9月24日， 一年一度的 杭州云栖大会 ， 在 阿里巴巴集团 CEO吴泳铭 的演讲中徐徐展开。今年的主题是 "云智一体·硅碳共生"。 举办了十年的云栖大会，一直是阿里及其合作企业展示先进技术的窗口，近年来集中展示了尖端模型、先进算力和创新应用。 文 / 初见泉 十年后的云栖大会 杭州的秋天，依旧炎热。互联网的江湖，依旧充满 燥 热。如果二十年前人们谈论的是 "门户""搜索""电商"，那么如今"模型""算力""智能体"是绝 对的主角。 在一家成了不到两年、名为 "原力无限"的杭州机器人公司的展台上，吴老师先是被穿着马面裙的机器人"算了一卦"，接着他穿上"机器衣"，对着 空气比划着手，只见一旁的机器人按照吴老师的手势，一点点把积木搭了起来 。 在宇树科技的擂台上，吴老师被里三层、外三层的观众围着，只 见他摆起架势，和穿着拳击手套的机器人同台竞技。当机器人被击倒后"装死"几秒又飞速起身，引得观众大笑。 "印象中以前没这么多人 。 " 一位随行的企业家学员感叹道。还有一个关于 "人"的有趣现象是，印度人、美国人、荷兰人等外国人面孔越来越多 了。 这似乎表明，云栖大会从最早的地方性互联网技术展，已逐渐发展成一场国际性科 ...

行业趋势与市场动态 - AI Agent成为企业提升效率的关键路径 普华永道调研显示79%的受访公司已在某些业务中应用AI Agent 其中66%实现生产力提升 57%实现成本下降 55%加快决策效率 54%提升客户体验 [1] - Agent平台成为互联网巨头竞争焦点 海外LangChain/LangGraph 微软AutoGen Google ADK升级 国内腾讯 华为 百炼在2025年9月集中推出和升级Agent平台 [1] - 低代码Agent平台存在局限性 依赖预定义编排逻辑 仅适合简单问答或流程自动化 难以处理跨系统调用 长链条任务和多轮反思决策 [2] 阿里云百炼平台战略定位 - 平台定位为企业提供AI Agent开发"土壤" 集成模型调用 框架搭建 资源调度 合规运维等全套能力 [4] - 基于完整技术栈构建产业链 顶层通义系列大模型 中间百炼企业级开发平台 底层云计算基础设施 [4] - 平台开发者生态规模显著 过去一年20多万开发者开发超80万个Agent [4] 平台技术架构与能力升级 - 推出ModelStudio-ADK高代码框架 突破预定义编排方式 支持自主决策 多轮反思和循环执行能力 [2][7] - 采用双轨并行开发模式 低代码ADP支持快速原型验证 高代码ADK支持复杂业务深度定制和大规模部署 [4][8] - 集成七大企业级能力矩阵 包括工具调用 记忆存取 动态推理调度 沙箱环境 全链路可观测性 支付通道 [2][5] 模型与组件能力建设 - 持续更新通义千问旗舰模型 Qwen3系列推理性能提升50% 决策成功率达90% [5] - 开放200多款业界模型调用接口 支持Qwen Wan DeepSeek等模型一键接入 [5][9] - 搭建Pay Server支付通道 成为业内首个面向企业级Agent的专业商业化支付解决方案 [5] 实际应用与性能表现 - 网商银行贷款审核应用处理26类凭证和400多种细粒度物体 识别准确率超95% 将3小时人工作业压缩至5分钟内 [12] - 平台模型月调用量过去一年增长15倍 承接千行百业AI应用开发需求 [5] - 开源DeepResearch Agentic-RAG Computer Use等示例项目 支持开发者直接体验和二次开发 [11] 技术演进与行业影响 - Agent技术从实验室试验向企业大规模生产演进 阿里云通过平台+框架+组件系统布局打通全链路 [12] - 高代码框架解决Agent规模化落地难题 保证复杂场景灵活性稳定性 补齐可控性 可观测性和商业化能力 [8][11] - OpenAI预测2025年AI代理将加入劳动力大军并改变公司产出 阿里云全栈AI能力正推动该趋势成为现实 [13]

