央國(guó)企主導(dǎo)、金融與汽車沖鋒，一張企業(yè)級(jí)智能體路線圖正在成型

打通最后一厘米，才是真落地。

文｜趙艷秋 周享玥

編｜?；?/p>

2025年這一年，大模型能力幾乎以“周”為單位迭代，推理、多模態(tài)、世界模型一路狂飆，但另一個(gè)現(xiàn)實(shí)也被業(yè)界關(guān)注：真正跑在生產(chǎn)系統(tǒng)里的AI，遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有跟上模型進(jìn)化的速度?！澳Ｐ驮谔焐巷w，應(yīng)用卻在地上爬”，正成為當(dāng)下人工智能產(chǎn)業(yè)最核心、也最真實(shí)的結(jié)構(gòu)性矛盾。

在這場(chǎng)“技術(shù)狂歡”與“價(jià)值困境”的撕裂中，問(wèn)題早已不在于單一的模型能力，還在于工程化、服務(wù)化能力的缺失。大模型和智能體重要服務(wù)商中關(guān)村科金提供了實(shí)戰(zhàn)洞察：企業(yè)級(jí)智能體的關(guān)鍵，不在于選“最強(qiáng)大語(yǔ)言模型”，而在于善用各類多模態(tài)、機(jī)理模型，構(gòu)建符合行業(yè)場(chǎng)景需求的垂類大模型，真正解決具體業(yè)務(wù)問(wèn)題；而AI應(yīng)用無(wú)統(tǒng)一標(biāo)品，需要陪伴式服務(wù)替代單次交付；模型落地也不是打榜，而是工程化能力對(duì)最后一厘米持續(xù)攻堅(jiān)；同時(shí)，還需要生態(tài)協(xié)同，將行業(yè)Know-how和AI深度串聯(lián)。

這一方法論，讓其在2025年實(shí)現(xiàn)營(yíng)收、訂單的顯著增長(zhǎng)，更使其成為AI落地領(lǐng)域的核心樞紐。在其12月9日舉辦的大模型與智能體產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新峰會(huì)上，阿里、華為、百度、火山引擎、亞馬遜等產(chǎn)業(yè)巨頭和行業(yè)企業(yè)紛紛匯聚，共同探討AI價(jià)值落地的新路徑。

01

中國(guó)AI應(yīng)用落地真相

中關(guān)村科金總裁喻友平介紹，一年前，許多企業(yè)對(duì)大模型和智能體有些“迷茫”，今年則已形成普遍認(rèn)知，客戶已直接溝通具體實(shí)現(xiàn)路徑和細(xì)節(jié)。盡管今年上半年曾因DeepSeek熱，出現(xiàn)“一體機(jī)”投資熱潮，但此后很快回歸理性，將注意力放在解決真實(shí)業(yè)務(wù)問(wèn)題上，呈現(xiàn)務(wù)實(shí)態(tài)度，并未出現(xiàn)美國(guó)因追求AGI而出現(xiàn)的投資狂潮和所謂“AI泡沫”。

智能體成為企業(yè)落地AI的核心形態(tài)。IDC 9月最新報(bào)告顯示，在對(duì)大型企業(yè)調(diào)研中，40%的美國(guó)企業(yè)和27%的中國(guó)企業(yè)已將智能體投入生產(chǎn)，預(yù)計(jì)明年下半年輕松突破50%，速度創(chuàng)下科技史推廣新紀(jì)錄。截至今年底，預(yù)計(jì)全球智能體部署約為2900萬(wàn)個(gè)。

從大模型落地市場(chǎng)看，今年央國(guó)企扮演探路者和主力軍，需求井噴。根據(jù)第三方統(tǒng)計(jì)，央國(guó)企占到大模型招投標(biāo)約60%的份額。中關(guān)村科金為部分央國(guó)企提供了“十五五”規(guī)劃的專業(yè)支持，這些央國(guó)企已將數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI應(yīng)用，明確列為單獨(dú)章節(jié)，預(yù)計(jì)該市場(chǎng)未來(lái)幾年還將保持高增長(zhǎng)。

