图片系AI生成
“2025年是Agent元年”，几乎所有从业者的耳朵都听出了茧子。但是，这恰恰意味着大量Agent还没有被很好地置于业务场景中，尤其是对于新技术需求没那么敏感的行业。
今年早些时候，中国电子云成立了AI产品线，由中国电子云高级副总裁黄锋负责。黄锋有超过十年的AI商业化落地经验，对计算机视觉、大语言模型等AI技术在各行各业的应用落地有深刻理解，打造出多款AI平台与AI应用产品。其曾担任百度智能云产品委员会主席、应用平台部总经理、工业产品部总经理等职位。期间负责过多款百度智能云明星产品的规划、设计和规模化工作，他的履历和中国电子云AI产品线定位较为契合。
”智能体很火热，但是以今天的模型能力来讲，还不足以解决很多问题，特别是在我们面对的客群里面，很多时候不需要让模型自己基于模型能力思考，国家企业和政府有严格的流程规范，希望模型按照流程规范去做执行。”黄锋表示。
中国电子云AI产品线更聚焦国家关键行业的实际需求，以应用场景为牵引，提供全链路AI解决方案。从数据，到模型，到应用，到服务，让客户真正将大模型“用起来”。
大模型应用，声量比市场大“大模型在行业更深度的应用，在今天看还不多。”黄锋说。
2024年，只有一些头部的行业客户在做AI应用尝试，今年迎来了AI应用爆发的一年，所以大家都认为，2025年才是AI应用的元年。虽然今年是元年，在过去的两年里，较为常见的通用应用场景已经跑通。
比较常见的例如办公提效类，公文撰写、会议纪要生成、文件审查等等，能够提升办公的效率；还有偏知识问答的应用，这是目前应用范围最广的一个方向，包括“问数”，基于自然语言从数据库里面提取数据，这也是落地比较多的场景。智能客服、数字人等也是落地较多的领域。
“目前已经在广泛落地的这些技术，距离各行各业的业务深度应用还有一定距离，处在相对在外围的一些偏办公、经营等方面，整个应用也在往行业深处走。”他补充说。
黄锋表示，通用模型落地行业面临理解业务难、性价比低、场景化应用效果不好、场景落地难以标准化四大痛点。
第一，通用模型能力越来越强，但是落到行业还是很难理解业务，特别高新电子、医疗、科研等客群，这些行业的数据无法公开获得，所以在这些行业里，通用模型能力达不到使用要求。
第二是性价比，训推效率是制约成本降低的一大痛点。
第三是场景化应用的效果问题。国家关键行业客群对于效果的要求是极致的，不管是准确率还是幻觉问题，如果没有一个高效果的应用，很难上线真正进入生产阶段。
第四，场景落地很难标准化。AI和云不一样，云平台是一个非常底层的基础设施，AI要想创造价值，必然要深入应用里面，各行各业know-how很深，没有一个特别标准化的落地范式。
“纯产品化交付，在我看来是几乎不太可能。需通过行业模型训练、软硬件深度优化、开发工具链完善及服务配套来解决。”黄锋说。
基于这些痛点，首先要解决通用模型的难题，需要高质量数据集训练一些行业模型或者是场景模型；解决性价比软硬结合，不管是模型也好，软件也好，和上面的硬件要做深度适配和优化，提升训练和推理效率；智能体应用的开发还是需要更好的应用开发工具链；应用场景化落地则需要搭配深度的配套服务。
专设AI产品线，主打全链路在WAIC期间的中国电子云分论坛上，中国工程院院士郑纬民表示，我国人工智能产业在芯片、算力、数据、生态等领域都面临着挑战。在此挑战与机遇并存节点，他认为核心要聚焦两件事，研制低成本个人用推理机与提高国产智算系统的可用性和好用性。
低成本个人用推理机，能够让更多人能用上AI、用得起AI，如KTransformers系统通过以存换算的方式，让AI变得触手可及。在国产智算操作系统提升方面，郑纬民认为不仅要构建类CUDA系统，打破对国外生态的依赖，同时也要做好并行系统、编程框架等10个关键软件，让国产硬件的算力充分释放。企业拥抱AI有章可循：找准核心问题、用好高质量数据、微调基础大模型即可见效。
大模型时代，客户的需求在变，中国电子云也改变了自己面向客户的能力体系。“过去几年我们主要做专属云，专属云也在从CPU云过渡到GPU云的时代，未来云数智一体是必然趋势，云、数据和人工智能分不开。这是AI产品线成立的背景。”黄锋说。
他也坦言，此前中国电子云也在AI方向有过两年的探索，投入相对没有那么大，在尝试的过程积累了一定的认知，今年AI产品线的成立，正式把AI变成公司战略方向。
目前中国电子云AI产品线的平台能力包括：多模态数据治理平台、应用开发平台、模型开发平台；三大通用应用包括：多模态视觉融合应用、采购管理智能体、情报分析应用；三大服务包括：AI 战略咨询、深度交付服务、 AI课程服务 。
“中国电子云·新星提供全链路AI解决方案，从前期帮助客户做咨询规划，到中间产品能力的交付，到后期配套的课程服务，这里面包含全栈从从数据，到模型，到应用，到服务。让客户真正将大模型‘用起来’。”黄锋表示。
黄锋介绍，中国电子云目前与国内超过五家国家实验室和超过十家的央企达成了高质量数据集建立合作意向；AI创新应用方面，中国电子云与东航、南航共创航空领域智能体应用赋能航司智能化转型；与中经社合作共研金融高端AI一体机为中小银行的对公业务场景从获客到留客的全场景AI赋能；为中国五环定制智能体应用助力化工工程行业智能化转型。
“Agent肯定是未来的趋势和最终的形态。然而就当前技术发展阶段而言，单纯依赖模型能力、基于模型自服务架构所构建的智能体系统，在特定限定领域内（例如具有明确SOP的应用场景）确实具备可行性。但在开放性较强的应用场景中，仍面临显著挑战，现阶段更为可行的落地策略是采用基于工作流编排的智能体解决方案，是当前落地的比较合适的方式。”黄锋说。（本文首发于钛媒体APP，作者 | 张帅，编辑 | 盖虹达）
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