【有求必应】2026年AI智能体应用深度报告:聚焦企业业务形态、盈利模式及重点行业(公共事业能源交通教育及医疗政务等)转型趋势

有客户问：好，我更关注大数据转型AI的公司，AI智能体方向的公司深度分析，尤其是业务形态和盈利商业模式；还有公共事业，能源，交通方向数字化转型、AI转型和相关趋势～

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AI 智能体应用深度报告 —— 聚焦企业业务形态、盈利模式及重点行业转型趋势

报告数据来源：整合金科创新社、中国信通院、腾讯云、华为、CB 洞察、艾瑞咨询等 2025-2026 年公开行业报告及企业实践案例

1.1 研究背景与意义1.1.1 大数据向 AI 转型的产业浪潮1.1.2 AI 智能体对产业数字化的颠覆性价值1.1.3 多行业数字化转型的刚需与智能体赋能机遇1.2 研究范围与核心问题1.2.1 研究对象：AI 智能体企业及重点应用行业1.2.2 核心研究问题：业务形态分类、盈利模式拆解、多行业转型趋势研判1.3 研究方法与数据来源1.3.1 研究方法：文献研究法、案例分析法、产业链分析法、跨行业对比法1.3.2 数据来源：2025-2026 年行业权威报告、企业实践案例集、商业计划书

第二章 AI 智能体核心技术体系与产业生态

2.1 AI 智能体技术内核解析2.1.1 LLM + 多智能体架构：核心技术底座2.1.2 关键技术模块：感知、决策、执行、协同与迭代能力2.1.3 技术成熟度：从单点智能到群体协同演进（参考 Databricks AI 智能体就绪度评估报告）2.2 AI 智能体全产业链图谱2.2.1 上游：基础算力、大模型研发、数据标注与治理服务2.2.2 中游：通用智能体平台、垂直领域智能体解决方案、低代码开发工具2.2.3 下游：行业应用场景、终端用户（参考万亿空间 AI 智能体全产业链报告）2.3 产业生态格局：参与者类型与竞争壁垒2.3.1 科技巨头：云厂商（腾讯云、华为云）的平台化布局2.3.2 垂直领域服务商：金融 / 工业 / 政务 / 医疗智能体专精企业2.3.3 创新型企业：大数据转型 AI 的新兴玩家2.3.4 科研机构：技术标准制定与前沿技术探索

第三章 AI 智能体企业业务形态深度分析

3.1 业务形态分类框架3.1.1 按技术架构：通用型智能体 vs 垂直领域智能体3.1.2 按部署方式：云端智能体 vs 本地化部署智能体 vs 混合部署智能体（参考云计算开源产业联盟报告）3.1.3 按功能定位：决策辅助型、任务自动化型、协同交互型、全流程管理型3.2 大数据转型 AI 企业的典型业务形态3.2.1 数据驱动型智能体：从数据治理到智能决策的全链路服务3.2.2 场景定制型智能体：聚焦细分领域的痛点解决（金融、医药案例参考金科创新社、摩熵数科报告）3.2.3 平台工具型智能体：赋能企业自建智能体的低代码 / 无代码平台3.2.4 生态赋能型智能体：链接上下游资源的多主体协同智能体系统3.3 不同业务形态的核心能力要求与资源禀赋3.3.1 技术研发能力：模型优化、多智能体协同算法、安全合规技术3.3.2 行业 Know-how：垂直领域场景理解与需求转化能力3.3.3 数据资源储备：合规前提下的高质量行业数据积累与应用能力3.3.4 服务交付能力：规模化部署与持续运维能力

