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关村科金发布企业级智能体全场景产品矩阵 加速企业用好智能体 赋能新质生产力发展

作者:龚作仁 文章来源:Laborer

2025-12-10 10:05

作者:龚作仁 文章来源:Laborer

2025-12-10 10:05

邦小白快读

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中关村科金发布企业级智能体产品矩阵,助力企业高效应用AI技术。

1. 产品核心包括“3+2+2”矩阵:三大基础平台(大模型平台、AI能力平台、AI数据平台)支持智能体开发;两大通用应用平台(智能客户平台、智能工作应用平台)覆盖营销服和办公场景;两大行业平台(金融和工业智能体平台)针对特定领域优化。

2. 实操干货案例:在汽车营销中,数字员工提升线索量55%以上;客服场景效率提升50%,满意度达95%;工业应用如冶炼能耗下降8%;办公场景中写作效率提升10倍。

3. 效率提升:通过智能体集市提供300+行业智能体,快速场景验证;生态伙伴计划与华为云等合作,推动产业协同。

智能体技术重塑品牌营销和产品研发,把握消费趋势。

1. 品牌营销应用:智能客户平台实现人机协作,数字员工在营销场景精准洞察需求,提升外呼转化率40%以上;海外场景通过全球联络引擎服务国际客户,提升客服效率50%。

2. 产品研发启示:大模型平台支持快速创新,降低试错成本60%;消费趋势显示人机协作成为主流,如“人类员工+数字员工”协同模式优化用户体验。

3. 品牌渠道建设:生态伙伴计划与阿里云等合作,提供开放生态;案例中汽车行业智能座舱融合多Agent,创造新利润增长点。

智能体带来市场增长机会和合作模式,应对新需求变化。

1. 机会提示:智能体集市提供即取即用300+智能体,降低试错成本60%;金融平台服务500+机构,助力产品创新;海外场景拓展全球市场,提升效率50%以上。

2. 合作方式:生态伙伴计划与华为云、百度智能云等联手,共享商机资源;案例中如某城商行落地多智能体,加速敏捷创新。

3. 消费需求变化:人机协作应对服务带宽需求,客服全渠道覆盖提升体验;风险提示较少,但正面影响包括工业能耗下降8%,办公效率提升70%。

工业智能体平台优化生产设计和数字化推进,创造商业机会。

1. 产品生产需求:工业平台应用于研发设计、生产排程等,案例中冶炼工艺调优降低操作频率90%,温度控制偏差缩小,能耗下降8%。

2. 商业机会:与中关村科金合作构建“1数据基座+2智能平台+3应用系统”体系,如南方有色金属案例;推进数字化启示:智能体连接生产流程,提升全链路效率。

3. 设计需求:智能工作平台支持知识治理,如智能审核准确率超90%,辅助生产合规。

行业发展趋势聚焦新技术和解决方案,解决客户痛点。

1. 新技术:得助大模型平台5.0强化开发运维全链路,成功率超95%;AI能力平台提供OCR等高精度识别;专家观点强调智能体自主性(感知-决策-行动-学习循环)和群体智能趋势。

2. 客户痛点解决:智能体破解数据孤岛和流程割裂,实现全局连接;解决方案如智能客户平台覆盖营销服全场景,提升转化率;工业平台优化设备运维。

3. 行业趋势:从通用大模型转向专用智能体,专家如谭建荣指出需深耕行业场景;生态伙伴计划推动可持续解决方案。

平台需求满足和最新做法推动招商与运营管理。

1. 商业需求:企业需高效智能体开发,大模型平台提供智能体集市,即取即用300+智能体,场景验证效率提升;平台如智能客户平台支持多Agent协作,满足人机协同需求。

