腾讯AI助手"元宝"已全面接入旗下各大核心产品的评论区。根据腾讯官方信息，用户现在可以在微信公众号、视频号、QQ浏览器、腾讯新闻、QQ音乐、腾 讯自选股、腾讯视频等平台的评论区通过"@腾讯元宝"的方式与其互动。元宝的角色正从一个独立的AI应用，转变为嵌入用户日常浏览与互动场景的基础设 施。 12月18日，针对AI助手"元宝"的争议，腾讯官方发布声明表示，所有带有"内容由AI生成"字样的评论均由元宝AI自动生成，背后没有人工运营团队参与。腾 讯同时强调，未带"内容由AI生成"标识的回复则为真人编辑的逐字回复。 更深入的用户触达体现在社交层面。用户可在微信和QQ中添加元宝为好友，实现一对一对话。元宝在QQ群聊中支持"一键总结"功能，能在几秒内梳理多达 999+条群消息，直击信息过载的痛点，提升了工具实用性。 在AI Agent（智能体）被视为下一个关键战役的行业共识下，微信和QQ作为国民级应用，是孵化超级AI入口的最佳土壤。腾讯不遗余力地将元宝融入生 态，旨在培养用户习惯，确保腾讯在未来的AI交互时代继续保持流量优势。 此外，元宝深入评论区、群聊等场景，能更直接地收集和理解海量的、真实的用户交互数据与内容偏好。这 ...

行业趋势与大会背景 - AI技术发展进入新阶段，从早期概念炒作转向作为“新基础设施”的坚实应用，大模型进化为能够自主决策和执行任务的AI Agent，具身智能推动人形机器人从实验室走向现实物理交互 [1] - AI应用呈现爆发态势，正在不可逆转地重塑经济增长的底层逻辑，行业关注焦点从技术本身转向其在实际业务中创造降本增效价值的能力 [1] - 当前行业面临核心议题包括：AI技术如何实现从虚拟到实体经济的深度赋能、中国品牌如何在激烈竞争中找到确定性增长并在全球化中构建新叙事、以及资本在热点轮动后如何识别具备长期穿越周期能力的价值标的 [1] - 为探讨上述增长与挑战，节点财经将于2025年12月26日至27日在北京国家广告产业园举办“2026节点增长大会”，主题为“唯有热AI，不可辜负” [1] 公司及创始人信息 - 梯影传媒由创始人兼CEO任斌于2017年创立，开创了电梯门影像媒体这一新形态，公司致力于推动线下媒体的数字化与线上化进程 [3] - 公司通过技术创新解决了传统线下媒体转化难、精准度低和监测不足等痛点，聚焦电梯核心收视场景，覆盖受众绝大部分收视时间，并建立了程序化、按流量分发的投放渠道，实现了线下媒体投放的数字化、时效化与精准化 [3] - 目前公司业务已覆盖全球30座城市、近5万部商务楼电梯，每日影响过亿城市人群 [3] - 公司获得了百度风投、红杉中国、IDG资本、腾讯等知名机构的投资 [3] - 创始人任斌为连续创业者，拥有超过十年创业经历，深耕线下媒体并具备新媒体营销深刻洞察，曾任职分众传媒并成为2007年华中区无线业务销售总冠军，23岁时创办的嘉信传播至2012年已成为郑州最大的楼宇框架媒体运营商之一 [2] - 任斌曾荣获“2019年度营销传播新锐人物”、“2019中国新商业领袖”、“2020全球十佳新生代”、“2021最具创新力创始人”等多项业界殊荣 [3] 大会参与信息 - 梯影传媒创始人兼CEO任斌确认将出席2026节点增长大会，并计划于12月26日的“国牌新盛典”环节进行分享 [1]

