目前，通义DeepResearch的模型、框架和方案均已全面开源，用户可在Github、Hugging Face和魔搭社 区下载模型和代码。 模型训练 通义团队构建了一套以合成数据驱动、贯穿预训练与后训练的完整训练链路。模型能力基于一种多阶段 数据策略，旨在创建海量高质量的代理训练数据，而无需依赖昂贵的人工标注。 同时，该链路以Qwen3-30B-A3B模型为基座进行优化，为了确保训练的高效性与模型的鲁棒性，团队 创新性地设计了覆盖真实环境与虚拟环境的RL算法验证与真实训练模块，并结合高效异步强化学习算 法及自动化数据策展（Data Curation）流程，显著提升了模型的迭代速度和泛化能力。 在推理阶段，团队设计了ReAct和基于自研的IterResearch的Heavy两种模式，前者用于精准考察模型的 基础内在能力，后者则通过test-time scaling策略，充分挖掘并展现了模型所能达到的性能上限，即使在 长任务中，也能实现高质量的推理。 模型性能 在Humanity's Last Exam（HLE）、BrowseComp、BrowseComp-ZH、GAIA、xbench-DeepSearch、 ...

企业级AI应用需求爆发 - 中国AI基础设施投资叙事重燃 受企业级应用需求爆发驱动 [1][2] - 企业对大模型加速采用和计算需求持续强韧 推动全栈式云厂商增长机遇 [2] - 中国企业级大模型日均Token消耗量达10.2万亿 2025年上半年环比激增363% [2][4] 阿里巴巴领先优势与估值提升 - 阿里巴巴凭借领先模型能力、47%中国公有云份额及多样化芯片供应处于有利地位 [3][7] - 高盛将阿里巴巴目标价从163美元上调至179美元 维持买入评级 [3] - 阿里云估值从每股ADS 36美元提升至43美元 2026财年Q2-Q4增长预期从28%-30%上调至30%-32% [3][7] 芯片策略与资本支出增长 - 中国云厂商自研推理芯片取得进展 多芯片策略降低对海外芯片供应的依赖 [3][6] - 中国云服务提供商2025年Q3资本支出预计同比增长39% 支撑AI云收入持续增长 [6] - 芯片供应多元化策略重塑中国AI云行业发展前景 [6][7] 模型提供商竞争格局 - 阿里巴巴、字节跳动和DeepSeek成为企业选择通用大模型的前三大热门选项 [5] - 阿里巴巴渗透到2025年大多数部署生成式AI的中国财富500强企业 在该细分市场占据首位 [5] - API调用和Token使用量计费模式使拥有领先AI模型的大型云服务商处于最有利位置 [5] 技术进展与模型性能提升 - 阿里巴巴发布Qwen3-Next新一代模型架构 性能为前代10倍而构建成本仅1/10 [8] - 百度文心X1.1模型在真实性、指令遵循和智能体能力方面显著提升 性能媲美GPT-5和Gemini 2.5 Pro [9] - 腾讯发布3D世界生成模型混元世界-航海家及高分辨率文生图模型HunyuanImage 2.1 [10] AI应用嵌入与多模态进展 - AI作为智能体嵌入主流应用 如美团AI助理"小美"支持语音点餐 阿里巴巴高德地图AI向导"小高老师"提供个性化服务 [11] - 中国模型在文生视频、文生图等多模态领域快速缩小与全球同行差距 [12] 商业变现现状 - 全球AI应用总年度经常性收入约300亿美元 中国AI应用ARR仅15亿美元 占全球份额5% [13]

