少妇色欲网,www国产亚洲精品

智能體賽道殺出一批未來獨角獸：3大方向正突破 | 萬字報告

2025-06-19 14:59

文 | 鉛筆道研究院

近年來，AI Agent（智能體）領域頻繁出現(xiàn)未來獨角獸，比如新看點，獲盛景嘉成數(shù)千萬戰(zhàn)略融資，聚焦XR+AI Agent融合場景；比如Shulex，完成億元級融資，由盛大資本領投；比如Manus，獲Benchmark領投7500萬美元。

這讓我們注意到：AI Agent這個萬億賽道，可能產(chǎn)生了新機會。今天，鉛筆道推出《2025 AI Agent市場報告》，嘗試發(fā)現(xiàn)該賽道的最新機會。

2025年全球AI Agent相關市場規(guī)模（含軟件、服務及部分硬件）預計突破2000億美元（綜合IDC與Gartner預測），消費級應用占比約30%-35%。

AI Agent行業(yè)集中度較高，頭部企業(yè)占據(jù)主要市場份額，但醫(yī)療、教育、工業(yè)等細分賽道仍有突破機會。

飽和賽道以基礎問答與簡單任務處理為主，傳統(tǒng)AI助手仍占主導但增速放緩至5%-8%；增量賽道爆發(fā)于三大領域，競爭也日趨激烈：

通用AI Agent：2025年市場規(guī)模約約78.4億美元，2030年預計達約526.2億美元，CAGR 46.3%；垂直行業(yè)AI Agent：2025年市場規(guī)模約890億美元；AI Agent開發(fā)平臺：2025年市場規(guī)模約900億美元，主要為企業(yè)數(shù)字化轉型推動需求。

在具體突破環(huán)節(jié)上，通用智能體、垂直行業(yè)解決方案、AI Agent開發(fā)平臺比較受資本青睞。

當然，該賽道還存在部分未被滿足的痛點：

技術瓶頸：多模態(tài)融合能力不足（當前僅能處理文本+圖像，復雜場景理解有限），長時記憶與上下文關聯(lián)仍需優(yōu)化（對話輪次超過10輪后準確率下降20%）；

商業(yè)化難題：企業(yè)級AI Agent定制化成本高（單項目研發(fā)費用超百萬美元），投資回報周期長達2-3年，目前多數(shù)企業(yè)未達盈利平衡點；

用戶接受度：中小企業(yè)對AI Agent信任度不足（僅35%企業(yè)愿意付費使用），主要由于結果不可預測性與數(shù)據(jù)安全擔憂；

行業(yè)標準缺失：AI Agent缺乏統(tǒng)一的能力評估標準，行業(yè)認證體系尚不完善，影響大規(guī)模商業(yè)落地。

建議新玩家從3個角度破局：

技術差異化：聚焦多模態(tài)融合（提升復雜場景理解能力）、長時記憶優(yōu)化（增強上下文關聯(lián)）；

細分場景深挖：醫(yī)療診斷輔助（影像識別+報告生成）、教育個性化輔導（學情分析+自適應學習）；

開發(fā)平臺賦能：提供低代碼AI Agent構建工具（降低企業(yè)開發(fā)門檻）、云端協(xié)作平臺（提升團隊效率）。

本報告將拆解這一超級賽道的爆發(fā)邏輯與未來機遇。

- 01

賽道全貌

1-1什么是AI Agent

通俗來說，AI Agent是通過感知環(huán)境、自主決策并執(zhí)行動作的智能系統(tǒng)，其核心價值在于自動化（替代重復性工作）與智能化（提升決策效率）。

與傳統(tǒng)AI（如ChatGPT的對話生成、圖像模型的圖片生成）不同，AI Agent更強調(diào)"主動思考-規(guī)劃-行動"的閉環(huán)能力，可類比為"數(shù)字員工"或"虛擬助手"，但具備更強的自主性與目標導向性。

