文章核心观点 - 文章为一份股市重大公告汇总，旨在推送次日与个股相关的各类重要信息，包括停复牌、增减持、投资中标、收购、业绩、解禁、高送转等，以帮助投资者提前发现投资热点并防范风险 [1] - 重要公告以红色标注，为投资者提供充足的分析和决策时间 [1] - 摘要中重点提及了三家涉及不同热门科技概念的公司及其业务动态 [1] 公司业务动态与概念 - 一家公司业务横跨商业航天、卫星导航、AI营销、机器人及小红书概念，其深耕互联网数字营销生态圈并已获得小红书等行业头部客户认可，同时推出了多款AI应用机器人 [1] - 一家公司业务涉及智谱AI、云计算、AI智能体及低空经济，公司为AI业务设定了明确目标，计划在2026年实现AI相关收入5-6亿元人民币 [1] - 一家公司业务覆盖脑机接口、AI制药、DeepSeek及华为昇腾概念，其脑机接口产品在2025年已实现收入超过11万元人民币 [1]

市场趋势与结构分析 - 上证指数在站稳4018点后快速上涨至4156点，该区间被描述为“趋势线真空地带”和“筹码稀薄”区域，导致快速大涨 [2] - 指数当前已进入4156至4200点附近的“趋势线密集区”，具体包括4156、4173、4186、4193等多个关键点位，市场预期在此区域将出现震荡洗盘 [1][2] - 当前上证日线多条均线呈多头排列，短线操作可依据两层“锚点”：第一锚为5日与8日均线，第二锚为13日均线 [3] 市场风格与板块轮动 - 自12月17日至近期，市场主导风格经历了从“科技硬件与有色金属轮流进攻”到“应用端霸屏”的切换 [4] - 近期领涨板块集中在科技应用和软件领域，包括Sora概念、AI营销、软件服务、AIGC、ChatGPT概念、多模态AI、知识付费、短剧游戏等 [4] - 同时，远程办公、工业软件、Web3、卫星导航等扩散分支也表现活跃，涨停密度集中在人工智能、DeepSeek概念、AI智能体、数据要素、商业航天等方向 [4] - 创业板指数出现“空中加油”形态，即突破前高后不急于加速，而是通过震荡回踩来确认，这有利于题材活跃和弹性更强的方向 [4] 投资策略与操作回顾 - 部分投资者自12月17日下午进场，原计划持有至1月5日，但因持仓的科技硬件个股在5日均线上方表现异常强势，故选择继续持有 [1] - 在1月5日至6日期间，将个股止损位调高至5日均线，并进行了防守性调仓，将部分股票换成了仍处于均线密集区之上的有色金属 [1] - 在前三个交易日及1月12日，进一步将部分仓位调整至9开头的北证个股和3开头的创业板个股 [1] - 当前策略强调“趋势做右侧，轮动做节奏”，指数层面关注5日、8日及13日均线的支撑强度，个股层面在未出现转折性破位前耐心持有 [5] - 策略核心是遵守纪律，在强势行情中避免因做差价而“丢牛股”，规则是破位减仓、回踩承接时再加仓 [5]

AI智能体发展路径与行业观点 - 阿里研究院院长袁媛认为，一个好的智能体既要有“智慧”，又要有“执行力”，能够深度理解用户意图并据此采取行动，其落地不应颠覆既有治理界面与商业秩序，而应在安全可控前提下通过深度协作推动产业生态演进[3] - 过去一年，市场围绕“AI替人办事”出现多种探索，其中以“AI接管手机操作”为特征的GUI Agent产品形态，尝试通过“看懂屏幕、模拟操作”跨应用完成剪视频、订票、点外卖等具体任务[3] - 专家认为，GUI Agent方式在不改变既有应用生态的前提下，能让智能体较快进入真实场景，但从长期看，其在稳定性、效率和可治理性方面存在天然局限，更像是一种阶段性方案[4] GUI Agent的技术实现与治理挑战 - 从技术实现看，GUI Agent产品通常采用“让模型理解屏幕内容，再模拟人类操作界面”的方式运行，但随之带来权限授予、责任归属、服务调用范围及约束主体等必须被重构的问题[3] - 中国政法大学教授焦海涛表示，智能体授权需分场景进行，关键操作应有二次确认，涉及人身属性、主观判断或社交互动等事项不可代理，双重授权规则面临困境，并非所有场景都理应由第三方平台单独授权[4] - 智能体的真正挑战，并不只是“能不能把事做成”，而是其操作边界与管理挑战[5] 手机厂商对智能体落地的看法与策略 - OPPO ColorOS智慧产品研发总监姜昱宸表示，产业中如豆包手机的出现对行业及生态有积极作用，但它不是AI手机的最终形态，仍是操作原有GUI界面的手法[5] - OPPO认为是否采用GUI方案并非理念之争，而首先是工程与规模问题，手机厂商面对更大体量用户规模，任何不稳定的系统级能力都会被迅速放大，当前基于界面操作的智能体方案多少是一个中间形态[5] - 姜昱宸指出，未来主流形态将更多走向A2A（人工智能体与人工智能体）的协作模式，手机厂商的核心价值不在于模型参数本身，而在于对用户的长期理解，并认为“记忆”才是手机的灵魂[5] 行业对智能体未来演进路径的探讨 - 袁媛表示，现有GUI带来的“鲶鱼效应”可激活整个产业，但中国AI产业不应仅局限于GUI路线，更应探索兼顾安全与发展的更优路径，苹果公司的模式提供了可借鉴范本，其建立了智能体与App基于开放接口（API）的协同机制，并通过屏幕感知在保障安全边界的同时将用户意图精准开放给App[6] - 清华大学电子工程系副所长王钺认为，智能体意味着AI系统开始与外部环境直接交互，是关键的转折点，其不仅将改变信息系统构造方式，还将改变经济运行方式[6] - 王钺指出，“破坏性创新”可能带来系统可管理性被削弱和信任基础被破坏两个深层风险，故而需改进授权机制，引入A2A的制衡机制，走向基于市场竞争的信用机制[6]

行业核心观点 - 智能体的真正挑战超越了单纯的任务完成能力，核心在于其操作边界与管理挑战[4] - 智能体的发展应兼具“智慧”与“执行力”，深度理解用户意图并采取行动，同时需在安全可控前提下通过深度协作推动产业生态演进，确保各方分享技术红利[1] - 中国AI产业不应仅局限于当前主流的GUI（图形用户界面）智能体路线，而应探索兼顾安全与发展的更优路径[5] 智能体技术路径与现状 - 过去一年市场围绕“AI替人办事”出现多种探索，其中以“AI接管手机操作”为特征的GUI Agent是主流路径之一，其通过让模型理解屏幕内容并模拟人类操作来跨应用完成任务[3] - GUI路径的现实意义在于不改变既有应用生态，能让智能体较快进入真实场景，但从长期看，其在稳定性、效率和可治理性方面存在天然局限，被视为一种阶段性方案或中间形态[3][4] - 产业中如“豆包手机”的出现对行业和生态有积极作用，但它并非AI手机的最终形态，仍是操作原有GUI界面的一种手法[4] - 未来的主流形态被认为将更多走向A2A（人工智能体与人工智能体）的协作模式[4] - 苹果公司的模式提供了可借鉴范本，其建立了智能体与App基于开放接口（API）的协同机制，并通过屏幕感知在保障安全边界的同时将用户意图精准开放给App[5] 行业挑战与治理框架 - GUI智能体的技术实现引发了一系列必须被重构的治理问题，包括权限授予、责任归属、服务调用范围以及约束主体[3] - 智能体的授权需分场景进行，关键操作应有二次确认；涉及人身属性、主观判断或社交互动等事项不可代理；双重授权规则面临困境，并非所有场景都理应由第三方平台单独授权[3] - “破坏性创新”可能带来系统可管理性被削弱和信任基础被破坏两个深层风险，需改进授权机制，引入A2A的制衡机制，走向基于市场竞争的信用机制[5] - 智能体意味着AI系统开始与外部环境直接交互，不仅将改变信息系统构造方式，还将改变经济运行方式[5] 手机厂商的角色与策略 - 手机厂商正在探索智能体的落地方案，是否采用GUI方案首先被视为一个工程与规模问题，而非理念之争[4] - 手机厂商面对的是大规模用户，任何不稳定的系统级能力都会被迅速放大，因此对服务的稳定性和质量有极高要求[4] - 手机厂商在此轮演进中的核心价值不在于模型参数本身，而在于对用户的长期理解与“记忆”，这被认为是构建用户粘性的关键[4]