第四章 AI 智能体企业盈利商业模式拆解

4.1 主流盈利模式分类与典型案例4.1.1 订阅制模式（SaaS）：企业级智能体平台的年费 / 月费订阅（参考 UiPath 智能体自动化趋势报告）4.1.2 定制化开发模式：面向政府 / 大型企业的项目制交付（参考信通院政务智能体报告）4.1.3 按效果付费模式：基于业务指标达成情况的分成模式（参考 IBM AI 项目变现之路报告）4.1.4 技术授权模式：智能体核心算法 / 模块的专利授权与技术服务4.1.5 生态分成模式：通过开发者平台收取第三方应用分成费用4.2 不同业务形态对应的商业模式适配性分析4.2.1 通用型智能体：订阅制为主，规模化降本增效4.2.2 垂直领域智能体：定制化开发 + 长期运维服务结合4.2.3 大数据转型企业：数据服务 + 智能体解决方案打包收费4.2.4 平台工具型智能体：基础版免费 + 高级功能付费的增值服务模式4.3 商业模式创新趋势：从一次性收费到长期价值变现4.3.1 全生命周期服务：覆盖智能体设计、开发、部署、迭代的全流程收费4.3.2 数据增值服务：基于智能体运行数据的行业洞察报告输出4.3.3 跨界融合变现：智能体技术与硬件、咨询服务的融合收费模式

第五章 AI 智能体重点行业转型实践与发展趋势

5.1 金融领域：智能体驱动的金融服务智能化升级5.1.1 核心应用场景：智能风控、智能投顾、智能客服、供应链金融协同（参考艾瑞咨询、蚂蚁数科、金科创新社报告）5.1.2 转型实践案例：头部银行风控智能体、证券智能投研智能体落地案例5.1.3 发展趋势：多智能体协同的全域金融服务、智能体与监管科技的深度融合5.2 公共事业领域：智能体赋能的政务与城市治理变革5.2.1 核心应用场景：政务服务智能审批、城市应急管理、公共资源调度（参考信通院政务智能体报告、华为 AI CITY 报告）5.2.2 转型实践案例：某城市 AI CITY 治理智能体、省级政务服务智能体平台5.2.3 发展趋势：跨部门多智能体协同、基层治理智能体的下沉渗透5.3 能源领域：智能体助力的能源高效利用与双碳目标达成5.3.1 核心应用场景：虚拟电厂调度、智能电网运维、新能源发电预测（参考国网虚拟电厂技术研究报告）5.3.2 转型实践案例：区域级虚拟电厂智能调度体、新能源场站运维智能体5.3.3 发展趋势：能源智能体与物联网的深度融合、跨区域能源协同智能体5.4 交通领域：智能体驱动的智慧交通与物流升级5.4.1 核心应用场景：城市交通流量调度、智慧物流路径规划、自动驾驶辅助（参考华为 AI CITY 报告、顺丰运营案例）5.4.2 转型实践案例：顺丰物流全链路智能体、某城市交通信号协同智能体5.4.3 发展趋势：车路云一体化智能体系统、跨境物流多主体协同智能体5.5 医药医疗领域：智能体赋能的全产业链效率提升5.5.1 核心应用场景：医药营销智能分析、临床诊疗辅助、患者全病程管理（参考摩熵数科医药智能体报告、医疗 AI 企业商业计划书）5.5.2 转型实践案例：医药企业营销智能体、医院全流程诊疗智能体平台5.5.3 发展趋势：医药研发智能体的商业化落地、医患协同健康管理智能体5.6 工业领域：智能体推动的制造业智能化转型5.6.1 核心应用场景：工业生产流程优化、设备预测性维护、供应链协同（参考赛迪智库工业智能体报告）5.6.2 转型实践案例：高端装备制造运维智能体、纺织行业生产调度智能体5.6.3 发展趋势：工业互联网与多智能体的深度融合、柔性生产智能体系统5.7 教育领域：智能体助力的个性化教与学变革5.7.1 核心应用场景：K12 智能学情分析、大学生职业规划指导、终身教育个性化推荐（参考 K12 校园智能协同平台、知薪云英职业教练智能体 BP）5.7.2 转型实践案例：校园家协同智能体平台、职业教育技能匹配智能体5.7.3 发展趋势：因材施教的个性化学习智能体、教育资源均衡化智能体5.8 传媒与消费服务领域：智能体驱动的业态创新5.8.1 传媒领域：内容创作、分发与舆情监测智能体（参考腾讯传媒行业智能体报告、AI 动漫创作平台 BP）5.8.2 消费服务领域：本地生活商家智能运营、客户服务智能体（参考百度营销生服行业商家智能体手册）5.8.3 发展趋势：内容生产与消费的智能体闭环、服务业全域智能体服务生态

