文章核心观点 - 智能体技术正从大模型阶段迈入新阶段，凭借任务分解、工具调用、记忆传承和分工协作等核心能力，成为引领产业智能化转型的重要驱动力 [1][3] - 智能体产业化应用在2024年加速，被视为产业化元年，在通用场景和垂直行业展现出广阔前景，有望推动人工智能与实体经济深度融合 [1][4] - 智能体技术面临模型性能、数据集质量、决策确定性及跨场景协作等瓶颈，需在技术、信任和生态三方面发力以推动规模化落地 [7] 技术能力与优势 - 智能体具备环境感知、任务编排灵活性和复杂任务自动化处理能力，与云计算、大数据结合应用前景广阔 [2] - 技术实现从“脚本执行器”到“任务执行官”的范式转移，将非结构化任务纳入机器执行范畴，极大扩展机器能力边界 [2] - 智能体作为“超级连接器”整合企业内外部孤立系统，形成高效协同的“数字有机体”，实现组织运营效率指数级提升 [3] - 具备分解规划任务、记忆知识传承、使用工具和分工协作四大能力，可从头到尾执行复杂任务 [3] 应用场景与案例 - 通用场景如客服、营销、办公助手等重复性高、规则性强的领域可低成本实现任务自动化精准处理 [2] - 数字化程度高的行业如金融、零售、教育、医疗等落地进程更为迅速 [2] - 浪潮企业云数字病人智能体在山东大学齐鲁医院应用，为87位住院医师考核提供虚拟化“数字病人”，构建多模态交互训练与AI辅助考核体系 [4] - 联想城市超级智能体在上海虹口实现全领域智能覆盖，在湖北宜昌整合交通、能源、政务等全域数据推动城市精细化运营，并与福建武夷山、内蒙古呼和浩特等城市合作赋能文旅、交通、医疗、能源领域 [4] 市场预测与发展驱动 - IDC预测到2026年约50%的中国500强数据团队将使用智能体实现数据准备和分析 [5] - 部分跨行业通用智能体产品已开始规模化应用，垂类专业智能体产品商业化起步 [5] - 发展驱动力来自大模型提供的技术基础、开发应用门槛降低的生态保障以及清晰商业需求与资本市场推动 [6] 产业化挑战与建议 - 技术瓶颈包括模型性能、高质量数据集制约性能提升，决策质量不确定和跨场景协作能力不足阻碍规模化落地 [7] - 生态挑战存在安全防护、不正当竞争、科技伦理和成熟度评价等风险，多智能体应用领域存在工具调用不畅、云和算力调用不灵活等问题 [7] - 建议企业将智能体当人用并明确角色定位，优先在合同审核、市场调研等流程明确、人力密集岗位试点，构建虚拟团队处理复杂任务，关键决策保留人类监督 [7] - 建议持续完善开源框架，由云厂商提供一站式开发托管管理平台，构建行业级基准与数据集，建立标准测试平台加速垂直领域应用 [8]

报告行业投资评级 - 行业投资评级为“强于大市” [5] 报告核心观点 - 人工智能技术加速落地，多个细分领域迎来商业化突破，包括AI助手、无人驾驶、AI硬件和大模型升级 [1][5] - 阿里巴巴推出“千问”APP，全面进军C端AI助手市场，并计划构建智能体平台和全球扩张 [1][5][11] - 无人驾驶商业化进程加快，萝卜快跑成为全球最大Robotaxi平台，订单量和覆盖范围快速扩张 [1][5][13] - AI硬件创新活跃，Rokid与BOLON联合推出AI智能眼镜，推动可穿戴设备普及 [1][5][17] - OpenAI发布GPT-5.1系列模型，重点提升对话体验和智能化水平，推动人机交互升级 [1][5][20] 重点关注事件总结 阿里千问APP上线 - 阿里巴巴基于Qwen模型推出千问APP，全面对标ChatGPT，这是继年初宣布3800亿投入AI基础设施后的重要战略布局 [1][5][11] - 未来几个月将逐步增加智能体AI功能，支持淘宝等平台购物，最终成为功能完备的AI智能体 [5][11] - 国际版千问APP同步研发，借助Qwen模型的海外影响力吸引全球用户 [5][11] - 11月13日阿里巴巴港股一度拉升涨超5% [11] - 报告建议关注千问产业链相关企业，包括数据港、石基信息、光云科技等 [3][5] 无人驾驶商业化进展 - 萝卜快跑每周全无人订单数超过25万，全球出行服务次数超1700万，成为全球第一的Robotaxi平台 [5][13] - 服务覆盖全球22座城市，全无人驾驶里程突破1.4亿公里，自动驾驶总里程超2.4亿公里 [5][13] - 订单增速显著提升，从去年平均每天1.1万单增长至当前每天4.2万单 [13] - 萝卜快跑从国内北上广深等城市向海外扩展，已在迪拜、阿布扎比、瑞士等22个城市签署合作 [5][14] - 报告提及Robotaxi相关企业包括万马科技、四维图新、小马智行等 [5] AI智能眼镜发布 - Rokid与BOLON联合推出BOLON AI智能眼镜，重量仅38.5克，搭载索尼1200万像素镜头 [5][17] - 支持AI识物、语音导航、翻译、声纹支付等功能，推动AI技术与可穿戴设备融合 [1][5][17] - Rokid计划将带显示AI眼镜做到45克以内，支持全彩显示，预计后年销量达200-300万台，大后年达千万级别 [18] - 报告提及AI眼镜相关企业包括虹软科技等 [5] GPT-5.1模型升级 - OpenAI发布GPT-5.1系列模型，重点提升对话智能性和趣味性 [1][5][20] - GPT-5.1 Instant新增自适应推理机制，成为首个引入思维链的轻量化模型 [5][20] - GPT-5.1 Thinking响应速度提升两倍，复杂问题思考周期延长，减少专业术语使用 [5][20] - 模型支持八大对话风格矩阵，新增个性化定制功能，如调节回答简洁度、语气温暖度等 [21] - 报告提及大模型相关企业包括科大讯飞、拓尔思、云从科技等 [5] 行业动态总结 芯片及服务器 - AMD计划2026年推出MI400系列AI芯片和整机服务器机架系统 [24] - 百度公布自研昆仑芯进展，M100针对大规模推理场景，2026年初上市；M300针对多模态大模型训练，2027年初上市 [24] - Tachyum公布2nm Prodigy芯片计划，称性能将超越NVIDIA 2027年推出的Rubin Ultra平台 [24] 云计算 - 国星宇航“零碳太空计算中心”获评世界互联网大会年度精品成果 [25] - 土耳其电信Turkcell与谷歌签署云计算合作协议，计划投资10亿美元扩展数据中心 [25] - 谷歌推出“私有AI计算”平台，结合云端算力与设备端隐私保护 [25] 人工智能 - AMD首席执行官预计到2030年AI数据中心市场规模将突破1万亿美元 [26] - 俄罗斯发布首款国产AI人形机器人“艾多尔”，支持离线工作 [26] - 中国首个侵入式脑机接口产品进入创新医疗器械审查程序 [26] 数字经济 - 报告显示东南亚数字经济从规模扩张进入质量增长阶段 [28] - 中国央行强调将发挥“数字技术+数据要素”双轮驱动作用，推动金融科技发展 [28] 网络安全 - 北京移动研发AI威胁分析系统，自动生成威胁情报应对安全事件 [29] - 中国国家网络安全中心发现一批境外恶意网址和IP，涉及僵尸网络等攻击 [29] 工业互联网 - 武汉500家企业启动数字化改造，入选首批“5G+工业互联网”试点城市 [29] - 2025“一带一路”工业互联网赛项决赛举行，金砖国家200余名选手参赛 [29] 公司动态总结 - 创业惠康第一大股东筹划控制权变更，公司股票停牌 [5][32] - 星源卓镁发行4.50亿元可转债，共计450万张 [5][33] - 软通动力向特定对象发行股票申请获深交所审核通过 [32] - 纵横股份收到法院判决书，驳回原告起诉 [30] - 启明星辰股东计划减持0.07%股份 [30] - 福昕软件注销8万股回购股份，占总股本0.0875% [30] - 用友网络控股股东解除质押7500万股，累计质押比例10.83% [31]