文章核心观点 AI行业在2025年进入“下半场”，发展重点从单纯追求模型规模和算力，转向重新定义问题、重塑评估方式及探索更优发展路径[4]。行业呈现出多模态融合、具身智能爆发、算力竞争升级、范式争议涌现、智能体崛起、开源生态繁荣、商业模式革新、治理规则博弈、大国竞合加剧以及年轻技术领袖掌权等十大趋势，标志着AI技术正从能力展示阶段迈向与产业深度融合的效率兑现阶段[5][6][31]。 多模融合 - 多模态AI发展从“拼装式”组合方案转向设计“原生多模态”模型，从训练之初就让模型在统一体系内处理文本、图像、音频、视频等信息[8] - 下一代AI的突破重点在于构建对真实世界的内部模型，即“世界模型”与“空间智能”，使AI能进行可推理、可行动的统一表征，并在脑中“预演”行动后果[9][10] - 多模态模型成为头部企业主战场，能力从“能看图”推进到“看得准、看得全、看得懂流程”，并能将视觉理解转化为可执行动作，越来越多地介入真实任务本身[10] - 据Gartner预测，到2030年，**80%** 的企业软件将在其产品中植入多模态AI能力[10] 具身爆发 - 具身智能（Embodied AI）在2025年真正走向市场，行业叙事从“能不能做到”转向“规模化、稳定工作、进入岗位”[12] - 国内外企业如宇树、优必选、波士顿动力、Apptronik等明确宣布产品进入量产与商业化试点阶段，按“百台级”、“千台级”规划供应链[12] - 据IDC估算，2025年全球在仓储、制造、巡检等岗位的试点应用，较2024年增长了**数倍**[12] - 人形机器人成本显著下降，据美国银行研究院数据，典型价格已降至每台约**3.5万美元**，比2023年下降至少**40%**[13] 算力竞争 - 算力竞争从“规模导向”的资本驱动资源争夺，升级为“效率导向”的长期综合博弈[16] - 部分公司如谷歌通过自研TPU芯片，在核心模型训练中大规模替代GPU，以降低对英伟达的依赖并构建自主算力体系[16] - 算力设施全面“基础设施化”，智算中心围绕AI负载设计，网络拓扑以并行训练为核心，选址需评估电力、能耗与时延[17] 范式争议 - 理论界对持续投入算力的理论基础——“规模法则”出现系统性反思，认为单纯扩大自回归大模型不会自然通向通用智能，且面临收益递减[19] - 反对者（如杨立昆、安德烈·卡帕斯、伊利亚·苏茨克维）认为未来突破更可能来自训练范式、数据结构与推理机制的创新，而非参数规模本身[19][20] - 支持者（如德米斯·哈撒比）认为规模仍是多模态和复杂推理任务的重要前提，通向更高智能需在世界模型、规划与推理结构上进行方向修正[20] 代理崛起 - AI智能体（Agent）在2025年崛起，代表产品如Manus，能够理解目标、拆解任务、调用工具并执行操作，全程无需人工干预[22] - 智能体改变了人机交互方式，从“人去找功能”转向“任务驱动系统”，显著降低了学习和使用成本[22] - 智能体的成熟得益于大模型推理能力增强以及MCP、ANP、A2A等协议使工具调用与外部系统接入标准化[23] - 智能体将重组业务流程，使组织结构从围绕“人”设计转向围绕“任务”组织，商业模式可能从按调用量付费转向按任务与结果付费[23] 开源盛世 - 开源模型在2025年从边缘力量演变为全球创新的基础设施，在性能、生态与采用率上全面逼近甚至部分超越闭源模型[26] - 近两年新发布的大模型中，开源或“开放权重”模型已占据多数，在私有部署、微调和智能体等场景中占据主导[26] - 中国力量在开源生态中表现突出，以DeepSeek与Qwen为代表的模型在工程效率、推理成本与可部署性上形成优势，2025年全球开源模型使用中，中国来源已接近**三成**[27] 商业革新 - AI行业在2025年摸索出新的商业路径，形成分工清晰的产业生态，从单一技术竞赛转向“效率兑现”[29][31] - 技术底层：算力、训练与推理被标准化为可计量的“生产要素”，通过算力租赁、API与推理服务形成稳定收入，单位成本下降、单位调用价值上升[30] - 平台服务层：“结果作为商品”（OaaS）模式崛起，定价转向按任务、流程或结果收费，成为利润潜力最大、竞争最激烈的地带[30] - 应用层：垂直行业价值释放，AI深度嵌入软件开发、企业运营、金融分析等业务流程，成为企业的长期系统投入[30] 规则博弈 - AI治理在2025年全面展开，核心矛盾在于创新与规则之间的横向张力，以及不同制度体系之间的纵向博弈[33] - 治理从“静态合规”转向“动态校准”，通过分层、分阶段、可调整的方式（如“沙盒”、“分级管理”）与技术演进保持同步[33] - 