第六章 AI 智能体产业发展现状、挑战与对策建议

6.1 产业发展现状：市场规模与增长潜力6.1.1 全球及中国 AI 智能体市场规模测算与结构分析（参考 39 页 2025 AI 行业全景图）6.1.2 细分领域增长梯队：金融 > 政务 > 工业 > 医疗 > 教育6.1.3 区域发展格局：京津冀、长三角、粤港澳大湾区智能体产业集聚效应6.2 产业发展核心挑战6.2.1 技术层面：多智能体协同效率、安全性与可靠性瓶颈，数据孤岛问题6.2.2 落地层面：场景碎片化、行业标准缺失、客户认知与付费意愿待提升6.2.3 商业层面：盈利周期长、同质化竞争加剧、跨界融合能力不足6.2.4 政策层面：数据安全与隐私保护合规压力增大6.3 针对性对策建议6.3.1 技术层面：加大核心算法研发投入，推动技术标准化与开源生态建设6.3.2 产业层面：构建 “政产学研用” 协同创新生态，打造标杆案例并规模化复制6.3.3 企业层面：聚焦细分场景，强化行业 Know-how，探索可持续商业模式6.3.4 政策层面：完善数据安全与智能体产业扶持政策，引导合规发展

第七章典型案例深度剖析

7.1 企业级智能体标杆案例：腾讯云 —— 从场景试点到规模化应用实践7.2 金融智能体标杆案例：蚂蚁数科 —— 金融智能体的深度应用与商业变现7.3 城市治理智能体标杆案例：华为 AI CITY—— 城市级多智能体协同治理实践7.4 大数据转型 AI 企业案例：某金融科技公司 —— 数据驱动型智能体的业务形态与盈利模式7.5 医药智能体创新案例：摩熵数科 —— 医药企业营销智能体的落地实践

第八章未来展望与投资机会

8.1 技术发展趋势：2026-2030 年 AI 智能体演进方向（参考谷歌 2026 AI 智能体趋势报告）8.1.1 通用人工智能（AGI）驱动的智能体能力跃升8.1.2 多模态智能体、具身智能体的商业化落地8.1.3 智能体自主进化与群体智能协同能力突破8.2 产业应用趋势：从 ToB 到 ToC 的渗透，全行业智能化升级8.2.1 个人智能体的普及：个性化助手与生活服务智能体8.2.2 跨行业智能体融合：打破行业壁垒的全域智能体生态8.2.3 智能体与实体经济的深度绑定：赋能制造业、农业等传统产业升级8.3 投资机会研判8.3.1 高潜力赛道：垂直领域智能体解决方案、智能体开发平台、安全合规技术8.3.2 关键投资要素：技术壁垒、场景适配性、商业模式可持续性、团队行业经验

2026 年 AI 智能体应用深度报告 —— 聚焦企业业务形态、盈利模式及重点行业转型趋势

第一章绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 大数据向 AI 转型的产业浪潮

全球数字化进程迈入深水区，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素，而人工智能作为激活数据要素价值的核心技术引擎，正推动产业变革从 “数字化赋能” 向 “智能化原生” 跃迁。2024 年政府工作报告首次将 “人工智能 +” 行动纳入重点工作部署，2025 年 8 月国务院印发《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，明确提出到 2027 年新一代智能终端、智能体等应用普及率超 70%，到 2030 年普及率提升至 90%，智能经济成为我国经济发展的重要增长极（来源：《万亿空间 Al 智能体全产业链和技术生态研究报告 2025》）。

在这一战略背景下，大数据产业向 AI 智能体转型成为必然趋势。传统大数据应用聚焦数据采集、存储与初步分析，存在 “有数据无洞察、有洞察无行动” 的瓶颈，而 AI 智能体通过 “感知 - 决策 - 行动 - 反馈” 的闭环能力，实现了从数据到价值的全链路转化。据《2025 年 AI 智能体在未来产业创新上的前沿应用与发展趋势报告》数据显示，2024 年全球 AI 智能体市场规模约 52.9 亿美元，预计 2030 年将超 460 亿美元，年复合增长率超 40%，成为大数据产业转型的核心方向。

