前言
2025 年，AI 智能体产业迎来爆发临界点，正从技术探索阶段加速迈向规模化商业化应用，成为驱动数字经济转型的核心引擎。依托上游算力、算法、数据的基础支撑，中游模型与开发工具的技术突破，下游多行业场景的深度落地，以及配套生态与基础设施的全面保障，AI 智能体产业链已形成 “基础技术层— 模型平台层 — 应用服务层 — 生态基础设施层” 的完整协同闭环。
从产业发展阶段来看，当前 AI 智能体正处于 “技术迭代提速、场景落地深化、商业价值兑现” 的关键转折期。市场预测显示，到 2030 年全球 AI 智能体产业规模有望突破万亿级别，成为第四次科技革命中最具增长潜力的核心赛道之一。其核心驱动力源于三方面：一是算力、算法、数据的技术协同突破，为 AI 智能体提供了强大的底层支撑；二是各行业数字化转型需求迫切，为 AI 智能体创造了广阔的应用空间；三是政策与资本的双重加持，加速了产业规模化进程。
本报告聚焦上游基础技术、中游核心枢纽、下游场景应用及配套生态，深度剖析 AI智能体产业链的十大关键趋势。（耐心阅读，文末有彩蛋~）
第一大趋势：上游算力芯片多元化突破，异构计算主导降本进程
算力是 AI 智能体的 “动力心脏”，当前 GPU 垄断导致的高成本与算力瓶颈成为产业规模化的核心障碍。未来，算力芯片将向 GPU、FPGA、ASIC 异构融合方向发展，配合高速存储与通信技术创新，推动算力成本持续下降，构建自主可控的算力供应体系，为产业爆发奠定基础。
AI 智能体的训练与推理过程对算力需求呈指数级增长，尤其是大模型的迭代优化、多智能体协同等场景，需要海量的并行计算能力。当前，全球算力架构高度依赖 GPU，导致算力成本居高不下 —— 单套高精度算力设备成本超千万元，中小厂商难以承担，严重制约了产业创新活力。以工业级 AI 智能体训练为例，完成一次复杂场景模型训练的算力成本可达数十万元，成为商业化落地的重要阻碍。
突破这一瓶颈的关键在于算力芯片多元化与存储通信技术升级。从硬件路径来看，异构计算架构将成为主流方向：GPU 负责大规模并行计算，FPGA 凭借低延迟优势处理实时任务，ASIC 针对特定场景进行定制化优化，三者协同实现 “算力性能 — 成本 — 能耗” 的最优平衡。海光信息等企业已实现 GPU/FPGA/ASIC 多类型芯片的技术突破，其异构计算芯片在同等算力需求下，成本较传统 GPU 降低 30% 以上。
存储与通信技术的创新则为算力释放提供了保障。高速存储技术的迭代突破，解决了算力与数据传输的协同瓶颈 —— 当前新一代高速存储设备的数据读写速度较传统设备提升 5 倍以上，有效减少了数据等待时间；而低延迟通信技术的发展，支撑了分布式算力部署与多智能体协同的数据传输需求，为群体智能运作扫清障碍。
从产业发展路径看，算力降本将遵循 “供应链标准化→工艺优化→异构融合” 的逻辑：第一步是建立自主可控的标准化芯片供应体系，减少对海外芯片的依赖，从源头降低供应链风险与成本；第二步通过芯片设计优化与制造工艺升级，提升芯片性能密度，在更小的芯片体积内实现更强算力；第三步实现多类型芯片的深度融合，构建高效低成本的算力架构，适配不同场景的算力需求。
未来展望
到 2027 年，异构计算芯片在 AI智能体算力需求中的占比有望突破 60%，算力成本将较当前下降50%；自主可控的算力芯片供应体系基本建成，海外芯片依赖度降至 30% 以下。算力成本的下降将推动中小厂商加速入局，激活产业创新活力，为 AI 智能体在各行业的规模化应用提供基础支撑。
第二大趋势：大模型轻量化与专用化并行，垂直领域性能迭代提速
大模型作为 AI 智能体的 “核心大脑”，当前存在通用能力不足、部署成本高的突出问题。未来，大模型将呈现 “轻量化适配边缘部署 + 专用化深耕垂直领域” 的双线发展格局，预训练与微调技术的持续优化，将推动大模型在各行业的精准落地，实现 “小模型办大事” 的产业价值。
