人工智能与智慧城市论坛成果 - 2025中关村论坛系列活动发布应用范式创新升级成果、21项智能体产品和可信数据空间成果 [1] - "双智"交通智能体在海淀区四道口联想东桥路口应用后实现日均通行量提升24.8%、早晚高峰拥堵指数下降超40% [1] - 智能体在智慧城市建设中发挥打通数据孤岛、推动协同决策的"中枢神经"作用 [1] 智能体产品与技术应用 - 中科大脑联合百度智能云、腾讯云、爱笔智能等生态伙伴共同发布21个智能体产品 [1] - 智能体涵盖城市治理、城市服务、公共安全、教育健康、政务办公五大类 [1] - 产品基于海淀人工智能创新街区和全国多地实践研发，代表城市数智化新形态 [1] 智能体生态合作计划 - 北京邮电大学、通研院、百度网讯、腾讯云等24家单位启动智能体生态合作计划 [2] - 计划聚焦共创融合应用场景、共育创新生态和加强科技成果转化三大维度 [2] - 目标是通过深度协作推进智慧城市建设 [2]

中国互联网行业发展现状 - 我国网络技术向数据驱动、智能引领演进升级，5G-A关键技术研发和国际标准研制稳居全球第一阵营 [1] - "十四五"期间电信和互联网经营主体从9.4万家增至18.7万家，实现翻一番 [1] - 市值前十互联网企业总营收从2.4万亿元增长至超4万亿元 [1] - 已建成全球最大5G网络和千兆光网，5G基站总数达454.9万个，5G移动电话用户达11.18亿户 [1] - 千兆宽带用户达2.26亿户，移动互联网累计流量达1867亿GB，同比增长16.4% [1] 新一代信息技术创新突破 - 以人工智能、云计算、大数据为代表的新一代信息技术创新突破 [1] - 互联网行业经历数智驱动与技术创新的深刻变革 [1] - 中国网民突破11亿，生成式AI用户超2.5亿人，AI产业规模近2700亿元 [2] - 混元大模型深度融入腾讯各业务线，包括微信生态、腾讯云、腾讯元宝等 [2] 智能体技术发展与应用 - AI智能体成为互联网演进的核心标志，深刻重塑科研、生产与生活的底层逻辑 [2] - 智能体由"大模型+记忆系统+工具调用+规划能力"形成闭环，能执行任务并通过反馈反思结果 [2] - "智能体即服务"成为互联网演进核心标志，用户主导操作转向智能体自主执行+人类监督决策 [2] - 智能体从概念走向实践，渗透到工业制造、政务服务、内容创作、网络安全等领域 [3] - 腾讯展示"反诈助手"AI赋能反诈工作，浪潮云洲打造工业算网智能体工厂，服务16个行业近5000家企业 [3] - 中国联通面向政务领域打造政务大模型和智能体，实现简单问题自动处理、复杂工单智能分派 [3] 互联网与人工智能融合 - 加快推进互联网与"人工智能+"深度融合，丰富数字产品供给 [4] - 大力推进新型信息基础设施建设，深化数网融合、算网融合，促进算力互联互通 [4]

大厂AI商业化进程 - 京东、腾讯、快手、百度、蚂蚁、网易等互联网大厂近期集中公布AI产品迭代与商业化进展，AI技术从尝试阶段进入真实落地阶段 [1] - 腾讯展示混元3D世界模型、具身智能开放平台Tairos及10余个垂直智能体，形成"1+3+N"全景体系加速场景落地 [2] - 京东内部智能体数量超2万个，覆盖智能客服、物流运输等场景，并推出企业级开源智能体JoyAgent [2] 智能体技术竞争 - 智能体成为科技企业竞争焦点，被视作"技术—场景—商业"最短连接点，百度预测2025年为AI智能体爆发元年 [2] - 百度推出通用超级智能体及多智能体协作概念，腾讯云强调智能体是大模型解决问题的有效形态 [2] 垂直行业AI商业化 - 中国AI玩具市场预计2030年突破百亿元规模，年增长超70%，京东合作产品Fuzozo在618预售3000只售罄 [3] - 腾讯"奇妙数字人"储备超3000个公共数字人形象，商家直播成本最高降低90%，带动Q1营销服务收入增长20% [3] - 快手可灵AI为超2万家企业客户提供API服务，华策影视将AI视频生成技术应用于2025年短剧全流程创作 [4] 新兴AI应用场景 - AI玩具、人形机器人、AI眼镜等成为电商新品类，广告、电商、零售、工业等垂直领域形成AI掘金赛道 [3] - 短剧行业呈现AI驱动的全产业链渗透趋势，头部影视公司推进AI技术辅助创作 [4]

公司战略与产品动态 - 百度搜索电脑端首页测试开放智能体应用入口 用户可在搜索框下方"AI应用入口"直接调用智能体[1] - 首页集成智能体主要来自文心智能体平台 搜索开放平台接入的外部优质AI应用 以及部分百度自研应用[1] - 该功能目前处于灰度测试阶段 预计很快将全量开放[1] 行业趋势与领导层观点 - 百度创始人李彦宏公开表示智能体是其最看好的AI应用方向[1] - 搜索被定位为智能体分发的最大入口[1]

