2025年中国大模型中标市场全景与趋势 - 2025年全年大模型相关中标项目数量达到7539个，披露金额295.2亿元，较2024年分别激增396%与356% [1] - 市场结构发生关键转变，应用类项目数量占比高达58%，在2025年11月达到63%的峰值，表明产业焦点已从技术研发转向商业落地 [1] - 从季度趋势看，应用类项目占比从第一季度的44%一路攀升至第三季度的61%，第四季度稳定在60.5% [5] - 算力类项目金额占比最高，达到52.9%，但数量占比仅为27%，反映出企业更倾向于采购算力并调用或微调现有成熟模型以快速构建应用 [5] - 大模型（基座/平台）类项目占比为10%，其中智能体开发平台的采购是重要组成部分 [5] - 行业分布方面，教科、政务、通信、能源、金融是项目数量排名前五的行业 [5] - 政务行业以金额占比约40%位居榜首，这与各地政府将智算中心升级为产业赋能中心的战略密切相关 [5] - 金融行业在下半年展现出从算力投资向应用部署的明显转向 [5] 市场竞争格局与厂商表现 - 通用大模型厂商（如科大讯飞、百度、火山引擎、阿里云等）和拥有广泛渠道的三大运营商是中标市场的主力 [6] - 垂类大模型厂商（如中关村科金、蚂蚁数科）凭借在金融等细分赛道的深耕，同样在中标市场占据一席之地 [6] - 产业竞争壁垒正在转变，当通用模型能力差距收敛，生态构建能力与场景掌控力正取代单纯的模型性能，成为新的竞争关键 [6] - 根据应用类大模型项目中标厂商TOP10榜单，中关村科金以23个中标项目入围，是榜单中少数聚焦垂类场景的厂商 [11] - 在金融行业大模型项目中标厂商中，中关村科金位列第四，仅次于百度云、科大讯飞、火山引擎等大厂 [13] - 在“智能客服 & 数字人”应用场景，科大讯飞、百度、中关村科金是中标项目数量排名前三的厂商 [14] 垂类厂商攻坚样本：中关村科金的战略与落地 - 公司战略自始锚定“应用”与“落地”，沿“平台 + 应用 + 服务”的三级引擎战略推动垂类大模型在垂直行业和场景的应用 [11] - 在工业制造领域，助力中国船舶集团经济研究中心打造船舶行业大模型“百舸”，融合百万级专业知识库，构建智能问答、研报写作等行业智能体 [11] - 在有色金属冶炼场景，与南方有色金属公司合作打造广西首个有色金属行业大模型，取得量化突破：将主操手操作频率降低90%，温度控制偏差由±15℃收窄至±5℃，助力综合能耗下降8% [12] - 在交通基建行业，与宁夏交建联合打造垂类大模型“灵筑智工”，基于上万份行业规范训练，使专业问题回答准确率较通用模型提升40%，构建的专业智能体平均提效超60% [12] - 在金融领域，已服务500多家头部金融机构，包括50%以上百强银行及70%的信托机构 [13] - 依托“得助大模型平台 + 金融行业智能体平台”的核心产品组合，打造了覆盖“营销 - 风控 - 运营 - 企业服务”全链路的金融智能体矩阵 [13] - 具体金融案例包括：与中信券商合作打造大模型财富助手，助力展业效率提升3倍；为中国电建财务公司打造“财神大模型”，实现员工业务知识获取效率提升70%；为百年人寿打造保险知识库问答智能体，问答准确率稳定在90%以上，知识获取效率提升50% [14] - 根据IDC报告，中关村科金位居中国智能客服市场第四，位列垂类大模型厂商第一 [14] - 在汽车行业，与丰田合作通过大模型语音智能体进行老客营销外呼，实现超60%高接通率；为岚图汽车构建销售洞察质检平台，将销售流程合规性提升70% [15] - 在零售与消费领域，为瑞幸咖啡、添可、老板电器等品牌提供从智能应答到全量质检的一体化方案 [16] - 在全球化服务方面，通过Instadesk全球客户联络中心解决方案，帮助Imou乐橙、阿里巴巴国际站等出海企业攻克跨文化服务难题，并为UniUni、泰国大都会水务局等机构提供多语言智能客服支持 [16] 未来展望：2026年行业发展趋势 - 行业将全面驶入价值的“深水区”，竞争重点从规模增长转向深度交付 [17] - 