AI 智能体的核心竞争力源于大模型的认知与决策能力，但当前通用大模型存在明显短板：一方面，模型体积庞大（动辄数百亿甚至千亿参数），部署成本高，难以适配边缘设备与终端场景；另一方面，通用大模型在垂直行业场景中存在 “泛而不精” 的问题，对行业特定知识、流程的理解不足，导致任务成功率偏低。例如，通用大模型在医疗诊断场景中的准确率仅为 60%-70%，远无法满足临床需求；在工业设备故障预测场景中，对特定型号设备的故障识别能力不足。
解决这一问题的关键在于大模型的轻量化与专用化升级。轻量化方向聚焦 “降本增效”，通过模型压缩、量化、剪枝、知识蒸馏等技术优化，在保证核心性能的前提下，将模型体积压缩至原来的 1/10 甚至 1/100，降低算力与存储需求，适配边缘设备与分布式部署场景。例如，某消费级 AI 智能体通过轻量化技术，将模型参数从百亿级压缩至亿级，部署成本降低 80%，同时保持了 95% 以上的核心功能准确率。
专用化方向聚焦 “精准适配”，针对工业制造、医疗健康、消费零售等垂直领域的特定需求，进行针对性的预训练与微调。通过融入行业数据、知识图谱、业务流程等专属信息，打造行业专用大模型，提升在特定场景中的任务成功率。从技术迭代路径看，专用大模型将从 “单场景适配” 向 “多场景融合” 演进，当前主要针对单一任务（如故障诊断、智能营销）进行优化，未来将实现跨任务、跨流程的综合赋能。
昆仑万维、酷特智能、彩讯股份等企业已在专用大模型领域率先布局。昆仑万维通过整合工业数据打造的工业专用大模型，已在生产优化、设备维护等场景实现应用；彩讯股份的政务专用大模型，针对政务办公、民生服务等场景进行优化，提升了政务处理效率。
未来展望
到 2028 年，轻量化大模型在边缘设备的部署占比将超过 70%，终端 AI 智能体的部署成本较当前下降 60%；垂直行业专用大模型的任务成功率将普遍突破 90%，覆盖 80% 以上的重点行业场景。大模型的轻量化与专用化将推动 AI 智能体从 “实验室走向生产线、从云端走向终端”，加速商业化渗透。
第三大趋势：开发工具链平民化，低代码 / 无代码降低产业准入门槛
开发工具链是连接大模型与应用场景的关键枢纽，当前开发门槛高、周期长成为制约 AI 智能体规模化应用的重要因素。未来，低代码 / 无代码工具将成为主流，配合部署工具的优化，推动开发流程标准化、高效化，让更多企业与开发者参与到产业生态中，形成 “全民创新” 的产业格局。
AI 智能体的开发涉及模型训练、算法优化、部署落地、运维迭代等多个环节，技术复杂度高，需要专业的算法工程师、开发工程师与行业专家协同配合。这使得大量中小企业与传统行业企业难以入局 —— 一方面，专业人才缺口大，据统计，当前国内 AI 相关专业人才缺口超百万；另一方面，开发周期长（传统 AI 智能体开发周期通常为 3-6 个月）、成本高，超出中小企业承受范围。
开发工具链的平民化升级成为产业规模化的关键突破口。低代码 / 无代码工具通过可视化编程、模块化组件、拖拽式操作等方式，将复杂的技术逻辑封装为简单易用的功能模块，让非专业开发者也能快速搭建 AI 智能体应用。例如，企业用户可通过低代码平台，无需编写复杂代码，即可搭建智能客服、自动化办公、库存管理等 AI 应用，开发周期从数月缩短至数周甚至数天。
除了低代码 / 无代码开发工具，模型优化与部署工具的迭代也在降低产业准入门槛。光庭信息、阿里云等企业推出的模型优化工具，可自动完成模型压缩、量化与推理优化，提升模型运行效率；部署工具则支持边缘部署、云端部署、分布式部署等多种模式，适配不同场景的部署需求，降低了部署难度与成本。
从产业生态来看，开发工具链的发展将遵循 “降门槛→标准化→生态化” 的路径：第一阶段通过低代码 / 无代码工具降低准入门槛，吸引大量开发者与企业参与；第二阶段建立开发流程、接口规范、数据标准等行业标准，提升开发效率与兼容性；第三阶段形成开源共享的开发生态，通过开源社区、模型市场、技术交流平台等，实现技术共享与协同创新。