中国企业级大模型市场增长 - 中国企业级大模型日均Token消耗量在2025年上半年达到10.2万亿 较2024年下半年激增363% [2][3][6] - 阿里巴巴 字节跳动和DeepSeek成为中国企业选择通用大模型时的前三大热门选项 [6] - 阿里巴巴已成功渗透到2025年大多数部署生成式AI的中国财富500强企业 并在此细分市场占据首位 [6] 阿里巴巴竞争优势与市场地位 - 阿里巴巴凭借领先的模型能力 47%的中国公有云市场份额以及多样化的芯片供应 处于有利地位 [2][3][9] - 高盛将阿里巴巴目标价从163美元上调至179美元 维持买入评级 [2][4] - 高盛将阿里云估值从每股ADS 36美元提升至43美元 [4] AI基础设施投资与行业趋势 - 中国云服务提供商资本支出在2025年第三季度将同比增长39% [8] - 中国云厂商在自研推理芯片方面取得进展并采取多芯片策略 意味着中国AI云行业增长已不再仅仅依赖于海外芯片供应 [4] - 高盛将阿里云在2026财年第二至第四季度的增长预期从28%-30%上调至30%-32% [9] 技术进展与模型能力提升 - 阿里巴巴发布新一代模型架构Qwen3-Next 性能是前代模型的10倍 构建成本仅为1/10 [11] - 阿里巴巴Qwen3-Next-80B-A3B模型运行速度比4月发布的32B模型快10倍 [11] - 百度文心X1.1在真实性 指令遵循和智能体能力方面有显著提升 性能已能与GPT-5和Gemini 2.5 Pro相媲美 [11] AI应用层发展与商业化现状 - AI开始作为智能体嵌入主流应用 如美团推出AI助理小美支持语音点餐 阿里巴巴高德地图推出AI原生向导小高老师 [13] - 在文生视频 文生图等多模态领域 中国模型正在快速缩小与全球同行的差距 [14] - 截至2025年8月 全球AI应用总年度经常性收入约为300亿美元 而中国AI应用的ARR仅为15亿美元 占全球份额的5% [14]

在近日召开"高德扫街榜"产品发布会上，高德地图对外宣布，其面向出行生活打造的智能体（Agent）"小高老师"单日调用量已达12亿次。 最新数据显示，上线不到一个月，"小高老师"的月活跃用户数已突破4亿，同时它也成为高德连接用户与生活服务的重要载体。目前，高德地图上每 天有1.2亿次生活服务AI搜索，而"小高老师"日均推荐的生活服务类点位超6300万个。 高德地图CEO郭宁表示："我们对地图的理解，正在发生一次根本性的改变。地图不再是一个'你问我答'的工具，而是一个'先于你思考'的伙伴。它将 从用户的手机里'走出来'，成为用户值得信赖的、全场景的出行生活决策助手。同时，它也能将用户的精力从'如何到达'的繁琐中解放出来，真正交 还给生活本身。" 目前，"小高老师"正持续迭代升级。过去一个月，其在行程规划、复杂需求识别和满足等核心能力上取得显著提升。未来，"小高老师"将重点提升自 我反思、异地出游等专项服务能力。 （文章来源：国际金融报） "小高老师"是高德地图于8月初推出的全球首个AI原生地图应用——高德地图2025的核心引擎。在高德地图2025版中，用户通过点击搜索栏里的语音 图标或点击首页下方的"对话"，即可 ...

产品表现 - 高德地图智能体"小高老师"单日调用量达12亿次 [1] - 上线不到一个月月活跃用户数突破4亿 [1] - 每天有1.2亿次生活服务AI搜索 [1] - 日均推荐生活服务类点位超6300万个 [1] 产品定位 - "小高老师"是高德地图2025版的核心引擎 [1] - 公司认为地图正从"你问我答"工具转变为"先于思考"的伙伴 [1] - 产品定位为用户全场景出行生活决策助手 [1] 技术发展 - "小高老师"为全球首个AI原生地图应用 [1] - 过去一个月在行程规划和复杂需求识别等核心能力上取得提升 [1] - 未来将重点提升自我反思和异地出游等专项服务能力 [1] 用户体验 - 用户可通过搜索栏语音图标或首页"对话"按钮与智能体交流 [1] - 产品旨在将用户从"如何到达"的繁琐中解放出来 [1]