2025 年 9 月 25 日上午，阿里巴巴云栖大会上，知名财经作家吴晓波意外出现在模力工场 xAI 交易所的展台前。一个研究商业趋势的老江湖，和一个 做 AI 应用发布平台的创业者，他们会聊什么？ 吴晓波开门见山地抛出了一个问题："其实现在很多企业的发展面临很多问题，做服装的，做童鞋的，或者我有一个贸易公司、工厂，不知道哪些工具 可以帮到我。" 这句话点明了现在 AI 应用落地的痛点：这不是一个技术问题，而是一个连接的问题。 极客邦科技创始人和 CEO、模力工场创始人霍太稳的回答很有意思："现在很多人说模力工场是 AI 应用的大众点评，确实是一个比较恰当的说法。我 们正在针对各行业乃至金融领域的合作，专注于找到千行百业中的 AI 应用实践，来帮个人和企业找到好用的、合适的 AI 应用。" AI 应用的"大众点评"？这个比喻一下子就把事情说清楚了。 十年前我们想要找个餐厅，是不是也面临同样的困境？街上餐厅那么多，哪家好吃？哪家适合你？哪家性价比高？大众点评解决的就是这个信息不对称 的问题。 现在的 AI 应用市场，不就像十年前的餐饮市场？ 开发者生态的"繁荣悖论"， 酒香也怕巷子深 作为持续关注 AI 领域发 ...

技术特点 - 新一代端到端语音识别大模型Fun-ASR具备更强的上下文感知和高精度转写能力 能听懂家装 畜牧等十大行业专业术语 并支持企业专属模型定制训练 [1] - 模型在转写时能结合前后文信息 避免多轮对话中出现语义漂移 例如在会议纪要场景中持续跟踪专有名词或特定语境 [6] - 在口音 噪声 跨领域专业词汇场景下提升鲁棒性 使系统在面对不确定性 干扰或异常情况时仍能保持稳定运行和可靠输出 [6] - 通过统一网络结构直接将语音映射为文本 降低系统复杂度 并为多轮语境理解奠定基础 [4] 应用场景 - 目前已进入会议字幕 同传 智能纪要 语音助手等场景 [8] - 在企业会议中转写不仅能记笔记 而是能形成结构化文档直接进入知识管理系统 在客服场景中识别结果可实时联动知识库帮助生成回答 [9] - 在教育和医疗领域 上下文理解力让转写结果更符合专业表达 减少误判 [9] - 语音识别正在向语音驱动的工作流过渡 成为数字生产力的一部分 而不仅是工具层的功能 [9] 战略定位 - 通过阿里云百炼平台服务B端客户 优先强化企业级生态 再逐步扩展到其他产品 [10][11] - 嵌入百炼平台意味着不仅是一个模型 更是平台化服务 定位为模型即基础设施 使语音识别成为企业云计算中的常备模块 [13] - 以云+企业服务为轴心 推动阿里云形成AI工具集 加速企业对阿里云平台的依赖 [14][15] - 在中文场景下的定制化与上下文感知可能成为其核心优势 与国际模型形成差异化竞争 [11] 行业趋势 - 语音AI交互方式正从听得懂迈向理解语境 反映语音AI整体格局的一个潜在转折点 [2] - 语音识别商业价值不再局限于单点应用 正逐步成为数字基础设施 类似OCR一旦准确率足够高就能无形融入各种系统 [12] - 未来语音AI可能与多模态模型融合 真正做到听 看 说 懂一体化 例如会议中同时识别语音与PPT内容生成更精准纪要 [13] - 语音识别逐渐成为人类不再意识到却无处不在的存在 未来AI交互很可能不是点击或输入而是自然对话 [20][21]

