以下文章来源于量子位智库 ，作者量子位智库 量子位智库 . 连接AI创新，提供产业研究 分析师 刘萌媛 奕然 量子位智库 | 公众号 AI123All 在自动化需求中，传统的RPA （机器人流程自动化） 主要解决规则明确的重复性任务，在当时是较为主流的解决方案。 但随着AI技术及大语言模型的广泛应用，RPA正在从固定流程到自适应流程、从单一操作到端到端自动化、从IT驱动到无代码/低代码开发的 智能化方向发展。 但当前还未出现标准化的应用可以覆盖所有场景需求，AI自动化应用场景细化分散，且不能完全匹配B端企业需求。 1、自动化应该如何结合AI打造产品? 2、好的"企业级开发平台"产品是如何来定义并实现的？ 3、面对标准更高的企业需求时，打造AI产品的方法论有哪些？ 针对这些问题，量子位智库邀请了 影刀AI Power 产品经理 该汗 ，进行了一场深入交流。 在此次访谈中，该汗表示影刀AI Power的核心定位是 面向企业客户和企业场景的AI自动化应用平台 ，具备AI工作流、智能体构建部署、AI 小工具、资源调用等功能，提高企业业务流程效率。 结合影刀AI Power的实例，我们也看到AI自动化领域，产品开发要以 ...

财务数据和关键指标变化 - 有形账面价值每股为9.77美元，截至2025年9月30日市值为4.25亿美元，总资产77亿美元，贷款58亿美元，存款57亿美元，资本7亿美元 [9] - 净利息收入从第一财季的3200万美元增长至接近3600万美元，净息差从1.8%提升20个基点至2.0% [12] - 税前拨备前净收入从第一财季的约720万美元增长至第四财季的990万美元以上，税前拨备前每股收益从0.12美元增至0.16美元，报告每股收益从0.10美元增至0.11美元 [12] 各条业务线数据和关键指标变化 - 投资服务业务拥有10名持牌财务顾问及8名分支机构人员，自成立以来总销售额达4.86亿美元，总收入870万美元，管理资产3.69亿美元，服务约2000名客户 [20] - 投资服务业务在全国485家经纪交易商中总收入排名前4%，在资产规模50亿至100亿美元的同行银行经纪交易商中排名第五 [21] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略转向有机扩张，重点是通过交叉销售、目标外展和数据分析加深现有客户的钱包份额 [15] - 业务聚焦于关系型银行业务，要求每笔交易都附带存款，并构建交易盈利能力以达到资产回报率和股本回报率目标 [16] - 通过技术提升运营效率，包括与The Lab Consulting Group合作，利用人工智能和机器人流程自动化优化工作流程，并建立关键绩效指标仪表板 [18][19] - 公司正在优化分支机构网络，本月底将关闭3家分支机构，使网络缩减至40家分支机构 [9][10] - 公司历史上通过并购实现增长，自1999年以来已完成七笔成功交易，未来将继续作为纪律严明的收购方 [10] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司成功应对了倒挂的收益率曲线、商业房地产市场的拖累以及高企的联邦基金利率带来的流动性需求等挑战 [10] - 随着资金成本下降改善净息差，以及更有利的陡峭化收益率曲线，预计将改善整体净收入 [10][17] - 公司通过衍生品和资产负债表调整，已做好准备在利率下降环境中利用其负债敏感的特性获益，低成本存款的重新定价速度应快于固定利率资产 [17] - 公司在纽约市办公楼和租金管制多户住宅领域的风险敞口极小，仅占其投资组合的很小一部分 [17] - 季度运营费用支出非常稳定，严格的成本管理将继续帮助提高盈利能力和财务实力 [18] 其他重要信息 - 公司在存款方面是该州排名第十的金融机构，是市场领导者 [9] - 公司在12个县运营43家分支机构，正在进行分支机构优化 [9] - 本财年推出了用于分支机构的人工智能聊天机器人，以实时导航政策指南，减少错误并提高服务质量 [11] - 推出了虚拟代理，使客户能够通过自然语言访问信息、完成交易和账单支付 [11] - 为中小型企业推出了新的人力资源考勤应用程序，加强了在关键增长领域的价值主张 [11] - 投资服务业务获得了Cara Group 2025年度总监奖新兴公司类别决赛入围者 [21] 总结问答环节所有的提问和回答 - 有股东通过问答图标对即将选举的董事资格提出疑问，管理层指引股东查阅委托书中第7页的董事资格信息 [7][8] - 管理层表示没有更多问题，因此结束了所有业务事项的讨论 [8]

