2025年，AI、物联网与边缘计算的深度融合正加速产业智能化，但同时也面临AI技能缺口、地缘政治影响下的供应链重塑、以及网络安全等结构性挑战。为应对这些挑战，企业正积极拥抱合成数据、推动互联互通标准、发展混合AI模型，以实现从数据孤岛到协同智能的商业范式转型，构建更具韧性和效率的智能未来。

清华大学艾清遥博士团队提出的动态化与参数化RAG技术，通过将外部知识实时注入大模型的内部表示和参数，解决了传统RAG的静态黑箱问题，显著提升了LLM的知识利用效率与适应性。这项突破不仅将极大提高企业级AI的实用性和可靠性，降低运营成本，更将成为AI Agent迈向自主学习与具身智能的关键一步，预示着未来AI系统将具备更深层次的持续学习和认知迭代能力。

智能体（AI Agent）正凭借其对复杂业务流程的自主规划与优化能力，成为跨境供应链实现全链路智能化的关键驱动力。奥格跨境的实践表明，深度融合行业知识与前沿AI技术、并采用“大客户验证+模块化推广”策略，是智能体成功落地的有效路径，预示着该领域将从单点效率提升迈向系统级基础设施重构，深刻变革全球贸易生态和未来工作模式。

擎朗智能发布了具身智能模型KOM2.0，其“快慢双系统”架构和岗位化垂域模型ProS，代表了服务机器人从“功能机”向“智能体”的关键跃迁。这一创新不仅显著提升了服务机器人的通用性和专业性，更通过降低运营成本、推动全球化部署，预示着服务业劳动力结构的深层变革和商业模式的重塑，展现了具身智能规模化落地的巨大潜力。

在中国“AI+行动”战略推动下，企业智能化正经历从“模型中心”向“数据中心”的深刻范式转移。以枫清科技为代表的先行者，通过知识引擎与大模型的双轮驱动，构建了能够处理企业私域数据、解决幻觉与可解释性问题的智能体平台，预示着AI将更精准、安全地赋能企业决策与社会各领域，并加速智能体普及。

近期AICon大会揭示，人工智能正从大模型向具备自主决策和执行能力的智能体（AI Agent）加速演进，这标志着AI应用进入“价值落地期”。这一趋势要求构建AI原生基础设施和整合数据，并已在软件研发、金融、娱乐等领域展现出显著的商业化潜力，尽管人才短缺和数据孤岛等挑战依然存在。