在AI領(lǐng)域的新一輪浪潮中，一個(gè)核心觀點(diǎn)正逐漸達(dá)成共識(shí)：未來(lái)的AI不僅僅是銷(xiāo)售工具，而是直接帶來(lái)經(jīng)濟(jì)收益的手段。紅杉資本合伙人Pat Grady提出的這一“萬(wàn)億美元機(jī)會(huì)”理念，得到了OpenAI首席執(zhí)行官Sam Altman和谷歌首席科學(xué)家Jeff Dean的認(rèn)可。隨著大模型的熱潮逐漸降溫，智能體接過(guò)接力棒，引領(lǐng)AI進(jìn)入新時(shí)代。英偉達(dá)具身智能研究主管Jim Fan進(jìn)一步指出，當(dāng)機(jī)器人能通過(guò)物理圖靈測(cè)試時(shí)，收益將等同于自動(dòng)化的現(xiàn)金流。

在與IBM大中華區(qū)技術(shù)銷(xiāo)售總經(jīng)理、首席技術(shù)官翟峰的對(duì)話中，他同樣強(qiáng)調(diào)了這一趨勢(shì)。翟峰認(rèn)為，AI的實(shí)驗(yàn)階段已經(jīng)結(jié)束，企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力將越來(lái)越依賴于定制化AI應(yīng)用和可量化的業(yè)務(wù)成果。在IBM Think大會(huì)上，董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官Arvind Krishna也指出，當(dāng)前的AI應(yīng)聚焦智能體、數(shù)據(jù)、集成和基礎(chǔ)設(shè)施四個(gè)層面。

翟峰強(qiáng)調(diào)，企業(yè)在通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)收益的過(guò)程中，首要面對(duì)的是數(shù)據(jù)問(wèn)題。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是否存在？是否被有效利用？是否發(fā)揮了應(yīng)有的作用？他指出，數(shù)據(jù)是企業(yè)級(jí)AI落地的核心生產(chǎn)力，沒(méi)有數(shù)據(jù)，一切都是空談。盡管大模型可能擁有大量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，但企業(yè)最核心的數(shù)據(jù)是否整合出來(lái)，才是最關(guān)鍵的因素。

在智能體時(shí)代，AI技術(shù)如何與傳統(tǒng)自動(dòng)化技術(shù)融合，成為發(fā)展的關(guān)鍵。以制造業(yè)為例，工廠已經(jīng)廣泛應(yīng)用了自動(dòng)化流水線和自動(dòng)化機(jī)器臂等設(shè)備。在AI時(shí)代，這些傳統(tǒng)設(shè)備如何與AI智能體結(jié)合，產(chǎn)生更大的效益，是一個(gè)值得關(guān)注的方向。AI技術(shù)如視覺(jué)識(shí)別已經(jīng)在制造業(yè)中得到應(yīng)用，通過(guò)AI技術(shù)，企業(yè)可以自動(dòng)識(shí)別生產(chǎn)零部件的優(yōu)劣，提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確度，同時(shí)規(guī)范員工操作流程，降低事故風(fēng)險(xiǎn)。

翟峰指出，企業(yè)目前更關(guān)心智能體的實(shí)際效用、AI技術(shù)在場(chǎng)景下的復(fù)用性以及投資回報(bào)率（ROI）。智能體的熱潮不僅反映了甲方企業(yè)對(duì)技術(shù)賦能的追求，也激發(fā)了乙方服務(wù)商的積極投入。從年初各大廠商的會(huì)議內(nèi)容可以看出，智能體已成為各廠商的重點(diǎn)布局方向。

OpenAI推出了具備更強(qiáng)智能體能力的推理模型，并預(yù)測(cè)智能體銷(xiāo)售額將超過(guò)ChatGPT。阿里巴巴推出了AI智能體“心流”，宣稱能像人類專家一樣進(jìn)行研究、撰寫(xiě)報(bào)告和代碼。百度在AI開(kāi)發(fā)者大會(huì)上發(fā)布了文心大模型4.5 Turbo和深度思考模型X1 Turbo，以及通用超級(jí)智能體心響APP。聯(lián)想集團(tuán)也發(fā)布了包括個(gè)人、企業(yè)和城市超級(jí)智能體在內(nèi)的一系列產(chǎn)品。

騰訊總裁劉熾平表示，微信生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)有機(jī)會(huì)創(chuàng)造一個(gè)獨(dú)特的智能體，連接AI與微信的內(nèi)容、社交、通信和社區(qū)能力，以及內(nèi)容生態(tài)系統(tǒng)。在IBM Think大會(huì)上，IBM推出了一套完整的企業(yè)級(jí)AI智能體解決方案，該方案以IBM Watsonx Orchestrate為核心，確保智能體之間的高效協(xié)作，并與企業(yè)的現(xiàn)有IT資產(chǎn)協(xié)同。

IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部數(shù)據(jù)與人工智能資深技術(shù)專家吳敏達(dá)表示，面向C端用戶的智能體與面向企業(yè)級(jí)應(yīng)用的智能體完全不同。企業(yè)級(jí)AI要求智能體和大模型必須準(zhǔn)確無(wú)誤，不需要太大參數(shù)，但需要經(jīng)過(guò)專有數(shù)據(jù)訓(xùn)練。雖然目前不存在能解決各種問(wèn)題的通用智能體，但在垂直業(yè)務(wù)領(lǐng)域，針對(duì)特定場(chǎng)景的智能體已有不少應(yīng)用。

吳敏達(dá)指出，數(shù)字化基礎(chǔ)好的企業(yè)在智能體落地方面具有先發(fā)優(yōu)勢(shì)。以制造業(yè)為例，ERP系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，與ERP聯(lián)動(dòng)的場(chǎng)景更容易落地。從具體場(chǎng)景出發(fā)，翟峰認(rèn)為，客服端和研發(fā)是企業(yè)側(cè)比較容易落地智能體的領(lǐng)域。例如，IBM曾推出一款智能代碼助手Watsonx Code Assistant，幫助企業(yè)更快、更智能地完成代碼開(kāi)發(fā)。

IBM大中華區(qū)科技事業(yè)部車(chē)庫(kù)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)經(jīng)理張珣分享了一個(gè)汽車(chē)行業(yè)用戶的案例。在該車(chē)企內(nèi)部，IBM推薦從維修部門(mén)入手，構(gòu)建一個(gè)AI助手級(jí)別的維修助手，提升所有員工的維修水平。驗(yàn)證成功后，又將AI能力復(fù)用到了客服、財(cái)務(wù)、HR、銷(xiāo)售等部門(mén)。張珣指出，他們會(huì)首先從用戶角度出發(fā)，尋找痛點(diǎn)與需求，以典型場(chǎng)景進(jìn)行驗(yàn)證，再商討大規(guī)模部署。

隨著AI步入成熟階段，智能體成為企業(yè)重點(diǎn)發(fā)展方向。企業(yè)不再滿足于簡(jiǎn)單的AI工具，而是希望通過(guò)AI智能體獲得更大的收益。對(duì)于企業(yè)級(jí)服務(wù)商而言，讓智能體以更高的性價(jià)比落地，將成為AI下半場(chǎng)的主要競(jìng)爭(zhēng)方向。