1.1.2 AI 智能体对产业数字化的颠覆性价值

AI 智能体的出现标志着人机交互范式从 “指令驱动” 向 “目标驱动” 的根本性转变，其核心优势体现在自主完成复杂任务的能力，打破了传统 AI 工具被动响应指令的局限。与传统 AI 相比，AI 智能体具备自主性、反应性、主动性和社交能力，以大模型为核心驱动，整合规划、记忆、工具使用等关键组件，能够感知环境、规划行动、调用工具，自主实现对复杂场景的深度适配（来源：《漫谈智能 AIAgent 智能体元年从技术内核到应用图景.pdf》）。

1.1.3 多行业数字化转型的刚需与智能体赋能机遇

我国完备的产业体系与广阔的应用场景为 AI 智能体提供了独特的发展优势，工业、服务业、农业等多领域的数字化转型刚需，成为智能体技术落地的肥沃土壤。工业领域面临设备管理复杂、知识传递低效、跨场景协同不足等转型痛点，AI 智能体以 “知识 + 自主决策” 为核心，推动制造业从 “经验驱动” 向 “数据智能驱动” 转型；金融行业数字化转型进入深水区，传统 “烟囱式” 系统导致知识孤岛林立，客户个性化需求与服务效率的矛盾日益凸显，AI 智能体通过构建 “全域知识中枢 + 动态决策引擎”，实现从单点服务优化到全业务链智能协同的跨越（来源：《万亿空间 Al 智能体全产业链和技术生态研究报告 2025》）。

医疗健康领域受严格监管约束，临床诊疗对精准性、安全性要求极高，传统模式难以平衡诊疗效率与质量提升需求，AI 智能体通过多源临床数据融合、专家经验数字化与智能决策建模，实现诊疗全流程的智能优化；政务领域面临服务效率有限、人力成本高企等问题，智能体通过 24 小时不间断服务、政策精准解读等能力，成为提升政务服务水平的关键支撑（来源：《20251123 - 腾讯云 - 智能体 + AI 基础能力黄金组合场景.pdf》）。这些行业痛点为 AI 智能体提供了广阔的赋能空间，推动智能体从技术概念加速走向规模化商用。

第四章 AI 智能体企业盈利商业模式拆解

4.1 主流盈利模式分类与典型案例

4.1.1 订阅制模式（SaaS）：企业级智能体平台的年费 / 月费订阅

订阅制模式是 AI 智能体企业最主流的盈利方式之一，核心逻辑是通过提供标准化或模块化的智能体服务，按周期（月费 / 年费）向企业用户收取订阅费用，实现规模化营收。该模式的核心优势在于现金流稳定、可复用性强，能够通过持续的产品迭代提升用户粘性，适合通用型、平台型智能体产品。

从附件资料来看，多家头部企业和创业公司均采用此模式：

腾讯云智能体平台

依托微信生态与企业级安全优势，面向社交、客服、金融等场景提供 SaaS 订阅服务，企业用户按使用权限和功能模块付费，覆盖从中小企业到大型集团的不同需求层级（来源：《AI 智能体 2025 年年底全览.pdf》）。
字节跳动 Coze（扣子）
采用 “免费 + 基础付费” 的订阅体系，基础功能免费开放以吸引用户，高级功能（如多智能体协作、私有部署支持、高并发调用）按月度或年度订阅收费，零代码开发特性降低了中小企业的使用门槛，快速扩大了用户基数（来源：《AI 智能体 2025 年年底全览.pdf》）。
Zjoy AI Agent 智能助手平台
针对 B 端企业推出 299 元 / 月的企业版订阅服务，包含 API 调用、高级数据分析等功能；个人版订阅费为 99 元 / 月，提供基础的任务自动化与信息处理能力，通过分层定价覆盖不同用户群体（来源：《Zjoy+AI+Agent 智能助手旨在开发一款基于人工智能技术的系统，通过自然语言交互、任务自动化和数据分析能力商业计划书.pdf》）。
实在智能
其 ISSUT+TARS-VL 融合技术支撑的企业通用智能体平台，采用 SaaS 订阅模式，按企业员工规模和功能模块组合定价，帮助企业实现办公流程自动化、客户服务智能化等需求，凭借高复用性和快速部署能力获得广泛市场认可（来源：《AI 智能体 2025 年年底全览.pdf》）。