财务数据和关键指标变化 - 有形账面价值为每股9.77美元[12] - 截至2025年9月30日，公司市值为4.25亿美元[12] - 总资产为77亿美元，贷款为58亿美元，存款为57亿美元，资本为7000亿美元[13] - 净息差从2025年初的1.8%增长20个基点至2.0%[19] - 净利息收入从3200万美元增长至接近3600万美元[19] - 税前拨备前净收入从第一季度的720万美元增长至第四季度的990万美元[20] - 税前拨备前每股收益从0.12美元增长至0.16美元，而每股收益从0.10美元增长至0.11美元[20] 各条业务线数据和关键指标变化 - 投资服务业务拥有10名持牌财务顾问及8名分行人员，自成立以来总销售额达4.86亿美元，总收入870万美元，资产管理规模3.69亿美元，服务约2000名客户[32][33] - 投资服务业务在全国485家经纪自营商中，总收入排名前4%，在资产规模50亿至100亿美元的银行系经纪自营商中排名第五[34] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司正从防御姿态转向进攻，专注于有机扩张[16][17] - 战略重点包括深化现有客户的钱包份额、交叉销售、目标外展、细分市场和数据分析[23] - 优化贷款组合表现和弹性，强调关系银行业务，要求每笔交易都附带存款，并构建交易盈利能力以达到资产回报率和股本回报率目标[23] - 加强核心存款，通过收购存款收集团队来增长核心存款[24] - 通过技术提高运营效率，包括人工智能和机器人流程自动化，以减少人工干预并建立可扩展平台[24][28][29] - 持续进行分行优化，本月底将关闭3家分行，使网络减少至40家分行[14] - 公司历史上专注于并购，自1999年以来已完成7笔成功交易[15] - 公司是负债敏感型机构，通过衍生品和资产负债表调整以利用正常化的收益率曲线[26] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司成功应对了倒挂的收益率曲线、商业房地产过剩以及流动性需求等挑战[16] - 随着资金成本下降和收益率曲线变得更为陡峭，预计净息差和净收入将改善[16][17] - 信贷管理方面，公司专注于现金流贷款，历史上信贷表现强劲[17][22] - 对纽约市办公室和租金管制多户住宅的风险敞口极小[27] - 运营费用季度运行率非常一致，有助于提高盈利能力[28] - 技术投资将带来速度、准确性、客户满意度提升，并减少运营费用，从而能够雇佣更多收入创造者[30][31] 其他重要信息 - 公司推出用于分行的人工智能聊天机器人，以实时提供政策指导，减少错误并提高服务质量[17] - 推出虚拟代理，使客户能够通过自然语言访问信息、完成交易和账单支付[18] - 为中小型企业推出新的人力资源时间记录应用程序[18] - 与Lab Consulting Group合作，专注于自动化，使用人工智能和机器人流程自动化改进工作流程，并建立关键绩效指标仪表板进行监控[29] - 2000年至2025年期间累计冲销额为398亿美元，表现优异[22] 总结问答环节所有的提问和回答 - 无相关内容

