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文檔簡介
洞見洞見AI新機遇系列觀察報告穿越資訊迷霧,重塑AI認知智庫院長:宋濤項目團隊:劉瑤、努爾麥麥提?買合木提發布時間:2025.6報告背景人工智能(AI)領域,正以前所未有的速度向前發展。幾乎每一天,這種速度令人振奮,但也容易讓人感到應接不暇,甚至產生焦慮——無論注行業動態的人,還是身處其中的研究者,都難以完全消化和理解這與此同時,各種充滿誘惑力的營銷話語也撲面而來,聲稱AI將“顛覆一“解決所有問題”。許多技術被冠以“革命性”“劃時代”的標簽,過度夸張的宣傳與不切實際的預測比比皆是。這些聲音有時模糊了技術的真實邊界,也正是基于這樣的認識,我們希望做出一份系列報告,持續提供具有一定系我們深知自己力量有限,但依然希望盡一份綿薄之力。這份《中國AI行業系列觀察報告》,就是我們嘗試給出的答案。它不是一份面面俱到的百科正是基于這樣的認識,我們希望做出一份系列報告,持續提供具有一定系我們深知自己力量有限,但依然希望盡一份綿薄之力。這份《中國AI行業系列觀察報告》,就是我們嘗試給出的答案。它不是一份面面俱到的百科全書,也不敢保證絕對的客觀。它僅僅是我們團隊,基于對海量信息的梳理、分析和討論,嘗試理解技術發展的脈絡、落地的挑戰與機遇,提供一我們非常清楚,AI的圖景宏大而復雜,任何一份報告都難以完全涵蓋。因此,我們更愿意將這份報告視為一個起點,一次邀請。如果您在閱讀中有所啟發,或者持有不同的見解,甚至更好的建議,我們真誠地歡迎您直接聯系作者(聯系方式見報告末頁)。前路充滿未知,變化是唯一的不變。希望我們這份雖然不完美但力求真誠的觀察,能在快速變化的AI浪潮中,提供一點有價值的參考和思考的支點。2第一章行業動態第二章大咖觀點第三章產品解讀追蹤發展脈絡,剖析行業動向01行業動態谷歌谷歌I/O2025:Gemini進化、AI搜索革新與多款新品亮相谷歌在2025年的I/O開發者大會上,全面展示了其以Gemini模型為核心的AI戰略,并在搜索、醫療、教育、通信和內容創作等多個領域推出了創新產品與服務。Gemini2.5系列模型重磅升級:谷歌宣布對其旗艦AI模型Gemini2.5系列(包括Pro和Flash版本)進行重大更新。新版本在推理能力上得到顯著增強,特別引入了實驗性的“DeepThink”模式,專為處理復雜的數學和編碼任務而設計。此外,Gemini2.5還具備了原生音頻輸出能力,以實現更自然的交互體驗,并強化了安全特性以及對ProjectMarier計算機使用能力的支持。AI驅動的搜索體驗革新:谷歌進一步擴展了其搜索引擎中的“AI模式”,并向所有年滿18周歲的美國用戶開放。該模式的核心是“AI概覽”(AIoverviews即在搜索結果頂部提供對話式的摘要信息,目前已開始在SearchLabs環境之外進行測試。智能體生態系統建設取得突破性進展以A2A協議構建開放標準聯盟,構建完整的Agent開發與應用體系。同時推出的AgentEngineUI提供了全生命周期管理工具,幫助開發者更好地管理和優化智能體應用。行業應用落地成效顯著:在金融合規場景,德勤全球智能體網絡通過A2A協議實現了KYC流程的端到端自動化,審計效率提升40%。在制造業物聯場景,西門子工業智能體集群借助優化的文件交換機制,將設備診斷報告生成時間從15分鐘縮短至107秒,這一突破顯著提升了產線運維效率。在醫療協作場景,梅奧診所部署的影像分析智能體與電子病歷智能體通過智能體卡自動發現機制,將誤診率降低了29%,同時將診斷時間縮短了40%。6中國AI行業系列觀察報告6微軟Build2025:Agent為代表描述宏達愿景微軟Build2025:AgenticAI愿景、AzureAI升級與PowerPlatform融合微軟在其Build2025開發者大會上,重點闡述了其構建“開放式智能體網絡”(openagenticweb)的宏大愿景,旨在將操作系統轉變為一個AI智能體平臺,并開發能夠執行復雜任務的自主系統。AI智能體戰略全面鋪開:GitHubCopilot:從編碼助手進化為可獨立處理GitHub問題):應用及系統服務通信;WindowsAIFoundry支持開發者在Copilot+PC上備端微調和部署(支持CPU、GPU、NPU提升速度與隱私保護。多智能體編排。板、操作及實時模型路由器。MicrosoftCopilotStudio/CopAzureAIFoundry以簡化企業級智能體開發并支持項目腳手架、測具包,支持構建可擴展多渠道智能體并與CopilotStudio和VisualStudio集成且已全面上市的MicrosoftGitHubCopilot新智能體開發功能:全新SRE智能體:持續監控Azure上生產應用程序的健康狀況和性能,提供故障排除見解。與GitHub7中國AI行業系列觀察報告701行業動態o3和o4-mini模型發布:4月16日,OpenAI推出o3和o4-mini兩款推理模型。