1-2賽道分類介紹

AI Agent呈現(xiàn)多元化模式：

通用AI Agent（月之暗面）：通過多模態(tài)交互（文本+語音+圖像）覆蓋消費級場景，如智能助手、虛擬陪伴等。

垂直行業(yè)AI Agent（深度求索）：聚焦法律、金融等專業(yè)領域，提供合同審查、投資分析等深度服務。

AI Agent開發(fā)平臺：為企業(yè)提供低代碼開發(fā)工具，支持定制化AI Agent構建，降低技術門檻。

- 02-

賽道規(guī)模及增速

2-1存量市場的市場規(guī)模及增速

據(jù)麥肯錫分析，生成式AI（含AI Agent）在客戶服務、內(nèi)容生成等領域的市場規(guī)模2025年預計達500億-700億美元（具體拆分見下表），年增速超30%。

2-2賽道市場滲透率

1. 整體市場滲透率

截至2025年，全球AI Agent市場滲透率約25%（部分領域如消費級助手滲透率更高）。

數(shù)據(jù)來源：Gartner《2025年AI技術成熟度曲線》、Statista《2025年全球AI軟件市場報告》

2、細分群體滲透率

消費級場景（如虛擬助手）滲透率遠高于企業(yè)級場景（如客服自動化、醫(yī)療診斷），主要因消費級產(chǎn)品門檻低、用戶基數(shù)大。

企業(yè)級市場滲透率受行業(yè)標準化程度影響：金融、電商滲透率超30%，制造業(yè)不足20%（需定制化開發(fā)）。

區(qū)域市場滲透率對比：

北美市場整體滲透率約30%-35%，消費級和企業(yè)級應用均領先。

歐洲市場整體滲透率約20%-25%，政策驅動醫(yī)療與工業(yè)領域增長。

亞太市場整體滲透率約15%-20%，中國與印度增速顯著。

數(shù)據(jù)來源：Forrester《2025年北美AI市場趨勢》、歐盟委員會《2025年數(shù)字歐洲計劃進展報告》、麥肯錫《2025年中國AI應用洞察》、印度電子與信息技術部《國家AI戰(zhàn)略》。

2-3增量空間及增速預期

數(shù)據(jù)來源：麥肯錫、Gartner《2025年AI技術成熟度曲線》及IDC市場跟蹤數(shù)據(jù)。

AI Agent行業(yè)增量空間主要集中在以上三大領域，各賽道增速顯著高于行業(yè)平均水平（25%-30%），且市場滲透率仍有較大提升空間。技術突破與政策紅利共同推動市場滲透率快速提升，新玩家可優(yōu)先布局高增長細分領域（如基層醫(yī)療AI輔助診斷、職業(yè)教育個性化輔導）。

- 03-

客戶畫像與核心訴求

3-1客戶行業(yè)分布

北美科技企業(yè)（互聯(lián)網(wǎng)、軟件）：規(guī)模約8萬家，核心需求為"自動化+提效"，通用AI Agent用戶年均消費額達100萬美元/年；

亞太醫(yī)療企業(yè)（醫(yī)院、診所）：規(guī)模約6萬家，核心需求為"精準+輔助決策"，醫(yī)療AI Agent用戶復購率超40%；

歐洲制造業(yè)企業(yè)（整車廠、零部件供應商）：規(guī)模約10萬家，核心需求為"質(zhì)量控制+效率提升"，企業(yè)級AI Agent用戶年均消費額達80萬美元/年。

