北京智能体应用主题论坛举行 聚焦规模化商业应用路径

6月30日下午，“汇智聚力·智启新程——智能体应用驱动产业跃迁主题论坛”在中关村展示中心会议中心颐和厅召开。论坛旨在探讨智能体技术从概念走向规模化商业应用的路径，汇聚政府主管部门领导、顶尖科研专家、行业领军企业高管及产业投资机构代表。

论坛组织架构与参与背景

本次论坛由北京市通用人工智能产业创新伙伴计划指导，北京人工智能产业联盟和北京信息化协会联合主办，北京中关村科金技术有限公司与北京匠成数字科技有限公司承办，北京人工智能产业联盟AI智能体产业应用专委会和全国大学生创新创业实践联盟协办。

• 指导单位：北京市通用人工智能产业创新伙伴计划，负责论坛的顶层方向指引。
• 主办单位：北京人工智能产业联盟、北京信息化协会，承担论坛的整体策划与组织。
• 承办单位：北京中关村科金技术有限公司、北京匠成数字科技有限公司，负责论坛的落地执行。
• 协办单位：北京人工智能产业联盟AI智能体产业应用专委会、全国大学生创新创业实践联盟，提供专业支撑与资源对接。

论坛核心议题与战略定位

论坛紧扣北京建设“人工智能第一城”战略目标，深度落实北京市通用人工智能产业创新伙伴计划部署。与会代表围绕智能体技术如何驱动产业跃迁展开交流，探讨从概念验证到规模化商业应用的实现路径。

“汇智聚力·智启新程——智能体应用驱动产业跃迁”主题明确了论坛的核心方向：通过汇聚多方智慧，推动智能体技术在产业场景中形成实际生产力。

论坛意义与预期影响

此次论坛是北京市通用人工智能产业创新伙伴计划体系下的一次专题实践，标志着智能体技术探讨从单纯学术概念向产业落地阶段推进。论坛通过搭建政、产、学、研、资多方对话平台，为后续智能体技术的标准化、商业化提供协同基础。

北京人工智能产业联盟成立AI智能体专委会，已沉淀上百项典型案例

作为北京人工智能产业联盟AI智能体产业应用专委会成立后服务产业的首场活动，日前举办的论坛被视为具有里程碑意义的产业对话。联盟办公室主任宋晓帆在致辞中透露，今年3月联盟正式成立该专委会，由中关村科金牵头，聚焦垂类大模型、企业级智能体、工业智能体等核心方向。

“当前产业已迈入智能体规模化部署新阶段，北京已沉淀上百项典型案例。” —— 北京人工智能产业联盟办公室主任宋晓帆

专委会聚焦三大核心方向

专委会设定的三大方向中，垂类大模型指针对特定行业（如金融、医疗、工业）训练的大语言模型；企业级智能体指为企业内部业务流程服务的智能代理系统；工业智能体则指应用于制造业生产、巡检、质检等场景的智能体。三者在场景需求、技术架构上各有侧重。

联盟汇集近300家AI企业

目前该联盟已汇聚近300家AI企业，覆盖从底层芯片到行业应用的完整产业链。宋晓帆表示，本次论坛旨在凝聚产业共识，打通技术、场景、资本协同通道，助力北京抢占通用人工智能发展制高点。

• 论坛核心目标：推动智能体规模化部署的产业共识形成
• 产业链覆盖：从底层芯片到行业应用的全链条企业参与
• 典型案例：北京已积累上百项智能体落地应用案例

魏凯：2030年智能体应用普及率超90%目标，十大关键词勾勒技术全景

在近日一场聚焦智能体产业发展脉络的活动中，中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯以国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出的硬指标为锚点，披露了智能体技术从概念走向产业实效的多项关键数据。他指出，基础模型综合水平已从20多分跃升至七八十分，长程任务稳定执行时间每8个月翻一番，最高纪录已达16小时。

2030年目标锚定智能体发展

魏凯在演讲中明确援引上述文件，提出“2030年智能体应用普及率要超过90%”这一量化目标。围绕该目标，他通过“2026智能体十大关键词”系统梳理了当前产业技术全景。这十大关键词分别对应工程筑基、持续进化、安全可信三大方向。

