华人AI Agent创业热潮 - 2025年以华人为主角的AI Agent创业热潮席卷全球，Manus和Genspark成为代表性产品[3][7][8] - Genspark在45天内实现3600万美元年度经常性收入(ARR)，10周上线8个产品[4][5] - Manus发布当月MAU达2300万，获Benchmark领投7500万美元融资，投后估值超5亿美元[9][10] 代表性公司及产品表现 - MainFunc的Genspark浏览器通用Agent发布45天ARR达3600万美元[5][24] - Monica团队的Manus通用Agent发布当月MAU达2300万[9] - Flowith的Neo无投放ARR达130万美元，6月Web访问量101万[15] - 360的纳米AI超级搜索智能体6月Web访问量达1.57亿[15] - 阿里夸克AI 6月Web访问量超8400万[15] 技术驱动因素 - Claude 3.7 Sonnet混合推理模型提升编程和开发性能[16] - MCP(模型上下文协议)实现AI自由调用外部工具[16] - Agent产品形态从简单聊天演进为能自主规划任务并交付结果的智能体[12] 行业趋势与挑战 - 通用Agent增长红利消退：Manus月访问量从3月2376万次降至6月1730万次，Genspark从4月888万次降至6月769次[19] - 地缘政治影响：Manus退出中国市场可能与美国财政部监察有关[20][21] - 大厂在通用Agent领域进展缓慢，初创公司凭借灵活高效占据优势[26][27][29] 产品发展策略 - 快速响应技术：Manus团队3个月完成产品开发，Lovart团队2个月完成研发[30][31] - 专注用户体验：Manus4次重构智能体框架提升运行速度[32] - 垂类Agent成为新方向：LiblibAI发布设计Agent Lovart，蔡浩宇推出AI游戏《Whispers from the Star》[37][39] 商业化表现 - Genspark仅用9天实现1000万美元ARR，远超AI Coding企业Cursor的21个月[25] - 垂类Agent表现突出：Lovart发布5天注册用户超10万，ListenHub首发当天DAU 5000+[39] - OpenAI的Agent"Deep Research"促使20%用户升级至200美元/月的Pro会员[36]

活动基本信息 - 活动类别为路演活动和其他 AI Agent 项目推介 [2] - 参与单位及人员达 180 余人，包括中信证券、榕树投资等众多机构及个人投资者 [2] - 活动时间为 2025 年 7 月 24 日下午 15:00 - 17:00，地点在深圳证券交易所 3603 室及线上通讯会议 [2] - 上市公司接待人员包括董事长陈唐龙、董事兼总经理佘朝富等 [3] 西藏子公司业务布局 战略考量 - 是全国化拓展关键布局，响应国家安全应急装备发展行动计划，复制“四川经验 + 甘肃模式” [3] 执行策略 - 业务聚焦矿山安全与智能化、水利大坝安全监测等领域，复制成熟技术产品并适配高原环境 [4] - 借助合作方本地化资源，构建“技术 + 本地化”双轮驱动模式 [4] - 通过控股掌握核心管理权，设置相关条款保障战略执行与风险可控 [4] 意义与示范作用 - 填补西藏高端智慧应急技术应用空白，保障边疆地区安全稳定 [4] - 验证全国复制可行性，为拓展其他区域积累经验，巩固竞争优势 [4] AI Agent 多领域布局 - 实施“AI Agent +”战略，布局轨交智能运维、智慧应急、智慧公路、智能制造领域 [5] AI Agent + 轨交智能运维 - 实现设备故障早期精准诊断与预测，降低运维成本，保障行车安全 [6] AI Agent + 智慧应急 - 整合多源数据，实现快速风险评估与资源智能调配 [6] AI Agent + 智慧公路 - 实现路况实时监测与交通事件智能识别，为交通管理提供决策支持 [6] AI Agent + 智能制造 - 依托多模态基础模型和强化学习，实现生产全流程自主感知与决策，优化成本 [7] 技术应用与产品情况 