AI Agent发展趋势与市场预测 - 2025年是AI Agent（智能体）元年，未来十年将快速发展，成为改变工作与生活的重要抓手，是AI从对话机器人转变为生产力的关键转折点 [1] - 据IDC预测，到2026年，40%的工作岗位将与智能体协同完成，到2027年，全球2000强企业的智能体使用量将增长10倍，调用负载将提升1000倍，智能体的筛选、编排与优化将成为核心IT职责 [1] - AI Agent的发展并不意味着完全替代人类，掌握AI协同工作能力的人将具备更强的职场竞争力 [1] 边缘侧AI算力需求与解决方案 - 智能体经济时代，具备大显存、高算力的边缘侧设备是实现“AI+”转型的关键基础设施 [2] - 一个成熟的端侧AI智能体需承载千亿级参数大模型、海量个性化知识库、长文本上下文及运行数十个并行智能体，这些需求叠加至少需要50GB以上的内存或显存支撑 [2] - AMD推出针对性端侧解决方案，通过配备96GB超大显存的终端设备，将原本需要十多万元甚至更高服务器承载的多智能体方案成本压缩至两万元以内 [2] 边缘AI解决方案的行业应用 - “高算力、低门槛、本地化”的部署模式正在改变教育、医疗、内容创作等行业 [2] - 在医疗领域，通过本地部署哈佛医学院知识图谱及专家处方经验的设备已在北京、上海等地医学院落地，作为“专家助手”辅助年轻医生诊断 [2] - 在内容创作领域，已有视频教育博主利用此类设备实现从选题策划到内容生成的全流程自动化，初具“一人公司”雏形 [2] AMD的AI战略与市场地位 - AMD已构建起涵盖云、边、端的全方位AI战略，不仅在超级计算机CPU领域保持领先，在消费级和工作站市场也持续发力 [3] - 在CEO苏姿丰（Lisa Su）掌舵的十年间，AMD实现了显著的资本回报，苏姿丰更被《时代》杂志评选为年度CEO，显示出市场对其技术路线的认可 [3]

股价及交易表现 - 10月20日盘中股价上涨2.15%至10.46元/股，成交金额1.41亿元，换手率0.19%，总市值732.15亿元 [1] - 当日主力资金净流入383.88万元，特大单净买入1172.65万元，大单净卖出788.77万元 [1] - 公司今年以来股价上涨3.05%，但近期表现疲软，近5日、20日、60日分别下跌6.27%、2.97%、3.68% [1] - 今年以来公司1次登上龙虎榜，最近一次为2月5日 [1] 公司基本面 - 公司主营业务为互联网安全技术研发及产品推广，商业化服务包括互联网广告及服务、互联网增值服务、智能硬件业务 [1] - 主营业务收入构成为互联网及智能硬件业务占比92.00%，安全业务占比6.63%，其他补充业务占比1.37% [1] - 2025年1-6月实现营业收入38.27亿元，同比增长3.67%，归母净利润为-2.82亿元，亏损同比收窄17.43% [2] - A股上市后累计派现35.35亿元，近三年累计派现21.00亿元 [3] 股东结构及机构持仓 - 截至6月30日股东户数为39.61万，较上期减少12.31%，人均流通股17,671股，较上期增加14.03% [2] - 香港中央结算有限公司为第四大流通股东，持股2.08亿股，较上期增加4869.99万股 [3] - 多家主要指数ETF在第二季度增持公司股份，包括华泰柏瑞沪深300ETF增持502.00万股，易方达沪深300ETF增持437.38万股，华夏沪深300ETF增持543.67万股 [3] - 易方达中证人工智能主题ETF和嘉实沪深300ETF也分别增持44.20万股和283.88万股 [3] 行业与概念分类 - 公司所属申万行业为计算机-软件开发-横向通用软件 [2] - 所属概念板块包括态势感知、AIAgent（智能体）、AI模型、国产软件、网络安全等 [2]

股价表现与交易数据 - 10月13日盘中上涨2.10%，报24.80元/股，成交1.05亿元，换手率1.87%，总市值57.69亿元 [1] - 当日主力资金净流出561.91万元，特大单净卖出490.45万元，大单净流出71.47万元 [1] - 今年以来股价上涨25.32%，近5个交易日上涨14.39%，近20日上涨16.60%，近60日上涨11.11% [1] 公司基本概况 - 公司成立于2005年11月21日，于2016年7月26日上市，总部位于北京 [1] - 主营业务为公共安全应急平台软件、应急平台装备产品的研发、制造、销售及相关服务，兼营煤质煤量检测设备和消防设备产品 [1] - 主营业务收入构成为：城市安全36.29%，装备与消防28.82%，应急管理24.58%，国际业务4.15%，消费者业务3.23%，安全文教2.53%，其他0.40% [1] 行业与股东信息 - 所属申万行业为计算机-IT服务Ⅱ-IT服务Ⅲ，概念板块包括消防概念、AIAgent（智能体）、央企改革、财税信息化、国产软件等 [2] - 截至9月30日，股东户数为1.35万，较上期增加0.39%，人均流通股17266股，较上期减少0.39% [2] 财务业绩 - 2025年1月-6月实现营业收入5.58亿元，同比增长27.99% [2] - 2025年1月-6月归母净利润为-7362.12万元，亏损同比收窄37.24% [2] 分红记录 - A股上市后累计派现1.08亿元 [3] - 近三年累计派现0.00元 [3]