“2030年智能体应用普及率要超过90%。”——中国信通院人工智能研究所所长魏凯

十大关键词指明技术方向

其中，工程筑基方向涵盖基础设施、互联协作与工程化三个关键词；持续进化方向涵盖学习进化、记忆、技能与产品创新；安全可信方向则包括支付协议、可信及全栈评估。这些关键词共同勾勒出智能体从“问答工具”向“操作执行者”升级的路径。

在智能体的定义上，素材中的“智能体”指的是能够感知环境、自主决策并执行任务的AI系统，区别于仅提供文本答案的传统问答模型。信通院正通过“方升”基准测试体系推动标准制定，为上述升级提供度量衡。这一基准测试体系专门用于评估智能体的各项能力指标。

从技术概念到产业实效的三层递进

主旨演讲环节从技术底座、行业实践、组织变革三个层面，层层递进，共同勾勒出智能体从技术概念走向产业实效的完整图景。其中，长程任务稳定执行时间的持续翻倍，标志着智能体在现实场景中的可用性正在快速提升。

• 工程筑基：基础设施、互联协作、工程化
• 持续进化：学习进化、记忆、技能、产品创新
• 安全可信：支付协议、可信、全栈评估

业内观点认为，智能体正加速脱离单纯“会思考”的展示阶段，进入“能干活”的产业实操阶段。随着标准体系的逐步完善，其普及率的提升预期将在技术条件上得到支撑。

中关村科金喻友平：智能体企业级落地需场景先行，工业领域实践可降能耗8%

“大模型解决认知问题，智能体解决生产力问题。”北京中关村科金技术有限公司总裁、AI智能体专委会主任喻友平近日提出，AI正从“数字大脑”进化为“数字员工”，而企业级智能体落地的关键在于场景先行、价值闭环，安全为基、合规为先，降低门槛、全员可用。

“平台+应用+服务”三级引擎

喻友平认为，企业AI落地的最佳路径是“平台+应用+服务”三级引擎。中关村科金已在金融、工业、零售等领域展开实践，其中在工业制造领域的成果备受关注。

有色金属工业大模型应用案例

在工业制造领域，中关村科金为南方有色金属公司打造了以有色金属工业大模型为核心的智能化体系。该体系深度应用于冶炼工艺优化、设备智能运维与能源管控等核心场景。

关键温度控制偏差由±15℃精确至±5℃，综合能耗下降8%

这一成果实现了关键温度控制偏差从±15℃精确至±5℃，综合能耗下降8%。业内人士指出，智能体在复杂工业场景中的规模化落地，正从单点试点迈向产线规模化，为类似场景提供了可复用的实践范本。

中工互联董事长智振：工业智能体市场面临三重机遇，与海外差距在研发投入与生态

工业智能体“进厂”实践出现新动向。中工互联董事长智振近日就工业智能体市场现状作出分析，指出当前中国该领域面临政策、市场、技术三重机遇，同时需正视与海外在研发投入与工业配套生态上的差距。

技术架构：底层模型与设备连接

智振提出，工业智能体必须有基于工业本体的底层模型作为知识认知层，并能与物理设备直接连接。这一技术架构旨在让智能体具备对工业生产流程的深度理解能力，同时实现实时控制。

应用覆盖与部署路径

在场景应用方面，工业智能体已覆盖研发设计、生产管理、时序优化控制、供应链协同等全链路环节。智振介绍了“循序渐进、单点嵌入”的部署策略：先从产线的某一具体环节切入，逐步扩展至整条产线，帮助企业实现智能化升级。

三重机遇与两处差距

智振认为，当前市场机遇主要来自三个方面：政策环境的持续优化、市场需求的增长、以及技术的快速迭代。但他同时指出，与海外相比，中国在研发投入规模和工业配套生态完善度上仍存在差距。

案例验证规模化演进

从能源装备制造到民爆行业，再到污水处理，多个行业已出现工业智能体从单点试点走向产线规模化的真实案例。智振表示，这些案例印证了其部署路径的可行性。

“工业智能体必须有基于工业本体的底层模型作为知识认知层，并能与物理设备直接连接。”——中工互联董事长智振

业内人士指出，工业智能体市场的成熟度正在提升，但产业生态的补齐仍需多方协同推进。

• 三重机遇：政策、市场、技术
• 两处差距：研发投入、工业配套生态
• 部署逻辑：循序渐进、单点嵌入

腾讯云WorkBuddy登顶PC端AI办公智能体榜首 服务广东50万公务员

腾讯云WorkBuddy全能AI工作台已覆盖广东50万公务员的日常办公场景，并在国内PC端AI原生办公智能体访问量排行榜上位列第一。该平台通过将“岗位说明书”打包为领域专家，在云端形成7×24常驻的数字员工，进而组织成超级团队，推动组织能力从个人提效向整体跃迁。