订阅制模式的成功关键在于产品的标准化程度与可扩展性。头部企业通过构建完善的功能模块（如工具集成、知识库管理、工作流编排），让不同行业的企业能够快速适配自身需求，同时通过持续的版本更新（如新增多模态交互、多智能体协同功能）提升用户续约率。

4.1.2 定制化开发模式：面向政府 / 大型企业的项目制交付

定制化开发模式主要针对政府、大型企业等具有复杂场景需求、高合规要求或个性化业务流程的客户，通过项目制方式提供专属智能体解决方案，按项目规模、开发难度和交付周期收取一次性开发费用，部分包含长期运维服务费用。该模式的核心优势在于客单价高、壁垒性强，能够深度绑定客户，但开发周期长、对团队的行业理解和技术实力要求极高。

定制化开发模式的核心在于 “行业 Know-How + 技术能力” 的深度融合。成功的企业往往具备深厚的行业积累，能够精准理解客户的核心痛点，同时拥有灵活的技术架构，能够快速适配不同场景的个性化需求，并且通过长期运维服务实现二次营收。

4.1.3 按效果付费模式：基于业务指标达成情况的分成模式

4.1.4 技术授权模式：智能体核心算法 / 模块的专利授权与技术服务

技术授权模式是指智能体企业将自身研发的核心算法、功能模块、开发框架等知识产权，通过专利授权、技术许可等方式授权给其他企业使用，收取授权费用或技术服务费。该模式的核心优势在于轻资产运营、边际成本低，适合技术实力雄厚、拥有核心专利的企业，能够快速扩大技术覆盖范围。

工业智能体模块授权

技术授权模式的核心在于技术的稀缺性与先进性。企业需要持续投入研发，保持技术领先性，同时建立完善的知识产权保护体系，明确授权范围与使用限制，避免技术滥用。此外，提供优质的技术支持与培训服务，能够提升客户满意度，促进长期合作。

4.1.5 生态分成模式：通过开发者平台收取第三方应用分成费用

4.2 不同业务形态对应的商业模式适配性分析

第七章典型案例深度剖析

7.1 企业级智能体标杆案例：腾讯云 —— 从场景试点到规模化应用实践

7.1.1 腾讯云智能体战略定位与技术架构

腾讯云将智能体定位为 “企业数字化转型的核心引擎”，依托腾讯混元大模型基座，构建了 “技术底座 - 开发平台 - 行业解决方案” 三级架构，实现从基础能力到场景落地的全链路赋能。其核心战略是 “以场景驱动技术迭代，以生态协同扩大应用边界”，通过 “智能体 + AI 基础能力” 的黄金组合，覆盖政务、金融、工业、零售等 14 大行业，发掘 100 + 落地场景 [《企业级智能体产业落地研究报告 - 从场景试点到规模化应用实践 - 腾讯云.pdf》]。

从技术架构来看，腾讯云智能体采用 “Medical Agent-OS” 为核心的分层设计，涵盖五大核心模块。

腾讯云智能体的核心技术优势体现在 “多模态融合”“多智能体协同” 和 “安全合规” 三大维度：支持文本、语音、图像、视频等多模态输入输出，通过 LangGraph 等框架实现单智能体与多智能体的灵活编排，同时内置金融级安全策略与合规检查机制，满足政务、金融等敏感行业的需求 [《腾讯全球数字生态大会企业级智能体产业落地研究报告分享 —— 从场景试点到规模化应用实践.pdf》]。

7.1.2 场景试点与规模化落地路径

腾讯云智能体遵循 “先试点验证、再复制推广、最后生态共建” 的落地路径，优先选择高标准化、高价值密度的场景切入，逐步实现全行业渗透。

试点阶段（2024-2025 年）：聚焦政务服务热线、金融客服、工业运维等典型场景，与一汽丰田、华住集团、迈瑞医疗、绝味食品等标杆企业合作，验证智能体的技术可行性与商业价值。例如，在政务服务热线场景中，通过 “智能体开发平台 ADP + 语音识别 ASR” 的组合，将用户来电语音实时转为文本，基于政策法规知识库提供准确回答，结合工作流模式处理复杂业务查询，实现 24 小时不间断服务，用户等待时间减少 40%，人工客服压力降低 60%[《20251123 - 腾讯云 - 智能体 + AI 基础能力黄金组合场景.pdf》]。

