谭寅亮、孙书华/文 近年来，人工智能(AI)在招聘、面试及人力资源管理(HR)领域的应用正快速升温。 此外，中国家族企业在二代接班过程中普遍面临"老臣人才价值判断难"的问题。一方面，初代创始人对 老臣的评价可能存在主观偏差，但二代对这类评价的信任度有限。另一方面，二代若向老臣征询人才建 议，易因"亲信推荐"导致信息失真，部分资深同事在推荐时可能更倾向于选择熟悉或关系较近的人，不 一定是完全基于能力的考量。 这种信息不对称使得二代接班后不敢轻易调整团队，明知部分人员难以适配企业发展需求，也因缺乏客 观依据而无从判断，最终陷入想动不敢动的被动局面。此时，企业会希望通过AI技术获得客观、中立 的人才评估建议。 最新一项大规模随机实验显示，AI在面试环节的表现优于人类，候选人接受AI面试后获得录用、入职 和留任的概率均显著提升。这类研究表明，AI不仅能处理标准化事务，还能通过互动缓解候选人的焦 虑，增强组织效能。 面对这一趋势，如何将AI深度融入组织管理流程，而非仅停留在工具层面，成为企业亟待解决的问 题。为此，分析行业领先企业的实践，有助于我们深入理解这一挑战。 企业级AI的探索 在人力资源领域，易路人力资源科技( ...

AI在人力资源管理中的应用趋势 - 人工智能在招聘、面试及人力资源管理领域的应用正快速升温 [2] - 大规模随机实验显示，AI面试后候选人获得录用、入职和留任的概率均显著提升，表现优于人类 [2] - AI不仅能处理标准化事务，还能通过互动缓解候选人焦虑，增强组织效能 [2] 易路人力资源科技的AI实践 - 易路服务覆盖全球20多个国家、国内310多个城市，为超过800家中大型企业提供人力资源解决方案 [3] - 2023年依托GPT等大模型技术，从早期NLP探索转向LLM大语言模型构建概念产品 [3] - 2024年推出管理多智能体的协同平台iBuilder，内置39个智能体覆盖招聘管理、员工体验等6个板块 [3] - 2020年前后已将AI技术应用于人岗匹配与薪酬定薪方向，解决招聘定薪难、识人不准等困境 [3] 人力资源管理中的核心痛点 - 企业招聘面临定薪难题和人才评估困境，经济下行时期高薪与绩效表现严重脱节 [4] - 家族企业二代接班过程中面临老臣人才价值判断难题，存在信息不对称和主观偏差问题 [4] - 传统招聘以候选人前雇主薪资为基准，导致招聘成本攀升而人才价值未同步提升 [4] AI解决方案的技术逻辑 - 通过历史数据构建客观人才画像，读取全周期数据形成多维度人才档案，具有不可回溯造假特性 [5] - 通过岗位描述+绩效行为双维度提高人岗匹配精准度，对比核心职责而非仅看职级名称 [6] - 联动薪酬激励体系，整合数年累计的14亿条岗位招聘数据，分析得出精准薪酬区间 [6] 智能体的分类与价值 - 智能体分为处理标准工作的AI主导模式和处理非标准工作的人类主导增强智能模式 [7] - 标准工作有明确操作流程，如某跨国企业采用薪资核算智能体自动完成3.6万员工算薪 [7] - 非标准工作需要创造性思维，AI扮演知识引擎角色，人类主导最终决策 [7] 智能体的实际应用场景 - 滑雪场筹建团队组建场景中，智能体基于自然语言指令瞬时推荐关键岗位候选人清单 [8] - 组织人力动态管理场景中，智能体实时洞察人员变化，回答在岗员工总数等复杂问题 [9] - 智能体整合宏观经济、市场竞对等数据，帮助高层进行投资回报率分析和战略布局决策 [9] 企业级AI的核心支柱 - 支柱一需要深厚的管理理论与行业实践，包括美世IPE岗位评估系统等成熟理论框架 [11] - 支柱二要求内外部数据高质量融合，内部数据需清洗整合，外部数据作为基准参考 [12] - 支柱三是赋能而非替代的交互层，将人类专家从80%繁琐劳动中解放，专注战略性工作 [12] 智能体信任机制的基石 - 基石一可预测性要求输出基于预设业务规则，确保AI行为符合企业规章制度 [14] - 基石二可回溯性要求展示完整推理链条，便于管理者复审和定位问题根源 [15] - 基石三可审计性要求决策流程可完整记录，证明决策逻辑的合规与公正 [15] 人机信任关系的建立阶段 - 第一阶段全权委托处理确定性任务，如自动填写报关单等标准化工作 [16] - 第二阶段辅助建议处理复杂性决策，智能体扮演超级顾问角色但最终决策权在人 [16] - 第三阶段共同探索处理战略性创新，AI负责模拟推演，人类负责战略抉择 [16]