字节跳动（扣子）、华胜天成、润和软件等企业已推出系列开发工具链，形成 “低代码开发 + 模型优化 + 灵活部署” 的完整解决方案。字节跳动的 “扣子” 低代码平台，提供了丰富的AI 组件与模板，已吸引数百万开发者入驻；润和软件的开发工具链支持边缘设备与云端的协同部署，已在智慧城市、工业制造等场景实现规模化应用。
未来展望
到 2029 年，低代码 / 无代码工具将覆盖 80% 的 AI 智能体开发场景，开发成本较当前下降 60%；开发者数量将突破千万级别，其中非专业开发者占比达到 50% 以上。开源社区项目数量将超过 10 万个，模型市场规模达到百亿元级别，形成多元化、协同化的开发生态，加速 AI 智能体的场景落地。
第四大趋势：多智能体协同成技术焦点，群体智能解锁复杂场景
单一 AI 智能体在复杂场景中面临能力瓶颈，未来多智能体协同将成为技术攻坚方向。通过 “认知对齐 + 行动协同” 的技术突破，实现群体智能的高效运作，解锁精密制造、智慧城市、大型物流等复杂应用场景，推动 AI 智能体从 “单点赋能” 向 “系统赋能” 转型。
人类社会的分工协作带来了效率的质的飞跃，AI 智能体在替代人类完成复杂任务的过程中，同样需要形成群体协同的能力。当前，单一 AI 智能体受限于感知范围、算力负载、任务适配性等因素，难以应对空间分布广、工序流程长、动态变化快的复杂场景：在大型仓储物流场景中，单一智能体无法同时完成物料分拣、路径规划、装卸搬运等多环节任务；在智慧城市交通调度场景中，单一智能体难以兼顾区域内所有路口的车流优化与应急调度；在精密制造场景中，单一智能体无法协同完成多工序的精密装配与质量检测。
多智能体协同通过多台智能体的深度配合，实现 “1+1>2” 的效率提升，其核心技术挑战在于 “认知对齐” 与 “行动协同”。“认知对齐” 要求所有智能体对任务目标、环境信息、操作规范形成统一理解 —— 这需要通过多模态感知（视觉、听觉、力觉等）精准采集环境数据，再通过统一的语义理解框架实现信息互通；“行动协同” 则要求智能体之间实时共享任务进度、资源状态与异常情况，通过分布式计算与抗干扰通信，实现任务分解、角色分配与动作协同。
从技术发展路径看，多智能体协同将从 “预设规则协同” 向 “自主协商协同” 演进。当前，多智能体协同主要依赖预设规则与强化学习，针对特定场景制定固定的协同逻辑，适用于流程相对固定的场景（如生产线物料搬运）；未来，随着大模型认知能力的提升，智能体将具备自主协商能力，可根据动态变化的场景需求，实时调整协同策略，适配复杂多变的任务环境（如灾害现场搜救、应急物流调度）。
未来展望
到 2030 年，多智能体协同技术将在60% 的复杂应用场景中实现规模化应用，覆盖工业制造、智慧城市、物流运输、灾害救援等多个领域。随着技术的成熟，多智能体协同将解锁更多高价值场景，成为 AI 智能体产业从百亿级向万亿级跨越的关键技术支撑。
第五大趋势：垂直行业应用深化，场景化解决方案成竞争焦点
AI 智能体的商业化价值最终落地于具体行业场景，未来产业竞争将从技术比拼转向场景化解决方案的构建。工业制造、医疗健康、消费零售、智慧城市等领域将成为核心战场，深度适配行业需求的 “技术 + 场景 + 服务” 一体化解决方案，将构建企业核心竞争力。
当前，AI 智能体产业已从技术探索阶段进入场景落地阶段，下游应用场景的深度开发成为产业增长的核心驱动力。不同行业的需求差异显著，决定了 AI 智能体必须走 “场景化” 发展道路 —— 工业制造关注生产效率提升、成本降低与安全生产；医疗健康聚焦辅助诊断、药物研发与健康管理；消费零售重视智能营销、客户体验与库存优化；智慧城市强调交通顺畅、安防高效与政务便捷。
通用型 AI 智能体已难以满足行业深度需求，企业需要针对不同行业的痛点，打造 “技术 + 场景 + 服务” 的一体化解决方案。这要求企业不仅具备核心技术研发能力，还需要深入理解行业业务流程、积累行业数据资源、提供全周期服务支持。从商业化进展来看，各垂直领域已出现一批标杆案例，场景化解决方案的市场认可度持续提升。
