中国AI产业发展优势 - 中国拥有海量互联网数据、多元工业数据和场景数据，为AI发展提供最佳土壤 [2] - 全球AI竞争正从硬件比拼转向生态构建，中国方案以独特路径重构全球格局 [2] - 顶尖AI软硬件将诞生于中国，中国方案正向全球方案演进 [2] 软硬件协同创新 - AI进入硬件与软件深度协同关键阶段，需突破续航和精度等技术瓶颈 [7] - 联想百应智能体2.0覆盖AI运维、办公、营销三大高频场景，通过五大技术升级实现全时全域生产力 [9] - XREAL认为AR眼镜是消费端AI落地优质载体，形成AI赋能AR、AR反哺AI的闭环 [10] - 优艾智合通过"一脑多态"具身智能模型实现±1厘米定位精度，达成100%项目交付率 [13] - 赛博格机器人通过仿人体多模态关节与柔性肌肉特性解决人形机器人续航难题 [15] - 千寻智能认为具身智能瓶颈在大脑非本体，数据多样性是核心进化动力 [17] - 银河通用打造大脑-小脑-本体全链路机器人，自研仿真器建成全球最大具身智能数据集 [19] - 无问芯穹提出AI向AGI迈进需解决有限资源与无限需求矛盾，实现大中小算力协同 [21] 行业应用落地实践 - 易鑫通过端到端风控和智能体协作重构汽车金融全链路，实现从人主AI辅向AI主人辅转变 [24] - 科锐国际采用混合匹配和CRE Embedding模型，研发基于强化学习的数字分身Agent解决招聘效率问题 [30] - 与光同尘AI影视制作预算仅为传统30%，已成为国内最大AIGC商业落地团队并布局海外市场 [34] - 金山办公WPS AI 3.0推出"WPS灵犀"办公助理，支持多轮问答和实时修改提升办公效率 [36] - 百度文库GenFlow2.0通过多Agent协同实现3分钟处理多个复杂任务，支持随时打断修改 [37] - 碳阻迹发布国内首个碳中和AI智能体，实现AI建模和百万级数据自动清洗功能 [42] 技术发展趋势 - 圆桌讨论指出未来5年热点是AI智能体+原生应用，硬件领域将是未来1-2年高频热点 [26] - AI招聘平台认为C端可借中国SaaS性价比优势出海，行业红利期至少持续10年 [26] - 安全领域提出AI是双刃剑，需实现"人模合一"的人机边界管理 [44] - C端AI视频需解决多模态一致性问题，B端需避免技术指标等同于商业价值的认知误区 [44] 生态建设与全球合作 - AI Agent 2025大赛已收到全球500+项目，为创业者提供全生命周期赋能 [40] - 脑机接口技术依托脑网络组图谱推动脑疾病防治，向精致化方向发展 [32] - 中欧商学院提出"AI+BI+HI"融合的商业教育中国式方案 [4]

大会背景与主题 - 2025 AI Partner百业大会于8月27日在北京中关村软件园举办 主题为"中国式方案" 聚焦中国AI最新突破与生态体系[1] - 大会涵盖四大话题：中国式创新的黄金时刻 超级智能体作为下一代AI核心形态 中国式方案重塑世界科技竞争格局 AI+千行百业融合创新[1] - 碳阻迹创始人兼CEO晏路辉发表《AI Agent 定义下一代碳管理》主题演讲[1] 碳中和领域挑战与机遇 - 全球平均温度较工业革命时期上升1.55度 2024年已突破本世纪末温控1.5度的核心目标[3] - 中国企业参与碳减排规模显著增长：科学碳目标（SBTi）企业数量从10+增至1000+ 参与Ecovadis评估企业超过2万家[4] - 中国3700家企业纳入碳交易范畴 涵盖发电、钢铁、水泥、铝冶炼等行业[4] - 头部企业90%以上排放属于范围3排放（来自上下游） 