2. 最新做法:生态伙伴计划与华为云等合作,打造“人工智能+”生态;华为云强调能力共建和商机共享;平台运营包括效果评测、部署运维等全链路管理。

3. 平台招商:通过峰会发布产品矩阵,吸引合作伙伴;案例中某城商行基于平台落地智能体,降低试错成本;风向规避需关注技术风险如“幻觉”问题。

产业新动向和商业模式探讨,揭示政策启示。

1. 新动向:智能体从通用走向专用,专家谭建荣强调数据、算法、算力融合;皮埃罗预测群体智能成为主流;金融和工业平台展示行业应用,如银行运营模式重构。

2. 新问题:技术风险如“幻觉”和中文语义精准把握挑战;政策启示需推动模型轻量化(如蒸馏技术)和合规发展。

3. 商业模式:智能体作为数字劳动力,在营销、办公、工业场景提升效率(如能耗下降8%);案例中中国电建实现业务效率提升70%,体现价值增长闭环。

声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

Zhongguancun Kejin has launched an enterprise-grade AI agent product matrix to help businesses efficiently apply AI technology.

1. The core product portfolio follows a "3+2+2" structure: three foundational platforms (large model platform, AI capability platform, AI data platform) support agent development; two general application platforms (intelligent customer platform, intelligent work application platform) cover marketing, service, and office scenarios; and two industry-specific platforms (finance and industrial agent platforms) are optimized for particular sectors.

2. Practical case studies: In automotive marketing, digital employees increased leads by over 55%; customer service efficiency improved by 50% with 95% satisfaction; industrial applications, such as smelting, reduced energy consumption by 8%; and writing efficiency in office scenarios increased tenfold.

3. Efficiency gains: The AI Agent Marketplace offers 300+ pre-built agents for rapid scenario validation; an ecosystem partner program with Huawei Cloud and others promotes industrial collaboration.

AI agent technology is reshaping brand marketing and product R&D, enabling brands to capture consumer trends.

1. Marketing applications: The intelligent customer platform facilitates human-AI collaboration, with digital employees providing precise consumer insights in outreach scenarios, boosting call conversion rates by over 40%; overseas, the global contact engine enhances international customer service efficiency by 50%.

2. R&D implications: The large model platform supports rapid innovation, reducing trial-and-error costs by 60%; consumer trends indicate human-AI collaboration is becoming mainstream, with co-working models (human + digital employee) optimizing user experience.

3. Channel development: The ecosystem partner program, collaborating with Alibaba Cloud, provides an open ecosystem; case studies show the automotive industry's smart cockpits integrating multiple agents to create new profit growth points.

AI agents present market growth opportunities and new partnership models to address evolving demands.

1. Key opportunities: The AI Agent Marketplace offers 300+ ready-to-use agents, reducing trial-and-error costs by 60%; the finance platform serves 500+ institutions, aiding product innovation; overseas scenarios enable global market expansion with over 50% efficiency gains.

2. Partnership models: The ecosystem partner program collaborates with Huawei Cloud and Baidu AI Cloud to share business opportunities; for example, a city commercial bank implemented multiple agents to accelerate agile innovation.

3. Shifting consumer demands: Human-AI collaboration addresses service bandwidth needs, with omnichannel customer service improving experience; while risks are minimal, positive impacts include an 8% reduction in industrial energy consumption and 70% gains in office efficiency.

The industrial agent platform optimizes production design and digital transformation, creating business opportunities.

1. Production needs: The industrial platform is applied to R&D design and production scheduling; case studies show smelting process optimization reducing operational frequency by 90%, improving temperature control accuracy, and cutting energy consumption by 8%.

2. Business opportunities: Partnering with Zhongguancun Kejin to build a "1 data base + 2 intelligent platforms + 3 application systems" framework, as seen in the Southern Nonferrous Metals case; digital transformation insights show agents connecting production processes to enhance full-chain efficiency.

3. Design requirements: The intelligent work platform supports knowledge management, with intelligent review accuracy exceeding 90%, aiding production compliance.

Industry trends focus on new technologies and solutions to address client pain points.

1. New technologies: The DeZhu Large Model Platform 5.0 strengthens the full development-operations lifecycle with over 95% success rates; the AI capability platform offers high-precision recognition like OCR; experts emphasize agent autonomy (perception-decision-action-learning loop) and the trend toward collective intelligence.

2. Pain point resolution: Agents break down data silos and fragmented processes, enabling global connectivity; solutions like the intelligent customer platform cover full marketing and service scenarios to boost conversion rates; the industrial platform optimizes equipment maintenance.