手机AI助手市场渗透现状 - OPPO高管坦言AI助手渗透率低于预期 其日活用户数占安装用户数的比例落后于DeepSeek 豆包 元宝等独立AI应用 [1] - 自2023年AI大模型竞赛开始 几乎所有手机厂商都推出了AI助手 但用户体验普遍不尽如人意 [1] - 在秋季旗舰新机发布季 AI助手成为小米 vivo OPPO 荣耀 华为等厂商的竞争焦点 发布会均将AI能力置于核心位置 [1] 中国智能手机市场竞争格局 - IDC数据显示第三季度vivo以1180万台出货量和17.3%的市场份额位居国内第一 [2] - 苹果以1080万台出货量排名第二 华为以1040万台位列第三 小米以1000万台排名第四 OPPO与荣耀并列第五 [2] AI助手功能进化趋势：理解力 - 个性化成为厂商关键词 AI需与每个人的屏幕内容有更多交流 [2] - 系统级AI应能感知用户当前所见 例如在刷小红书时直接提问或一键整理内容 [2] - vivo OPPO 华为 苹果几乎同时在新系统中上线AI来电识别功能 可识别刷单返利 虚假机票退改 冒充公检法等诈骗场景 [2] - AI可检测路人注视屏幕并发出提醒 银行 办公等敏感应用可进入防窥模式 [2] AI助手功能进化趋势：记忆与行动力 - vivo和OPPO在AI助手中加入记忆功能 用于自动总结屏幕内容 提炼笔记 生成账单 [3] - OPPO ColorOS 16推出AI一键闪记 可通过截屏总结小红书内容 B站长视频也可按时间段生成摘要 [3] - AI自动记账功能引起高讨论度 用户长按AI键即可识别当前界面并自动生成账目 [3] - 荣耀Magic8系列新增物理AI键 长按可进入AI助手视频通话 基于摄像头画面和位置信息检索商家信息 比对团购套餐 自动生成打卡笔记与评论 [4] - 荣耀AI助手具备跨平台价格检索功能 可在京东 天猫 拼多多等电商平台实时抓取商品价格并自动匹配优惠券 [4] - OPPO AI助手视频通话支持声纹识别 在嘈杂环境中能听清用户指令 [4] AI助手发展面临的挑战 - 用户反映手机系统中的AI功能碎片化 体验像4399小游戏合集 不如ChatGPT App好用 [5] - AI记账等涉及金钱交易的功能面临隐私问题 OPPO称通过手机本地部署小模型处理脱敏数据以降低风险 [3] - 由于微信应用限制 OPPO ColorOS 16的一键记账功能在10月底后已不支持微信 [3] - 监管部门正关注AI助手采用截屏识别并执行自动化操作的情况 [4] - AI自动生成点评和打卡时 数据的真实性与商业信任受质疑 难以分辨虚假或水军营销信息 [6] - 手机AI助手难以顺畅调用外部能力完成复杂多步任务 移动端缺乏类似网页端MCP A2A的主流协作协议 [6] - 早期厂商依赖无障碍功能通过读屏 分析截屏 模拟点击来控制App 这种方式涉及高权限调用与隐私风险争议 [6] AI助手协作生态发展 - 随着智能体概念落地 可能出现新的协作范式 支付宝 美团 淘宝等App开始自建AI助手 [7] - 手机厂商强调A2A布局 让各个AI助手之间交接工作 OPPO提及第三方服务通过智能体和A2A协议实现通信 [7] - 华为鸿蒙系统6更新中提到 小艺会调度多个智能体协同完成任务 首批80多个鸿蒙应用智能体已上架 覆盖教育医疗 娱乐互动 生活服务等领域 [7]

