介紹,金智維企業(yè)級智能體Ki-AgentS深度融合了RPA(機器人流程自動化技術),目前已在政務、金融、汽車及醫(yī)療等多個關鍵行業(yè)落地應用,降本增效顯著。

中興通訊前不久也通過深度融合算網基礎設施與人工智能核心技術,推出了一站式AI服務星云智能體,該智能體已在教育、醫(yī)療、電力、政務、工業(yè)等10余個場景進行了產業(yè)實踐。

此外,今年以來,聯想、百度、字節(jié)跳動、螞蟻集團、金蝶國際、京東等企業(yè)均已推出AI智能體,螞蟻集團明確未來一年內將打造百位名醫(yī)AI智能體,形成覆蓋腫瘤、慢病等領域的智能體矩陣。不少企業(yè)已著手打造智能體生態(tài),如華為聯合科大訊飛、拓維信息等成立了城市智能體生態(tài)聯盟。

IDC數據顯示,截至2024年9月,通義、訊飛星火、豆包等平臺的智能體數量分別超過1.6萬個、1.1萬個、9000個,到2024年12月,頭部綜合類AI原生應用智能體數量已超10萬個,2025年智能體市場將呈現爆發(fā)式增長,市場規(guī)模增速約提升260%。

“目前,智能體的提及率已超過大模型,成為科技企業(yè)CEO最關注的話題!盜DC中國副總裁鐘振山告訴記者。

近來,OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman、華為常務董事汪濤、百度創(chuàng)始人兼CEO李彥宏、聯想集團董事長兼CEO楊元慶等科技界人士紛紛表示,2025年,將是智能體爆發(fā)元年。

AI發(fā)展進入2.0階段

AI智能體駛入爆發(fā)時代背后,AI發(fā)展所面對的市場、技術、政策、生態(tài)等已悄然生變。

市場方面,人工智能通用大模型市場格局已基本穩(wěn)定,企業(yè)普遍希望能夠將大模型落地到實際生產中,以產生更大價值,而智能體被認為是當下大模型應用與落地的重要方式。

“AI的發(fā)展,已進入下半場,大模型性能、準確性等各方面的提升,現在已越來越難,且各大模型之間的性能差距也在不斷縮小,未來也不會有太大差距,基礎大模型市場格局已基本穩(wěn)定!盜DC中國副總裁兼首席分析師武連峰對記者表示。

武連峰認為,當下企業(yè)如何把現有大模型用好,用產品思維去打磨體驗,變得更加重要。智能體作為大模型應用的主流趨勢之一,可閉環(huán)處理復雜任務(如招聘篩選、代碼生成),替代傳統(tǒng)重復性崗位,未來將成為企業(yè)的核心技術,貫穿企業(yè)不同的工作流與應用。

“過去兩年整個算力的投資,大概占AI市場80%左右,但如果不能把大模型落地到企業(yè)應用場景中,有再多的算力,再好的模型,也帶來不了價值!辩娬裆秸f。

廖萬里則把通用大模型比作發(fā)電站之類的基礎設施,他認為,其產生的“電力”只有通過電燈、電器等載體承接轉化,才能更好地服務于人類生產和生活,而智能體就是這么一個轉化載體。

在他看來,當前,個人端大模型相關應用能力更多集中在“你問我答”式的場景交互,而企業(yè)核心業(yè)務需要的,是從“對話響應”到“精準執(zhí)行”的能力躍遷,只有加速大模型能力從個人端到企業(yè)端應用的遷移,才能實現智能體應用從個人端“好玩”,到企業(yè)端“好用”的進化和蛻變,真正將技術轉化為新質生產力,為企業(yè)帶來實際價值。

“只有這樣,才能真正推動大模型從技術狂歡邁向業(yè)務實干!绷稳f里說。

技術突破,往往是行業(yè)轉折的核心,AI也不例外。IDC中國高級分析師楊雯對記者表示,過去一年多來,智能體規(guī)劃、長記憶(如百萬級上下文窗口技術)和工具調用(通過MCP協(xié)議標準化接口)能力實現了突破,解決了以往跨任務執(zhí)行中的記憶斷裂和工具適配問題,A2A、MCP等標準化協(xié)議已逐漸成為“AI界的USB接口”。

同時,開源技術加速了行業(yè)生態(tài)發(fā)展,如清華智譜的AutoGLM“沉思”模型支持深度研究與實際操作結合,推動了模型升級。此外,大模型訓練與推理成本,因硬件優(yōu)化和算法提升而有所下降,企業(yè)算力成本下降。