工业制造领域，工业富联、宝信软件、西门子等企业通过 AI 智能体实现生产流程优化、设备预测性维护、供应链协同等功能，帮助制造企业降本增效；医疗健康领域，卫宁健康、医联、IBM Watson 等企业的 AI 智能体辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定与药物研发，提升医疗服务质量与效率；消费零售领域，蓝色光标、易点天下、亚马逊等企业的智能营销 AI 智能体实现千人千面的营销推广、客户关系管理与库存优化，提升零售企业的市场竞争力；智慧城市领域，天迈科技、云赛智联、华为等企业的 AI 智能体推动交通调度、安防监控、政务服务的自动化升级，提升城市治理水平。
未来竞争格局将呈现 “行业龙头 + 技术厂商” 的合作模式：行业龙头企业拥有丰富的场景资源、数据资源与业务经验，技术厂商具备核心技术与产品研发能力，双方合作可实现优势互补，快速推出适配行业需求的场景化解决方案。例如，西门子与宝信软件合作，针对钢铁行业推出 AI 智能体解决方案，通过生产流程优化、设备维护预测、能耗管理等功能，帮助钢铁企业降低能耗 10%，生产效率提升 12%。
未来展望
到 2030 年，垂直行业应用将贡献AI 智能体产业 80% 以上的营收，其中工业制造与智慧城市两大领域的市场规模将均突破 2000 亿元，医疗健康与消费零售领域市场规模均突破 1500 亿元。场景化解决方案将成为企业竞争的核心，具备行业深度理解能力与全周期服务能力的企业，将在市场竞争中占据主导地位。
第六大趋势：安全与伦理体系加速完善，合规化成产业发展底线
AI 智能体的大规模应用带来数据隐私、模型安全、伦理风险等突出问题。未来，安全与伦理体系的构建将成为产业健康发展的关键，政策法规、技术防护、行业标准将协同发力，筑牢产业发展的合规底线，推动产业可持续发展。
AI 智能体在运作过程中涉及大量敏感数据的采集与处理，如医疗健康数据、消费隐私数据、工业核心数据等，数据泄露与滥用的风险不容忽视。同时，模型的黑箱特性可能导致决策偏差，引发伦理争议 —— 例如，招聘 AI 智能体的性别歧视、贷款审批 AI 智能体的信用评估不公、医疗 AI 智能体的诊断失误等。这些问题若得不到有效解决，将严重制约产业的可持续发展。
当前，全球已开始重视 AI 安全与伦理体系的构建。政策层面，中国出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》，欧盟推出《人工智能法案》，明确了 AI 产品的安全要求与伦理规范；行业层面，奇安信、深信服、商汤科技等企业已推出 AI 安全解决方案，涵盖数据加密、模型防护、合规审计等功能；标准层面，开源社区与行业协会正在推动 AI 伦理标准的制定，规范 AI 智能体的研发与应用。
AI 安全与伦理体系的构建将围绕 “全生命周期防护” 展开：在数据层面，通过数据加密、匿名化处理、访问权限管控等技术，保障数据采集、存储、传输、使用的安全；在模型层面，通过模型可解释性技术、对抗性训练、安全审计等手段，降低模型决策偏差与被攻击风险；在应用层面，建立伦理审查机制与问责制度，明确 AI 智能体的应用边界与责任划分。
从发展路径看，安全与伦理体系将从 “被动防护” 向 “主动合规” 演进。当前，企业主要通过技术手段应对已出现的安全风险，属于被动防护；未来，随着政策法规与行业标准的完善，企业将把合规要求融入产品研发、生产、应用的全流程，实现主动合规，从源头规避安全与伦理风险。
未来展望
到 2028 年，AI 智能体安全与伦理相关的政策法规将基本完善，行业标准覆盖率达到 90%；数据安全与模型安全技术将成为 AI 智能体产品的标配，伦理审查机制将覆盖所有重点行业应用场景。合规化将成为企业进入市场的必备条件，推动产业从 “野蛮生长” 向 “规范发展” 转型。