從落地路徑看，央國(guó)企的演進(jìn)也具有代表性，正走向規(guī)?；蜕疃葮I(yè)務(wù)賦能——自2024年下半年起，央國(guó)企從零散場(chǎng)景探索轉(zhuǎn)向體系化建設(shè)，系統(tǒng)部署算力、模型與平臺(tái)，在此基礎(chǔ)上，展開(kāi)批量場(chǎng)景落地。2025年第二季度開(kāi)始，需求從通用場(chǎng)景進(jìn)一步深入到垂類業(yè)務(wù)賦能，如能耗與工藝優(yōu)化、新能源風(fēng)機(jī)運(yùn)維、電力交易價(jià)格預(yù)測(cè)等更具價(jià)值的場(chǎng)景，并對(duì)多模態(tài)模型提出明確需求。

汽車行業(yè)則是大模型應(yīng)用的“前沿陣地”。激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)迫使車企在營(yíng)銷、智駕與服務(wù)上積極跟進(jìn)新技術(shù)，玩法新穎。以營(yíng)銷為例，2025年第二季末起，車企為沖刺年底銷量，營(yíng)銷需求集中爆發(fā)。由于90%以上的汽車發(fā)布流量來(lái)自社交媒體，呈現(xiàn)高并發(fā)、用戶停留時(shí)間短等特點(diǎn)，傳統(tǒng)人力難以高效挖掘商機(jī)，催生了大模型應(yīng)用。在中關(guān)村科金與車企的實(shí)踐中，大模型實(shí)現(xiàn)全渠道線索觸達(dá)，新增40%以上有效線索；從識(shí)別高意向客戶到邀約試駕的全鏈路，壓縮至5-10分鐘。

在工業(yè)領(lǐng)域，喻友平調(diào)研部分大型企業(yè)，AI應(yīng)用已較為先進(jìn)，企業(yè)下一階段將聚焦節(jié)能、排程等更深環(huán)節(jié)。但工業(yè)AI整體仍處于早期，業(yè)界共識(shí)是大模型落地需扎實(shí)的行業(yè)知識(shí)積累，國(guó)內(nèi)企業(yè)在數(shù)字化與工業(yè)軟件方面仍在“補(bǔ)課”。喻友平認(rèn)為，要深入垂直場(chǎng)景，需融合多模態(tài)模型、機(jī)理模型乃至世界模型，也離不開(kāi)與傳統(tǒng)工業(yè)服務(wù)商的深度合作。工業(yè)的AI應(yīng)用迭代周期較長(zhǎng)。

值得關(guān)注的是，2025年初伴隨DeepSeek爆火，業(yè)界曾刮起“一體機(jī)旋風(fēng)”，后續(xù)出現(xiàn)部分“爛尾”現(xiàn)象。中關(guān)村科金分析，一體機(jī)搭載基礎(chǔ)問(wèn)答、通用知識(shí)庫(kù)，如果沒(méi)有場(chǎng)景適配，很難被企業(yè)用起來(lái)。在一些招標(biāo)中，針對(duì)客戶需求，他們未推薦此類方案反而中標(biāo)；后續(xù)中關(guān)村科金應(yīng)一些客戶的訴求，將閑置一體機(jī)改造，針對(duì)具體場(chǎng)景搭建平臺(tái)，使AI應(yīng)用重回正軌。

業(yè)界認(rèn)為，大模型進(jìn)入下半場(chǎng)，落地更多更有價(jià)值的場(chǎng)景，成為比拼重點(diǎn)。產(chǎn)品普惠化提上議事日程。伴隨國(guó)內(nèi)算力硬件的技術(shù)突破，Token成本以指數(shù)級(jí)速度下降，實(shí)現(xiàn)每百萬(wàn)Token成本跌破1元；行業(yè)人士認(rèn)為，通用場(chǎng)景應(yīng)用開(kāi)發(fā)將進(jìn)入成本下降通道，而垂類場(chǎng)景及端到端方案，仍處于探索期，成本處于緩慢上升期。伴隨未來(lái)產(chǎn)品化和可規(guī)模復(fù)制，將逐步進(jìn)入普惠期。

02

為何企業(yè)抱怨項(xiàng)目未達(dá)目標(biāo)