o3全面繼承gpt-4級多學科水平,首度把“視覺鏈式思考”與全套chatgpt工具整合到同一個模型中,成為OpenAI當前最強“推gpt-4.1系列上線:OpenAI發布gpt-4.1系列,支持百萬token上下文窗口,編程能力(swe-bench得分視覺鏈式思考:o3/o4-mini模型可在隱式思維鏈內部對上傳圖片做局部放大、旋轉、標注并將其中的結推出typescript原生支持:OpenAI的agentssdk正式跳出python圈,推出typescript版本sdk,支持handoffs、guardrails、tracing、mcp新增human-in-the-loop功能:OpenAI增強了human-in-the-loop功能,允許開發者在agent調用工具發布browsecomp基準測試:OpenAI正式開源瀏覽器智能體評測基準browsecomp。OpenAI正式發布Codex。這是一款基于云端運行的軟件工程智發任務,協助開發者高效完成編程工作。Codex提供一個輸入框和兩個按鈕——Ask(提問)和Code(編碼),除了編寫代碼,還包括理解代碼結構、回答關于代碼庫的問題、修復bug,OpenAI已在內部使用Codex處理代碼重構、測試生成和錯誤修復等任務。8中國AI行業系列觀察報告8企業級應用2025年6月觀察顯示,國際科技巨頭積極布局AI智能體領域,谷歌:核心是構建“世界模型AI”,企業級平臺Agentspace支持開發部署智能體。產品包OpenAI:視AI智能體為通往AGI的關鍵路徑,推出AgentAnthropic:Claude模型是構建智能體的優選基礎模型,具備“工具使用”功能,還有Cla亞馬遜:通過“NovaAct”計劃進入該領域,NovaActSDK允許開局核心產品創新亮點核心產品創新亮點核心產品創新亮點C信C題9中國AI行業系列觀察報告9索阿里巴巴的Qwen系列大模型在開源與商業化方面均有顯著進展。開源層面,Qwen3-Embed型的發布,特別是其8B版本在MTEB多語言榜單的領先表現,以及Qwen2.5和Qwen2.5-VL系列模型阿里云百煉平臺不僅推動了上述模型的商業化,還通過資源包優惠、上線新模型(如視頻編輯模型wanx2.1-vace-plus)和更新現有模型(如qwen-vl-plus)來增阿里巴巴于2025年6月6日正式開源了Qwen3-Embedding及Reranker系列模型。這一系列模型是基于Qwen3-Embedding模型的推出,旨在提升語義理解與檢索領域的性能,此次開源不僅為開發者社區提供了強大的工具,也進一步推動了國內大模型生態的發展。值得注意的是,Qwen3-Embedding系列模型的開源,緊隨谷歌更新其Gemini2.5Pro模型之后,顯示出全球AI領域競爭的激烈程度同時,阿里云百煉平臺也在不斷豐富其模型矩陣,推出了新的視頻編輯模型wanx2.1-vace-plus,該模型支持多模態輸入,能夠實現圖生視頻和視頻重繪等功能。此外,視覺理解模型qwen-vl-plus-片清晰度和細節還原能力。阿里云百煉平臺推出了業界首個全生命周期MCP流程組合的全生命周期。這使得AI應用開發從中國AI行業系列觀察報告百度:應用驅動模型為基打造Al新范式Robotaxi成績斐然在2025年第二季度,百度AI的戰略核心清晰地體現為“模型的世界,應用的天下”,這一理念由百度創從過去可能更側重于基礎大模型的研發和性能提升,轉向更加注重AI技術的實際應用和商業化落地。隨著大模型技術的逐漸成熟和普及,單純追求模型參數的龐大和benchmark得分的領先已不再是唯一的競爭焦點,如何將強大的模型能力轉化為觸手可及、以及通用超級智能體。與傳統AI助手主要作為“對話式工具”不同,“心響”APP真正解與執行能力,集成了瀏覽器、代碼執行器、圖表生成器等組件,能夠通過自然語言驅動端到端的任務百度在2025年第二季度還推出或迭代了其他一系列創新應用,共同構成了其AINative應用矩陣。其中,同樣,無人駕駛是“AI在物理世界的典型應用場景”,是“人工智成本控制驅動創新,蘿卜快跑2024年5月發布全球首個支持L4級無人駕駛的大模型ApolloADFM:大模型重構自動駕駛,蘿卜快跑能夠以更低成本、更快速度在中國復雜的城市道路提供服務。蘿卜快跑第六代無人車比特斯拉cybercab更早落地兩年,國內經驗沉淀是出海的安全保障和基礎,蘿卜快跑技術和環境適應性和泛化性更強。未來基金管理合伙人GaryBlack:由于中國復雜的交通狀況,蘿卜快跑的行駛環境是最具挑戰性的環境之一。中國AI行業系列觀察報告火山引擎Force大會聚焦AgenticAl時代2025年火山引擎Force原動力大會的核心主題被明確地定位為“乘風破浪共赴AgenticAI時代”。這一主題精準地捕捉了當前人工智能領域發展的核心趨勢,并彰顯了火山引擎在推動AI技術向更高階、更實用階段邁進的決心和戰略方向。