在商汤科技、亚马逊云科技、盛大集团、昆仑万维等一众科技企业高管齐聚的会场，Agent落地已然成为当下AI产业发展的最大公约数。5月20日，由量子位主办的第四届中国AIGC产业峰会在北京启幕。
回顾行将过半的2026年，AI产业发展势头迅猛，以龙虾（OpenClaw）为代表的多款爆款Agent产品相继走红，各类全新业态与应用玩法不断涌现。行业从业者与普通使用者都面临诸多实际困惑，如何找准AI实用路径、把握产业发展机遇，成为行业共同思考的问题。
本届峰会上，多位行业大咖从不同领域深度剖析行业现状与发展方向。昆仑万维董事长兼CEO方汉围绕市场主体发展，探讨个人与企业该如何平稳应对Agent带来的行业变革；亚马逊云科技产品技术部技术总监王晓野聚焦产业实操，深度剖析企业级Agent落地过程中存在的工程化难点；盛大集团副总裁、EverMind CEO邓亚峰解读长期记忆驱动的自进化技术，梳理AI向长效数字生产力转型的发展逻辑；商汤科技执行副总裁、首席科学家林达华则立足技术前沿，探析多模态融合与空间智能的全新发展趋势。
从AI到AI Agent，是从对话理解到执行交付的进步。参会嘉宾共同聚焦toB、toC Agent落地实践，业内普遍达成共识，AI Agent已然从行业热议概念走入产业现实应用。
有观点认为，目前行业已基本完成了全链路技术布局，但其层级繁杂、耦合性强的技术架构，也意味着AI规模化落地无法依靠单点突破实现，是一场需要全产业协同发力的系统性工程。
01.理清企业级Agent工程化路径
在王晓野看来，如今市面上各类AI模型、应用工具层出不穷，但能够真正扎根企业生产场景、实现常态化规模化运转的Agent产品数量并不多。个人端火热流行的各类Agent应用使用门槛低、玩法灵活，与严苛的企业商用场景存在本质区别。
峰会现场，他向北京商报等媒体分析称，个人使用偏向自由体验，而落地到企业办公与产业场景中，安全管控、使用成本、技术工程化适配、企业内部组织流程磨合等一系列问题，都成为难以跨越的落地阻碍。
结合行业调研数据来看，当前绝大多数企业已经完成AI基础布局，行业整体布局普及率持续上涨，但仅有小部分企业成功将AI应用落地投产，真正依靠Agent提升实际生产力，多数项目依旧停留在测试试用阶段，产业落地呈现出布局热、落地冷的现状。
王晓野认为，企业级Agent落地绝非仅依靠大模型能力就能实现，想要完成规模化普及，企业必须搭建起完备的配套能力体系。落地过程中不仅要侧重优化推理算力，兼顾不同业务场景下的算力性价比；也要秉持开放思路灵活选用适配模型，严守企业核心数据安全；同时做好私有业务数据梳理，做好长期记忆生命周期管理，剔除冗余无效信息，兼顾内部数据记忆共享与权限隔离，让Agent深度贴合企业真实业务逻辑运转。
除此之外，企业还需补齐系统打通、人员权限划分、全天候稳定运维等工程化能力，在满足员工高效便捷使用需求的同时，筑牢企业合规管理底线。他预判，AI将持续深度重塑传统工作模式，未来会有大批企业引入数字员工承接日常事务与基础决策工作，行业整体市场规模将迎来大幅扩张，逐一打通落地全流程中的各类痛点难点，是行业抓住新一轮产业发展机遇的核心关键。
02.探寻AI长期进化方向
AI赛道热度起落速度加快，仅凭短期流量走红的智能应用，很难持续扎根市场，扎实的技术沉淀与实际落地价值，才是行业稳步前行的底气。林达华围绕行业长期发展路径，在峰会上向北京商报等媒体分享了他的观察与思考。
在他看来，如今AI在数字创作、办公辅助领域快速普及，各类智能工具层出不穷，但不少热门产品热度褪去后便归于沉寂，核心在于未能形成完整的问题解决链路，难以贴合实际业务需求。企业落地AI过程中，异构数据整合是主要痛点，图文、表格、音视频、行业知识库等各类信息梳理难度大，这一环节占企业AI落地成本七成以上。
依托多模态融合技术思路，商汤旗下智能应用小浣熊打通多元数据处理壁垒，搭建起数据梳理、智能分析到成果输出的完整服务体系。截至2025年，小浣熊已服务合计超1500万个人用户与企业客户，当年月活用户增长7倍，2026年1至5月再度实现5倍增长，即便一众大众AI工具热度退潮，它依旧保持稳健增长势头。
林达华坦言，当下主流多模态模型处理数字信息已十分成熟，但面对真实物理世界仍存在明显短板，难以理解现实场景中的空间逻辑与客观规律，极大限制了实体智能产品落地。同时单纯扩充训练数据无法破解这一困境，反而容易固化固有认知，影响实际判断效果。他认为，行业需要革新研发与训练范式，整合视觉感知、逻辑推理、内容生成多项能力，搭建全新模型架构，摒弃盲目堆砌参数的模式，以精简高效的技术架构挖掘智能潜力。
放眼行业趋势，AI发展正从单一数字场景延伸至物理世界，空间智能成为产业新的探索重心。未来成熟的智能体，需要兼顾数字信息研判与现实场景实操能力，实现虚实空间深度融合。他也呼吁行业摒弃浮躁风气，坚守长期主义深耕底层技术，稳步推动AI实现更深层次的产业落地。
03.从个人工具到组织生产力跃迁
在企业级落地路径与长期技术探索之外，行业机构也在为AI Agent的发展格局提供坐标系。
QuestMobile分析指出，当前AI Agent赛道的竞争，其本质是围绕操作系统和应用商店架构展开的生态博弈：手机厂商与互联网企业分别在底层系统与技能层占据优势，行业竞争已从用户时长争夺转向场景调用权卡位。目前国内已完成从底层核心能力到上层交互场景的全链路Claw布局，但多层级耦合的技术栈，决定了AI落地是一场横跨各环节的系统性战役，应用、平台、基建层各有专属竞争逻辑。主流产品虽已形成清晰的生态映射，但仍处于规模扩张阶段，尚未进入价值兑现的深水区。
增长黑盒发布的《2026中国OpenClaw生态现状：用户及企业应用调研报告》，则从组织视角拆解了落地痛点。报告显示，尽管Gartner预测到2028年将有15%的企业日常决策由AI Agent自主完成，但MIT数据显示，95%的企业AI试点止步于试验阶段。核心矛盾在于，多数企业仅停留在为员工配备个人工具，未重构组织流程与分工模式，AI节省的时间最终被旧协作链条消耗，个人提效无法转化为组织整体效率提升。
无论是生态博弈还是组织提效，最终都指向同一个行业共识：AI Agent的规模化落地，需要的是架构、生态、组织模式的系统性协调配合，打通技术、生态与组织的全链路，才能真正跨越AI Agent的落地鸿沟。
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