趋势一：ROI成为硬指标，企业客户将苛刻追问AI项目的投资回报率，大模型必须从“成本中心”证明自己作为“利润中心”或“效率引擎”的价值 [18] - 趋势二：行业Know-how与高质量私有数据将构筑最坚固的护城河，基于海量、高价值、非公开行业数据构建的垂类模型效果远超通用模型，且难以复制 [19] - 趋势三：应用形态将从“单点智能工具”演进为“全链路业务智能体”，大模型将更深入与业务流程融合，进化为能自主完成复杂任务的智能体 [20] - 趋势四：生态协同将成为主流，垂类厂商与通用平台的关系从“替代”转向“共生”，形成分层协作的共生生态 [22] - 中关村科金携手华为云、阿里云、百度智能云等企业发布的“超级连接”全球生态伙伴计划，体现了开放协作的趋势 [23]

公司核心战略与定位 - 公司认为To B平台型公司的唯一正确打法是聚焦一个核心赛道，投入足够资源做到极致，其他部分依靠生态协同来补足[2][15] - 公司的核心命题是将过去十年沉淀的场景理解与产品矩阵，与新一代AI技术深度融合，在行业中找到不可替代的生态位[4] - 公司已走过十年行业know-how积累和技术产品打磨期，产品从音视频与智能客服扩展至营销服、企业办公和研发生产领域，形成覆盖企业前中后台的智能化产品方案工具集[3] 对大模型与智能体（AI Agent）的认知与判断 - 大模型是认知和语言的技术，本质是解决服务环节的智能化、规模化问题，但并非所有问题都属于其解决范畴[3] - 智能体是数智化发展到新阶段的载体，应用场景聚焦于“人或组织的协同与生产力提升”，具备自主感知、决策、执行能力[6] - 智能体目前仍处于非常初期的阶段，其核心挑战在于：搭建需要长期行业实践和数据沉淀的经验性门槛；与企业现有业务流程深度融合；精准匹配需求，避免技术滥用[7][8] - 智能体的商业模式尚在混沌探索中，未到尘埃落定时，现阶段核心是聚焦高价值场景，创造可量化的实际价值[3][11] 重点布局的业务场景 - 营销、客服、销售三个环节规律性和产品化可能性清晰，是公司重点选择的方向[3] - 公司更倾向于将“客服”升级为营销、服务、销售的一体化布局，发布了“得助智能客户平台 5.0”，定位为覆盖营销服全场景的新一代人机协作智能平台[23] - 营销服一体化的核心价值是借助AI能力，让企业与客户的有效连接频次实现量级增长[24] - 帮助企业在办公和研发生产环节提效，释放新质生产力也是公司布局的方向[3] 客户需求与商业化洞察 - 客户核心需求可总结为“增收、提效、降本、创新”八个字，市场化企业更看重降本增收，规模大的企业更关注创新提效[14] - 目前不少Agent项目金额相对有限，类似BPO人力外包的数字化升级，客户常以几十万金额“试水”[12] - 涉及智能体平台搭建、多场景协同的项目金额已明显变大，出现上亿规模的案例[12] - To B客户付费的核心逻辑是产品能解决其真实痛点，商业的本质是价值交换[20] - 初期定制化可能导致亏损，关键在于能否精准锁定高价值场景以及场景是否具备可复制潜力[19] 产品战略与生态合作 - 公司提出“平台+应用+服务”的三级引擎战略，并升级为企业级智能体落地路线图，发布“3+2+2”智能体产品矩阵[26] - 产品矩阵包括得助大模型平台5.0、AI能力平台、AI数据平台三大基础平台，得助智能客户平台5.0、得助智能工作应用平台智枢两大通用场景应用平台，以及金融和工业两大行业智能体平台[26] - 公司不做底层算力和芯片，但与几乎所有芯片厂商、云厂商合作，联合华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变等发布了“超级连接”全球生态伙伴计划[15][26] - 最新升级的得助大模型平台5.0强化了智能体开发运维全链路能力，迭代了知识引擎、智能体开发等十多项能力，可保障企业场景Agent落地成功率达到95%[27] - 平台智能体集市中已包含金融、工业、汽车、零售、交通、政务六大行业超过300个智能体，供企业快速进行场景验证[27] 对行业趋势与竞争的看法 - 未来趋势是“人人有Agent”，每个人可能拥有多个智能助理，并可能出现业务Agent与个人Agent直接沟通协作的A2A形态[9][10] - 