生成式AI发展现状 - DeepSeek热度高但对企业的大规模影响尚未全面到来，当前主要影响集中在文生图、翻译、写代码等大语言模型擅长的领域[2][3] - 许多企业拥抱AI前需补数字化基础课，数字化水平不足导致AI应用受限[4] - 智能体本质是软件，规模化应用需信息化基础、工具平台和真实需求三者结合[4][5] 企业AI投资误区与策略 - 客户对AI存在三大误区：认为AI无所不能、拥抱AI容易、ROI计算不准确（将信息化投资误计入AI）[5] - AI投资需覆盖硬件（算力）、软件平台、人员培训三方面，缺一不可[5][6] - 企业应优先开发知识库和智能问答系统，这类"入门级"投资具有长期价值且不会后悔[6][7] - AI投资ROI需长远评估，重点关注重复性工作优化，IBM内部HR系统应用AI后工单减少61%[6] 行业盈利与竞争格局 - 全球生成式AI产业仍处早期，OpenAI尚未回收训练成本，国内企业盈利周期将被拉长[7] - 当前盈利的AI企业多为服务型公司（如数据清洗），类比淘金热中卖牛仔裤的商家，规模有限[8] - 国内AI企业分三类：大模型+云服务巨头（阿里/腾讯等）、定制化开发服务商、IBM等混合云+工具平台提供商[8][9] - IBM混合云战略集成1000+流行软件（如SAP、CRM），具备API调度优势，重点服务民营和出海企业[10] 数字化转型与AI协同 - 企业需将历史手工数据转化为AI可读格式，类似《纽约时报》旧报纸电子化案例[7] - 数字化是AI应用前提，IBM过去40年帮助国企/银行转型的经验现拓展至民营企业[10]

行业趋势 - 智能体已成为全球最热门的科技话题 热度超越大模型本身 标志着由智能体驱动的商业模式创新时代加速到来[1] - 行业正处在AI智能体时代的潮头 类似2003年房地产 2008年电商 2018年短视频等历史性机遇[1] 公司战略 - 汇智智能在2022年底率先布局"大模型+智能体"融合赛道 从先行者蜕变为领路者[1][3] - 创始人孙志明2023年提出"智能体是转动AGI时代的门把手 每个人都需要一个智能体"的前瞻理念 成为行业共识[1] 产品布局 - 2024年2月推出行业首创的智能体S2B2C模式平台Agent云智能体云服务平台 重新定义智能体落地路径[5] - 平台对B端提供多层技术架构与万级API生态 解决企业定制化难 迭代慢痛点 对C端连接千万级用户需求[5] - 平台弥合AI大模型能力与用户需求鸿沟 使智能体深入业务毛细血管 创造可衡量的效率提升[5] 生态计划 - 2025年6月发起智能体主理人生态计划 投入超千万元战略基金 构建开放协同的智能体生态系统[7] - 计划将孵化100个标杆场景 培育上万个主理人团队 构建覆盖百万企业的智能体应用网络[7] - 目前已发展数百个主理人 涵盖行业服务商和AI创业者 通过Agent云平台实现开发-服务-用户的闭环[7] 发展愿景 - 通过主理人生态计划加速智能体与产业场景融合 推动AI成为触手可及的生产力[7][8] - 目标是汇聚千万主理人 实现技术与场景深度融合 个体需求与商业创新同频共振[8][9] - 致力于打造繁荣的智能体生态系统 开启由智能体驱动的商业模式创新时代[9]

