导语：“聚焦一个焦点赛道，砸充足多的资源做到极致，其他部门端赖生态协同来补，这是 To B 平台型公司的独一准确打法。”

年夜模子是认知及语言的技能，素质上解决的是办事环节智能化、范围化的问题。但并不是所有问题都需要用到智能体，也不都属在年夜模子的解决领域——“不克不及为了卖这把锤子，就把所有工具都当钉子敲。”

于这场变局之中，可以用“锤子敲一下”的场景是甚么？中关村科金总裁喻友平告诉雷峰网，营销、客服、发卖这三个环节的纪律性及产物化的可能性清楚可见，是中关村科金重点选择的标的目的。同时，帮忙企业于办公及研发出产环节提效，开释新质出产力也是公司结构的标的目的。

他认为，AI Agent的贸易模式还有于浑沌摸索之中，还没有到灰尘落定的时辰，尺度化也应该是创造价值以后的沉淀。

这家已经走过了十年的行业know-how堆集及技能产物打磨期的公司，从最初的音视频技能与智能客服，慢慢将产物扩大至营销服、企业办公及研发出产范畴，形成为了一套笼罩企业前中后台的智能化产物方案东西集。

本年12月9日，中关村科金举办“超等毗连·智见将来” EVOLVE 2025 年夜模子与智能体财产立异峰会。于峰会以后，咱们与喻友平深切地聊了聊关在年夜模子与智能体的一切，以和这场技能海潮掀起的To B变局。

如今，站于技能厘革的十字路口，中关村科金的焦点命题已经然清楚：怎样将已往十年沉淀的场景理解与产物矩阵，与新一代AI技能深度交融，于这场行业大水中，找到本身不成替换的生态位。

如下是雷峰网与喻友平的对于话内容，雷峰网作了不转变原意的编纂：

雷峰网：此刻谈智能体，及之前谈行业数智化，两者最年夜的区分于哪里？

喻友平：智能体是数智化成长到新阶段的载体，它的运用场景更聚焦“人或者构造的协同与出产力晋升”，于营销服、企业办公、研发出产等环节都于落地，焦点是具有自立感知、决议计划、履行的能力，能自动帮人解决详细使命。

实在每一一次新技能呈现，焦点都是找到适配的场景发力，而不是彻底替代失旧技能。新观点出来后，各人轻易把以往的相干实践都打包进来，但素质上新技能及旧技能、传统东西是互补瓜葛。好比天然语言处置惩罚于客服场景的运用，小模子虽不算完善，但回覆尺度化问题时更精准、快速；像金融这种强法则、低容错的场景，小模子的合规性反而更有保障。这就跟登山时对于讲机有时比智能手机更实用同样，不是智能手机欠好，而是差别场景下需要匹配差别东西，新技能的价值是补位而非替换，智能体也是云云。

雷峰网：对于在智能体的判定是甚么？做智能体最有挑战的是哪一部门？

喻友平：智能体，此刻还有于一个很是早期的阶段，有许多可以做的工作。智能体的焦点是要深度交融行业 know-how，好比某个场景下智能体的正确率、相应速率，终极能不克不及转化为现实营业价值，这些都需要落地到详细行业场景里去验证。

咱们办事客户时会发明，每一个场景都需要专门的团队做连续的效果调优，还有要不停举行数据标注，这些都长短常依靠经验的事情。而越是这类经验性的堆集，越能形成真实的竞争门坎。假如一件事彻底靠尺度化技能就能解决，不需要任何行业沉淀，那实在没甚么壁垒可言。

别的，智能体绝对于不克不及伶仃存于，必需及企业现有的营业流程、焦点法则深度交融。要是离开了现实营业场景，只做一个自力的技能产物，企业试用一下就没下文了，底子没有连续的生命力。企业起首要判定清晰：这个问题到底能不克不及用智能体解决？是否是属在年夜模子的能力领域？许多时辰，一些问题用传统视觉模子就能高效解决，不必硬套智能体的框架， 咱们不克不及为了推广技能就硬凑场景，就像不克不及拿着锤子，就把所有工具都当钉子来敲同样。