文章核心观点 - AI智能体技术在2025年深度融入各行各业，重塑工作模式，其实际效能与技术底蕴及行业知识储备紧密相关 [1] - AI智能体与RPA（机器人流程自动化）是互补共生关系，结合大模型的智能规划与RPA的精准执行可构建安全可靠的企业级智能化闭环 [6] - 企业推进智能体落地应优先考察厂商的“行业基因”，选择高度专业化、适配自身业务的智能体，而非盲目追求技术参数 [7] 行业智能体应用格局 - **医疗健康领域**：京东旗下京医千询在2025年全面开源，成为国内医疗行业首个全面开源的垂类大模型，以其为基础构建的AI健康全专业服务矩阵助力医疗机构实现精准线上问诊与健康管理 [2] - **金融领域**：金智维Ki-AgentS深度融合大模型决策能力与RPA验证引擎，依托十余年积累的金融专精知识库，在银行流水分析、债券报告生成、信贷审批等场景实现高精度执行，有效规避人工失误与大模型幻觉风险 [3] - **行政办公领域**：钉钉AI助理深度集成钉钉生态，聚焦企业日常办公场景，具备周报管理、邮件处理、会议纪要生成等能力，为已部署钉钉的企业提供便捷高效的行政效率提升方案 [3] - **搜索服务领域**：百度文小言支持模糊提问、多模态交互，用户可自定义订阅资讯并享受定时推送服务，重塑个性化信息获取体验 [4] - **汽车交互领域**：金智维车机智能体秉持“语音即操作”理念，支持复杂场景多任务并行处理，通过API插件化配置实现车机系统与外部应用生态无缝融合，例如吉利汽车“云车机”搭载后用户可语音操控智能家居 [4] - **游戏与虚拟互动领域**：网易伏羲基于游戏AI技术积累，专注于虚拟偶像直播、元宇宙搭建等高阶需求，在虚拟人交互细腻度方面表现卓越，满足游戏厂商和数字孪生项目对画面品质的严苛要求 [5] 智能体技术路径 - AI智能体在实际应用中面临大模型“幻觉风险”可能导致规划流程不合规，以及其操作精准度远不如RPA的挑战 [6] - 将RPA的精准执行能力与AI智能体的智能规划能力相结合，可构建“AI思考 + RPA执行”的闭环体系，实现安全可靠的企业级智能化 [6] 智能体选型建议 - 企业应清晰明确自身业务场景属性，精准判断业务是重流程（如金融审批）、重交互（如车机语音）还是重内容（如虚拟人直播） [7] - 企业需深入考察厂商在目标领域的知识积累情况，优先选择拥有丰富数据、大量实际案例及深度理解的合作伙伴 [7] - 对于关键系统，企业务必验证智能体执行的可靠性与安全性，优先采用具备行为追溯与风险控制能力的智能体架构 [7] - 智能体是高度专业化的数字生产力工具，选对适配自身业务的智能体方向远比盲目追求技术超前性更为重要 [7][8]

公司战略与产品定位 - 公司正将其自动化平台更新以融合生成式AI和智能体AI 从而进军端到端流程自动化领域 [2][3] - 公司采取平台中立策略 旨在整合最佳AI模型和开源框架 以应对客户多样化的敏感工作流和用例需求 [8] - 公司视AI与RPA及自动化的结合为极其强大的组合 能帮助客户以可靠方式部署非确定性的AI技术 [3][5] 市场需求与客户反馈 - 尽管智能体AI的部署处于早期阶段 但市场需求非常坚实 客户对新一轮自动化计划展现出巨大兴趣 [5] - 许多公司目前对AI的尝试尚浅 未触及最困难的用例 但与部分全力投入的领先客户合作显示出巨大潜力和兴趣 [6][7] - 客户认识到部署AI需要数据基础 而自动化与AI的结合是关键 通过人类在环验证AI 构成强大解决方案 [5] 行业机遇与实施挑战 - 行业技术已基本就绪 但大规模部署需应对公司内部变革管理 培养不同技能的工作队伍 并需要更宏大的规划 [6] - 智能体AI为客户提供了在原有特定领域自动化基础上 扩展其节省成本机会的潜力 [4]