在這一年中，許多企業(yè)反饋大模型項(xiàng)目“未達(dá)預(yù)期”，成為關(guān)注點(diǎn)與核心痛點(diǎn)。中關(guān)村科金調(diào)研發(fā)現(xiàn)，這一落差來(lái)自“企業(yè)投入巨大，項(xiàng)目卻多徘徊于通用場(chǎng)景”，未能深入業(yè)務(wù)核心，投入與產(chǎn)出失衡。IDC報(bào)告印證了此現(xiàn)象，北美AI項(xiàng)目平均成功率僅47%，亞太地區(qū)降至38%，僅2.4%的企業(yè)稱其四分之三的AI項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)預(yù)期收益。

喻友平將背后根源歸結(jié)為三方面：技術(shù)上，現(xiàn)有大模型在滿足企業(yè)既要“聰明”又要嚴(yán)格遵循業(yè)務(wù)規(guī)則的需求上，存在能力與工程化雙重不足。數(shù)據(jù)上，企業(yè)存在數(shù)據(jù)無(wú)序、缺乏共享、“部門墻”問(wèn)題。業(yè)界認(rèn)為這背后也指向了AI決策權(quán)責(zé)與數(shù)據(jù)控制權(quán)劃分模糊。價(jià)值衡量上，ROI測(cè)算困難，執(zhí)行層因權(quán)責(zé)、人員編制等現(xiàn)實(shí)顧慮產(chǎn)生退縮情緒。

同時(shí)，智能體以科技史上最快速度普及，認(rèn)知和準(zhǔn)備不足，加劇了應(yīng)用挑戰(zhàn)。

針對(duì)這些問(wèn)題，中關(guān)村科金提出他們復(fù)盤(pán)的三大落地經(jīng)驗(yàn)：

其一，突破單一大語(yǔ)言模型局限，推動(dòng)其與行業(yè)機(jī)理模型及多模態(tài)模型等融合應(yīng)用，才能解決業(yè)務(wù)場(chǎng)景具體問(wèn)題，而非停留于通用能力。

其二，企業(yè)客戶要有耐心與服務(wù)商共創(chuàng)場(chǎng)景，AI落地要形成端到端綜合解決方案，該過(guò)程要實(shí)現(xiàn)流程優(yōu)化、AI與業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成，過(guò)程較漫長(zhǎng)。這要求企業(yè)制定連貫統(tǒng)一的AI戰(zhàn)略。

其三，持續(xù)運(yùn)營(yíng)與組織適配。企業(yè)需通過(guò)建立智能體集市沉淀應(yīng)用，并重點(diǎn)轉(zhuǎn)變員工理念、培訓(xùn)應(yīng)用能力，才能實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期ROI。

經(jīng)過(guò)一年多探索，中關(guān)村科金跑通“平臺(tái)+應(yīng)用+服務(wù)”三級(jí)引擎戰(zhàn)略，并成為行業(yè)共識(shí)。同時(shí)也被客戶戲稱“服務(wù)廠商中最懂技術(shù)、懂技術(shù)廠商中服務(wù)最好”。

在這次峰會(huì)上，其公布了企業(yè)智能體落地路線圖，并發(fā)布基于路線圖的全新產(chǎn)品矩陣，以得助大模型平臺(tái)5.0為基礎(chǔ)，搭配AI能力平臺(tái)與AI數(shù)據(jù)平臺(tái)兩大支撐翼，聚焦解決企業(yè)落地“最后一厘米”的工程化難題。

兩大支撐翼體現(xiàn)了中關(guān)村科金在工程化上的投入，目標(biāo)是將大模型潛力極致釋放出來(lái)。其中，AI能力平臺(tái)提供OCR、ASR、TTS等在垂直行業(yè)與場(chǎng)景具備高精度識(shí)別、高質(zhì)量效果的傳統(tǒng)小模型及基礎(chǔ)AI能力。AI數(shù)據(jù)平臺(tái)專注于知識(shí)洞察與高效運(yùn)營(yíng)，助力企業(yè)激活沉淀數(shù)據(jù)價(jià)值，大幅降低治理成本，并為智能體決策提供精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支撐。

得助大模型平臺(tái)5.0的智能體集市集成金融、工業(yè)、汽車等六大行業(yè)300+現(xiàn)成智能體，支持 “即取即用” 的場(chǎng)景驗(yàn)證。同時(shí)強(qiáng)化開(kāi)發(fā)運(yùn)維全鏈路能力，覆蓋知識(shí)引擎、智能體開(kāi)發(fā)、效果評(píng)測(cè)、部署運(yùn)維等十多項(xiàng)核心功能，將企業(yè)場(chǎng)景落地成功率提升至95%以上。