全球主要经济体治理路径分化：美国倾向将治理视为“护栏”，优先关注国家安全与极端风险；欧盟强调通过系统化规则塑造发展方向；中国强调发展秩序与场景适配，规则与产业推进同步调整[34] 大国竞合 - AI国际竞争从企业层面上升到国家层面，围绕技术路径定义权、芯片与算力供应链掌控权以及标准制定权展开[36] - 美国在核心技术（如问题定义权、模型性能）和高端芯片设计、软件生态上保持主导[36] - 中国路径强调在既有技术框架下，通过工程优化、系统集成和真实场景反馈，在训练效率、算力调度、具身智能与产业级应用上形成优势[36] - 欧盟通过基础研究网络、跨国科研项目与评测体系在关键概念与方法论层面保持影响力[36] - 竞争格局呈现“高强度竞争中的有限合作”，较量核心在于谁能构建并长期运转一整套技术与产业体系[37] 少帅掌兵 - 2025年AI行业出现年轻科学家被赋予指挥权的趋势，一批三十岁出头甚至二十多岁的技术领袖开始直接影响公司工程架构与战略路径[38][39] - 代表性案例包括腾讯任命27岁的姚顺雨为首席AI科学家，小米启用“95后”罗福莉负责核心研发，Meta引入Scale AI创始人亚历山大·王担任首席AI官[39] - 这一趋势反映了AI进入“下半场”后发展逻辑的变化：技术边界从把模型做大转向重新定义问题与评估方式，更需要来自一线、敢于快速试错的年轻技术派[4][39]

市场整体表现与趋势 - 截至1月12日收盘，沪指实现17连阳，报4165.29点，涨1.09%；深证成指报14366.91点，涨1.75%；创指报3388.34点，涨1.82% [1] - 沪深两市成交额达到3.6万亿元，较上一个交易日放量4787亿，刷新历史纪录，且连续两个交易日突破3万亿元，表明市场进入量价齐升阶段 [1][3] - 市场观点认为，春季攻势已经展开，行情有望从跨年度行情过渡到春季攻势，当前强势上攻压制空头力量并增强投资者信心 [3] - 大盘已放量突破4150点，逐步脱离4000点区域，形成向上趋势 [4] 市场资金与驱动逻辑 - 一月份通常是全年信贷投放最多的月份，规模一般在3万亿至5万亿元左右，其中部分资金会通过不同渠道流入资本市场 [3] - 在房地产市场投资机会减少的背景下，居民储蓄正向资本市场转移，场外资金入场步伐加快 [3][4] - 2026年牛市上涨的逻辑未变，资本市场表现有望超出预期 [3][4] 行业与板块表现 - 盘面上，商业航天、Sora概念、AI智能体板块涨幅居前 [3] - 商业航天板块中，天润科技、星图测绘、流金科技等多股30CM涨停，天力复合、富士达、并行科技等涨超20% [3] - AI智能体板块中，众诚科技、流金科技30CM涨停，蓝色光标、拓尔思、普元信息、科大国创等多股20CM涨停 [3] - Sora概念中，福石控股、易点天下20CM涨停 [3] 2026年市场展望与投资机会 - 从中长期看，本轮行情属于可能持续3至5年的慢牛长牛行情，2026年行情将进一步扩散 [4] - 2025年市场主要以科技股和银行股表现突出，2026年行情有望扩展至消费白马股、新能源龙头股、有色金属、军工等更多板块，市场赚钱效应将明显提升 [4] - 科技预计仍是2026年A股市场的核心主线，全球人工智能相关资本开支仍会维持较高增速，科技股仍有望成为全球资本市场的龙头板块 [4] - 2026年A股估值有望打破历史规律，连续3年提升，主要因过去两年估值拔升幅度较为克制，且中美竞争力格局对比的变化为估值对比提供安全边际 [5] - 2026年如果在1月下旬出现中小盘的调整，可能是比较好的布局时点 [5] 宏观环境 - 全球主要经济体呈现稳健增长态势，宏观经济总体风险偏小 [4] - 全球利率环境利于资本市场，绝大部分国家利率水平仍将维持偏低位置，美联储在2026年仍有一定的降息空间 [4]

公司股价与市场地位 - 沃尔玛盘前股价上涨2.6%至117.5美元，开盘或刷新历史新高 [1] - 沃尔玛将取代阿斯利康成为纳斯达克100指数成份股，调整于2026年1月20日生效 [1] 行业技术变革与合作 - 谷歌宣布与沃尔玛、Shopify、Wayfair等多家大型零售商达成合作 [1] - 传统的网络或应用程序搜索正过渡到AI智能体主导的商业模式，这代表着零售业的下一个伟大变革 [1] - AI导购即将全面登场 [1]