垂类大模型与过去行业大模型的核心区别在于：垂类大模型自带更扎实的业务理解能力和行业知识储备，是各类企业级智能体的核心底座[22] - 在严肃的To B场景中，直接用开源智能体平台无法很好满足企业需求，开源的越多，商业化、企业级平台的需求越发凸显[26] - 认为当前AI产业最大的机会是芯片，只有当芯片变成随处可见的大宗商品时，应用层的机会才会真正爆发[28] - 合格的企业级大模型平台需要做好对各类模型的专业测评与统一纳管，支撑业务场景中持续可用、可优化、可迭代的Agent，并确保安全性与合规性[29]

核心观点 - 中关村科金在EVOLVE 2025峰会上提出，AI时代的核心是连接的进化，智能体作为新的“超级连接器”，通过整合数据、知识与智能，打破认知壁垒，实现人机协同下的价值创造跃迁[1][3] - 公司认为企业级智能体落地的本质是场景、数据、模型三要素的循环迭代与持续进化，其成功应用要求高准确率和高规则遵循能力，并反向推动企业提升数据与知识治理水平[1][5] - 公司发布了旨在赋能全场景智能化的“3+2+2”产品矩阵，并联合多家云服务与技术企业共同启动“超级连接”全球生态伙伴计划，以生态共建赋能新质生产力发展[1][9] 企业级智能体价值与落地框架 - 智能体作为连接主体（而非通道），能对内整合企业数据、知识、流程以提升效率，对外精准连接客户与伙伴以提升客户价值，是实现企业生产力飞跃的关键工具[4] - 企业级智能体落地需要一个多层架构：在算力基础设施之上，构建大模型平台（提供认知能力）、AI能力平台（提供感知技术）和AI数据平台（提供知识记忆）三大核心平台作为技术根基[6][13] - 通过组合认知、感知、记忆等要素形成的智能体（或称数字员工），能与人类员工形成多种协作模式（如赋能、伙伴、监督），从而在营销、服务、办公、研发等多环节提升服务带宽与效率[8] “3+2+2”产品矩阵：三大技术基座 - **得助大模型平台5.0**：作为企业级智能体开发的全能平台，其核心价值在于降低创新成本与难度，实现规模化、经济性AI创新[10] - 该平台在训推一体方面实现成本再次降低超过30%[10] - 基于样板间资产中心，使智能体开发效率提高一倍以上[10] - 在端到端效果优化支持下，95%的场景能有效解决并成功落地[10] - 平台集成了基于数百个客户实践形成的超大智能体集市，包含金融、工业、汽车等六大行业超过300个现成智能体，支持拿来即用或少量调优[11] - **AI能力平台**：作为垂直场景的“技术工具箱”，提供经场景化高精度训练的ASR、TTS、OCR、人脸识别等感知技术与基础AI能力[6][13] - **AI数据平台**：作为企业知识资产的“智能管家”，专注于知识洞察与高效运营，满足大模型对高质量数据的依赖[6][13] “3+2+2”产品矩阵：两大通用场景平台 - **得助智能客户平台5.0**：作为覆盖营销、销售、客服全场景的新一代人机协作智能平台，以全媒体全渠道联络中心为基础，打造了数百个细分场景智能体[16] - **营销线索转化**：在汽车客户实践中，线索分析数字员工帮助实现超过55%的到店线索量提升[18] - **智能外呼**：大模型外呼数字员工已在多行业上岗，每天服务数百万消费者，推动营销目标转化率提升40%以上[18] - **客服场景**：采用人机协同模式拓宽服务带宽，5G视频客服成为银行、保险等领域的创新服务工具[18] - **销售场景**：构建“智能洞察-智能陪练-智能质检”三位一体闭环，助力企业实现业绩提升与风控合规双目标[18] - **海外服务**：海外版Instadesk具备五大引擎能力，例如为智能家居品牌Imou乐橙提供的方案，实现客服效率提升50%以上，客户满意度达95%以上[19] - **得助智能工作应用平台“智枢”**：面向垂直行业知识治理和智能办公，聚焦知识问答、智能写作、智能审核和智能问数四大通用场景，这些场景占据了企业数据与知识价值变现的90%[22] - **智能知识库**：支持30多种格式数据接入，多模态复杂场景识别准确率高于90%，