在為期兩天(6月11日至12日)的會議中,火山引擎圍繞其最新發布的豆包大模型1.6、多模態視頻生成模型Seedance1.0Pro,以及全面升級的AI云原生產品體系,系統性地展示了從底層大模型研發到上層火山引擎在本次Force大會上清晰地傳遞出其核心愿火山引擎的目標是讓大模型不再僅僅局限于信息的識別火山引擎在Force大會上重磅發布了其AI云原All-in-One綜合模型深度思考能力強化極速響應,兼顧能力核心能力深度思考、多模態理解、圖形界面操作代碼生成、數學解題、邏輯推理等基礎能力提升上下文窗口思考模式開啟、關閉或自適應思考(根據提示詞難度自動決定是否啟用深度思考)----視覺理解--可媲美其他旗艦模型中國AI行業系列觀察報告騰訊在2025年第二季度持續加大AI技術研發投入,其核心的混元大模型能力得到顯著提升,研發投入持的基礎大模型中處于領先地位。這一性能提升不僅體現在通用能力的增強,更在多模態能力上取得了突例如,騰訊混元自研推理模型Thinker(T1)在年初上線元寶App后持續快速迭代,同時騰訊還發布了主打更快任務處理能力的新一代快思考模型混元Turb像2.0率先實現“毫秒級”生圖,混元3Dv2.5憑借業成能力的代際飛躍體開發平臺(TCADP旨在降低企業構建智能體應用何人都可以創建代理,讓它到外部世界替用戶完成任務;另一類則是嵌入微信生態、基于微信獨特環境的AgenticAI。騰訊云在2025年5月21日舉辦的AI產業應用峰會上,將大模型知識引擎全面升級為“騰訊云智能體開發平臺”(TencentCloudAgent行業領先的檢索增強生成(RAG)技術、全面的Agent能力以及經過實戰打磨的、貼合用戶需求的功能,中國AI行業系列觀察報告MiniMax:開源自主研發MiniMax-M1系列模型及推出Agent深厚積累。其Agent技術架構圍繞處理長程復雜任務、提升模型效率和多模態能力展開,核心創新包括容創作、軟件開發及視頻制作等多個應用場景展現出巨大在問題,并自主調整策略,確保最終交付的成果滿足甚至超越用戶的預期。這種反思機制結合長程記憶,使得Agent能夠進行復雜的多步推MiniMaxAgent在工具調用(ToolUse)方面展現出極高的效率和穩定性。MiniMax通過其MCP(Multi-AgentCollaborationProtocol)協議構建了一個開放的應用生態——MCPMarket。這使得用場景和能力邊界。發布全球首個開源大規模混合架構推理模型MiniMax-M1。該模型總參數4560億,激活參數459億,支持100萬上下文輸入及8萬Token推理輸出,在多個生產力場景中性能出色,成本效益高。同時,MiniMax-M1的技術細節在ArXiv平臺公布,模型在HuggingFace和魔搭社區等發布視頻模型Hailuo-02。該模型采用創新的Noise-awareComputeRedistribution(NCR)架構,在將模型參數和訓練數據量分別提升3倍和4倍的同時,實現了2.5倍的效率飛躍,在知名測發布MiniMaxAgent。該Age能夠處理長文本、復雜代碼庫等任務,并支持開發者以簡單的XML格式描述工具功能,模型能夠自動理解工具的輸入輸出、參數約束,并生發布國內首個成片創作助手HailuoAgent。該工具通過自然語言驅動全局、全流程在問題,并自主調整策略,確保最終交付的成果滿足甚至超越用戶的預期。這種反思機制結合長程記憶,使得Agent能夠進行復雜的多步推MiniMaxAgent在工具調用(ToolUse)方面展現出極高的效率和穩定性。MiniMax通過其MCP中國AI行業系列觀察報告全球“軟件與服務的“智能體化”正在加速AI商業化模式面臨壓力并持續演進專有與開源并行的雙軌AI戰略日趨普遍軟件與服務的“智能體化”正在加速AI商業化模式面臨壓力并持續演進專有與開源并行的雙軌AI戰略日趨普遍加速布局技術加速落地,重構人機交互模式全球科技巨頭正推動AI智能體從概念邁向規模化應用。谷歌在I/O大會上展示了集成于Workspace和Andr商業化路徑分化,傳統模式承壓AI商業化面臨傳統數字模式的挑戰。谷歌AI概覽功能雖提升搜索體驗,卻導致網站點擊率阿里則通過電商AI工具創造核心業務價值。行業探索路徑呈現多元化:企業級付費服務、AI增強功專有與開源雙軌并行,平衡創新與生態科技巨頭采用“專有+開源”混合策略構建競爭壁壘。谷歌在推進Gemini等閉源模型的同時,開源MedGemma和Gemma;阿里自研通義千問但開源衍生模型,騰訊計劃Foundry兼容HuggingFac端技術仍保留于閉源體系以維持差異化優勢。雙軌模式既推動生態擴張,又確保核心技術的控制權,成為中國AI行業系列觀察報告01行業動態2025年成為智能體AI能力的五個等級:AI能力的五個等級fromAI能力的五個等級fromGreg創新者階段組織階段推組織階段推理者階段天機器人階段智能體階段競爭核心已從通用大模型轉向為特定任務優化的““2025年3月至6月,智能體2025年3月至6月,智能體AI(AgenticAI)生態系統進入了關鍵的成熟期。行業敘事已從討論孤立的智能體開發框架,轉向構建一個由新興通信協議定義的、分層的、可互操作的體系架構。這一轉變標志著智能體經濟從理論走向實踐的重大拐點?!癆gent元年”——這個在2024至2025年間被科技和商界頻繁提及的詞匯,精準地捕捉到了人工智能(AI)發展的新浪潮。