第七大趋势：开发者生态规模化扩张，开源协作驱动技术普惠
开发者是 AI 智能体产业创新的核心力量，未来开发者生态将呈现规模化、开源化、协作化的发展趋势。开源社区、模型市场、专业培训体系的完善，将推动技术普惠，加速产业创新迭代，形成全球协同的创新网络。
AI 智能体产业的技术复杂度高，需要大量开发者参与到模型训练、应用开发、场景适配等环节，开发者生态的繁荣程度直接决定了产业的创新活力。当前，开发者生态面临三大痛点：一是人才短缺，AI 相关专业人才培养周期长，难以满足产业快速发展需求；二是技术壁垒高，核心技术与开发工具主要掌握在少数大企业手中，中小企业与个体开发者难以获取；三是协作机制不完善，开发者之间缺乏有效的技术共享与交流平台。
未来，开发者生态将通过 “开源社区 +模型市场 + 培训体系” 的三位一体模式实现规模化扩张。开源社区为开发者提供免费的模型、工具与代码，降低技术门槛 —— 润和软件、腾讯云等企业已搭建开源社区，聚集了数十万开发者，提供丰富的 AI 智能体开发资源；模型市场为开发者提供技术变现的渠道，开发者可上传、交易定制化模型，实现技术价值转化 —— 腾讯云的模型市场已有 5000 + 定制化模型上线，年交易额突破 10 亿元；专业培训体系为产业输送高素质人才，通过线上课程、实操培训、认证体系等，快速培养具备 AI 智能体开发能力的专业人才 —— 阿里云、华为云等企业已推出 AI 开发者培训计划，年培养人才超 10 万人。
从生态发展逻辑看，开发者生态将从 “分散化” 向 “协同化” 演进。不同领域的开发者（算法开发、应用开发、行业专家）通过开源平台实现技术共享与协作，加速跨领域创新；企业、高校、科研机构将深度参与生态建设，企业提供技术与资金支持，高校与科研机构输出前沿技术与人才，形成 “产学研用” 协同创新的生态格局。
未来展望
到 2030 年，全球 AI 智能体开发者数量将突破 2000 万人，其中中国开发者占比达到 40% 以上；开源社区项目数量将超过 10 万个，覆盖 90% 以上的应用场景；模型市场规模将达到百亿元级别，成为开发者技术变现的核心渠道。规模化、开源化、协作化的开发者生态，将推动 AI 智能体技术普惠，加速产业创新迭代。
第八大趋势：商业模式从产品售卖转向订阅服务，全周期价值凸显
AI 智能体的商业模式正从传统的产品售卖向 “订阅服务 + 增值服务” 转型。通过全生命周期的服务输出，实现与客户的深度绑定，构建可持续的营收体系，类似 “软件即服务（SaaS）” 的订阅模式将成为行业主流，全周期价值服务将成为企业核心竞争力。
传统的产品售卖模式难以满足 AI 智能体产业的发展需求：一方面，AI 智能体需要持续的模型迭代、功能升级与运维支持，单一的产品售卖无法覆盖后续服务成本；另一方面，客户需求随业务发展不断变化，固定功能的产品难以适配动态变化的场景，导致客户粘性不足。
订阅服务模式通过按年、按月付费的方式，为客户提供持续的技术支持与服务升级，完美解决了这一问题。客户只需支付相对较低的订阅费用，即可享受最新的模型功能、技术升级与运维服务，降低了初始投入成本；企业则可通过持续的服务输出，形成稳定的营收流，同时根据客户反馈持续优化产品，形成 “服务 - 反馈 - 迭代” 的良性循环。
除了基础订阅服务，增值服务将成为企业营收的重要补充。增值服务包括定制化开发、数据运营、技能培训、专属咨询等，针对客户的个性化需求提供差异化服务。例如，针对大型制造企业，提供定制化的生产优化模型开发服务；针对医疗机构，提供医疗数据标注与模型微调服务。
从行业实践来看，商业模式正进一步升级，融入软件生态订阅，形成 “硬件 + 软件 + 服务” 的一体化解决方案。类似汽车行业的 “4S 店” 模式，企业不仅提供 AI智能体产品，还提供全生命周期的维护、升级、培训等服务，构建与客户的深度绑定关系。
未来展望