中關(guān)村科金構(gòu)建了兩大應(yīng)用平臺(tái)。一是得助智能客戶平臺(tái)5.0，覆蓋營(yíng)銷服全場(chǎng)景的新一代人機(jī)協(xié)作智能平臺(tái)，通過(guò)人工與多智能體深度協(xié)作，助力企業(yè)精準(zhǔn)高效連接客戶。如在營(yíng)銷端，線索分析數(shù)字員工助力汽車企業(yè)實(shí)現(xiàn)到店線索增長(zhǎng)超55% ；銷售端，智能洞察、質(zhì)檢、陪練閉環(huán)迭代，可縮短銷售周期、拉動(dòng)營(yíng)收，并復(fù)制金牌銷售能力。在客服端，全渠道全媒體的接入和全流程覆蓋的人機(jī)協(xié)作能力，能夠大幅提升企業(yè)服務(wù)帶寬，個(gè)性化服務(wù)海量客戶需求。

二是得助智能工作應(yīng)用平臺(tái)，聚焦垂類行業(yè)知識(shí)治理與智能辦公需求，以“1個(gè)智能知識(shí)庫(kù)+問(wèn)答、寫(xiě)作、審核、問(wèn)數(shù)4類辦公場(chǎng)景智能體”的產(chǎn)品形態(tài)，破解垂直行業(yè)辦公智能體落地難題。例如，智能知識(shí)庫(kù)支持30多種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)格式接入，多模態(tài)復(fù)雜場(chǎng)景識(shí)別準(zhǔn)確率超90%。智能寫(xiě)作可實(shí)現(xiàn)超過(guò)10萬(wàn)字的專業(yè)報(bào)告撰寫(xiě)。智能審核智能體融合使用大小模型與規(guī)則引擎，審核準(zhǔn)確率超90%。

同時(shí)，中關(guān)村科金還公布兩個(gè)行業(yè)類平臺(tái)：金融智能體平臺(tái)及工業(yè)智能體平臺(tái)，這也代表其在兩個(gè)行業(yè)賽道的深耕戰(zhàn)略。

喻友平指出，大模型時(shí)代的核心是構(gòu)建“超級(jí)連接”——互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)了信息平等，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)推動(dòng)了服務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)步，AI時(shí)代則將實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、系統(tǒng)、場(chǎng)景與人的大規(guī)模連接，形成巨大的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)。這種連接將極大釋放生產(chǎn)潛力，驅(qū)動(dòng)效率提升與生產(chǎn)力躍遷，而中關(guān)村科金戰(zhàn)略和產(chǎn)品布局，正是以此宏大愿景作為底層邏輯。

會(huì)上，中關(guān)村科金與華為云、阿里云、百度智能云、字節(jié)火山引擎等，共同發(fā)布了“超級(jí)連接” 全球生態(tài)伙伴計(jì)劃，旨在打造開(kāi)放、連接、可持續(xù)的“人工智能+”產(chǎn)業(yè)協(xié)同生態(tài)圈。

03

智能體落地服務(wù)商的進(jìn)化

服務(wù)是大模型規(guī)?；涞氐年P(guān)鍵環(huán)節(jié)。中美智能體落地調(diào)研顯示，50%的美國(guó)企業(yè)傾向采用預(yù)制智能體，而超54%的中國(guó)企業(yè)選擇定制化開(kāi)發(fā)。這預(yù)示中國(guó)企業(yè)將更依賴兩類核心資源：深度定制化服務(wù)商與低代碼開(kāi)發(fā)平臺(tái)。

當(dāng)前，伴隨AI的演進(jìn)，服務(wù)商正經(jīng)歷“重構(gòu)與淘汰”的洗牌期。中關(guān)村科金的模式與大廠形成差異：不同于大廠常外包給ISV，中關(guān)村科金傾向自主主導(dǎo)項(xiàng)目，根據(jù)需求靈活匹配底層算力與模型。據(jù)IDC報(bào)告，其智能客服市場(chǎng)份額居全國(guó)第四、垂類大模型廠商第一，是中國(guó)智能體開(kāi)發(fā)平臺(tái)主要廠商之一。