它標志著AI正從一個聽從指令的“工具”,向一個能夠自主理解、規劃并執行復雜任務的“智能體”(Agent)演進。中國AI行業系列觀察報告萃取真知灼見,關注前沿風向02大咖觀點“超級智能”會更快地出現“超級智能”會更快地出現ElonMusk:我們正處于智能大爆炸的極其、極其早期的階段。我認為??也許有10%到20%的毀滅可能性。但往好處想,那可是AI時代的經濟預言:十倍增長AI將如此深刻地改變未來,很難量化其影響程度。但假設我們不會偏離正軌,AI不會殺死我們所有人,你最終會看到一個規模約為當前經濟十倍的經濟體。最終,對于我們未來的機器后代,或者主要是機器后代,可能會發展成K1級文明或更高級別。我們談論的是一個比今天大數千倍、也許數百萬倍的經濟體。超級智能與機器人比任何人類都更聰明的數字超級智能將在今年(2025)或明年內出現,但也伴隨著10%到20%的毀滅性風險AI安全最重要的一點是讓AI嚴格地“追求真相”。“超級智能”會更快地出現“超級智能”會更快地出現中國AI行業系列觀察報告中國AI行業系列觀察報告AGI5-10年之約下的技術與社會變局DemisHassabis:AGI只有5到10年的時間用它來解決其他所有問題。他相信他們已經走上了正軌,一個可以做人類可以做的所有思考事情的系統。這是一個AGI的試金石是“不出錯”,而非“超能力”。真正的AGI,其標志不在于解決頂尖難題的巔峰表現,而在于橫跨所有簡單與復雜任務的持續、穩定、不出錯的泛化能力。一個在國際奧數競賽上能奪金,卻在簡單數數上會犯錯的系統,并未真正理解世界。評估智慧時,穩定性和一致性比峰值性能更為本技術的能力邊界,不等于人類社會的需求邊界。即使AGI在技術上能做所有工作,我們仍會出于人性的需求,選擇將某些角色(如護理)保留給人類,因為這些角色的是機器無法提供的同理心與人性關懷。效技術提供的是“可能性”,但無法解決人類的“意愿”問題。AI或許能通過解決能源等“根節點問題”,從物理上打破零和博弈的困局(例如,若能源近乎免費,水資源沖突便迎刃而解)。然而,我們早已知道解決方案的氣候問題,卻因缺乏協作意愿和犧牲精神而停滯不前。技術可以遞上解決問題的鑰匙,但開門的評估AI風險的視角,應從“絕對風險”轉向“相對風險”。與其只憂慮AI可能帶來的挑戰,不如思考一個沒有AI的未來會怎樣。面對氣候變遷、流行病數字智慧的指數級發展,會被物理世界的線性規則所“制動”。社會系統的“軟件”升級,已嚴重落后于技術的“硬件”迭代。當AGI可能從根本上改變經濟學中關于“價值AGI5-10年之約下的技術與社會變局AI時代將進入“軟件3.0”Andrejkarpathy:自然語言在成為新的編程接口,大模型會完成剩下的工作我們正在進入「軟件3.0」我們正在進入「軟件3.0」時代,自然語言在成為新的編程接口,大模型會完成剩下的工作。C++等編程語言編寫的明確指令集。計算機完全按照這些?軟件2.0(Software2.0):權重。隨著深軟件的核心從“代碼”變成了神經網絡的“權重”。這些權LLM本身就像一個可編程的計算機,而它的“編們通過編寫提示詞來“編程”LLM,讓它完成復雜的任務。這標志著軟件開發的又一次Karpathy用一個“軟件版圖”的比喻來形象說明:如果說軟件1.0是GitHub上的所有代碼,軟件2.0是HuggingFace上的所有模型,那么軟件3.0正在以前所未有的速度“吞噬”和重構前兩者。AI時代將進入“軟件3.0”空間智能補充當下人工智能的完整空間智能補充當下人工智能的完整??語言是思想和信息的令人難以置信的強大編碼,但它實際上不是3D物理世界的強大編碼。如果審視人類智?語言雖然重要,但它是捕捉世界的有損方式,更重要?空間智能是AI的基石:人工智能若要完整,就必須具備理解、推理和生成3D世界的能力,因為?構建3D世界模型是下一個前沿:繼語言模型之后,攻克3D生成式基礎模型是解鎖大量應用(從創意設計到機器人技術)的關鍵,也是當前AI領域最困難的問題?無畏精神驅動創新:無論是創建ImageNet還是創辦新公司,敢于挑戰不確定性、大膽假設的“無畏”?AI的終極目標是賦能人類:技術應以人為本,作為協作工具來增強人類的能力,以應?數據與模擬至關重要:高質量、多模態的數據(包括被低估的觸覺數空間智能補充當下人工智能的完整空間智能補充當下人工智能的完整英偉達:中國市場非常重要黃仁勛:?AI開發者在中國,所以,AI技術體?在中國的情況是,他們擁有充足的能源供應。從很多角度來看,中國?AI技術與中國市場關聯:AI開發者集?AI技術革命與需求:推理AI發展迅猛,計算需求呈指數級增長;英偉達設計Blackwell等產品以適應技術突破。?未來就業與經濟影響:AI和機器人技術是工作生成器而非替代者,可用于擴展世界GDP,緩解勞動力?中美關系與芯片供應:即便美國選擇退出中國市場,華為有能力掌控中國市場,甚至開拓全球其他市場;沒有美國技術,中國技術的可用性將填補芯片市場。英偉達:中國市場非常重要AI時代的人性坐標與技術進化sundarpichai:Al是超越火與電的技術因為它可以自我迭代,人性是末日風險的最終解藥??當一個威脅(如P(Doom))真大到足以毀滅全人類時它會成為一個前所未有的能統一全人類去解決它的強大動力,這形成一種“風險自我調節機制”。