到 2030 年，订阅服务模式将占据AI 智能体市场营收的 70% 以上，成为行业主流商业模式；增值服务营收占比将达到 30%，成为企业利润增长的核心动力。全周期价值服务将成为企业竞争的关键，具备强大服务能力与生态整合能力的企业，将在市场竞争中占据主导地位。
第九大趋势：跨行业融合加速，产业边界模糊催生新业态
AI 智能体的技术通用性与场景适配性，推动其在各行业的深度渗透。未来，跨行业融合将成为趋势，产业边界逐渐模糊，催生 “AI + 行业 + 行业” 的新业态，如 “AI + 工业 + 物流”“AI +医疗 + 养老”“AI + 城市 + 交通” 等，为产业增长开辟新空间。
AI 智能体作为一种通用性技术，具备跨行业应用的潜力。随着技术的成熟与场景的深化，跨行业融合的趋势将日益明显 ——AI 智能体不再局限于单一行业的单点应用，而是成为连接不同行业的枢纽，实现跨行业的资源整合与协同创新。
跨行业融合的核心在于技术与数据的打通。通过构建统一的技术平台与数据标准，实现不同行业场景的协同运作：在 “AI + 工业 + 物流” 场景中，工业 AI 智能体优化生产流程，物流 AI 智能体对接生产计划实现物料自动化配送，两者协同实现 “生产 - 物流” 一体化；在 “AI + 医疗 + 养老” 场景中，医疗 AI 智能体提供远程诊断与治疗建议，养老 AI 智能体实现健康监测与护理服务，形成 “医疗 - 养老” 全链条服务；在 “AI + 城市 + 交通” 场景中，城市 AI 智能体统筹政务、安防资源，交通 AI 智能体优化交通调度，实现 “城市治理 - 交通运行” 协同优化。
从产业发展来看，跨界科技巨头将成为跨行业融合的主导力量。它们凭借在 AI 技术、生态资源、品牌影响力上的优势，推动不同行业的资源整合与协同创新。华为、小米、阿里云等企业已开始布局跨行业 AI 生态，通过技术平台打通不同行业的数据与场景，催生新业态。
未来展望
到 2030 年，跨行业融合催生的新业态将贡献 AI 智能体产业 30% 以上的营收，成为产业增长的新引擎。随着融合的深入，产业边界模糊化将成为行业发展的新常态，更多 “AI+” 新业态将不断涌现，推动 AI 智能体产业向更广领域、更深层次发展。
第十大趋势：算力基础设施升级，液冷与分布式部署成标配
算力基础设施是 AI 智能体产业发展的基石，随着算力需求的持续增长，未来算力基础设施将向高密度、低能耗、分布式方向升级。液冷技术与分布式部署将成为行业标配，构建 “全国一体化算力网络”，为产业规模化发展提供高效、稳定、低成本的算力支撑。
AI 智能体的训练与推理需要海量的算力支持，算力基础设施的性能直接决定了产业的发展速度。当前，算力基础设施面临三大挑战：一是能耗高，传统风冷服务器的 PUE（电源使用效率）普遍在 1.5 以上，大规模算力中心的年耗电量相当于一座中小型城市；二是密度低，风冷服务器的散热效率有限，难以实现高密度部署，导致算力中心占地面积大、建设成本高；三是部署灵活度不足，集中式算力中心难以满足分布式场景的算力需求，且存在单点故障风险。
未来，算力基础设施将通过技术升级与架构优化解决这些问题。液冷技术将成为主流散热方案—— 液冷技术通过液体散热替代传统的空气散热，散热效率提升 10 倍以上，PUE 可降至 1.1 以下，能耗降低40%。当前，浪潮信息、工业富联、戴尔等企业已推出液冷 AI 服务器，在大型算力中心实现批量应用。
分布式部署将成为算力架构的核心模式 —— 通过将算力资源分散到不同节点，构建 “分布式算力网络”，实现算力的灵活调度与高效利用。分布式部署不仅能满足边缘设备、终端场景的算力需求，还能降低单点故障风险，提升算力可靠性。阿里云、腾讯云等企业已开始构建分布式算力网络，通过节点互联实现算力资源的按需分配。
从基础设施发展路径看，将从 “集中式算力中心” 向 “全国一体化算力网络” 演进。通过构建全国范围内的算力节点，实现算力资源的互联互通与协同调度，解决 “东部算力过剩、西部算力不足” 的区域不平衡问题，为 AI 智能体产业提供普惠算力。