大模型，如何从"无所不能"走向"无处不在"？从科研、医疗到工业、金融，当人工智能（AI）的浪潮拍 向千行百业的堤岸，我们迎来的，是生产力的真正革命，还是一场喧嚣的泡沫？ 7月28日，在中国信通院承办的 WAIC 2025 "大模型智塑全球产业新秩序" 论坛上，来自上海人工智能实 验室、复旦大学附属中山医院、上海大学、第一财经等不同领域的实践者，围绕 AI 如何真正改变行业 展开了坦诚交流。 对话中，嘉宾们的观点交锋，却共同指向一个核心共识：AI落地的关键不在于模型参数的继续膨胀， 而在于对行业痛点的精准把握和对人的深刻理解。 例如，乔宇提出"模型落地需在通用性、专用性、经济性中寻求平衡"、卢春来提出"AI医疗服务的对象 首先是'人'，其次才是'疾病'"、曾丹提出"AI的应用将从'单点替代'走向对业务流程的'深度重塑'"、姚 学润提出"衡量一项 AI技术价值，其核心标准在于'有用性'"…… 从技术极客的算力竞赛，到产业实践的价值创造，人工智能的"下半场"已经开启。更多关于AI如何重塑 各行各业的深度洞察，请欣赏↓ 回顾大模型再进阶：突破、趋势与与应用示范 主持人：中国信通院人工智能研究所-魏凯 魏凯：乔宇所带领 ...

核心观点 - 百度在WAIC推出GenFlow 2.0通用Agent平台 具备多智能体协作 多模态内容生成和全链路编辑能力 代表行业从ChatBot向Agent的转型趋势 [1][2][12] - 该平台通过六大模式（包括首创记忆模式和并行模式）实现复杂任务落地 显著提升人机协同效率和任务交付速度 [3][8][9] - 技术底座依赖百度自研的"沧舟OS"和MoE架构 支持全模态输入输出及多Agent调度 在成本 性能和编辑灵活性上超越同类产品 [11][12] 产品特性 - 支持"一个入口 N种模式" 根据用户需求自动切换模式 涵盖简单模式 通用模式 记忆模式 并行模式等 [1][3][8] - 并行模式通过多Agent同步执行任务（如A Agent B Agent C Agent并行） 5分钟内完成包含PPT 图表 海报的复杂资料生成 [9] - 记忆模式可调用用户历史交互数据和网盘素材库 使内容生成更贴合个人习惯 例如根据过往查询推荐演唱会信息 [8] 技术架构 - 底层依托"沧舟OS"内容操作系统 实现全场景数据互通和Agent智能调度 支持文字 语音 图片 视频全模态处理 [11][12] - 采用MoE（混合专家模型）架构 按任务步骤调用不同模型 在交付速度和质量上优于行业同类产品 [11] - 融合百度文库与网盘的自研编辑器 支持生成后内容自由编辑 而ChatGPT Agent无法实现此功能 [9] 行业地位与战略 - 百度从2024年4月起将智能体视为核心战略方向 类比"PC时代的网站" 并通过WAIC展示GenFlow 2.0强化布局 [12] - 产品能力通过MCP Server开放给华为 三星等企业 推动生态合作 [12] - 当前行业多数Agent无法实现并行调度多Agent 多模态内容同步生成及后链路编辑 百度在此领域具领先性 [1][9]

智能体定义与核心特征 - 智能体被定义为具备记忆、规划、执行和总结能力的系统，模拟人类完成任务[5][6] - 核心能力包括感知环境、规划步骤、执行动作（通过API或RPA）及调用工具形成闭环[6] - 技术演进推动定义扩展：从强自主性智能体到涵盖弱自主性的"智能系统谱系"[10] 产品形态与技术路径 - 内嵌式智能体（如ChatGPT Deep Research）与独立Agent（如Cursor）并存，前者通过端到端训练降低工程复杂度，后者依赖提示词+工程逻辑结合[18][19] - 通用型与垂直型Agent将长期共存：通用型覆盖广泛需求（如信息检索），垂直型深耕专业领域（如编程IDE）[22][23] - 技术分层：基模型内化Agent能力（高成本）、半模型微调+工程化支持、纯提示词驱动的轻量级Agent[39][40] 商业化路径与行业影响 - To B场景优先替代标准化工作（60%重复性岗位），如财务审核、文档处理，提效显著[29][30] - To C入口价值凸显：超级Agent可能整合多服务，重构"人找信息"为"服务找人"模式[72][73] - 国际市场更成熟：欧美付费意愿强+SaaS基础好，日本人力成本驱动Agent替代需求[68][78] 关键挑战与突破方向 - 记忆管理与长程上下文处理是核心瓶颈，需优化注意力机制与运行时权重更新技术[34][35] - 基模型进化可能挤压垂类Agent空间，但专业数据锚点（如医疗、法律）形成护城河[36][37] - 物理世界交互需补全多模态感知（视觉/触觉），具身智能或是AGI关键路径[49][51] 生态协议与评估体系 - MCP协议在C端价值明确（工具发现/调用），但B端因封闭环境更倾向直接API调用[56][57] - 评估需分层：通用测试集（如GAIA）设门槛，企业级定制化标准关注实际任务完成度[52][53] - Agent间社会化协同催生新业态，需建立任务验收、支付机制等基础设施[55][80]