机器视觉与 AI 算法 - 运用 350 公里时速高速机器视觉技术及 AI 算法，成熟运用多模态技术，图像中接触网重大缺陷在线识别精度达 95%以上，轨道几何参数控制在 0.1mm 以内 [5][9] “神源”轨交供电 AI 运维平台 - 在全国 18 个铁路局和各城市地铁推广应用，可智能识别缺陷，提供全生命周期管理增值服务 [10] 机器视觉产品 - 通过核心技术保障复杂环境下成像稳定性，唯一掌握 350km/h 接触网动态检测技术，效率较同行提升 30%，精度提升 20% [11] 车辆智能巡检机器人 - 在天津地铁 6 号线替代 80%人工巡检，检测效率提高 300%，车体部件尺寸识别精度达±1mm，关键件丢失识别率 100% [12] “3D 成像 + AI 识别”技术 - 提升受电弓缺陷检出率至 95%，滑板检测精度提升至 0.5mm，布局相关专利 10 余项 [15] 市场与业务拓展 车辆智能巡检机器人推广 - 全国推广关注经济发达地区和偏远民生铁路；拓展高铁和机场领域，已与多个项目业主达成合作意向 [13][14] 应对市场竞争 - 打造定制化、差异化服务体系，向数据服务商转型，跨领域拓展应用场景 [17] 轨道交通智能运维机器人产业化 - 多款产品已被采购使用，构建三维体系确保订单落地和商业化变现，包括响应客户需求、敏捷交付、持续价值挖掘、制定标准、建立合作共赢机制 [17][18][19] 水电项目拓展 - 可将轨道交通智能检测监测技术迁移至水电项目，将审慎评估是否进入该领域 [19]

AI市场的成型过程 - AI板块在过去四年经历显著演变，从GPT-3发布到GPT-5等发展趋势预示变革来临，早期GenAI公司如Harvey、Perplexity、CharacterAI等获得投资 [8] - 早期市场混沌，底层模型和技术快速演化，2022年代码/AI驱动的软件开发重要性显现但胜出者未定，如Cursor、Codium、Cognition Devin等产品陆续上线 [9] - 当前进入新阶段，第一波细分机会验证且出现领先公司，但市场格局仍存不确定性，未来几年将迎来新一轮变化 [9] 已经被验证的市场机会 基础模型LLMs - LLM领域资本壁垒高，需数十亿美元级投入，核心玩家包括Anthropic、Google、Meta、Microsoft、Mistral、OpenAI、xAI，与云服务商深度绑定 [11][12] - 中国开源项目如Deepseek、Qwen、Kimi K2在benchmark表现强劲，但新玩家难以涌现因资本护城河过高 [15] - 非语言类基础模型领域尚未形成明确领导者 [16] Coding - Coding是GenAI最早落地的场景，Github Copilot 2021年推出后部分企业营收两年内从0增至5000万至5亿美元 [17] - 核心梯队成型但面临科技巨头竞争，如Figma、Canva推出vibe coding工具，未来工作流可能趋向统一 [18] - 关键问题在于基础模型公司是否通过coding能力取代初创公司，因coding具经济价值且是AGI跳板 [18] 法律（Legal） - 领先者为Harvey和CaseText，其他初创公司如Legora（250家律所使用）、Crosby、EvenUp等聚焦垂直领域 [21][22] - 法律流程全自动化仍处早期，但Harvey等已构建端到端系统，未来可能扩展至其他专业服务领域 [22] 医疗记录整理 - 代表公司Abridge、Ambience、Commure/Athelas、Microsoft Nuance，市场加速整合，下一步将拓展至医疗体系其他环节 [23] 客户体验及服务 - 美国市场由Decagon、Sierra等初创企业主导，传统服务商如Intercom、Zendesk加速GenAI能力交叉销售 [24] - 商业模式从"seat-based"转向按任务计费，agentic操作取代人类角色趋势显著 [24] 搜索重构 - 主要玩家包括Google、OpenAI、Perplexity、Meta，Perplexity推出Comet浏览器集成代理操作功能 [26] 