AI Agent行业发展现状与挑战 - AI Agent是当前AI领域最热门的浪潮，吸引了从科技巨头到创业公司的无数开发者投身于构建能够自主理解、规划和执行复杂任务的智能系统[2] - 行业面临巨大挑战，包括如何系统性地设计智能体行为、确保系统稳定性和可靠性以及避免重复开发，整个领域迫切需要经过实践检验的方法论和“建筑图纸”[2] 《智能体设计模式》书籍核心价值 - 该书由谷歌资深工程主管Antonio Gulli发布，旨在为智能体开发领域提供首批系统性的“设计模式”，将软件工程领域的“设计模式”概念引入AI，帮助开发者有章可循地打造强大可靠的智能体[4][6] - 书籍长达400多页，结构精心设计，从核心单元操作入手，逐步深入到记忆、学习、多智能体协作等高级主题，最终落脚于安全护栏、评估监控等生产实践环节，形成一条从构建原型到打造复杂智能系统的清晰学习路径[11] - 书籍强调实际应用，提供可运行的代码示例，主要使用LangChain/LangGraph、Crew AI和谷歌智能体开发工具包三个主流框架，旨在帮助读者掌握21个核心智能体模式的实践应用[22][24] 智能体系统的定义与特征 - 智能体系统是一种能够感知其环境、基于感知和预设目标做出明智决策并自主执行动作以达成目标的计算实体，与传统遵循刻板指令的软件不同，其展现出灵活性和主动性[17] - 智能体系统具备自主性、主动性和反应性特征，拥有工具使用能力可与外部API、数据库或服务交互，具备记忆功能能在多次交互中保留信息，并能与用户、其他系统或其他智能体进行通信[19] 智能体设计模式的重要性 - 设计模式为应对智能体设计和实现时的常见挑战提供了久经考验的模板或蓝图，可增强智能体结构、可维护性、可靠性和效率[20] - 使用设计模式可避免重复开发，提供通用语言和结构使智能体逻辑更清晰易懂，通过专为错误处理或状态管理设计的模式可直接构建更健壮可靠的系统[20]

参展机器人产品与技术亮点 - 松延动力N2机器人身高1.2米 曾获世界人形机器人运动会自由体操冠军及半程马拉松亚军 具备高难度动作能力[1][3] - 美团"小黄蜂"机器人配备柔性机械臂与灵巧手 支持多模态感知与高精度定位 实现自主避障 按电梯及抓取外卖等功能[1][5] - 星动纪元L7机器人拥有55个自由度 跳高达0.95米 获世界人形机器人运动会跳高冠军 具备街舞与打螺丝能力[3] - 猎户星座机器人大白完成3000小时AI学习与3万小时双臂调试 复位误差精确至0.1mm 实现全自动咖啡冲泡流程[5] - 本末科技"刑天"和"TITA"机器人采用轮足混合设计 适用于高校科研 工业巡检及建筑测绘领域[5] - 乐聚机器人"夸父"可进行太极表演与智能讲解引导 实现科技与文化结合[1][3] 服务贸易与行业数据 - 2025年1-7月中国服务进出口总额45781.6亿元 同比增长8.2% 其中知识密集型服务进出口17756亿元 同比增长6.8%[6] - 电信计算机和信息服务进出口6268亿元 增速达12.6% 显示数字服务贸易快速增长[6] - 2025年上半年工业机器人产量36.93万套 同比增长30.4% 反映制造业自动化需求提升[9] - IDC预测2029年全球机器人市场规模超4000亿美元 中国市场占比近50% 复合增长率近15%[9] 商业化进展与量产突破 - 星动纪元2025年累计交付超300台机器人 海外订单占比超50% 主要落地工业物流与连锁零售场景[7] - 松延动力N2机器人进入北京六所学校 承担迎宾与表演职能 实现教育场景商业化落地[7] - 行业从实验室样机向规模化交付转折 头部企业通过技术迭代与供应链协同推动量产[7] - 机器人动作能力（如跳高）直接关联负载能力与运动速度 体现技术实用化价值[7] 资本与产业发展趋势 - 资本关注点从大模型技术转向商业结果与应用落地 具身智能成为AI发展重要载体[10][11] - 垂直细分领域Agent受资本重点关注 通用型Agent面临大厂激烈竞争[11] - 2025年被视为产业拐点 创业者需聚焦垂直领域痛点 通过AI重塑工作流程[11] - 跨界创新与弱连接成为新机会来源 同质化创业存在被大厂技术覆盖风险[11]