AI形态三年三变：从工具到协作底座

腾讯云区域解决方案总经理解来甲在阐述AI应用演进时指出，AI正在经历从“一件工具”到“一套工作流”，再到“组织级协作底座”的三年形态变迁。他以广东“湾擎”政务智能体上线为参照，说明AI正由单点提效工具升级为系统性工作流，未来将演进为组织级协作的新范式。

“AI正从一件工具，长成一套工作流，再变成组织级的协作底座。”——解来甲

“数字员工”如何组成超级团队

WorkBuddy的核心机制是将岗位职责拆解为可执行的“岗位说明书”，并以此为基础训练领域专家模型。这些模型在云端以数字员工形态7×24小时在线，不同岗位的数字员工可实时协作，形成跨部门、跨层级的“超级团队”。该模式打破传统人机交互的单点局限，使组织能力获得系统性提升。

成为广东50万公务员的办公标配，并登顶国内PC端AI原生办公智能体访问量榜首

（注：“政务智能体”是指面向政务服务场景、融合AI与业务流程的专属智能系统，能够自动处理审批、咨询、工单分发等政务工作。）

亚信科技首席科学家详述世界模型后训练范式 三款行业模型已落地工业场景

亚信科技Physical AI创新中心首席科学家王雨澄近日在公开演讲中聚焦“世界模型后训练”方法，提出智能体正从数字世界走向物理世界的路径。他针对通用大模型在工业场景中的局限性，阐述了通过行业世界模型后训练来内化行业Know-How的具体范式。

通用大模型面临确定性挑战

王雨澄指出，通用大模型仅靠概率拟合难以满足工业场景对确定性的要求。工业环境中，动作的因果逻辑而非统计相关性更为关键，因此需要通过行业世界模型后训练五步范式，让智能体真正具备因果推演能力。

“智能体必须从依赖概率转向理解因果，才能从技术价值走向业务价值。”——王雨澄

“三驾马车”产品体系实现全链路闭环

亚信科技推出的“三驾马车”产品体系——PhysGen、PhysBrain和PhysOS3，已实现从感知、认知到决策执行的全链路闭环。其中，PhysGen负责感知层面，PhysBrain承担认知与推演，PhysOS3则提供操作系统级的决策执行支持。

三款行业专属模型落地应用

目前，“智巡”“智瞳”“智造”三款行业专属模型已在多个工业场景实际部署：

• 智巡：应用于工业分拣环节
• 智瞳：应用于装配操作监控
• 智造：应用于智能家居环境

这些模型通过数据飞轮驱动智能体持续进化——系统收集实际运行数据，反馈至后训练流程，从而不断内化行业经验，提升智能体的因果推理与执行精度。素材中提到的“后训练五步范式”具体指一套系统化的行业知识嵌入流程，其核心在于将行业隐性规则转化为智能体可执行的因果逻辑，而非简单调整参数概率。

匠成数科董事长葛红艳提出OPC敏捷交付模式 依托近700所高校渠道布局

在近期一次产业讨论中，匠成数科董事长、AI智能体专委会副主任委员葛红艳阐述了以OPC（一人公司）为核心的敏捷交付新生态。她指出，“一个超级个体+N个智能体员工=一支全功能团队”，这一模式被视为企业无人化运营的终极形态。

三级火箭模型：高校、赛事与社区联动

葛红艳提出的实施路径为“高校—赛事—社区”三级火箭模型。具体而言，高校作为源头活水，赛事用于精准筛选潜力人才，社区则提供工具链与商业赋能，完成产业转化。

“一个超级个体+N个智能体员工=一支全功能团队”——葛红艳

在社区布局方面，匠成数科已依托全国大学生创新创业实践联盟近700所高校的渠道网络，在全国多地部署OPC社区，推动AI OPC模式从蓝图进入实际落地阶段。

OPC模式解读：一人公司的逻辑拆解

OPC即“一人公司”的缩写，其核心逻辑在于：单个个体通过组合多个AI智能体员工，形成具备全功能协作能力的虚拟团队，从而实现低成本的敏捷交付。葛红艳认为，这一模式也是大厂最理想的敏捷交付网络。