3. Industry trends: Shift from general-purpose large models to specialized agents; experts like Tan Jianrong stress the need to deeply cultivate industry-specific scenarios; the ecosystem partner program promotes sustainable solutions.

Platform needs and latest practices drive partner recruitment and operational management.

1. Business demands: Enterprises require efficient agent development; the large model platform's Agent Marketplace offers 300+ ready-to-use agents for rapid scenario validation; platforms like the intelligent customer platform support multi-agent collaboration to meet human-AI coordination needs.

2. Latest practices: The ecosystem partner program collaborates with Huawei Cloud to build an "AI+" ecosystem; Huawei Cloud emphasizes capability co-development and opportunity sharing; platform operations include full lifecycle management from performance evaluation to deployment.

3. Partner recruitment: The product matrix was launched at summits to attract partners; case studies show city commercial banks deploying agents on the platform, reducing trial costs; risk mitigation requires attention to technical challenges like AI "hallucinations".

Industry developments and business model discussions reveal policy implications.

1. New trends: Agents are shifting from general-purpose to specialized applications; expert Tan Jianrong emphasizes the integration of data, algorithms, and computing power; Piero Scaruffi predicts collective intelligence will become mainstream; finance and industrial platforms demonstrate sector applications, such as reconstructing bank operational models.

2. Emerging challenges: Technical risks include "hallucinations" and precise Chinese semantic understanding; policy implications call for promoting model lightweighting (e.g., distillation techniques) and compliant development.

3. Business models: Agents serve as digital labor, improving efficiency in marketing, office, and industrial scenarios (e.g., 8% energy reduction); case studies like PowerChina achieving 70% operational efficiency gains demonstrate a value growth闭环.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

2025年12月9日,中关村科金和甲子光年联合主办的“超级连接·智见未来”EVOLVE 2025大模型与智能体产业创新峰会在北京盛大召开,500余位来自金融、工业、汽车、零售、交通等行业代表、知名院士、产业智库、海外AI专家齐聚一堂,共同交流分享企业级智能体的产业实践。

现场,中关村科金首次公开企业级智能体落地路线图,并发布“3+2+2”智能体产品矩阵,包括大模型平台、AI能力平台、AI数据平台三大基础平台,智能客户平台、智能工作应用平台两大通用场景应用平台,以及金融和工业两大行业智能体平台,助力企业快速开发智能体,用好智能体。

同时,中关村科金联合华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变、软通动力等企业共同发布“超级连接”全球生态伙伴计划,携手打造开放、连接、可持续的“人工智能+”产业生态圈。

新产品 | 用好企业级智能体,赋能新质生产力发展

中关村科金总裁喻友平围绕企业智能体赋能新质生产力跃迁主题,分享了中关村科金的最新思考和实践。他认为,从互联网、移动互联网到人工智能的演进,本质是连接的进化。智能体作为超级连接器,通过连接员工、知识数据、业务系统、生产流程等企业内部要素,和客户、渠道、监管、生态伙伴等企业外部要素,释放新质生产力。

中关村科金总裁喻友平

喻友平说,“智能体的落地不是一蹴而就的,而是要通盘考虑场景、数据、模型的三位一体,循环迭代,这样的企业级智能体才是可持续进化的生产力。” 峰会现场,他公开了基于行业实践总结的中关村科金企业级智能体落地路线图,并发布面向企业全场景的“3+2+2”智能体产品矩阵。

中关村科金企业智能体落地路线图

得助大模型平台5.0,高效构建企业级智能体的全能基座

在技术平台层,中关村科金正式发布得助大模型平台5.0,它是高效构建企业级智能体的全能基座,帮助企业更快、更好落地AI创新。全面升级的智能体集市,集成了金融、工业、汽车、零售、交通、政务六大行业超过300个智能体,即取即用,让企业可以快速进行场景验证,更加聚焦创新而非基础建设。同时,得助大模型平台5.0强化智能体开发运维全链路能力,升级迭代知识引擎、智能体开发、效果评测、部署运维、运行监测、效果优化等十多项能力,有效保障企业场景落地成功率超过95%。

