中国AI赛道新动向：基础模型之“炼”与智能代理之“用”

尽管中国在通用大语言模型的基础研发上仍面临高昂成本、人才稀缺和供应链挑战，但在智能代理（AI Agent）的落地应用领域，凭借其独特的市场环境、强大的数字基础设施和“应用驱动创新”的文化，正迎来前所未有的发展机遇。这种战略性转变或将重塑中国乃至全球AI产业的格局。

2025年，人工智能已不再是遥远的科幻概念，而是深刻渗透到全球商业肌理的核心生产力工具。然而，在这波技术浪潮中，中国的人工智能产业展现出一种耐人寻味的二元性：一方面，尽管涌现出如Deepseek般令人瞩目的模型，但在以大语言模型（LLM）为代表的基础AI技术研发上，中国企业仍在技术追赶、成本投入与高端人才获取方面面临巨大挑战，可谓“炼AI难”。¹

但当我们将目光投向AI Agent（人工智能代理）领域时，景象截然不同。凭借其独特的市场环境和深植的产业基因，中国正开辟出一条截然不同的发展坦途，甚至可以说，在这里，“做Agent”远比“炼AI”更为容易，也更具商业落地潜力。¹²

理解AI Agent：从“数字助理”到“智能行动者”的跃迁

要理解AI Agent的颠覆性，不妨设想一个日常商业场景：作为一家电商公司的运营经理，你被要求在短时间内准备一份关于爆款商品销量下滑的复盘报告。在传统模式下，这通常意味着数小时的手动数据导出、竞品调研、舆情监测、报告制作以及会议协调。这是一个冗长、碎片化且高度依赖人工判断的流程。¹

而AI Agent的介入，则彻底改变了这一图景。你只需下达一个高阶指令——例如：“帮我准备明天上午10点关于‘智能降噪耳机’销量下滑的复盘会，分析原因并给出初步建议，然后组织会议。”接下来，这位“数字员工”便会自主展开工作：

• 理解与规划： Agent首先将核心目标“开一个成功的复盘会”拆解为一系列清晰的子任务，如分析内部销售、调研竞品动态、收集用户反馈、生成分析报告、提出解决方案及组织会议。
• 调用与执行： 随后，它无缝调用公司内部ERP/BI系统API获取数据，启动网络爬虫抓取竞品信息，连接舆情系统进行情感分析，自动填充PPT模板，最终通过OA系统预定会议室并发送邀请。整个过程在短短半小时内完成，且能记录任务流程供后续学习。¹

这并非简单的自动化脚本，而是智能体的自主行动。AI Agent的核心价值在于它不再是被动响应指令的工具，而是一个能自主理解目标、规划复杂步骤、调用多样工具、并最终完成任务的“智能体”。其架构通常包含四大核心模块：感知模块（Agent的“五官”，接收信息）、决策模块（Agent的“大脑”，推理规划）、行动模块（Agent的“手脚”，执行操作）和学习与记忆模块（Agent自我优化的关键，从经验中持续学习）。¹

AI Agent的商业逻辑与传统AI Chatbot有着根本区别。如果说聊天机器人的价值在于“信息服务”和“回答问题”，那么AI Agent的核心在于“流程自动化”和“解决问题”。它能够打通数字世界的“隔墙”，在不同软件和系统之间穿针引线，完成实际的工作流。这使得AI Agent的商业模式更接近于RaaS (Result-as-a-Service，结果即服务)，企业购买的不再是工具本身，而是直接可交付的业务成果，与降本、增效、创收等核心利益直接挂钩，极具吸引力。¹

中国的“炼丹”困境与“施法”优势

在中国，投身基础大模型“炼丹”之路的企业家们深知其艰辛。首先是高昂的研发与训练成本，训练一个顶级的基座模型需耗费数十亿乃至上百亿人民币，算力、高质量数据和顶尖人才的成本是天文数字，唯有少数科技巨头能负担。其次是核心技术与人才的差距，尽管中国大模型奋力追赶，但在原创性架构和底层算法创新上仍有差距，全球顶尖AI科学家和架构师的稀缺性，也使国内面临结构性人才短板。最后是供应链的潜在风险，高端AI芯片作为大模型“心脏”，中国在该环节的“卡脖子”风险，在国际地缘政治变动下为AI产业的底层硬件供应链带来不确定性。¹