周延礼认为，未来应当从加强数据整合、建立数据标准、提升数据质量、加强风险防范等方面加强数据 治理，并推动保险机构与高校科研机构合作培养复合型人才，筑牢数字保险发展根基。 据十四届全国政协委员、科技部原副部长李萌介绍，当前大模型在金融领域渗透率达35%，而构建金融 智能体的关键在于吃透各场景需求与痛点。他强调，智能体虽非新概念，但大模型时代赋予其新内涵与 新能力，而Agentic AI（自主规划智能体和多智能体协同）未来或成为社会基本单元。发展大模型、智 能体与AI的核心价值，在于推动智能体微观价值形成正向循环，并向宏观价值延伸，最终提升行业乃 至全社会全要素生产率。他指出，从大模型到智能体，是AI向生产力落地的必然路径，金融智能体更 是撬动金融新质生产力的有力工具。 谈到人工智能具体落地技术细节方面，美国国家科学院院士、美国哈佛大学统计系终身教授、清华大学 统计与数据科学系教授刘军认为，人工智能的落地必须与统计学和数据科学深度融合。他指出："单纯 依赖大数据而缺乏严谨的统计思考可能导致模型偏差与决策失误，统计与数据科学是AI落地的钥匙。" 新加坡国立大学和南洋理工大学客座教授、原新加坡金融管理局学院院长、原新 ...

余滨表示："AI已从'试试看'走向'必须做'，正从成本中心转变为服务、营销与价值创造的核心。"目 前，蚂蚁数科为银行提供的AI应用已从早期的智能客服、知识问答等单点场景，扩展至覆盖营销、风 控、投顾、理赔等核心业务的全栈智能体系统。据试点银行反馈，借助理财经理数字分身，人均服务客 户数从200人提升至2000人，有效覆盖了原本难以触达的中长尾客户，带动收入增长约20%。 10月30日，在2025金融街论坛上，蚂蚁数科AI业务总裁、蚂蚁集团副总裁余滨发表演讲时透露，当前 不少城商行正积极拥抱金融大模型与智能体技术，寻求业绩突围。蚂蚁数科致力于支持银行构建自主可 控的金融大模型，江浙沪地区的部分城商行在员工工作效率、营销转化率、营收规模等方面取得显著增 长。 伴随净息差收窄、营收增速放缓以及同质化竞争加剧，城商行面临前所未有的挑战。原本的区域优势减 弱，大型银行持续挤压其生存空间。在此背景下，越来越多的银行将AI视为"弯道超车"的关键路径。 浙江一家头部城商行则与蚂蚁数科合作，系统性构建了"算力-平台-模型-应用"全栈AI能力，落地30多个 智能体场景，覆盖客户服务与内部运营两端，为未来十年的AI转型奠定坚实基础 ...

涉及的行业或公司 * 行业涉及人工智能应用、AIGC（人工智能生成内容）、编程工具、文档处理、多媒体生成、AR眼镜、数字人、移动互联网等[1][5][8][12][31] * 公司包括Anthropic（Cloud Code工具）、J-Spark、Minus、OpenAI、Google（Gemini 2.5模型）、Stable Diffusion、MidJourney、阿里、百度等[2][5][8][13][18] 核心观点和论据 * **Cloud Code工具的范式影响与成功**：Cloud Code工具通过引入"上下文工程"新范式，采用类似虚拟机的方法管理上下文并结合沙盒技术，大幅提升编程效率，例如创建公司网站只需35美元和1小时，公司估值因此迅速提升至1,700亿到1,800亿之间[1][2][3][5] * **专业行业AI APP的必要性**：尽管大模型能力强，但专业APP因高质量提示词编写复杂、上下文管理需要丰富信息、行业特定知识壁垒高等原因而必要，能更好满足特定需求[6] * **AIGC各形态发展趋势差异**：文本应用最火热，覆盖日常工作70%到80%场景需求；图像生成在2024年上半年突出但2025年增长放缓；多媒体（视频/音频）在Google Gemini 2.5等推动下成为增长最快细分赛道，可生成15秒到30秒视频[8][9][28] * **AI APP市场处于起步阶段且商业模式转变**：市场发展迅速但未出现独占性头部APP，商业模式正从传统订阅制向基于使用量（token消耗）计费转变，AI APP基本无广告，高质量数据成为大模型所需[10] * **场景智能的作用与AR眼镜市场爆发**：场景智能弥补大模型上下文管理不足，例如会议记录系统可记录发言者位置、身份及语气等细节，推动AR眼镜市场今年爆发[11][12] * **智能体赋能的APP发展前景广阔**：未来两到三年内以智能体赋能为形态的APP有望成为主流，类似2010年移动互联网阶段，2025年春季秋季拿到投资的公司中65%与智能体相关[26] * **套壳技术仍有显著价值**：套壳质量直接影响最终产品形态和效果，上下文工程潜力巨大，用户更关注模型接入、套壳及与现有系统融合，而非寻找最好模型[14][27] * **发展较快应用的共性特点**：行业内流程方法论完备、评价系统量化（如编程领域），而缺乏客观量化标准的场景（如图片生成）发展相对缓慢[15][16] * **AI在文本处理方面应用成熟**：成本较低且场景明确，日常工作约百分之六七十甚至百分之七八十与文本相关，可替代度高[32] * **海外与国内AI coding应用差异**：海外相对成熟，客户买单率高，生态系统下上层应用厂商有发展空间；国内环境较恶劣，大模型通常内建能力，不会形成独立AI APP层[33] * **各赛道商业闭环形成时间预测**：文本相关AIGC和音频组件已成熟，预计3至5个月内出现语音爆发；视频需一到两年积累；AI for coding因方法确定性强走在前列，例如Cloud Code一年营收达20至50 billion美元[34] 其他重要内容 * **AI赋能传统APP的变化**：通过AI技术重新开发产品实现全新体验，如文档识别提升使用体验和边际效果[13] * **大模型赋能提升文档理解能力**：推翻套壳无价值观点，对文档布局和类别有更好理解[14] * **AI工具在文档处理和网页开发中的优势**：可将非结构化文档转化为结构化文档，提高处理速度和准确性；降低技术门槛，快速生成高质量网站[22][23] * **AI产品提升用户粘性的方式**：通过垂直领域（如能源）深入了解行业know-how，或特定功能（如表格处理）满足需求；Anthropic推出Cloud Skills工具可降低40%~60%的Token消耗[30] * **数字人市场现状**：参与厂商多但效果未达理想，制作成本比雇佣真人更贵，需等待成本下降[31] * **AI for Science发展较慢原因**：需要新范式发现问题，目前大模型处于用已知理论解决已知问题阶段[35] * **各类AI应用流量变化**：通用智能增长，客户支持类工具流量下降；角色扮演类应用因擦边内容带来流量增长；图片生成与处理应用整体下滑[19]

