企业级AI与智能体发展趋势 - 全球企业级AI正迎来关键转型期，Agent技术逐渐从单工具阶段迈入多智能体协同时代 [2] - 零一万物预测2026年将成为企业多智能体规模化“上岗”元年 [2] - 智能体将从“一人一工具”进阶为“一人一团队”，多智能体需具备团队作战、业务裂变、商业重构三要素 [2] - 中国将成为全球多智能体发展的“超级引擎” [2] - 大模型正越来越靠近一线生产端，企业正将AI能力向上推至管理层和经营层 [2] 行业竞争与商业模式 - Agent作为AI落地形式在2025年被热议，技术发展经历了工作流、推理Agent、多智能体阶段 [3] - 国际市场中，微软推出AutoGen框架，谷歌DeepMind通过多智能体强化学习攻克复杂任务，国内火山引擎等企业也在布局，行业竞争激烈 [3] - 零一万物不再沿用大厂销售标准化产品模式，而是基于客户需求进行梳理和设计，将其转化为产品原型 [3] - 大厂的标准化产品与客户需求之间存在显著理解落差，常引发交付问题与需求蔓延，导致其在定制化或智能体项目中持续亏损、意愿不强 [3] - 大厂认为此类业务规模效应有限，而创业公司可探索新模式以降低交付成本、缩减沟通差距并寻求盈利路径 [3] 模型与应用的关系 - 针对“模型即产品”、垂类功能可能被大厂基座模型兼容的观点，零一万物认为长期看“模型即应用”或“模型即Agent”在AGI时代终会实现，但时间线不确定 [4] - 从短中期看，模型与应用之间存在较大差别，Agent具备记忆、调用工具、通过多智能体对抗式分析的能力，这是单一模型很难具备的 [4] - 针对企业场景，模型不是Agent，模型只是Agent的“大脑” [4]

零一万物预测，智能体将从"一人一工具"进阶"一人一团队"，多智能体需具备TAB（ 团队作战、业务裂 变、商业重构）三要素，中国将成为全球多智能体"超级引擎"，"一把手工程"是赢取AI红利的关键路 径，智能体反哺将开启数字基建"自主进化"，以及2026年是企业多智能体上岗元年。 从基础模型研发到推动AI落地提效，大模型正在越来越靠近一线生产端。过去一年时间，零一万物团 队在能源、采矿、制造、养殖、零售等行业落地实践，发现企业已不再满足于只在一线使用AI，而是 越来越大胆地将AI能力向上推，与公司管理层、经营层越来越近。 作为AI落地形式之一，Agent在2025年被热议。从行业技术发展脉络来看，智能体经历过工作流、推理 Agent、多智能体阶段。国际市场中，微软推出 AutoGen 框架实现智能体分工协作，谷歌 DeepMind 通 过多智能体强化学习攻克复杂任务，国内火山引擎等企业也在相关领域布局，行业竞争日趋激烈。 对于与大厂之间的差异，零一万物中国区解决方案和交付总经理韩炜在采访中表示，零一万物不再沿用 大厂销售标准化产品模式，而是更注重基于客户需求进行梳理和设计，将其转化为产品原型。他认为以 往大厂的产 ...

生成式AI 2.0 - 生成式AI已突破单一文本生成，实现视频、3D模型和代码的跨模态创作，代表技术包括GPT-5和Gemini Ultra [2] - 微软AutoGen框架允许AI智能体自主拆解任务，如自动分配设计、编程、测试模块 [2] - OpenAI推出AI"行为准则"框架以规范伦理风险 [2] 量子计算实用化 - IBM的1121-Qubit量子处理器在药物分子模拟中实现经典计算1000倍加速 [6] - 谷歌通过量子纠错码将错误率降至0.1% [6] - 摩根大通使用量子算法优化投资组合风险评估，误差降低47% [6] 神经形态芯片 - 英特尔Loihi 2芯片模拟人脑突触可塑性，图像识别能耗仅为GPU的1/200 [8] - 特斯拉Dojo 2.0超算采用混合架构，自动驾驶训练速度提升5倍 [8] - Neuralink的"心灵感应"技术实现瘫痪患者意念控制设备，数据传输带宽达1Gbps [8] 边缘智能与5G-Advanced融合 - 5G-Advanced将时延压缩至1ms，工业机器人响应速度达人类神经信号级别 [10] - 西门子"数字孪生+边缘AI"系统在德国工厂部署，设备故障预测准确率达98% [10] - 思科报告显示76%的边缘节点存在未修复漏洞 [10] 隐私计算突破 - 蚂蚁集团"隐语"框架实现多方联合建模中数据可用不可见 [12] - 联邦学习使跨医院肿瘤研究效率提升3倍，符合欧盟GDPR要求 [12] - NVIDIA H100加密加速引擎将训练时间缩短60% [12] 扩展现实（XR）操作系统 - Meta XR OS 2.0支持手势、眼动、语音多模态交互，Quest 3头显分辨率达8K/120Hz [13] - 宝马用XR系统设计虚拟工厂，设计周期缩短40% [13] - 苹果Vision Pro通过动态注视点渲染技术将延迟控制在3ms以内 [13] 绿色计算 - AMD EPYC 9005处理器采用3D V-Cache技术，能效比提升4倍 [14] - 微软"水下数据中心"利用海水冷却，PUE值降至1.06 [14] - 全球数据中心能耗占3%电力，液冷技术普及率仅15% [14] 生物融合技术 - Neuralink N1芯片实现脑电信号4Kbps无线传输 [15] - 瑞士团队开发"电子皮肤"，灵敏度超越人类指尖 [15] 区块链3.0 - 以太坊2.0 PoS机制使能耗降低99.9%，支持每秒10万笔交易 [16] - 沃尔玛用区块链追踪食品供应链，损耗率降低30% [16] 自主系统 - 特斯拉FSD V12采用"端到端神经网络"，事故率为人类3倍 [17] - 波士顿动力Atlas机器人实现全自主导航，搬运误差＜2cm [17] 技术融合趋势 - 量子计算加速AI训练，神经形态芯片赋能边缘智能，隐私计算保障数据安全 [18] - Gartner指出技术领袖需构建量子、AI、隐私计算的融合能力 [18]