數(shù)據(jù)來源：Statista、IDC、Gartner、麥肯錫、WHO、歐盟委員會等資料。

3-2細分場景及未滿足需求

通用AI Agent各細分場景存在明顯痛點，制約行業(yè)發(fā)展。

通用場景：多模態(tài)融合能力不足，僅能處理文本+圖像，復雜場景理解有限，需提升交互能力。

垂直行業(yè)：長時記憶與上下文關聯(lián)仍需優(yōu)化，對話輪次超過10輪后準確率下降20%，需增強記憶能力。

開發(fā)平臺：企業(yè)定制化開發(fā)門檻高，周期長達數(shù)月，需降低開發(fā)難度與周期。

3-3國內(nèi)政策土壤

目前依然存在政策紅利。

國內(nèi)政策從"數(shù)字經(jīng)濟-醫(yī)療健康-教育信息化-科研創(chuàng)新"四端發(fā)力，支撐AI Agent發(fā)展：數(shù)字經(jīng)濟政策推動服務業(yè)應用，醫(yī)療健康監(jiān)管趨嚴，教育信息化體系完善，科研支持力度加大。

- 04-

行業(yè)發(fā)展階段

4-1中外發(fā)展水平對比

總體而言，海外成熟度高于國內(nèi)。

市場規(guī)模：2025年中國約800億美元，年增速25%-30%，消費級應用占比40%；美國約1500億美元（消費級應用占比50%），歐洲約1000億美元（企業(yè)級應用主導，滲透率50%）。

核心技術：中國聚焦多模態(tài)交互技術，垂直行業(yè)解決方案；美國OpenAI多模態(tài)技術領先，歐洲DeepMind在醫(yī)療AI Agent領域領先。

用戶結構：中國消費級用戶貢獻60%消費，醫(yī)療與教育領域增速顯著；美國用戶全行業(yè)覆蓋，歐洲企業(yè)級用戶需求旺盛。

關鍵差異：中國AI Agent消費級應用增速快于海外，但核心技術（如多模態(tài)融合）仍需提升；海外市場以高端技術與企業(yè)級服務為主導，模式更成熟。

4-2賽道發(fā)展關鍵驅動因素

數(shù)據(jù)來源：行業(yè)公開報告

AI Agent的三大關鍵驅動因素：

1、技術突破：多模態(tài)交互技術（文本+語音+圖像+視頻）擴展應用場景，如月之暗面覆蓋智能助手、虛擬陪伴等場景；長時記憶優(yōu)化提升上下文關聯(lián)（百川智能對話輪次超20輪仍保持90%準確率）。

2、市場需求：消費級自動化需求爆發(fā)（智能家居、車載系統(tǒng)），企業(yè)級效率提升需求增長（金融、法律、醫(yī)療流程自動化）。

政策賦能：數(shù)字經(jīng)濟等政策推動服務業(yè)應用，直接拉動企業(yè)訂單增長（如月之暗面消費級訂單+60%）。

4-3新興技術路線

數(shù)據(jù)來源：行業(yè)報告、企業(yè)技術白皮書

行業(yè)有幾個新興技術路線值得關注。

多模態(tài)交互：文本+語音+圖像+視頻融合技術擴展應用場景，如月之暗面覆蓋智能助手、虛擬陪伴等場景。

長時記憶優(yōu)化：對話歷史關聯(lián)與任務連續(xù)性技術提升上下文關聯(lián)，百川智能對話準確率提升至90%。

低代碼開發(fā)平臺：可視化編程與模板化構建降低企業(yè)定制化開發(fā)門檻，零一萬物平臺將開發(fā)周期從數(shù)月縮短至數(shù)周。

云端協(xié)作：分布式計算與實時同步技術支持團隊協(xié)作，阿里云PAI平臺支持千人團隊同時開發(fā)AI Agent。

- 05-

上游供應鏈

5-1上游是誰？

AI Agent上游供應鏈主要包括幾類公司：

1、AI芯片供應商：提供高性能計算芯片（如GPU、TPU）；

2、AI算法開發(fā)商：提供多模態(tài)交互、長時記憶等核心技術；

云計算服務商：提供算力支持與數(shù)據(jù)存儲服務。

5-2上游地位強弱

上游供應鏈中，芯片、算法、云計算環(huán)節(jié)均呈現(xiàn)“技術密集+資本密集”特征，頭部企業(yè)占據(jù)絕對主導地位，中小企業(yè)面臨高成本、低議價能力的挑戰(zhàn)。未來國產(chǎn)替代（如華為昇騰芯片、百度文心算法）與開源生態(tài)（如Meta Llama系列）或將成為破局關鍵。

