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智能體應用現(xiàn)狀挑戰(zhàn)及建議2025,智能體的技術特征、發(fā)展歷程、應用場景和產業(yè)生態(tài)

來源:賽迪研究院未來產業(yè)研究中心     編輯:創(chuàng)澤   時間:2025/4/16   主題:其他 [加盟]

賽迪研究院無線電管理研究所(未來產業(yè)研究中心)日前在2025賽迪論壇發(fā)布《智能體應用現(xiàn)狀挑戰(zhàn)及建議》。

當前,以大模型為代表的通用人工智能已然展現(xiàn)出引L新一輪科技革命和產業(yè)變革的強勁驅動力,智能體(AI Agent)作為大模型的重要發(fā)展方向,在對話交互、知識推理、內容創(chuàng)作等方面展現(xiàn)出強大潛力,有望成為加速“人工智能+”落地,深度賦能千行百業(yè)的重要技術。通過集成感知、推理與行動能力,智能體正在金融、制造、醫(yī)療、教育等多個L域加速應用,推動從信息處理到實際任務執(zhí)行的技術轉型。搶抓發(fā)展機遇,積J推動人工智能體技術創(chuàng)新與產業(yè)應用,對于加速“人工智能+”行動,推動人工智能賦能新型工業(yè)化具有重要意義。

為把握智能體發(fā)展趨勢,研判產業(yè)發(fā)展機遇與挑戰(zhàn),本報告系統(tǒng)梳理了智能體的技術特征、發(fā)展歷程、應用場景和產業(yè)生態(tài),分析了主要經濟體和重點企業(yè)的布局動向,深入探討了我國智能體發(fā)展面臨的生態(tài)建設、經濟效益、場景落地等方面挑戰(zhàn),并從標準制定、生態(tài)優(yōu)化、應用推廣、政策支持、技術攻關等維度提出了相關建議。

智能體發(fā)展動向與挑戰(zhàn)

開發(fā)生態(tài)不成熟:智能體發(fā)展面臨工具市場缺失、開發(fā)者社區(qū)活躍度低、接口標準不統(tǒng)一及 支持服務體系不完善等挑戰(zhàn),影響開發(fā)進度與成本,制約其應用范圍。

經濟效益不明顯:智能體產業(yè)面臨G研發(fā)運營成本與缺乏穩(wěn)定付費用戶的雙重困境,導致其經濟效益不明顯,影響產業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

應用場景受限:智能體在開放復雜動態(tài)環(huán)境中表現(xiàn)欠佳,而在封閉可控場景中效果較好,應用場景的局限性限制了其更廣泛的應用和價值發(fā)揮。






新一代智能終端發(fā)展研究2025,1+8技術體系,終端具備智能感知與決策能力

通信技術:實現(xiàn)設備間高效連接與數(shù)據(jù)傳輸;存算技術:提高數(shù)據(jù)讀寫速度; 音視頻技術:增強視覺、聽覺體驗;傳感技術:感知手機環(huán)境信息;交互技術:實現(xiàn)人機信息交互

2024年AI大模型技術變遷情況回溯:技術演進方向,推動機器人場景應用落地,AI應用商業(yè)化

多模態(tài)大模型架構正向端到端演進,決策準確性和靈敏度提升推動機器人場景應用落地;語言大模型發(fā)展迎來新范式,提升復雜邏輯推理能力;DiTs 架構的可擴展性優(yōu)勢顯現(xiàn),推動 AI應用商業(yè)化

超擬人大模型的情緒價值體驗:八大安全場景對大模型進行針對性升級

針對八大安全場景(政治敏感、犯罪違法、心理健康、 歧視/偏見、倫理道德等)對大模型進行針對性升級。使模型具備基本的安全性,能夠在遇到安全問題時給予正確的回復策略

教育大模型:AI賦能智能教育,塑造未來學習新生態(tài),分為通用大模型教育應用和教育專有大模型

教育大模型是基于人工智能技術和海量教育數(shù)據(jù)構建的深度學習模型,可分為通用大模型教育應用和教育專有大模型,2019 - 2024年市場規(guī)模增長,預計2025 - 2028年繼續(xù)增長

中國AI+營銷趨勢洞察與企業(yè)落地建議:成本有效的實現(xiàn)規(guī)模化擴張,提升用戶體驗和滿意度

企業(yè)數(shù)字營銷部門應積極擁抱這一趨勢,將 AI 技術深度融入到營銷工作流程中,實現(xiàn)營銷的智能化,自動化和個性化;企業(yè)可以為每個消費提供更加精準的產品推薦和服務

2024AI教育硬件全景報告:市場規(guī)模將達到165億元,2028有望接近900億

AI學習機、AI詞典筆、AI聽力寶成為消費級AI教育硬件的三大主流品類;C端產品以其龐大的市場規(guī)模和增長潛力,成為了市場的主力軍,市場規(guī)模將達到165億元,到2028年,這一數(shù)字有望接近900億

端側智能行業(yè)-人工智能重要應用產品落地爆發(fā)在即,落地場景包括 AI PC、AI 手機、AI 可穿戴設備、AI 智能家居、AI 智能汽車、AI 工業(yè)設備

端側智能是在終端設備一側進行智能化處理和決策,其優(yōu)勢包括增效,降本,個性化等,把握生成式 AI 同終端產品深度結合的創(chuàng)新浪潮,在端側智能方面保持開放生態(tài)

2024年中國生成式AI行業(yè)月度觀察報告技術深化領域融合持續(xù)增長的AI市場:文心一言月度UV突破2000萬,移動端豆包MAU已達2700萬

Web端行業(yè)應用UV超過1.5億次,移動端全行業(yè)獨立應用滲透率已超過20%,MAU超過7000萬,數(shù)據(jù)不僅展示了AI應用的廣泛普及,也預示著AI技術正逐步成為人們生活的一部分

2024年AI Agent實施的明路應用實踐報告-三個核心能力進行任務規(guī)劃和問題拆解,場景的智能化解決方案

低運營成本已成為企業(yè)用戶落地大模型的首要目標,這些場景的智能化解決方案,無一例外地指向了 AI Agent,為企業(yè)用戶提供落地 AI Agent 項目時的策略指導和實踐洞見

科研智能(AI4R&D) 人工智能驅動的研發(fā)新范式:描繪生態(tài)全景,為制定產業(yè)政策、指導項目布局提供參考

旨在描繪科研智能領域的生態(tài)全景,為政府部門制定產業(yè)政策、指導項目布局提供參考,為研究機構、科技企業(yè)把握 技術方向、開拓應用場景提供借鑒,加速該領域的技術創(chuàng)新和應用 實踐,為我國在該領域搶占發(fā)展先機提供助力

2024AIGC創(chuàng)新應用洞察報告:市場規(guī)模達到360.6億美金,增長率達到46.5%

MoE與思維鏈助力大模型技術路線破局:MoE模型提升效果顯著,擁有人類“慢思考”的特質

MoE 框架是對 Transformer 架構的優(yōu)化,在 NLP、CV、語音識別以及機器人等領域表現(xiàn)出色;基于“思維鏈”的創(chuàng)新推理模式,學會人類“慢思考”
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從應用側看人形機器人的發(fā)展變化:產業(yè)化應
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== 機器人推薦 ==
迎賓講解服務機器人

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智能消毒機器人

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機器人開發(fā)平臺

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