还有哪些领域值得被AI重构 - 潜力领域包括会计（早期整合中）、合规（如制药领域Blue Note Health）、金融工具、销售代理、安全（防AI数据泄露）等 [28] - 部分市场因模型未成熟或GTM策略不足暂未爆发，需等待产品与市场匹配度显现 [30] GPT Ladder - 模型能力跃迁解锁新场景，如GPT-4推动法律工作流爆发，Claude 3.5提升coding工具可用性 [31] - 概念核心：模型版本升级将打开此前无法落地的市场，如GPT-5可能支持全新应用场景 [32] - 市场未成熟原因包括GTM策略错误、传统企业锁定效应、客户决策周期长等 [34] AI Agent将无处不在 - 从chatbot转向agentic workflows，如Devin、Decagon、Sierra等工具已采用代理工作流 [37] - 软件商业模式从"seat-based"转向按认知能力计费，配套agentic infra加速发展 [37][38] AI领域的并购整合 - GenAI擅长人类知识型工作，直接收购公司比销售软件更能加速AI采纳与经济回报 [39] - "市场终结性动作"如头部初创合并、传统企业与初创组合将增多，行业进入整合前夜 [40][41] 总结：AI市场正在加速收敛 - 早期应用领域（代码生成、法律服务）领先者确立，新市场处于颠覆临界点 [42] - GenAI进入市场格局明朗、竞争收敛的新时代，技术探索转向商业化落地 [42]

行业动态 - 2025年全球科技圈聚焦华人AI Agent，Genspark和Manus成为代表性产品[1][3][4] - Agent行业在2025年迎来"文艺复兴"，技术跃升推动产品形态成熟，用户规模和收入显著增长[6][7] - Claude 3.7 Sonnet模型和MCP协议发布，为Agent生态发展提供关键技术支撑[9] - 垂直领域Agent开始崛起，LiblibAI、米哈游等公司在多模态、游戏等细分市场布局[29][31] 公司表现 - MainFunc旗下Genspark实现45天3600万美元ARR，10周上线8个产品的爆发式增长[1] - Monica团队开发的Manus发布当月MAU达2300万，获Benchmark领投7500万美元融资，投后估值超5亿美元[4] - 阿里夸克AI月访问量超8400万，高考志愿报告Agent累计生成1000万份报告[8] - 360纳米AI超级搜索智能体月访问量达1.57亿，美图RoboNeo登顶国内App Store分类榜[8] 产品特征 - 新一代Agent具备自主规划任务、调用外部工具的能力，突破传统聊天机器人局限[6] - Manus定义了显示思维链对话框+任务执行可视化面板的产品范式，被多家公司模仿[10][12] - 通用Agent面临PMF验证问题，Manus和Genspark月访问量分别从2376万/888万下滑至1730万/769万[13] - 垂直领域Agent在图像设计、视频编辑、编程等场景取得突破性进展[31] 市场趋势 - Agent实现高营收速度惊人，Genspark仅用9天达到1000万美元ARR，远超Cursor的21个月[17] - 初创公司在通用Agent领域表现激进，大厂受制于组织惯性和政策限制进展缓慢[18][22] - 地缘政治影响显现，Manus裁撤中国团队转向新加坡市场，面临海外融资压力[14][15] - 行业共识认为未来通用Agent将由模型厂商主导，创业公司需转向垂直领域发展[28][29] 技术发展 - 第三方模型性能提升和低代码工具降低开发门槛，推动Agent产品快速迭代[6][23] - Monica团队4次重构智能体框架，优化运行速度和可扩展性[25] - 产品开发周期大幅缩短，Manus和Lovart分别仅用3个月和2个月完成开发[24][25]