在沪指走出17连阳行情的同时，截至1月12日收盘，沪深两市成交额也达到3.6万亿元，较上一个交易日放量4787亿，刷新成交额历史纪录。截至收盘，沪 指报4165.29点，涨1.09%；深证成指报14366.91点，涨1.75%；创指报3388.34点，涨1.82%。专家认为，连续两个交易日突破3万亿元，表明市场已进入量 价齐升阶段，春季攻势已经展开。 盘面上，商业航天、Sora概念、AI智能体板块涨幅居前，商业航天板块中，天润科技、星图测绘、流金科技等多股30CM涨停领涨，天力复合、富士达、 并行科技等涨超20%；AI智能体板块中，众诚科技、流金科技30CM涨停，蓝色光标、拓尔思、普元信息、科大国创等多股20CM涨停；Sora概念中，福石 控股、易点天下20CM涨停。 前海开源基金首席经济学家杨德龙指出，开年股市牛市行情持续走强，市场放量上涨，连续上攻，沪指实现17连阳，同时连续两个交易日突破3万亿元， 表明市场已进入量价齐升阶段，春季攻势已经展开。杨德龙认为，2026年牛市上涨的逻辑未变，市场有望从跨年度行情过渡到春季攻势。一月份通常是全 年信贷投放最多的月份，规模一般在3至5万亿元左右，其中会有部分资金通 ...

核心观点 - RBC Capital分析师将Figma目标股价从65美元下调至38美元，但维持“与行业持平”的中性评级，认为公司是值得买入的“超卖”技术指标股票之一 [1] - 分析师认为，随着企业IT支出因AI带来的效率提升而步入大幅增长，Figma这类“AI+设计”软件公司正将设计工作流推向“AI原生时代”，2026年将是关键之年 [1] - 全球AI应用层的“牛市叙事”正在席卷股市，AI应用软件需求旺盛并加速渗透至各行各业，验证了AI应用故事的可行性并预热了2026年后的加速增长趋势 [7][8] 公司概况与产品 - Figma是一家以浏览器为核心的协同设计软件公司，提供从界面设计、原型到设计交付的一体化工作流，核心创收模式为SaaS订阅 [4] - 公司核心产品包括Figma Design、FigJam协作白板以及面向工程师的Dev Mode，于2025年7月31日登陆美股，股票代码FIG [4] - 软件平台的核心卖点是协作式产品研发平台，以设计师为切入点，随后渗透到产品、工程、市场与运营 [4] - 平台核心优势包括端到端工作流、业内强大的跨角色协作以及独家的设计与开发生态 [5] 财务表现与业绩指引 - 2025年第三季度，Figma年化营收运行率创纪录地跨越10亿美元大关，营收同比增长38%至2.742亿美元，超出华尔街预期和管理层指引上限 [2] - 业绩增长主要由生成式AI驱动的设计工具组Figma Make的快速采用推动，约30%的高价值客户每周使用该工具 [2] - 管理层预计第四季度营收在2.92亿美元至2.94亿美元之间 [3] - 管理层预计2026财年全年营收有望达到10.44亿美元至10.46亿美元，意味着财年基准下同比大幅增长40% [3] AI战略与业务进展 - Figma积极将生成式AI技术嵌入其工作流与商业化体系，推出“Figma Make”等AI设计生成与自动化平台，加速从想法到设计雏形的过程 [5] - 公司在定价套餐中纳入“AI credits”等计费机制，将AI应用工具组作为可规模化交付的额外付费能力运营 [5] - Figma近期宣布与OpenAI深度合作，为ChatGPT推出专属的Figma AI App，使ChatGPT数亿用户能通过对话在FigJam中生成设计示意图和图表 [3][5] - 这一合作进一步将“对话式AI生成”接入其协作场景，强化其向“AI-native设计师专业工作台”演进的增长路线 [6] 行业趋势与市场前景 - 企业对于提高效率和降低运营成本的迫切需求，正极大力度推进生成式AI应用与AI智能体两大核心类别的广泛应用 [9] - AI智能体极有可能是2030年前的AI应用大趋势，意味着AI从信息辅助工具演变为高度智能化的生产力工具 [9] - 