人類文明的歷程證我們總能在關鍵時刻挺身而出集體應對挑?技術信念的本源:皮查伊在印度金奈的成長經歷(缺水困境、五年等待一部電話)塑造了其對技術的終極信仰——技術不僅是工具,更是打破生存枷鎖的文明驅動力。這種信念促使他以“解決人類真實需求”?AI的顛覆性本質:自我迭代的文明加速器。AI是超越火與電的“終極技術”,因其具備“遞歸自我改進”能力,能像AlphaGo通過自我對弈實現指數級進化,未來將成為創造力的獨立引擎。AI將催生“創新包”效應,降低從想法到落地的門檻(如編程民主化釋放80億人的認知潛能,同時重塑醫療、教育等行業(如癌癥早篩、個性化學習)。層,AIMode作為前沿試驗田,通過“驗證-回遷”機制確保創新與穩定共生。自研TPU芯片、開源?風險哲學:人性作為終極安全網。當前AI處于“鋸齒狀智能”階段,AGI可能略晚于2030年實現,但2030年前需應對其社會沖擊。當AI威脅(P(Doom))上升到毀滅級時,人類將觸發“風險自我調節機?未來圖景:人機共生的文明新形態。AR將成為下一個范式,安卓系統向“智能體”進化,XR設備通過多模態交互打破語言與空間壁壘。AGI的終極價值不是解答宇宙奧秘,而是幫助人類更深刻地理技術的終點應回歸對人性的探索。皮查伊的核心原則是“信號降噪”。他將外界的批評、股價波動和媒體熱議視為“噪音”,而將第一性原理、核心技術數據和不可逆轉的長期趨勢視為“信號”。在對話中,他透露正是在外界對Waymo自動駕駛項目最悲觀時,他基于內部技術遙遙領先的“信號”,決定“加倍AI時代的人性坐標與技術進化聚焦場景、聚焦場景、融合應用與商業價值挖掘?不擁抱AI的企業肯定會被淘汰!?令不要迷信A1,聚焦尖刀場景盡快落地!?令不要投入底層技術,AI不夠人工補;聚焦場景、融合應用與商業價值挖掘聚焦場景、融合應用與商業價值挖掘中國AI行業系列觀察報告人類必須擁有不同于AI的“獨有的能力”只有義。這不僅是經濟轉型,更是文明轉型——我們必須找到除了生產力之外的其他方式來體現人類價值。這個挑戰將影AI風險的兩大類別:人類濫用與機器覺醒第一類風險涵蓋大部分風險和所有短期風險,包括網絡攻擊、生物武器、選舉腐敗、回音室效應和自主殺傷性武器。這些威脅源于人類如何使用AI技術。如,2023年到2024年間,網絡攻擊增加了約12倍,增長率達到1200%。這種爆炸性增長很大程度上歸因于大型語言模型使網絡釣魚攻擊變得更容易。言。但**"我們從來沒有遇到過比我們更聰明的東西"*關于概率評估,學術界存在極端分化。揚·勒昆認為風險微乎其微,堅信人類總能控制AI系統。另一極端是埃利澤·尤德科夫斯基,他確信超級智能AI必然消滅人類。辛頓認為這兩種立場都過于極端,估計AI消滅人類的概率在10%到20%之間。為說明威脅程度,辛頓比喻:"如果你想知道我們得重新定義什么叫‘人類獨有的能力’。AI正在打碎的,是人類三道最關鍵的認知護城河——?理解邊界:語言模型不再復述,而是“讀懂”;?推理邊界:AI不靠數據記憶,也能構造邏輯鏈;?學習邊界:它們已不再依賴訓練集,而是邊做邊學。人類必須擁有不同于AI的“獨有的能力”AI可能讓“就業”問題更為嚴峻的編碼由Al完成嚇人多了。s整體失業率上升20%,比90%如果你不會被突然沖擊,你適應的機會就大得多。與以往的技術變革相比,我更擔心這次的勞動力市場沖擊,因為變化發生得如此之快,人們可能無法及時適應。人?在未來一到五年內,可能會有一半的入門級白領工作消技術進步速度前所未有,人類適應期可能極其痛苦AI技術進步飛速,能力從相當于聰明高中生躍至聰明大學生水平且不斷提升。未來一到五年內,約一半入門級白領工作可能消失,整體失業率或升至10%-20%。與以往技術變革相比,此次AI引發的勞動力市場沖擊速度快,人類適應期可能縮短,或出現痛苦的“調整期”?,F代社會制度面臨根本性威脅,社會契約亟需重構AI沖擊觸及現代民主制度根基,民眾因對經濟有貢獻而擁有的話語權可能因AI發展喪失,社會契約面臨重構。需確保普通人有經濟話語權和謀生方式,否則社會契約難以為繼。同時,AI時代下人類價值和目標的定義也需重新審視。應對AI革命的全方位行動指南普通民眾要學會使用AI并理解其發展方向,以更好適應變化。面對AI創造的財富分配問題,需采取行動,避免財富過度流向AI公司,確保普通人能從中獲益。AI可能讓“就業”問題更為嚴峻不懂Agent,就是不懂AI時代的管理openAI董事長:理解AlAgent才有資格參與下一輪組織競爭的小助手?!比蝿眨踔量梢圆唤浤阃饩屯瓿梢徽麠l流程?!毙乱淮鶤gent已成為具有自主決策權的“組織角色單元”——它能獨立完成客戶服務、合規審批等完整業務流程,甚至被賦予OKR目標和績效評估體系。這種角色進化呈現三級躍遷:從個人事務助手(被動響應到專業領域代理,最終升級為品這種轉變重構了組織的最小作戰單元:過去由“崗位”構成的結構,正在被“人-Agent協同網絡”取代。