近日，2025 年度生成式 AI 商业高峰论坛召开，在 AI 大模型技术应用论坛上，多位 AI（人工智能） 领域创业者作了分享。这些创业者，他们看到 AI Agent（智能体）最好的商业化落地是什么？

语核科技创始人翟星吉强调垂直领域的 AI Agent，更看重企业扎根某个垂直行业的能力；笔墨 AI 创始人兼 CEO（首席执行官）汤伯榕则强调多模态大模型突破的重要性；DeepWisdom 合伙人徐宗泽介绍了 AI Agent 具体的对内、对外应用场景。

主办方供图

谈 AI Agent 落地场景

翟星吉表示：" 美国有一家公司是做自动报价生成解决方案的，它的转化非常漂亮。原因在于，这家公司的创始人在物流行业扎根比较深，有着比较深的业务逻辑，同时团队技术、产品能力超强。简而言之，即对行业有着特别强的洞察，同时又知道如何把 Agent 技术落地好，叠加营销能力。因此，它们在这件事情上会跑得非常顺。"

翟星吉补充：" 海外垂直的 SaaS（软件即服务）企业其实非常多，特别是这种 SaaS Agent。这些企业并不是超级大厂，而是把产品垂直得很深很深，它的市场能量会非常大。"

TTC 联合创始兼 CTO（首席技术官）宁辽原认为："AI Coding（AI 编程）是一个共识性的（商业化落地），除此之外，它也能做其他很多工作。"

笔墨 AI 创始人兼 CEO 汤伯榕表示：" 如果 AI Agent 有质的飞跃，那一定要在多模态有突破，特别是在图像识别以及视觉领域。如果视觉 AI 不突破，那么以人作类比，它就是个盲人。如果视频 AI 真的突破了，那么，AI Agent 将来才会真正像人类一样去处理很多事情。"

具体到应用层面，汤伯榕表示：" 目前在工业场景，很多机器设备表面检测是需要人去做的。那如果将来用 AI 去识别，通过 Agent 生成故障等报告，然后客观决定是否需要检修或进一步处理等。"

DeepWisdom 合伙人徐宗泽称，其公司于 2019 年成立，一直聚焦 B 端（企业或商业客户）市场。近几年发现，B 端市场并不好做。不管是 SaaS，还是定制开发，都无法深入企业内部。

徐宗泽认为：" 目前商业化落地比较好的场景，对外主要是营销、客服，对内主要是效率优化。营销客服类现在有专门的公司去做。"

AI Agent 落地核心要素是什么？

DeepSeek 的火热，一度激发了市场对 DeepSeek 一体机的需求。但是激情燃烧之后，大家又不知道拿机器做什么。因此，AI Agent 落地最核心的因素，或者说无法落地的最大阻力是什么？

翟星吉表示：" 企业真正想让一个 Agent 场景或应用落地，最核心的是业务上真的‘痛’，而且最好是体现在企业最主要的业务流程上。如果只是做一些‘痒点’，Agent 上线后使用率也会很低。只有真正业务流程中特别阻塞的东西，大家才会真正去用。"

翟星吉补充表示："Agent 本身一定要有核心业务价值。ROA（资产回报率）要算得很明确，要么直接能赚很多，要么能节省很多，否则，推行下去就会发现使用效果不好。此外，作为 Agent，要有 90% 的准确率。假设 Agent 是一个数据员工，如果它做一件事情只有 60% 的准确率，留着它又有什么用呢？所以 Agent 一定要端到端，准确率到 90% 以上，这样的 Agent 才能在企业真正发挥价值。"

汤伯榕也表示：" 我们需要了解 B 端客户是否知道自己要什么。因为很多客户只是知道 AI 很火，并不清楚自己想要什么，即 AI 能够帮助自己解决什么问题。因此，我们需要看用户到底有没有痛点，是否需要 AI 去解决这个问题。"

每日经济新闻