政策支持同樣功不可沒。國家《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確智能體為關鍵方向,北京、上海、武漢等多地也已出臺專項政策,對通用智能體給予支持。

“2024年智能體多以技術演示為主,2025年則聚焦商業(yè)化場景,并且今年智能體在垂直行業(yè)領域滲透加速,金融領域出現智能風控體、智能投研助手;制造業(yè)推出工業(yè)大腦、預測性維護系統(tǒng)等,智能體或大模型正從‘輔助工具’躍升至‘核心生產力’!睏铞┱f。

多重挑戰(zhàn)待突圍

不過,當下智能體發(fā)展仍存多重挑戰(zhàn)。

在中國信息通信研究院云計算與大數據研究所副所長栗蔚看來,當下智能體發(fā)展,需要警惕“偽智能體”。栗蔚說,隨著智能體概念熱度攀升,市場涌現出一批打著智能體旗號的“偽智能體”,不少公司將傳統(tǒng)技術、現有產品,包裝或貼牌成智能體,通過營銷策略進行宣傳,誤導用戶。

楊雯認為,當前智能體商業(yè)化閉環(huán)不足。一方面,企業(yè)級智能體開發(fā)需經歷數據精調、場景適配等復雜環(huán)節(jié),算力與人力投入遠超預期(如單場景開發(fā)成本普遍超百萬元),而收益依賴長期調用量積累,多數項目停留在試點階段難以回款。

另一方面,同質化與平臺依賴加劇變現難。“智能體集中在客服、審批等通用場景,功能高度重復;中小企業(yè)依賴云平臺開發(fā)智能體,但流量分配向頭部傾斜。”楊雯說,破圈需依賴場景獨特性(如深度行業(yè)適配),而非通用功能堆疊。

技術適配問題,以及行業(yè)認知差距與人才挑戰(zhàn)也不容忽視。楊雯表示,技術適配方面,一是重工業(yè)場景中非標設備數據難以集成,導致智能體執(zhí)行效果打折;二是傳統(tǒng)行業(yè)依賴人工經驗(如航空件裝配),難以通過數據顯性化;三是智能體在復雜任務中,可能因算法局限產生錯誤決策。

“部分企業(yè)對智能體價值認知不足,以及頂尖人才稀缺,也在一定程度上會阻礙智能體的發(fā)展!睏铞┱f。

對于前述智能體問題,廖萬里表示,這些都是一項新技術從誕生到規(guī)模應用必然經歷的過程,互聯網時代也如此,但最終行業(yè)會大浪淘沙,因此這個階段非?简炐袠I(yè)企業(yè)的多方面能力,比如商業(yè)模式的創(chuàng)新能力、技術創(chuàng)新能力、產品力等。

“看似現在整個行業(yè)環(huán)境、AI技術都發(fā)生了變化,很多技術在AI平權之下門檻進一步降低。但實際上,做得到并非代表做得好。比如企業(yè)級智能體,其需要解決某個行業(yè)具體場景的業(yè)務問題,且必須保證高精準執(zhí)行、高效率執(zhí)行、系統(tǒng)安全可靠。因此,擁有大量的垂直場景、數據支撐以及業(yè)務經驗積累,就成了做好企業(yè)級智能體的必然要求!绷稳f里說。

廖萬里認為,過去一些已經實現標準化運作的場景,流程明確、不易出錯,可能會是智能體最先落地應用的場景,此外智能體應用會進一步拓展至更多復雜場景,會出現一個場景由多個智能體協(xié)作完成的情況!爸悄荏w應用場景十分廣泛,因此市場空間足夠大!彼f。

多位行業(yè)人士也如此認為,未來智能體在企業(yè)端場景中落地,將不局限于單個智能體落地,可能一個公司會推出多個智能體,一個場景由多個智能體協(xié)同作業(yè)。

“未來企業(yè)客戶的AI應用場景,一定是以異構算力為基礎,共存多種模型,充分整合企業(yè)內部數據或者知識,同時搭載海量智能體活躍應用為最終形態(tài)。但要達到最終形態(tài),會有很長的路要走!鄙裰輸荡a董事長郭為向記者表示,當AI深度融入企業(yè)流程后,不僅是效率提升,這種融合創(chuàng)新,正重新定義企業(yè)核心競爭力。

至于投入回報,郭為表示:“AI應用肯定需要很大投資,但比投資更重要的是人才以及公司AI轉型,所以公司會堅定投入!

“企業(yè)應用AI大模型產生價值至少是10年的旅程,如果還沒開始做,現在還來得及,持續(xù)慢慢往前迭代還不晚!蔽溥B峰說。

編 輯:章芳
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