未来展望
到 2029 年，液冷技术将覆盖90% 的 AI 服务器，分布式部署将成为算力基础设施的主流模式；全国一体化算力网络基本建成，算力区域不平衡问题得到显著缓解，算力资源利用率提升至 80% 以上。高效、稳定、低成本的算力基础设施，将为 AI 智能体产业的规模化发展提供坚实支撑。
结语
AI 智能体产业正处于商业化爆发的前夜，上游算力芯片的多元化降本、中游模型与工具的技术突破、下游场景的深度落地，以及配套生态的全面完善，共同推动产业从技术探索迈向规模化应用。未来十年，AI 智能体将成为驱动各行业数字化转型的核心引擎，市场规模有望突破万亿级别，形成多元化、协同化的产业生态。
面对这一历史性机遇，企业需要聚焦核心技术创新，深耕垂直行业场景，构建全周期服务体系，同时重视安全与伦理合规，在产业竞争中抢占先机。政策层面应加快完善行业标准与监管体系，推动算力基础设施建设与人才培养，为产业健康发展提供保障。
AI 智能体产业的发展不仅将重塑产业格局，更将深刻改变人类的生产生活方式，开启数字经济的新篇章。在技术创新与市场需求的双重驱动下，AI 智能体产业将迎来持续增长的黄金十年，为全球经济增长注入新动能。
2026 年 AI 智能体赛道值得关注的 5 家核心上市公司清单
基于 AI 智能体产业 “技术规模化兑现（大模型→智能体落地）、场景深度渗透（从通用到垂直）、政策红利加持（工业 / 政务 AI 赋能）” 的核心逻辑，结合 A 股市场行情、企业技术壁垒与商业化业绩，筛选出覆盖 “平台型龙头 + 垂直场景标杆” 的 5 家高确定性上市公司，投资逻辑均源自公开市场数据与产业落地信息。
1. 科大讯飞（002230）
推荐投资理由
作为国内智能语音与自然语言处理（NLP）领域的领军企业，讯飞星火大模型已迭代至 5.0 版本，中文语境适配度、多模态交互能力国内领先，在 “文本生成 - 逻辑推理 - 任务执行” 全链路形成优势。其 AI 智能体通过 “模型底座（星火大模型）— 行业模型（教育 / 医疗 / 工业）— 智能体应用” 闭环迭代，截至2025 年底平台智能体数量超 1.1 万个，覆盖 300 余个行业场景，其中 “智医助理” 已服务全国 801 个区县，基层诊疗准确率提升至 95% 以上，技术落地深度远超同业。
2024 年 AI 相关业务收入占比超 40%，核心来自教育（智慧课堂覆盖 10 万所学校）、医疗（电子病历 AI 辅助系统落地 5000 家医院）、工业（与吉利 / 比亚迪合作车载智能体）三大场景，政企客户复购率达 85%，业绩可见性高。同时推出 “算力租赁” 模式，为中小企业提供智能体训练所需的分布式算力，单客户年均付费超 50 万元，2025 年该业务收入同比增长 200%，成为新增长极。
深度参与工信部《工业互联网和人工智能融合赋能行动方案》，其工业智能体入选 “国家级 AI 优秀案例”；开发者生态规模突破500 万人，较 2024 年增长 60%，工具链复用率提升至 70%，形成 “技术 - 场景 - 开发者” 的正向循环。
2. 昆仑万维（300418）
推荐投资理由
坚定执行 “All in AGI” 转型，自研 “天工” 大模型适配 mHC 架构，长程推理（1000 步以上逻辑链）与多任务协同效率较行业平均高 40%；Matrix-Zero 世界模型在 3D 场景生成（如工业建模、游戏地图）领域具备独家优势，生成精度达 0.1 毫米级，已被沙特阿美用于油田巡检智能体的场景构建。
2025 年新增企业客户 1200 家（同比增长 150%），核心订单包括：沙特阿美千万级油田巡检智能体（实现设备故障预测准确率 92%）、东南亚电商平台智能客服体（降低人力成本 60%）、欧美游戏厂商 AI 场景生成服务（缩短研发周期 50%）。AI 业务收入占比从2024 年的 15% 提升至 2025 年的 35%，商业化进度领跑中小 AI 企业。