阿里云Qwen3-Coder模型发布 - 阿里云发布开源代码大模型Qwen3-Coder，性能对标GPT-4.1与谷歌代码模型，在Hugging Face与GitHub上迅速获得数千星标，权重文件下载量超万次[2] - Qwen3-Coder成本优势显著：输入输出成本分别为10元/百万Tokens和40元/百万Tokens，仅为Claude 4的一半和三分之一，且支持免费下载与商用[2] - 模型发布后阿里股价累计涨幅超20%，成为AI概念股代表，反映资本市场对Coding AI布局的认可[3] 代码模型的战略价值 - 代码模型是AI Agent落地的核心基础设施，阿里聚焦"任务执行"而非"语言能力"，通过提升代码生成精度、跨语言适配等能力解决真实业务场景的复杂性[6] - 公司已构建完整Coding AI生态：去年开源的Qwen2.5-Coder系列在评测中领先，通义灵码插件下载量超1700万，累计生成代码30亿行[7] - 战略定位从"聪明的大脑"转向"靠谱的双手"，通过代码能力支撑企业级智能体在多系统对接、异常处理等场景的稳定性需求[7] 开源与云服务的协同效应 - 开源模型作为流量入口，通过降低试用门槛吸引开发者，最终引导用户使用阿里云的部署、微调等付费服务，形成"模型开源-云服务转化"闭环[9] - 工程现实推动"模型+云"模式：企业独立部署面临算力调度、运维等高门槛，云平台提供性价比更高的规模化支持[11][12] - 阿里云AI相关业务连续7季度三位数增长，本季度收入达301.27亿元（同比+18%），在中国AI基础设施市场份额23%排名第一[13][15] 行业竞争焦点转向工程能力 - 大模型竞争从性能指标转向落地能力，工程体系（调度、合规、运维等）成为差异化关键，阿里通过开源与云服务构建完整技术路径[18] - Coding AI将像电力和铁路成为基础能力，阿里选择长期投入代码模型等"不性感但实用"的技术领域[19] - 公司在大模型托管、权限控制等企业级需求上具备先发优势，缩短客户落地路径[16]

AI Agent在智能客服领域的应用现状与前景 核心观点 - AI Agent在智能客服领域的应用已从技术迭代转向业务场景价值创造[2] - 生成式AI显著降低智能客服部署门槛，京东自营客服90%采用AI大模型，仅保留10%人工坐席[4] - 智能客服在退款、补发等细分场景实现降本增效：处理时长缩短60%，人工工作量下降60%，资损率降低[6][7] - 12345热线应用大模型后接线效率提升100%，高频事项响应速度达秒级，报告生成时间从2-10天缩短至3分钟[8][9] - 当前智能客服处于L2+阶段，15%-20%复杂问题需人工兜底，情感识别率低于50%[10] 智能客服发展阶段 - **第一阶段（流量拦截）**：以基础问答系统拦截咨询流量，不关注服务水平[3] - **第二阶段（业务专家）**：通过AI升级使客服具备解决复杂问题的能力[3] - **第三阶段（全链路伴侣）**：目标成为用户购物全流程的专属顾问，当前大模型仅提升部署效率和回答效果[3] 落地速度快的驱动因素 - **用户与场景**：海量应用场景可实现规模化价值[5] - **数据优势**：客服交互数据量大且结构化，支撑垂类大模型训练[5] - **收益模型**：替代人工成本带来直观ROI，评估体系明确[5] 典型应用案例 - **电商场景**：瓴羊智能客服覆盖导购、退换货等场景，退款流程从4-6小时缩短至分钟级，人工成本占商家总成本3%[6][7] - **政务场景**：浪潮云12345智能体实现秒级响应，接线员日均接听量从80通提升至160通[8][9] 未来发展方向 - 终极目标为"数字员工+人类专家"共生体，产品形态以SaaS+Agent交付[11] - 需提升情感识别能力，深挖垂类场景价值而非盲目追求技术[10][11]

市场表现 - 上证指数冲破3600点后蓄势回落但今日再度走强 万得全A指数已超越9 24行情高点 [1] - A股科技板块低开后震荡走强 人工智能AIETF(515070)持仓股中三七互娱上涨超2 7% 同方股份 石头科技 科沃斯 均胜电子等表现较好 [1] 行业动态 - WAIC2025将于7月26日开幕 3000余项前沿展品集中亮相 包括100余款"全球首发""中国首秀"重磅新品 规模创历届之最 [1] - 中金公司研报指出 自2023年ChatGPT兴起至今已近三年 大模型持续迭代进步 构建AIAgent智能体的技术基础和产品路线逐步成熟 