可存储千万级文档、10亿级切片[22] - **知识问答**：知识检索准确率超94%、问答准确率超90%[23] - **智能写作**：可撰写超10万字专业报告，内容采纳率高于80%，写作效率提升10倍[24] - **智能审核**：风险评估准确率超90%，自动生成可视化报告[25] - **智能问数**：综合任务意图准确率超92%[26] - **合作案例**：帮助中国电建财务公司建设“财神大模型”，实现业务知识获取效率提升70%、数据查询处理效率提升85%、信贷报告撰写效率提升75%[26] “3+2+2”产品矩阵：两大行业智能体平台 - **得助金融智能体平台**：基于服务超过50%的百强银行及500多家金融机构的经验，整合了覆盖营销服、办公、财富助手、智能风控等场景的数百个智能体[29] - 在与某头部城商行的合作中，实现多场景智能化创新落地，降低60%场景创新试错成本[31] - 在财富助手场景，帮助某大型券商应用Agentic AI能力，实现财富经理展业效率提升3倍，展业成功率显著提高[31] - **得助工业智能体平台**：旨在推动工业智能化，认为工业智能体落地需在数据域、能力域、工具域实现全面整合，并将传统工业机理模型与AI模型、垂类大模型紧密结合[34] - 2025年联合多家单位为南方有色金属公司打造行业垂类大模型和智能体平台，在冶炼工艺优化、设备预测性维护、能源管控等方面成效显著[33] - 冶炼工艺调优系统降低主操手90%的操作频率，温度控制偏差由±15℃降至±5℃[33] - 能源管控系统实现综合能耗下降8%[33] 行业趋势与公司战略 - 从互联网、移动互联网到AI时代，技术革命的核心逻辑是连接的不断进化，AI时代的智能体成为新的超级连接器[3] - 智能体助力工业智能化被视为大势所趋，工业领域的智能体落地需要多模态数据结合、大小模型结合以及内置与外挂能力相结合的形态[34] - 公司未来将定位为全球领先的企业级大模型技术与应用服务商，致力于通过与生态伙伴合作，赋能新质生产力发展[37]

行业技术发展趋势 - 人工智能技术的迅速发展推动了大模型和智能体融合发展，成为产业革新核心驱动力 [1] - 智能体是人工智能的载体，其核心由数据、算法、算力构成，已广泛应用于智能机器人、无人驾驶汽车、无人机等场景 [3] - 生成式人工智能（如ChatGPT和DeepSeek）依托大数据与大模型调用海量知识，其文本生成能力已超越普通人写作水平 [3] - 大模型通过数百万芯片对数百亿参数开展训练，核心是构建各类场景下的定量关系以实现内容精准生成 [3] - 知识工程是人工智能落地的核心路径，知识分为定性与定量两类，并在应用中能实现迭代进化 [3] - 深度学习、增强学习、模式识别、机器视觉算法是人工智能的初级阶段，而利用大数据算法的数据搜索和知识工程方法是人工智能的终极阶段 [4] - 大模型技术路径的重大突破在于从早期依赖因果关系编程转向依托大数据挖掘关联关系 [4] - 未来大模型与智能体需实现云、边、端的协同发展，智能体需要云、边、端协调部署以发挥更大作用 [4] - 不能忽视小模型价值，应从“小模型”起步打造行业与产品专属智能体 [4] 公司产品与市场动态 - 中关村科金与华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变、软通动力等产业领军企业共同发布“超级连接”全球生态伙伴计划 [1] - 中关村科金发布覆盖企业全场景的“3+2+2”智能体产品矩阵，包括得助大模型平台5.0、得助智能客户平台5.0、得助智能工作应用平台、得助金融智能体平台、得助工业智能体平台等一系列产品和解决方案 [5] - 得助大模型平台5.0集成六大行业300+企业级智能体，支持“即取即用”，全链路智能体开发运维能力使智能体落地成功率达95% [5] - 公司相关产品已服务2000余家行业头部客户，业务遍及180多个国家和地区 [5] 应用成效与价值体现 - 公司产品助力金融领域头部机构降低60%场景创新试错成本 [5] - 在工业领域实现有色金属冶炼能耗下降8% [5] - 在汽车营销场景将到店线索转化提升55% [5] - 在海外服务场景将客服效率提升超50% [5]