• 高校：近700所联盟高校提供人才基础
• 赛事：筛选具备AI应用潜力的个体
• 社区：给予工具链与商业赋能，完成产业转化

北京信息化协会启动“AI场景生态加速营”，首期聚焦ToB场景提供4个月深度共创

北京信息化协会秘书长凌玲在论坛期间正式发布“AI场景生态加速营”招募计划，并携手首批生态伙伴共同启动。该协会作为5A级社会组织，目前核心会员超过600家，链接生态企业超过2000家。

加速营定位：场景落地与生态连接

凌玲指出，当模型能力日益成为通用基础设施时，产业焦点已转向场景落地。加速营以“场景落地+生态连接”为核心特色，通过为期4个月的深度共创，推动实景需求与解决方案精准对接。

首期聚焦四大ToB领域

加速营首期聚焦城市、政务、工业、交通等ToB场景，面向企业负责人及解决方案负责人开放招募。课程设置包括集成商场景分析、场景拆解实战、企业参访等模块，并配套政策对接、投融资、算力与数据支持等全链条赋能。

凌玲表示：“当模型能力日益成为通用基础设施时，产业焦点已转向场景落地。”

深度共创机制详解

加速营的“深度共创”指参与企业需共同参与场景拆解与需求匹配，而非单向培训。具体流程包括：

• 集成商场景分析：梳理集成商面临的实际业务痛点与场景需求。
• 场景拆解实战：将复杂需求分解为可落地的技术模块与解决方案。
• 企业参访：实地考察标杆案例，促进经验互换与资源对接。

配套支持方面，加速营提供政策解读与申报辅导、投融资路演机会、算力资源补贴及数据开放接口，帮助参与方降低落地门槛。

首批生态伙伴启动智能体场景加速营 构建产业创新生态

在发布环节中，软通动力、AC加速器、铅笔道、九章云极、帕依提提等首批生态伙伴代表共同启动加速营。这一动作标志着智能体场景生态建设正式启航。

产业创新生态定位明确

该加速营致力于构建“以场景为核、与生态共生、与伙伴共赢”的产业创新生态。通过聚合首批生态伙伴资源，推动智能体场景的落地与协同发展。

“以场景为核、与生态共生、与伙伴共赢”——加速营核心理念

参与主体简介

• 软通动力：首批生态伙伴之一，参与加速营启动。
• AC加速器：首批生态伙伴之一，参与加速营启动。
• 铅笔道：首批生态伙伴之一，参与加速营启动。
• 九章云极：首批生态伙伴之一，参与加速营启动。
• 帕依提提：首批生态伙伴之一，参与加速营启动。

专业名词解析

“智能体场景生态”指以人工智能智能体（Agent）为技术核心，围绕具体应用场景构建的合作网络。加速营旨在通过生态伙伴协作，加速智能体在真实场景中的落地与迭代。

信通院圆桌对话：专家共议智能体产业破局路径与安全治理

在近日一场围绕“权衡与求索，智能体产业破局之路”的圆桌对话中，产业界专家就智能体技术的落地实施、安全规范及发展趋势进行了深入交流。该环节由中国信息通信研究院人工智能研究所平台与工程化部副主任李荪主持。

聚焦落地路径：从技术到应用场景的实践探索

与会嘉宾在对话中重点讨论了智能体在实际产业中的部署策略。专家们指出，当前智能体的落地并非简单的技术迁移，而是需要针对不同行业的具体需求，进行定制化的路径设计。这一过程涉及对业务流程的深度理解与系统整合，是实现技术商业价值的关键步骤。

“当前智能体的应用正从单一功能模块向复杂业务场景扩展，这要求产业界在技术迭代的同时，必须同步厘清不同场景下的实现逻辑。”

智能体的定义与逻辑拆分

从字面意义来看，智能体通常指能够感知环境、自主决策并执行动作的软件或硬件实体。在本场讨论中，专家们实质上是在针对这一流程进行逻辑拆解：即如何让智能体在感知信息（输入）后，通过特定算法进行推理与规划（处理），最终在真实商业环境中执行任务（输出），并在此过程中确保行为可控与稳定。

