7月31號開了個重要的國務院常務會議,李強總理主持的。會議拍板通過了《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》,核心意思就一個:趕緊把人工智能用起來,搞大規模、搞商業化!這可不是小事兒,這是繼2015年“互聯網+”之后,國家層面在產業政策上的又一個大動作,分量很重。
為啥現在這么急?
因為AI正在實實在在地改變各行各業。而且,大家拼AI的方向也變了:以前比的是誰家芯片強、模型牛、應用好,現在戰火已經燒到了“智能體(Agent)生態”這個更高維度上。簡單說,就是看誰能造出更聰明、更能干、更像人的AI助手。
海外巨頭已經搶跑了:今年海外智能體產品像雨后春筍一樣冒出來。谷歌在自家I/O大會上秀了ProjectAstra,亞馬遜搞了個升級版Alexa+,OpenAI推出了ChatGPTAgent,連 (就是臉書母公司)都放話要砸幾千億美金搞“超級智能體”。
而且,最近這些大公司發財報,也證明了AI確實能賺錢,商業化路子走通了。這些智能體落地應用,會打開更多AI的使用場景,讓技術更快地變成真金白銀,最終給整個產業鏈加油。
01、搞懂AI智能體:它到底是個啥?
AI智能體(AIAgent),你可以把它理解成一個“能感知、會思考、能行動”的AI執行者。它不是個簡單的工具,而是一個能自己“活”在環境里的智能系統。
給它點文字、圖片、聲音(這叫“多模態”),它就能理解周圍發生了什么(感知環境),然后自己琢磨該咋辦(做出決策),最后真的動手去干(采取行動),目標就是完成你交代的長期任務。
這可不是一天煉成的:智能體發展分了幾步走。最早就是能簡單調用個工具;后來進化到能規劃點基礎任務;現在厲害了,能自己動腦子思考做決定,主動性、適應性都強多了。像OpenAI、復旦大學的NLP實驗室、谷歌這些大牛,對它的定義雖然角度不同,但核心都離不開“感知、決策、行動”這三點。
它怎么“變聰明”的?
內部構造像個閉環系統:大模型(LLM)是它的“大腦”負責決策;加上記憶(記住發生過啥)、規劃(安排做事步驟)、工具調用(會用各種軟件或硬件),這就構成了智能閉環。它正在成為新一代的超級入口,就像當年智能手機取代功能機一樣,它要重塑我們和電腦、和數字世界的交互方式。
現在的智能體,目標是直接給你交付結果,這跟傳統軟件那種一步步操作的模式很不一樣。而且,越貼近具體場景(比如幫你訂票、寫報告、管工廠)的智能體,越有競爭力。
未來呢?它主要朝兩個方向進化:一種是當你的超級數字助理,另一種是能融入物理世界或社會互動的“具身/社會型”智能體(比如控制機器人、在虛擬世界社交)。
02、AI智能體產業鏈:誰在參與?怎么分工?
整個產業鏈可以分成上、中、下三層,像蓋房子一樣:
上游:打地基的(基礎技術層)
算力(芯片):這是AI的“發動機”。智能體跑起來需要強大的計算力。芯片種類不少:
GPU:并行計算王者,訓練和運行AI模型的主力,英偉達是老大,AMD、英特爾跟著跑。國內也有寒武紀、海光、昇騰等一批公司在追。
FPGA:靈活的可編程芯片,特別適合需要快速調整的場景。全球看AMD(收了賽靈思)和英特爾是雙雄,國內復旦微電、安路科技等在做國產替代。
ASIC:為特定任務量身定做的芯片,效率高、成本可能更低。谷歌、微軟、 這些巨頭都自研搞生態壁壘,博通、Marvell是專業戶。國內中興、華為海思、瀾起科技等也在發力。
算法:這是智能體的“靈魂”,決定它有多聰明。海外巨頭谷歌(TensorFlow框架)、OpenAI(GPT系列)、 ,國內百度(文心)、阿里(通義)、騰訊(混元)、智譜AI、科大訊飛、商湯等都是這個領域的核心玩家。
數據:AI是靠數據“喂”大的。數據采集和標注(給數據打標簽)是基礎活。海外有Appen、ScaleAI,國內有數據堂、海天瑞聲等專業公司做這個。
中游:蓋房子和裝修的(模型層/平臺層)
模型層:核心就是大語言模型(LLM),這是智能體的“大腦”基礎。它通過預訓練、微調等變得越來越聰明。國內的代表有:字節的豆包、百度的文心一言、阿里的通義千問、騰訊的混元、智譜的ChatGLM、DeepSeek等。智能體就是在這個大腦基礎上,加上記憶、規劃、工具調用能力造出來的。
平臺層:這是讓開發者更容易造智能體的“工具箱”和“流水線”。提供開發、訓練、部署的環境。傳統互聯網巨頭有先天優勢(用戶多、數據多)。
比如:
海外:谷歌有Dialogflow,微軟有Bot work。
國內:百度有文心智能體平臺(靠說話就能創建)、騰訊有元器平臺(低代碼/無代碼)、字節有扣子空間、還有智譜AI、月之暗面、百川、昆侖萬維(天工智能體)等都在發力建平臺。
下游:住進去用起來的(應用和服務層)
這里就是智能體真正干活、創造價值的地方了,百花齊放:
客服:智能客服機器人。
制造:優化生產流程、預測維護(像通用電氣、西門子做的;國內鼎捷、賽意在智能制造方向)。
金融:智能投顧、風險管控(摩根大通、高盛;國內同花順)。
醫療:輔助診斷、藥物研發(IBMWatson;國內衛寧健康有WiNGPT和臨床輔助決策)。
政務/城市:智慧城市管理(云賽智聯、博思軟件)。
媒體/娛樂:視頻創作(萬興科技)、圖像處理(虹軟科技)、虛擬人(天娛數科)、AI營銷(思美傳媒)。
其他:像新致軟件的金融機器人、漢得信息的產業/財務數字化、亞信安全的AI+安全、值得買的購物助手“小值”、中科金財接入多個大模型做應用等等,例子太多了。
總結:
全球AI智能體市場熱鬧非凡,競爭激烈。海外科技巨頭們都在玩“大模型+硬件終端+具體場景”的垂直整合,把智能體看作是未來AI時代的核心入口——這已經不只是比誰家產品好了,而是在爭奪未來數字生態的主導權。
國內這邊也不甘示弱,像智譜AI、月之暗面這些“尖子生”在垂直領域尋求突破,同時各行各業的企業都在探索自身的“Agent化”轉型。整個行業正經歷一場深刻的變革:從過去靠一個個應用(App)驅動,轉向靠一個個智能體(Agent)來驅動。這不僅僅是技術的升級,更是應用生態和交互方式的一次大躍遷,變革的速度只會越來越快。
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