圖片系AI生成

“2025年是Agent元年”，幾乎所有從業者的耳朵都聽出了繭子。但是，這恰恰意味著大量Agent還沒有被很好地置于業務場景中，尤其是對于新技術需求沒那么敏感的行業。

今年早些時候，中國電子云成立了AI產品線，由中國電子云高級副總裁黃鋒負責。黃鋒有超過十年的AI商業化落地經驗，對計算機視覺、大語言模型等AI技術在各行各業的應用落地有深刻理解，打造出多款AI平臺與AI應用產品。其曾擔任百度智能云產品委員會主席、應用平臺部總經理、工業產品部總經理等職位。期間負責過多款百度智能云明星產品的規劃、設計和規模化工作，他的履歷和中國電子云AI產品線定位較為契合。

”智能體很火熱，但是以今天的模型能力來講，還不足以解決很多問題，特別是在我們面對的客群里面，很多時候不需要讓模型自己基于模型能力思考，國家企業和政府有嚴格的流程規范，希望模型按照流程規范去做執行。”黃鋒表示。

中國電子云AI產品線更聚焦國家關鍵行業的實際需求，以應用場景為牽引，提供全鏈路AI解決方案。從數據，到模型，到應用，到服務，讓客戶真正將大模型“用起來”。

大模型應用，聲量比市場大

“大模型在行業更深度的應用，在今天看還不多。”黃鋒說。

2024年，只有一些頭部的行業客戶在做AI應用嘗試，今年迎來了AI應用爆發的一年，所以大家都認為，2025年才是AI應用的元年。雖然今年是元年，在過去的兩年里，較為常見的通用應用場景已經跑通。

比較常見的例如辦公提效類，公文撰寫、會議紀要生成、文件審查等等，能夠提升辦公的效率；還有偏知識問答的應用，這是目前應用范圍最廣的一個方向，包括“問數”，基于自然語言從數據庫里面提取數據，這也是落地比較多的場景。智能客服、數字人等也是落地較多的領域。

“目前已經在廣泛落地的這些技術，距離各行各業的業務深度應用還有一定距離，處在相對在外圍的一些偏辦公、經營等方面，整個應用也在往行業深處走。”他補充說。

黃鋒表示，通用模型落地行業面臨理解業務難、性價比低、場景化應用效果不好、場景落地難以標準化四大痛點。

第一，通用模型能力越來越強，但是落到行業還是很難理解業務，特別高新電子、醫療、科研等客群，這些行業的數據無法公開獲得，所以在這些行業里，通用模型能力達不到使用要求。

第二是性價比，訓推效率是制約成本降低的一大痛點。

第三是場景化應用的效果問題。國家關鍵行業客群對于效果的要求是極致的，不管是準確率還是幻覺問題，如果沒有一個高效果的應用，很難上線真正進入生產階段。

第四，場景落地很難標準化。AI和云不一樣，云平臺是一個非常底層的基礎設施，AI要想創造價值，必然要深入應用里面，各行各業know-how很深，沒有一個特別標準化的落地范式。

“純產品化交付，在我看來是幾乎不太可能。需通過行業模型訓練、軟硬件深度優化、開發工具鏈完善及服務配套來解決。”黃鋒說。

基于這些痛點，首先要解決通用模型的難題，需要高質量數據集訓練一些行業模型或者是場景模型；解決性價比軟硬結合，不管是模型也好，軟件也好，和上面的硬件要做深度適配和優化，提升訓練和推理效率；智能體應用的開發還是需要更好的應用開發工具鏈；應用場景化落地則需要搭配深度的配套服務。

專設AI產品線，主打全鏈路

在WAIC期間的中國電子云分論壇上，中國工程院院士鄭緯民表示，我國人工智能產業在芯片、算力、數據、生態等領域都面臨著挑戰。在此挑戰與機遇并存節點，他認為核心要聚焦兩件事，研制低成本個人用推理機與提高國產智算系統的可用性和好用性。

低成本個人用推理機，能夠讓更多人能用上AI、用得起AI，如KTransformers系統通過以存換算的方式，讓AI變得觸手可及。在國產智算操作系統提升方面，鄭緯民認為不僅要構建類CUDA系統，打破對國外生態的依賴，同時也要做好并行系統、編程框架等10個關鍵軟件，讓國產硬件的算力充分釋放。企業擁抱AI有章可循：找準核心問題、用好高質量數據、微調基礎大模型即可見效。

大模型時代，客戶的需求在變，中國電子云也改變了自己面向客戶的能力體系。“過去幾年我們主要做專屬云，專屬云也在從CPU云過渡到GPU云的時代，未來云數智一體是必然趨勢，云、數據和人工智能分不開。這是AI產品線成立的背景。”黃鋒說。

他也坦言，此前中國電子云也在AI方向有過兩年的探索，投入相對沒有那么大，在嘗試的過程積累了一定的認知，今年AI產品線的成立，正式把AI變成公司戰略方向。

目前中國電子云AI產品線的平臺能力包括：多模態數據治理平臺、應用開發平臺、模型開發平臺；三大通用應用包括：多模態視覺融合應用、采購管理智能體、情報分析應用；三大服務包括：AI 戰略咨詢、深度交付服務、 AI課程服務 。

“中國電子云·新星提供全鏈路AI解決方案，從前期幫助客戶做咨詢規劃，到中間產品能力的交付，到后期配套的課程服務，這里面包含全棧從從數據，到模型，到應用，到服務。讓客戶真正將大模型‘用起來’。”黃鋒表示。

黃鋒介紹，中國電子云目前與國內超過五家國家實驗室和超過十家的央企達成了高質量數據集建立合作意向；AI創新應用方面，中國電子云與東航、南航共創航空領域智能體應用賦能航司智能化轉型；與中經社合作共研金融高端AI一體機為中小銀行的對公業務場景從獲客到留客的全場景AI賦能；為中國五環定制智能體應用助力化工工程行業智能化轉型。

“Agent肯定是未來的趨勢和最終的形態。然而就當前技術發展階段而言，單純依賴模型能力、基于模型自服務架構所構建的智能體系統，在特定限定領域內（例如具有明確SOP的應用場景）確實具備可行性。但在開放性較強的應用場景中，仍面臨顯著挑戰，現階段更為可行的落地策略是采用基于工作流編排的智能體解決方案，是當前落地的比較合適的方式。”黃鋒說。（本文首發于鈦媒體APP，作者 | 張帥，編輯 | 蓋虹達）