“你好斑马，帮我点一杯咖啡。”现场，用户在搭载了斑马智行的智己L6实车里，通过自然语言交互下单了一杯咖啡，让人惊讶的是，随后人形机器人便将咖啡送到车窗旁。

从AI大模型上车到AI Agent上车，对用户来说，最明显的改变是，智能座舱系统不仅仅能回答问题，还能主动帮用户做更多的事情。

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从“百模大战”到如今具备深度思考、自主规划与决策执行能力的AI智能体（Agent），正引领人工智能发生一次深刻的范式突变。一个“我说AI答”的时代正在过去，一个“我说AI做”的时代已然到来。

智能体重塑生产力

想象一下，一个能够像人类员工一样灵活操作电脑、处理各种复杂任务的数字助手，不再受限于特定软件或预设流程——这正是通用智能体带来的颠覆性变革。

此次展会现场，AI智能体已然在营销、消费、出行、办公等多元场景中“多点开花”，成为驱动产业智能化升级的核心引擎。

来自广州的钛动科技首发的全球营销AI Agent——Navos，相当于深耕创意、制作、分析全链路的“数字员工”，可自行读懂数据、理解业务，甚至“自己决定要怎么做”。

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“Navos致力于通过AI和行业大数据解决出海营销的效率低、效果差的问题。”钛动科技创始人、CEO李述昊表示，它能覆盖营销链路中的爆款洞察、素材诊断、素材制作、广告投放监控、广告效果分析等多个环节，甚至直接帮客户交付营销结果。

在一些垂直领域，AI Agent更是大有用武之地。如零一万物与光环云推出的“法律智算综合云服务”，将“法律 Agent”作为标准化服务组件嵌入云端，让专业法律服务迈入“人人可调用”的时代，律师、中小企业法务以及普通公众有望“一键召唤”法律 Agent。

达观数据发布的首款深度融合 Agent 能力的企业级知识库产品，为金融、制造、能源、政务等多行业的知识管理升级开辟全新路径，引发行业对 “知识资产智能化运营” 的强烈关注。

如“审核Agent”可以化身“智能参谋”，辅助业务审核流程，自动识别逻辑漏洞、查缺补漏，大幅提升合规性与准确性。在这里，Agent不再是孤立的工具，而是依托知识库的“知识底座”，成为理解业务、解决问题的“智能员工”，推动企业知识管理从“被动查询”向“主动服务”进化。

“知识将不再是静态资产，而是能自主思考、主动服务的智能体，企业的效率革命或将迎来全新维度。”达观数据相关负责人如是说。

具备自主感知、规划和执行复杂任务能力的Agent应用，不仅需要强大的大语言模型作为“大脑”提升理解与决策，还需敏捷的“手和脚”实现精准API调用与工具操作，以增强灵活性和通用性。

百度智能云则打造了“风电设备运检智能体”，通过整合多源数据和行业机理，精准掌握设备状态的智能监测、故障研判、检修方案生成、智能派单、效果评价等全流程，显著缩短了故障处理周期。

百度集团副总裁袁佛玉指出，随着生成式AI与大模型技术的不断成熟，大模型应用已经从早期简单的模型API调用和提示词优化，加速迈向更系统化的智能体建设。

“卖铲子的”走向台前

WAIC是全球人工智能发展的科技风向标，也释放出AI产业链上游力量崛起的行业信号，“卖铲子的”从产业链后端走向台前，一些基础设施解决方案服务商的身影愈发醒目。

作为从算力基础设施起步的服务商，超聚变将定位升级为智算数能全场景服务商，业务覆盖算力底座、城企数智、智慧能源解决方案等多领域，不仅具备重构数智化平台的能力，甚至还能提供从硬件到软件再到行业智能体的全栈AI落地方案。

过去，基础设施领域的竞争更多可能聚焦在硬件参数，比拼谁的服务器算力更强。现在关注的则是系统能力，帮助客户解决实际问题。

清程极智则宣布，其联合清华大学团队开发的赤兔推理引擎，适配人工智能企业智谱最新开源的新一代旗舰模型 GLM-4.5，这是智谱专为智能体应用打造的基础模型，在所有开源模型中实现 SOTA（最先进的技术）。

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其核心价值在于，打破了FP8模型原生部署时GPU必须支持FP8精度的要求。通过底层算子优化（如GeMM、MoE的指令级重构）和编译技术创新，赤兔早在今年三月即首次实现在英伟达非FP8精度卡及大部分国产卡上原生运行FP8高精度模型，并确保推理过程几乎零精度损失。目前赤兔Github主页已上线相关版本，开发者们可即刻下载部署。