大会概况 - 第四届百度爱采购数智大会以"AI+重构B2B商业基因"为主题 聚焦AI技术深度融入B2B产业核心环节 [1] - 大会发布B2B行业智能体解决方案 AI+赋能计划 超越计划等创新成果 并首次落地爱采购硬核好物市集 [1] - 千余家企业代表现场参会 全国80+城市分会场同步联动 超百万观众通过线上直播参与 [1] AI技术赋能B2B行业 - 百度行业搜索及智能体业务总经理谢天指出智能体将成为AI应用的主流形态 爱采购基于智能化服务中枢为商家实现多模态内容生产 多元化场景展现 智能化服务中枢 精准化成果交付 [3] - 清华大学教授沈阳强调以智能体为代表的AI应用将大模型技术融入各行各业 贡献新质生产力 [5] - 爱采购B2B行业智能体解决方案通过定制化内容生产 线上全场景覆盖 客服全流程接待三大核心能力升级 重新定义AI时代线上经营新范式 [7] - 山东省某机械科技有限公司上线B2B行业智能体后 全店曝光提升36.4% 线索量增长55.6% [8] 行业实战指南与赋能计划 - 百度发布《B2B行业7天用好AI蓝皮书》 以"场景化工具箱"形式拆解AI建店 智能接待等7个高频核心场景的落地路径 [8] - 爱采购推出"超越计划" 从品牌占位 AI赋能 明星企业 生态共赢 商机洞察五个维度帮助企业实现跃迁 [14] - 超越计划将投入亿级传播资源与千万制作经费 联动平台200万+粉丝矩阵 帮助企业沉淀内容资产 [14] 生态合作与转型案例 - 采购与供应链管理实战专家周劲雄指出超过80%的国央企采购商已将"线上采购"纳入主要采购渠道 [10] - 苏州费马科仪自动化技术有限公司接入爱采购AI解决方案后 转化效率提升3倍 新品未上市即获5笔订单 [12] - 联想官网企业购为中小企业提供六大专属数智化转型权益 [14] 创新实践与未来展望 - 大会首次落地硬核好物市集 覆盖多个居家生活场景 帮助源头工厂链接优质采购商 [16] - 首批200余家企业加入"超越计划" 从数智化参与者迈向行业规则共建者 [18] - 爱采购将持续深化AI技术与产业场景融合创新 打造更智能的供需匹配 更高效的工具 更透明的交易环境 [18]

通用人工智能与世界模型 - 谷歌DeepMind研究证明，能够处理复杂长期任务的AI智能体必须学习内部世界模型，且该模型可从智能体行为中提取[3][4][5] - 世界模型是实现多步骤目标导向行为的必要要素，提升智能体性能需学习更精确的世界模型[5][20][34] - 实验显示智能体处理目标深度(n)增加时，提取的世界模型误差按O(δ/√n)+O(1/n)比例下降[32][33][34] 理论框架构建 - 研究基于四要素构建数学框架：环境(20状态5动作cMP)、目标(LTL逻辑表达)、智能体(有界目标条件策略)、世界模型(预测环境转移函数)[24][25][27][28] - 有界智能体定义为在最大目标深度n下失败率δ≤1的策略，其最优策略可最大化目标实现概率[28][29] - 世界模型精度与智能体能力正相关，当δ→0且n≫1时模型误差趋近于0[31][33][34] 算法与实验验证 - 开发Algorithm 1算法通过查询智能体复合目标行为来估计状态转移概率Pss'(a)，精度参数n与目标深度2n+1相关[37][38] - 在20状态5动作稀疏转移环境中测试，即使δ=1的最坏情况下仍能恢复准确世界模型，平均误差随目标深度增加而降低[40][46] - 算法填补了"策略+目标→世界模型"的三角关系，区别于传统规划(模型+目标→策略)和IRL(模型+策略→目标)[41][43] 行业技术关联 - 研究支持Ilya Sutskever观点：大语言模型本质是学习世界模型压缩表征，预测准确度反映模型保真度[16][17][19] - Genie 2基础世界模型可通过单图像生成无限3D环境，为智能体提供经验流训练，标志从人类数据时代向经验时代转变[50][51][52] - 领域泛化需比任务泛化更深层因果理解，适应分布变化的智能体必须学习因果世界模型[45][47]