融资实力与资本认可 - 影刀RPA在三年内完成6轮融资总额达2亿美元 投资方包括高盛集团、腾讯、Coatue Manager、高瓴资本等头部机构 公司估值超10亿美元[4] - 实在智能最近C轮融资近2亿人民币 投资方包括湘财证券、两山国控集团、卓源亚洲等[4] - 融资规模差异反映资本市场对两家公司商业模式和发展前景的不同认知[4] 技术创新与产品迭代 - 影刀RPA采用务实稳健的技术策略 拥有近十年自动化引擎技术积累 深度融合机器学习、CV、LLM等技术 2025年升级AI能力包括魔法指令3.0支持自然语言生成流程 单日近万条指令成功运行[5] - 实在智能选择激进技术路径 主打自研TARS大模型和ISSUT智能屏幕语义理解技术 试图通过Agent重新定义自动化产品形态[5] - 影刀将AI定位为"大脑"、RPA定位为"手脚" 在保障企业级应用可靠性前提下提升智能化水平[5] 市场表现与客户价值 - 影刀RPA服务全球超3万家企业 覆盖消费零售、跨境电商、制造、互联网、医药、物流等领域 头部100家企业年均使用时长近5万小时 节省成本约700万人民币 投入产出比达1:6[6] - 影刀用户单日累计使用时长最高峰达40万小时[6] - 实在智能宣称服务超2500家行业头部客户 数字员工产品注册用户数近20万人 但关键使用数据披露有限[6] 产品生态与服务体系 - 影刀构建完整产品矩阵包括影刀RPA、影刀AI Power、影刀AI Weave、影刀DataConnect等 形成全链路价值闭环[7] - 建立专属双顾问服务模式 通过影刀学院提供体系化培训 拥有百万级开发者社区 支持企业建设CoE卓越中心[7] - 实在智能主要聚焦数字员工解决方案 产品生态相对单一[7] 行业认可与品牌影响力 - 影刀RPA入选2025年《AI Cloud 100 China》榜单TOP20 RPA赛道排名全国第一 获得国家高新技术企业、浙江省专精特新企业等认证[8] - 实在智能宣称在信创RPA行业排名第一 但缺乏权威第三方机构认证支撑[8] 核心竞争差异 - 影刀在融资规模、技术稳定性、客户价值量化、产品生态完整性方面全面领先[4][5][6][7][8] - 实在智能在AI技术应用方面具创新性 但商业化落地和市场表现存在差距[5][6][7]

纪要涉及的公司 UiPath 纪要提到的核心观点和论据 财务表现 - 第一财季营收强劲，超出市场共识预期，盈利能力也超预期，自由现金流超1亿美元，净新增年度经常性收入（ARR）也高于3月指引 [5] 外汇影响 - 公司在外汇报告和指引方面一直保持一致，历史上外汇波动不大，此次影响极小，欧元在不同时期的汇率波动未对公司造成重大影响，且ARR余额中超55%为美元，欧元部分受多年期合同影响，实际影响不大，公司按合同续约时调整外汇损益 [8][10][11] 宏观环境影响 - 宏观环境不确定性影响交易周期，客户仍在评估营收和成本结构，但第二季度部分客户情况更清晰，使公司上调第二季度营收1200万美元以上，全年指引仍保持谨慎 [13][14] 联邦业务 - 联邦业务处于过渡阶段，各机构预算未确定，存在不确定性，但公司在政府效率提升方面与客户愿景一致，有望在预算确定后开展新业务 [15][16][17] 公司战略 - 公司自2016年起不再只是RPA公司，平台扩展至文档理解、测试自动化等领域，第一季度客户对AI产品的附加率进入两位数，公司战略是通过创建端到端自动化改变人们工作方式，包括基于角色的自动化、平台扩展和引入AgenTic，公司在AgenTic方面具有跨应用、治理和控制领先以及推出AgenTic编排层等优势 [19][20][21] 客户采纳情况 - 不同客户对AI的采纳方式不同，部分RPA卓越中心（COE）扩展业务范围，部分有专门的AI负责人，投资回报率（ROI）是决策关键，公司产品能为客户提供切实的ROI [25][26][27] AI与RPA关系 - AI与RPA是互补和增强关系，虽然可能存在一定程度的蚕食，但不是主要方面，在客户业务中，机器人和智能体通常相互配合，客户因风险和复杂性等因素，不会轻易将确定性流程置于概率性框架中 [31][32][33] 客户采纳激励 - 对于百万美元以上ARR的客户，无需特别激励，ROI会促使他们采纳，关键是进行教育，让客户了解软件能力，同时公司通过与德勤等合作伙伴合作，推动更多客户采纳 [36][37][38] 垂直战略 - 公司平台具有水平优势，可通过选择性的垂直化战略，如收购Peak实现库存和定价优化，以更快实现价值，同时保持平台的水平优势 [41][42][43] 定价模式 - AI智能体目前采用类似微软Mac信用的伪消费模式，客户购买用户包，按使用量消费 [44][45] 市场策略 - 公司的市场策略从未如此强大和稳定，领导团队任期延长，现场团队稳定性提高，减少了中央组织，使公司更贴近客户，对AgenTic的推出起到积极作用 [46][47] 内部AI应用 - 公司在工程团队中广泛应用AI生成代码，作为客户零号使用AgenTic，在内部工作流程中发现了数百个智能体应用机会，同时尝试使用不同的AI工具提高个人生产力，取得了显著成效 [48][49][50] 竞争格局 - 传统业务流程外包（BPO）公司既是公司的客户和合作伙伴，也存在一定竞争，但公司不将其视为直接竞争对手，在RPA领域，公司已超越传统竞争对手，在智能体领域面临不同的竞争对手 [58][60][61] 营收增长预期 - 今年主要是概念验证和试点阶段，以验证技术和ROI，未来有望从AI智能体技术中获得有意义的营收增长 [63][64] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 4月30日推出的AgenTic编排层获得了客户的极好反馈，是公司战略的一部分，旨在从交易层扩展到整体编排层 [24] - 公司合作伙伴进行的20次客户圆桌会议中，100个想法中有70个是机器人相关的想法，反映了客户对不同技术的需求 [33]

文章核心观点 文章介绍HappyRobot公司，指出其针对货运代理行业人力成本高、效率低等问题，利用人工智能技术搭建智能平台，重新定义货运经济，且已获融资并实现快速商业化落地 [2][4][5] 依赖人工的20亿运营代理市场，AI能做点什么 - 货运代理行业是全球9.4万亿美元物流市场重要组成部分，预计24年市场规模达260亿美元 [2] - 行业人力成本高，信息确认和录入工作靠人力，易导致信息遗漏、运输效率降低和损失 [4] - 创始人因发现行业痛点，创立HappyRobot以建立一站式对接处理全部信息的智能平台 [4] HappyRobot如何重新定义货运经济 平台优势 - 致力于用人工智能技术重新定义货运经济，改变物流公司运营方式，解决沟通人力成本高、效率低下问题 [5] - 机器人接听电话，拆解信息、匹配需求、整合回复，经纪人等只需核查关键信息，还能自动完成多项工作 [5] 主要功能 - 出站承运：有新货物委托时自动联系优先承运商获最佳运价 [7] - 拆解通话信息：准确掌握货物位置，匹配最优路径 [8] - 客户筛选：自动接听来电，转接有意向客户给人工销售 [9] - 自动创建和收集POD：更快速收集签收证明，掌握付款进度 [11] 垂类定制化物流模型优势 - 物流定制化微调模型：基于真实物流通话数据集训练，针对行业定制微调，智能体可调整和更新 [13] - 通话需求预测模型：分析历史数据预测通话量，调整工作流程，可无缝切换模型 [14] - 兼容集成多渠道平台：与运输管理、车辆跟踪、通信工具等系统集成，有可定制工作流程 [17][18][19] 客户反馈 - Circle Logistics通过HappyRobot拨打超10万个电话，每周接听率100%，人力用于拓展客户 [12] 物流行业老炮携手兄弟创业 - 公司于2022年8月26日由Pablo Palafox、Javi Palafox和Luis Paarup共同创立 [20] - 首席运营官Javi因行业痛点，希望用人工智能技术提升信息处理效率而创立公司 [20] - CEO Pablo主攻计算机视觉方向，有相关研究和实习经历 [22] - CTO Luis有机器人设计经验，曾在安永和惠普工作后辞职创业 [25] 融资及商业化 - 公司完成1560万美元A轮融资，由Andreessen Horowitz领投，估值达8950万美元，种子轮来自Array Ventures和Y Combinator [6][27] - 创立一年与50多个货物代理运营商合作，自动化数百万个电话，答复效率100%，提效4倍以上 [6][27]