随着大模型的市场焦点从技术研发转向行业应用，算力重要性不言而喻。上海仪电、曦智科技、壁仞科技、中兴通讯首次发布国内首个光互连光交换GPU超节点——光跃LightSphere X。该超节点基于曦智科技全球首创的分布式光交换技术，采用硅光技术的光互连光交换芯片和壁仞科技自主原创架构的大算力通用GPU液冷模组与全新载板互连，并搭载中兴通讯高性能AI国产服务器及仪电智算云平台软件，构建起高带宽、低延迟、灵活可扩展的自主可控智算集群新范式，即将于上海仪电智算中心落地。

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万亿参数大模型与多模态训练的崛起，正推动算力集群迈入“万卡协同”时代。业界一种常见方案是通过提升单机柜功耗来部署更多GPU，但受限于数据中心单机柜的功耗天花板，单机柜GPU密度提升存在瓶颈。光跃LightSphere X采用光互连技术，通过增加机柜数量构建超节点，突破传统互连方式下超节点的物理限制。

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华为首次展示的昇腾384超节点，被评选为WAIC 2025镇馆之宝。通过高速互联总线，突破互联瓶颈，让超节点像一台计算机一样工作。

“人工智能正加速向Agentic AI演进，行业亟需面向Agentic AI时代的基础设施服务平台。”PPIO创始人姚欣指出了当前的技术需求。现场，作为聚焦Agentic AI的基础设施服务商，PPIO推出了中国首款兼容E2B接口的“Agent沙箱”产品。这个“沙箱”是一个专为Agent执行任务而设计的、安全隔离的云端运行环境。

单打独斗难成气候，正是因为AI落地的复杂性，各大厂商需要抱团，比如芯片厂商需要硬件商适配产品，模型公司需要算力商提供测试环境，产业链企业不再有前后端之分，而是生态共生体，共同推动AI落地效率提升。

【延伸】

主动服务如何不被打扰

Agent应用还有几重挑战

在WAIC举办前，零一万物就“抢跑”推出企业级 Agent （智能体），并鲜明亮出敢于推动大模型从“交付服务”迈向“交付结果”。

零一万物CEO李开复认为，当公司变大了，会有管理瓶颈，比如组织沟通不顺畅、合作方误解等等，当AI Agent像人一样完成任务时，Agent就成为新的生产单元，和人的差别在于，AI不会疲劳，销售Agent在秒级就可以复制成千上万个并带来新的业务增量，将业务从一个城市扩展到另外一个城市。

“尽管刚开始Agent执行任务会比较慢，也会有点贵，但大模型推理成本是按照一年十倍的速度快速下降，最终边际成本会越来越接近零，形成非常低成本，高效、不会累、秒级复制的‘员工’。”他说，今后的格局是，公司员工聚焦创新、战略、人际交流，AI负责执行，公司会变得比以前更轻。

Agent的一大特点是“主动智能”，但如何把握边界，就难倒了不少企业。斑马智行首席技术官司罗谈到，智能体服务从三个层面来理解，首先是够快，在某些场景发生时，快速主动提问或主动推荐，否则车辆行驶过去之后，就很难再折返。

其次是场景覆盖够广。比如，用户开车上班每次到了一个地方要摇下车窗并扫二维码，系统就知道这是在过高速收费站或者出停车场，经历过三五回后，只要到这个地方，车机就会提供相应的解决方案。AI会发现点滴需求，然后形成对场景的全面覆盖。

更重要的是，智能体在每次发起主动服务时，能够不打扰到用户，错误建议占比要很低，否则，频频给出了不需要的建议，最后用户就会觉得系统很烦。

“Agent要真正发挥作用，今天而言还有点早。”中国电子云高级副总裁黄锋举例说，要给模型一个任务，它会拆解这个任务，比如要接待一个朋友，就要定会议室、预定展厅和车位等，但也意味着，Agent要登录到会议室系统中，或者展厅系统，才能找到合适的时间和位置。

然而，在各行各业里面，先意图理解和调用工具本身就会有一定折损。黄锋说，假如说签了三个指令，每个指令达到90%的准确率，三个连起来准确率只有72.9%，而有些复杂的任务再拆解下来，可能就难以用了。因此，Agent目前还只是在特定领域，或者是一些已经编排好的工作流中比较适用。

南方+记者 郜小平