以是做智能体最焦点的挑战，一是经验性门坎的搭建，需要持久的行业实践及数据沉淀；二是与企业现有营业的深度交融，不克不及脱节；三是精准匹配需求，不克不及盲目滥用技能，要先判定问题素质再选择适合的解决方案。

雷峰网：您感觉Agent接下来有可能的成长趋向是甚么？

喻友平：之前咱们说告白保举是 “千人千面”，但素质上只是单向的内容推送，无法形成真实的互动交流。而将来的趋向会是 “人人有 Agent”，每一个人可能会拥有多个智能助理，不只是小我私家糊口场景的辅佐，事情上也会有专属的营业助理，甚至会呈现营业 Agent 及小我私家 Agent 之间直接沟通协作的环境。

我以前就碰到过一个颇有意思的场景：营销场景的呆板人及我的手机运营商呆板人主动聊了好几轮，我还有把灌音存了下来。实在这就是 A2A（Agent to Agent）的雏形，此刻已经经能看到一些天然发生的苗头了，只是还有没形陈规模化趋向。等将来每一个人、每一个企业都有一个或者多个能力充足强的 Agent，帮咱们处置惩罚一样平常事件、对于接营业需求时，A2A 就会逐步成为常态。

说到底，Agent 的焦点价值会从 “单向辅助” 走向 “人机协同”，而 A2A 恰是这类协同的最终形态之一，后续的想象空间很是年夜。

雷峰网：今朝AI Agent的贸易模式是如何的？

喻友平：各类模式都有，此刻还有没到一个灰尘落定的阶段，还有于变化中。详细来看，既有按量计费、项目制收费的传统模式，也有按事迹告竣率分成的立异情势，差别企业会按照场景特征及客户需求矫捷选择。

对于年夜模子和智能体相干企业来讲，现阶段的焦点优先级并不是纠结在固定的贸易模式，而是要聚焦高价值场景，把技能落地的效果做扎实。只有真正帮客户解决了焦点痛点、创造了可量化的现实价值，才能构建起可连续的贸易闭环，也才有进一步摸索成熟贸易模式的基础。究竟贸易的素质是价值互换，先把价值交付做到位，后续的模式迭代天然迎刃而解。

雷峰网：此刻Agent项目金额都不年夜。

喻友平：确凿有不少Agent项目金额相对于有限，这部门项目有点近似BPO人力外包的数字化进级。许多客户还有于摸索阶段，不认为Agent能马上解决焦点难题，以是愿意拿出几十万“试水”，但暂时不会投入更多，焦点缘故原由还有是没彻底看清暗地里的持久价值。

不外这类环境正于变化，此刻触及智能体平台搭建、多场景协同的智能体项目，金额已经经较着变年夜，也有上亿范围的案例。素质上，企业需要想清晰：智能体到底能带来甚么焦点价值？哪些场景最合适引入？投资回报率（ROI）又该怎样量化？这些问题，需要咱们及企业客户一路逐步梳理、明确界定，找到价值锚点才是要害。

雷峰网：客户及您提Agent，他们最体贴甚么问题？

喻友平：客户实在可以分为几类。央国企自己有场景、有数据、也有资金，焦点存眷点就两件事 —— 提效与立异。他们会问 “此刻这些技能到底能帮我做甚么”，也会思量场景落地的优先级，更但愿有成熟的优异案例可参考，要害是要及自身详细营业深度联合。

金融机构的需乞降运用场景相对于清楚，也是今朝落地速率较快的行业。而平易近营企业，好比车企，最焦点的诉求是可否实现增收、降本。

以是焦点需求实在可以总结为八个字：增收、提效、降本、立异。简朴说，越市场化的企业，越注重降本增收；范围越年夜的企业，越存眷立异提效。

雷峰网(公家号：雷峰网)：外界常常会提到一个说法，就是互联网云年夜厂缺少To B基因。

喻友平：互联网产物身世的人，年夜多认同 “能为终极客户创造价值，产物才有连续生命力” 。这个设法自己没问题，但 To B 的价值落地，路径实在许多，真正要害的是先把 “根” 扎深，把焦点能力做扎实，剩下的交给生态伙伴去延长就好。