為適配新時(shí)代需求，中關(guān)村科金在人才、產(chǎn)品、服務(wù)全面升級(jí)：

在人才方面，大規(guī)模培訓(xùn)AI工程師，增設(shè)提示詞優(yōu)化與機(jī)器人配置、調(diào)試的崗位，并培養(yǎng)懂業(yè)務(wù)的AI產(chǎn)品經(jīng)理與咨詢?nèi)瞬?/strong>。

在產(chǎn)品層面，公司聚焦大模型與智能體方向，最新發(fā)布的“3+2+2”智能體產(chǎn)品矩陣，助力企業(yè)快速開(kāi)發(fā)智能體，用好智能體。喻友平將其產(chǎn)品矩陣比作“電站和工具”，“教客戶做家電”。

服務(wù)層面，始終是企業(yè)的核心和差異化能力，“AI應(yīng)用無(wú)統(tǒng)一標(biāo)品，需結(jié)合場(chǎng)景調(diào)試，本質(zhì)是服務(wù)性過(guò)程?！庇饔哑秸f(shuō)。為此，公司構(gòu)建了“陪伴式開(kāi)發(fā)”服務(wù)體系。

這一服務(wù)體系，一是讓客戶相關(guān)人員從開(kāi)端就深度參與開(kāi)發(fā)；二是搭建運(yùn)營(yíng)和培訓(xùn)體系，使客戶能自主開(kāi)發(fā)后續(xù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景；三是通過(guò)協(xié)助客戶舉辦智能體大賽，持續(xù)收集需求迭代。

該模式已在實(shí)踐中取得不錯(cuò)的效果。如與寧夏交建聯(lián)合研發(fā)交通基建垂類大模型 “靈筑智工” 時(shí)，客戶十余名技術(shù)人員全程深度參與數(shù)據(jù)治理、智能體搭建到應(yīng)用頁(yè)面開(kāi)發(fā)，交付后幾個(gè)月內(nèi)自主開(kāi)發(fā)20多個(gè)垂直應(yīng)用。與中電建財(cái)務(wù)公司的合作中，為其組織9場(chǎng)分級(jí)培訓(xùn)，讓沒(méi)有技術(shù)背景的業(yè)務(wù)人員也可自主搭建智能體。

“客戶自主開(kāi)發(fā)更具優(yōu)勢(shì)，他們熟悉業(yè)務(wù)機(jī)理。”喻友平強(qiáng)調(diào)，目前簡(jiǎn)單場(chǎng)景客戶可自主完成，復(fù)雜開(kāi)發(fā)由中關(guān)村科金團(tuán)隊(duì)承接。

在汽車行業(yè)，與嵐圖汽車合作始于工牌質(zhì)檢項(xiàng)目，團(tuán)隊(duì)在PoC階段投入了大量人力攻克超大環(huán)境下多人語(yǔ)音、多角色分離等難題，最終憑借效果中標(biāo)。不同于其他競(jìng)標(biāo)者僅專注單一場(chǎng)景，中關(guān)村科金產(chǎn)品和服務(wù)具有延展性，后續(xù)為嵐圖拓展了外呼、營(yíng)銷等多元業(yè)務(wù)。目前，中關(guān)村科金已服務(wù)幾十家頭部汽車廠商。

生態(tài)合作同樣是大模型落地的關(guān)鍵抓手。例如在南方有色金屬公司項(xiàng)目中，中關(guān)村科金牽頭聯(lián)合廣西產(chǎn)研院、中南大學(xué)、中控技術(shù)等機(jī)構(gòu)，中關(guān)村科金負(fù)責(zé)AI架構(gòu)規(guī)劃、大模型和智能體工作，其他各方提供行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，共同攻堅(jiān)生產(chǎn)工藝優(yōu)化等核心環(huán)節(jié)。

喻友平判斷，未來(lái)央國(guó)企垂類場(chǎng)景開(kāi)發(fā)將普遍采用“AI企業(yè)與傳統(tǒng)行業(yè)信息化廠商”協(xié)同模式，才能實(shí)現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合。這正是服務(wù)商的核心價(jià)值——以服務(wù)串聯(lián)技術(shù)與業(yè)務(wù)，成為產(chǎn)業(yè)智能化的“擺渡人”。