超节点市场动态 - 2025年下半年起，国内多家科技公司密集发布超节点产品，包括华为、中兴通讯、超聚变、紫光股份旗下新华三、浪潮信息、百度、阿里巴巴及中科曙光等[2] - 华为在2025年中国国际大数据产业博览会上宣称其384超节点服务器的集群算力达到英伟达同类设备的1.67倍[2] - 中科曙光于2025年11月6日发布scaleX640超节点，宣称是"全球首个单机柜级640卡"集成产品[11] 超节点技术定义与分类 - 超节点在行业内有至少两种层级划分：单机柜内部实现高速互联（SuperNode）和由跨机柜组成的集群级互联（SuperPod）[3] - 超节点是将几十张乃至上百张AI计算卡集成进一台大机柜，通过内部高速互连使其像一块超级芯片一样工作[6] - 产品名称中的数字（如384、640）通常代表该超节点单机柜或单系统内集成的AI训练芯片数量，是衡量其规模与算力密度的核心指标[7] 超节点发展的驱动因素 - AI大模型训练面临"通信墙"瓶颈，在超高参数级别模型训练中，计算单元约40%的时间处于"空等"通信状态[4] - AI应用需求从"一个模型回答一个问题"转向需要多个模型协同工作的智能体（AI Agent），导致Token生成规模远超传统方式，对通信时延要求更高[8] - 国内单芯片算力存在短板，厂商通过构建多卡超节点模式在系统级上寻求优势，以弥补单卡性能差距[9] 超节点技术路径与工程挑战 - 行业主要采用两种构建大规模GPU集群的方式：Scale-Up（纵向扩展）和Scale-Out（横向扩展），超节点设计同时包含这两种方式[5][7] - Scale-Out网络通信时延约10微秒，而Scale-Up网络（如英伟达NVLink）目标时延为百纳秒级别，性能差距显著[8] - 高集成度带来工程挑战：英伟达GB200NVL72单柜72卡功耗达120千瓦，需采用液冷散热；其机柜内部需要铺设5000多条、总长近3200米的独立铜缆[14] - 互联协议出现分化：华为自研灵衢互联协议并开放技术规范；阿里、新华三等选择支持UALink等国际开放标准[15] 超节点市场前景与挑战 - 未来两到三年AI服务器需求主力为大型互联网企业和国家主导的主权云服务，后者旨在为本地化中小企业提供AI算力租赁服务[19] - 软件生态是国产算力厂商面临的共同挑战，用户更关注应用能否有效落地而非硬件参数[18] - AI算力最大应用场景目前是AIGC，但在智能制造等"AI+"领域，算力预期与实际需求存在落差；机器人、高阶自动驾驶等先进制造领域被看好具备长期潜力[20][21] - 金融、医疗等行业AI应用仍处于从单点验证走向规模化复制的早期阶段[22]

项目核心信息 - 联想集团与郑州航空港经济综合实验区签署联想智能体工厂华中总部项目战略合作协议[1] - 项目拟投资规模达15亿元[1] - 力争实现引入大模型上下游企业超100家、备案大模型100个的“两个一百”目标[1] 技术架构与应用领域 - 依托联想城市超级智能体的“1+N智能体”技术架构[1] - 在郑州航空港区部署覆盖跨境贸易、智能制造、智慧能源、智慧文旅、大健康五大领域的智能化应用[1] - 项目将建设成为集智能体研发、孵化、交易、运营于一体并覆盖全行业场景的AI应用“生产工厂”[1] 