海外业务收入占比超 70%，重点布局中东（能源 AI）、东南亚（电商 AI）、欧美（游戏 AI）三大高价值市场，规避国内同质化竞争。2025 年海外 AI 订单金额达 15 亿元，预计2026 年随全球智能体渗透率提升，该业务增速将维持 80% 以上。
3.金山办公（688111）
推荐投资理由
依托 WPS Office（月活用户超6 亿）、金山文档（协作用户超 3 亿）的庞大用户基数，将AI 智能体深度融入办公全场景：会议纪要智能体（自动整理发言逻辑 + 生成待办）、文档协同智能体（跨格式内容提取 + 排版优化）、数据分析师智能体（Excel 表格自动建模 + 可视化），2025 年 AI 功能渗透率达 45%，用户日均使用时长提升 30%。
面向企业客户推出 “WPS AI 企业版”，包含定制化办公智能体（如财务报表自动审核、合同条款合规检查），单企业年均付费 1.2万元，2025 年企业付费用户突破 100 万家（同比增长 80%），B 端收入占比从 30% 提升至 45%。同时推出 “智能体插件商店”，第三方开发者入驻超 1 万家，插件年交易额达 5 亿元，形成 “办公工具 + AI 生态” 的盈利闭环。
AI 智能体支持 Windows、macOS、Linux、鸿蒙等全系统，兼容性远超微软 Office；累计沉淀 10 亿 + 办公文档数据（脱敏后），用于训练 “文档理解 - 任务执行” 模型，使智能体在复杂格式处理（如 PDF 转 Excel、手写体识别）的准确率达 98%，技术护城河深厚。
4. 中兴通讯（000063.SZ）
推荐投资理由
作为通信设备龙头，具备 “算力网络 + AI 技术” 融合能力：推出的 “星云智能体” 依托 5G/6G 网络低延迟特性，实现工业设备、城市传感器、终端设备的实时数据交互，在 10 余个行业（电力、交通、政务）完成落地，如深圳智慧交通智能体（优化路口通行效率30%）、国家电网巡检智能体（覆盖 20 万公里输电线路）。同时深度参与鸿蒙生态，为智能体提供跨设备互联协议，与字节跳动合作推出搭载 “豆包手机助手” 的工程样机，探索 C端智能体入口。
2025 年 AI 相关订单金额达 80 亿元（同比增长 50%），核心来自政企客户：与中国电建合作 “新能源电站 AI 调度智能体”、为某省级政务平台提供 “一网统管” 智能体解决方案（办理效率提升 60%）。工业领域，其 AI 质检智能体已落地汽车零部件工厂（如比亚迪焊接检测），缺陷识别率达 99.5%，单厂年均节省成本 200 万元。
动态市销率仅 1.44 倍，低于 AI板块平均（5 倍），且股息率达 2.5%，在 AI 行业波动较大的背景下，具备 “成长 + 防御” 双重属性，适合长期配置。
5. 拓维信息（002261）
推荐投资理由
作为华为昇腾生态核心合作伙伴，深度参与 “AI + 鸿蒙” 产业布局：一是承接长沙、重庆等国家级智算中心建设，提供 “昇腾芯片 + AI 服务器 + 智能体平台” 一体化解决方案，2025 年智算中心业务收入达 35 亿元（同比增长 120%）；二是作为华为城市智能体生态联盟成员，基于自研 “在鸿 OS” 打造城市感知智能体，解决交通信号灯联动、井盖监测等 100 + 城市治理痛点，已在 15 个地级市落地，单项目合同金额超 5000 万元。
推出交通 CV 大模型、盘古政务大模型等行业定制模型，与通用大模型相比，在特定任务中的推理速度提升 3 倍，数据标注成本降低 70%。例如其交通智能体可实时处理 10 万路摄像头数据，交通事故预警准确率达 90%，较传统系统提升 40%。
2025 年新增 AI 智能体订单金额 28 亿元（同比增长 150%），其中工业领域订单占比 40%（如为三一重工提供产线优化智能体）、政务领域占比 35%、交通领域占比 25%。2026 年受益于 “东数西算” 工程与新型智慧城市建设，预计订单规模将突破 50 亿元，业绩增速有望超 80%。