智能体市集

此外,AI能力平台提供OCR、ASR、TTS等在垂直行业与场景具备高精度识别、高质量效果的传统小模型及基础AI能力;AI数据平台则聚焦助力企业实现知识洞察与高效运营。

得助智能客户平台5.0,覆盖营销服全场景的新一代人机协作智能平台

在应用平台层,中关村科金发布得助智能客户平台5.0、得助智能工作应用平台两大通用场景应用平台。

其中,得助智能客户平台5.0是覆盖营销服全场景的新一代人机协作智能平台,以 “人类员工+数字员工” 协同为核心,通过多智能体深度联动,让数字员工成为人类员工的专业伙伴与高效延伸,既发挥人类员工的共情判断与复杂决策优势,又借助数字员工的全时响应、高效信息处理与持续进化特性,实现从客户连接到业务转化的全链路效率升级与体验优化。

• 在营销场景,线索分析数字员工帮助企业智能洞察客户需求,精准连接销售机会,在汽车客户实践中可实现超过55%的到店线索量提升;大模型外呼数字员工通过高拟人化智能交互和多Agent协作能力,深度连接每一位潜在客户,实现目标转化率提升40%以上。

• 在客服场景,全渠道全媒体的接入和全流程覆盖的人机协作能力,能够大幅提升企业服务带宽,让高效连接海量客户服务,提供个性化的服务成为现实;5G视频客服则通过零门槛、实时全场景的连接客户能力,在银行、保险、汽车金融等领域的客户服务、业务办理等多个场景带来更便捷新颖的体验。

• 在销售场景,智能洞察、智能质检、智能陪练三位一体,通过销售全过程数据的互通互联,实现洞察指导陪练,陪练提升实战,实战质检数据,数据优化洞察的闭环迭代,全面赋能销售团队,帮助企业缩短销售周期,实现营收增长,同时更高效的复制金牌销售能力,提升人效和服务质量。

• 在海外场景,Instadesk基于全球全媒体全渠道联络引擎、海外线路引擎、本地化合规引擎、大模型引擎和多语言引擎等五大引擎能力,帮助中国企业智能连接世界客户。比如,业务覆盖全球100多个国家,服务超5000万用户的Imou乐橙携手中关村科金打造智能化全球客户联络中心,实现客服效率提升50%以上,客户满意度达95%以上。

得助智能工作应用平台——智枢,面向垂类行业知识治理与智能办公的解决方案

得助智能工作应用平台——智枢,是面向垂类行业知识治理与智能办公的解决方案,包括1个智能知识库和4类办公场景智能体,通过激活企业数据与知识价值,破解垂直行业办公智能体落地难题。

• 智能知识库是高效建立企业知识资产和知识运营的基础,具备30多种格式非结构化数据接入能力,在多模态复杂场景的识别准确率高于90%,支持千万级文档、10亿级切片的知识存储,可实现行业本体库构建、专家辅助的隐性知识发现。

• 知识问答是场景效果领先的问答助手,包含多种复杂场景问答的效果套件,具备模型的自动化评估、选型和微调能力,在行业落地实践中可实现知识检索准确率超过94%,知识问答准确率超过90%。

• 智能写作可实现超过10万字的专业报告撰写,通过灵活接入企业内部知识和网络信息,支持精准溯源和交叉验证,内容的采纳率高于80%,帮助员工的专业写作效率提升10倍。

• 智能审核是企业全面审查关键场景合规风险的利器,通过融合使用大小模型与规则引擎,进行风险等级评估并自动生成可视化报告,审核准确率超过90%。

• 智能问数是帮助企业进行高效数据分析的助手,支持数据指标精准索引,可以通过多轮对话引导主动完善用户需求,并且思考过程透明可验证,综合任务意图准确率超过92%。

中国电建财务公司与中关村科金的合作正是该平台的一个典型案例,双方联合打造了财神大模型1.0,并基于此实现智能问答、智能问数、贷后报告写作三大办公场景智能体的落地应用,实现员工业务知识获取效率提升70%,数据查询处理效率提升85%,信贷报告撰写效率提升75%,为电建财务公司带来了显著的办公效能提升。

