"2025年是Agent元年"，几乎所有从业者的耳朵都听出了茧子。但是，这恰恰意味着大量Agent还没有被 很好地置于业务场景中，尤其是对于新技术需求没那么敏感的行业。 今年早些时候，中国电子云成立了AI产品线，由中国电子云高级副总裁黄锋负责。黄锋有超过十年的 AI商业化落地经验，对计算机视觉、大语言模型等AI技术在各行各业的应用落地有深刻理解，打造出 多款AI平台与AI应用产品。其曾担任百度智能云产品委员会主席、应用平台部总经理、工业产品部总 经理等职位。期间负责过多款百度智能云明星产品的规划、设计和规模化工作，他的履历和中国电子云 AI产品线定位较为契合。 "智能体很火热，但是以今天的模型能力来讲，还不足以解决很多问题，特别是在我们面对的客群里 面，很多时候不需要让模型自己基于模型能力思考，国家企业和政府有严格的流程规范，希望模型按照 流程规范去做执行。"黄锋表示。 图片系AI生成 中国电子云AI产品线更聚焦国家关键行业的实际需求，以应用场景为牵引，提供全链路AI解决方案。 从数据，到模型，到应用，到服务，让客户真正将大模型"用起来"。 大模型应用，声量比市场大 "大模型在行业更深度的应用，在今天看还不多 ...

中经记者谭伦上海报道 伴随技术的快速迭代、算力的持续增强和成本的不断下降，人工智能正在向千行百业开枝散叶，展现其 真正的商业落地价值。 然而，在喧嚣表象下，深层次的挑战与痛点也随之浮出水面。通用大模型在垂直领域的"水土不服"、高 昂的训练和推理成本、落地场景的非标准化，以及对数据安全性的极致要求，无一不在考验着AI产业 的成熟度。 此外，还有部署算力与成本性价比、行业场景对效果与稳定性的极致追求、场景落地难以标准化三大难 点同样制约着关键行业的AI部署。 "通用模型虽然目前越来越强，但落到行业里还是很难去理解业务。"近日，中国电子云高级副总裁黄锋 在2025WAIC（世界人工智能大会） 上接受《中国经营报》记者采访时指出，虽然随着众多场景成熟， 2025年已被业界视为AI应用元年，但冷静下来业界发现，通用模型并非万能，AI的落地远比想象中复 杂。 据中国信息通信研究院（以下简称"信通院"）发布的《2025年中国AI产业发展报告》，尽管通用大模型 在泛化能力上取得了显著进步，但在金融、医疗、能源等强监管、高门槛的垂直领域，其渗透率和落地 效果仍有待提升。行业数据的私有化、知识体系的复杂性以及业务流程的独特性，构 ...

AI agent发展趋势 - AI agent是未来发展的必然趋势，但当前在企业内部应用仍需与系统深度集成[1] - 从"用起来"到"用得好"需要构建飞轮效应，使智能体能持续自我优化[1][8] - AI agent本质上可视为具备特定技能和工作流程的"岗位"，但在复杂任务中准确率会随指令叠加而下降[7] 中国电子云战略布局 - 公司发展轨迹从信息化、数字化迈向智能化阶段，顺应客户智能化转型需求[1] - 发布全链路AI解决方案"中国电子云·新星"，面向国家关键行业量身定制[1][4] - 与多家机构达成合作，包括5家国家实验室和10家央企的数据集合作，以及航空、化工等领域的智能体应用[3] 产品服务体系 - 推出"3+3+N"体系：3大平台（数据治理、模型开发、应用开发）+3大服务（咨询、交付、课程）+N个行业应用[3][5] - 多模态数据治理平台提供高质量数据集，模型开发平台负责训练和推理，应用开发平台输出具体应用[5] - 配套开发行业通用应用如多模态视觉融合、采购智能体等，并支持客户自主开发专属智能体[6] 技术突破方向 - 针对通用模型局限，提出构建行业特定数据集、软硬件深度适配优化等解决方案[5] - 与沐曦股份、中国长城合作推出融合芯片、整机和软件的一体机产品，提供国产信创服务[6] - 强调数据是AI基石，公司基于数字领域技术积累发展AI是顺势而为[3] 行业应用挑战 - 国防、军工等领域存在数据获取难、GPU成本高、准确率要求极高等应用瓶颈[4][5] - AI需融合行业专业知识，应用场景难以标准化，单纯产品化交付难以有效落地[5] - 智能体必须与企业内部系统深度连接，否则只能解决有限问题[7]