公司战略转型 - 公司从纯硬件研发转向以软件研发为主的模式 将70%的精力投入软件研发 硬件与合作伙伴共同开发[2] - 2019年停止新硬件项目开发 团队聚焦软件创新 2023年决定All in大模型并推出自研大模型"序列猴子"[5] - 2024年放弃大模型迭代并砍掉不盈利的To B项目 专注AI软硬件结合商业化模式[7][11] - 通过砍掉缺乏竞争力的项目及降低组织复杂度实现运营降本 2025年中报显示已接近盈亏平衡[12][6] 产品发展路径 - 首款智能手表TicWatch于2015年面市 后续开发智能耳机/智能音箱/智能车载后视镜等硬件[4] - 智能音箱产品线因巨头竞争于2018年末被砍掉 年烧钱数亿元人民币[4] - AI录音硬件TicNote面市四个月销量达3万台 获亚马逊4.8分及京东同品类热卖榜第一[2] - 自研AIGC产品"魔音工坊"日收入从2021年几万元增长至2023年几十万元 年收入超亿元[5] 技术演进与创新 - 2020年初首次提出"生成式AI是未来" 早于ChatGPT在国内流行[5] - 大模型技术使语音转写总结体验提升 核心在于大模型的脑补能力而非语音识别技术进步[20] - 内部推广AI原生工作流 使用Cursor+飞书协作模式使开发效率提升4倍 同一功能开发人员从5-6人减至2人[15][17] - 将TicNote定位为AI Agent入口级产品 内置Shadow AI系统提供转录/总结/聊天/提问及全年指引功能[7][20] 行业竞争与定位 - 面临阿里巴巴等巨头布局同类AI硬件 钉钉于8月25日推出同形态AI录音硬件DingTalk A1[7][8] - 认为AI应用市场2024-2025年将迎淘汰阶段 行业仍处早期 应选择擅长领域避免与巨头血拼[22] - 手机年出货量近2亿台 短期无设备可替代 但十年后手机使用时间可能下降[22] - 公司2024年成为港股"AIGC第一股" 拥有可落地大模型能力的软硬件产品[5] 管理哲学与组织效能 - 强调理性与创新双关键词 理性取舍避免硬扛 适应新环境创新[25] - 通过砍项目/降复杂度/引入AI工作流提升人效 研发聚焦AI Agent核心[13][14] - 创始人亲身体验AI工作流变革 推动工程师使用Coding Agent解决效率问题[15] - 保持公司灵活性 结合AI原生企业特质与十三年行业经验实现良性发展[29]

核心观点 - 2025年是中国金融业大模型规模化落地的关键年 AI技术正从概念验证深入业务核心 驱动金融服务智能化和普惠化 [1] - 金融机构从早期单纯强调"用起来"转向关注技术与业务协同的实际效益和成本控制 "有价值"成为行业共识 [2] - 金融大模型应用面临数据价值转化不足 安全性挑战和不确定性等门槛 需通过技术融合和体系建设解决 [4][5][6][7] AI应用现状与进展 - 金融智能体已具备感知 学习 行动 决策的代理能力 可培育专业水准的金融代理人 适用于市场分析 风险评估 投资顾问等领域 [2] - 行业正从人机协同L3阶段向L4阶段跨越 关键突破在于大模型使机器自主理解并响应用户需求 未来将向L5阶段发展 提供更拟人 有情感的高质量服务 [2] - 2025年是智能体元年 大型企业构建智能体平台 业务部门参与度从18%提升至74% [3] - 银行业AI大模型落地呈加速跑态势 工商银行新增100余个应用场景包括AI财富助理和投研智能助手 邮储银行开展230余项大模型场景建设 [3] - 马上消费发布零售金融大模型"天镜"并升级至3.0版本 应用于八大核心场景 智能客服年均服务超6500万次 [5] 战略与体系建设 - 金融机构将智能化作为最重要战略 倾向于从体系化角度考虑AI建设 希望利用1-2年时间窗口构建AI体系确保发挥大模型核心作用 [3] - 行业需要推动数据中台与AI平台深度融合 将AI技术系统应用于业务全流程 目前数据平台仅还原50%数据价值 大量业务规则和专家经验尚未充分挖掘 [5] 数据价值转化挑战 - 中国企业面临数据资源难以转化为自身资产的挑战 数据 技术与算法割裂无法协同支撑决策 [4] - 需通过洞察平台从大量"废弃数据"中识别高价值应用场景与客户真实需求 洞察平台可激活企业约70%的"沉睡数据" [4] - 计划将自动驾驶领域的强化学习经验与AI技术融合 在金融决策和风险控制领域实现突破 [4][5] 安全性与可信性挑战 - 必须高度重视金融模型的安全性与可信性 模型歧视 算法共振和隐私泄露等技术风险仍未彻底解决 [6] - 算法共振指不同机构采用相似程序算法逻辑导致市场预测趋同和交易策略一致 可能引发单边市场行为与剧烈波动 [6] - 隐私泄露问题缘于模型可解释性不足 对算法处理 数据挖掘及生成过程缺乏透明解释 制约监管合规能力和模型可靠应用 [6] - 金融决策要求极高精准性 微小偏差可能造成显著影响 需确保AI决策可信 已逐步形成标准方法 平台与工具 [6] 不确定性挑战 - AI引入带来不确定性挑战 部署前无法预知投资回报率或具体商业成效 要求机构有先期投入与探索意愿 [7] - 金融机构需在战略规划 组织架构设计和人才引进等方面持续创新与调整 [7]