核心观点 - 捷停车成为阿里云百炼平台首个停车行业MCP服务 提供高效停车信息查询等AI和大数据能力 实现专业级停车能力开箱即用 [1][2][3] 公司业务与技术布局 - 捷停车覆盖全国400城超5.9万停车场 注册用户突破1.4亿 提供车位查询、快速进出场及便捷缴费等全流程智慧停车服务 [1] - 母公司捷顺科技早年布局AI+停车生态开放平台 沉淀动态车位周转率、高峰时段车流规律、用户支付偏好等垂直场景私有数据 成为训练停车专属AI模型的稀缺资源 [2] - MCP服务支持基于经纬度坐标或文本地址精准获取周边停车场、停车套餐及充电桩详细信息 包括场站名称、地址、总车位数、实时空余车位数、收费标准及充电站详情 [2] - 阿里云百炼MCP服务可5分钟快速搭建连接MCP服务的Agent 将大模型转化为真实场景生产力工具 [2] 行业影响与产业价值 - 解决停车行业复杂数据信息孤岛问题 首次实现专业级停车能力开箱即用 [1] - 中小企业无须自研开发可低成本调用专业停车能力 实现开发层面降本增效 [3] - 出行相关行业伙伴如地图导航、车机服务、旅游美食、支付缴费等可获取静态交通数据 创新消费者服务体验并获得增量收益 [3] - 停车数据可接入城市交通调度系统 通过车位饱和预警联动交通城管执法 缓解交通拥堵并推动停车需求错峰共享 [3]

行业趋势 - 国产大模型行业正从技术探索转向商业化落地，关注如何将AI能力转化为实际商业价值 [2] - 多家公司提出"大模型应用商店"构想，旨在通过统一平台提供多样化AI服务 [2] - 行业面临"商业化焦虑"，应用商店被视为解决该问题的潜在方案 [2] 技术应用表现 - 不同大模型在实际应用场景表现差异显著，例如Kimi和文心一言能较好理解网络语言生成小红书风格文案，而部分模型存在"水土不服"问题 [3] - 国产模型在文生图任务中展现优势，能更好融合本土文化元素如"赛博朋克风麻辣烫" [4] - 百度文心智能体平台展示AI进阶能力，可自主完成"分析市场趋势并做成PPT"等复杂任务，标志AI从聊天工具向生产力工具进化 [6] 开发者生态与商业化 - 开发者选择大模型API时优先考虑成本与速度，2024年5月字节跳动、阿里云等公司API价格降幅超95% [8] - 头部平台如阿里云"百炼"和百度"文心智能体平台"通过整合资源、降低开发门槛吸引开发者 [10] - 行业面临同质化竞争与商业模式不清晰问题，如C端收费方式、平台分成比例等尚未解决 [10] 平台竞争格局 - 大模型公司争夺"超级入口"地位，应用商店被视为AI时代的核心分发渠道 [11] - 行业分化出两种发展路径：阿里、百度等巨头的"大一统"平台模式与新锐公司的"小而美"精品路线 [13] - 两种模式可能长期并存甚至融合，共同推动AI从实验室走向市场 [13]