规模化推广阶段（2025-2026 年）：在试点场景验证成功后，腾讯云将智能体能力模块化、标准化，通过 “腾讯元器” 平台向全行业开放，支持企业快速定制专属智能体。截至 2025 年底，腾讯云智能体已服务超过 12 万工程师，为不同制造行业提供专业运维支撑，在政务、金融、工业三大领域的市场渗透率分别达到 28%、35%、22%[《企业级智能体产业落地研究报告 - 从场景试点到规模化应用实践 - 腾讯云.pdf》]。

生态共建阶段（2026 年起）：腾讯云通过 “开放平台 + 合作伙伴计划”，整合产业链上下游资源，构建 “开发者 - 企业 - 用户” 的生态闭环。例如，与云服务商、行业 ISV 联合推广，提供从开发到部署的全流程支持；通过 “腾讯乐享 AI 助手”“企点营销云智能体” 等产品，深度融入企业办公、营销等核心流程，形成生态协同效应 [《腾讯全球数字生态大会企业级智能体产业落地研究报告分享 —— 从场景试点到规模化应用实践.pdf》]。

7.1.3 业务形态与盈利模式

业务形态：腾讯云智能体的业务形态以 “企业级解决方案” 和 “开发平台服务” 为主。

7.1.4 落地成效与行业影响

腾讯云智能体的成功实践为行业树立了标杆，推动企业级智能体从 “概念验证” 走向 “规模化商用”，其 “场景驱动 + 生态协同” 的模式被广泛借鉴，加速了全行业的智能化转型进程 [《腾讯全球数字生态大会企业级智能体产业落地研究报告分享 —— 从场景试点到规模化应用实践.pdf》]。

7.2 金融智能体标杆案例：蚂蚁数科 —— 金融智能体的深度应用与商业变现

7.2.1 蚂蚁数科金融智能体战略定位与技术支撑

蚂蚁数科将金融智能体定位为 “金融行业数智化转型的核心基础设施”，聚焦 “风控、客服、投研、运营” 四大核心场景，依托蚂蚁自研大模型与金融知识图谱，构建 “技术 - 场景 - 生态” 三位一体的金融智能体体系。其核心战略是 “以合规为底线，以效率为核心，以体验为目标”，通过智能体技术破解金融行业 “风险防控难、服务效率低、运营成本高” 的痛点 [《2025 年金融智能体深度应用报告 - 蚂蚁数科.pdf》]。

蚂蚁数科金融智能体的技术支撑体系主要包括三大核心模块：

金融大模型基座
金融知识图谱
智能体协同平台

此外，蚂蚁数科金融智能体还具备强大的安全合规能力，内置金融监管规则库，支持决策过程可追溯、可解释，满足《商业银行互联网贷款管理暂行办法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等监管要求，确保智能体的合规运营 [《万亿空间 Al 智能体全产业链和技术生态研究报告 2025.pdf》]。

7.2.2 核心应用场景与落地实践

蚂蚁数科金融智能体已深度渗透金融行业的核心业务环节，形成了一系列可复制的落地案例：

场景一：智能风控

应用逻辑：智能体通过整合客户征信数据、交易数据、行为数据等多源信息，利用金融大模型与知识图谱进行风险识别、评估与预警，实现信贷审批、反欺诈、洗钱检测等全流程自动化；
落地实践：为某国有银行打造的智能风控智能体，实现毫秒级风险识别，将信贷审批效率提升 40%，坏账率降低 15%；在反欺诈场景中，智能体能够识别复杂的欺诈模式，欺诈拦截率提升 35%，误判率降低 20%[《2025 年金融智能体深度应用报告 - 蚂蚁数科.pdf》]；
技术亮点：采用 “规则引擎 + 机器学习 + 大模型推理” 的混合风控模式，支持风险规则的动态更新与自主优化，适应金融市场的快速变化 [《2025 年金融大模型应用与智能体建设案例集 - 金科创新社.pdf》]。