报告行业投资评级 - 报告未明确给出行业整体投资评级 但通过多维度榜单评选展示了AI Agent领域的优质企业和创新应用[2] 报告核心观点 - AI Agent行业通过平台化、混合商业模式和低迁移成本实现用户规模扩散 其中开发平台型产品占比60% 混合商业模式(B/C并行)占比50%[8][9][11] - 全球化发展以应用型Agent为主导(占比70%) 通过To B路径(占比70%)切入国际市场 电商和营销领域是最具潜力的突破口[16][17][20][23] - 实用性评价以To B模式为核心(占比70%) 覆盖金融、工业、制造等10余个行业场景 通用与多场景应用各占50%[26][27] - 创新性体现在应用型产品突破(占比60%) 多模态交互、数字员工等新兴领域集中涌现 且80%通过To B模式实现商业化[33][34][35] - 商业价值潜力由应用型产品主导(占比70%) 90%通过纯To B模式兑现 医疗、营销、多场景解决方案成为主要价值承载领域[39][40][41] 中国AI Agent榜单评审维度 - 评估体系涵盖技术创新性、市场潜力和应用价值三大维度 覆盖通用型、垂类及端侧Agent全类型产品[2] - 采用多维度深度分析框架 确保评选结果客观反映行业实际发展水平[2] 年度最受欢迎Agent榜单分析 - TOP10企业包括通义晓蜜、百度文库GenFlow、扣子COZE等 平台型产品占比60% 混合商业模式(B/C并行)占比50%[6][9][11] - 业务场景分布：客服(20%)、多场景(50%)、工作流(10%)、财务(10%) 通用场景与垂直场景分别占比50%[9] - 平台化基因降低用户迁移成本 开放生态形成规模效应 六成上榜企业提供可复用通用底座[10] 最具全球发展潜力Agent榜单分析 - TOP10企业包括Atlas AI、艾思科蓝AI科研工作台、MiniMax Agent等 应用型产品占比70%[14][17] - 商业模式分布：To B(70%)、To C(10%)、B/C混合(20%) 电商(20%)、营销(50%)、科研(10%)成为核心出海场景[18][20][23] - 应用型产品更符合海外即用即得需求 To B模式规避C端文化差异 电商营销领域依托中国现有优势实现突破[21][22][23] 最实用Agent榜单分析 - TOP10企业涵盖通义灵码、工业检修机器人、金融文档平台等 100%为应用型产品[25][27] - 行业覆盖：通用(50%)、金融(10%)、工业(10%)、制造(10%)、房地产(10%)、住宿餐饮(10%)[27] - 功能分布：多场景(50%)、代码(10%)、检修(10%)、运营(10%)、知识管理(10%)、智能客服(10%) 70%通过纯To B模式落地[27][28] 最具创新Agent榜单分析 - TOP10企业包括数字员工、多模态创作Agent、产业招商智能体等 应用型占比60% 开发平台型占比40%[31][34] - 创新场景集中于多模态短片创作(10%)、数字员工(10%)、智能问答(10%)、安全(10%)、国防(10%) 80%采用To B商业化路径[34][35] - 应用突破优先于平台搭建 安全、内容生成等前沿领域通过B端刚性需求实现价值验证[35] 最具商业价值潜力Agent榜单分析 - TOP10企业包括品牌智能体、具身智能机器人、大装置万象平台等 应用型占比70% 平台型占比20%[37][40] - 价值场景分布：多场景(60%)、客服(20%)、营销(20%) 医疗健康成为新兴价值领域[40] - 90%通过纯To B模式兑现价值 企业级采购注重可量化收益与合规要求 平台型产品通过生态捆绑扩大商业半径[41]