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2025-07-25 0
在人工智能浪潮席卷全球的当下,Agent正以前所未有的速度渗透到各行各业。与通用型AI追求广泛适用性不同,垂类Agent以其在特定领域内的深度专业性和高效执行力,被视为AI商业化落地的关键突破口。
然而,从概念到实践,垂类Agent的落地并非坦途,它面临着传统模式的固有挑战、技术本身的局限性、企业内部的组织阻力以及市场预期的不确定性。本文将深入探讨垂类Agent在落地过程中所遭遇的现实困境,剖析其可行的落地方法与路径,并展望其重塑商业范式、引领未来发展的广阔图景。
01 现实困境:传统模式下的挑战与AI冲击
首先,传统AI解决方案在面对复杂多变的现实场景时,往往暴露出其固有的局限性。
以AI在票据处理的场景为例,一些企业在出海业务中,要把海外零散的收据录入系统是一个极大的挑战。尽管投入巨资为每种收据格式微调OCR识别模型,但由于海外票据格式五花八门,缺乏统一规范,导致维护成本高昂且效果不稳定。在票据结构清晰的场景下,准确率或许能达到90%,但在复杂结构下却可能骤降至30-40%。
许多厂商宣称其模型能达到“整体90%的准确率”,这在统计学上看似令人满意。然而,在实际业务应用中,用户真正关心的并非冰冷的准确率数字,而是问题是否被真正解决。当模型无法明确告知哪10%的数据是错误的,业务人员就不得不耗费大量精力逐一核对,这使得自动化失去了意义。
其次,当前通用大模型展现出惊人的泛化能力,但将其直接应用于企业级复杂业务场景时,却常常遭遇“水土不服”的困境。
例如,让一个通用Agent进行客户分析或制定销售策略,其输出往往流于表面,缺乏行业洞察和实战经验。每个行业、每个职能岗位都拥有其独特的专业知识体系、逻辑路径和操作规范,这些是通用Agent难以全面掌握和深度理解的。Agent的研发不应仅仅围绕某个行业,而应聚焦于一个个具体的职能岗位,将其“打透、打爆”。
这意味着需要深入理解该岗位的SOP(标准操作流程),收集足够的垂直数据,包括AI执行任务的步骤数据、思考过程数据,并对结果进行高质量标注,以形成用于模型微调和性能优化的专属训练数据。这种对垂直场景的深度挖掘和数据沉淀,是通用Agent无法替代的核心价值所在。
同时,AI项目的投入往往是巨大的,且初期效果难以量化,这使得企业在预算和投入方面面临挑战。
许多企业习惯于预算制,倾向于投资能带来“经常性营收”的项目,而对“非经常性探索项目”持谨慎态度。AI项目初期,其价值更多体现在探索和能力迭代上,而非立竿见影的营收增长。这导致了短期营收压力与长期战略探索之间的矛盾。
不过,笔者也看到一些新趋势。一些行业龙头企业已将AI项目视为“只要合理、就上”的战略性投入,即使初期不计回报。他们关注的不是短期效益,而是企业是否愿意接触AI、拥抱AI,将其融入日常运营。这种探索型预算最终会转化为经常性预算,前提是项目价值被反复验证,并能与业务深度融合。这要求企业对AI的价值有深刻的认知和长远的战略眼光,而非仅仅追求短期ROI。
另外,在To B市场,垂类Agent的落地还需面对客户需求的复杂性和服务商选择的挑战。
To B客户非常现实,他们需要的是完整的业务解决方案,而非单一的技术工具。许多AI技术公司看似强大,但在真正落地到企业服务层面时却可能“水土不服”,无法深入业务痛点。
此外,TOB企业在选择技术服务商时也面临两难。大型平台品牌虽然实力雄厚,但往往官僚化程度高、成本高、效率低下。而创业公司虽然敢于投入、有担当,但存在生存风险。因此,选择能够提供B端服务、真正懂业务、具备平台集成能力,并愿意与客户共同成长的服务商至关重要。这不仅要求服务商具备技术实力,更要求其具备深刻的行业理解、灵活的合作模式和长期主义的价值观。
02 落地路径:垂类Agent的实践之道
垂类Agent的成功落地,并非一蹴而就,它需要一套系统性的方法论和实践路径。
第一,战略先行,高层驱动与自上而下的宣导。
AI在企业内部的落地,首先需要高层的战略共识和坚定推动。如果高层对AI缺乏认知或不愿投入,那么再好的技术和方案也难以推行。笔者看到一些企业积极实践,他们不仅在战略层面明确AI的重要性,更通过设立AI运营小组、AI专岗、给予加薪激励等方式,自上而下地宣导AI理念,鼓励员工接触和使用AI,将其融入日常运营。
这种高层驱动的模式,能够有效打破部门壁垒,整合企业资源,为AI项目的推进提供组织保障和政策支持。同时,通过强制性要求,能够加速员工对AI的认知和接受度,为后续的落地打下基础。
第二,聚焦于企业内部一个个具体的职能岗位。