To B 范畴里，真正走患上通的路只有一条：聚焦一个焦点赛道，砸充足多的资源做到极致，其他部门端赖生态协同来补，这是 To B 平台型公司的独一准确打法。要是离开了生态，只会事倍功半，花十倍力气，可能只拿到一分成果。

咱们于生态上做了不少事情，方才也有提到，中关村科金结合华为云、阿里云、baidu智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变等云及算力企业一路发布了“超等毗连”全世界生态伙伙计划。于模子层面，咱们开放撑持海内外主流年夜模子及异构算力，并做好同一纳管，提供应客户最适合的选择。

说到底，To B 是个尤其繁杂的协同历程：要办事各行各业的客户，还有患上满意企业八门五花的个性化需求；但 To C 纷歧样，面临的是有共性需求的海量用户，只要做出一款充足顶尖的产物，就能把各人都办事好。这就是 To B 及 To C 最素质的区分。

雷峰网：To B的定制化及尺度化之争您怎么看？

喻友平：企业的产物终极要能帮忙客户创造价值，所谓的尺度化，是创造价值以后的沉淀。假如连价值都没创造出来，就提尺度化没有太年夜的意义。智能体及年夜模子于To B的落地此刻还有是从0到1的历程，先把问题解决好。有了第一个（案例）以后，再想能不克不及复制，这个时辰才能谈尺度化。

雷峰网：对于有的厂商来讲，定制化轻易致使吃亏。

喻友平：早期呈现吃亏是常见的，焦点于在企业可否精准锁定高价值场景，以和这些场景是否具有可复制潜力，这对于厂商的行业判定力及战略定力提出了极高要求。

雷峰网：做了那末多To B相干的岗亭，这个历程中获得哪些贸易化的启迪？

喻友平：To B客户付费的焦点逻辑，是产物能解决其真实痛点，没有扎实的贸易逻辑作为支撑，很难让客户付费。贸易的素质是价值互换，只有聚焦客户痛点，创造出不成替换的焦点价值，才能构建起可连续的贸易生态，这也是我一直以来苦守的贸易准则。

雷峰网：以前也有做行业年夜模子的论调，及此刻垂类年夜模子的说法，最年夜的区分于哪里？

喻友平：焦点区分于在常识沉淀的载体及营业落地的导向差别。已往各人总说要调一个行业年夜模子，但此刻愈来愈多实践证实，这类思绪已经经不敷了，此刻更偏向在聚焦行业或者场景下的智能体。

之前做的 SFT 模子，往往只有基础的问答能力，离真正 “理解营业问题” 还有有很年夜差距。而垂类年夜模子纷歧样，它自带更扎实的营业理解能力及行业常识贮备，素质是各种企业级智能体的焦点底座，能直接支撑智能体于详细场景里解决现实问题，而不是只逗留于基础交互层面。

雷峰网：有相称多厂商做Agent会首选营销、客服场景来睁开，中关村科金的设法是甚么？

喻友平：实在 “客服” 的定位有些局限，咱们更偏向在将其进级为营销、办事、发卖的一体化结构。近来咱们发布了 “患上助智能客户平台 5.0”，焦点就是跳出单一 “客服” 场景，定位成笼罩营销服全场景的新一代人机协作智能平台 ，把焦点从 “客服” 转向 “客户”，这才更贴合企业的现实需求。

甚么是真实的营销服一体化？素质是让企业与客户的所有触点，都形成联贯的毗连与办事闭环。拿汽车行业举例，新车线上发布直播时，用户于直播间留下评论的刹时，企业就该启动精准触达：经由过程 AI 洞察用户的需求偏向，再以语音或者文字情势开展沟通，这个历程里 AI、人工或者是人机协同均可以矫捷切换，而暗地里已经经是需求洞察、智能外呼、客户办事、发卖辅助等多个 Agent 于协同发力。

“智能客服” 只是今朝相对于成熟的一个切入点，咱们更注重的是，借助 AI 的焦点能力，让企业与客户的有用毗连频次实现量级增加，这才是营销服一体化的焦点价值，也是咱们产物结构的要害逻辑。