04

出海及下一步：AI應(yīng)用的長(zhǎng)期路線

在AI應(yīng)用落地的長(zhǎng)期征程中，出海正成為重要方向。在中國(guó)AI+戰(zhàn)略推動(dòng)下，中國(guó)AI服務(wù)商正憑借模型和應(yīng)用優(yōu)勢(shì)加速出海。

“最近我開(kāi)始花更多時(shí)間去看海外市場(chǎng)。”喻友平告訴數(shù)智前線。海外市場(chǎng)也浮現(xiàn)諸多商機(jī)，大模型應(yīng)用進(jìn)程比想象中要慢，競(jìng)爭(zhēng)遠(yuǎn)不如國(guó)內(nèi)激烈，且市場(chǎng)付費(fèi)意愿強(qiáng)，定制化需求相對(duì)更低。

模型側(cè)，中國(guó)大模型正以開(kāi)源、低成本、高效能，加速打開(kāi)海外市場(chǎng)。近期，硅谷知名投資人宣布用Kimi-K2取代OpenAI成為生產(chǎn)力工具；美國(guó)多個(gè)編程平臺(tái)接入智譜模型；新加坡國(guó)家人工智能計(jì)劃放棄Meta，轉(zhuǎn)而采用阿里Qwen開(kāi)源架構(gòu)，打造東南亞語(yǔ)言大模型。應(yīng)用側(cè)，大量C端AI應(yīng)用率先出海，部分產(chǎn)品在海外榜單上霸榜，收入甚至超過(guò)國(guó)內(nèi)，顛覆了“先做國(guó)內(nèi)再出海”的傳統(tǒng)模式。

B端出海也涌現(xiàn)明確需求?！坝锌蛻粢驀?guó)內(nèi)使用體驗(yàn)好，做海外業(yè)務(wù)時(shí)希望我們同步跟進(jìn)?！庇饔哑礁嬖V數(shù)智前線。為此，中關(guān)村科金加大出海業(yè)務(wù)投入，全面升級(jí)出海產(chǎn)品Instadesk，打造了涵蓋5大引擎能力的全球聯(lián)絡(luò)中心解決方案，破解企業(yè)跨國(guó)經(jīng)營(yíng)的語(yǔ)言溝通、文化差異、渠道分散與合規(guī)管理四大難題。

在典型案例中，智能家居品牌Imou樂(lè)橙借其方案構(gòu)建全球標(biāo)準(zhǔn)化客服體系，整合15個(gè)海外主流服務(wù)渠道，依托AI實(shí)時(shí)翻譯引擎，支持100+語(yǔ)種實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換，讓客服效率提升50%以上，全球用戶的滿意度達(dá)到95%。在金融領(lǐng)域，其為全球保險(xiǎn)巨頭利馬國(guó)際保險(xiǎn)提供了AI智能外呼系統(tǒng)，在確保內(nèi)容合規(guī)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)7*24小時(shí)多語(yǔ)言服務(wù)覆蓋，人力成本降低30%、保險(xiǎn)簽約率提升超20%。在制造領(lǐng)域，多家營(yíng)收超5億美元的出海制造企業(yè)，已采用中關(guān)村科金全球聯(lián)絡(luò)中心及智能客服解決方案。

而對(duì)于大模型與智能體落地的下一步發(fā)展，喻友平判斷，大語(yǔ)言模型的企業(yè)級(jí)應(yīng)用潛力已逐漸接近天花板。未來(lái)兩三年，其在知識(shí)問(wèn)答、寫(xiě)作、審核、問(wèn)數(shù)、客服、營(yíng)銷等場(chǎng)景的落地將逐漸觸頂。而AI的下一波發(fā)展，需依托多模態(tài)、世界模型與實(shí)體載體的結(jié)合——這才是AI領(lǐng)域真正的“iPhone Moment”。

他表示，目前技術(shù)還在積累階段，“當(dāng)前仍在‘石子路上開(kāi)車’，未來(lái)定會(huì)有一條柏油馬路?！睋?jù)行業(yè)預(yù)測(cè)，到2030年左右，AI將進(jìn)入“物理AI”階段，屆時(shí)智能體將廣泛嵌入到每臺(tái)PC、手機(jī)以及汽車、飛機(jī)等各類設(shè)備中。