核心观点 - AI在外贸行业的应用已从工具升级为业务队友，实现主动决策和结果交付 [6][7][8] - 行业+AI模式通过深度行业Knowhow构建竞争壁垒，而非技术堆砌 [16][17][18] - 12年外贸SaaS数据积累形成OKKI的AI护城河，实现业务增量转化 [36][37][38] AI与业务协同 - AI角色转变：从被动执行工具(L1-L2)进化为独立处理完整流程的L3智能体，如OKKI AiReach实现从潜客挖掘到成交的全链路自动化 [11][12][15] - 效果指标重构：业务员关注点从AI功能按钮转向月度有效询盘量，深圳智能门锁公司通过AI发现民宿新渠道且转化率超传统渠道 [20][21] - 稳定性优先：B端场景要求AI输出95%可用率，远超30%的临界阈值 [19] 行业实践洞察 - 能力平权效应：AI使新人业务员3-5年经验差距被抹平，刘世奇团队转化率从9.96%提升至20%+ [24][25][26] - 管理范式迁移：企业主需率先放权AI决策，否则工具价值仅限展示层 [29][30][34] - 数据资产价值：OKKI的12年客户行为数据构建不可复制的训练素材，结构化反馈数据决定AI能力上限 [36][38][39] 商业模式变革 - 结果导向设计：AI产品直接承诺生意增量，如客户回复率/成单量等硬指标取代技术参数 [41][42][45] - 效率重新分配：传统CRM耗费80%时间完成数字化，AI将80%时间释放给价值创造 [20] - 最小单元突破：单人单机+AI流程可能穿透垂直市场，颠覆传统团队架构 [27]

行业趋势 - 2025年"智能体化"将成为现实，搜索引擎作为流量入口将率先完成智能体化转型，从信息搬运工升级为生产力工具[2] - AI搜索3.0时代将实现"超级搜索"，核心是从答案引擎进化为任务引擎，直接交付可执行解决方案[6][8] - 全球搜索引擎竞争格局未完全开放，谷歌、Bing、360等拥有全栈技术积累的厂商仍占据主导地位[18] 技术演进 - AI搜索1.0时期：保留网页排序+AI Overview，本质是信息聚合与总结[5] - AI搜索2.0时期：转型为答案引擎，Perplexity等原生搜索引擎崛起，估值快速提升但仍有认知增强局限[5] - AI搜索3.0五大能力：任务规划、多模型协作、高维信息认知、多模态输出、个性化知识库[9][10][11][12][13] 竞争格局 - 纳米AI搜索2025年4月位列中国AI搜索引擎市场第一，全球第二，月访问量达2.77亿次[19][20] - 全球市场纳米AI月访问量达3.1亿次，是Perplexity的三倍以上，成为最大AI原生搜索引擎之一[21] - 谷歌AI Mode与纳米AI均押注智能体方向，但纳米AI在"全域检索"和"搜商"技术上更激进[22] 产品创新 - 纳米AI突破APP信息孤岛，通过自研MCP工具实现跨平台数据抓取[22] - 纳米AI超级搜索智能体具备8项核心能力：自动任务分解、跨平台搜索、多模型协作（80+模型）、知识库挂接等[30][31] - 实际案例显示纳米AI可自动生成医学研究报告和城市转型方案，实现"边搜索边思考"[26] 市场表现 - 纳米AI在Mary Meeker报告中国AI应用排名第四，超越腾讯元宝和百度文心一言[27] - 传统搜索引擎厂商凭借技术基建优势（如360的浏览器积累）构建竞争壁垒[18] - 未来竞争焦点转向Agent产品设计速度与生态整合效率，谷歌有技术资产优势，纳米AI以迭代速度见长[33]

