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AI智能體應用從技術探索邁向場景深耕
2025-07-21 17:08:42 來源:經濟參考報 編輯:
對著手機說出會議需求,系統迅速完成會議室預訂及郵件通知;下達“買咖啡”任務指令,智能體可以拆解購買咖啡的步驟、調用外賣App完成下單支付;在工業生產車間,AI智能體讓產能調度速度提升數倍……當下,智能體正從技術驗證邁向規模化落地階段,國內外科技企業紛紛加碼布局應用,加速推動智能體規模化應用落地。

  受訪人士認為,從“用起來”到“用得好”,智能體需突破技術和數據瓶頸、打通垂直領域壁壘、激活場景創新潛能,構建開放合作的產業生態,實現智能體技術與產業需求的深度融合。

  智能體應用加速滲透

  當前,智能體技術創新活躍,產品百花齊放。國內外科技公司紛紛推出AI智能體相關產品,并在智能體生態拓展和應用市場開拓方面展開積極探索。

  “你好,我想裝一條寬帶。”“根據套餐以及消費情況,已為您推薦3檔適配方案,確認后可直接生成訂單。”——眼下在上海聯通,AI智能體在客服領域得到應用,語音交互、智能填充、智能推薦等能力全面縮短了復雜業務的辦理時間。

  產業端的落地應用進程也在加速。在汽車領域,中國一汽基于阿里通義大模型構建企業智能體OpenMind,可以實現業務智能辦理與決策輔助,提升企業運營效率。在智慧城市領域,聯想集團近期在武夷山、宜昌、呼和浩特等城市落地“城市超級智能體”,超級智能體可以與文旅、交通、醫療、教育等多個領域智能體協同工作,推動實現從政務到民生及產業的全面智能化。

  通常認為,AI智能體是以大模型為智能底座,具備自主感知、理解、規劃、決策、記憶、行動和使用工具的能力,能夠自動化執行復雜任務的智能實體。目前,AI智能體已滲透至電信、制造、金融、政務、能源、互聯網等垂直行業。

  “AI智能體憑借其環境感知、任務編排靈活性和復雜任務自動化處理能力,在多個領域展現出廣闊應用前景。”中國信息通信研究院云計算與大數據研究所副所長栗蔚對記者表示,隨著大模型技術更新逐漸放緩,產業重心加速向落地應用遷移,2025年成為智能體大規模商業化落地的關鍵節點。

  具體而言,栗蔚認為,一方面,客服、營銷、辦公助手、商業智能、代碼助手、知識助手等通用場景的任務重復性高、流程規則性強,具有明顯的數據驅動性特征,在這些領域智能體可低成本實現任務自動化精準處理;另一方面,由于智能體在各行業的滲透受數字化基礎影響顯著,因此在數字化程度高、數據質量優的行業,如金融、零售、教育、醫療等行業,智能體落地的進程將更為迅速。

  根據德勤預測,到2025年,將有25%的企業部署生成式AI驅動的智能代理;到2027年,這一比例將升至50%。

  浪潮云總經理助理尹萍表示,AI智能體的發展被視為實現AGI(通用人工智能)的重要途徑之一,通過多智能體協同等技術,智能體正逐步向更接近人類智能的方向發展。未來,AI智能體將更多地作為人類的輔助工具,與人類協作完成復雜任務,推動人機關系進一步融合。

  規模應用需邁多道坎

  不過,整體來看,AI智能體正從技術探索邁向場景深耕階段,因此從“用起來”到“用得好”仍需多方進一步努力。

  首先,產業發展面臨技術和數據瓶頸。栗蔚表示,AI智能體基于大語言模型構建,易出現“幻覺問題”,而在智能體鏈式調用中,微小的錯誤會不斷被后續步驟引用并放大,導致生成的內容難以滿足企業級用戶的需求,特別是在金融報告生成、合同審核、醫學問診等對準確性要求高的場景中。同時,AI智能體的智能決策依賴大規模數據,但高質量數據難獲取、多模態數據難轉換仍是當前行業面臨的主要挑戰。

  其次,產業協作有待進一步加強。尹萍認為,目前AI智能體開發生態還不成熟,不同企業、廠商的組件兼容性不一,導致開發效率較低。同時,受到不同平臺和系統之間的數據壁壘等因素限制,智能體難以實時獲取數據或執行跨域操作。此外,智能體項目的研發與運營成本仍偏高,有待進一步降低。

  栗蔚表示,智能體標準規范待統一,當前,單智能體應用領域存在工具調用壁壘,外部工具技術架構與接口協議不兼容,導致智能體跨工具調用成本高。

  此外,AI智能體的穩健發展需要防范惡意攻擊、保障數據隱私安全。安恒信息董事長范淵認為,AI智能體在提供服務時會收集用戶數據信息,企業數據或因技術漏洞、管理流程等方面的原因存在暴露風險,因此需要確保企業數據安全,防止隱私泄露。同時,在AI智能體應用過程中,產業也面臨著多種網絡安全攻擊風險,因此需要制定合理的安全保障機制,從不同維度設立安全屏障,增強智能體的信任度和控制力。

  價值潛力持續釋放

  受訪人士表示,隨著行業對智能體本質特征的認知不斷深化,AI智能體市場有望進一步向規范化、成熟化方向發展。

  “我國智能體產業要實現規模化發展,還需統一市場和產業認知,規范服務邊界與能力要求,推動標準體系建設,強化技術指引與協同機制,加快構建開放共贏的產業生態。”栗蔚說,一方面,需加強核心技術攻關與算力支撐,聚焦多模態感知、長期記憶推理、工具調用及多智能體協同等關鍵技術,減少智能體“幻覺”;強化算力基建升級,為復雜任務調度提供支撐;另一方面,需加快標準體系建設,激活多智能體協同效能。

  尹萍表示,可進一步探索新型商業模式,比如,按任務量付費、服務訂閱制等模式,以降低企業使用成本。通過分布式智能云等新型架構,可運營私有云等運營運維托管,實現高效低成本算力調用。

  針對AI智能體在發展應用過程中面臨的潛在安全風險,范淵認為,智能體安全防護必須突破單點思維,探索覆蓋智能體技術研發、隱私安全保護、標準制定等全鏈條的安全解決方案。例如,在研發環節,建立貫穿智能體研發、訓練、推理等全生命周期的安全防護機制,針對非結構化數據處理等場景部署專項安全策略;在使用環節,提升公眾對技術應用邊界、風險挑戰的認知。

  “長遠來看,智能體還有很大的增長空間,隨著行業規范與標準化體系的逐步建立,AI智能體加速落地賦能產業,釋放出強大能量,推動人工智能邁向新高度。”栗蔚說。

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