企業若僅將Agent視為效率工具,實則是用舊框架束縛新生產力;唯有將其作為組織設計的核心變量,通過權限配置、目標管理和責任歸屬的系統性重構,才能在競爭中掌握戰略主動權Agent與“助手”在角色上的差異助手Agent輔助你工作獨立完成工作等你發指令自己判斷行動提高效率直接產出成果是插件是員工讓Agent成為組織成員,而不是外掛,這些問題值得深思問題說明它是否擁有明確目標?有具體任務邊界它是否有執行權限?能直接調用系統、觸發操作它歸屬于哪個角色/部門?有組織結構中的位置誰為它的結果負責?明確管理與問責機制它的績效如何衡量?能夠通過數據追蹤結果表現不懂Agent,就是不懂AI時代的管理SaaS軟件的AI時代求生之路satyaNadella:saas軟件沒有活路s除非把自己和MCP結合,融?SaaS軟件沒有活路,除非把自己和MC?以后企業招聘員工,不只是招聘一個人,可能還?技術棧革新:AI時代需從基礎設施到數據層全面重構技術棧。Azure區域轉型為“AI工廠”,整合GPU、存儲等資源;數據層嵌入LLM智能生成查詢,既利用15年技術積累又實現智能升級,以適配AI工作負載的資源需求。?產品變革模式:Microsoft365通過三種模式進化。全新UI集成AI智能體(如研究員角色)與CopilotStudio;Teams支撐多人協作中的AI介入;沉浸式工作模式讓AI如數據科學家般嵌入Excel、文檔等場景,使Office畫布成為帶聊天功能的IDE。?SaaS未來轉型:垂直SaaS需融入AI智能體網絡,不能僅作記錄系統。Dynamics365通過MCP服務器參與多智能體業務編排,SaaS應支持MCP等平臺,成為AI智能體網絡的后端,而非固守傳統工作流構建模式。?智能體歸屬管理:企業AI智能體屬公司IP,微軟用EntraID實現身份管理與數據隔離,如區分工作與個人Copilot賬戶。員工個人智能體進入工作場景需確保數據不泄漏,類似個人與公司郵箱的隔離機制。?零成本智能價值:智能成本趨近零將推動生產力增長,如斯坦福醫學用多智能體框架提升腫瘤會議效率,醫療領域20%的GDP占比中,AI可優化工作流程、改善護理。技術需創造實際價值以獲社會許可,應對能源消耗等挑戰。?可持續發展路徑:以“每美元每瓦特的令牌數”為標準,微軟作為新能源大買家,推動高效用能??萍夹袠I2%-3%的電力消耗若翻倍,需在醫療、材料科學等領域創造價值,實現“可持續的富足”。?未來系統趨勢:計算架構中確定性與非確定性界限模糊,如Muse模型生成游戲場景。未來系統雖隨機,但需在關鍵環節保持可解釋性,通過理解“智能的物理學”實現約束與管理,避免完全脫離人類可控范圍。 SaaS軟件的AI時代求生之路AI時代跳出概念陷阱,聚焦可落地的實踐吳恩達:營銷人員把Agent這個詞搞壞了vibecoding也是一個Al??將智能體視為連續光譜,不同系統具有不同程度的自主性。沒必要花時間爭論這是否是真正的智能體。讓我們把所有這些都稱為具有不同自主程度的智能?大多數成功的智能體應用都是相對簡單的線性工作流,?重新定義智能體:營銷人員濫用詞匯致智能體概念模糊,陷入「是否自主」的哲學爭論無意義。應將智能體視為「自主性連續光譜」,涵蓋不同自主程度,引導開發者擺脫概念糾結,專注提升系統實用性。?線性工作流占據主導地位:大多數成功的智能體應用都是相對簡單的線性工作流,而非復雜的自主決策系統。當前商業場景中,線性工作流(如表單處理、合規檢查等順序任務)反而是智能體落地的主流。企業需突破流程分解、評估體系等技術瓶頸,挖掘簡單工作流的智能化改造空間。?MCP協議現狀與多智能體系統局限:MCP協議旨在簡化數據集成,獲行業認可,但目前服務器不穩定、認證系統不完善。多智能體系統中,團隊內協作相對可行,跨團隊協作更為超前,發展程度更低。開發者需掌握數據集成(如MCP協議)、動態評估框架搭建,更需培養「戰術直覺」(快速定位系統瓶頸)。AI工具如「樂高積木」,但需緊跟LLM進化(如上下文長度突破致RAG策略迭代)。?"VibeCoding"誤解與AI時代編程本質:“VibeCoding”誤導大眾對AI輔助編程的認知,制造AI萬能幻覺,實則AI輔助編程是高強度智力活動。從歷史發展看,編程技術進步吸引更多人參與,AI時代理解編程原理(告訴計算機需求)愈發關鍵。?AI創業的核心成功要素:創業成功首要因素是速度,熟練團隊執行速度優勢明顯。技術知識(如判斷MCP協議適用性)稀缺且比商業策略更稀缺重要,AIFund傾向與深度技術人員合作,利用其技術直覺提升速度,商業知識相對易獲取。AI時代跳出概念陷阱,聚焦可落地的實踐AI的浪潮,淘汰的不是人,而是崗位?AI帶來的最深刻的變革,不是一場你死我活的競爭,而是一次升級的邀約。它用一種近乎強制的方式,淘汰了劃槳這?AI的浪潮,淘汰的不是人,而是崗位。它淘汰了劃槳手,但同造了對領航員和輪機長的大量需求。令不要迷信才剛剛走到起點。AI領域除了大模型本身之外,還沒有看到像移動互聯網時代那樣級別的產品?AI技術發展從集中走向開放:過去AI世界像“舊教”時代,知識和能力集中在大廠手中在進入“新教”式時代,技術更加開放、工具更容易上手,創業者都有機會構建自己的模型、?AI技術范式變革:這一代的生成式AI對數據的理解與使用環節與式能力非常不同,具備了以前所有的軟件公司都不具備的能力,將孕育很多新的工具?AI投資估值相對論:劉凱認為貴跟便宜是?AI投資判斷標準:對于技術類項目,更多靠判斷團隊和人;對于產品類應用,老指標?AI應用門檻降低:過去想做出影響力大的AI產品,通常認為必須“出海去美國”,或者廠和知名研究員背景。