产业生态体系 - 核心构建“一个数字底座+五大中心”产业生态体系[1] - “一个数字底座”包括共建算力共享中心与语料共享中心[1] - “五大中心”涵盖智能体孵化交易中心、产学研中心、智能体运营中心等核心功能模块[1] 市场拓展与战略布局 - 联想城市超级智能体已在全国多个城市加速规模落地[2] - 先后与武夷山、宜昌、上海虹口、呼和浩特、陕西西咸新区、深圳光明区、甘肃敦煌等地签署战略合作协议[2] - 推动城市超级智能体在不同区域、不同场景下的深度应用，形成了可复制、可推广的智慧城市建设模式[2]

产品核心定位与能力 - 百度发布全球首个可商用、自我演化的超级智能体“伐谋”，能够针对复杂问题自主寻找全局最优解 [6] - AI能力实现从“执行指令”到“自主发现”的跨越，可发现人类无法想到的解决方案 [6] - 该系统旨在解决难度极大、人类解决得不太好的问题，将人类智慧进行规模化扩展 [20] - 输入自然语言指令和必要数据，智能体即可自动设立项目进行研究，寻找解法 [2] 核心技术特点 - 结合大语言模型和进化搜索算法，通过大语言模型的推理能力与大规模进化搜索解决复杂现实世界问题 [8] - 具备四大核心技术：冷启动初始化、自适应多样性采样、领域专用评估器、分布式异步基础设施 [14] - 使用昆仑芯一体机进行运算，任务求解时间从数小时到数天不等 [13] - 工作流程包括智能体寻找算法、选择优势品种进化、生成新算法并由评估器判断质量，形成闭环 [12] 性能表现与基准测试 - 在MLE-Bench上达到43.56%的奖牌率，比人类中位数高出51.56% [13] - 在ALE-Bench上得分为1976.3，比专门设计的ALE-Agent高出5.2% [13] - 在KernelBench上实现2.08到20.77倍的加速比 [13] - 所有实验均全自动运行，无人类干预，且未针对Benchmark进行针对性优化 [16] 应用场景与行业落地 - 应用领域涵盖路径规划、过程控制、排产调度、资源优化、机器学习和性能优化 [18] - 在金融领域，中信百信银行风控特征挖掘风险区分度提升2.41%，特征挖掘效率提升100% [25] - 在城市交通领域，通过优化上千红绿灯配时找到全局最优解，提升整体交通效率 [25] - 在超级工程领域，为海上风电电缆布置找到比人工设计更短的路径，交付时间节省数倍 [25] - 正在水务、物流、能源等领域测试，预期可降低能耗、提升工作效率 [25] 市场反响与发展阶段 - 发布首日吸引超1000家企业申请接入测试，覆盖交通、能源、金融、物流等行业 [33] - 目前处于落地初期，通过邀请码形式优先向高复杂决策需求企业开放 [33][6] - 基于AI的自主优化引擎被视为AI大规模技术落地的前沿方向 [30][32] - 标志着AI正从“对话”走向“决策”，有望在业务链各环节显现优化能力 [31][32]

行业核心观点 - AI应用竞争已全面开启，互联网巨头业务边界变得模糊，行业进入混战阶段 [3][4][5] - 智能体从技术概念演变为战略核心，AI正重构互联网价值链，竞争焦点在于争夺“端到端闭环”的控制权 [31][32][33] 阿里巴巴战略动向 - 公司计划对通义APP进行重大改革，将其更名为“Qwen”，并逐步添加智能体功能以支持淘宝等平台的购物活动 [6][7] - 此举被视为公司从消费者服务中获取收益的最大举措之一，旨在利用电商优势为AI应用找到独特切入点 [8][9][14] - Qwen系列模型全球下载量已突破6亿次，通义在国内大模型的tokens消耗占比达17.7%，位居第一 [10][12] - 