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        新聞詳情

        錨定重點領域 智能體產業(yè)布局提速

        http://www.kblhh.cn 2026-01-13 10:49 來源:經濟參考報

        培育一批重點行業(yè)智能體、智能原生企業(yè),發(fā)布智能體應用場景需求清單,加快培育工業(yè)智能體平臺……近段時間,相關部委和地方積極部署,面向行業(yè)應用,加快智能體產業(yè)布局和發(fā)展。與此同時,企業(yè)也在積極推動智能體從單點試點走向規(guī)模化落地,制造業(yè)、金融、政務、醫(yī)療、能源等領域成為布局重點。

        專家認為,作為人工智能(AI)技術迭代和落地應用的重要形態(tài),智能體正進入快速發(fā)展階段。業(yè)界預測,到“十五五”末,我國新一代智能終端、智能體等應用的普及率將超過90%,數(shù)字經濟向智能化加速邁進。

        連日來,多部門密集部署2026年重點工作,其中智能體成為政策的落腳點之一。

        全國工業(yè)和信息化工作會議提出,推進“人工智能+制造”專項行動,培育一批重點行業(yè)智能體、智能原生企業(yè)。國家數(shù)據(jù)局也提出,2026年將在智能體、具身智能等前沿方向布局一批數(shù)據(jù)標準。

        不少地方也在積極行動。例如,元旦假期后的首個工作日,江蘇常州舉辦了2026全國智能體開發(fā)者大會,并發(fā)布了智能體應用場景需求清單,涵蓋工業(yè)、醫(yī)療、城市治理等領域。

        業(yè)內人士表示,智能體正從技術探索邁向場景深耕,其應用范圍持續(xù)向行業(yè)核心業(yè)務場景延伸,正成為推動社會生產變革的重要力量。比如,制造業(yè)的預測性維護、金融業(yè)的實時風控、醫(yī)療領域的精準診斷等場景已體現(xiàn)出智能體的規(guī)模化價值。

        “進入2026年,企業(yè)對AI的需求已從‘單點問答’升級為‘端到端任務執(zhí)行’,單一模型難以勝任復雜業(yè)務流程。因此,智能體將從技術驗證進一步邁向規(guī)模化商業(yè)應用。”賽迪顧問人工智能與大數(shù)據(jù)研究中心分析師白潤軒表示。

        錨定重點領域,不少企業(yè)也在加快推動智能體走向產業(yè)一線。1月12日,智譜對外宣布與滴滴達成戰(zhàn)略合作,雙方將圍繞通用人工智能(AGI)關鍵技術及其在出行領域的智能體應用開展前瞻性協(xié)同探索。

        此外,在汽車研發(fā)領域,汽車設計科技公司阿爾特與百度伐謀智能體深度合作,將單次耗時達10小時的汽車風阻仿真驗證縮短至分鐘級別。在有色金屬冶煉行業(yè),北京中關村科金技術有限公司將智能體深入生產工藝優(yōu)化、能耗管理等核心環(huán)節(jié),助力企業(yè)實現(xiàn)節(jié)能降耗。

        百度伐謀負責人李安南表示,目前智能體已率先應用在交通、物流、工業(yè)制造、能源、科研等“高價值且有明確評價標準”的領域,“這些領域的數(shù)據(jù)積累豐富,智能體應用帶來的降本增效成果較為直接顯著。”據(jù)悉,百度伐謀智能體已有超2000家企業(yè)申請試用。

        中國電子信息產業(yè)發(fā)展研究院發(fā)布的《2026年我國人工智能產業(yè)發(fā)展形勢展望》顯示,2026年,智能體產業(yè)生態(tài)將加快成熟,行業(yè)企業(yè)不斷加大智能體應用力度,各領域應用場景逐步拓展。IDC也預測,到2026年,50%的中國500強數(shù)據(jù)團隊將使用智能體實現(xiàn)數(shù)據(jù)準備和分析。

        這有望進一步釋放產業(yè)鏈發(fā)展機遇。白潤軒認為,上游面向邊緣推理的異構芯片、高質量小樣本訓練數(shù)據(jù)服務,中游的行業(yè)智能體開發(fā)平臺,以及下游的智能體運維與治理服務商都有望迎來發(fā)展利好。

        不過受訪人士也表示,整體而言,無論是專用還是通用,To B還是To C,智能體還處在發(fā)展初期。

        “過去大模型比拼的是模型參數(shù),現(xiàn)在側重的是業(yè)務理解力、組織協(xié)同力和工程落地力。”北京中關村科金技術有限公司總裁喻友平表示,企業(yè)級智能體的成功落地,并非一蹴而就,其涉及復雜的算力、模型、數(shù)據(jù)、應用和集成,單一廠商難以覆蓋所有環(huán)節(jié)。因此,需要產業(yè)界攜手打造 “超級連接”的開放生態(tài)。同時,也要推動技術與標準融合,攻克“幻覺”控制、意圖理解等關鍵技術,并構建涵蓋數(shù)據(jù)安全、算法可解釋性的可信體系,保障應用的可靠與可控。

        李安南認為,完善的數(shù)據(jù)基礎設施是智能體成長的土壤。為此,需要建立清晰的業(yè)務評價體系和反饋機制,讓智能體真正理解業(yè)務“做得好與壞”,從而實現(xiàn)智能體從輔助工具到重要生產力的質變,在千行百業(yè)中創(chuàng)造出“效果涌現(xiàn)”的真實價值。

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