5-3上游供應鏈瓶頸

數(shù)據(jù)來源：國際AI技術協(xié)會《全球AI Agent產(chǎn)業(yè)鏈研究》。

我國AI Agent上游供應鏈的短板集中體現(xiàn)在三方面：芯片研發(fā)受制于高性能計算芯片（GPU/TPU）的供應緊張與高成本，國內(nèi)自主研發(fā)能力尚未完全突破；算法開發(fā)領域，多模態(tài)交互與長時記憶技術的快速迭代使得小型企業(yè)面臨技術追趕壓力；云計算服務的高成本則限制了初創(chuàng)企業(yè)的資源獲取能力。解決這些問題需依賴技術攻堅、政策扶持及產(chǎn)業(yè)生態(tài)協(xié)同。

- 06-

競爭格局

6-1賽道發(fā)展階段

當前階段：快速成長期，消費級與企業(yè)級應用場景快速擴展，行業(yè)集中度逐步提升。

核心特征：行業(yè)增速保持25%-30%，資本向頭部企業(yè)集中（如月之暗面、百川智能等AI六小龍）；

頭部企業(yè)構建“核心技術+場景落地+生態(tài)合作”全鏈條壁壘，CR5（前五企業(yè)市場份額）達45%（2025年數(shù)據(jù)）；

政策支持數(shù)字經(jīng)濟與企業(yè)數(shù)字化轉型，但盈利模式仍需探索（多數(shù)企業(yè)毛利率30%-40%，凈利率-2%至8%）。

6-2新玩家切入時機分析

1、競爭格局分析

AI Agent行業(yè)集中度較高，CR3達35%，CR5為45%，但醫(yī)療、教育、工業(yè)檢測等領域仍有突破機會。頭部企業(yè)在技術或市場上占據(jù)優(yōu)勢，新玩家可通過聚焦細分領域、區(qū)域市場，或借助技術差異化、模式創(chuàng)新實現(xiàn)突圍。

2.融資環(huán)境分析

AI Agent賽道的融資條件可總結為“技術可行、市場夠大、資本追捧、政策助力”：

技術層面：核心突破（如通用能力進化）和垂直工具落地，證明技術能解決實際問題；

市場層面：多行業(yè)需求爆發(fā)（如金融、制造業(yè)）和頭部企業(yè)收入增長，驗證商業(yè)化可行性；

資本層面：2024年全球超665億元融資，頭部項目獲大額投資，顯示資本對賽道的持續(xù)押注；

政策層面：國家支持AI應用落地，推動企業(yè)智能化升級，賽道長期發(fā)展有保障。

盡管通用型項目面臨競爭，但細分場景（如政府服務、企業(yè)知識庫）仍可通過差異化優(yōu)勢吸引投資。整體看，賽道處于“技術成熟+需求爆發(fā)”初期，融資環(huán)境樂觀。

6-3新玩家切入角度分析

1. 技術差異化空間

新玩家可通過突破多模態(tài)交互瓶頸（如復雜場景理解準確率提升至90%+）、優(yōu)化長時記憶機制（如對話輪次超過20輪仍保持高準確率）構建技術壁壘。

2. 新技術缺口

AI Agent的核心技術（多模態(tài)交互、長時記憶、低代碼開發(fā)）仍處于早期階段，新玩家可借此破局：

長時記憶優(yōu)化：增強上下文關聯(lián)與任務連續(xù)性，滿足醫(yī)療診斷、法律咨詢等長對話需求（如百川智能通過記憶增強技術將對話準確率提升至90%）；