产品表现 - 智能体"小高老师"单日调用量达12亿次 [1] - 上线不到一个月月活跃用户数突破4亿 [1] - 日均推荐生活服务类点位超6300万个 [1] - 高德地图上每天有1.2亿次生活服务AI搜索 [1] 产品定位 - 高德地图2025版是全球首个AI原生地图应用 [1] - 产品通过语音图标或"对话"按钮实现交互 [1] - 智能体成为连接用户与生活服务的重要载体 [1] - 地图从"你问我答"工具转变为"先于思考"的伙伴 [3] 功能特性 - 具备强大的语义理解能力和推理思考能力 [3] - 可定制多天自驾游攻略和查询机场贵宾厅权益 [3] - 支持预订私密包间餐厅和实时调整出行方案 [3] - 通过调用子智能体和对应工具输出个性化解决方案 [3] 发展计划 - 过去一个月在行程规划和复杂需求识别方面取得显著提升 [3] - 未来将重点提升自我反思和异地出游等专项服务能力 [3] - 致力于成为用户全场景的出行生活决策助手 [3]

公司AI产品发布 - 阿里巴巴旗下高德地图推出AI生活服务榜单"扫街榜" 基于规模化真实出行和评价数据及AI算法生成 覆盖全国超300个城市线下吃喝玩乐全品类服务[1] - 扫街榜主打真实评分 具备"身体力行"和"言而有信"两大特点 基于10亿量级真实行为数据包括导航搜索到店数据 并通过芝麻信用分和AI技术过滤虚假信息[6] - 同步推出"烟火好店支持计划" 发布"烟火小店"榜单 发放2亿元打车券和9.5亿元消费券 提供3000万元现金激励与平台红包 目标帮助10万家烟火小店[9] 公司AI化进展 - 高德地图8月宣布全面AI化 从地图导航服务演进为具备深度时空理解和自主推理决策能力的出行生活智能体[4] - 高德AI助手"小高老师"单日调用量突破12亿次 本地生活类点位日均AI搜索量1.2亿次 日均导航总里程15亿公里[4] - 高德AI为扫街榜提供底层演算支撑 通过AI技术深度理解用户出行和消费习惯[4][6] 行业背景数据 - 2024年我国服务业占GDP比重达56.7% 居民人均服务性消费支出占人均消费支出比重46.1%[4] - 服务业就业人员达3.58亿人 占就业人员总数48.8% 服务消费连接经济与民生但面临真实可信消费环境需求[4] 战略目标 - 通过AI打造线下服务信用体系 提升消费信任提振消费信心 预计每日为线下店铺新增1000万消费者[3][5] - 通过首页AI推荐与导航语音播报等方式 每日为小店提供超5000万次精准流量曝光[9] - 探索AI时代线下服务信用体系 培育契约精神与合作理性的商业文明 助力服务消费新增长[4][5]

公司战略与产品发布 - 阿里巴巴旗下高德地图推出基于AI算法和真实行为数据的"扫街榜" 覆盖全国超300个城市的线下吃喝玩乐全品类服务 [1] - 高德地图CEO预计扫街榜每天将为线下店铺多带去1000万消费者 [1][3] - 公司同步推出"烟火好店支持计划" 发放2亿元打车券和9.5亿元消费券 提供3000万元现金激励与平台红包 [3] 技术能力与运营数据 - 高德AI助手"小高老师"单日调用量突破12亿次 [1] - 本地生活类点位日均AI搜索量达1.2亿次 日均导航总里程15亿公里 [1] - 榜单基于10亿量级规模化的真实行为数据 包括导航搜索到店等行为 [2] 商业模式创新 - 通过AI技术探索打造线下服务信用体系 提升消费信任和信心 [1][2] - 引入芝麻信用分并以AI识别过滤虚假信息 确保用户评价真实可信 [2] - 通过首页AI推荐与导航语音播报等方式 每日为小店提供超5000万次精准流量曝光 [3] 市场定位与发展愿景 - 高德地图从导航工具发展为覆盖衣食住行的全场景生活服务平台 服务10亿用户 [2] - 公司致力于用科技支持线下服务业 关注人间烟火 成为出行生活智能体 [1][3] - 未来计划帮助10万家烟火小店获得更多曝光与客流 [3]

