纪要涉及的公司 云从科技 纪要提到的核心观点和论据 - 业务成果：致力于用 Agent 技术颠覆传统 APP 模式，实现知识平权和专业服务普及化，已在金融、城市治理、出行和商业等领域落地应用 [2]；智慧金融领域与多家银行合作提供大模型解决方案，智能客服领域与正合创新合作推出多模态智能客服平台，邮件处理效率提升 23%，首次回复满意率提升 16%，工单处理准确率达 95% [2][6] - 发展方向：围绕 Agent 布局，包括业务落地、研发投入和投资生态建设，探索 Market Agent 之间的协作，开发 C 端硬件入口产品如 AI 鼠标和养老机器人拓展应用场景 [2][7] - 市场布局：B 端已实现多个落地项目，为银行提供金融大模型解决方案、推出多模态智能客服平台等；C 端通过硬件入口产品布局，提供便捷服务体验并扩展 SKU 产品，但消费级 AI 助理产品需多模态大模型技术进一步成熟 [2][8][9] - 战略考量：B 端在传统金融和电商领域保持投入，利用大模型技术进步加速企业数字员工等场景私有化部署；C 端通过战略投资和生态共建推进业务，整合资源推动技术进步和市场拓展 [11][28] - 技术突破：认为大模型带来知识平权时代，是软件产业革命新起点，Agent 将成为 AI 时代新物种，通过多模态技术整合实现更广泛高效人机交互 [4] - 应对挑战：面向 G 端和大 B 端客户，倾向服务计费模式，根据服务效果收费，与企业共同成长；在竞争激烈且边界模糊的商业环境中，从技术积累与应用逻辑出发，加强与生态伙伴合作构建壁垒 [12][13] - 研发重要性：研发对科技公司至关重要，需积累行业专业数据与 AI 结合，解决实际场景中的严肃问题 [14] - 数据作用：数据在知识平权中起关键作用，专家经验和专业数据赋能 AI 解决实际问题，积累行业专业数据与 AI 结合是实现知识平权的重要途径 [15] - 算力优势：早期与国产算力适配，随着自主可控大模型与算力适配越来越好，安全性提高，使用低成本国产算力的公司将具优势 [16] - 合作情况：与华为在算力适配、多模态后台支持及鸿蒙系统应用升级方面合作；与中国移动利用其渠道优势拓展 C 端及 SMB 客户市场 [17] - 业务重点：专注金融和治理（公安与安全）领域，布局制造业并向营销场景扩展，通过 Agent 提升营销转化率和流量效益，在服务端和 C 端探索，通过产业投资孵化生态企业 [18] - 人机交互规划：人机交互操作系统偏向机器人的大脑部分，因以软件起家硬件投入难，通过投资模式建立生态合作推进机器人领域发展 [20] - 技术转型原因：从视觉技术起家逐渐切入 NLP 方向，是为满足市场多样化应用需求，提升公司竞争力 [20][21] - AI 精灵战略：致力于开发 AI 精灵（2.0 人机交互系统），以视觉为切入点，自主研发形成闭环系统，目标是实现全面人机交互 [23] - AI 赋能成本管控：使用 AI 技术提升效率降低成本，如开发编程助手提高内部工作效率和降低运营成本 [24] - 开源大模型影响：开源大模型使行业信息化厂商易获得 AI 能力，但需结合核心数据资源和专家经验，企业应良性竞争提升服务质量 [25] - 制造业进展：在制造业领域实现智能化管理案例，包括电池、酿酒、药品生产企业及电网能源监控，预计 2025 年带来过亿级收入增长 [26] - 医疗看护投资：投资养老服务智能化企业，未来探索布局更多生态合作，考虑与相关企业战略合作推动 SQU 项目发展 [27] - 短期技术突破：多模态技术及与宠物相关的智能化产品短期内有望取得突破 [30] - 研发重点：坚持提升交互能力和算法，加强 AI 平台与应用场景及硬件的深度结合，在传统交互技术和 AI 应用产品开发上保持投入 [30] - 客户采纳情况：客户对 agent 产品采纳意愿强烈，但因算力、私有化部署及隐私问题有顾虑，随着条件改善，需求呈爆发趋势 [31] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 公司在司法领域通过自动化审查卷宗提高检察院工作效率，如厦门法院减少人工审核时间 [6] - 公司在运营商领域与中医互联网合作开发整体平台，实现卡号安全保障、新消息群发及通话解答等功能 [8]