在智能体时代，挖掘高价值商业场景是技术价值转化和构建竞争优势的核心，一定程度上决定了有限的研发资源能否精准投入，以解决真实痛点、创造可验证的商业回报，并形成差异化的市场壁垒。

文｜王雅迪

ID | BMR2004

2025年被业界称为智能体元年，智能体成为AI技术潜力转化为商业成果的关键载体。2026年被定义为“百亿智能体之年”，智能体将全面融入经济社会，竞争焦点也将从“比拼参数”转向“比拼落地”。但在落地过程中，如何精准识别高潜力场景、如何构建可验证的商业闭环等仍是行业面临的重要挑战。

在此背景下，2026年1月23日，中经传媒智库和《商学院》联合南京大学北京校友AI俱乐部、全球AI校友联盟举办了“AI智能体：深度挖掘场景价值”高端闭门会。

美云智数北部大区总经理宋兴，北京第二外国语学院旅游科学学院副院长、北二外MTA教育中心主任李彬，磐石科技创始人郭满，码哩AI创始人兼CEO周玮，玲珑AI创始人周宇，玳猫科技CEO王会娟，京东风控产品经理曾俊，以及南京大学北京校友AI俱乐部会长、全球AI校友联盟发起人、星宇光年智能科技创始人向上上出席，一起深入探讨智能体场景落地的难点、高价值商业场景的标准以及新兴商业模式的新机遇。

与会嘉宾普遍认为，AI在各行业的落地应用已从概念走向实践，但仍面临一些问题待解决。

以文旅场景为例，李彬指出，文旅行业作为现代服务业，其AI渗透率和数智化创新比率较低，痛点明显。C端来看，游客需要个性化产品推荐、深度专业的攻略推送，以及游中体验和游后点评分享服务，虽然目前互联网平台推出的大模型助手正在颠覆传统模式，但也存在大数据杀熟、互动模式浅层化等问题；而在企业端，文旅行业是劳动密集型产业，劳动力成本高、生产率低，数字员工、机器人等AI应用正在替代部分人工，人类如何与AI更好协同而非单纯被AI替代是需要思考的问题。

曾俊指出，在风控的风险分析/线索研判场景，AI价值尤其高，能显著提升分析效率并降低资产损失。以往人工分析诈骗、黑产薅羊毛等线索，一条线索往往需要花数小时跨系统关联订单与数据；引入AI辅助后，小团队即可覆盖原先更大规模的人力工作量，风险发现时间也可从天级缩短到小时级甚至更短，避免上千万的损失。

郭满创办了AI数据合规企业，他指出，要让数据“拿得出、流得动、用得好、保安全”，必须通过AI手段将合规成本降到极低，甚至零成本，才能让数据资产变现。国内目前对数据合规的执行是渐进式的，一般先警告整改，再逐步加重处罚，整体较国外宽松些。

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高价值商业场景的核心特征

在智能体时代，挖掘高价值商业场景是技术价值转化和构建竞争优势的核心，一定程度上决定了有限的研发资源能否精准投入，以解决真实痛点、创造可验证的商业回报，并形成差异化的市场壁垒。

周玮认为，高价值商业场景的筛选有四个标准，即是否具备高频、可重复决策；是否能形成过程和结果的正向数据反馈；是否存在内容/结果的复用价值；是否能沉淀非通用数据。满足其中两个以上，就是高价值可落地的场景。

不过，在宋兴看来，不同业务领域的标准有所差异，能否降本提效、创造价值也是智能体发挥作用的关键。以美的为例，其从2023年开始引入大模型，2024年通过文生图、翻译等应用，实现了超亿元的降本，并减少了图片制作费用。同时，2025年，美的开始布局工业智能体，目前已有几十个智能体在不同工厂和业务中应用。

宋兴认为，高价值场景不一定都高频，比如全年一次的生产计划，智能体能结合市场需求、国家政策等因素做精准规划，指导产能和采购计划，对企业和供应商都有很大价值。企业的数据大部分是自有数据，智能体的应用效果与企业的数字化水平和管理水平密切相关，管理越现代化、数字化程度越高的企业，智能体的赋能效果越明显。

通过为多行业提供PBL（项目制学习）智能体解决方案，王会娟则认为，高价值场景有三个特征：一是有普遍市场需求，例如金融、制造等企业数量多、场景多，AI培训需求旺盛；二是使用频次高、流程固定化的场景，比如财务自动化智能体，各中小型公司高频次使用，也能快速获得订单；三是效果可量化、价值可感知的场景。团队通过PBL培训后在小范围验证和落地，迅速找到突破口，例如将管理学模型融入智能体，帮助企业中高管快速定位核心问题，相关工作耗时从原先一整天压缩至1—2小时，效果立竿见影。

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AI催生新兴商业模式

智能体在高价值商业场景中的深度应用，正催生出以“服务化、个性化和自动化”为核心的新商业模式。通过智能体打通数据、场景与决策，将原本孤立的环节转化为持续创造价值的有机生态，从而颠覆传统价值链。

向上上指出，AI就像新工业革命，会替代结构化的工作，催生新岗位。未来的组织形态可能变成OPC（一人公司）直接对接资源，OPC或者OPC集群能够最终实现价值交付，难以被AI替代的是人的创意、思想、好奇心、同理心和审美，新岗位会围绕AI应用产生，比如提示词工程师、机器人训练师等。

以文旅行业为例，李彬指出，横向来看，AI会重构旅游产业链条，改变游客行为习惯，影响头部企业的地位和整个产业生态的结构；旅游企业的组织结构和工作流程会重塑，NPC（Non-Player Character，即非玩家角色）互动、AI分身导游等应用会越来越多，同时AI可优化游客的体验，提升信息整合效率等问题；纵向来看，服务的接触层、产品层、算法层、算力层会受到AI的影响或重构。

郭满认为，AI会催生新商业模式，大幅降低试错成本和开发成本，让有创意、敢尝试、有思维深度的人获得更多机会，社会可能从理工导向转向艺术、人文、哲学导向。

周玮表示，AI可以被赋予一定的决策权力。未来20%的人的核心价值在于决策权，人需要掌握决策权，让AI辅助决策。工作和角色的边界会变得模糊。比如漫剧行业，非科班出身的人也能通过提示词生产原型，分镜和后期制作会融为一体，企业需要重构组织形式，将可重复劳动自动化，强化关键节点的评估能力。

在周宇看来，目前阶段，智能体更像一个能力有限的秘书，只能完成秘书级别的工作，不能期望它达到人的高度。关键在于，通过AI赋能，让30分、40分能力的人达到75分。比如在漫剧行业，不追求高端功能，只解决基础且需要大量人力的工作，即使有小错误也影响不大。未来半年到一年甚至更长时间，智能体应该聚焦简单、低附加值但耗人力的事情，比如处理海量IP素材，先由AI初步筛选，再由人跟进。

因此，他认为，目前智能体的场景挖掘应该更多地关注“广度”，因为“深度”对正确性的要求太高，但广度就可以放低要求。现在这个时候应该让大模型进来，完成一些难度不太高的事情。

在“百亿智能体”之年，企业需要聚焦于具有明确商业痛点和可衡量产出的高价值场景，构建专用的场景智能体，通过智能体将洞察转化为持续优化的自动化业务流程，推动商业模式从人力密集型向智能驱动型演进，更好地实现降本、增效与创收的复合价值。