行业生态合作 - 中关村科金与华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变、软通动力等产业领军企业共同发布“超级连接”全球生态伙伴计划 [1] - 行业旨在携手打造开放、连接、可持续的“人工智能+”产业协同生态圈 [1] 公司产品与战略 - 中关村科金公开了企业级智能体落地路线图 [1] - 公司发布“3+2+2”智能体产品矩阵，具体包括得助大模型平台5.0、得助智能客户平台5.0、得助智能工作应用平台、得助金融智能体平台及得助工业智能体平台等一系列产品和解决方案 [1] - 相关产品与解决方案覆盖营销服、办公、研发生产等企业核心场景 [1] 公司业务现状 - 中关村科金相关产品已服务2000余家行业头部客户 [1] - 公司业务遍及180多个国家和地区 [1]

公司产品发布与战略 - 中关村科金在EVOLVE 2025大模型与智能体产业创新峰会上公开了企业级智能体落地路线图 [1] - 公司发布了覆盖企业全场景的“3+2+2”智能体产品矩阵 [1] - 发布的具体产品包括得助大模型平台5.0、得助智能客户平台5.0、得助智能工作应用平台、得助金融智能体平台、得助工业智能体平台等一系列产品和解决方案 [1] 核心产品能力与认证 - 得助大模型平台5.0集成了六大行业超过300个企业级智能体，支持“即取即用” [1] - 该平台搭配全链路智能体开发运维能力，使智能体落地成功率高达95% [1] - 该平台是IDC认证的智能体开发平台主要厂商 [1] 市场覆盖与客户基础 - 中关村科金相关产品已服务超过2000家行业头部客户 [1] - 公司业务遍及180多个国家和地区 [1] 应用场景与量化成效 - 在金融领域，公司产品助力头部机构降低60%的场景创新试错成本 [1] - 在工业领域，公司产品助力有色金属冶炼能耗下降8% [1] - 在汽车营销场景，公司产品将到店线索转化率提升55% [1] - 在海外服务场景，公司产品将客服效率提升超过50% [1]

公司产品战略发布 - 中关村科金在EVOLVE 2025峰会上首次公开企业级智能体落地路线图，并发布“3+2+2”全栈智能体产品矩阵 [1] - 该产品矩阵旨在破解企业智能体落地“场景适配难、开发周期长、效果不稳定”三大痛点，推动AI技术从“可用”向“好用”升级 [1] 三大技术基座 - **得助大模型平台5.0**：作为“核心引擎”，集成金融、工业、汽车、零售、交通、政务六大行业300+现成智能体，支持“即取即用”，并将企业场景落地成功率提升至95%以上 [2] - **AI能力平台**：作为“技术工具箱”，提供OCR、ASR、TTS、人脸算法等高精度传统小模型及基础AI能力 [2] - **AI数据平台**：作为“智能管家”，专注于知识洞察与高效运营，助力企业激活沉淀数据价值 [2] 两大通用场景平台 - **得助智能客户平台5.0**：覆盖营销、客服、销售、海外四大核心场景的新一代人机协作智能平台 [3] - 营销场景：线索分析数字员工在汽车客户实践中实现超过55%的到店线索量提升；大模型外呼数字员工推动目标转化率提升40%以上 [6] - 客服场景：具备全渠道全媒体接入与人机协作体系，5G视频客服在银行、保险、汽车金融等领域提供新交互体验 [6] - 销售场景：构建智能洞察、质检、陪练三位一体的闭环体系，以缩短销售周期并复制金牌销售能力 [6] - 海外场景：例如服务Imou乐橙打造全球客户联络中心，实现客服效率提升50%以上，客户满意度稳定在95%以上 [7] - **得助智能工作应用平台**：聚焦垂类行业知识治理与智能办公，以“1个智能知识库+4类办公场景智能体”为产品形态 [8] - 智能知识库：支持30多种格式非结构化数据接入，多模态复杂场景识别准确率高于90%，可实现千万级文档、10亿级切片的知识存储 [8] - 知识问答：在行业落地实践中，知识检索准确率超过94%，知识问答准确率超过90% [8] - 