雷峰网：对于营销的说起率很高，这是你们会重点发力的场景。

喻友平：营销确凿是咱们的焦点发力标的目的之一，并且不只是单一的营销环节，而是要及客户办事、发卖买通，形成一体化的价值闭环。年夜模子的焦点价值，素质上是解决办事环节的智能化与范围化难题。

OpenAI 董事长、Sierra 结合开创人兼 CEO Bret Taylor说过一句话，我尤其认同：“假如没有年夜模子，咱们很难想象一家有2亿用户的公司，可以及每一个用户都举行互动及沟通，但有了年夜模子就有这个可能性了。”

咱们的实践也印证了这一点，经由过程Agent帮客户晋升用户毗连效率、降低用户流掉率、晋升用户生命周期价值，这恰是年夜模子于营销服场景的焦点潜力。

雷峰网：算力、模子、平台……您认为中关村科金此刻最应该做的工作是甚么？

喻友平：中关村科金的任务是AI科技驱动立异增加，让企业更快、更好的用上AI并带来出产力及价值的晋升是咱们一直努力的标的目的。去年咱们提出“平台+运用+办事”的三级引擎战略，本年咱们进一步把它进级成企业级智能体落地线路图，并发布“3+2+2”智能体产物矩阵，包括患上助年夜模子平台5.0、AI能力平台、AI数据平台三年夜基础平台，患上助智能客户平台5.0、患上助智能事情运用平台智枢两年夜通用处景运用平台，以和金融及工业两年夜行业智能体平台。

咱们不做底层算力及芯片，但咱们及险些所有芯片厂商、云厂商都有互助。近来，中关村科金结合华为云、阿里云、baidu智能云、火山引擎、亚马逊云科技、超聚变等企业配合发布了 “超等毗连” 全世界生态伙伙计划，也一路推出了面向行业的结合解决方案。

于平台方面，咱们看到不少年夜厂有开源智能体平台，这确凿降低了搭建简朴 Agent 的门坎，但每一一次平台开源以后，仍旧有公司去做企业级平台。由于于严厉的 ToB 场景中，直接用开源平台没法很好地满意企业的需求，开源的越多，贸易化、企业级平台的需求就会更加凸显，这恰是咱们要做的工作。

咱们最新进级的患上助年夜模子平台 5.0，强化了智能体开发运维全链路能力，进级迭代了十多项能力，包括常识引擎、智能体开发、效果评测、部署运维、运行监测、效果优化等，这些能力可以保障企业场景 Agent 落地乐成率到达 95%。同时，咱们还有把金融、工业、汽车、零售、交通、政务六年夜行业跨越 300 个智能体放到智能体集市中，让企业可以快速举行场景验证，越发聚焦立异而非基础设置装备摆设。

雷峰网：做平台算是接下来AI财产最年夜的时机？

喻友平：实在此刻 AI 财产最年夜的时机是芯片，只有当芯片酿成随处可见的年夜宗商品，再也不是稀缺资源时，运用层的时机才会真正发作。我始终感觉，芯片早晚会成为尺度化产物，获取门坎不会再是行业瓶颈。

以是咱们的思绪不是跟风追当下的热门，而是要于将来的要害路口提早结构。此刻要做的，就是到阿谁运用发作的节点安营等候，把该做的预备都做足，等行业前提成熟时，天然能捉住真实的时机。

雷峰网：那企业级年夜模子平台，要做到甚么水平才算是及格？

喻友平：这上面需要做的事情许多，及格的企业级年夜模子平台，患上把好几件焦点事情做扎实。起首患上能对于各种模子做好专业测评、同一纳管，这一点自己就不简朴，你患上摸透每一个模子的特征，清晰它于甚么场景下用最适合，不克不及盲目堆砌。更要害的是，平台要能支撑起于营业场景里连续可用、可优化、可迭代的 Agent，此刻真正能做到这一点的平台其实不多。别的，平台的安全性及合规性是绝对于的底线，不克不及暗昧。

客不雅说，市道上今朝没有哪家能把企业级年夜模子平台做患上尤其好，各人都还有于探索阶段，但中关村科金于这些焦点维度上的体现，于行业里还有是比力靠前的。

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