市场部转型与AI应用 - 360创始人周鸿祎提出"干掉市场部"实为促进部门转型，要求市场部员工学习编程和设计智能体，以提升AI应用能力 [2] - 公司内部AI使用率约为60%-70%，正监测各团队token消耗量以评估AI应用积极性 [4] - 周鸿祎要求人力资源、财务、法务等部门都需打造智能体，未来智能体将进化成数字员工或数字助理 [5] 智能体发展战略 - 提出超级智能体概念，具备流程自动规划、任务分解、工具调用和结果交付能力 [7] - 智能体需具备两大核心能力：完成大模型规划的任务流程和自主使用工具解决问题 [7] - 认为大模型与智能体是互补关系，大模型充当大脑而智能体负责执行 [8] - 预测未来企业员工将领导100个智能体成为常态，企业价值将取决于员工AI素养和数字员工比例 [5] AI搜索产品升级 - 360纳米AI搜索升级为超级搜索智能体，具备思考、规划、总结和执行能力 [10] - 产品内置80多款大模型支持多模型协作，支持跨平台搜索交叉验证125个结果 [12] - 支持多种格式输出包括Word、PPT、Excel等，比同类产品功能更丰富 [12] - 5月Web端访问量达2640万，全球搜索引擎排名仅次于Bing [12] AI硬件布局 - 推出AI智能录音硬件纳米AI Note和与Rokid联名款AI眼镜 [13] - 新产品内置纳米AI能力，计划将价格控制在市场最低水平 [13] - 此前已布局智能摄像头、儿童手表等硬件产品 [13] 行业趋势判断 - 认为AI发展进入分水岭，智能体将成为下半场主角 [8] - 预测智能体将向垂直领域发展解决行业和企业内部流程问题 [9] - 搜索被视为智能体最佳落地场景，因其作为互联网最大流量入口和高频使用特性 [9] - 将AI搜索发展分为三代：结果总结→答案引擎→任务引擎 [10]

OpenAI发布推理新模型o3-pro - OpenAI发布推理新模型o3-pro，以推理能力最强、速度最慢为卖点，输入价格20美元/百万tokens，输出80美元/百万tokens [1] - 在科学分析、写作、编程和数据分析领域，o3-pro比o3领先约14%，但在ARC-AGI-2测试中几乎无提升，成本却大幅增加 [1] - 用户测试显示o3-pro擅长复杂推理任务且环境感知能力强，但推理速度极慢，不适合简单问题，主要面向专业用户 [1] Mistral AI发布强推理模型Magistral - Mistral AI发布强推理模型Magistral，包括企业版Medium和开源版Small(24B参数)，在AIME2024等多项测试中表现优异 [2] - Magistral通过自主研发的可扩展强化学习流水线实现多语言保真推理，适用于英法西德意阿俄中等语言 [2] - 利用Flash Answers技术，Magistral Medium实现比竞品快10倍的token吞吐量，定价策略更具竞争力(输入2美元/百万token，输出5美元/百万token) [2] Figma推出官方MCP服务 - Figma推出官方MCP服务，直接将设计文件中的变量、组件、布局等信息导入IDE，实现真正的所见即所得，比第三方MCP还原度更高 [3] - 部署简单，只需更新Figma客户端，启用Dev Mode MCP Server，并在支持MCP的编辑器中配置本地服务URL [3] - 使用时只需在Figma中复制设计链接到对话框，一轮交互即可生成高保真页面，无需复杂配置或API申请 [3] Krea AI推出首款原生模型Krea 1 - Krea AI推出首款原生模型Krea 1，专注解决AI图像"同质化"和"塑料感"问题，提供高美学控制力与专业级画质输出 [4] - 该模型支持风格参考和自定义训练，原生支持1.5K分辨率且可扩展至4K，提供实时编辑功能，适用于电商、插画、影视分镜等多种场景 [5] - Krea 1目前提供免费测试版，无需注册或付费即可使用，旨在加速数字艺术创作流程，降低制作成本，有望成为AI图像生成领域的重要参与者 [5] 字节推出豆包大模型1.6系列 - 字节推出豆包大模型1.6系列，包括Seed-1.6综合模型、1.6-thinking强化思考版和1.6-flash极速版，支持256k上下文和多模态推理 [6] - 豆包1.6具备增强推理能力，支持"边想边搜"和DeepResearch功能，多模态理解出色，可进行GUI操作，综合成本降低63% [6] - 同步发布的Seedance 1.0 pro视频生成模型支持多镜头切换和高品质1080P输出 [6] Tolan AI陪伴应用 - Tolan作为外星AI陪伴应用获500万下载量及400万美元ARR，独特之处在于选择"外星人"形象而非模拟人类，强调"非浪漫型、非工具性"陪伴 [7] - 产品设计融合陪伴与游戏化元素，用户可定制外星人伴侣外观，并通过互动发展独特星球环境，形成情感连接，团队特意避免让AI回应过于像人类 [7] - 与国内猫箱等AI陪伴应用相比，Tolan专注普遍"孤独感"而非"恋爱幻想"，通过限制聊天时间等机制追求健康使用节奏，因此在用户留存方面表现更好 [7] 理想汽车设立机器人部门 - 理想汽车新设立"空间机器人"和"穿戴机器人"两个二级部门，均隶属于产品部，分别由早期员工帅一帆和张文博负责 [8] - 空间机器人部门与理想"智能空间"战略相关，旨在将车内乘员舱打造为"第三空间"，提升车内智能化体验，这已成为公司三大战略之一 [8] - 穿戴机器人部门可能专注于智能眼镜等穿戴设备开发，目标是将"理想同学"AI体验扩展至车机、手机、电脑及眼镜等多终端，实现全场景一致性体验 [8] Figure机器人公司战略 - Figure CEO认为人形机器人是"赢者通吃"行业，目标不是销售硬件而是提供完整"劳动力"系统，强调完全自主运行 [9] - 公司已建立年产1.2万台产线，产品成本较初代降93%，未来四年计划交付10万台，同时面向商业和家庭市场 [9] - Figure采用"共享神经网络"让所有机器人共享学习成果，资金充足，相信最终胜出者将是"最聪明、最便宜"的参与者 [9] Altman未来技术预测 - Altman博文称人类已进入AI加速发展阶段，预测2025年AI胜任认知工作，2027年机器人执行物理任务，2030年人类生产力大幅提升 [10] - 他认为奇点将逐步渗透，AI加速自身研发是最大突破，能提升科学家2-3倍生产力，智能成本终将接近电力成本 [10] - 超级智能发展路径应先解决对齐问题，再使其廉价易得且不过度集中，"廉价到无需计量的智能"将在2030年触手可及 [10] OpenAI Codex团队观点 - OpenAI Codex团队引领软件开发范式从同步"结对编程"转向异步"任务委派"，构建能在独立环境中完成整个开发任务的AI代理 [11] - 新版Codex经强化学习微调，注重专业软件工程品质，团队预测开发者角色将从编码者转为审查者和规划者 [11] - 团队认为2025年将是"智能体元年"，未来交互界面将融合同步与异步体验，可能演变为类"TikTok"信息流，供开发者快速审批AI工作成果 [11]