行业趋势 - 2025年中国大模型技术迎来爆发式增长与结构性优化的关键转折点，从辅助工具跃升为核心生产力，深度渗透政务、金融、制造、医疗等实体经济领域 [2] - 大模型招投标市场呈现"规模爆发与结构优化"双重特征，2025年上半年累计中标项目达1810个，总金额突破64亿元，中标项目数量和金额均接近2024年全年水平 [4] - 2025年第二季度应用类项目数量占比超过50%，市场重心从基础设施建设转向实际业务场景应用落地 [5] 技术突破 - 多模态技术实现从单一文本交互到"图文音视频"全模态融合的跨越式发展，Gartner预计到2027年40%的生成式AI解决方案将采用多模态技术 [8] - 智能体技术重塑业务执行深度，实现从辅助决策向全流程自动执行的跨越，全球市场规模预计从2024年51亿美元增长至2030年471亿美元，年复合增长率44.8% [8][9] - 推理引擎技术突破推动大模型应用成本显著下降，京东云JoyBuilder推理引擎将成本降低90%，多轮对话响应时延压缩60% [10] 市场格局 - 百度智能云以48个中标项目和5.1亿元中标金额成为2025年上半年"标王"，科大讯飞和火山引擎分别以3.7亿元和3.6亿元紧随其后 [4] - 2025年第一季度中标项目数量和金额同比2024年同期均实现近9倍增长，单季度中标总额24.67亿元已超越2024年前三季度累计金额21.28亿元 [4] - 央国企成为主要采购方，项目占比超六成，推动行业应用向规模化与专业化发展 [6] 行业应用 - 制造业数字化转型市场规模2024年达1.55万亿元，预计2025年增至1.76万亿元，大模型与工业软件融合成为主流应用模式 [12] - 医疗健康领域大模型应用从单一辅助诊断向全流程渗透，兰州市第一人民医院部署的DeepSeek大模型预计病历书写效率提升超50%，质控问题检出率提高40% [12] - 农业领域形成"AI+物联网+无人机"技术闭环，茂名市"荔枝AI助手"将平均诊断时间从数小时缩短至5秒以内，准确率提升至95%以上 [13] 政策支持 - 国家层面政策框架形成"合规-激励-基建"三位一体布局，截至2025年6月30日累计有439款生成式人工智能服务完成备案 [14] - 科技部等七部门设立总规模1万亿元国家创业投资引导基金，工信部联合财政部设立600亿元国家人工智能基金 [15] - 地方推行"算力券"与专项奖励，如上海对算力服务按30%给予补贴，武汉对备案大模型给予100万元奖励 [15][16] 区域发展 - 京津冀地区以北京为核心，对国内一流大模型算力成本给予最高3000万元支持，工业仿真软件等关键环节提供最高5000万元资金扶持 [18] - 长三角地区以上海为枢纽，采用"阶梯追加支持"模式，单个项目一期资助最高50万元，优秀项目可获二期追加资金 [19] - 珠三角地区以广东为龙头，深圳计划2026年实现人工智能终端规模冲击万亿，推出50款爆款产品 [19] 资本动态 - 百度智能云2025年第一季度业务同比增长率高达42%，阿里云宣布未来三年云与AI基础设施投入将超越过去十年总和 [24][25] - 智元机器人通过协议转让、股权受让及部分要约收购成功借壳上市，成为新"国九条"和"并购六条"实施后的标杆案例 [25] - 阿里算力订单放量带动海南华铁、中科曙光等企业股价上涨，腾讯大模型算力升级推动浪潮信息、华勤技术等服务器龙头股价躁动 [26]

中国企业出海的技术驱动转型 - 中国企业出海核心竞争力从"效率驱动"升级为"技术赋能"，AI技术成为关键驱动力 [1] - 消费电子和跨境电商是技术出海的两大核心领域，华南地区成为重要产业聚集地 [1] - 阿里云举办中企出海峰会，聚焦AI与云计算技术对跨境电商及消费电子全球化的推动作用 [1] AI技术在产品创新与生产力提升中的应用 - 消费电子企业通过AI驱动智能化体验创新，如智能终端的多模态交互生态构建 [4] - 跨境电商面临库存物流、多平台管理等挑战，AI可优化运营效率与自动化决策 [4] - 企业采用"场景-数据-模型-应用"四维框架选择AI技术基座，阿里云成为主流服务商 [4] - 希沃教育硬件整合通义大模型，实现端云协同的AI Agent开发周期缩短50%以上 [5][7] 跨境电商的AI实践案例 - Lazada通过阿里云MaxCompute、Hologres构建数据基建，实现商机洞察-铺货-反馈全链路自动化 [8][9] - 阿里云"全球一张网"策略提供高性价比算力，匹配跨境电商市场拓展需求 [9] - 安克创新利用通义千问-VL实现产品质检效率提升，并通过瓴羊Dataphin整合数据资产 [12] 数字化服务商的AI全球化路径 - JoggAI借助阿里云全球基础设施实现数字人直播低延迟，通义大模型支持多语言内容生成 [14][15] - 云原生AIGC产品需解决网络体验、数据合规等痛点，标准化技术底座加速海外市场渗透 [15] 全球化基础设施的关键支撑 - 阿里云覆盖全球的云节点、通义大模型开源生态及150+合规认证构成差异化优势 [16][17] - 云原生能力支持消费电子全球研发协同，弹性架构保障跨境电商突发流量需求 [16] - 百炼国际站提供高效API服务，本地化合规经验帮助中企应对跨国IT挑战 [17]