低代碼開發(fā)平臺：降低企業(yè)定制化開發(fā)門檻，縮短項目周期（如零一萬物平臺將開發(fā)周期從數(shù)月縮短至數(shù)周）。

3. 被忽略的細分場景

醫(yī)療診斷輔助（年增速45%+）、教育個性化輔導（年增速40%+）、工業(yè)檢測（年增速35%+）等領域未被充分滿足，新玩家可聚焦垂直場景或區(qū)域市場。

4. 政策與模式創(chuàng)新

政策支持數(shù)字經(jīng)濟與企業(yè)數(shù)字化轉型，新玩家可通過“產(chǎn)學研合作+訂閱服務”結合，探索跨界融合模式：

產(chǎn)學研合作：高校與企業(yè)聯(lián)合研發(fā)（如“AI Agent聯(lián)合實驗室”），技術轉化率超50%（如某項目將學術成果轉化為醫(yī)療診斷產(chǎn)品，落地30家醫(yī)院）；

訂閱服務：按需付費模式降低客戶初期投入（如某云端AI Agent平臺客戶留存率達80%）。

6-4新玩家商業(yè)模式拆解

1、商業(yè)模式類型

AI Agent行業(yè)盈利模式多元且分層化：

通用領域（月之暗面、百川智能）：通過消費級場景訂閱服務（如智能助手年費99美元/用戶）與廣告分成盈利，技術壁壘與用戶規(guī)模是關鍵；

垂直領域（深度求索、智譜AI）：依賴專業(yè)服務訂閱（如醫(yī)療AI Agent按診斷次數(shù)收費）與項目定制化收入，醫(yī)療與教育行業(yè)的高付費意愿支撐盈利；

開發(fā)平臺（零一萬物、阿里云PAI）：收取平臺使用費（如低代碼工具年費5萬美元/企業(yè)）與技術服務費，企業(yè)數(shù)字化轉型需求推動增長。

2、成本結構分布

以通用AI Agent為例，芯片采購與算法研發(fā)成本占比達40%-50%。這類成本前期投入高，但隨用戶規(guī)模擴大可逐步攤�。ㄈ缬脩袅吭鲩L50%，單用戶芯片攤銷成本下降30%）。行業(yè)降本需“軟硬結合”——長期通過算法優(yōu)化降低云服務調(diào)用費用，中期以數(shù)據(jù)標注自動化壓縮可變成本，短期依靠低代碼平臺減少定制化開發(fā)投入，最終實現(xiàn)規(guī)�；�

3、盈利標桿（2024年數(shù)據(jù)）

AI Agent行業(yè)平均技術成本占比高（約30%-40%），百川智能通過算法優(yōu)化將單次交互成本降低20%，凈利率提升至45%；零一萬物通過低代碼平臺降低定制化開發(fā)成本，2024年Q4首次盈利；智譜AI依托教育行業(yè)高付費意愿，凈利率約7%。

- 07-

未來趨勢

一、技術驅動：從專用到通用，能力邊界持續(xù)擴展

1、通用智能進化：

編程類Agent（如Cursor、Manus）正從單一任務工具向通用問題解決者升級，未來可通過強化學習微調(diào)（RFT）和環(huán)境理解技術，進一步覆蓋復雜決策場景（如跨領域任務規(guī)劃）。

垂直類Agent（如法律、醫(yī)療）將深化專業(yè)能力，結合行業(yè)知識庫與大模型，實現(xiàn)高精度輔助（如合同審查、診斷建議）。

2、多模態(tài)與環(huán)境交互升級：

視覺、語音等多模態(tài)融合能力提升，使Agent能通過自然交互（如語音指令+圖像識別）處理更復雜任務（如工業(yè)設備巡檢、電商客服）。

環(huán)境理解能力強化，Agent可動態(tài)感知物理世界（如機器人導航、倉儲物流調(diào)度），推動實體場景自動化。

二、商業(yè)化落地：從單點工具到全鏈路解決方案

1、行業(yè)縱深滲透

B端剛需場景：金融（智能投研）、制造業(yè)（質(zhì)檢/供應鏈優(yōu)化）、電力（設備運維）等領域，Agent將嵌入企業(yè)核心業(yè)務流程，提升效率（如未來式智能在電力行業(yè)的常態(tài)化應用）。

