核心观点 - AI技术正以多种“接地气”的应用形式渗透并改造中国的“地摊经济”或线下小微商业场景，其核心价值在于通过个性化、趣味性和低门槛的解决方案，为传统街头商业增添新活力并创造新的消费体验 [1][4][23] AI在街头巷尾的具体应用案例 - **AI调香**：在集市展会上，通过小程序嵌入文心大模型，用户输入姓名和MBTI人格即可生成专属香水配方，旨在提供个性化、有趣的体验，目前用于试错并验证需求 [2][4] - **AI手串**：在北京潘家园古玩市场，摊贩通过植入NFC芯片的珠子，让顾客用手机触碰即可根据姓名和方位接收每日运气，已售出1万多个 [5][9] - **AI台球**：在广东出现，通过在球桌上方安装投影仪和摄像头，利用算法识别并投影进球路线，辅助练习，收费为每小时40-50元起步 [6][9] - **AI象棋/五子棋**：在广东街头出现，使用机械臂与人对弈，成人收费5元/盘，儿童免费 [8][9] - **AI理发**：理发店尝试利用大模型（如千问）通过视频通话分析用户头型并推荐发型 [8] AI地摊经济的商业模式与创业成本 - **加盟模式（高成本）**：创业者通过加盟垂类大模型公司（如AI台球、AI KTV）的产品进入市场，前期投入需数十万元起，盈利受地理位置、经营能力和消费者新鲜感持续时间影响 [11][12] - **硬件零售模式（低成本）**：创业者购买现成的AI智能硬件（如AI象棋机器人，价格在500至2000多元不等）进行小成本创业，盈利同样依赖客流和新鲜感 [13] - **自开发模式（低门槛）**：无编码基础的创业者利用傻瓜型AI开发工具（如秒哒、京东云JoyBuilder、字节扣子、阿里Dify等）快速搭建应用，大幅降低了开发成本，例如AI调香小程序的开发无需专业程序员 [16][17] 行业技术基础与发展阶段 - **基础大模型基建完成**：中国已拥有众多参数超1000亿的基础大模型，为垂类模型和应用提供了肥沃土壤 [11] - **进入AI Agent基建（Agent Infra）阶段**：行业正从大模型基建迈向AI Agent基建和智能体应用时代，这是当前AI地摊经济涌现的技术背景 [20] - **Agent协作支撑应用**：复杂的AI应用（如AI调香小程序、数字人直播）背后由多个专业智能体（如需求分析、开发执行、测试优化）协作完成，实现了无需专业开发者的快速搭建 [20][21] - **大厂发力Agent基础设施**：为保障智能体运行稳定、低价，阿里云推出了无影AgentBay，腾讯云推出了Agent Runtime等Agent Infra基础设施 [22]

行业核心观点 - 2025年中国人工智能代理行业将呈现技术突破与场景深耕双轮驱动格局 市场规模预计以72.7%的年复合增长率爆发式增长[1] - 行业在技术架构、产品形态、行业应用和政策治理四个维度形成差异化竞争路径[1] 技术发展趋势 - 基础模型突破层面 大模型能力跃升与开源化趋势推动AI技术从少数企业垄断向行业普惠化发展[1] - 多模态融合技术扩展模型边界 推动AI代理从单一文本交互向多感官感知进化[1] - 混合架构与协作机制成为技术突破关键方向 MoA混合架构整合通用模型、垂直场景专业模型、工具链平台及数据飞轮四大组件[2] - 场景化专业模型通过蒸馏、微调从基座模型获得专业能力 规模控制在百亿参数以内 特定任务准确率比通用模型高15% 推理成本仅为1/3[2] - MoE架构通过稀疏激活技术降低60%算力消耗 分布式专家网络与区块链节点拓扑高度契合[2] - 多智能体协作机制显著提升系统性能 在蜂群式架构中主Agent统筹全局 子Agent专精代码生成、数据爬取等任务[2] 产品形态趋势 - 形成通用型与垂直型协同发展的产品矩阵 通用型以场景覆盖广度为核心竞争力 具备独立思考、规划及执行复杂任务能力[4] - 编程类Agent如Cursor、Windsurf展现出向通用型进化趋势 通过嵌入编程环境或面向非技术用户完成跨场景任务[4] - 垂直型产品以场景深度挖掘为导向 聚焦特定领域的高效场景化能力[4] - B端市场强调定制化能力 企业级AI Agent平台支持低代码/零代码开发 提供私有化定制和深度集成服务[6] - C端市场侧重标准化体验 产品以提升用户效率或满足情感需求为核心 硬件成本下探推动在智能家居、穿戴设备等场景渗透[6] - B端商业模式从软件订阅转向按需服务(用量计费)[6] 行业应用趋势 - 应用呈现多行业渗透与价值深化特征 金融领域成熟度与价值释放水平均处于较高层级[7] - 金融领域深度渗透风控、投研、信贷审批等核心环节 信贷审批业务全链路任务复刻率达60%[8] - 小微客户画像生成时效达秒级 效能提升倍数达10倍 投研报告生产周期从2-3周缩短至2-3天[8] - 核保流程时效从48小时压缩至15分钟 准确度达95%[8] 政策与治理趋势 - 政策治理呈现发展与安全平衡的核心逻辑 初步构建多层次、多维度的法律治理体系[8] - 涵盖法律法规、伦理规范与安全框架三大层面 包括《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规范性文件[8][9] - 治理体系面临四大核心挑战：传统治理模式适应性不足、责任认定困境、数据治理难题、企业出海制度水土不服[9] - 具体表现为法律滞后性与AI Agent自主性脱节 多主体开发导致责任边界模糊 训练数据合法性边界模糊 欧盟严格监管与地缘政治因素加剧合规挑战[10] - 合规科技将成为企业核心竞争力 通过模型可解释性工具、自动化合规审计系统等满足动态监管要求[12] - 合规科技可帮助企业适配不同司法辖区要求 通过区块链溯源、隐私计算等技术明确责任边界并保障训练数据合法性[12] 市场规模与增长驱动 - 2023年中国AI Agent市场规模为554亿元[13] - 2023-2028年市场规模以72.7%的年均复合增长率扩张 2028年预计达到8520亿元[13] - 2030年市场规模突破2.1万亿元 2023-2030年整体年均复合增长率约为65.3%[13][15] - 算力成本持续下降是核心增长引擎 2028年AI算力成本将降至2024年的1/10[13] - 政策层面对智能算力基础设施的支持加速技术落地与市场渗透[13]