产业期待Agent落地带来AI应用端拐点 形成完整商业闭环 [1] - 2025年被视为AIAgent"元年" 产业浪潮将持续向前 未来将在更多行业和场景实现规模化落地 成为真正意义上的智能生产力 [1] 产品与指数 - 人工智能AIETF(515070)跟踪CS人工智能主题指数(930713) 成分股为人工智能提供技术 基础资源及应用端的个股 聚焦人工智能产业链上中游 [2] - 指数成分股包括寒武纪-U 海康威视 中际旭创 中科曙光 科大讯飞 豪威集团 新易盛 澜起科技 金山办公 紫光股份等国内科技龙头 [2] - 相关产品包括华夏中证人工智能主题ETF联接A(008585)和华夏中证人工智能主题ETF联接C(008586) [3]

市场表现 - 中证港股通互联网指数(931637)上涨0 49%，成分股东方甄选(01797)上涨4 49%，阅文集团(00772)上涨2 59%，贝壳-W(02423)上涨2 14%，美图公司(01357)上涨1 69%，快手-W(01024)上涨1 67% [3] - 港股互联网ETF(159568)上涨0 76%，最新价报1 86元，近1周累计上涨3 77% [3] - 港股互联网ETF近1年净值上涨69 17%，指数股票型基金排名111/2936，居于前3 78% [4] - 港股互联网ETF自成立以来最高单月回报为30 31%，最长连涨月数为3个月，最长连涨涨幅为24 85%，涨跌月数比为9/7，上涨月份平均收益率为9 04%，历史持有1年盈利概率为100 00% [4] 流动性与规模 - 港股互联网ETF盘中换手23 14%，成交8148 82万元，近1年日均成交1 81亿元 [3] - 港股互联网ETF最新规模达3 47亿元，创近1月新高 [4] 行业动态 - 哔哩哔哩2025年第一季度平台DAU和MAU分别达到1 07亿和3 68亿，用户日均使用时长达108分钟，618大促期间带货广告收入同比增长41%，投放客户数同比增长59% [3] - 国产AI Agent在代码生成和编程平台方面持续突破，月之暗面发布大模型Kimi K2，阿里巴巴推出Qwen3-2507及其FP8精简版，字节跳动发布Trae 2 0版本，腾讯发布首个全栈AI IDE产品CodeBuddy IDE [4] 基金特性 - 港股互联网ETF成立以来夏普比率为1 60，相对基准回撤4 65% [5] - 港股互联网ETF管理费率为0 50%，托管费率为0 10%，近3月跟踪误差为0 051% [5] - 中证港股通互联网指数前十大权重股合计占比72 11%，包括小米集团-W、腾讯控股、阿里巴巴-W等 [5]

锦秋小饭桌活动概览 - 锦秋小饭桌是锦秋基金每周五晚在多地举办的AI创业者闭门社交活动，已连续举办21场，聚焦前沿创业者和技术大牛的干货分享[3] - 活动形式为围桌聚餐交流，强调无PPT和商业互吹的真诚对话，涵盖创业艰难时刻和投资决策逻辑等深度话题[3] - 近期活动预告包括7月25日北京场的AI应用趋势讨论和7月26日上海场的具身智能机会探讨[4][5] AI情感陪伴硬件 - 情感连接技术需动态调用记忆并优化存储结构，当前RAG方法过于冰冷无法实现真正情感连接[16] - 端侧模型突破是离线运行关键，面临功耗高、散热难等问题，非Transformer架构可能更具潜力[17] - 产品设计需做减法，明确最高优先级功能，避免因追求技术炫酷而损害核心用户体验[18][19][20] - IP打造本质是"做人"，需持续注入资源和价值，国内外IP打法差异显著[21][22] 多模态技术创业 - Agent产品差异化需解决三个核心问题：盈利模式、大厂竞争和用户定位[33] - 视频创作者金字塔分层明显，中段创作者(3-5亿人)是付费主力，需要高效工具[35] - AI播客机会显著，罪案类内容付费表现最佳(B站UP主月充电达500万)，情感类有流量无付费[36] - 语音交互是重要入口，语音房商业模式成熟(抖音听潮阁工会年净利3000万)[41] AI娱乐营销应用 - 