得助金融智能体平台、得助工业智能体平台,加速行业数智化升级

除了面向营销服和企业办公场景的通用应用平台,中关村科金还推出面向金融和工业两大领域的行业智能体平台,提供更具行业针对性的综合解决方案。

得助金融智能体平台,聚焦智能营销、智能客服、智能风控、智能信贷、财富助手、智能消保、企业服务等场景,助力金融机构开展金融产品与服务创新,已服务500+头部金融机构,50%以上百强银行及70%的信托机构,全面赋能金融行业智能化升级。

得助金融智能体平台

在与某头部城商行的合作中,双方基于得助大模型平台,打造了集现有业务系统集成、多模型管理、运营治理于一体的智能体应用开发平台,不仅帮助该行快速验证场景应用效果,降低60% 试错成本,还成功落地了营销助手、消保助手、知识问答助手、信贷助手、尽调助手等企业级智能体,有效加速了跨团队的敏捷创新进程。

在复杂度高、专业性强的工业领域,中关村科金秉持集众之智、多方协作的理念,打造得助工业智能体平台,在研发设计、生产排程、设备运维、经营管理等业务场景,携手行业伙伴共同推动工业智能体的落地应用。

与南方有色金属的合作中,中关村科金联合5 家产学研机构,共同构建了 “1个数据基座、2大智能平台、3套应用系统” 的完整体系,在实际业务应用中,冶炼工艺调优系统可降低主操手90%的操作频率,温度控制偏差由±15℃降至±5℃,冶炼能源管控系统通过全链路优化,实现综合能耗下降8%,为有色金属的冶炼生产带来显著的提质增效。

作为全球领先的企业级大模型技术与应用服务商,中关村科金已服务超过2000家行业头部客户,覆盖180多个国家和地区,并且还在高速发展、持续进化。喻友平说,“智能体是当前人工智能落地最好的着力点,用好企业智能体,赋能新质生产力发展,中关村科金就是您的最佳伙伴。”

新生态 | “超级连接”全球生态伙伴计划正式发布

在峰会的核心成果发布环节,中关村科金、华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变、软通动力等全球知名企业齐聚,共同发布“超级连接”全球生态伙伴计划,携手打造开放、连接、可持续的“人工智能+”产业生态圈。

喻友平表示,“中关村科金期待与所有客户、合作伙伴携手并肩,以智能体为纽带,共同探索数智融合的无限可能,在创新路上共同进化、共赢未来!”

华为云生态发展部部长冯雷在主题演讲时表示,华为云与中关村科金的生态合作始终秉持生态融合、优势互补的原则。双方充分整合技术优势与行业经验,携手打造了联合解决方案并成功组织多场客户对接与业务拓展活动,取得显著合作成效。华为云生态建设始终以客户需求为核心,构建了Gocloud技术共生 +Growcloud商业共赢的生态发展体系,为生态合作伙伴提供能力共建、人才共育、商机共享、合作共赢等全流程一体化服务。华为云将持续深耕 “黑土地” 技术底座,携手中关村科金及更多生态伙伴,推动千行万业智能化转型高质量落地,为数字经济产业升级注入强劲动力。

华为云生态发展部部长冯雷

现场,甲子光年创始人兼CEO张一甲在解读《2025 AI Agent行业价值及应用分析》报告时表示,AI Agent的本质就是把大模型的“超级大脑”,和自动化的“敏捷双手”,结合在一起。企业级智能体的核心价值,就是破解数据孤岛和流程割裂等痛点,打通人、物、财、资等所有关键节点,实现企业级的全局连接。她认为,AI Agent会成为企业数字化的中枢大脑,重构整个工作逻辑,Agent的每一次连接都在产生新的交互数据,并反过来迭代模型本身,越连接越智能,激活企业AI数据飞轮,实现价值增长。

