賽迪研究院無(wú)線(xiàn)電管理研究所(未來(lái)產(chǎn)業(yè)研究中心)日前在2025賽迪論壇發(fā)布《智能體應用現狀挑戰及建議》。
當前,以大模型為代表的通用人工智能已然展現出引L新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的強勁驅動(dòng)力,智能體(AI Agent)作為大模型的重要發(fā)展方向,在對話(huà)交互、知識推理、內容創(chuàng )作等方面展現出強大潛力,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(shù)。通過(guò)集成感知、推理與行動(dòng)能力,智能體正在金融、制造、醫療、教育等多個(gè)L域加速應用,推動(dòng)從信息處理到實(shí)際任務(wù)執行的技術(shù)轉型。搶抓發(fā)展機遇,積J推動(dòng)人工智能體技術(shù)創(chuàng )新與產(chǎn)業(yè)應用,對于加速“人工智能+”行動(dòng),推動(dòng)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(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇與挑戰,本報告系統梳理了智能體的技術(shù)特征、發(fā)展歷程、應用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)生態(tài),分析了主要經(jīng)濟體和重點(diǎn)企業(yè)的布局動(dòng)向,深入探討了我國智能體發(fā)展面臨的生態(tài)建設、經(jīng)濟效益、場(chǎng)景落地等方面挑戰,并從標準制定、生態(tài)優(yōu)化、應用推廣、政策支持、技術(shù)攻關(guān)等維度提出了相關(guān)建議。
智能體發(fā)展動(dòng)向與挑戰
開(kāi)發(fā)生態(tài)不成熟:智能體發(fā)展面臨工具市場(chǎng)缺失、開(kāi)發(fā)者社區活躍度低、接口標準不統一及
支持服務(wù)體系不完善等挑戰,影響開(kāi)發(fā)進(jìn)度與成本,制約其應用范圍。
經(jīng)濟效益不明顯:智能體產(chǎn)業(yè)面臨G研發(fā)運營(yíng)成本與缺乏穩定付費用戶(hù)的雙重困境,導致其經(jīng)濟效益不明顯,影響產(chǎn)業(yè)的可持續發(fā)展。
應用場(chǎng)景受限:智能體在開(kāi)放復雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中表現欠佳,而在封閉可控場(chǎng)景中效果較好,應用場(chǎng)景的局限性限制了其更廣泛的應用和價(jià)值發(fā)揮。
通信技術(shù):實(shí)現設備間高效連接與數據傳輸;存算技術(shù):提高數據讀寫(xiě)速度; 音視頻技術(shù):增強視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)體驗;傳感技術(shù):感知手機環(huán)境信息;交互技術(shù):實(shí)現人機信息交互
多模態(tài)大模型架構正向端到端演進(jìn),決策準確性和靈敏度提升推動(dòng)機器人場(chǎng)景應用落地;語(yǔ)言大模型發(fā)展迎來(lái)新范式,提升復雜邏輯推理能力;DiTs 架構的可擴展性?xún)?yōu)勢顯現,推動(dòng) AI應用商業(yè)化
針對八大安全場(chǎng)景(政治敏感、犯罪違法、心理健康、 歧視/偏見(jiàn)、倫理道德等)對大模型進(jìn)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(wèn)題時(shí)給予正確的回復策略
教育大模型是基于人工智能技術(shù)和海量教育數據構建的深度學(xué)習模型,可分為通用大模型教育應用和教育專(zhuān)有大模型,2019 - 2024年市場(chǎng)規模增長(cháng),預計2025 - 2028年繼續增長(cháng)
企業(yè)數字營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)應積極擁抱這一趨勢,將 AI 技術(shù)深度融入到營(yíng)銷(xiāo)工作流程中,實(shí)現營(yíng)銷(xiāo)的智能化,自動(dòng)化和個(gè)性化;企業(yè)可以為每個(gè)消費提供更加精準的產(chǎn)品推薦和服務(wù)
AI學(xué)習機、AI詞典筆、AI聽(tīng)力寶成為消費級AI教育硬件的三大主流品類(lèi);C端產(chǎn)品以其龐大的市場(chǎng)規模和增長(cháng)潛力,成為了市場(chǎng)的主力軍,市場(chǎng)規模將達到165億元,到2028年,這一數字有望接近900億
端側智能是在終端設備一側進(jìn)行智能化處理和決策,其優(yōu)勢包括增效,降本,個(gè)性化等,把握生成式 AI 同終端產(chǎn)品深度結合的創(chuàng )新浪潮,在端側智能方面保持開(kāi)放生態(tài)
Web端行業(yè)應用UV超過(guò)1.5億次,移動(dòng)端全行業(yè)獨立應用滲透率已超過(guò)20%,MAU超過(guò)7000萬(wàn),數據不僅展示了AI應用的廣泛普及,也預示著(zhù)AI技術(shù)正逐步成為人們生活的一部分
低運營(yíng)成本已成為企業(yè)用戶(hù)落地大模型的首要目標,這些場(chǎng)景的智能化解決方案,無(wú)一例外地指向了 AI Agent,為企業(yè)用戶(hù)提供落地 AI Agent 項目時(shí)的策略指導和實(shí)踐洞見(jiàn)
旨在描繪科研智能領(lǐng)域的生態(tài)全景,為政府部門(mén)制定產(chǎn)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(shù)方向、開(kāi)拓應用場(chǎng)景提供借鑒,加速該領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng )新和應用 實(shí)踐,為我國在該領(lǐng)域搶占發(fā)展先機提供助力
MoE 框架是對 Transformer 架構的優(yōu)化,在 NLP、CV、語(yǔ)音識別以及機器人等領(lǐng)域表現出色;基于“思維鏈”的創(chuàng )新推理模式,學(xué)會(huì )人類(lèi)“慢思考”