但通义APP在平均DAU上仍落后于豆包、DeepSeek等应用，显示其C端市场存在提升空间 [13] 谷歌战略动向 - 公司在美国假日购物季前推出一系列AI购物功能，覆盖搜索、比价、追踪及结账环节，意图将AI融入购物全流程 [16][17][18] - AI购物功能旨在实现从模糊需求到下单的完整闭环，终极目标是通过智能体撬动消费市场，与阿里巴巴方向一致 [21] 腾讯战略动向 - 公司Q3营收1929亿元，同比增长15%，经营盈利726亿元，同比增长18%，AI成为战略核心 [23][24] - Q3销售及市场推广开支同比增长22%至115亿元，主要用于推广AI原生应用程序及游戏 [25] - AI产品“元宝”已进入微信、QQ、腾讯会议等数十款核心产品，为智能体铺路 [26] - 公司理想蓝图是微信最终推出一个AI智能体，帮助用户在生态内完成任务，目前正通过多路径并行探索 [2][28][30] - 公司核心优势在于微信生态的整合能力，具备社交数据、内容生态及服务商业闭环 [29][34]

文心5.0大模型技术突破 - 新一代基座大模型文心5.0正式亮相，参数量高达2.4万亿，采用原生多模态融合技术 [1] - 模型采用超稀疏混合专家架构，激活参数比例低于3%，在保持强大能力的同时有效提升推理效率 [7] - 在LMArena排行榜上，其预览版本位列全球第8，创意写作能力排行全球并列第一 [1] - 采用统一的自回归架构进行原生全模态建模，从训练开始便融合语言、图像、视频、音频等多模态数据，实现理解与生成一体化 [7] 智能体“伐谋”与产业应用 - 发布全球首个自我演化智能体“伐谋”，在相关全球公开测试中实现全榜单SOTA成绩 [2] - 该智能体结合大型语言模型的推理能力和大规模进化搜索，旨在寻找“全局最优”解决方案，应用于交通管理、金融风控等复杂产业场景 [8] - 在海上风电平台设计场景中，相比传统人工设计，能快速产出高质量优化方案，节省大量成本并缩短近一周工期 [10] - 在交通信号灯控制场景中，赋能百度智能云SaaS信控平台，实现算法自主迭代，使车均延误降低13%，并进一步再降低50% [11] 数字人与智能体产品进展 - 慧播星数字人技术向全行业开放，本次双11期间GMV同比提升91%，开播直播间数同比增长119%，83%的开播主播使用过数字人 [12] - 发布新一代“实时互动型数字人”，可实现实时响应、声情并茂，未来将应用于法律咨询、情感咨询等高信任度服务场景 [12] - 无代码编程智能体“秒哒”升级至2.0版本，并推出海外版MeDo，荣登全球产品榜Product Hunt榜首 [12] - 文库网盘GenFlow升级至3.0版本，拥有2000万用户，成为全球最大的通用Agent [13] 搜索引擎与自动驾驶业务 - 百度搜索绝大部分结果由AI生成，首条结果的富媒体覆盖率达70% [13] - 萝卜快跑每周订单量超25万单，且100%为全无人订单，累计全球订单超过1700万单 [13] - 萝卜快跑自动驾驶总里程已超过2.4亿公里，其中全无人驾驶里程突破1.4亿公里 [13] 昆仑芯与算力基础设施 - 发布新一代昆仑芯M100和M300，分别针对大规模推理和超大规模多模态模型训练，计划于2026年及2027年上市 [15] - 天池超节点升级至256与512版本，单个天池512超节点能完成万亿参数模型训练，将于明年上市 [3][15] - 预告2030年推出百万卡昆仑芯单集群，昆仑芯已累计完成数万卡部署，成为关键AI底座 [15][16] - 百度智能云凭借全栈AI云能力，已连续六年位列中国AI云服务市场份额第一 [16]