数字分身可帮助明星IP变现，但需避免欺骗观众，未来或实现演员"复活"[51] - AI视频生成面临情绪表达和多人互动难题，未来2-3年有望实现以假乱真[52] - SEO领域AI可提升效率但质量把控是关键，B端内容需专业模板支持[58] - 成功冷启动策略包括向KOL免费提供账号、建立私域社群和结合热门话题[59] AI医疗商业化 - 基层医院是AI医疗核心场景，AI客服等接地气应用反而最易落地[65][66] - 电子病历AI化是破局方向，北京上海已探索AI相关收费项目[67] - 医疗数据复杂需分领域处理，通用模型难在医药领域真正应用[69] 具身智能与Agent生态 - Multi-Agent协同难度指数级增长，当前技术难解决沟通僵局和目标对齐[80] - Agent PaaS层是下一代应用生态关键，需集成模型能力、云计算等多方面[81] - MCP生态真正机会在垂直领域，如金融医疗等高价值行业工具集[82] - AI陪伴产品分化为互动式内容消费和深度情感关系两个方向[87]

纪要涉及的公司和行业 - 公司：腾讯、微软、谷歌、汤森路透、麦肯锡、Meta - 行业：AI、广告、游戏 纪要提到的核心观点和论据 腾讯在AI Agent领域布局优势和潜力 - 推出整合全流程的AI编程助手Codebody，内置多种主流大模型，以四大agent为核心实现闭环，降低技术门槛，利于产品经理和创业人员[1][2] - 自研混元大模型与开源模型结合，模型侧有竞争力，推理能力提升可解决复杂问题[1][2] - 元宝作为面向C端或小B端的AI助手，月活稳定在4000万左右，有自有流量和生态支持，场景覆盖和多媒体能力有优势，订阅制或分层会员订阅变现空间大[3][10][11] - AI技术提升广告收入潜力大，预计2025年二季度广告业务表现良好[3][16] AI向Agent发展带来的变化 - AI从辅助信息处理转变为替代人类操作执行行动，影响产业链及价值分配，科技巨头将其视为重要方向[5] - 在B端、C端和垂直领域发挥更多作用，改变企业运营范式，成为新竞争壁垒，可提升工作效率、减少工作量[5] - 商业化变现潜力大，变现模式转变会改变行业价值分配方式[5] 2025年各大科技公司在AI向Agent转型的布局 - 微软将agent能力嵌入多个平台，面向不同人员推出新产品[6][7] - 谷歌明确发展战略，将核心业务与agent结合[7] - 腾讯调整组织架构，整合应用至CSIG，由TEG承担基础技术工作，采取双引擎模式，助力开发者[1][7] 腾讯在AI领域的进展 - 在视觉、语音和图像生成方面取得进展，推出相关模型技术，应用于核心业务，开发专业模型[1][8] - 推出元气和腾讯云智能体开发平台等工具和平台，帮助开发者转化模型能力为应用[8] 腾讯部分平台优势、功能及商业化潜力 - 腾讯云智能体开发平台2025年5月推出，预置插件，在对话效果和开放资源方面有优势，已在多领域落地，按TOKEN收费变现[9] - 元气面向C端或小B端，通过低代码工具助开发者制作AI agent，释放核心业务增量价值[10] - IMA智能工作台面向B端办公场景，构建知识库，持续迭代更新，集成模型，整合办公场景，有多种潜在变现场景[12] 超级APP利用AI Agent生态布局 - 超级APP有用户基数、高频场景和生态整合能力优势，可快速构建AI agent生态，释放变现潜力[13] 腾讯通过AI技术提升商业模式 - 通过小程序接口形成混合架构，拓展广告和电商变现空间，实现入口重构和跨平台协作[14][15] - 创建通用智能体AI，功能发展复杂，微信AI有独特性[15] AI技术对腾讯广告业务的影响 - AI提升广告收入机会大，国内广告加载率有上升空间，预计2025年二季度表现良好，长期有商业价值[16] 腾讯游戏业务亮点 - 超游戏长片产品三角洲行动持续增长，细分玩法有创新，核心老产品创下季度流水新高，竞争力强[17] 其他重要但可能被忽略的内容 - 全球科技巨头微软、谷歌将agent视为重要发展方向，微软嵌入多平台，谷歌提出未来发展方向[5][6][7] - 汤森路透等出版企业及麦肯锡等咨询公司使用agent可提升工作效率、减少工作量[5] - 海外市场Meta验证了AI提升广告点击率的效果[16]