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梅雙
2025-06-02 13:04
證券時報記者 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(xiàn)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(xiàn),。
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(chǎn)品力等多重能力等待考驗。
AI智能體涌現(xiàn)
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(jīng)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(shù)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(xiàn)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。現(xiàn)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(wǎng)站訂票,，相當于你的智能助理,。”
據(jù)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(wǎng)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(chǎn)業(yè)實踐,。
此外,，今年以來，聯(lián)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(lián)合科大訊飛,、拓維信息等成立了城市智能體生態(tài)聯(lián)盟,。
IDC數(shù)據(jù)顯示，截至2024年9月,，通義,、訊飛星火、豆包等平臺的智能體數(shù)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(shù)量已超10萬個,，2025年智能體市場將呈現(xiàn)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(lián)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(chǎn)中，以產(chǎn)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(xiàn)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(xiàn)有大模型用好,，用產(chǎn)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(chǎn)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(chǎn)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(xiàn)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(chǎn)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,。”廖萬里說,。
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(xiàn)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(xiàn)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(chǎn)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(shù)據(jù)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(xiàn)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(xiàn)有產(chǎn)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(jīng)歷數(shù)據(jù)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(shù)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(xiàn)難,?！爸悄荏w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,?！睏铞┱f，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(shù)據(jù)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(jīng)驗（如航空件裝配）,，難以通過數(shù)據(jù)顯性化；三是智能體在復雜任務中,，可能因算法局限產(chǎn)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,。”楊雯說,。
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(jīng)歷的過程,，互聯(lián)網(wǎng)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(chǎn)品力等,。
“看似現(xiàn)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(shù)據(jù)支撐以及業(yè)務經(jīng)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(jīng)實現(xiàn)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(xiàn)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(shù)據(jù)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,。”神州數(shù)碼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,?！?/p>
“企業(yè)應用AI大模型產(chǎn)生價值至少是10年的旅程，如果還沒開始做,，現(xiàn)在還來得及,，持續(xù)慢慢往前迭代還不晚?！蔽溥B峰說,。