現在門檻在快速降低,越來越多的年輕人,包括高校學生自己?AI商業轉化優勢:與移動互聯網時期不同,大模型一定程度上更利于商業轉化。垂直行業模型框架的價值會更加凸顯,其既能結合傳統軟AI的浪潮,淘汰的不是人,而是崗位透視設計精髓,評估市場潛力中國AI行業系列觀察報告多模態AI和Agent技術取得了顯著進展,正在深刻影響各行各業。多模態AI不再局限于單一數據類型,而AIAgent(智能體)作為能夠自主理解指的關鍵力量?;诙嗄B大模型的Agent,其能力邊界被無限擴展,能夠調用各種工具和API,甚至與外部硬件交互,從而解決更復雜、更現實的問題應用場景的鏈接應用場景的鏈接品都顯現出向Agent模式演進的清晰趨勢。操作系統正集“Copilot”類的數字生態的建設和Agent-Proxy等,旨在為Ag的開發平臺,正推動Agent生態走向技術棧的層次分層架構取代“協議戰爭”:市場并非陷入一場“贏者通吃”的協議戰爭,而是在協作構建一個分層的具(Agent-to-Tool)通信(即“垂直整合”)事實上的標準。與此同時,谷歌的Agent2Agent(A2A)協議與IBM的**智能體通信協議(AgentCommunicationProtocol,ACP)**正在引領智能體間這些協議并非直接競爭,而是共同構成了一個新興的、功能互補的“智能體技術?!钡牟煌瑢哟?。這種分層架構類似于傳統網絡中的OSI模型,每個協議都旨在解決一個獨特的互操作性挑戰,共同為復雜的多智能體系統奠定基礎。Anthropic的模型上下文協議直整合”層的地位,其核心目標是標準化單個AI智能體如何安全、MCP示意圖MCP示意圖特性模型上下文協議(MCP)Agent2Agent(A2A)協議智能體通信協議(ACP)主要焦點智能體-工具(Agent-to-Tool)智能體-智能體(Agent-to-Agent)智能體-智能體(Agent-to-Agent)核心目標標準化單個智能體訪問外部工具、數據和知識的方式實現跨平臺、跨供應商的企業級智能體協作與互操作提供一個簡單、輕量、對開發者友好的智能體間通信方式發起方/主要支持者Anthropic,OpenAI,微軟,谷歌谷歌發起,后捐贈給Linux基金會,獲微軟、AWS、Salesforce等100多家公司支持IBM,Linux基金會(BeeAI項目)治理模式開放規范,社區驅動開放標準,Linux基金會治理開放標準,Linux基金會治理通信風格JSON-RPC2.0overHTTPJSON-RPC2.0overHTTP(S),支持SSE流式傳輸RESTfuloverHTTP,MIME類型可擴展關鍵特性客戶端-服務器架構,三階段生命周期,工具/資源發現“智能體名片”(AgentCard)用于發現,結構化任務對象,多模態消息異步優先,支持同步;無需SDK;離線發現;支持任何架構模式主要用例為智能體提供數據庫訪問、API調用、文件系統操作等能力跨企業應用的復雜工作流,如客戶支持、供應鏈協同需要快速原型設計和靈活集成的多智能體系統,如研究與開發場景開放標準成為戰略武器:大型平臺公司,特別是微軟和谷歌,戰略性地擁抱A2A和MCP等開放標準。此舉并非純粹的利他主義,而是作為一種競爭工具,旨在建立行業聯盟、獲取企業信任、對抗OpenAI中國AI行業系列觀察報告HCI)到"模型-系統交互化或改良,而是用一種全新的“模型-系統交互”(M這里的“模型”特指驅動Agent的AI大模型(如LLM而“系統端”則指代一切可被程序調用的軟件、App、API接口、數據庫等。交互方式:人不再是“駕駛員”,而是“乘客”。人只需要告訴A交互過程:Agent是“自動駕駛的司機”。在接收到用戶的目標后,Agent(模型)會自己去操作“汽車”(調用各種系統/API)。它會自己規劃路線(制定執行計劃)、自己踩油門剎車(調用API)、自己處理AgentAgent商業元年的另一種理解:所有產品都可以用Agent重新做一遍中國AI行業系列觀察報告03產品解讀天工Agent明確將其定位為面向辦公場景的A念是大幅提升工作效率,其“8分鐘完成8小時工作”,旨在將用戶從繁瑣重復的事務中解放出來,三大專家級智能體與一個通用智能體,覆蓋了高頻的專業寫作需求,包括但不限于深度行業研究報告、競爭對手調研分析、產品規劃文檔、學術論文輔助撰寫、商業計劃書、市場推廣文案、各?文檔智能體:一鍵生成行業研究、學術論文、商業計劃等專業報告,自動嵌入條形圖、雷達圖等數據?表格智能體:上傳數據即可完成統計分析并生成圖表,Excel導出功能無縫銜接傳統工作流。?通用智能體:集成數十個MCP工具,生成圖片、音樂、宣傳片等多模態內容““中國AI行業系列觀察報告03產品解讀DeepResearch:Al智能體(Agent)的特殊形態如果說一個通用的AI助手(如基礎版ChatGPT)是一個可以回答各種問題的“通用機器人”,那么Deep?