今天分享的是：企业级智能体产业落地研究报告分享——从场景试点到规模化应用实践

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企业级智能体产业落地核心总结

《企业级智能体产业落地研究报告分享——从场景试点到规模化应用实践》聚焦企业级智能体的行业应用、现存挑战及落地路径，结合腾讯生态实践，系统呈现其从试点到规模化应用的核心逻辑，核心内容如下：

企业级智能体应用场景广泛，已覆盖14大行业超100个落地场景，形成“对内提效+对外服务”双轮驱动格局。在对外服务端，零售行业推出智能库存管理、智能点单系统，金融行业落地智能开户咨询、信贷风控决策及保险全周期服务，政务领域实现政策咨询、税务导办、公积金帮办等“边聊边办”服务，文旅行业开发旅行动态定价、跨境物流查询功能；在对内运营端，多数行业借助智能体优化核心流程，如制造行业的新型材料研发流程优化、教育行业的招生助手与公文起草辅助、医疗行业的重症大模型辅助诊断、互联网行业的营销文案生成与客服质检，显著提升组织运营效率。典型案例包括一汽丰田的全链路汽车智能助手、华住集团的全能酒店管家、绝味食品的智能化营销体系，以及迈瑞医疗的重症大模型，均实现从“人工处理”到“智能协同”的转型。

智能体落地依赖多维度技术与生态支撑，腾讯通过整合自身产品矩阵与技术底座，构建成熟应用体系。技术层面，以“深度理解与推理”为核心，突破传统检索不准、理解不深的问题，实现从“死记硬背”到“自主会查”的升级，支持复杂文档处理、多模态交互（如视频生成、AI陪练）；生态层面，打通CRM、OA、ERP、企业微信、腾讯会议、腾讯文档等内部产品，同时链接QQ、微信、腾讯地图等外部流量与数据入口，为智能体提供全域数据与场景支撑，典型产品包括企点营销云智能体、乐享AI助手、CodeBuddy代码开发助手、TCDataAgent智能问数工具等，覆盖协同办公、智能营销、知识管理、代码开发等核心需求。

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当前企业级智能体规模化应用仍面临四大核心挑战。一是算力成本高企，大规模部署易陷入“用不起、跑不动”的困境；二是通用模型存在“幻觉”与泛化能力不足问题，在垂直领域易出现“纸上谈兵”，难以适配复杂业务场景；三是安全风险升级，新型攻击面出现，传统防火墙难以应对智能体带来的安全隐患；四是数据孤岛问题突出，企业内部数据分散于不同系统，导致智能体“有数无洞察”，无法充分发挥数据价值。

未来落地路径需围绕“技术夯实、流程重塑、组织变革”三大方向推进。技术端需持续优化大模型效率，降低算力成本，同时强化安全防护体系；应用端需深入行业核心流程，推动智能体从“辅助工具”向“核心业务驱动者”转型；组织端需打破数据壁垒，构建全域数据流通机制，此外还需通过标杆案例（如东吴人寿的保险智能服务、碧桂园服务的物业管家助手）的复制推广，加速智能体在各行业的规模化落地，最终实现从“场景试点”到“产业渗透”的跨越。

以下为报告节选内容

发布于：广东省