研究显示，到2030年AI智能体市场规模有望高达530亿美元，从2025年开启的年复合增速高达46% [9] - 谷歌推出Gemini3 AI应用生态后风靡全球，推动其AI算力需求激增，验证了AI应用加速渗透及算力基础设施供不应求的早期阶段 [7] - 全球科技股投资浪潮同时覆盖AI算力基础设施端与应用软件端，为Applovin、Trade Desk、Duolingo、Palantir等AI应用公司估值带来助力 [8] - 谷歌、Applovin、Palantir、Cloudflare等公司自2025年以来均公布了强劲业绩与展望，表明企业级AI应用软件需求同样旺盛 [8]

豆包AI手机的技术创新与行业影响 - 豆包AI手机自2025年12月发布后，在国内科技圈掀起热潮并迅速扩散至海外，引发海外科技博主及政策专家关注[1] - 在美国智库亚洲协会的研讨会上，专家评价豆包AI手机代表真正的技术创新，是足以引领全球AI智能体发展方向的“游戏变革者”[1] - 专家指出，豆包AI手机将智能体标准制定推向全球，认为谁先建立规则，谁就掌握未来[1] 技术突破与交互方式演进 - 豆包AI手机的核心突破在于将“与AI的交互方式”从文本时代推进到操作系统级、多智能体协同的新阶段[2] - 传统AI手机只能被动回答问题、执行单一指令且无法跨应用操作，而豆包AI手机能理解用户真实意图，自主拆解并完成一系列复杂流程[2] - 美国投资人Taylor Ogan实测后盛赞其为“全球第一款真正意义上的智能手机”，并惊叹这是“中国又一DeepSeek时刻”，演示中仅用英文说“帮我找人替我排队”，手机便自动选应用并设置任务[2] - 字节跳动成为第一家与中兴合作、将系统级智能体做成手机并推向市场的公司，被专家视为从零开始设计手机的“抢跑者”[5] 中国移动生态的挑战与竞争 - 尽管以字节跳动为代表的智能体化AI领先玩家来自中国，但中国移动生态的高度碎片化对智能体发展构成独特挑战[5] - 第一层碎片化来自阿里、腾讯等建立的“围墙花园”模式，如微信形成了几乎等同于“操作系统”的封闭生态，内部服务互通但对外封闭，这正是AI智能体希望打通的核心场景[5][6] - 第二层碎片化来自中国手机厂商各自的操作系统，加大了智能体跨应用协同的复杂度[6] - 豆包AI手机推出后不久，被多家互联网大厂旗下APP迅速“封锁”，出现用户退出异常、无法登录现象，专家认为封禁本质是平台对用户注意力与商业模式的争夺[6] - 豆包AI手机采用GUI Agent技术路线，能直接替用户操作APP，这将使用户不再需要打开平台、浏览页面、停留时长及点击广告，从而动摇平台商业模式根基，削弱其广告价值、流量价值及生态锁定能力[6] - 专家指出，从全球范围看，中国处于AI智能体发展前沿，却是智能体手机最难落地的市场，因为最有价值的使用流程都被锁在几家超级应用内部的“围墙花园”里[7] - 中国监管部门正通过豆包AI手机事件观察行业博弈，以评估哪些公司更值得扶持[7] AI智能体时代的标准之争 - 豆包AI手机引发的行业震动直指AI智能体时代的标准之争，美国企业如亚马逊曾尝试类似模式但未成功，并因AI代表用户购买行为对Perplexity提出法律诉讼[8] - 核心挑战在于缺乏统一的智能体标准，首要问题是身份认证，即智能体如何证明自己获得了用户授权[9] - 其次缺乏智能体交互标准，Anthropic发布了开源协议MCP为智能体调用及协作提供规则，美国OpenAI等公司已开始使用，在中国，字节跳动和阿里也支持MCP但在手机端尚未落地[9] - 预计2026年开始相关标准制定工作将加速，美、英两国的AI安全研究所已开始关注AI智能体，2024年末Linux基金会宣布成立Agentic AI基金会，创始成员包括OpenAI、Anthropic、谷歌、微软等美国顶尖科技公司[9] - 专家认为Linux基金会并不排斥中国参与者，若希望制定全球性标准而非只是西方标准，吸纳中企加入是必然选择[9] - 专家强调互联网因TCP/IP关键标准获全球认可而互联互通，智能体更复杂，若无统一标准将导致不便，并指出若中国在这方面走在前面，相关标准将不可避免地扩展到全球层面[9][10]