数据协同难度大[5] - 中国为实现碳中和未来30年资金投入规模达140万亿元[5] Carbon AI Agent产品功能 - 产品于2024年7月发布 为国内首个碳中和领域AI智能体[5] - 基于碳阻迹14年行业积累：服务数千客户项目 计算近万产品碳足迹 沉淀51万条核心高质量数据[5][8] - 四大核心应用场景： - AI建模：输入产品关键词自动生成全生命周期排放列表 初始模型准确率达70%-80%[6] - 数据收集处理：自动清洗无序数据 生成标准化表格 降低人工成本[6] - CDP预评分：导入企业数据输出预评分（如C级）并提示改进路径（如升至B级） CDP关联百万亿美元级投资[7] - ESG报告生成：使企业制作时间成本降低90%以上 费用成本降低70%以上[7] 行业竞争与成果 - 碳云产品集成Carbon AI Agent 在AI Agent关键功能模块对比中处于全球领先地位[8] - 产品赢得国际客户认可 证明中国在大模型与Agent领域具备打造领先典范的能力[8]

行业核心矛盾与AI解决方案 - 当前碳管理行业的核心矛盾在于效率提升与深度管理的失衡[1] - 传统碳管理模式存在瓶颈 如一份碳披露报告需资深咨询师耗时约一个月完成 产品碳足迹建模依赖人工匹配排放因子[1] - 范围3数据收集因涉及15个类别而成为企业普遍痛点[1] - Carbon AI Agent可将企业完成一份碳披露/ESG报告的时间成本降低90%以上[1] 行业发展阶段与市场动态 - 2020年"双碳"目标提出后 行业经历从概念热到实践热的转型 2021年"双碳"成为全球风口 企业聚焦基础合规性工作[1] - 2023年起行业进入洗牌期 "马太效应"显著 资金大量退出 企业开始深耕核心能力[2] - 2025年是"双碳"目标兑现的关键节点 政策执行强度与企业减排压力远超以往 行业进入从'提目标'到'见行动'的实质性转折[2] - 碳中和是百万亿级的长期赛道 而非短期风口[4] 政策与市场扩容 - 2025年3月全国碳排放权交易市场扩围 纳入钢铁、水泥、铝冶炼行业 覆盖企业从2100家扩容至3700家[2] - 全国碳市场覆盖排放量达80亿吨 交易额约462亿元[2] 碳管理上下半场焦点 - 碳管理上半场聚焦于可被AI替代的合规性工作[2] - 碳管理下半场聚焦范围3碳排放管理、供应链碳管理、高质量碳信用等复杂领域[2] - 范围3排放包括价值链中不受公司直接控制的间接排放 共分15个类别 商务旅行等简单场景已可通过AI统计 但融资等类别仍需人力探索[2] 高质量碳信用与减排策略 - 企业可通过购买碳信用抵消范围3排放 但需遵循SBTi等动态调整的标准[3] - 高质量碳信用的核心指标包括长久性（如碳汇需长期稳定）、动态发展的额外性（如新能源项目额外性认可度下降）以及对碳移除技术的关注[3] - 对企业而言 减排始终是核心 优先级远高于碳移除与抵消[3] 数据基础设施的重要性 - 碳阻迹数据库CCDB从2021年的15万条数据扩容至512,432条 涵盖碳因子、企业排放数据等多层级信息[3] - 中国是实体数据最大来源地 实际数据价值远高于替代数据 企业实际生产数据比通用因子精准10倍以上[3] - 当MSCI、CDP等体系覆盖的中国企业超2万家时 本土数据将影响全球碳管理标准的制定[3] 未来展望与驱动力 - 2035年国家自主贡献目标将覆盖全经济范围和所有温室气体 绝对减排压力远超前几年[4] - 中国企业需要技术创新与数据积累双轮驱动[4] - 能将AI、数据库与业务深度融合的企业 将在变革中占据先机[4]