智能写作：支持超过10万字的专业报告撰写，内容采纳率高于80%，能将专业写作效率提升10倍 [8] - 智能审核：审核准确率超过90% [9] - 智能问数：综合任务意图准确率超过92% [9] - 与中国电建财务公司合作案例中，实现员工业务知识获取效率提升70%，数据查询处理效率提升85%，信贷报告撰写效率提升75% [9] 两大行业智能体平台 - **得助金融智能体平台**：聚焦智能营销、客服、风控、信贷等核心场景，已服务500+头部金融机构，涵盖50%以上的百强银行及70%的信托机构 [9] - 与某头部城商行合作案例中，帮助该行降低60%试错成本，并成功落地多款企业级智能体 [10] - **得助工业智能体平台**：聚焦研发设计、生产排程、设备运维等核心业务场景 [12] - 与南方有色金属合作案例中，冶炼工艺调优系统可降低主操手90%的操作频率，温度控制偏差由±15℃降至±5℃；冶炼能源管控系统实现综合能耗下降8% [12] 生态合作与市场覆盖 - 公司联合华为云、阿里云、百度智能云等七大厂商发布“超级连接”全球生态伙伴计划，通过技术互通、资源共享扩展产品适配性 [13] - 截至目前，该产品体系已服务2000+行业头部客户，覆盖180多个国家和地区 [14]

行业生态合作 - 中关村科金与华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变、软通动力等产业领军企业共同发布“超级连接”全球生态伙伴计划 [1] - 合作旨在携手打造开放、连接、可持续的“人工智能+”产业协同生态圈 [1] 公司产品发布 - 中关村科金公开企业级智能体落地路线图 [1] - 公司发布“3+2+2”智能体产品矩阵 [1] - 产品矩阵包括得助大模型平台5.0、得助智能客户平台5.0、得助智能工作应用平台及得助金融智能体平台、得助工业智能体平台等一系列产品和解决方案 [1] - 发布的产品和解决方案覆盖办公、研发生产等企业核心场景 [1]

行业生态合作 - 中关村科金与华为云、阿里云、百度智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变、软通动力等产业领军企业共同发布“超级连接”全球生态伙伴计划 [1] - 该计划旨在携手打造开放、连接、可持续的“人工智能+”产业协同生态圈 [1] 公司产品与战略 - 中关村科金公开了企业级智能体落地路线图 [1] - 公司发布“3+2+2”智能体产品矩阵，具体包括得助大模型平台5.0、得助智能客户平台5.0、得助智能工作应用平台、得助金融智能体平台、得助工业智能体平台等一系列产品和解决方案 [1] - 相关产品覆盖营销服、办公、研发生产等企业核心场景 [1] 市场与客户 - 中关村科金相关产品已服务2000余家行业头部客户 [1] - 公司业务遍及180多个国家和地区 [1]

公司产品发布与战略 - 中关村科金在EVOLVE 2025峰会上公开企业级智能体落地路线图并发布覆盖企业全场景的“3+2+2”智能体产品矩阵 [2][3] - 发布的产品矩阵包括得助大模型平台5.0、得助智能客户平台5.0、得助智能工作应用平台、得助金融智能体平台、得助工业智能体平台等一系列产品和解决方案 [2][3] - 产品矩阵旨在助力企业快速开发智能体并高效使用智能体 [2][3] 核心产品性能与认证 - 得助大模型平台5.0集成六大行业超过300个企业级智能体，支持“即取即用” [2][3] - 该平台搭配全链路智能体开发运维能力，使智能体落地成功率高达95% [2][3] - 该平台是IDC认证的智能体开发平台主要厂商 [2][3] 市场覆盖与客户基础 - 中关村科金相关产品已服务超过2000家行业头部客户 [2][3] - 公司业务遍及全球180多个国家和地区 [2][3] 行业应用成效与量化收益 - 在金融领域，助力头部机构降低60%的场景创新试错成本 [2][3] - 在工业领域，实现有色金属冶炼能耗下降8% [2][3] - 在汽车营销场景，将到店线索转化率提升55% [2][3] - 在海外服务场景，将客服效率提升超过50% [2][3]