文章核心观点 - 2025年人工智能正从技术概念加速渗透至产业深处，企业端AI落地呈现冷热不均态势，其转型是涉及数据、组织架构等多维度的系统性逻辑转变 [1] - 公司宣布将“金蝶云”全面升级为“金蝶AI”，并推出全新AI产品“小K”，旨在通过“苍穹平台+数据云+AI原生智能体”形成平台—数据—智能体的闭环，在业务中落地AI [3][8] - 企业AI转型面临思维重塑、数据与业务流挑战，解决方案在于数据标准化、语义化及构建“技术适配+数据沉淀+场景共创”工程化体系，AI正加速进入分析与辅助决策、自动执行等场景 [4][11][12][15] 公司战略与产品发布 - 公司产品战略升级为“金蝶AI”产品家族，推出“金蝶AI”套件，下个月将首发“金蝶AI星空”套件，提供体系化AI产品解决方案 [8] - 推出统一AI入口产品“小K”，已聚合近20个智能体覆盖营销、供应链、人力资源、财务、ESG多个领域，可开箱即用，旨在构建以“小K”为核心的智能体网络 [3][7][8] - 苍穹平台升级为AI平台后增加模型编排、Agent执行、知识和工具链接及全栈治理能力，数据云产品将构建可追溯、可解释、可治理的AI数据底座，形成未来两大护城河 [8][12] 企业AI转型挑战与解决方案 - 企业AI转型面临七大思维重塑：运营向战略执行、产品向智能化系统、商业模式向订阅或结果收费、生态向智能共生、组织向神经网络型、人才向高密度竞争、领导力向无形转型 [4] - 企业AI应用最大挑战之一来自数据，现有数据库中的结构化数据对大模型不友好，缺乏语义，存在“代沟”，解决方案是通过数据云产品将数据标准化、语义化以供AI消费 [11][12] - 公司构建“技术适配+数据沉淀+场景共创”三重工程化体系，与头部企业共创业务场景，确保AI能力贴合业务场景，成为带有专业约束与行动闭环的业务引擎 [15] AI应用场景与前景 - AI加速落地场景集中在分析与辅助决策类以及自动执行类，例如毛利分析智能体可分析产品盈亏根因，呆滞料智能体可提前90天识别制造企业库存风险并获取优化建议 [8][15] - 生态竞争从过去中心化结构、交易驱动转向多中心结构、智能体网络，竞争焦点变为智能生态的学习速度、链接数量与共生效果 [4][7] - 未来企业级AI竞争重点将集中在数据标准化与语义化能力、场景深度优化能力和生态链接能力等多个维度 [3]

公司战略与使命 - 2025年公司全面升级企业使命为“让AI世界更安全更美好”，并全力投身“ALL IN AGENT”战略 [1] - 公司成立20年始终以安全为根基，核心使命是发展AI安全 [1] 网络安全竞争力 - 公司拥有覆盖全球225个国家和地区的约15亿终端，用户数量具有绝对优势 [3] - 公司累计发现并披露了58个境外APT组织，占国内所有发现APT总数的98%以上，在捕获高级持续性威胁方面处于绝对领先地位 [1] - 公司引领“安全即服务”理念，将服务国家的能力云化后开放给城市和企业 [3] AI业务发展 - 公司“360zhinao2-o1.5”大模型综合能力位居国内大模型第一梯队 [3] - 公司重点发展智能体方向，认为智能体就像大模型的“手和脚”，帮助大模型真正落地应用 [3] - 360纳米AI网页端月度访问量已超4亿次、国内排名前三；手机端月活跃用户约1200万，国内排名前十 [3] - 公司不断深化迭代“纳米AI”和“360 AI办公”等原生AI应用产品 [3]

合作事件概述 - 小米应用商店与腾讯元器智能体平台完成能力对接 [1] - 小米应用商店成为腾讯元器接入的首家厂商 [1] 合作具体内容 - 开发者在腾讯元器平台完成创作与发布后，可一键同步上架小米应用商店 [1] - 该合作即日起生效 [1]