AI行业发展趋势：从模型研发到应用落地 - AI行业发展重心正从“模型研发”加速转向“应用落地”，进入下半场 [3][4] - 行业转变得益于模型推理能力提升、开源生态普及及推理算力成本下降三大红利叠加 [7] - 智能体（Agent）被视为AI应用落地的核心载体，标志着AI赋能千行百业进入深水区 [3][7] 智能体的定义、构成与价值 - 智能体被定义为“虚拟空间里的机器人”，具备任务分解与规划、记忆与知识传承、调用工具及分工协作四项核心能力 [7] - 智能体与大模型是互补关系，公式概括为：智能体 = 大模型 + 推理算力 + 工具 + 知识库 + 协作能力 [3][8] - 智能体是同时替代传统软件与人力的10倍生产力引擎，不仅能操作软件，更能自主完成复杂任务，实现从流程优化到组织重构的跨越 [4][12] - 相比传统软件按用户订阅收费，未来智能体将按任务成果收费 [12] 智能体的演进方向与分级 - 智能体主要向拟人化、专业化、自主化与协作化四个方向发展 [8] - 参照自动驾驶逻辑，智能体演进分为五个阶段：L1聊天型、L2程序型、L3推理型、L4蜂群型、L5智能体定义智能体 [4][14] - 当前企业主要通过L3推理型和L4蜂群型智能体解决复杂问题 [4] 智能体对企业组织与生产力的重塑 - 智能体作为“数字员工”将替代特定岗位，人的角色从执行者转变为智能体的规划者、领导者、监督者和管理者 [10] - 当一个人能带领数十甚至上百个智能体协同工作时，其成为“超级个体”；当企业每名成员都能高效指挥智能体团队时，组织进化为“超级组织” [11][12] - 围绕智能体将逐步形成一种全新的、由智能体主导且数据驱动的新经济范式 [12] 企业实现智能体转型的实战路径 - 企业转型核心目标是打造面向企业的专业智能体，并以智能体化率作为衡量业务流程与岗位职能进化水平的标准 [15] - 转型应遵循“一个目标、九个原则、场景选择、五个准备”的框架 [4][15] - 九个原则包括：不低估潜力也不高估能力、小切口大纵深分阶段实施、专业智能体解决专业问题、将智能体视为实习生、智能体不能取代原有IT系统、不能越过信息化阶段等 [15] - 场景选择需聚焦业务中的卡点、堵点、难点、痛点，实现对内降本增效、对外聚焦客户服务 [15] - 五个准备包括：人力素养准备、知识准备、数据准备、工具准备和流程准备，其中培养全员AI素养是转型前提 [18] 公司产品与案例 - 公司面向个人和小企业用户推出“纳米AI”，定位为打造超级员工/超级个体，接入了国内80多个主流模型，核心能力在于用智能体处理多模态内容（特别是视频）的生成和处理 [18] - 公司面向政府和企业推出“360智能体工厂”，提供一站式转型解决方案，平台集成八大基础设施与十项增强能力，支持通过自然语言编程打造L1至L4级智能体 [18][19] - 通过360智能体工厂为深圳打造的飞机维修智能体案例显示：工程师岗前培养时间从6个月缩短至3天，复杂故障排查时间从1天压缩至10分钟，维修方案生成时间从3小时减少到20分钟，关键业务流程效率提升一个数量级 [21]