场景二：智能客服与客户服务

场景三：智能投研与财富管理

场景四：金融运营自动化

应用逻辑：智能体实现金融运营流程的自动化，包括账务处理、报表生成、合规审计、客户回访等，降低人工操作风险与成本；
落地实践：为某银行打造的运营智能体，实现账务处理自动化率达 95%，报表生成时间从平均 8 小时缩短至 1 小时，合规审计效率提升 70%；在客户回访场景中，智能体的回访完成率达 98%，客户响应率提升 30%[《2025 年金融智能体深度应用报告 - 蚂蚁数科.pdf》]；
技术亮点：支持与银行核心系统、CRM 系统、ERP 系统的无缝集成，实现数据的自动同步与流程的闭环执行，同时具备异常处理与容错能力，确保运营流程的稳定运行 [《万亿空间 Al 智能体全产业链和技术生态研究报告 2025.pdf》]。

7.2.3 业务形态与盈利模式

业务形态：蚂蚁数科金融智能体的业务形态以 “垂直行业解决方案” 和 “模块化产品” 为主，具体包括：

全流程风控解决方案
智能客服与客户运营解决方案
智能投研平台
运营自动化模块

盈利模式：蚂蚁数科金融智能体采用 “订阅制 + 项目服务费 + 按效果收费” 的盈利模式：

订阅制服务
项目服务费
按效果收费
生态合作分成

7.2.4 商业成效与行业影响

蚂蚁数科金融智能体的成功实践推动了金融行业的智能化转型，其 “合规为先、场景深耕、技术赋能” 的模式为行业树立了典范，加速了金融智能体从 “辅助工具” 向 “核心业务系统” 的转变，同时也促进了金融行业的数字化、智能化、普惠化发展 [《万亿空间 Al 智能体全产业链和技术生态研究报告 2025.pdf》]。

7.3 城市治理智能体标杆案例：华为 AI CITY—— 城市级多智能体协同治理实践

7.3.1 华为 AI CITY 战略定位与技术架构

华为 AI CITY 城市智能体的核心定位是 “城市治理的数字大脑”，旨在通过多智能体协同技术，打破城市各部门、各领域的数据壁垒，实现城市治理的精细化、智能化、高效化。其核心战略是 “以数据为基础，以智能体为载体，以协同为核心”，构建 “感知 - 决策 - 行动 - 反馈” 的闭环治理体系，覆盖交通、安防、政务、能源、环保等城市核心领域 [《20251203 - 华为 - AI CITY 城市智能体前瞻研究报告（2025）.pdf》]。

华为 AI CITY 城市智能体的技术架构采用 “1+3+N” 模式：

1 个核心底座
华为云盘古大模型城市版，具备强大的多模态理解、逻辑推理与协同决策能力，为城市智能体提供统一的 AI 基座；
3 大支撑平台

城市数据中台：整合城市政务数据、交通数据、安防数据、能源数据等多源数据，实现数据的统一治理、共享与调用；
智能体协同平台：支持多智能体的注册、调度、协作与监控，实现跨部门、跨领域的智能体协同工作；
安全合规平台：保障数据安全、隐私保护与智能体决策的合规性，满足城市治理的安全要求 [《迈向智能世界白皮书 2025：智能体 @AEI，AgenticAl，开启企业融合智简运维新范式.pdf》]；

N 个行业智能体

针对城市治理的不同领域，构建交通智能体、安防智能体、政务智能体、能源智能体、环保智能体等行业智能体，实现各领域的智能化治理 [《20251203 - 华为 - AI CITY 城市智能体前瞻研究报告（2025）.pdf》]。

华为 AI CITY 城市智能体的核心技术优势体现在 “多智能体协同”“多模态感知”“自主决策与学习” 三个方面：

多智能体协同：通过智能体间（Agent2Agent，A2A）协议，实现不同领域智能体的无缝协作，例如交通智能体与安防智能体协同处理交通事故，政务智能体与能源智能体协同优化城市能源分配；
多模态感知：整合摄像头、传感器、API 接口、数据流等多源感知设备，实现对城市物理世界与数字世界的全面感知；
自主决策与学习：基于强化学习与反馈优化技术，智能体能够自主优化决策策略，适应城市治理的动态变化 [《赛迪智库 2025 年工业智能体应用现状、挑战及对策建议报告》]。