【导读】吴恩达指出，当下大模型的卷生卷死，谁是赢家不重要。关键的是谁能构建可信的AI应用，谁才能成为真正塑造未来之人，顺便成为下一个通 过AI财富自由者。 AI创业的真机遇不在「更大」，而在「更聪明」！ 但除了做大模型，更大的机会在于使用工具去解决各行各业的实际问题，也就是所谓的智能体。 目前，AI智能体市场约为51亿美元，预计到2032年将增至691亿美元，7年增长约17倍。 当巨头们在百亿美金的赛道上比拼模型参数时，真正的创业机会正在另一端悄然爆发——智能体的时代，正在打开。 这是AI世界的「中小企业革命」：它不追求通用智能的神话，而是用成千上万个专注、可靠、懂业务的智能体，去啃下那些不起眼却极其值钱的现实问 题。 AI创业：机会在智能体！ 模型越大越好？投入越多越好？AI界的竞争，真的是这么朴实无华？ 如果真是这样，那AI就不适合创业。 智能体会将任务其分解为一系列更小、更易于管理的子任务。它制定战略计划，逐步执行，并在过程中进行调整，模拟高级人类推理。 智能体会用多组提示词＋知识库，再联动外部工具，如搜索引擎、代码执行等。 智能体还能对大模型输出的结果进行自我批评。通过对「这是最好的方法吗？这能更准确 ...

业绩表现 - 2025年前三季度公司营业收入40.68亿元，同比下滑9.86% [1] - 2025年前三季度公司归母净利润7.24亿元，同比下滑33.77% [1] - 2025年第三季度公司营业收入13.84亿元，同比下滑5.29%，归母净利润2.15亿元，同比下滑53.55% [1] - 2025年第三季度公司扣非归母净利润2.08亿元，同比下滑3.20% [1] 游戏业务 - 公司新推出的轻策略战斗游戏《Stellar Sanctuary》于2025年9月上架美区App Store，玩法融合模拟经营与SLG [2] - 存量游戏《Age of Origins》在三季度保持高频迭代，上线战机装备系统、赛季Battle Pass并举办七周年庆典 [2] - 存量游戏《War and Order》同期多次更新以优化游戏体验 [2] - 《Age of Origins》和《War and Order》成功上榜《2025年第三季度中国游戏出海常青榜》，分别位列第4和第17名 [2] - 公司两款策略类精品游戏已完成鸿蒙系统适配，拓展了产品设备覆盖面 [2] 人工智能与技术创新 - 公司“岳擎”数智化新IT运营大模型体系于2025年7月通过中国信通院“智能体开发平台技术要求”权威检验 [3] - “岳擎”基于“泰岳灯塔”AI大模型应用能力体系底座构建，采用双核驱动智能体协同架构 [3] - 公司作为首批成员单位加入由中国信通院发起的“Agent启智”应用研究推进计划 [3] - 公司旗下鼎富智能推出面向企业的语音数字员工avavox，内置200+行业模板，覆盖多种行业场景 [4] - avavox可自动执行批量触达任务，10分钟完成全量外呼，问题识别准确率95%，用户满意度提升25% [4] - 公司打造新一代知识库智能体UltraTalk，融合亚马逊云科技的生成式AI能力与多模态数据底座 [4] 未来展望 - 考虑到新产品上线处于投入期，预计公司2025-2027年分别实现归母净利润10.15亿元、12.50亿元、14.37亿元 [5]