豆包大模型1.6发布与定价策略 - 字节跳动发布豆包大模型1.6、视频生成模型Seedance 1.0 pro及升级AI云原生服务[2] - 豆包1.6支持多模态理解和图形界面操作 可自动操作浏览器完成酒店预订等任务[3] - Seedance 1.0 pro支持文字与图片输入 生成1080P多镜头视频 每条5秒视频成本3.67元[3] - 公司采用"输入长度"区间定价 0-32K区间输入0.8元/百万tokens 输出8元/百万tokens 综合成本为竞品三分之一[3][5] - 深度思考与多模态能力与基础语言模型统一价格 取消额外收费[4] 技术优势与行业应用 - 豆包1.5多模态能力在60个评测基准中获38项最佳 已应用于电商识图、自动驾驶标注等场景[3] - 豆包大模型日均tokens使用量达16.4万亿 较2024年5月增长137倍[5] - 2024年中国公有云大模型调用量114.2万亿tokens 火山引擎位列前三[5] 行业趋势与战略考量 - 定价策略反映行业趋势 智能体开发需要深度思考和多模态模型[2][4] - 公司通过工程优化持续降低成本 将技术红利让渡给开发者和企业[4] - 上下文窗口成本递增 但公司针对32K主流使用区间进行定向优化[5]

行业趋势 - 未来一个员工领导100个智能体将成为常态 [1] - 个人将成为"超级个体" [1] - 拥有高比例数字员工的公司将成为"超级公司" [1] 公司动态 - 三六零在6月11日举办"纳米AI超级搜索智能体"发布会 [1] - 周鸿祎在发布会上发表关于智能体和数字员工的看法 [1]