安全治理成为产业共识核心议题

随着智能体能力的增强，其潜在的安全与伦理风险也引发了高度关注。嘉宾们一致认为，在追求性能与效率的同时，必须建立起涵盖数据隐私、算法公平性、决策可解释性在内的治理框架。安全治理不是产业发展的障碍，而是确保智能体技术能够长期、健康发展的基础保障。

• 数据隐私保护：防止智能体在交互与执行任务过程中，造成用户敏感数据的泄露或滥用。
• 决策可解释性：确保智能体的关键决策路径能够被追溯与分析，避免出现不可控的“黑箱”行为。
• 算法公平性：避免智能体在应用中引入或放大固有的偏见，确保对不同群体的服务具有均等性。

未来趋势展望：在权衡中寻求平衡

讨论最后，与会嘉宾对智能体产业的未来发展方向进行了展望。他们认为，技术进步与风险治理并非对立关系。产业破局的关键在于寻找技术创新、商业利益与安全社会责任之间的动态平衡点。通过行业自律、标准制定与技术攻关的协同推进，智能体产业有望在可控的前提下实现规模化应用。该圆桌对话为业界提供了一个多维度审视智能体产业当前挑战与机遇的窗口。

AI智能体落地路径与安全治理成焦点 嘉宾共议投入平衡与产业发展

在近日一场聚焦AI智能体的圆桌讨论中，来自技术企业、投资机构的多位嘉宾围绕技术落地、安全边界与产业趋势展开探讨，一致认为企业需结合自身规模选择建设模式，同时安全治理需平衡效率与风险。

安全议题：数据资产与企业级部署策略

在安全议题讨论中，嘉宾们强调了数据作为核心资产的重要性。喻友平指出，规模化企业应优先选择私有化部署方案。触景无限科技CEO肖洪波则提出，工业智能体应定位为“辅助”角色而非完全“放权”，关键设备需通过硬规则限权并保留人工确认环节，开源框架需经过裁剪隔离并设回退机制作为兜底。

“工业智能体须做‘辅助’而非‘放权’，关键设备须靠硬规则限权并保留人工确认。”——肖洪波

北京朗迪锋科技创始人兼CEO孟唯奇从合规角度提出，可通过合成数据替代敏感真实数据，以降低合规门槛。杨新辉则建议在研发阶段开放边界，部署阶段叠加法律与技术防护措施。刘一昂认为风险与收益一体两面，随着AI向Agent自主调用演进，将催生新的安全基础设施需求。

世界模型与物理AI：长期方向与不确定性并存

对于世界模型与物理AI的未来，喻友平认为物理AI是长期方向，但数据、算力与模型收敛仍存在不确定性。肖洪波指出，真正的工业世界模型核心在于解构“看不见”的真实物理规律，通过多物理场实时推演打造驱动产业跃迁的核心引擎。

杨新辉表示，中国拥有全球最全工业品类，在数据多样性上具备天然优势，有望抢占世界模型领域的制高点。刘一昂则直言世界模型是当下最大风口，但也存在明显泡沫，其能否迎来GPT时刻取决于未来18到24个月内能否以可控成本完成规模化验证。

投入与价值平衡：分层思路与定制化策略

针对投入与价值平衡，喻友平提出分层思路：中小企业可复用通用产品，大型企业可搭建自研平台，但均需打造“速赢”成果以维持信心。中科创达副总裁杨新辉分享了端侧智能体的激进策略——内部量化Token消耗倒逼全员拥抱AI，外部以终端创新产品拉动业务增长。创世伙伴创投合伙人刘一昂则提醒企业应从真实需求出发，强调AI时代的优势在于以更低成本灵活定制，而非盲目追逐前沿。

北京锚定“人工智能第一城”，持续深化产业协同

当前，北京正全速推进“人工智能第一城”建设，智能体作为大模型落地实体经济的核心载体，是培育新质生产力、做强数字经济的关键抓手。主办方表示，后续AI智能体专委会将持续以中关村科金等本土龙头企业为牵引，常态化开展产业研讨、技术攻关、标准编制、标杆案例培育等系列活动，持续整合首都AI产业链资源，推动垂类智能体、工业智能体技术本地转化落地，构建安全可控、开放共赢的产业生态。未来，各方将持续深化产学研资协同创新，立足中关村产业集群优势，持续输出可复制、高价值的实体产业AI落地方案，以智能体技术创新赋能千行百业数字化转型，持续输出北京AI产业发展经验，为全国通用人工智能高质量发展提供首都实践样板。