然而，将视角转向“用模型”——即AI Agent——时，中国独特的市场环境却赋予了从业者得天独厚的优势：

• 海量且复杂的数字应用场景： 中国拥有全球最庞大、最活跃且竞争激烈的数字经济生态。电商、外卖、短视频、工业制造、智慧城市等几乎所有行业都完成了深度的数字化改造。这意味着AI Agent拥有了极为丰富且真实的实践场景。一个能在中国复杂电商环境中熟练处理营销、获客、直播、客服到履约全流程的AI Agent，其能力将远超在简单环境中训练的同类。¹³
• “应用驱动创新”的技术路径： 中国科技企业更具实用主义精神，信奉“应用为王”。它们可能不执着于发明最底层的“锤子”，但擅长迅速找到各种“钉子”，并高效地将其敲入。利用国内外优秀的开源模型或商业模型API作为技术底座，然后迅速结合本土化场景进行微调和应用开发，打造出真正能解决问题的AI Agent产品，是中国企业更擅长的路径。此外，当前有大量开源框架简化了AI Agent的创建过程，降低了技术门槛，使得构建一个能运行的Agent框架相对容易。¹⁴
• 完善的数字基础设施： 发达的移动支付、高效的物流网络、普及的云服务以及丰富的API生态，为AI Agent在中国市场完成“端到端”的任务闭环提供了坚实基础。例如，一个旅行AI Agent在中国可以轻松实现从规划、订票、支付到入住的全流程自动化，这在全球许多支付和信用体系尚不完善的国家是难以想象的。¹
• 政府政策的引导与支持： 中国政府高度重视人工智能的应用落地，大力推动“人工智能+”行动，鼓励AI技术与实体经济深度融合。在推动产业数字化转型和“数字政府”建设过程中，为AI Agent的应用创造了大量市场需求和政策支持。¹

崛起的中国AI Agent生态

目前，中国的AI Agent赛道已经呈现出应用场景“百花齐放”的态势。互联网巨头（如阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动）正利用自身庞大的业务生态，将Agent作为串联内部服务的“神经网络”。例如，阿里巴巴的“通义千问”正逐步演化为能够整合其电商、金融、物流等复杂业务的超级Agent。¹

更值得关注的是，一大批垂直领域的创新企业正在涌现，它们将AI Agent的价值深植于具体的行业土壤中。例如，中科视语融合视觉与语言，让智能体深入交通等实体经济领域解决复杂问题。卓世科技则深耕医疗，其“AI家庭医生”能模拟专业工作流，提供个性化健康管理。而斑头雁则作为“赋能者”，提供低代码开发平台，让企业能够像搭积木一样快速构建自己的Agent，极大地降低了技术门槛。这三者分别代表了深入实体、深耕垂直和平台赋能这三大重要的发展方向。¹

与在基础层AI研发上所面临的挑战形成鲜明对比，AI Agent在中国正迎来发展的“春天”。凭借着全球独一无二的庞大数字应用场景、深植于企业家精神中的“应用驱动创新”文化、以及完善的数字化基础设施和政策支持，中国企业在“用好AI”这件事上，拥有着独特的优势。从赋能平台的兴起，到垂直行业的深度耕耘，我们已经看到，中国的AI Agent产业正走出一条务实、高效的发展路径。对于许多中国的科技企业和投资者而言，与其将全部资源投入到基础模型的竞争中，不如将目光更多地投向AI Agent的应用领域。因为在这里，许多待优化的业务流程和未被满足的用户需求，都为AI Agent提供了广阔的发展空间。

References

• AI Agent
• 人工智能代理
• 中国AI
• 大模型
• 应用驱动创新
• 数字经济
• AI伦理
• 产业升级