感知:通過高級檢索,感知并“閱讀”全網的論文、報告和數據。?規劃:將一個模糊的研究課題(“分析市場趨勢”)分解為一系列具體、可執行的步驟。?行動:主動使用工具(如瀏覽網頁、調用API、分析數據)來執行這些步驟,最終生成一份結構化的研究報告。新性地提出了一個四維技術框架,用于解構和分析DeepResearch系統的核心能力。便于更為系統性?維度一:基礎模型與推理引擎(FoundationMode為研究任務優化的模型(如OpenAI的o3、Google的Gemini2.5Pro)演進。這些專用模型在多步推理、知識整合和復雜指令遵循方面表現更優。?維度二:工具使用與環境交互(ToolUtilization&Envi境交互與工具鏈編排演進。?維度三:任務規劃與執行控制(TaskPlanni結構化的知識產出演進。架構模式特點優勢劣勢架構模式特點優勢劣勢理階段(如查詢處理->信息檢索->內容分析->輸中國AI行業系列觀察報告03產品解讀多個產品將Research能力融入到Agent產品當中性化的搜索結果和內容呈現。核心亮點在于將傳統的搜索引擎與個性化內容整理深度融合。它所宣傳的“深度搜智譜清言智譜清言的“沉思”(rumination)功能,其背后的模型是智譜全新推出的agent大腦——沉思模型(glm-z1-夸克于阿里自研的通義大模型,能夠為用戶提供更深入、更精準的搜索結果和知識解答。其核心優勢在于能夠整合阿里生態內的海量數據和知識圖譜,為用戶提供兼具廣度和深度的研究結果。該功能在處理商業分析、行業趨勢、產品評測等與消費和產業緊密相關的話題時,有望展現出獨特的優勢。端到端自主強化學習技術訓練的新一代age詳實、可溯源的分析結論?!白鳛橐蚤L文本處理能力聞名的KIMI的“進階版”,KIMI-Researcher的定位非常明確:專攻“深度研究”這一硬核場景。其最大的技術亮點是基于端到端自主強化學習訓練的新一代Agent模型。使其在在任務規劃、信息源的自主選擇“40中國AI行業系列觀察報告40參考文獻/鏈接1.朱嘯虎:所有的AI應用都是套殼,創業公司不要浪費一分錢去訓練底層模型/a/877838534_1155652.紅杉AI峰會閉門6小時,150位創始人共識浮現:AI不再賣工具,而是賣收益/s/7atu0CxodoiCipRcppkgoQ3.AI教父辛頓最新訪談萬字實錄:AI將如何顛覆所有腦力勞動?/c/8kEyL0zGWjE4.“AI教父”辛頓最新專訪:沒有什么人類的能力是AI不能復制的/s/N22lzubbCaboExjT7EG-DQ5.“AI教父”辛頓最新專訪:AI已擁有情感和意識,還學會了欺騙/rain/a/20250530A09VIB006.AndrejKarpathyonSoftware3.0:SoftwareintheAgeofAIhttps://www.latent.space/p/s37.AndrejKarpathyYC孵化器萬字洞察:軟件3.0時代創業機會,鋼鐵俠戰衣是人與agent協作終極形態/rain/a/20250624A02PKZ008.AI大神安德烈?卡帕西(AndrejKarpathy)6月18號在YCAIStartupSchool的主題演講:軟件的革命性變化/video/BV1RsNxzfE85/9.馬斯克在YCAISchool實錄全文:硬核創業、第一性原理與星際征途/articles/view/2833534593/a8e44e81020019crm10.兩天、14位大咖、2000人:YCAIStartupSchool圈定AI創業3條跑道/rain/a/20250618A01LAE0011.OpenAI聯合創始人GregBrockman:從游戲AI到通用智能,我們的創業一路意外,ChatGPT模式都是不得已的選擇/2025/0624/3168077.shtml12.對話OpenAI聯合創始人GregBrockman|6月18日/video/BV1bJNsz5ENb?vd_source=de900c1f230ec4f63c0caa4d3ab03de513.李飛飛:創辦WorldLabs的初衷,就是想無所畏懼地解決空間智能問題/rain/a/20250615A03SHI0014.李飛飛:在物理三維世界進行推理的人工智能系統/video/BV1GhT4zaEJW?vd_source=de900c1f230ec4f63c0caa4d3ab03de515.NVIDIACEO黃仁勛主題演講|GTC巴黎2025/video/BV1aDMFzoESy/16.黃仁勛最新警告:如果美國不參與,華為將“覆蓋中國”/rain/a/20250613A038XN0017.20250612|CNBC對英偉達CEO黃仁勛的完整專訪/video/BV1CCMMzeE1m?vd_source=de900c1f230ec4f63c0caa4d3ab03de518.黃仁勛在英偉達財報公布后接受了Bloomberg和CNBC的專訪/1233486457
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