智能体技术发展现状 - 大模型技术快速发展推动智能体成为人工智能开发机构重要发力方向 [2] - 腾讯、百度、京东等企业加大智能体领域投入并推出系列产品 [2] - 智能体具备感知环境、规划任务和自主执行能力，能直接生成任务规划并形成生产力 [3] 企业应用案例 - 腾讯云代码助手使85%开发岗员工编码时间缩短40%，AI生成代码占比超40%，研发效率提升16% [4] - 京东内部已有超1.4万个智能体运行，进入深度应用阶段 [4] - 国家电网与百度合作打造营销供电方案智能体，实现企业办电流程全面智能化 [4] 技术特性与突破 - 智能体具备自主思考和决策能力，可应对自然语言交互场景的开放需求 [5] - 工具调用技术从函数调用模式演进至代码智能体模式，复杂任务处理能力显著增强 [6] - MCP协议实现智能体跨平台通用性，支持调用不同平台生态的应用和数据 [6] 多智能体协同趋势 - 多智能体分工协作可处理复杂任务，如软件开发中分饰不同角色提升效率 [7] - 腾讯云智能体开发平台推出零代码配置多智能体协同转交功能，构建"多专家"体系 [7] 行业落地策略 - 智能体开发平台聚焦细分行业场景，优先嵌入标准化业务流程实现价值落地 [8] - 腾讯云提出融合传统工作流与智能体能力，兼顾流程确定性和智能体灵活性 [9]

报告公司投资评级 - 首次覆盖给予博彦科技“买入”评级 [1][4][68] 报告的核心观点 - 博彦科技是全球领先的咨询、行业解决方案与数智技术服务提供商，业绩稳健，经营指标健康，携手阿里、微软等大模型厂商加速AI Agent行业场景化落地，预计2025 - 2027年归母净利润增长，估值低于同行可比公司平均水平，首次覆盖给予“买入”评级 [4][68] 根据相关目录分别进行总结 全球领先的咨询、行业解决方案与数智技术服务提供商 - 博彦科技成立于1995年，业务面向全球，在多领域积累丰富经验，服务众多世界500强及中国500强企业，业务矩阵多元，全球员工超30000人，子公司等覆盖十三个国家主要城市 [14][17] - 2024年公司营业收入68.99亿元，同比增长4.50%，归母净利润1.24亿元，同比下降42.81%，收入主要源于产品及解决方案、研发工程和IT运营维护三大业务体系，金融等行业业务稳定，经营活动现金流健康 [18][19][23] - 公司加速拓展数字农业、智慧能源及央国企客户群等新兴赛道，2024年签约合同金额超8.1亿元，在各领域取得进展，如数字农业中标重要项目，智慧能源与头部企业合作，央国企客户群业务拓展良好 [24][29][32] - 公司推进“咨询 - 解决方案 - 运营”全链条服务能力构建，深化咨询业务战略价值，组建专业团队，构建深度服务能力，打造价值创造战略支点；在信创及软硬件协同业务领域，强化技术能力与市场渗透力，获得相关认证，中标项目 [33][34] 携手阿里、微软等大模型厂商，加速AI Agent行业场景化落地 - 阿里通义千问是全球领先大模型，API日调用量过亿，Qwen3是最新模型，阿里云连续两年获评中国商用基础模型竞争力第一，获中国金融大模型整体市场第一；博彦科技与阿里合作10余年，是阿里云多类伙伴，参与发布金融智能体解决方案，聚焦信贷风控与合规质检领域提供解决方案 [5][42][53] - 博彦科技是微软金牌及长期生态合作伙伴，为其全球业务提供服务并开展生态合作；作为国内首批接入微软Azure OpenAI商用服务权限企业，落地相关场景项目，成立创新工作组开发解决方案 [6][62] 盈利预测与投资建议 - 核心假设：预计2025 - 2027年产品及解决方案、研发工程、IT运营维护收入有不同增速，毛利率分别为24.5%、24.9%、25.1%，销售、管理、研发费用率有望下降 [63][64][65] - 投资建议：预计2025 - 2027年归母净利润为2.52、3.19、3.72亿元，当前股价对应PE分别为31.4、24.8、21.2倍，低于同行可比公司平均估值水平，首次覆盖给予“买入”评级 [68]