技术实力与行业地位 - 新一代自研开源文本大模型M2在权威Artificial Analysis榜单上登顶全球开源模型第一，综合能力在智能体和代码等关键维度上逼近GPT-5等顶尖闭源模型 [2] - M2总分冲入全球前五，在所有开源模型中位列第一，综合表现超越Google的Gemini 2.5 Pro和Anthropic的Claude 4.1，直逼Claude 4.5 Sonnet [8] - 原创算法CISPO被AI巨头Meta在其最新论文中公开致敬，Meta研究指出该算法在提升多轮对话逻辑性方面展现了良好效率和结果 [2][6] 市场表现与开发者认可 - M2上线3天便在知名AI聚合平台OpenRouter快速攀升到全球调用量第7名与编程场景第3名 [3] - 在OpenRouter平台，M2免费版本调用量达到21B tokens，增长26%，超过Anthropic Claude Sonnet 4.5的112B tokens（增长16%）和Google Gemini 2.5 Pro的30.7B tokens（增长14%） [6] 产品性能与成本优势 - M2展现了强大的端到端开发能力，在Terminal-Bench和SWE-Bench等高难度基准测试中名列前茅，具备深入开发者工作流的实用价值 [12] - M2单位成本不到同级竞品Claude 4.5的8%，并面向全球限时免费，旨在瓦解"算力税"、推动AI普惠 [12] 多模态战略与商业化进展 - 公司多模态模型协同出击，新发布Hailuo 2.3视频模型Fast版本为B端工业级应用降本50%，解决AI视频"叫好不叫座"的商业软肋 [13] - Speech 2.6语音模型以250ms首包延迟的极致性能解决语音交互卡顿感，凭借自动文本规整、高鲁棒性复刻等特性赢得LiveKit、Pipecat、Vapi等海内外顶级客户订单 [13] 发展路径与行业趋势 - 公司展示"飞轮生态"式发展路径，在文本、视频、语音等各条战线深耕技术，并将模型能力注入自研应用，用商业闭环反哺模型迭代 [14] - 多模态融合成为大模型发展全球趋势，公司通过三线并进的体系化作战能力，展示在AI竞赛中场战事中的务实路径 [13][14]

来源：国海金贝壳 在鲍威尔讲话期间，美股三大指数全线跳水。 \r\n\r\n 北京时间10月30日凌晨2点，美联储宣布，降息25个基点，将联邦基金利率从4.00%～4.25%降至3.75%～4.00%，这是美联储年内第二次降息。同时，美联 储决定从12月1日起结束缩减资产负债表（缩表）的计划。 \r\n\r\n 美联储主席鲍威尔在随后召开的新闻发布会上表示，现有数据表明美国经济前景未有太大变化，正在温和扩张。 \r\n\r\n \r\n\r\n 连续6个交易日涨停的时空科技(605178)在昨日（10月29日）晚间发布2025年三季报。公司前三季度主营收入2.15亿元，同比上升5.18%；归母净利润亏损 1.16亿元；其中2025年第三季度，公司单季度主营收入7100.66万元，同比上升66.04%；单季度归母净利润亏损4988.62万元。 \r\n\r\n 公司昨日晚间再度发布股票交易风险提示公告，公司股票价格自2025年9月以来累计上涨146.31%，10月23日至29日期间两次触及股票交易异常波动指 标，累计上涨61.07%。公司股价短期上涨幅度较大，存在市场情绪过热、非理性炒作风险，已严重偏离同期 上 ...