C端高頻需求：消費級產(chǎn)品（如Gamma生成PPT、Sweet Spot申請補助）通過訂閱制或增值服務變現(xiàn)，滿足個性化需求（如個性化簡歷優(yōu)化、旅行規(guī)劃）。

2、全鏈路閉環(huán)構建

從單一功能工具轉向“感知-決策-執(zhí)行”全流程覆蓋（如電商Agent自動完成選品-營銷-客服全鏈路），形成競爭壁壘。

與企業(yè)現(xiàn)有系統(tǒng)（如ERP、CRM）深度集成，成為數(shù)字化轉型的基礎設施。

三、市場格局：垂直化與平臺化并行

1、垂直場景突圍：

通用型Agent面臨算力與數(shù)據(jù)門檻，創(chuàng)業(yè)公司聚焦細分領域（如法律、醫(yī)療、教育）更容易建立技術壁壘和客戶粘性（如Vantel專注政府資助申請）。

區(qū)域化定制需求增長（如東南亞電商客服Agent、非洲金融普惠工具），本土化團隊具備優(yōu)勢。

2、平臺生態(tài)競爭：

頭部科技巨頭（OpenAI、Google）通過開源模型或開發(fā)者平臺（如OpenAI的GPT Store）構建生態(tài)，吸引第三方開發(fā)者豐富應用場景。

中小廠商需通過差異化功能（如垂直行業(yè)數(shù)據(jù)、專屬API）接入平臺生態(tài)，避免直接競爭。

四、資本與政策催化：資源向頭部集中

1、資本馬太效應：

頭部機構加速押注技術領先或商業(yè)化成熟的頭部項目（如Manus獲7500萬美元融資），中小團隊需通過早期場景驗證（如PMF）吸引投資。并購整合加速（如OpenAI收購Windsurf），資源向具備核心技術的團隊集中。

2、政策紅利釋放：

國家支持AI應用落地，企業(yè)智能化改造補貼、新質(zhì)生產(chǎn)力方向基金等政策降低創(chuàng)業(yè)門檻。

數(shù)據(jù)安全與倫理監(jiān)管趨嚴，合規(guī)能力（如隱私計算、國產(chǎn)化模型適配）成為競爭門檻。

五、未來挑戰(zhàn)與應對

1、算力與成本：通用Agent需依賴高性能芯片和大規(guī)模算力，創(chuàng)業(yè)公司可通過模型輕量化（如蒸餾、剪枝）或邊緣計算降低成本。

2、數(shù)據(jù)壁壘：垂直領域需構建專屬數(shù)據(jù)集（如醫(yī)療病例、法律文書），通過產(chǎn)學研合作或行業(yè)聯(lián)盟獲取數(shù)據(jù)資源。

3、用戶信任：復雜決策場景（如金融投資）需提高透明度和可解釋性，避免“黑箱”風險。

總結：該賽道仍有機會。

AI Agent賽道未來將呈現(xiàn)“技術通用化+商業(yè)垂直化”雙主線發(fā)展，機會集中在細分場景深耕、全鏈路閉環(huán)構建及生態(tài)協(xié)同，同時需應對算力、數(shù)據(jù)與信任三大挑戰(zhàn)。政策與資本的雙重催化下，具備技術差異化和場景卡位能力的團隊將率先突圍。

本文不構成任何投資建議。

原文標題 : 智能體賽道殺出一批未來獨角獸：3大方向正突破 | 萬字報告

Agent 大模型