“未来的Agent一定是垂直的,而不是通用的。”这一核心理念指导着垂类Agent的落地实践。与其追求大而全的通用解决方案,不如聚焦于企业内部具体的职能岗位,深入挖掘其痛点和需求。
在选择切入场景时,可以遵循以下原则:
优先选择非涉密、数据保密性低的通用场景:例如专利申请、企业介绍、售后服务、内部知识库等。这些场景数据敏感度低,易于快速验证AI能力,并产生初步成效,增强团队信心。
以HR系统驱动: 哪个部门人多、哪个岗位人力资源使用效率低,就优先从哪个场景切入。通过数据透明化,AI可以分析并排序出最值得切入的点。这种以组织效率为导向的切入方式,能够确保AI的投入真正解决企业内部的“人效”问题,从而获得业务部门的广泛支持。
第三,企业需要建立一套完善的数据采集、标注和反馈机制。
垂类Agent的“专业性”来源于其对特定领域数据的深度学习和理解。因此,高质量的训练数据是Agent能力迭代的核心。我们不仅要关注AI执行任务的结果,更要“捕捉‘为什么这样做’,把‘怎么做’和‘怎么想’的数据都采集清楚”,并对结果进行标注,形成高质量的训练数据。
第四,在众多潜在的Agent项目中,如何进行评估和选择至关重要。
比如提升销售效率和服务研发。企业应优先选择能够产生显著价值的项目。同时,也要平衡项目的商业价值与实现难度。对于价值高但难度过大的项目,可以暂时搁置,优先选择那些容易见效、能增强团队信心的项目。
此外,打造标杆项目是推动Agent落地的有效策略。通过集中资源,不计代价地将2-3个重点项目做成功,形成示范效应,能够让整个集团看到AI的实际价值,从而带动更多部门和业务线主动拥抱AI。这种“先造势,推出标杆项目”的策略,有助于在企业内部建立对AI的信任和积极预期。
第五,业务主导,AI不再是工具,而是能力。
传统的信息化项目往往由IT部门主导,将AI视为一种工具。“AI已经不是工具了——它是一种能力,是一个可以独立思考、智能连接的‘人’的替代者。”这意味着AI项目的推进必须由业务部门主导。业务部门最了解业务流程、掌握一线数据,他们能够更准确地识别痛点,定义Agent的功能和目标。IT部门则应从传统的“工具提供者”转变为“能力赋能者”,为业务部门提供必要的技术支持和架构保障。
03 未来图景:Agent重塑商业范式
垂类Agent的兴起,不仅仅是技术层面的革新,更预示着一场深刻的商业范式变革。它将重塑企业运营模式、组织结构乃至整个产业生态。
第一, AI重新定义SaaS。
传统SaaS提供的是一套固定的流程和功能,如同一个预设好的公式,企业用户需按照既定规则操作。而Agent则更像一个拥有独立思考能力、能够根据具体情境进行决策和行动的“虚拟员工”。这种从“工具”到“个体”的转变,赋予了SaaS前所未有的灵活性和智能化。
许多知名SaaS公司已不再将上市作为首选,而是积极寻求与AI的融合重构,因为他们意识到,如果不能掌握AI能力,将面临被市场淘汰的风险。未来的SaaS将不再仅仅是提供软件服务,而是提供智能化的、能够自主解决问题的“数字劳动力”。
第二,企业需要关注自身商业系统的进化机制。
在AI主导的时代,企业的商业核心是通过产品和服务获得精准的用户数据,形成数据闭环,并以此推动自身的商业模型快速更新和迭代,从而更精准地服务客户。AI的价值在于其强大的数据分析和学习能力,能够从海量数据中洞察规律,优化决策,实现商业系统的自我进化。
垂类Agent在这一过程中扮演着关键角色。它们能够深入业务流程,采集“怎么做”和“怎么想”的数据,并将其转化为高质量的训练样本,反哺模型优化。这种持续的数据输入、模型学习、决策优化、效果反馈的闭环,使得企业能够不断适应市场变化,提升竞争力。未来的企业,将是能够持续自我进化的“智能生命体”。
第三,行业资源和优势向少数巨头集中。
全球能制造发动机的企业屈指可数,能做大模型的也只有几家,未来AI领域的核心玩家也将是少数。这背后,是AI与核心商业深度融合的结果。掌握核心业务数据和场景的企业,将更容易建立起难以逾越的壁垒。
垂类Agent的落地,是人工智能从实验室走向产业深处的必然趋势。它并非简单的技术工具升级,而是一场涉及技术、组织、商业模式的全面革新。尽管面临传统模式的惯性、组织变革的阻力以及投入产出的不确定性等诸多挑战,但其在特定领域所展现出的巨大潜力和价值,正吸引着越来越多的企业投身其中。
(完)
若干观点参考自AGI Playground活动论坛,主题是“垂直赛道Agent如何一年实现超千万营收”,经过百工驿梳理与二次创作。欢迎加入百工驿社群,共同讨论行业AI。
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