行业概况 - 中国互联网普及率达79.7%，网民规模超过11亿，多项发展指标全球领先 [2] - 已建成全球规模最大的5G网络和千兆光网，累计建成5G基站448.6万个，5G用户普及率达78%，千兆用户超2亿 [2] - 2024年人工智能产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率 [3] 大会数据 - 参展企业与机构近两百家，涉及科技、通信、安全等多领域 [1] - 线下参会观众累计近2万人次，线上观看人数累计超380万人次 [1] - 大会期间共举办活动33场，包括20场论坛会议、2场闭门研讨、5大类展览及6项特色活动，呈现报告16个 [1] 技术趋势 - 互联网已进入智能体时代，智能体是大模型进化的新阶段，中国市场具有丰富的智能体应用场景 [2][3] - 生成式人工智能加速向学习、创作、社交等场景渗透，AI反诈助手、足球机器人、人工智能物联网开发平台等技术应用亮相大会 [3] - 数据要素是新质生产力发展的核心引擎，驱动传统产业数字化、智能化和网络化转型升级 [2] 行业展望 - 智能体作为互联网演进的核心标志，正深刻重塑科研、生产与生活的底层逻辑 [3] - 2025"人工智能+"产业生态大会将推进跨行业跨领域合作，助力产业生态构建，促进人工智能应用落地 [3] - 互联网行业将继续发挥科技创新在产业升级中的战略支撑作用，把"创新变量"转化为"发展增量" [1]

行业趋势 - AI智能体从被动执行转向主动思考 实现感知-决策-行动闭环 [4][7] - 2025年成为智能体元年 行业生态接近拐点 [1][6][7] - 全球智能体市场将从2024年51亿美元增长至2030年471亿美元 年复合增长率达44.8% [4] 技术发展 - 企业竞争制高点转向构建支撑智能体开发的新一代AI基础设施 [4] - 智能体突破对话层局限 采用感知-决策-执行一体化架构 [7] - 推理需求带动算力需求爆发 国内算力自主可控趋势凸显 [6] 应用场景 - 阶跃星辰联手吉利汽车发布智能座舱Agent OS 实现多模态融合交互和端云一体记忆 [1] - 星环科技将AI产业问答智能体开发时间从数周压缩至10分钟 [2] - 蜜度事件识别Agent将关联数据从1.5万条精简至4000余条 数据关联性提升3.7倍 [2] - 中国移动灵犀智能体2.0具备实时位置推荐餐厅和AI代打电话订座能力 [3] - COLMO推出行业首个全场景AI管家 覆盖空气调节 用水管理 营养健康等场景 [3] - 金山办公发布原生Office智能体WPS灵犀 支持自然语言文档创作和演示文稿生成 [2] 商业模式 - AI Agent引发技术厂商与金融机构商业模式转变 从成本投入定价转向价值产出定价 [6] - AI服务器有望取代智能手机成为最大科技硬件品类 [5] - 企业从数据管理向智能体运营跃迁 实现产业智能化升级 [4][5] 发展重点 - 短期需攻克技术可靠性与伦理治理难题 [6] - 长期需聚焦垂直场景专业智能体和多智能体分布式协同 [6] - 企业应专注细分场景打磨闭环能力 摒弃通用万能幻想 [6]

行业转型趋势 - 金融行业人工智能应用从探索阶段转向落地实施阶段 关键词包括落地 可信和具身 [1] - 人工智能与金融业务深度融合进入实质推进阶段 金融科技企业加速探索可行转型路径 [1] - 行业出现按业务效果付费的RaaS服务新范式 由服务提供方承担系统建设与技术更新责任 [1] 技术应用成效 - 智能体技术具备自主规划与多智能体协作能力 AI从聊天工具演变为数字劳动力 [3] - 平安集团全面部署数字员工体系 覆盖客服 销售 催收和质检等业务环节 [3] - 平安AI坐席服务量达18.4亿次 占集团客服总量80% [3] - AI解决率从38%提升至92% 客户净推荐值由49%增至78% [3] 业务场景优化 - 智能体系统实现全流程业务质效优化 包括任务分解和多智能体协作 [4] - 财富管理场景生成个性化投顾建议 实现结构化与非结构化任务高效协同 [4] - 营销场景通过标准化话术库和客户画像 AI外呼转化率实现翻倍增长 [4] - 某城商行话术策略设计周期从1周缩短至2天 内容响应率提升20% [4] - 催收业务效率提升近四倍 逾期30天内还款率从40%提高至70% [4] 公司战略布局 - 金融壹账通作为平安集团唯一对外金融科技输出窗口 持续加大AI与业务融合投入 [4] - 公司构建以智能体为核心的数字员工体系 并在外包运营项目中试点应用 [3] - 将完善智能体与RaaS服务体系 推动可评估可交付的智能化成果在银行保险等多场景落地 [4]