7.3.2 核心应用场景与协同治理实践

华为 AI CITY 城市智能体已在多个城市落地，形成了覆盖城市治理全流程的应用场景，其核心场景包括：

场景一：智能交通治理

应用逻辑：交通智能体通过感知城市交通流量、路况、天气等信息，自主优化交通信号配时、引导车辆行驶路线，缓解交通拥堵；同时与公共交通智能体协同，优化公交、地铁的运营调度 [《20251203 - 华为 - AI CITY 城市智能体前瞻研究报告（2025）.pdf》]；
落地实践：在深圳某区域，华为交通智能体实现交通信号配时的动态优化，高峰期道路通行效率提升 25%，平均车速提高 18%，拥堵时长减少 30%；在杭州，交通智能体与地铁智能体协同，实现公交与地铁的无缝衔接，公共交通出行率提升 15%[《迈向智能世界白皮书 2025：智能体 @AEI，AgenticAl，开启企业融合智简运维新范式.pdf》]；
协同模式：交通智能体作为核心，联动气象智能体（获取天气信息）、交警智能体（处理交通违法）、应急智能体（应对交通事故），形成 “全方位、全流程” 的交通治理协同体系。

场景二：智能安防与公共安全

应用逻辑：安防智能体通过视频监控、传感器等设备，实时感知城市安全隐患，如异常行为、火灾、盗窃等，自主发出预警并联动相关部门处置；
落地实践：在上海某区，华为安防智能体实现异常行为识别准确率达 95%，响应时间缩短 60%，火灾预警提前 10-15 分钟，公共安全事件发生率降低 28%；在广州，安防智能体与社区智能体协同，实现社区安防与城市安防的无缝衔接，社区盗窃率降低 40%[《20251203 - 华为 - AI CITY 城市智能体前瞻研究报告（2025）.pdf》]；
技术亮点：采用计算机视觉算法与大模型推理结合，支持复杂场景的异常行为识别，同时具备多智能体协同处置能力，确保安全事件的快速响应。

场景三：智能政务服务

应用逻辑：政务智能体整合城市各部门的政务服务资源，为市民提供 “一站式、全天候” 的政务服务，包括政策咨询、业务办理、投诉处理等；
落地实践：在苏州，华为政务智能体实现 1000 + 项政务服务的线上自动化办理，市民办事平均时间从 1.5 小时缩短至 15 分钟，办事满意度提升至 96%；在成都，政务智能体与社保智能体、医保智能体协同，实现社保、医保业务的 “一窗通办”，办理效率提升 50%[《迈向智能世界白皮书 2025：智能体 @AEI，AgenticAl，开启企业融合智简运维新范式.pdf》]；
服务模式：采用 “线上智能客服 + 线下自助终端 + 人工窗口” 的混合服务模式，智能体处理常规业务，复杂业务转人工，实现 “高效协同、无缝衔接”。

场景四：智能能源管理

应用逻辑：能源智能体整合城市电网、供水、供气等能源数据，优化能源分配与使用效率，实现节能减排；同时与工业智能体、建筑智能体协同，优化工业企业与建筑的能源消耗 [《20251203 - 华为 - AI CITY 城市智能体前瞻研究报告（2025）.pdf》]；
落地实践：在天津，华为能源智能体实现城市电网负荷的动态优化，电网运行效率提升 12%，年节约电量超 1 亿千瓦时；在重庆，能源智能体与工业智能体协同，帮助工业企业优化生产能耗，平均能耗降低 8%[《赛迪智库 2025 年工业智能体应用现状、挑战及对策建议报告》]；
技术亮点：基于时序预测模型与强化学习技术，实现能源需求的精准预测与动态优化，同时支持多能源类型的协同管理。

场景五：智能环保治理

应用逻辑：环保智能体通过传感器、卫星遥感等设备，实时监测城市空气质量、水质、噪声等环境指标，识别污染源头并联动相关部门处置；
落地实践：在南京，华为环保智能体实现空气质量实时监测与污染源头追溯，空气质量优良率提升 8%，水污染处置响应时间缩短 40%；在武汉，环保智能体与水利智能体协同，实现河湖水质的动态监测与治理，河湖健康指数提升 12%[《20251203 - 华为 - AI CITY 城市智能体前瞻研究报告（2025）.pdf》]；
技术亮点：采用多模态数据融合与污染扩散模型，实现环境指标的精准监测与污染源头的快速追溯。