公司AI产品发布 - 高德地图推出AI生活服务榜单"扫街榜" 基于规模化真实出行和评价数据生成 覆盖全国超300个城市线下吃喝玩乐全品类服务[1] - 扫街榜通过AI算法模型驱动 主打"身体力行"和"言而有信"两大特点 基于10亿量级真实行为数据包括导航搜索到店数据 并引入芝麻信用分过滤虚假信息[4] - 高德同步推出"烟火好店支持计划" 发放2亿元打车券和9.5亿元消费券 提供3000万元现金激励与平台红包 预计帮助10万家烟火小店[6] 公司AI化进展 - 高德地图于今年8月宣布全面AI化 从地图导航服务演进为具备深度时空理解和自主推理决策能力的出行生活智能体[2] - 高德AI助手"小高老师"单日调用量突破12亿次 本地生活类点位日均AI搜索量达1.2亿次 日均导航总里程15亿公里[2] 行业背景 - 2024年中国服务业占GDP比重达56.7% 居民人均服务性消费支出占人均消费支出比重46.1%[2] - 服务业就业人员达3.58亿人 占就业人员总数48.8% 服务消费规模扩大同时存在评分失真问题 优质小微商户难以突破地域限制[2] 产品预期影响 - 扫街榜预计每天为线下店铺多带去1000万消费者 通过首页AI推荐与导航语音播报等方式每日为小店提供超5000万次精准流量曝光[1][6] - 该榜单旨在提升消费信任提振消费信心 探索AI时代线下服务信用体系 助力服务消费新增长[1][2][3]

核心观点 - 高德地图通过全面AI化升级 推出全球首个时空感知多智能体协作系统ST-MAC 实现从工具型导航到智能生活服务平台的转型 [22][36][53] - 系统通过多智能体协同运作 将模糊需求转化为动态可执行的个性化方案 覆盖出行规划 生活服务 实时决策等全场景 [25][28][32] - 技术架构整合阿里生态资源 包括通义大模型簇和多模态感知能力 实现从被动响应到主动服务的体验升级 [27][52][47] 产品功能升级 - 智能体"小高老师"支持多模态交互 可处理复杂跨场景需求(如跨城交通组合 亲子行程规划 临时就医等) [16][40][41] - 动态成本博弈机制综合实时路况 排队时长 用户偏好等100多个维度进行最优方案计算 [28][31][33] - 行程规划精确到分钟级 支持语音实时增删途经点 并直接对接酒店预订 门票购买等消费服务 [16][17][12] 技术架构创新 - ST-MAC系统包含需求链智能体(DCA)作为调度核心 协同地图搜索 网页搜索 导航 餐饮等专项智能体 [25][30][27] - 多模态空间感知模型整合定位 天气 实时路况数据 时空意图模型支持高维度需求解析 [28][29] - 系统通过强化学习持续优化 日均处理亿级时空数据脉冲 依托北斗高精度定位实现秒级响应 [51][33] 行业影响 - 重新定义地图行业竞争维度 从功能效率比拼转向体验深度较量 推动行业进入多智能体协同时代 [53][36] - 打破工具型应用边界 整合内容种草(如景点推荐)与消费服务 实现对传统生活服务平台功能的覆盖 [41][52] - 空间智能与多模态交互成为新技术支点 未来竞争焦点在于跨领域服务整合能力与生态协同效应 [53][36]