甲子光年创始人兼CEO张一甲

新价值 | 大咖论道,大模型与企业级智能体的全球实践

浙江大学教授谭建荣院士在峰会上指出,大模型并非凭空产生,而是源于小模型的积累与数据建模的深耕。他强调,数据本身是“一盘散沙”,需通过挖掘其隐含规律与价值转化为知识,而模型本质上就是定量知识的结构化表达。人工智能的发展依赖数据、算法、算力三大要素,而智能体作为其软硬结合的载体,集成了感知、理解、决策、控制等核心能力,是实现技术落地的关键。智能体的发展需依托深度学习、强化学习等基础算法,并通过云、边、端协同部署提升效能。同时,他提到,大模型落地需兼顾精准化与轻量化,模型蒸馏等技术可有效降低算力需求;但也要警惕“幻觉”等技术风险,尤其在自然语言理解等复杂任务中,中文语义的精准把握仍是长期挑战。未来,应推动大模型与智能体从通用走向专用,面向行业与产品场景深耕,真正实现技术赋能产业。

机械工程专家、浙江大学教授 谭建荣院士

美国硅谷人工智能研究院创始人、院长皮埃罗·斯加鲁菲(Piero Scaruffi)分享了智能企业自动化的未来趋势。他指出,当前已迈入AI智能体时代,相较于传统被动响应的聊天机器人,AI智能体的核心优势在于具备自主性,通过“感知-决策-行动-学习”的完整循环,自主完成多步骤工作流,成为助力人类的数字劳动力。未来,多智能体协同的“群体智能”将成为主流,这些智能体像团队一样可动态组建、灵活解散,凭借对组织上下文的深度理解与目标对齐,实现高效协作,这一趋势也将成为企业智能化转型的核心路径。

美国硅谷人工智能研究院创始人、院长 皮埃罗·斯加鲁菲

星展银行(中国)科技及营运部主管兼首席信息官宫霄峻,围绕人工智能如何重构银行运营新模式进行了分享。他认为,银行运营模式转型关键在于重新构思工作方式,创造价值并提升能力,从而推进增长战略。银行要协同推进流程、组织结构、工具、人员这些核心元素的转型,打好人机协作的未来运营模式基础,同时做好数据治理、关键数据隔离、系统增强以及运营AI和数据专家的培养。

星展银行(中国)科技及营运部主管兼首席信息官 宫霄峻

中国电信广州汽车BU总经理魏志兴,围绕汽车行业智能体助力产业全场景增效的主题进行分享。他认为智能座舱、智能客服、智能运营将在多Agent协同的群体智能下归一融合,通过车主和数字人的双向交互,实现多样化主动服务,这不仅能给用户带来极致体验,车企也因此获得新的利润增长点。他呼吁全行业要协同合作,赋能智能网联汽车产业全链路提质增效,加速汽车产业的高质量发展。

中国电信广州汽车BU总经理 魏志兴

在峰会压轴的圆桌对话环节,中关村智用人工智能研究院院长孙明俊、极氪汽车数智研发总监唐畅、顺丰科技AIGC增长部负责人刘宇与中关村科金副总裁刘倩,在甲子光年创始人兼CEO张一甲主持下,围绕“从通用到专用:智能体在企业核心业务场景的价值涌现”主题展开深度探讨。嘉宾们立足研究前沿、产业实践、技术应用等维度,结合一线实战经验分享了智能体在产业核心环节的应用经验与创新思考,观点碰撞间勾勒出智能体深耕企业业务的真实图景与发展方向。

圆桌嘉宾组图

在人工智能+时代,技术革新的浪潮滚滚向前,从大模型到智能体,新质生产力的培育离不开高质量的人机协作和全方位的生态协同,中关村科金希望与各方携手,超级连接,智见未来!

注:文/龚作仁,文章来源:Laborer,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

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FAQ回顾

中关村科金企业级智能体产品矩阵包含哪些核心平台?

包含3大基础平台(大模型平台、AI能力平台、AI数据平台)和4大应用平台(智能客户平台、智能工作应用平台、金融智能体平台、工业智能体平台),形成完整的'3+2+2'产品矩阵。

得助大模型平台5.0在智能体开发方面有哪些核心能力?

平台集成6大行业超300个智能体,升级知识引擎、智能体开发、效果评测等十多项能力,保障企业场景落地成功率超过95%,支持快速场景验证。

中关村科金智能体平台在工业领域取得了哪些实际成效?

在与南方有色金属合作中,冶炼工艺调优系统降低主操手90%操作频率,温度控制偏差由±15℃降至±5℃,综合能耗下降8%,实现显著提质增效。

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